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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박세운
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 창원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수7
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이전의 많은 연구들이 주가와 환율, 금리 등과의 관계를 비교, 분석하였으나, 4차 산업혁명과 고령화시대를 맞이하여 그 중요성이 점점 더 커지는 바이오업종에 대한 연구는 찾아보기 힘들었다. 이에 4차 산업혁명과 고령화시대의 대표업종인 바이오업종의 주가와 환율간의 상관관계를 분석하게 되었다. 바이오 업종 지수가 공식적으로 나오게 된 때가 2016년 5월 12일이기에 바이오업종지수 자체의 data가 부족하여, 바이오업종 지수 외에 바이오업종을 대표할 수 있는 10개 종목의 data를 2010년 7월 30일 부터 2019년 2월 28일까지 총 2,116일간의 자료를 바탕으로 바이오 관련 기업의 주가와 환율, 외국인 매매금액간의 상관관계를 비교 분석하였다.
단위근 검정을 통하여 시계열자료의 안정성을 검정하였으며, Granger Causality test분석의 결과로 환율과 바이오 업종 10개 종목의 주가는 서로 영향을 주는 것으로 나타났다. 환율은 외국인 투자금액에 영향을 주고, 외국인투자금액 역시 환율에 영향을 주는 것으로 나타났다. 환율과 바이오업종 주가 서로 영향을 주는 것으로 나타났으며, 바이오업종 주가와 외국인 순매수 금액도 역시 서로 영향을 주는 것으로 나타났다.
VAR모형 분석의 결과 바이오업종 종목들 사이에 차이는 있으나 환율은 바이오 종목에 2일에서 4일 정도의 시차를 두고 영향을 주는 것으로 해석 되었다. 셀트리온, 한미약품, 대웅제약, 제넥신, 녹십자, 코미팜은 3일째에 영향을 주는 것으로 나타났고 바이로메드와 메디톡스,한올바이오파마는 2일째에 영향을 주는 것으로 나타났으며 유한양행은 4일째에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 KODEX바이오업종 지수는 3일째에 영향을 주는 것으로 나타났다.
이상의 결과에 따르면 환율은 외국인투자금액과 연관되어 바이오종목별 투자 행태가 가까운 시간에 나타나면서, 투자자들이 환율의 움직임에 따라 종목의 매수, 매도가 일어났음을 알 수 있었다.
결과적으로 환율은 외국인투자금액과 연관되어 바이오업종의 주가에도 영향을 미치는 것으로 나타났다.
단위근 검정을 통하여 시계열자료의 안정성을 검정하였으며, Granger Causality test분석의 결과로 환율과 바이오 업종 10개 종목의 주가는 서로 영향을 주는 것으로 나타났다. 환율은 외국인 투자금액에 영향을 주고, 외국인투자금액 역시 환율에 영향을 주는 것으로 나타났다. 환율과 바이오업종 주가 서로 영향을 주는 것으로 나타났으며, 바이오업종 주가와 외국인 순매수 금액도 역시 서로 영향을 주는 것으로 나타났다.
VAR모형 분석의 결과 바이오업종 종목들 사이에 차이는 있으나 환율은 바이오 종목에 2일에서 4일 정도의 시차를 두고 영향을 주는 것으로 해석 되었다. 셀트리온, 한미약품, 대웅제약, 제넥신, 녹십자, 코미팜은 3일째에 영향을 주는 것으로 나타났고 바이로메드와 메디톡스,한올바이오파마는 2일째에 영향을 주는 것으로 나타났으며 유한양행은 4일째에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 KODEX바이오업종 지수는 3일째에 영향을 주는 것으로 나타났다.
이상의 결과에 따르면 환율은 외국인투자금액과 연관되어 바이오종목별 투자 행태가 가까운 시간에 나타나면서, 투자자들이 환율의 움직임에 따라 종목의 매수, 매도가 일어났음을 알 수 있었다.
결과적으로 환율은 외국인투자금액과 연관되어 바이오업종의 주가에도 영향을 미치는 것으로 나타났다.
목차
I. 서론 11. 연구의 목적 12. 연구방법 및 범위 3II. 이론적 배경 41. 환율과 주가 41) 환율과 주가의 관계 42) 환율 추이 53) KOSPI 추이 52. KODEX바이오와 대표 바이오 종목 61) KODEX바이오 현황 62) 기초지수 개요 73) 대표 바이오 종목 73. 바이오산업 현황 및 주가 91) 제 4차 산업혁명의 현황 92) 바이오 산업의 현황 103) 바이오 업종의 주가 114. 선행연구 231) 국내연구 232) 국외연구 26III. 연구 설계 291. 자료의 구성 및 기초통계량 291) 자료의 구성 292) 기초통계량 302. 연구모형 321) 단위근 검정 322) Granger Causality 분석 모형 343) 벡터자기회귀(VAR)모형 35IV. 실증 분석 결과 371. 단위근 검정 결과 372. Granger Causality test 분석 결과 371) 환율과 KOSPI바이오 382) 환율과 외국인 매매금액 383) 외국인 매매금액과 KOSPI바이오 393. Var모형 분석 결과 391) 환율과 셀트리온 VAR 모형분석 결과 392) 환율과 한미약품 VAR 모형분석 결과 413) 환율과 바이로메드 VAR 모형분석 결과 424) 환율과 메디톡스 VAR 모형분석 결과 435) 환율과 유한양행 VAR 모형분석 결과 446) 환율과 대웅제약 VAR 모형분석 결과 457) 환율과 한올바이오파마 VAR 모형분석 결과 468) 환율과 제넥신 VAR 모형분석 결과 479) 환율과 녹십자 VAR 모형분석 결과 4910) 환율과 코미팜 VAR 모형분석 결과 5011) 환율과 KODEX바이오 VAR 모형분석 결과 51V. 결론 541. 연구의 요약 및 시사점 542. 연구의 한계 및 향후 연구 방향 55Abstract 56참고문헌 591. 국내문헌 592. 국외문헌 62
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