목차
1. 기업 및 사업 개요2. Costs of Equity and Bond 예측 및 WACC 산출
3. Various Risk Measures
4. 자본 구조와 배당정책
5. Major Finance Case - 유상증자
6. Major Corporate Case - 2012년 SK텔레콤의 하이닉스 인수
7. Additional Issue - 2017년 도시바 반도체 지분 인수전
8. 최종 평가 및 제언
Reference
본문내용
1) 메모리 반도체 3사의 지난 5년간 월별 주가 변동 수익 비교시가 총액의 20% 이상을 차지하는 삼성전자, 한 때 하루 전체 거래량의 최고 절반을 차지했던 SK하이닉스를 우리 시장에서 제외시키고 증시를 논하는 것은 아무 의미가 없다. 이를 증명하듯, 지난 5년간 SK하이닉스는 KOSPI 대비 평균 7배의 월별 수익을 가져왔으며, 거시경제변수에 의해 발생하는 가격 변동의 위험이 크다 (시장 대비 3배 이상의 월평균 수익 표준 편차). 이는 메모리 반도체 3사에 보이는 공통적인 현상이기도 하다.
2) 시장 민감도 분석: 베타(β), Correlation coefficient and Covariance
지난 5년간의 동안의 주가지수와 개별주식의 변동성을 바탕으로 베타(β)를 계산하면, 반도체 3사의 주가는 각 기업이 시장에서 차지하는 비중과 기간산업의 특성상 주가지수와 같은 방향으로 움직이는 경향이 있기 때문에, 양(+)의 베타(β)값을 보이고 있다. SK하이닉스의 경우 시장 전체의 움직임보다 덜 움직이며(β=0.66), 삼성전자(β=1.69)와 Micron(β=1.78)은 시장을 상회하는 더 큰 움직임을 보였다. 즉 SK하이닉스의 경우 삼성전자와 Micron에 비해 증권 시장 전체의 수익률 변동에 덜 민감하게 반응했다고 해석할 수 있다. 특히 삼성전자의 경우 최근 반도체 부문의 영업이익 비중이 전체의 44%를 차지할 정도로 높은 성장을 보이며, KOSPI 시장에서 차지하는 비중만큼 시장을 견인하는 역할을 보여왔다. 실제로 주별 수익률을 사용하여 산출되는 NAVER Finance의 52주 베타값은 SK하이닉스 0.61, 삼성전자도 1.11이고, Yahoo Finance에서 조회되는 Micron의 베타값은 2.06이다 (2017년 5월 9일 기준). 본 보고서와 각종 재무 사이트에서 사용된 데이터가 상이하기 때문에 다른 베타값을 보이지만, 시장과 동일한 방향을 보이는 점과 종목별 민감 정도의 차이는 유사함을 확인할 수 있다.
참고 자료
SKhynix 공식 홈페이지 http://www.skhynix.com/kor/about/compOverview.jspSK Telecom 공식 홈페이지 www.sktelecom.com
https://www.treasury.gov/Pages/default.aspx
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금융투자협회 채권정보센터 www.kofiabond.or.kr
한국거래소 www.krx.co.kr
2011년 11월 11일 한화증권 하이닉스 종목분석 리포트
2011년 11월 11일 한화증권 SK텔레콤 종목분석 리포트
http://vip.mk.co.kr/news/2017/193624.html
http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2017/02/20/2017022000076.html
http://view.asiae.co.kr/news/view.htm?idxno=2017050708315840294
2017년 2월 7일 미래에셋대우증권 SK하이닉스 종목분석 리포트
2017년 3월 7일 한화증권 SK하이닉스 도시바 지분인수 조회공시 답변
The Long-Run Performance of SEOs by Cohort Year, 1970 to 1990
0원에서1조까지SKT, 영업권 뜯어보니 http://www.bizwatch.co.kr/pages/view.php?uid=12339
도시바반도체 기업가치 '20조'? 산출 근거는
http://www.thebell.co.kr/front/free/contents/news/article_view.asp?key=20170316010003200000198
Market Risk Premium: used in 71 countries in 2016 - University of Navarra
The Long-Run Performance of SEOs by Cohort Year, 1970 to 1990
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