招股書模糊信息對(duì)IPO首日收益的影響研究

張 飛，周孝華

招股書模糊信息對(duì)IPO首日收益的影響研究

張 飛，周孝華

（重慶大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，重慶 400044）

將招股書模糊信息視作發(fā)行人傳遞給投資者的模糊信號(hào)，通過(guò)建立理論模型分析模糊信息如何影響IPO首日收益。并以2010—2012年在A股上市的494家公司為樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，構(gòu)建衡量文本信息模糊程度的詞庫(kù)列表，利用文本分析方法將招股書中的模糊信息進(jìn)行量化。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與理論模型的結(jié)論是一致的。研究結(jié)果表明：招股書模糊信息增加了信息不對(duì)稱程度，從而導(dǎo)致更高的IPO抑價(jià)水平；招股書模糊信息與IPO首日收益顯著正相關(guān)，與發(fā)行價(jià)向上調(diào)整幅度顯著負(fù)相關(guān)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，模糊信息在一定程度上揭示了公司基本面所蘊(yùn)含的不確定性，驗(yàn)證了模糊信息作為IPO事前不確定性的代理變量是可靠的。

IPO首日收益；模糊信息；不確定性；招股說(shuō)明書；文本分析

0 引言

在新股發(fā)行之前，擬上市公司首先需要發(fā)布招股說(shuō)明書，向公眾披露公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)、商業(yè)模式、管理結(jié)構(gòu)和財(cái)務(wù)狀況等信息。通常來(lái)說(shuō)，公司的管理層比外部投資者更為清晰地了解公司的投資機(jī)會(huì)、現(xiàn)金流量和盈利能力等情況，因此投資者對(duì)IPO估值的判斷很大程度上需要依賴管理層在招股說(shuō)明書中的描述。另外，與內(nèi)部投資者（PE、VC等）相比，外部投資者缺少參與公司管理的信息優(yōu)勢(shì)，他們只能通過(guò)招股說(shuō)明書來(lái)獲取公司信息[1]。招股說(shuō)明書包含的公司信息可以分為硬信息和軟信息兩種類型：硬信息通常是精準(zhǔn)的、可追溯的數(shù)據(jù)信息，包括經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)、行業(yè)數(shù)據(jù)、管理指標(biāo)和財(cái)務(wù)報(bào)表等；而軟信息通常是文本信息，包括管理層在描述公司發(fā)展前景、內(nèi)部管理、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和財(cái)務(wù)狀況時(shí)所使用的措辭、語(yǔ)氣和情緒等。與數(shù)據(jù)信息的精確性不同，文本信息傳遞的信號(hào)通常具有模糊性——一方面文本中含有許多表達(dá)模糊含義的詞語(yǔ)（如：也許、大概、預(yù)計(jì)），另一方面不同觀察者對(duì)同一文本內(nèi)容往往有著不同理解，這也會(huì)使信息傳遞過(guò)程產(chǎn)生更多的模糊性[2]。本文的研究對(duì)象正是發(fā)行人和承銷商在IPO過(guò)程中向投資者傳遞的模糊性軟信息。

招股書中的模糊信息可以視為擬上市公司發(fā)送給投資者的模糊信號(hào)。招股書在描述公司狀況時(shí)所使用語(yǔ)言的確定性和清晰度等潛在信息，可以反映出發(fā)行人對(duì)公司價(jià)值的判斷和信心。我們認(rèn)為，招股書模糊信息產(chǎn)生的根源主要來(lái)自以下三個(gè)方面：（1）文本軟信息存在技術(shù)上的模糊性[2]，公司的未來(lái)前景和業(yè)績(jī)無(wú)法根據(jù)文本內(nèi)容精確預(yù)測(cè)，知識(shí)背景和思維方式的差異也可能使眾多投資者對(duì)同樣的內(nèi)容產(chǎn)生不同的理解；（2）模糊文本信息反映了公司內(nèi)在價(jià)值的不確定性，它可能源于缺乏清晰度的發(fā)展戰(zhàn)略、不夠穩(wěn)定的預(yù)期收益或者不和諧的股東關(guān)系。Doran[3]發(fā)現(xiàn)低質(zhì)量的信號(hào)發(fā)送者會(huì)發(fā)出較多的模糊信號(hào)，來(lái)干擾信號(hào)接收者判斷資產(chǎn)質(zhì)量的高低。因此，基本面不穩(wěn)定的公司更有可能通過(guò)發(fā)送模糊信號(hào)來(lái)增加收益；（3）發(fā)行人過(guò)度的風(fēng)險(xiǎn)披露可能會(huì)造成發(fā)行失敗或流動(dòng)性缺失[4]，但是披露不充分又會(huì)面臨監(jiān)管問(wèn)責(zé)或訴訟風(fēng)險(xiǎn)。在這種兩難情況下，發(fā)行人極有可能采取折中策略——在招股書中使用模棱兩可的表述和措辭。

招股書模糊信息不僅揭示了公司內(nèi)在價(jià)值潛在的不確定性，而且對(duì)投資者的投資決策也會(huì)產(chǎn)生重要影響。招股書中含有的模糊信息越多，導(dǎo)致投資者對(duì)未來(lái)現(xiàn)金流的預(yù)測(cè)就越不精確，對(duì)IPO的估值難度也會(huì)越大。Ellsberg悖論指出，出于對(duì)不確定性的厭惡，人們?cè)跊Q策時(shí)會(huì)配置更多權(quán)重在含有準(zhǔn)確信息的事件上，而配置更少權(quán)重在含有模糊信息的事件上，因此收益信息的模糊程度會(huì)影響到投資組合的配置[5]。Izhakian和Yermack[6]將信號(hào)的模糊性與不確定性聯(lián)系起來(lái)，指出在特定機(jī)制下資產(chǎn)賣方會(huì)通過(guò)發(fā)送模棱兩可的信號(hào)來(lái)增加收益，而大多數(shù)投資者是不確定性厭惡的，因此模糊信號(hào)會(huì)影響到投資者決策和資產(chǎn)價(jià)格。那么，具體到IPO領(lǐng)域，模糊信息對(duì)IPO定價(jià)和首日收益將會(huì)產(chǎn)生什么樣的影響呢？這正是本文所要研究的問(wèn)題。

傳統(tǒng)的信息不對(duì)稱理論是IPO抑價(jià)研究的主流理論，在此框架下又衍生出委托代理理論、逆向選擇假說(shuō)、信息生產(chǎn)假說(shuō)和信號(hào)假說(shuō)等。Rock[7]在最初提出信息不對(duì)稱理論的論文中指出，公司估值的不確定性會(huì)增加IPO的信息不對(duì)稱程度，還會(huì)影響投資者的估值判斷和投資決策，這種不確定性程度越高，IPO的初始收益也越高。由于不確定性難以直接衡量，隨后的學(xué)者們通常選取具體的公司特征指標(biāo)（如公司年齡、資產(chǎn)規(guī)模、盈利能力和負(fù)債水平等）來(lái)代理不確定性，Jenkinson和Ljungqvist[8]對(duì)此做了總結(jié)性研究。另外，Carter等[9]認(rèn)為有高聲譽(yù)承銷商和風(fēng)險(xiǎn)投資背景支持的公司可以在IPO過(guò)程中產(chǎn)生高質(zhì)量信號(hào)，降低IPO估值的不確定性。綜上所述，在信息不對(duì)稱理論框架下，學(xué)者們分別從不同視角對(duì)IPO抑價(jià)和估值不確定性做了大量研究，但是這些傳統(tǒng)文獻(xiàn)都沒(méi)有提供IPO事前不確定性的直接度量方法。

近年來(lái)，隨著文本分析方法在金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，學(xué)者們對(duì)IPO的研究開始聚焦于文本信息環(huán)境方面，通過(guò)測(cè)度投資者接收的文本信息質(zhì)量來(lái)直接考察IPO估值中的不確定性。如Pollock和Rindova[10]發(fā)現(xiàn)媒體報(bào)道的信息質(zhì)量與IPO估值的不確定性有關(guān)，媒體報(bào)道在IPO過(guò)程中可以作為信息中介，方便快捷地為投資者提供上市公司的估值信息。目前，國(guó)外學(xué)者對(duì)IPO信息環(huán)境的研究已經(jīng)涉及到投資者獲取信息的各種渠道，如招股說(shuō)明書、新聞媒體、社交網(wǎng)站和路演視頻等，Loughran和Mcdonald[11]對(duì)此進(jìn)行了總結(jié)性研究。特別地，隨著文本挖掘技術(shù)的快速發(fā)展，國(guó)外學(xué)者對(duì)招股書文本信息的研究也方興未艾。Arnold等[2]認(rèn)為招股書中與風(fēng)險(xiǎn)因素相關(guān)的軟信息天然地嵌入了模糊信號(hào)，模糊信號(hào)會(huì)影響投資者的投資組合選擇，進(jìn)而影響IPO初始收益和上市后長(zhǎng)期收益。Ding[12]考察了招股書中披露風(fēng)險(xiǎn)因素的文本信息，發(fā)現(xiàn)負(fù)面文本信息會(huì)導(dǎo)致IPO初始定價(jià)偏低，而且該影響在承銷商聲譽(yù)較低、公司年齡較短和資產(chǎn)規(guī)模較小的IPO中更加明顯。Loughran和Mcdonald[13]通過(guò)構(gòu)建金融領(lǐng)域的情感詞庫(kù)，測(cè)度了美國(guó)招股公告中的不確定語(yǔ)氣、弱語(yǔ)氣和負(fù)面語(yǔ)氣等文本信息含量，發(fā)現(xiàn)招股書語(yǔ)氣能夠較好地解釋IPO抑價(jià)現(xiàn)象，并進(jìn)一步指出招股書文本信息可以作為直接度量IPO不確定性的事前指標(biāo)。Haemin和Pankaj[14]則從反面研究發(fā)現(xiàn)，招股書中含有的模糊信息越少，IPO抑價(jià)程度越低，模糊程度較低的信息環(huán)境能夠?yàn)橥顿Y者傳遞更加準(zhǔn)確和可靠的信號(hào)，從而降低IPO估值的不確定性和信息不對(duì)稱程度。

國(guó)外現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)招股書模糊信息和IPO首日收益的研究大多以實(shí)證分析為主，而對(duì)模糊信息影響投資者決策的微觀過(guò)程缺少理論上的分析和解釋。此外，由于國(guó)外市場(chǎng)的機(jī)構(gòu)報(bào)價(jià)信息并不公開，因此研究詢價(jià)制下機(jī)構(gòu)報(bào)價(jià)及承銷商配售如何受模糊信息影響的文獻(xiàn)也較少。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)IPO文本信息環(huán)境的研究通常集中于媒體報(bào)道和社交網(wǎng)絡(luò)等方面[15-16]，而研究招股書文本信息的文獻(xiàn)則十分匱乏。目前僅有姚頤和趙梅[4]從風(fēng)險(xiǎn)披露角度對(duì)招股書文本信息進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)我國(guó)IPO市場(chǎng)表現(xiàn)與風(fēng)險(xiǎn)披露水平密切相關(guān)。郝項(xiàng)超和蘇之翔[17]采用文本分析法將招股書中的重大風(fēng)險(xiǎn)提示信息進(jìn)行分類，發(fā)現(xiàn)公司特有的風(fēng)險(xiǎn)提示信息可以降低IPO抑價(jià)。

因此，本文試圖在國(guó)內(nèi)外已有研究的基礎(chǔ)上，對(duì)我國(guó)招股書文本信息進(jìn)行更深入的分析和挖掘。首先，我們從“招股書模糊信息反映IPO估值不確定性”的基本假設(shè)出發(fā)，建立了模糊信息影響IPO抑價(jià)的理論模型，并得出研究命題。然后，以2010年至2012年在A股市場(chǎng)上市的494家公司為樣本，借鑒Loughran和Mcdonald[13]度量文本信息的方法將招股書中的模糊信息進(jìn)行量化，經(jīng)過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，招股書模糊信息含量與IPO首日收益率顯著正相關(guān)，與一級(jí)市場(chǎng)的發(fā)行價(jià)調(diào)整顯著負(fù)相關(guān)。

與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：第一，結(jié)合信號(hào)傳遞理論與不確定性厭惡理論，以我國(guó)詢價(jià)制發(fā)行市場(chǎng)為背景構(gòu)建理論模型，刻畫了模糊信息作用于承銷商和機(jī)構(gòu)投資者行為的微觀過(guò)程，從而對(duì)模糊信息如何影響IPO首日收益給出了理論上的解釋。第二，將文本分析方法應(yīng)用到對(duì)中文招股書的研究中，首次挖掘出中文招股書所包含的模糊信息，這種量化分析方法比之前文獻(xiàn)中采用人工判斷招股書風(fēng)險(xiǎn)因素的方法更具科學(xué)性。隨后對(duì)模糊信息含量與IPO首日收益的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與理論分析是吻合的。

1 理論分析和研究假設(shè)

1.1 問(wèn)題描述

本文借鑒陳鵬程和周孝華[18]研究機(jī)構(gòu)投資者決策行為的分析框架，并進(jìn)一步引入招股書模糊信息作為機(jī)構(gòu)投資者私人信號(hào)的主要內(nèi)容，構(gòu)建的模型和相關(guān)假設(shè)如下：

（5）模型劃分為四個(gè)時(shí)期，如圖1所示。

圖1 數(shù)理模型的時(shí)期劃分示意圖

Figure 1 Schematic diagram of time division of mathematical model

1.2 模型分析

（1）IPO發(fā)行價(jià)格的確定

承銷商追求承銷收益最大化，即：

將式(7)代入(5)式可得對(duì)承銷商最優(yōu)的網(wǎng)下配售量：

(8)

（2）二級(jí)市場(chǎng)均衡交易價(jià)格的確定

1.3 研究命題

結(jié)合(7)式和(12)式，我們得到IPO首日收益為：

命題1：招股書模糊信息與IPO首日收益正相關(guān)，即模糊信息含量越高（低），IPO首日收益也越高（低）。

結(jié)合(4)式和(8)式，可得到配售給機(jī)構(gòu)投資者的股份與機(jī)構(gòu)投資者的總申購(gòu)量之比，即有效申購(gòu)比：

結(jié)合實(shí)際情況對(duì)上述結(jié)論的解釋為：在一級(jí)市場(chǎng)定價(jià)過(guò)程中，機(jī)構(gòu)投資者根據(jù)公開披露信息進(jìn)行估值和投標(biāo)報(bào)價(jià)，承銷商和發(fā)行人根據(jù)機(jī)構(gòu)報(bào)價(jià)區(qū)間、投標(biāo)申購(gòu)量和同行業(yè)估值水平等因素，共同確定最終的發(fā)行價(jià)。對(duì)于基本面更不穩(wěn)定的IPO（對(duì)應(yīng)招股書中含有更多模糊信息），機(jī)構(gòu)投資者的需求量通常較小，導(dǎo)致配股價(jià)格較低；同時(shí)，承銷商為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和保證發(fā)行順利，會(huì)利用信息優(yōu)勢(shì)和定價(jià)主導(dǎo)權(quán)進(jìn)一步壓低發(fā)行價(jià)格，進(jìn)而導(dǎo)致最終發(fā)行價(jià)相對(duì)于報(bào)價(jià)區(qū)間中點(diǎn)有更小（大）幅度的向上（下）調(diào)整。結(jié)合數(shù)理模型結(jié)論和對(duì)實(shí)際詢價(jià)過(guò)程的分析，我們得到本文的第二個(gè)命題：

命題2：招股書模糊信息與IPO發(fā)行價(jià)向上調(diào)整幅度負(fù)相關(guān)，即模糊信息含量越高（低），IPO發(fā)行價(jià)向上調(diào)整幅度越小（大）。

圖2 詢價(jià)區(qū)間與申購(gòu)量的對(duì)應(yīng)關(guān)系示意圖

Figure 2 Schematic diagram of the corresponding relationship between inquiry interval and purchase volume

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

2009年中國(guó)證監(jiān)會(huì)開始推行新股發(fā)行的詢價(jià)制改革，放寬以市盈率為標(biāo)準(zhǔn)的定價(jià)限制，確立了以機(jī)構(gòu)投資者報(bào)價(jià)為核心的市場(chǎng)化定價(jià)方式。然而，本文研究涉及的機(jī)構(gòu)報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)直到2010年10月才被強(qiáng)制要求公開。2013年證監(jiān)會(huì)暫停IPO，2014年1月IPO重啟后對(duì)首日漲幅設(shè)置了44%的最高限制。隨后在2014年上市的公司中，96%的IPO首日收益都達(dá)到了44%的漲停板，因此這些首日收益數(shù)據(jù)無(wú)法度量IPO的抑價(jià)程度。綜上，本文選取的樣本區(qū)間為2010年10月至2012年12月，樣本期間在A股上市的公司共計(jì)523家，剔除29家數(shù)據(jù)缺失和金融行業(yè)的上市公司，最終得到的IPO樣本共包含494家公司。

本文所使用的IPO數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和Wind資訊數(shù)據(jù)庫(kù)，機(jī)構(gòu)報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)來(lái)源于網(wǎng)下配售結(jié)果公告，招股說(shuō)明書文件則是在上海證券交易所網(wǎng)站和深圳證券交易所網(wǎng)站下載。我們首先將所有個(gè)股招股說(shuō)明書的PDF文件轉(zhuǎn)換為Word文件，然后刪除招股書文件中的JPG和HTML等非文本內(nèi)容，最后將剩下的內(nèi)容解析成文本信息，用于統(tǒng)計(jì)在后文實(shí)證中所使用的各種詞語(yǔ)計(jì)數(shù)和比例。圖3中按季度統(tǒng)計(jì)了樣本期間上市的新股數(shù)量和招股書的平均總字?jǐn)?shù)。

圖3 招股書平均字?jǐn)?shù)和IPO數(shù)量情況

Figure 3 The average number of words in a prospectus and the number of IPOs

如圖3所示，招股書的平均字?jǐn)?shù)在樣本期間呈明顯的上升趨勢(shì)。在2011年第四季度以前，招股書的平均字?jǐn)?shù)在20萬(wàn)字左右，到2012年IPO暫停前則逐漸上升至25萬(wàn)字以上。這是由于隨著上市公司信息披露制度的完善和披露信息的增多，招股書的字?jǐn)?shù)也呈逐漸上升趨勢(shì)。此外，樣本期間的市場(chǎng)指數(shù)整體處于下降趨勢(shì)，同期的新股發(fā)行數(shù)量波動(dòng)較大，但整體上也呈下降趨勢(shì)，且其波動(dòng)特征與市場(chǎng)指數(shù)的波動(dòng)基本同步。在2011年一季度有89家公司在A股上市，而到2012年四季度IPO數(shù)量達(dá)到了最低點(diǎn)，只有4家公司上市。

2.2 招股書模糊信息的度量思路

Arnold等[2]指出，招股書中披露的風(fēng)險(xiǎn)因素內(nèi)容向投資者傳遞了與IPO估值相關(guān)的模糊信息，他們通過(guò)統(tǒng)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)因素部分相對(duì)于其他部分的字?jǐn)?shù)比例來(lái)度量模糊信息含量。Haemin和Pankaj[14]將分析師盈利預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差與Arnold等[2]的方法結(jié)合起來(lái)，構(gòu)建了度量IPO模糊信息的綜合方法。

本文借鑒Arnold等[2]的思路，采用招股書中表達(dá)模糊含義的詞語(yǔ)占全文的比例來(lái)度量模糊信息。與其不同的是，我們采用不確定詞語(yǔ)和負(fù)面詞語(yǔ)占招股書全文的比例作為模糊信息指數(shù)，這是出于以下幾方面考慮：（1）招股書中的不確定語(yǔ)言會(huì)直接增加投資者理解IPO估值信息的模糊程度。（2）負(fù)面信息除了對(duì)估值產(chǎn)生負(fù)面影響外，也會(huì)增加投資者判斷IPO價(jià)值的難度和不確定性。Loughran和Mcdonald[13]指出負(fù)面文字天然地嵌入了估值的模糊性——相比于一個(gè)穩(wěn)定盈利的公司，對(duì)業(yè)績(jī)較差和負(fù)面因素更多的公司進(jìn)行正的現(xiàn)金流預(yù)測(cè)的難度會(huì)更大，從而導(dǎo)致投資者產(chǎn)生更多的意見(jiàn)分歧和估值不確定性。姚頤和趙梅[4]也認(rèn)為，在我國(guó)證券市場(chǎng)，披露風(fēng)險(xiǎn)信息對(duì)公司來(lái)說(shuō)本身就是一種風(fēng)險(xiǎn)，披露負(fù)面信息會(huì)帶來(lái)更多不確定的后果。（3）不確定詞語(yǔ)和負(fù)面詞語(yǔ)的使用通常集中在風(fēng)險(xiǎn)因素部分，但其他部分（如公司發(fā)展歷程、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、戰(zhàn)略規(guī)劃和盈利預(yù)測(cè)等）也會(huì)使用不確定及負(fù)面詞語(yǔ)，因此我們的度量方法能夠更加全面地衡量整個(gè)文本的模糊性。此外，本文在考察不確定信息和負(fù)面信息的同時(shí)，還統(tǒng)計(jì)了正面信息和相對(duì)負(fù)面信息作為對(duì)比研究。

2.3 模糊信息的文本分析過(guò)程

本文采用的文本分析方法所涉及的計(jì)算程序均在Java Runtime Environment (JRE)中運(yùn)行，具體分析過(guò)程分為以下5個(gè)步驟：

（1）招股書文本的預(yù)處理。我們使用Java作為預(yù)處理工具，對(duì)招股書原始文件進(jìn)行預(yù)處理，刪除無(wú)關(guān)的Html標(biāo)簽、圖表、符號(hào)、英文、數(shù)字和特定文本等，并設(shè)置停用詞過(guò)濾掉中性詞和無(wú)意義詞，將原始資料處理為規(guī)范化的文本文件。

（2）拆句和自動(dòng)分詞。由于單個(gè)詞語(yǔ)僅包含了一元的情感信息，缺少詞語(yǔ)間的相互聯(lián)系和作用對(duì)象，不同的詞語(yǔ)組合也會(huì)產(chǎn)生不同程度甚至相反的情感信息。因此，我們將句子作為最小的信息分析單元，對(duì)文本進(jìn)行拆解句子操作。更進(jìn)一步，為了判斷句子中是否存在信息詞庫(kù)中對(duì)應(yīng)的詞語(yǔ)，還需要對(duì)句子進(jìn)行分詞操作?？紤]到分詞的準(zhǔn)確性和在Java平臺(tái)的易用性，我們選擇Java版jieba分詞作為分詞工具。

（3）構(gòu)建金融信息詞庫(kù)。我們借鑒Loughran和Mcdonald[13]以及汪昌云和武佳薇[15]衡量文本信息特征的方法，構(gòu)建衡量中文金融文本信息特征的詞庫(kù)列表，詞庫(kù)列表包含不確定詞語(yǔ)、負(fù)面詞語(yǔ)和正面詞語(yǔ)，然后統(tǒng)計(jì)三類詞語(yǔ)在招股書全文中的比例。首先，我們根據(jù)《最新漢英經(jīng)濟(jì)金融常用術(shù)語(yǔ)》①2006年6月1日，中國(guó)金融出版社第一版，包明友著。的內(nèi)容，將Loughran和Mcdonal[13]使用的金融情感詞庫(kù)②Loughran和McDonald的2012年版情感詞庫(kù)包含6類語(yǔ)氣，本文只選用了其中的不確定、負(fù)面和正面三種語(yǔ)氣。參考網(wǎng)址：http://www.nd.edu/~mcdonald/Word_Lists.html翻譯為中文。然后，根據(jù)《現(xiàn)代漢語(yǔ)詞典》③2012年6月1日，商務(wù)印書館第6版。和中文語(yǔ)境對(duì)金融情感詞庫(kù)的中文翻譯進(jìn)行整理，得到初步的不確定、負(fù)面和正面信息詞庫(kù)。接下來(lái)，結(jié)合知網(wǎng)發(fā)布的中文情感詞典④知網(wǎng)發(fā)布的情感分析用詞語(yǔ)集。參考網(wǎng)址：http://www.keenage.com/html/c_bulletin_2007.htm和金融行業(yè)的特點(diǎn)對(duì)初步詞庫(kù)進(jìn)行深度處理，具體處理方法包括以下3個(gè)方面：1）為了得到更加完整的信息詞庫(kù)，我們根據(jù)中文情感詞典對(duì)不確定和正、負(fù)面信息詞庫(kù)進(jìn)行匹配、補(bǔ)充和去重，同時(shí)對(duì)部分詞語(yǔ)進(jìn)行了調(diào)整，以達(dá)到盡可能高的準(zhǔn)確率。2）除了對(duì)信息詞庫(kù)進(jìn)行常規(guī)整合外，我們還加入了大量的金融專業(yè)詞匯，并且在金融行業(yè)的知識(shí)背景下（如風(fēng)險(xiǎn)厭惡、理性預(yù)期等），有針對(duì)性和目的性地采用人工方法對(duì)詞庫(kù)進(jìn)行了補(bǔ)充和去雜。3）由于手工整理的信息詞庫(kù)難以包含全部特征詞和詞語(yǔ)組合，因此我們通過(guò)引入無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制來(lái)擴(kuò)充詞庫(kù)——人工閱讀20份不同時(shí)期及不同行業(yè)的招股書，將其作為訓(xùn)練文檔集合，然后使用Java中的train函數(shù)建立svm模型，從訓(xùn)練文檔中收集新的具有判斷性和傾向性的詞語(yǔ)或詞語(yǔ)組合。最終，我們得到了適用于中文語(yǔ)境的金融信息詞庫(kù)，其中三類詞庫(kù)列表分別包括271個(gè)不確定詞語(yǔ)（如假設(shè)，大約，相信，可能，也許等），1370個(gè)負(fù)面詞語(yǔ)（如丟失，破壞，拒絕，破產(chǎn)和困難等），2256個(gè)正面詞語(yǔ)（如有益，成功和強(qiáng)大等）。

（4）文本信息的識(shí)別和判斷。通過(guò)分詞操作將單個(gè)句子轉(zhuǎn)化為一組詞語(yǔ)向量，然后向模型中載入已構(gòu)建的詞庫(kù)列表，比照三類詞庫(kù)分別對(duì)句子中的詞語(yǔ)向量進(jìn)行逐一判斷。如果詞語(yǔ)向量包含相對(duì)應(yīng)的特征詞，就將該詞語(yǔ)進(jìn)行標(biāo)記。進(jìn)一步檢測(cè)句子中是否存在否定邏輯，如果標(biāo)記詞前面沒(méi)有否定詞，則直接將該詞統(tǒng)計(jì)到相應(yīng)的信息指數(shù)中；如果標(biāo)記詞前面有否定詞，就會(huì)產(chǎn)生相反傾向的信息，則將該詞統(tǒng)計(jì)到相反的信息指數(shù)中。模型的基本算法如圖4所示。

圖4 Java模型的基本算法示意圖

Figure 4 Schematic diagram of basic algorithm of Java model

（5）文本信息指數(shù)的計(jì)算?？紤]到編程和計(jì)算的可行性，我們?cè)O(shè)定文本信息的度量規(guī)則：第一，假設(shè)所有不確定詞語(yǔ)、負(fù)面詞語(yǔ)和正面詞語(yǔ)的權(quán)重都是相等的；第二，假設(shè)文本信息的度量滿足線性疊加原理。由此，本文定義了不確定、正面、負(fù)面和相對(duì)負(fù)面信息指數(shù)，具體度量方法如下：

1）不確定信息指數(shù)：

2）負(fù)面信息指數(shù)：

3）正面信息指數(shù)：

4）相對(duì)負(fù)面信息指數(shù)表示招股書中負(fù)面和正面詞語(yǔ)字?jǐn)?shù)之差占總字?jǐn)?shù)的比例：

2.4 計(jì)量模型

將上述四類信息指數(shù)（統(tǒng)一用表示）作為解釋變量，IPO首日收益（）作為被解釋變量，構(gòu)建OLS回歸模型，檢驗(yàn)招股書文本信息對(duì)首日收益的影響。首日收益率為上市首日收盤價(jià)相對(duì)于發(fā)行價(jià)的變動(dòng)比例。模型中還加入了常用的IPO解釋變量作為控制變量，構(gòu)建的回歸模型如下：

進(jìn)一步，我們檢驗(yàn)招股書文本信息與IPO發(fā)行價(jià)調(diào)整之間的關(guān)系。根據(jù)前文定義，發(fā)行價(jià)調(diào)整為發(fā)行價(jià)減去預(yù)測(cè)值（詢價(jià)區(qū)間中點(diǎn)值）的差除以預(yù)測(cè)值的比值，用符號(hào)表示。若發(fā)行價(jià)大于預(yù)測(cè)值，則表示向上調(diào)整，符號(hào)為正，反之亦然。發(fā)行價(jià)調(diào)整（）反映了承銷商、發(fā)行人和機(jī)構(gòu)投資者對(duì)IPO內(nèi)在價(jià)值的判斷以及相互間博弈的結(jié)果。將招股書的文本信息指數(shù)作為解釋變量，發(fā)行價(jià)調(diào)整（）作為被解釋變量，構(gòu)建OLS回歸模型如下：

通過(guò)梳理以前文獻(xiàn)中經(jīng)常使用的IPO控制變量[4,15]，根據(jù)其對(duì)IPO定價(jià)的解釋程度選取了公司年齡等12種控制變量，具體變量選擇和定義如表1所示。

表1 控制變量定義及度量表

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示，IPO首日收益（）有著較高的平均值（24.088％）和中值（16.950％）。發(fā)行價(jià)調(diào)整（）的平均值為10.115%，說(shuō)明發(fā)行價(jià)相對(duì)于詢價(jià)中點(diǎn)更傾向于有一定幅度的向上調(diào)整。不確定信息指數(shù)的平均值（0.221％）和中值（0.218％）幾乎完全相同，負(fù)面信息指數(shù)、正面信息指數(shù)和相對(duì)負(fù)面信息指數(shù)的平均值和中值也非常接近。正面信息指數(shù)的平均值是負(fù)面信息指數(shù)的1.43倍，說(shuō)明招股書文本中的正面詞語(yǔ)明顯多于負(fù)面詞語(yǔ)。這是符合實(shí)際情況的，因?yàn)榘l(fā)行人和承銷商對(duì)公司的態(tài)度總是偏向樂(lè)觀，而且對(duì)負(fù)面詞語(yǔ)的使用往往會(huì)十分謹(jǐn)慎。此外，我們還對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)性檢驗(yàn)和多重共線性診斷，變量的方差膨脹因子（VIF）都小于4，說(shuō)明模型不存在顯著的多重共線性問(wèn)題。（限于篇幅，本文沒(méi)有列示控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)和各變量的相關(guān)矩陣，留存?zhèn)渌?。?/p>

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 招股書文本信息與IPO首日收益

表3報(bào)告了模型（1）中四種信息指數(shù)與IPO首日收益的回歸結(jié)果。不確定信息指數(shù)、負(fù)面信息指數(shù)與IPO首日收益都是顯著正相關(guān)的。不確定信息指數(shù)的回歸系數(shù)為1.1886，在1%水平上顯著。這說(shuō)明在招股書文本中不確定詞語(yǔ)含量更高的IPO，有著更高的首日收益率；不確定信息含量每上升1%，IPO首日收益率則顯著提高1.19%。負(fù)面信息指數(shù)的回歸系數(shù)為0.0634，在1%水平上顯著。招股書中含有更多的負(fù)面信息同樣對(duì)IPO首日收益有著顯著影響，負(fù)面信息含量每上升1%，對(duì)應(yīng)的首日收益率將顯著提高0.06%。與Loughran和Mcdonal[13]的研究結(jié)果一致，我們發(fā)現(xiàn)不確定信息對(duì)首日收益的影響強(qiáng)于負(fù)面信息，這是因?yàn)椴淮_定語(yǔ)言本身即是模糊信息，含有更強(qiáng)的不確定性，而負(fù)面信息則僅僅在一定程度上降低了估值的準(zhǔn)確度。此外，正面信息指數(shù)和相對(duì)負(fù)面信息指數(shù)的系數(shù)都不顯著，該結(jié)果與前景理論一致，即投資者對(duì)負(fù)面信息的反應(yīng)更加敏感而深刻。有文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，負(fù)面信息與正面信息對(duì)資本市場(chǎng)的影響具有非對(duì)稱性，負(fù)面信息對(duì)市場(chǎng)的影響力通常要強(qiáng)于同等的正面信息[15]。在控制變量方面，公司規(guī)模越大，負(fù)債率越低，ROE越高，則首日收益率越高。發(fā)行規(guī)模與首日收益顯著負(fù)相關(guān)，而市場(chǎng)指數(shù)收益、網(wǎng)下認(rèn)購(gòu)倍數(shù)和市場(chǎng)熱發(fā)效應(yīng)則與IPO首日收益顯著正相關(guān)，這說(shuō)明市場(chǎng)情緒對(duì)IPO首日收益有著重要影響。綜上分析可知，不確定和負(fù)面信息指數(shù)代理的招股書模糊信息與IPO首日收益顯著正相關(guān)，命題1得到驗(yàn)證。

更進(jìn)一步，在沒(méi)有IPO控制變量的情況下，招股書信息對(duì)解釋首日收益能夠發(fā)揮多大作用呢？在圖5中，我們將每個(gè)IPO樣本按照招股書信息含量（不確定信息、負(fù)面信息和正面信息）的四分位數(shù)進(jìn)行分組后，統(tǒng)計(jì)出每組樣本的平均首日收益。從圖5可以看出，從不確定信息和負(fù)面信息的最低組到最高組，平均首日收益是單調(diào)遞增的，而正面信息的四組變化則是無(wú)規(guī)律的。不確定信息最低一組的平均首日收益為17.05%，最高一組的平均首日收益為32.66%，差異十分明顯（相差15.61%）。這一結(jié)果進(jìn)一步印證了招股書中的模糊信息含量與IPO首日收益是正相關(guān)的。

表3 招股書文本信息與IPO首日收益

注：t統(tǒng)計(jì)量在括號(hào)中表示，***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著，下同。

圖5 招股書信息按四分位數(shù)分組的平均首日收益

Figure 5 Average first-day earnings by quartile for prospectus information

3.3 招股書文本信息與IPO發(fā)行價(jià)調(diào)整

招股書信息與發(fā)行價(jià)調(diào)整的回歸結(jié)果如表4所示。發(fā)行價(jià)調(diào)整與不確定信息指數(shù)顯著負(fù)相關(guān)，回歸系數(shù)為-0.0225，在5%水平上顯著，平均地，不確定信息的比例每上升1%，發(fā)行價(jià)正向調(diào)整幅度顯著降低0.02%。與此同時(shí)，發(fā)行價(jià)調(diào)整與負(fù)面信息指數(shù)也顯著負(fù)相關(guān)，回歸系數(shù)為-0.0123，在5%水平上顯著，平均地，負(fù)面信息含量每上升1%，發(fā)行價(jià)正向調(diào)整幅度則顯著降低0.01%。此外，正面信息和相對(duì)負(fù)面信息的系數(shù)分別顯著為正和顯著為負(fù)。該結(jié)果可以從兩個(gè)方面做出解釋：一方面，模糊信息會(huì)增加信息不對(duì)稱程度，而在投資者是不確定性厭惡的情況下，較高的信息不對(duì)稱程度會(huì)導(dǎo)致發(fā)行價(jià)有較?。ù螅┑恼ㄘ?fù)）向調(diào)整。這與其他文獻(xiàn)結(jié)果一致：如陳鵬程和周孝華[18]發(fā)現(xiàn)IPO抑價(jià)程度與發(fā)行價(jià)調(diào)整幅度顯著負(fù)相關(guān)。另一方面，招股書中使用較少的不確定及負(fù)面詞語(yǔ)或較多的正面詞語(yǔ)，通常意味著公司質(zhì)量較好，且發(fā)行人在定價(jià)中占有一定優(yōu)勢(shì)，從而使最終發(fā)行價(jià)更傾向于正向調(diào)整。公司基本面越好（規(guī)模越大，負(fù)債率越低），發(fā)行價(jià)正向調(diào)整幅度也越大。特別地，承銷商聲譽(yù)與發(fā)行價(jià)調(diào)整顯著負(fù)相關(guān)，承銷商聲譽(yù)越高，發(fā)行價(jià)向上調(diào)整幅度越小，這是因?yàn)榘l(fā)行人相對(duì)于高聲譽(yù)承銷商處于更加弱勢(shì)的地位，承銷商擁有更多的信息優(yōu)勢(shì)和定價(jià)主導(dǎo)權(quán)，可以更輕易地壓低發(fā)行價(jià)格。以上結(jié)果符合命題2，即招股書中的模糊信息含量越高，則IPO發(fā)行價(jià)向上調(diào)整幅度越小。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

我們主要從兩個(gè)方面進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)：（1）添加新的控制變量，包括招股書總字?jǐn)?shù)、國(guó)有企業(yè)變量、大股東持股比例、上市場(chǎng)所、審計(jì)機(jī)構(gòu)聲譽(yù)等；（2）重新定義發(fā)行價(jià)調(diào)整變量——采用發(fā)行價(jià)減去機(jī)構(gòu)報(bào)價(jià)的加權(quán)平均值的差與加權(quán)平均值的比值。經(jīng)過(guò)以上調(diào)整之后，重新檢驗(yàn)的實(shí)證結(jié)果并沒(méi)有發(fā)生顯著變化（限于篇幅，未列示詳細(xì)結(jié)果）。

表4 招股書文本信息與IPO發(fā)行價(jià)調(diào)整

表4（續(xù)） 招股書文本信息與IPO發(fā)行價(jià)調(diào)整

3.5 進(jìn)一步研究：模糊信息與公司特征的關(guān)系

既然模糊信息含量與公司基本面的不確定性有關(guān)，那么具體什么樣類型的公司在撰寫招股書時(shí)會(huì)使用更多的模糊信息呢？在表5中，我們針對(duì)招股書文本信息與公司特征之間的關(guān)系進(jìn)行了回歸分析。結(jié)果顯示，公司所屬的行業(yè)變量與招股書的4種文本信息指數(shù)都有顯著的相關(guān)性，不同行業(yè)公司在描述其經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和未來(lái)前景時(shí)所使用的文本語(yǔ)言有著顯著差異。每股收益與不確定、負(fù)面和相對(duì)負(fù)面信息含量顯著負(fù)相關(guān)，與正面信息含量顯著正相關(guān)，說(shuō)明盈利能力較弱的公司在招股書中描述自身發(fā)展歷程和經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)時(shí)，會(huì)使用更多的不確定和負(fù)面詞語(yǔ)（如：可能、大概、虧損和失敗等）。有風(fēng)險(xiǎn)資本支持的IPO與更多的不確定和負(fù)面詞語(yǔ)顯著正相關(guān)，風(fēng)險(xiǎn)資本追逐的公司往往屬于發(fā)展前景良好的新興產(chǎn)業(yè)，但是這些行業(yè)也有著殘酷的淘汰式競(jìng)爭(zhēng)和較高的不確定性。此外，風(fēng)險(xiǎn)投資往往被視為企業(yè)最末位才考慮的融資手段，風(fēng)險(xiǎn)更低的穩(wěn)健公司往往有著更豐富的融資渠道（如銀行貸款和發(fā)行公司債券等），因此往往是不確定性較高的公司才會(huì)依靠風(fēng)投獲取資金。承銷商聲譽(yù)與模糊信息也有著顯著關(guān)系，承銷商聲譽(yù)越高，對(duì)應(yīng)的招股書中不確定和負(fù)面文本含量也越高。

表5 招股書文本信息與公司特征

圖6 模糊信息含量、VC背景和每股收益關(guān)系圖

Figure 6 Uncertainty information content, VC background and EPS

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)風(fēng)投背景和盈利能力對(duì)招股書語(yǔ)言的影響，圖6描繪了在VC背景和每股收益交叉影響下的不確定和負(fù)面信息含量曲線。圖中顯示出在每股收益和不確定信息（以及負(fù)面信息）之間有非常明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。從EPS最低組到EPS最高組，兩條不確定信息曲線是單調(diào)遞減的，有VC支持的負(fù)面信息曲線（Neg-VC）也是單調(diào)遞減的。盈利能力較弱的公司傾向于使用更多的不確定語(yǔ)言和負(fù)面語(yǔ)言，反映了公司在估值中含有更多的不確定性。需要特別指出的是，無(wú)論對(duì)于不確定信息曲線還是負(fù)面信息曲線，有VC背景的曲線始終都在無(wú)VC背景（NonVC）曲線的上方，這說(shuō)明有VC背景的公司通常比無(wú)VC背景的公司在招股書中使用更高比例的不確定詞語(yǔ)和負(fù)面詞語(yǔ)。

綜上所述，招股書中的不確定及負(fù)面文本信息與公司質(zhì)量信息和估值信息密切相關(guān)，它們傾向于揭示出公司在發(fā)展歷程、未來(lái)戰(zhàn)略、財(cái)務(wù)情況和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)等全方位的潛在不確定性。這一結(jié)論進(jìn)一步支持了招股書模糊信息可以作為衡量IPO事前不確定性的代理變量。

4 研究結(jié)論

本文從理論和實(shí)證兩個(gè)方面研究發(fā)現(xiàn)：招股書模糊信息在一定程度上揭示了公司內(nèi)在價(jià)值的不確定性；模糊信息含量與IPO首日收益率正相關(guān)，與發(fā)行價(jià)向上調(diào)整負(fù)相關(guān)。模糊信息影響IPO首日收益的內(nèi)在機(jī)理體現(xiàn)在：（1）低質(zhì)量發(fā)行人基于自身利益最大化，會(huì)試圖通過(guò)發(fā)送模糊信號(hào)來(lái)混淆資產(chǎn)質(zhì)量，其在主觀上為了增加發(fā)行收益，但在客觀上增加了信息不對(duì)稱程度；（2）較多的模糊信息增加了機(jī)構(gòu)投資者發(fā)現(xiàn)IPO真實(shí)價(jià)值的難度和成本，不確定性厭惡的機(jī)構(gòu)投資者會(huì)對(duì)此要求更高的收益補(bǔ)償；（3）面對(duì)含有更多模糊信息的發(fā)行人，承銷商為了降低風(fēng)險(xiǎn)并確保發(fā)行順利，會(huì)利用自身優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步壓低發(fā)行價(jià)格，并導(dǎo)致最終發(fā)行價(jià)相對(duì)于報(bào)價(jià)區(qū)間有較?。ù螅┑南蛏希ㄏ拢┱{(diào)整。（4）由于模糊信息對(duì)一、二級(jí)市場(chǎng)投資者的影響具有不對(duì)稱性，二級(jí)市場(chǎng)散戶投資者主要受情緒驅(qū)動(dòng)，其對(duì)抑價(jià)股票的過(guò)度追捧將進(jìn)一步推高IPO首日收益。更進(jìn)一步，針對(duì)模糊信息與公司特征之間的關(guān)系進(jìn)行回歸分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)模糊信息在一定程度上揭示了公司基本面所蘊(yùn)含的不確定性，最終驗(yàn)證了模糊信息作為IPO事前不確定性的代理變量是可靠的。

本文的研究是將金融文本分析拓展到中文招股說(shuō)明書領(lǐng)域的積極嘗試和探索，對(duì)今后學(xué)者深入開展招股書文本信息挖掘具有一定的借鑒意義，對(duì)投資者進(jìn)行估值預(yù)測(cè)也有一定的參考價(jià)值，投資者除了應(yīng)進(jìn)行傳統(tǒng)的公司研究和數(shù)據(jù)分析以外，還應(yīng)該重視對(duì)招股書文本軟信息的研究。本文研究對(duì)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的啟示體現(xiàn)在三個(gè)方面：第一，通過(guò)推進(jìn)IPO注冊(cè)制改革來(lái)弱化承銷商和發(fā)行人之間信息和地位的不對(duì)稱。降低直接融資門檻和加強(qiáng)企業(yè)上市輔導(dǎo)，提升發(fā)行人的地位和話語(yǔ)權(quán)，形成促進(jìn)發(fā)行人披露真實(shí)、準(zhǔn)確信息的激勵(lì)機(jī)制。第二，重視和加強(qiáng)IPO文本信息披露的規(guī)范程度。不僅要確保數(shù)據(jù)信息真實(shí)和準(zhǔn)確，還應(yīng)該對(duì)文本軟信息的披露進(jìn)行適當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化約束，盡量減少模糊性信息，使投資者能夠準(zhǔn)確、清晰地了解公司基本面；對(duì)信息造假和欺詐行為采取強(qiáng)制退市措施和法律制裁。第三，改革和完善新股發(fā)行的詢價(jià)機(jī)制。適當(dāng)提高機(jī)構(gòu)投資者參與詢價(jià)的門檻，增加對(duì)機(jī)構(gòu)投資者的報(bào)價(jià)約束，防止機(jī)構(gòu)虛假報(bào)價(jià)和故意過(guò)低報(bào)價(jià)，形成公開、透明和市場(chǎng)化的多方博弈機(jī)制。

招股書模糊信息不僅會(huì)增加投資者理解估值信息的難度，還會(huì)導(dǎo)致更多的投資者意見(jiàn)分歧，投資者意見(jiàn)分歧通常與股票長(zhǎng)期收益弱勢(shì)和較高的波動(dòng)性有關(guān)，因此考察模糊信息對(duì)IPO長(zhǎng)期收益率和波動(dòng)率的影響可以作為接下來(lái)的研究?jī)?nèi)容。此外，本文假設(shè)二級(jí)市場(chǎng)散戶投資者主要受情緒影響，而受招股書信息的影響很小，但招股書信息對(duì)散戶投資者的影響是否微弱還需進(jìn)一步研究。

[1] DuCharme L L, Malatesta P H, Sefcik S E. Earnings management IPO valuation and subsequent performance [J]. Journal of Accounting and Auditing and Finance, 2001, 16(4):369-96.

[2] Arnold T, Fishe RPH, North D. The effects of ambiguous information on initial and subsequent IPO returns [J]. Financial Management, 2010, 39(4):1497-1519.

[3] Doran D T. Stock splits and false signaling cost within a management reputation framework [J]. Journal of Applied Business Research, 2011, 11(3):115-26.

[4] 姚頤,趙梅.中國(guó)式風(fēng)險(xiǎn)披露、披露水平與市場(chǎng)反應(yīng)[J].經(jīng)濟(jì)研究,2016,(7):158-172.

Yao Y, Zhao M. Chinese Styled Risk Disclosure, Disclosure Level and the Market Reaction [J]. Economic Research Journal, 2016, (7):158-172.

[5] Garlappi L, R Uppal, T Wang. Portfolio selection with parameter and model uncertainty: A multiple-prior approach [J]. Review of Financial Studies, 2007, 20(1):41-81.

[6] Izhakian Y, Yermack D. Risk, ambiguity, and the exercise of employee stock options [J]. Journal of Financial Economics, 2017, 124(1):65-85.

[7] Rock K. Why new issues are underpriced [J]. Journal of Financial Economics, 1986, 15(1):187-212.

[8] Jenkinson T, Ljungqvist A. Going public: The theory and evidence on how companies raise equity finance [M]. Oxford: Oxford University Press, 2001.

[9] Carter R, Dark F, Singh A. Underwriter reputation, initial returns, and the longrun performance of IPO stocks [J]. Journal of Finance, 1998, 53(1):285-311.

[10] Pollock T G, Rindova V P. Media Legitimation Effects in theMarket for Initial Public Offerings [J].Academy of Management Journal, 2003, 46(5):631-642.

[11] Loughran T, Mcdonald B. Textual analysis in accounting and finance: A survey [J]. Journal of Accounting Research, 2016, 54(9):1187-1230.

[12] Ding R. Disclosure of Downside Risk and Investors' Use of Qualitative Information: Evidence from the IPO Prospectus's Risk Factor Section [J]. International Review of Finance, 2016, 16(1):73-126.

[13] Loughran T, Mcdonald B. IPO first-day returns, offer price revisions, volatility, and form S-1 language [J]. Journal of Financial Economics, 2013, 109(5):307-326.

[14] Haemin Dennis Park,Pankaj C Patel. How does ambiguity influence IPO underpricing? The role of the signalling environment [J]. Journal of Management Studies, 2015, 52(6):796-818.

[15] 汪昌云,武佳薇.媒體語(yǔ)氣、投資者情緒與IPO定價(jià)[J].金融研究,2015,(9):174-189.

Wang C Y, Wu J W. Media tone, investor sentiment and IPO pricing [J]. Journal of Financial Research, 2015, (9):174-189.

[16] 趙龍凱,陸子昱,王致遠(yuǎn).眾里尋“股”千百度——股票收益率與百度搜索量關(guān)系的實(shí)證探究[J].金融研究, 2013,(4):183-195.

Zhao L K, Lu Z Y, Wang Z Y. Empirical research on the relationship between stock return rate and baidu search volume [J]. Journal of Financial Research, 2013, (4):183-195.

[17] 郝項(xiàng)超,蘇之翔.重大風(fēng)險(xiǎn)提示可以降低IPO抑價(jià)嗎？——基于文本分析方法的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].財(cái)經(jīng)研究,2014,40(5):42-53.

Hao X C, Su Z X. Can Primary Risk Disclosure Mitigate IPO Underpricing? Evidence from Text Analysis [J]. Journal of Finance and Economics, 2014, 40(5):42-53.

[18] 陳鵬程,周孝華.機(jī)構(gòu)投資者私人信息、散戶投資者情緒與IPO首日回報(bào)率[J].中國(guó)管理科學(xué),2016,24(4):37-44.

Chen P C, Zhou X H. Institutional investor private information, retail investor sentiment and IPO first-day return [J]. Chinese Journal of Management Science, 2016, (24):37-44.

[19] Epstein L G, M Schneider. Ambiguity, information quality, and asset pricing [J]. Journal of Finance, 2008, 63(1):197-228.

[20] Sherman A, Titman S. How does ambiguity influence IPO underpricing? The role of the signalling environment building the IPO order book: Underpricing and participation limits with costly information [J]. Journal of Financial Economics, 2002, 65(1):3-29.

Research on the impact of vague prospectus information on the first day of an IPO

ZHANG Fei, ZHOU Xiaohua

(School of Economics and Business Administration, Chongqing University, Chongqing 400044, China)

The prospectus is an important source of information for outside investors to evaluate the value of an IPO, and its textual information is naturally ambiguous. The ambiguous information of the prospectus can be regarded as a fuzzy signal sent by the IPO firm to investors. It not only reveals the potential uncertainty of the intrinsic value, but also affects the investors’ evaluation. The more ambiguous the information in the prospectus, the less accurate investors will be in predicting future cash flows, and the more difficult it will be to value the IPO. So, what effect will ambiguous information have on IPO pricing and first-day return? This paper has carried on in-depth discussion and research on this topic.

In the field of study that is the IPO information environment, domestic scholars have done very little research on the textual information within Chinese prospectuses. Most foreign scholars' research on the ambiguous information of prospectuses is mainly based on empirical analysis, and lacks sufficient theoretical analysis and explanation of the micro-processes of ambiguous information and their affect on investor decision-making. Therefore, based on the existing research, this paper attempts to conduct an in-depth study and mining of the ambiguous information in Chinese prospectuses by constructing a theoretical model and using text analysis methods.

On the one hand, we begin with the basic assumption that "ambiguous information in the prospectus reflects the uncertainty of the IPO valuation", and combine the theories of signaling and risk aversion to build a theoretical model against the background of China's inquiry-based issuance market, which functions on the micro-processes of underwriters and institutional investors' behaviors, thereby providing a theoretical explanation of how ambiguous information affects the first-day return of an IPO. On the other hand, a Java algorithm-based model for text analysis is established under the JRE environment, and deep learning and manual sorting are used to obtain financial text information suitable for the Chinese context, such that the ambiguous information in the prospectus can be quantified. Then, using 494 companies listed on the A-share market from 2010 to 2012 as a sample, an empirical test was performed to define the relationship between ambiguous information content and IPO pricing. Empirical results show that ambiguous information is significantly positively correlated with the first-day return of an IPO, and significantly negatively correlated with issue price adjustment. IPO firms with weak profitability and a venture capital background may provide more ambiguous information in their prospectuses.

This paper approaches the issue from both a theoretical and empirical perspective, and finds that ambiguous information in the prospectus reveals the uncertainty of the firm's intrinsic value to a certain extent. The inherent mechanisms of the ambiguous information that affect IPO pricing and first-day return are reflected as follows: (1) Low-quality issuers will try to obfuscate asset quality by sending fuzzy signals with the intent of maximizing their own interests. Subjectively, this is done to increase issuance income, but objectively, it increases the degree of information asymmetry; (2) Ambiguous information increases the difficulty and costs faced by institutional investors in discovering the true value of an IPO, and institutional investors who are risk averse will demand much higher compensation for this uncertainty; (3) In the face of issuers with more ambiguous information, in order to reduce risks and ensure smooth issuance, underwriters will use their own advantages to further reduce the issue price, causing the final issue price to be adjusted lower (higher) upward (downward) relative to the quoted price range; (4) Due to asymmetry in the impact of ambiguous information on investors in the primary and secondary markets, retail investors in the secondary market are mainly driven by their emotions, and their excessive pursuit of underpriced stocks will further increase the first-day return of an IPO. In addition, research on the relationship between ambiguous information and company characteristics found that ambiguous information, to a certain extent, revealed uncertainties contained in the company's fundamental financial position, and verified that ambiguous information is a reliable proxy variable for prior uncertainty in an IPO. Our research in this paper positively attempts to apply the analysis of financial texts to the context of Chinese prospectuses, which may have certain enlightening effects on investor decision-making and the reform of the issuance system.

IPO first-day returns; Ambiguous information; Uncertainty; Prospectus; Text analysis

2017-12-15

2018-06-16

National Natural Science Foundation of China (71232004)

F830

A

1004-6062(2020)04-0034-010

10.13587/j.cnki.jieem.2020.04.004

2017-12-15

2018-06-16

國(guó)家自然科學(xué)基金資助重點(diǎn)項(xiàng)目（71232004）

張飛（1991—），男，河南許昌人；重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院博士生；研究方向：金融資產(chǎn)定價(jià)與行為金融。

中文編輯：杜 健；英文編輯：Boping Yan⑤