최근 3년간 유가증권·코스닥시장에 입성한 264개 종목(스팩 제외)의 주식을 보유한 개인 투자자 대부분이 손실을 보고 있는 것으로 나타났다. 수익 구간에 있는 종목은 7.6%(20개)에 그쳤다.
2일 조선비즈가 네이버페이 ‘내자산 서비스’에 등록된 사용자 데이터를 토대로 평균 매수가와 기준일 종가(6월 28일)를 분석한 결과 이같이 나타났다. 2021년 7월 이후 신규 상장한 유가증권·코스닥시장 종목 221개 가운데 206개(93.2%)의 기준일 종가가 평균 매수가를 밑돌았다. 같은 기간 인적분할 등에 따른 재상장 종목과 시장 이전상장 종목 역시 43개 중 38개(88.4%)가 기준일 종가가 평균 매수가에 못 미쳤다.
네이버페이 내자산 서비스가 보유 주식 정보를 기반으로 하는 만큼, 총 264개 종목 중 244개(92.4%) 종목 투자자가 손실 상태로 물려있다는 의미다.
신규 상장 종목의 주가가 상장 직후 급등했다가 이후 약세가 이어진 영향으로 보인다. 신규 상장 221개 종목 중 상장일에 가장 높은 주가를 찍은 종목이 49개(22.2%)였다. 상장 후 20거래일 내에 최고가를 쓴 종목이 절반(110개·49.8%)이었다. 거래량 역시 상장일이 가장 많은 종목이 118개(54.4%)에 달했다.
금융투자업계 관계자는 “상장 초기 주가 급등에 편승해 매수하는 개인 투자자가 적지 않다”며 “문제는 미리 투자한 벤처캐피탈(VC)이나 공모 과정에서 대규모 물량을 확보한 기관·외국인이 투자금 회수(엑시트·Exit)를 진행하면서 주가가 반등하지 못하는 경우가 많다는 점”이라고 말했다.
최근 3년 상장 종목 중 손실률이 가장 큰 것은 바이젠셀(308080)이었다. 바이젠셀의 기준일 종가는 3640원인데, 투자자 1947명의 평균 매수가(2만857원)보다 82.6% 낮았다. 같은 기준 ▲맥스트(377030) -81.6% ▲에스디바이오센서(137310) -77.2% ▲비트나인(357880) -76.9% ▲오브젠(417860) -71.2% ▲프롬바이오(377220) -70.4% 등도 손실률이 컸다. 에스디바이오센서를 제외하면 모두 기술특례상장 방식으로 주식시장에 입성한 기업들이다.
미래 실적을 끌어다가 기업가치를 평가하는 기술특례상장 기업들이 높은 공모가를 책정받은 뒤 정작 약속을 지키지 못한 영향이 큰 것으로 보인다. 바이젠셀의 경우 2021년 상장 때 지난해부터 62억원가량의 매출을 낼 것이라는 청사진을 제시했지만, 실제 매출은 0원이었다. 영업손실 규모와 당기순손실 규모는 각각 201억원, 179억원으로 예상치 118억원 안팎보다 컸다.
NPX(222160)는 투자자 170명의 평균 매수가(7863원)가 수익 구간에 들어 있지만, 긍정적으로 평가하기 어렵다. 최근 분기 매출이 3억원에 못 미쳐 상장폐지 실질 심사 대상이 되면서 지난 2월부터 거래 정지 상태이기 때문이다. NPX가 지난 5월 개선계획서를 제출하면서 한국거래소는 일단 10개월의 개선 기간을 부여했다.
수익률이 가장 높은 것은 SK텔레콤에서 분할해 재상장한 SK스퀘어(402340)다. SK스퀘어는 11번가 콜옵션(매수할 수 있는 권리)을 포기하는 문제 등으로 부침을 겪기도 했다. 하지만 보유한 SK하이닉스(000660) 지분 가치가 인공지능(AI) 열풍에 힘입어 급등하면서 SK스퀘어 주가도 올해 들어 우상향 곡선을 그려 왔다.
이밖에 ▲보험 인카금융서비스(211050) 38.2% ▲화장품 전자상거래 실리콘투(257720) 35.1% ▲조선 HD현대중공업(329180) 22.6% ▲반도체 소재 티이엠씨(425040) 19.5% 등 수익률 상위 종목들은 긍정적 업황에 힘입어 실적이 개선되고 있다는 공통점이 있었다.
올해 유가증권시장에 입성한 에이피알(278470)도 투자자 2825명의 평균 매수가가 35만295원으로 기준일 종가(39만3000원)보다 12.2% 높았다. 에이피알은 상장 후 주가가 급등한 뒤 조정을 거쳤으나, 뷰티 기기 판매 실적이 꾸준한 상황에 더해 주주환원 정책을 강화하면서 다시 오름세를 탔다. 에이피알은 올해 말까지 600억원 규모의 자사주를 매입·소각하고, 2026년까지 당기순이익의 25% 이상을 현금 배당과 자사주 매입·소각 등 주주환원에 쓰기로 했다.