創(chuàng)業(yè)板IPO定價(jià)效率分析
——基于隨機(jī)邊界模型和多元回歸模型

朱紫嫣，廖宜靜

（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)，安徽合肥，230036）

創(chuàng)業(yè)板IPO定價(jià)效率分析
——基于隨機(jī)邊界模型和多元回歸模型

朱紫嫣，廖宜靜

（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)，安徽合肥，230036）

有必要以2009年10月至2015年12月在創(chuàng)業(yè)板發(fā)行上市的481只股票為研究對(duì)象，運(yùn)用隨機(jī)邊界模型，論證新股發(fā)行高抑價(jià)主要是二級(jí)市場的非理性因素造成的。并進(jìn)一步構(gòu)建多元回歸模型，找出影響IPO抑價(jià)的具體因素有發(fā)行價(jià)格、發(fā)行規(guī)模、中簽率、首日換手率、首日成交量、凈資產(chǎn)收益率和市盈率。

創(chuàng)業(yè)板IPO；隨機(jī)邊界模型；多元回歸模型；抑價(jià)因素

為了促進(jìn)自主創(chuàng)業(yè)，滿足成長型企業(yè)融資的需要，中國創(chuàng)業(yè)板于2009年10月23日正式開市。創(chuàng)業(yè)板的出現(xiàn)和發(fā)展比較好的解決了中小企業(yè)和高興技術(shù)產(chǎn)業(yè)融資難的問題?？墒请S著中國證券市場的不斷完善，股票發(fā)行卻出現(xiàn)了一個(gè)很大的問題：新股上市一方面呈現(xiàn)出高抑價(jià)的情況，另一方面后市交易卻存在很多跌破發(fā)行價(jià)的現(xiàn)象。其中的原因究竟是一級(jí)市場存在故意抑價(jià)行為，導(dǎo)致IPO折價(jià)發(fā)行，還是在二級(jí)市場上因投資者過度熱捧，致使其上市首日價(jià)格虛高？

本文以創(chuàng)業(yè)板上市的新股為研究對(duì)象，首先采用隨機(jī)邊界模型，對(duì)新股發(fā)行市場和交易市場的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后構(gòu)建多元回歸模型，驗(yàn)證各影響創(chuàng)業(yè)板IPO價(jià)格的因素，以期能夠?yàn)樾鹿傻亩▋r(jià)發(fā)行提供合理的參考意見。

一、文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外很多學(xué)者對(duì)IPO抑價(jià)現(xiàn)象都有研究，總結(jié)來看主要可以分為兩類：一是從一級(jí)市場角度來說，新股發(fā)行定價(jià)存在折價(jià)行為。Rock基于信息不對(duì)稱理論提出“贏者詛咒“模型，認(rèn)為在一級(jí)市場上發(fā)行者偏向于新股低定價(jià)，以便能彌補(bǔ)缺乏信息而給非知情者帶來的投資損失。［1］

王軍波、鄧述慧分別通過對(duì)1996～1998年滬深兩市發(fā)行的三百多只股票進(jìn)行OLS和ARIMA模型的分析，發(fā)現(xiàn)一級(jí)市場存在新股超額報(bào)酬，并認(rèn)為是當(dāng)時(shí)新股發(fā)行定價(jià)單一，發(fā)行市盈率固定不變?cè)斐傻摹＃?］鄭志丹、張宗益對(duì)2006～2010年發(fā)行的新股利用雙邊隨機(jī)邊界模型對(duì)其詢價(jià)效率進(jìn)行度量，得出結(jié)論，我國IPO公司整體上表現(xiàn)為折價(jià)發(fā)行。［3］鄒高峰以中國新股發(fā)行市場化改革以來不同定價(jià)方式下的IPO定價(jià)行為為研究對(duì)象，采用隨機(jī)邊界方法進(jìn)行論證，結(jié)果表明：詢價(jià)發(fā)行之前中國新股發(fā)行價(jià)格存在顯著下邊界特征，2005年之后中國IPO定價(jià)開始出現(xiàn)顯著上邊界特征，抑價(jià)現(xiàn)象更多是受到二級(jí)市場投資者情緒和市場狀況因素的影響。［4］

二是從二級(jí)市場來看，投資者對(duì)新股期望過高，熱捧過度，使得上市首日產(chǎn)生溢價(jià)的情況。國外學(xué)者Ritter從新股發(fā)行供求的角度進(jìn)行分析，IPO發(fā)行數(shù)量少，供不應(yīng)求時(shí)，交易市場上會(huì)存在大量的購入新股的現(xiàn)況，投資者對(duì)未來預(yù)期較高。［5］

國內(nèi)學(xué)者白仲光、張維利用隨機(jī)邊界模型論證了中國新股發(fā)行定價(jià)存在顯著的下邊界，即IPO抑價(jià)現(xiàn)象不是發(fā)行時(shí)低定價(jià)導(dǎo)致的，而是由投機(jī)泡沫和二級(jí)市場的樂觀情緒引起的。［6］江洪波以1994年～2004年在滬深兩地A股市場首次發(fā)行并上市的1024家非金融業(yè)公司的股票為樣本，對(duì)其IPO后市的異常收益進(jìn)行研究，得出結(jié)論：投資者非理性和新股投機(jī)是影響A股IPO抑價(jià)的主要因素，并且非對(duì)稱信息基本上不適合用來解釋IPO價(jià)格行為。［7］陳松林運(yùn)用隨機(jī)邊界模型對(duì)IPO發(fā)行定價(jià)效率進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，并進(jìn)一步采用分位數(shù)模型進(jìn)行回歸，分析不同發(fā)行價(jià)格水平下中國IPO定價(jià)的影響因素。［8］葉蕓也基本采用與陳松林相同的方法，并得出結(jié)論：創(chuàng)業(yè)板市場新股發(fā)行定價(jià)存在明顯下邊界行為，不同分為點(diǎn)上新股發(fā)行定價(jià)受不同因素的影響。［9］

本文站在創(chuàng)業(yè)板的角度上，運(yùn)用隨機(jī)邊界模型和多元回歸模型，找出影響創(chuàng)業(yè)板新股發(fā)行的主要因素，希望能對(duì)新股發(fā)行合理定價(jià)有積極的促進(jìn)作用。

二、研究理論和研究方法

（一）模型選擇

1.隨機(jī)邊界模型

隨機(jī)邊界模型（SFA）自Aigner、Meeusen和Van Den Broeck提出以來，被很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家用來分析生產(chǎn)函數(shù)和成本函數(shù)。把該模型應(yīng)用到金融領(lǐng)域主要有國外學(xué)Hunt-McCoo、Koop和Francis。他們認(rèn)為新股定價(jià)與生產(chǎn)過程存在相似之處。［10］如果將IPO定價(jià)機(jī)構(gòu)看做生產(chǎn)者，影響定價(jià)的各變量因素視作生產(chǎn)投入（或者生產(chǎn)成本），最終定價(jià)就是產(chǎn)出。

隨機(jī)邊界模型可以分為兩類：一是隨機(jī)上邊界模型，在既定成本和技術(shù)的約束下產(chǎn)出最大化，即生產(chǎn)邊界模型，稱為模型I。二是隨機(jī)下邊界模型，在既定投入和技術(shù)的約束下成本最小化，即成本隨機(jī)邊界模型，稱為模型II。

（1）隨機(jī)上邊界模型（模型I）

式中：Pi表示第i個(gè)新股的發(fā)行價(jià)格，是被解釋變量。Xi是解釋變量，代表發(fā)行公司的特征；β是對(duì)應(yīng)于Xi參數(shù)向量；ei表示復(fù)核殘差項(xiàng)；n表示股數(shù)；Vi表示對(duì)稱誤差項(xiàng)，服從均值為0的正態(tài)分布。μi表示非對(duì)稱誤差項(xiàng)，測度發(fā)行定價(jià)偏離有效邊界的程度，在本文中假定μi服從負(fù)的截尾正態(tài)分布。并且μi和Vi互相獨(dú)立。

該模型殘差項(xiàng)的密度函數(shù)為：

本文采用最大似然估計(jì)估計(jì)參數(shù)向量β，λ以及σ2其對(duì)數(shù)似然函數(shù)為

γ是用來判斷非對(duì)稱偏差相對(duì)于對(duì)稱測量誤差的偏離程度。γ的取值范圍是0～1，若γ的估計(jì)結(jié)果接近0，則不存在系統(tǒng)的非對(duì)稱偏差，最大似然估計(jì)與最小二乘估計(jì)的結(jié)果相同。表明不存在發(fā)行市場人為抑價(jià)的現(xiàn)象。那么進(jìn)一步的研究影響IPO 抑價(jià)的各因素時(shí)就可以采用多元線性回歸的方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析；若γ的估計(jì)值接近1，則說明誤差主要由Vi非對(duì)稱誤差構(gòu)成，表明一級(jí)市場存在故意抑價(jià)行為。

（2）隨機(jī)下邊界模型（模型II）。

兩模型中的變量含義相同，若γ的估計(jì)值顯著不等于0，說明研究數(shù)據(jù)的樣本實(shí)際值偏離了有效邊界，存在下邊界，則樣本的總體偏離程度由衡量，而用-e來衡量個(gè)體的偏離程度。iγ

2.多元回歸模型

（1）IPO抑價(jià)的度量

采用調(diào)整初始報(bào)酬率Adjusted Initial Return，AIR）對(duì)IPO抑價(jià)率進(jìn)行度量。調(diào)整初始報(bào)酬率，也稱為超額收益率。該指標(biāo)引入了收盤指數(shù)的概念，是用來消除市場整體收益水平對(duì)新股初始報(bào)酬率的影響，其抑價(jià)模型公式為：

其中：Pit為新股上市首日收盤價(jià)；Pio為新股發(fā)行價(jià)格；Iit為新股上市首日市場收盤指數(shù)；Iio為新股發(fā)行日的市場收盤指數(shù)。

（2）模型構(gòu)建

其中：AIR是被解釋變量，C為常數(shù)，αi為相關(guān)系數(shù)，Xi為被解釋變量，用來衡量影響IPO抑價(jià)各個(gè)因素。

（二）變量選擇與統(tǒng)計(jì)描述

1.數(shù)據(jù)來源及樣本選擇

數(shù)據(jù)主要來源于國泰安csmar數(shù)據(jù)庫、東方財(cái)富網(wǎng)、新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)以及巨潮資訊網(wǎng)。樣本選取的是2009年10月至2015年12月在創(chuàng)業(yè)板上市的所有新股，在剔除異常數(shù)據(jù)后采用Frontier4.1進(jìn)行最大似然估計(jì)。然后運(yùn)用Eviews6.0進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理和統(tǒng)計(jì)分析，建立相應(yīng)的多元線性回歸模型，用來衡量各個(gè)因素對(duì)IPO抑價(jià)的影響。

2.變量選取及理論假設(shè)

（1）變量定義

分別從發(fā)行市場、交易市場和公司業(yè)績?nèi)齻€(gè)角度選取11個(gè)變量如表1所示：

表1 變量的定義

（2）理論假設(shè)

①發(fā)行市場

發(fā)行價(jià)格通常與抑價(jià)率負(fù)相關(guān)。一般新股發(fā)行的價(jià)格越低，市場上的需求越大，同時(shí)二級(jí)市場上被操控的可能性也就越大，抑價(jià)率越高。

新股的發(fā)行規(guī)模也是影響抑價(jià)率的重要因素之一，發(fā)行的規(guī)模越大，二級(jí)市場上炒作的可能性越小，抑價(jià)率越低。二者負(fù)相關(guān)。

上市間隔是新股申購到上市之間的時(shí)間差，用天來表示。一般來說，上市間隔越長，投資者等待時(shí)間越長，要求二級(jí)市場上的補(bǔ)償就越高，所以上市間隔和抑價(jià)率之間呈正相關(guān)關(guān)系。

中簽率是有效申購數(shù)量與發(fā)行總股數(shù)的比值。反映的是投資者對(duì)該股票的投資力度，中簽率越小，表明投資者的熱情越高，上市之后價(jià)格被太高的可能性越大，抑價(jià)率越高。二者負(fù)相關(guān)。

發(fā)行費(fèi)用主要是指承銷商的傭金，一般來說，平均每股發(fā)行費(fèi)用越高，承銷的質(zhì)量越高，抑價(jià)率越高。二者正相關(guān)。

②交易市場

非流通股比率是非流通股與總股本的比值，非流通股比率越大，表明對(duì)投資者的吸引力越大，抑價(jià)率越高。二者正相關(guān)。

首日換手率代表著股票在市場上交易的活躍程度，可以用來度量交易市場上的投機(jī)程度。一般情況下，首日換手率越高，后市股價(jià)上漲的可能性越大，抑價(jià)率也就越大。二者正相關(guān)。

首日成交量在一定程度上表明了市場上愿意購買該股票的投資者的熱情。成交量越大，表明抑價(jià)率越高。二者正相關(guān)。

③公司業(yè)績

凈資產(chǎn)收益率（ROE）是評(píng)價(jià)公司財(cái)務(wù)業(yè)績的重要指標(biāo)，代表公司的盈利能力。凈資產(chǎn)收益率越高，公司的經(jīng)營狀況就越好，對(duì)投資者的吸引力越大，抑價(jià)率越高。二者正相關(guān)。

資產(chǎn)負(fù)債率反映的是總資產(chǎn)中有多少比例是通過借款來籌資的。它代表著工資的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，資產(chǎn)負(fù)債率越大，風(fēng)險(xiǎn)越大，投資者愿意投資的可能性就越小。抑價(jià)率相對(duì)來說就較低。二者負(fù)相關(guān)

發(fā)行價(jià)格和每股收益的比值就是市盈率。市盈率不僅能在一定程度上決定發(fā)行價(jià)格，還能反映企業(yè)的成長潛力，市盈率越高，企業(yè)的成長潛力越大，未來的經(jīng)營業(yè)績?cè)胶?，抑價(jià)率越高。兩者正相關(guān)系。

表2 隨機(jī)邊界模型回歸結(jié)果

三、實(shí)證分析

（一）隨機(jī)上邊界模型和隨即下邊界模型的實(shí)證分析

將所有的樣本數(shù)據(jù)取自然對(duì)數(shù)后，需要運(yùn)用Frontier4.1進(jìn)行最大似然估計(jì)，建議如下模型：

結(jié)果如表2所示：

從結(jié)果可以看出隨機(jī)上邊界極大似然估計(jì)的γ值為0.00005，接近于0，表明數(shù)據(jù)不存在系統(tǒng)的非對(duì)稱偏差，最大似然估計(jì)與最小二乘估計(jì)的結(jié)果相同。隨機(jī)邊界模型退化成多元回歸模型。隨即下邊界的γ值為0.9668。與上邊界的γ相加接近于1。表明存在明顯的下邊界。這意味著我國新股發(fā)行市場不存在認(rèn)為的故意折價(jià)行為。IPO抑價(jià)多是源自于交易市場的過度熱捧。

（二）多元回歸模型的實(shí)證分析

通過上述實(shí)證分析極大似然估計(jì)的結(jié)果與最小二乘法結(jié)果相同。本文以IPO首日抑價(jià)率為解釋變量，其他因素為解釋變量，分三個(gè)部分構(gòu)建多元線性回歸模型，進(jìn)行多回歸分析，以找出各部分對(duì)IPO抑價(jià)的影響程度。

1.基于發(fā)行市場變量的多元線性回歸分析

模型為：

回歸結(jié)果如表3所示：

表3 基于發(fā)行市場變量的實(shí)證結(jié)果

由表3的結(jié)果可以看出各變量前系數(shù)的符號(hào)與前文假設(shè)相符，除了平均每股發(fā)行費(fèi)用和時(shí)間間隔沒有通過t檢驗(yàn)外，其余變量顯著性較好。表達(dá)式為：

2.基于交易市場變量的多元線性回歸分析模型為：

回歸結(jié)果見表4：

表4 基于交易市場變量的實(shí)證結(jié)果

實(shí)證結(jié)果表明所有變量都通過t檢驗(yàn)，除首日成交量的顯著性水平是5%外，其余都是1%。但是非流通股比率前系數(shù)的符號(hào)與前文假設(shè)不符，這可能使數(shù)據(jù)調(diào)整不到位所致?；貧w結(jié)果的表達(dá)式為：

回歸結(jié)果如表5所示：

表5 基于公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)證結(jié)果

資產(chǎn)負(fù)債率前的回歸系數(shù)與假設(shè)不符，并且沒有通過t檢驗(yàn)。采用逐步回歸法在剔除該變量之后得到表6：

表6 基于公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)證結(jié)果2

該模型基本通過檢驗(yàn)，所以表達(dá)式為：

本文利用隨機(jī)邊界模型和多元回歸模型對(duì)創(chuàng)業(yè)板自開市以來到2015年年末發(fā)行上市的所有新股在剔除異常數(shù)據(jù)后的481支股票做了較為全面的檢驗(yàn)和分析。論證了IPO發(fā)行高抑價(jià)不是發(fā)行市場故意折價(jià)的行為，而是由交易市場非理性的投資需求導(dǎo)致的。并對(duì)各個(gè)變量做了回歸分析。除了非流通股比率與資產(chǎn)負(fù)債率與前文假設(shè)不符外，其余變量都基本通過了檢驗(yàn)。影響IPO抑價(jià)的因素主要有發(fā)行價(jià)格、發(fā)行規(guī)模、中簽率、首日換手率、首日成交量、凈資產(chǎn)收益率和市盈率。平均每股發(fā)行費(fèi)用以及發(fā)行間隔對(duì)IPO抑價(jià)的影響較小。

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F830.91

A

研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目（2015-56）

朱紫嫣（1992-），女，碩士，研究方向?yàn)榻鹑谂c投資。

廖宜靜（1970-），女，碩士，副教授，研究方向?yàn)榻鹑谂c投資。