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    中國(guó)證券市場(chǎng)IPO抑價(jià)的影響因素

    2014-08-08 16:40:35黃煒嵐
    經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2014年18期
    關(guān)鍵詞:實(shí)證研究

    摘要:在中國(guó)的證券市場(chǎng)上,一只新股上市首日的收盤價(jià)通常會(huì)遠(yuǎn)高于其發(fā)行價(jià),由此導(dǎo)致股票持有者在股票發(fā)行第一天獲得較高的超額回報(bào)。這可能是因?yàn)镮PO在一級(jí)市場(chǎng)的抑價(jià)或是二級(jí)市場(chǎng)的溢價(jià)導(dǎo)致的。以創(chuàng)業(yè)板為例,用計(jì)量分析中的多元回歸分析研究現(xiàn)金申購(gòu)中簽率、首發(fā)市盈率、上市首日換手率、首發(fā)數(shù)量和首發(fā)募集資金對(duì)中國(guó)證券市場(chǎng)IPO抑價(jià)的影響,分析表明,現(xiàn)金申購(gòu)中簽率和上市首日換手率對(duì)IPO抑價(jià)率有顯著影響。

    關(guān)鍵詞:IPO 抑價(jià);首日回報(bào)率;實(shí)證研究

    中圖分類號(hào):F830文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號(hào):1673-291X(2014)18-0106-04

    引言

    IPO抑價(jià)(Underpricing)或稱定價(jià)偏低現(xiàn)象是指在首次公開發(fā)行股票過(guò)程中,新股發(fā)行價(jià)明顯低于新股上市首日收盤價(jià),因而上市首日投資者就能獲得顯著的超額回報(bào)。IPO抑價(jià)現(xiàn)象幾乎存在于每個(gè)股票市場(chǎng),然而,其抑價(jià)的程度在各國(guó)之間差異性較大。那么為什么會(huì)出現(xiàn)新股定價(jià)偏低現(xiàn)象呢?本文將從國(guó)內(nèi)外對(duì)IPO抑價(jià)研究的理論出發(fā),分析新股定價(jià)偏低現(xiàn)象的原因,并且結(jié)合現(xiàn)有數(shù)據(jù)對(duì)IPO抑價(jià)進(jìn)行實(shí)證研究。

    一、文獻(xiàn)綜述及理論回顧

    在此之前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)IPO抑價(jià)產(chǎn)生的原因進(jìn)行了很多理論研究。下文將對(duì)已有的理論進(jìn)行回顧和總結(jié),并以此為基礎(chǔ),結(jié)合中國(guó)證券市場(chǎng)的具體情況,在后文展開對(duì)中國(guó)IPO抑價(jià)原因的研究。

    (一)國(guó)外理論研究

    1.“勝者的詛咒”假設(shè)

    “勝者的詛咒”(Winners curse)假說(shuō)由Rock于1986年提出。在信息不對(duì)稱背景下,Rock認(rèn)為,在資本市場(chǎng)中可將投資者分為有信息投資者和無(wú)信息投資者兩個(gè)投資群體。有信息投資者掌握了新股發(fā)行企業(yè)的真實(shí)價(jià)值,而無(wú)信息投資者則處于信息劣勢(shì),兩類投資群體之間不存在任何信息交流。為了吸引缺乏信息的投資者,發(fā)行公司不得不使IPO定價(jià)偏低。發(fā)行抑價(jià)是對(duì)無(wú)信息投資者的信息補(bǔ)償。

    2.信號(hào)模型

    該理論出現(xiàn)于20 世紀(jì)年代末期,代表人物是Allen和Faulhaber(1989)。信號(hào)模型的假設(shè)前提是投資者與發(fā)行公司之間存在著信息不對(duì)稱。他們認(rèn)為發(fā)行的公司中存在著業(yè)績(jī)較好和業(yè)績(jī)較差的兩類公司,但投資者卻難以區(qū)分這兩類公司,然而高質(zhì)量公司會(huì)采用較高的抑價(jià)程度作為公司質(zhì)量的信號(hào),因?yàn)橹挥懈哔|(zhì)量的公司即使發(fā)行價(jià)格低,他們也可以通過(guò)上市之后的妥善經(jīng)營(yíng)讓投資者接受其真實(shí)價(jià)值,從而可以在增發(fā)新股過(guò)程中以更高的發(fā)行價(jià)格來(lái)彌補(bǔ)發(fā)行抑價(jià)的損失。由此得出,上市公司價(jià)值越高,它們所發(fā)行的股票抑價(jià)的可能性也會(huì)越高。

    3.承銷商資質(zhì)

    Barron在1982年提出,作為股票的承銷商,投資銀行比上市公司擁有更多關(guān)于資本市場(chǎng)及發(fā)行定價(jià)方面的信息,承銷商便會(huì)通過(guò)低價(jià)發(fā)行的方式來(lái)贏得投資者的青睞,以提高其承銷活動(dòng)的成功概率。很多學(xué)者的研究結(jié)果也表明,實(shí)力不強(qiáng)、信譽(yù)不高的投資銀行發(fā)行承銷的股票往往伴隨著更高程度的抑價(jià)。所以,發(fā)行抑價(jià)也與券商的資質(zhì)和水平有關(guān),券商的資源越多,股票相對(duì)而言越能得到投資者的肯定。

    4.股權(quán)結(jié)構(gòu)

    Mello and Parsons(1998)認(rèn)為發(fā)行抑價(jià)與公司的最優(yōu)股權(quán)結(jié)構(gòu)相關(guān)。一方面,發(fā)行公司在IPO過(guò)程中要積極地尋求具有潛在控制權(quán)的外部大股東,以對(duì)公司管理者進(jìn)行有效監(jiān)督,提升公司價(jià)值。發(fā)行抑價(jià)是發(fā)行公司為了吸引外部大股東的加入而實(shí)施的價(jià)格折扣。另一方面,由于具有潛在控制權(quán)的大股東能夠攫取控制權(quán)私有收益,因而在出售具有控制權(quán)的股份時(shí),發(fā)行公司應(yīng)該抬高這一部分的股票價(jià)格,從而減少抑價(jià)水平。因此,對(duì)具有潛在控制權(quán)的外部大股東是否實(shí)行價(jià)格折扣取決于與該大額股份相關(guān)的公眾利益和私有收益的相對(duì)重要性。

    (二)國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述

    黃勇和陶建平在研究IPO抑價(jià)時(shí)選取了市盈率作為解釋變量之一,他們認(rèn)為在企業(yè)價(jià)值一定的基礎(chǔ)上,發(fā)行市盈率越高,發(fā)行價(jià)格就越高,發(fā)生抑價(jià)的可能性就越小。黃新建(2002)根據(jù)實(shí)證研究認(rèn)為如果發(fā)行日與上市日的實(shí)際間隔時(shí)間超過(guò)了投資者的預(yù)期,則新股初始報(bào)酬率將降低,反之則升高,新股初始報(bào)酬率與上市間隔時(shí)間負(fù)相關(guān)。陳柳欽、曾慶久認(rèn)為,公司募集資金量越小,越容易受到短期投機(jī)者行為的影響,因而股票在上市首日價(jià)格波動(dòng)較大,股票持有者在首日獲得超額收益率的可能性也就越大,IPO抑價(jià)率也就越高。謝朝斌、孫慶和黃凌發(fā)現(xiàn),發(fā)行的時(shí)機(jī)、市盈率及政策會(huì)影響A股IPO抑價(jià)水平,短期大盤走勢(shì)對(duì)IPO 抑價(jià)沒(méi)有顯著影響。熊潔潔認(rèn)為,上市首日收盤價(jià)與發(fā)行價(jià)格、首日換手率顯著正相關(guān),其他的變量均未通過(guò)5%顯著性檢驗(yàn),因此與上市首日收盤價(jià)無(wú)顯著性相關(guān)關(guān)系。盧宇榮在進(jìn)行實(shí)證研究并修改模型后認(rèn)為,股票發(fā)行的首日換手率同股票IPO的抑價(jià)率正相關(guān),新股發(fā)行中簽率、募集資金量同股票IPO 的超額收益率負(fù)相關(guān)。

    二、實(shí)證研究

    (一)樣本及數(shù)據(jù)來(lái)源

    樣本選取范圍為2009年9月25日至2012年9月24日首發(fā)發(fā)行的創(chuàng)業(yè)板股票,樣本容量是356。數(shù)據(jù)來(lái)源是WIND數(shù)據(jù)庫(kù),文中數(shù)據(jù)均使用Microsoft Excel和EViews進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

    (二)因變量

    我們選取簡(jiǎn)單初始收益率作為衡量IPO抑價(jià)程度的方法。簡(jiǎn)單初始收益率IR可以表示為:

    IR=

    其中,P1為新股上市首日收盤價(jià),P0為新股發(fā)行價(jià)格。

    (三)解釋變量與理論假設(shè)

    根據(jù)上文的文獻(xiàn)綜述,結(jié)合中國(guó)的具體情況并考慮數(shù)據(jù)收集的情況,本文將從選取以下解釋變量作為多元線性回歸模型的因子,并根據(jù)上文提到的理論來(lái)對(duì)因子的影響情況進(jìn)行假設(shè)。

    1.現(xiàn)金申購(gòu)中簽率(Lot Winning Rate,LWR)

    Rock的“贏者詛咒”假說(shuō)認(rèn)為,發(fā)行者通過(guò)抑價(jià)吸引投資者,抑價(jià)程度越高,吸引的投資者也會(huì)越多,投資者也越有購(gòu)買股票的熱情,那么該股票的收盤價(jià)會(huì)因需求的增多而變高,那么相對(duì)股票的發(fā)行價(jià),其收盤價(jià)也會(huì)相應(yīng)地增加,表示在IR中也即其抑價(jià)程度較高,因而抑價(jià)程度和中簽率應(yīng)成負(fù)相關(guān)關(guān)系。

    2.首發(fā)市盈率(攤薄)(Price-to-Earning Ratio,PE)

    發(fā)行市盈率被認(rèn)為是衡量發(fā)行公司價(jià)值的信號(hào),發(fā)行公司通過(guò)招股說(shuō)明書向投資者傳遞公司的投資價(jià)值,市盈率較高的發(fā)行公司,說(shuō)明發(fā)展前景樂(lè)觀,根據(jù)信號(hào)模型,首發(fā)市盈率越高,抑價(jià)率也越高。

    3.上市首日換手率(Turnover Rate,TR)

    上市首日換手率是新股在二級(jí)市場(chǎng)的交易活躍指標(biāo),判斷新股是否受到投資者關(guān)注。對(duì)于上市首日換手率較高的新股,說(shuō)明市場(chǎng)上短線投機(jī)者較多,市場(chǎng)的投機(jī)氣氛也就越濃烈,投資者投資期望升高,積極追捧新股抬升交易價(jià)格。換手率越高,抑價(jià)率也越高。

    4.首發(fā)數(shù)量(Share)

    首發(fā)數(shù)量作為衡量發(fā)行規(guī)模的指標(biāo)之一,能夠反映出這家上市公司的預(yù)期融資規(guī)模大小,發(fā)行規(guī)模越大,IPO抑價(jià)程度也就越低,相反也成立。

    5.首發(fā)募集資金(Fund,F(xiàn))

    對(duì)創(chuàng)業(yè)板而言,其首發(fā)募集資金規(guī)模越大,越不容易受到機(jī)構(gòu)的操縱和沖擊,相反,如果發(fā)行規(guī)模小,那么股票的不確定性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)很大,因而IPO抑價(jià)可以看做是對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)償,也就是說(shuō),首發(fā)募集資金越少,IPO抑價(jià)程度越高。

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    (四)回歸模型構(gòu)建

    根據(jù)上文因變量和解釋變量及假設(shè),建立下面的回歸模型以檢驗(yàn)各解釋變量對(duì)首日回報(bào)率即IPO抑價(jià)程度的影響。以初始回報(bào)率IR為因變量,上述四個(gè)因素為解釋變量構(gòu)造的多元回歸模型如下:

    IR=β0+β1LWR+β2LOG(PE)+β3TR+β4LOG(SHARE)+β5LOG(F)+u

    (五)回歸結(jié)果

    1.描述性統(tǒng)計(jì)

    統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出,2009—2012年發(fā)行的創(chuàng)業(yè)板首日初始回報(bào)率的均值在34.4%,中值為25.24%,最高達(dá)到了209%,可以說(shuō)IPO抑價(jià)存在具有一定普遍性。

    2.多元線性回歸結(jié)果

    從多元線性回歸的結(jié)果看出,PE即市盈率對(duì)抑價(jià)率的影響并沒(méi)有那么顯著。R2=0.439385,仍需要一定修正。

    (1)多重共線性檢驗(yàn)

    上頁(yè)表為各解釋變量的相關(guān)系數(shù),用以解釋多重共線性。從表中的數(shù)據(jù)可以看到,它們各自的相關(guān)系數(shù)都小于0.1,因而我們認(rèn)為,該多元回歸模型不存在多重共線性。

    (2)異方差性

    異方差檢驗(yàn)采取White檢驗(yàn)。R2=0.192313,N=355,NR2=68.27115,在α=0.05時(shí),查得χ0.05(20)=31.41<68.27115,因而拒絕原假設(shè),模型存在異方差性。

    (3)自相關(guān)

    自相關(guān)性檢驗(yàn)采取B-G檢驗(yàn),R2=0.245805,N=355,NR2=

    87.260775,在α=0.05時(shí),查得χ0.05(7)=14.07<87.260775,因而輔助回歸模型是顯著的,存在自相關(guān)性,而RESID(-1)、RESID(-2)的回歸系數(shù)皆顯著不為0,因而該多因素回歸模型存在一階、二階自相關(guān)性。

    3.逐步回歸分析法

    逐步回歸分析是指在建立多元回歸方程的過(guò)程中,按偏相關(guān)系數(shù)的大小次序?qū)⒆宰兞恐饌€(gè)引入方程,對(duì)引入方程中的每個(gè)自變量偏相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),效應(yīng)顯著的自變量留在回歸方程內(nèi),循此繼續(xù)遴選下一個(gè)自變量。如果效應(yīng)不顯著,停止引入新自變量。由于新自變量的引入,原已引入方程中的自變量由于變量之間的相互作用其效應(yīng)有可能變得不顯著者,經(jīng)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)確證后要隨時(shí)從方程中剔除,只保留效應(yīng)顯著的自變量。直至不再引入和剔除自變量為止,從而得到最優(yōu)的回歸方程。

    本文嘗試在Eviews中用逐步回歸分析法來(lái)修正這個(gè)多元回歸模型,檢驗(yàn)結(jié)果如下表:

    表中的數(shù)據(jù)告訴我們,我們應(yīng)選擇TR和LWR再進(jìn)行一次多元線性回歸分析。新的回歸結(jié)果如下表所示:

    從上面的結(jié)果可以看出,TR和LWR的系數(shù)非常顯著,最終的回歸方程如下:

    IR=-0.040293LWR+0.012064TR-0.464426

    結(jié)論與啟示

    本文將創(chuàng)業(yè)板公司上市首日的初始超額收益率作為衡量IPO抑價(jià)水平的標(biāo)準(zhǔn),對(duì)2009—2012年所有創(chuàng)業(yè)板公司一共355家進(jìn)行了實(shí)證研究。本文先假設(shè)了現(xiàn)金申購(gòu)中簽率、首發(fā)市盈率、上市首日換手率、首發(fā)數(shù)量和首發(fā)募集資金會(huì)對(duì)IPO抑價(jià)率產(chǎn)生一定的影響。然而通過(guò)回歸分析,我們可以得出以下結(jié)論:

    首先,IPO抑價(jià)現(xiàn)象在中國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)中較為嚴(yán)重,平均抑價(jià)率達(dá)到了34.4%。其次,上市首日的換手率和抑價(jià)率成正相關(guān)關(guān)系,與上文中的假設(shè)相符。換手率越高,IPO抑價(jià)率也就越高,這說(shuō)明投資者有較強(qiáng)的投機(jī)心理,大量投機(jī)者熱衷于短期操作,這使得市場(chǎng)容易變得不穩(wěn)定,漲跌幅擴(kuò)大。第三,同樣與假設(shè)一致的是,中簽率和抑價(jià)率成顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,中簽率越低,說(shuō)明投資者對(duì)該只股票的熱情度越高,進(jìn)而引發(fā)其他投資者的從眾心理,該股票的最后收盤價(jià)也會(huì)越高,也就表現(xiàn)出抑價(jià)率越高。除此之外,其他的假設(shè)影響因素均未與IPO抑價(jià)率有顯著的相關(guān)關(guān)系。

    針對(duì)IPO發(fā)行市場(chǎng)抑價(jià)率過(guò)高的情況,上市公司應(yīng)加大信息披露程度,盡量縮小信息不對(duì)稱的情況,使每位投資者都擁有等量的信息,這樣就不需要進(jìn)行IPO抑價(jià)而對(duì)無(wú)信息投資者進(jìn)行補(bǔ)償。同時(shí),證券市場(chǎng)也應(yīng)控制投資者的短期投機(jī)行為,避免劇烈的漲跌幅,使股票價(jià)格回歸其價(jià)值。上市公司也應(yīng)在合理的范圍內(nèi)提高中簽率,如此也能遏制IPO抑價(jià)過(guò)高的現(xiàn)象。

    參考文獻(xiàn):

    [1]Mello,Antonio,and John Parsons,Going Public and the Ownership Structure of the Firm,Journal of Financial Economics,1998,(49):

    79-109.

    [2]Allen,F(xiàn)ranklin,and Gerald.R.Faulhaber,Signaling by Underpricing in the IPO Market,Journal of Financial Economics,1989,(23):

    303-323.

    [3]陳柳欽,曾慶久.中國(guó)股市IPO抑價(jià)實(shí)證分析[J].貴州財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào),2003,(4).

    [4]熊潔潔.中國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)IPO抑價(jià)實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究,2011,(5).

    [5]趙紅平.Eviews6軟件的逐步回歸分析模塊在多重共線性教學(xué)中的應(yīng)用[J].貴州教育學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)),2009,(12).

    [6]盧宇榮.中國(guó)創(chuàng)業(yè)板IPO抑價(jià)現(xiàn)象的實(shí)證研究[J].金融教育研究,2012,(11).

    [7]陶瑩,尹華陽(yáng).2006—2007年中國(guó)股市IPO抑價(jià)實(shí)證研究[J].湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2009,(6).

    [8]汪宜霞,夏新平.IPO首日超額收益:基于抑價(jià)和溢價(jià)的研究綜述[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理,2008,(4).

    [9]朱靜.中國(guó)創(chuàng)業(yè)板IPO 高抑價(jià)原因的實(shí)證研究[J].集體經(jīng)濟(jì),2011,(3).

    [10]汪宜霞,夏新平.IPO首日超額收益:基于抑價(jià)和溢價(jià)的研究綜述[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理,2008,(4).

    [11]黃勇,陶建平.上市公司IPO抑價(jià)問(wèn)題實(shí)證分析[J].求索,2005,(3).

    [責(zé)任編輯 陳鳳雪]

    收稿日期:2014-03-19

    作者簡(jiǎn)介:黃煒嵐(1993-),女,江蘇蘇州人,學(xué)生,從事經(jīng)濟(jì)管理研究。

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    (四)回歸模型構(gòu)建

    根據(jù)上文因變量和解釋變量及假設(shè),建立下面的回歸模型以檢驗(yàn)各解釋變量對(duì)首日回報(bào)率即IPO抑價(jià)程度的影響。以初始回報(bào)率IR為因變量,上述四個(gè)因素為解釋變量構(gòu)造的多元回歸模型如下:

    IR=β0+β1LWR+β2LOG(PE)+β3TR+β4LOG(SHARE)+β5LOG(F)+u

    (五)回歸結(jié)果

    1.描述性統(tǒng)計(jì)

    統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出,2009—2012年發(fā)行的創(chuàng)業(yè)板首日初始回報(bào)率的均值在34.4%,中值為25.24%,最高達(dá)到了209%,可以說(shuō)IPO抑價(jià)存在具有一定普遍性。

    2.多元線性回歸結(jié)果

    從多元線性回歸的結(jié)果看出,PE即市盈率對(duì)抑價(jià)率的影響并沒(méi)有那么顯著。R2=0.439385,仍需要一定修正。

    (1)多重共線性檢驗(yàn)

    上頁(yè)表為各解釋變量的相關(guān)系數(shù),用以解釋多重共線性。從表中的數(shù)據(jù)可以看到,它們各自的相關(guān)系數(shù)都小于0.1,因而我們認(rèn)為,該多元回歸模型不存在多重共線性。

    (2)異方差性

    異方差檢驗(yàn)采取White檢驗(yàn)。R2=0.192313,N=355,NR2=68.27115,在α=0.05時(shí),查得χ0.05(20)=31.41<68.27115,因而拒絕原假設(shè),模型存在異方差性。

    (3)自相關(guān)

    自相關(guān)性檢驗(yàn)采取B-G檢驗(yàn),R2=0.245805,N=355,NR2=

    87.260775,在α=0.05時(shí),查得χ0.05(7)=14.07<87.260775,因而輔助回歸模型是顯著的,存在自相關(guān)性,而RESID(-1)、RESID(-2)的回歸系數(shù)皆顯著不為0,因而該多因素回歸模型存在一階、二階自相關(guān)性。

    3.逐步回歸分析法

    逐步回歸分析是指在建立多元回歸方程的過(guò)程中,按偏相關(guān)系數(shù)的大小次序?qū)⒆宰兞恐饌€(gè)引入方程,對(duì)引入方程中的每個(gè)自變量偏相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),效應(yīng)顯著的自變量留在回歸方程內(nèi),循此繼續(xù)遴選下一個(gè)自變量。如果效應(yīng)不顯著,停止引入新自變量。由于新自變量的引入,原已引入方程中的自變量由于變量之間的相互作用其效應(yīng)有可能變得不顯著者,經(jīng)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)確證后要隨時(shí)從方程中剔除,只保留效應(yīng)顯著的自變量。直至不再引入和剔除自變量為止,從而得到最優(yōu)的回歸方程。

    本文嘗試在Eviews中用逐步回歸分析法來(lái)修正這個(gè)多元回歸模型,檢驗(yàn)結(jié)果如下表:

    表中的數(shù)據(jù)告訴我們,我們應(yīng)選擇TR和LWR再進(jìn)行一次多元線性回歸分析。新的回歸結(jié)果如下表所示:

    從上面的結(jié)果可以看出,TR和LWR的系數(shù)非常顯著,最終的回歸方程如下:

    IR=-0.040293LWR+0.012064TR-0.464426

    結(jié)論與啟示

    本文將創(chuàng)業(yè)板公司上市首日的初始超額收益率作為衡量IPO抑價(jià)水平的標(biāo)準(zhǔn),對(duì)2009—2012年所有創(chuàng)業(yè)板公司一共355家進(jìn)行了實(shí)證研究。本文先假設(shè)了現(xiàn)金申購(gòu)中簽率、首發(fā)市盈率、上市首日換手率、首發(fā)數(shù)量和首發(fā)募集資金會(huì)對(duì)IPO抑價(jià)率產(chǎn)生一定的影響。然而通過(guò)回歸分析,我們可以得出以下結(jié)論:

    首先,IPO抑價(jià)現(xiàn)象在中國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)中較為嚴(yán)重,平均抑價(jià)率達(dá)到了34.4%。其次,上市首日的換手率和抑價(jià)率成正相關(guān)關(guān)系,與上文中的假設(shè)相符。換手率越高,IPO抑價(jià)率也就越高,這說(shuō)明投資者有較強(qiáng)的投機(jī)心理,大量投機(jī)者熱衷于短期操作,這使得市場(chǎng)容易變得不穩(wěn)定,漲跌幅擴(kuò)大。第三,同樣與假設(shè)一致的是,中簽率和抑價(jià)率成顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,中簽率越低,說(shuō)明投資者對(duì)該只股票的熱情度越高,進(jìn)而引發(fā)其他投資者的從眾心理,該股票的最后收盤價(jià)也會(huì)越高,也就表現(xiàn)出抑價(jià)率越高。除此之外,其他的假設(shè)影響因素均未與IPO抑價(jià)率有顯著的相關(guān)關(guān)系。

    針對(duì)IPO發(fā)行市場(chǎng)抑價(jià)率過(guò)高的情況,上市公司應(yīng)加大信息披露程度,盡量縮小信息不對(duì)稱的情況,使每位投資者都擁有等量的信息,這樣就不需要進(jìn)行IPO抑價(jià)而對(duì)無(wú)信息投資者進(jìn)行補(bǔ)償。同時(shí),證券市場(chǎng)也應(yīng)控制投資者的短期投機(jī)行為,避免劇烈的漲跌幅,使股票價(jià)格回歸其價(jià)值。上市公司也應(yīng)在合理的范圍內(nèi)提高中簽率,如此也能遏制IPO抑價(jià)過(guò)高的現(xiàn)象。

    參考文獻(xiàn):

    [1]Mello,Antonio,and John Parsons,Going Public and the Ownership Structure of the Firm,Journal of Financial Economics,1998,(49):

    79-109.

    [2]Allen,F(xiàn)ranklin,and Gerald.R.Faulhaber,Signaling by Underpricing in the IPO Market,Journal of Financial Economics,1989,(23):

    303-323.

    [3]陳柳欽,曾慶久.中國(guó)股市IPO抑價(jià)實(shí)證分析[J].貴州財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào),2003,(4).

    [4]熊潔潔.中國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)IPO抑價(jià)實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究,2011,(5).

    [5]趙紅平.Eviews6軟件的逐步回歸分析模塊在多重共線性教學(xué)中的應(yīng)用[J].貴州教育學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)),2009,(12).

    [6]盧宇榮.中國(guó)創(chuàng)業(yè)板IPO抑價(jià)現(xiàn)象的實(shí)證研究[J].金融教育研究,2012,(11).

    [7]陶瑩,尹華陽(yáng).2006—2007年中國(guó)股市IPO抑價(jià)實(shí)證研究[J].湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2009,(6).

    [8]汪宜霞,夏新平.IPO首日超額收益:基于抑價(jià)和溢價(jià)的研究綜述[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理,2008,(4).

    [9]朱靜.中國(guó)創(chuàng)業(yè)板IPO 高抑價(jià)原因的實(shí)證研究[J].集體經(jīng)濟(jì),2011,(3).

    [10]汪宜霞,夏新平.IPO首日超額收益:基于抑價(jià)和溢價(jià)的研究綜述[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理,2008,(4).

    [11]黃勇,陶建平.上市公司IPO抑價(jià)問(wèn)題實(shí)證分析[J].求索,2005,(3).

    [責(zé)任編輯 陳鳳雪]

    收稿日期:2014-03-19

    作者簡(jiǎn)介:黃煒嵐(1993-),女,江蘇蘇州人,學(xué)生,從事經(jīng)濟(jì)管理研究。

    endprint

    (四)回歸模型構(gòu)建

    根據(jù)上文因變量和解釋變量及假設(shè),建立下面的回歸模型以檢驗(yàn)各解釋變量對(duì)首日回報(bào)率即IPO抑價(jià)程度的影響。以初始回報(bào)率IR為因變量,上述四個(gè)因素為解釋變量構(gòu)造的多元回歸模型如下:

    IR=β0+β1LWR+β2LOG(PE)+β3TR+β4LOG(SHARE)+β5LOG(F)+u

    (五)回歸結(jié)果

    1.描述性統(tǒng)計(jì)

    統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出,2009—2012年發(fā)行的創(chuàng)業(yè)板首日初始回報(bào)率的均值在34.4%,中值為25.24%,最高達(dá)到了209%,可以說(shuō)IPO抑價(jià)存在具有一定普遍性。

    2.多元線性回歸結(jié)果

    從多元線性回歸的結(jié)果看出,PE即市盈率對(duì)抑價(jià)率的影響并沒(méi)有那么顯著。R2=0.439385,仍需要一定修正。

    (1)多重共線性檢驗(yàn)

    上頁(yè)表為各解釋變量的相關(guān)系數(shù),用以解釋多重共線性。從表中的數(shù)據(jù)可以看到,它們各自的相關(guān)系數(shù)都小于0.1,因而我們認(rèn)為,該多元回歸模型不存在多重共線性。

    (2)異方差性

    異方差檢驗(yàn)采取White檢驗(yàn)。R2=0.192313,N=355,NR2=68.27115,在α=0.05時(shí),查得χ0.05(20)=31.41<68.27115,因而拒絕原假設(shè),模型存在異方差性。

    (3)自相關(guān)

    自相關(guān)性檢驗(yàn)采取B-G檢驗(yàn),R2=0.245805,N=355,NR2=

    87.260775,在α=0.05時(shí),查得χ0.05(7)=14.07<87.260775,因而輔助回歸模型是顯著的,存在自相關(guān)性,而RESID(-1)、RESID(-2)的回歸系數(shù)皆顯著不為0,因而該多因素回歸模型存在一階、二階自相關(guān)性。

    3.逐步回歸分析法

    逐步回歸分析是指在建立多元回歸方程的過(guò)程中,按偏相關(guān)系數(shù)的大小次序?qū)⒆宰兞恐饌€(gè)引入方程,對(duì)引入方程中的每個(gè)自變量偏相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),效應(yīng)顯著的自變量留在回歸方程內(nèi),循此繼續(xù)遴選下一個(gè)自變量。如果效應(yīng)不顯著,停止引入新自變量。由于新自變量的引入,原已引入方程中的自變量由于變量之間的相互作用其效應(yīng)有可能變得不顯著者,經(jīng)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)確證后要隨時(shí)從方程中剔除,只保留效應(yīng)顯著的自變量。直至不再引入和剔除自變量為止,從而得到最優(yōu)的回歸方程。

    本文嘗試在Eviews中用逐步回歸分析法來(lái)修正這個(gè)多元回歸模型,檢驗(yàn)結(jié)果如下表:

    表中的數(shù)據(jù)告訴我們,我們應(yīng)選擇TR和LWR再進(jìn)行一次多元線性回歸分析。新的回歸結(jié)果如下表所示:

    從上面的結(jié)果可以看出,TR和LWR的系數(shù)非常顯著,最終的回歸方程如下:

    IR=-0.040293LWR+0.012064TR-0.464426

    結(jié)論與啟示

    本文將創(chuàng)業(yè)板公司上市首日的初始超額收益率作為衡量IPO抑價(jià)水平的標(biāo)準(zhǔn),對(duì)2009—2012年所有創(chuàng)業(yè)板公司一共355家進(jìn)行了實(shí)證研究。本文先假設(shè)了現(xiàn)金申購(gòu)中簽率、首發(fā)市盈率、上市首日換手率、首發(fā)數(shù)量和首發(fā)募集資金會(huì)對(duì)IPO抑價(jià)率產(chǎn)生一定的影響。然而通過(guò)回歸分析,我們可以得出以下結(jié)論:

    首先,IPO抑價(jià)現(xiàn)象在中國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)中較為嚴(yán)重,平均抑價(jià)率達(dá)到了34.4%。其次,上市首日的換手率和抑價(jià)率成正相關(guān)關(guān)系,與上文中的假設(shè)相符。換手率越高,IPO抑價(jià)率也就越高,這說(shuō)明投資者有較強(qiáng)的投機(jī)心理,大量投機(jī)者熱衷于短期操作,這使得市場(chǎng)容易變得不穩(wěn)定,漲跌幅擴(kuò)大。第三,同樣與假設(shè)一致的是,中簽率和抑價(jià)率成顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,中簽率越低,說(shuō)明投資者對(duì)該只股票的熱情度越高,進(jìn)而引發(fā)其他投資者的從眾心理,該股票的最后收盤價(jià)也會(huì)越高,也就表現(xiàn)出抑價(jià)率越高。除此之外,其他的假設(shè)影響因素均未與IPO抑價(jià)率有顯著的相關(guān)關(guān)系。

    針對(duì)IPO發(fā)行市場(chǎng)抑價(jià)率過(guò)高的情況,上市公司應(yīng)加大信息披露程度,盡量縮小信息不對(duì)稱的情況,使每位投資者都擁有等量的信息,這樣就不需要進(jìn)行IPO抑價(jià)而對(duì)無(wú)信息投資者進(jìn)行補(bǔ)償。同時(shí),證券市場(chǎng)也應(yīng)控制投資者的短期投機(jī)行為,避免劇烈的漲跌幅,使股票價(jià)格回歸其價(jià)值。上市公司也應(yīng)在合理的范圍內(nèi)提高中簽率,如此也能遏制IPO抑價(jià)過(guò)高的現(xiàn)象。

    參考文獻(xiàn):

    [1]Mello,Antonio,and John Parsons,Going Public and the Ownership Structure of the Firm,Journal of Financial Economics,1998,(49):

    79-109.

    [2]Allen,F(xiàn)ranklin,and Gerald.R.Faulhaber,Signaling by Underpricing in the IPO Market,Journal of Financial Economics,1989,(23):

    303-323.

    [3]陳柳欽,曾慶久.中國(guó)股市IPO抑價(jià)實(shí)證分析[J].貴州財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào),2003,(4).

    [4]熊潔潔.中國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)IPO抑價(jià)實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究,2011,(5).

    [5]趙紅平.Eviews6軟件的逐步回歸分析模塊在多重共線性教學(xué)中的應(yīng)用[J].貴州教育學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)),2009,(12).

    [6]盧宇榮.中國(guó)創(chuàng)業(yè)板IPO抑價(jià)現(xiàn)象的實(shí)證研究[J].金融教育研究,2012,(11).

    [7]陶瑩,尹華陽(yáng).2006—2007年中國(guó)股市IPO抑價(jià)實(shí)證研究[J].湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2009,(6).

    [8]汪宜霞,夏新平.IPO首日超額收益:基于抑價(jià)和溢價(jià)的研究綜述[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理,2008,(4).

    [9]朱靜.中國(guó)創(chuàng)業(yè)板IPO 高抑價(jià)原因的實(shí)證研究[J].集體經(jīng)濟(jì),2011,(3).

    [10]汪宜霞,夏新平.IPO首日超額收益:基于抑價(jià)和溢價(jià)的研究綜述[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理,2008,(4).

    [11]黃勇,陶建平.上市公司IPO抑價(jià)問(wèn)題實(shí)證分析[J].求索,2005,(3).

    [責(zé)任編輯 陳鳳雪]

    收稿日期:2014-03-19

    作者簡(jiǎn)介:黃煒嵐(1993-),女,江蘇蘇州人,學(xué)生,從事經(jīng)濟(jì)管理研究。

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