論股票首次公開發(fā)行抑價基于我國中小企業(yè)板的實證研究-畢業(yè)論文

中文摘要根據(jù)有效市場理論，首次公開發(fā)行股票與資本市場上其他金融品種一樣，不應(yīng)該存在超額收益，但各國的研究成果都表明首次公開發(fā)行的上市首日收益率大大超過市場的平均收益率，新股的發(fā)行抑價是一個普遍存在的現(xiàn)象。首次發(fā)行新股的“高名義回報、低風(fēng)險約束、高換手率”一直是我國資本市場的一個顯著特點。過高的新股發(fā)行抑價造成了一、二級市場風(fēng)險與收益的不匹配，大量資金滯留在一級市場，嚴(yán)重影響了資金的最優(yōu)配置和資本市場的健康發(fā)展。因此，我們有必要深入研究首次公開發(fā)行的高抑價現(xiàn)象，把握影響我國新股抑價的原因，以期降低我國一級市場的抑價水平，并對新股發(fā)行定價市場化改革提供參考。各國的研究人員一直在試圖解釋導(dǎo)致新股短期超額回報的原因。在早期的研究工作中，研究人員往往把新股上市異常高回報的原因歸結(jié)為新股在發(fā)行時的過低定價(underpricing)，他們認(rèn)為由于在新股發(fā)行過程中存在著大量的信息不對稱現(xiàn)象，為了消除這種信息不對稱的影響，發(fā)行人或者承銷商有積極性為新股低定價，這是造成新股上市短期高回報的原因。國外研究人員構(gòu)造了許多較有說服力的解釋模型。但是，隨著研究的深入，逐漸發(fā)現(xiàn)低定價不能有效解釋新股發(fā)行的所有現(xiàn)象，許多研究人員開始懷疑低定價也許不是造成新股短期高回報的真正原因，或者不是唯一的原因，提出了新股短期高回報是由于二級市場對新股價值的錯誤估計造成的，并且這種回報與市場的狂熱程度有關(guān)。本文的主體結(jié)構(gòu)由五部分組成：第一章為引言。第二章對新股發(fā)行抑價的理論研究成果進(jìn)行綜述，列舉了國內(nèi)外學(xué)者對新股抑價普遍存在性的研究成果，并且對之進(jìn)行了簡要的評述。第三章對我國存在的過高新股抑價率進(jìn)行了描述性統(tǒng)計，并從新股抑價的理論出發(fā)，結(jié)合我國證券市場運(yùn)行的實際，借鑒國外學(xué)者研究的思路和方法，選擇了16個解釋變量，然后通過單因素模型對這些因素篩選，接著用因子分析的方法對各影響因素進(jìn)行提煉，得出3個公共因子。根據(jù)這些公共因子建立多元回歸模型，系統(tǒng)分析他們對新股抑價的作用程度并且給出了降低我國新股高抑價率的結(jié)構(gòu)性分析。第四章基于隨機(jī)邊界定價模型分析了我國新股抑價過高的原因，實證研究發(fā)現(xiàn)，我國的新股抑價是由新股發(fā)行定價偏低和二級市場對新股的錯誤定位共同造成的，所以放開發(fā)行價格并不能有效解決我國新股抑價過高的問題。第五章是本文的結(jié)論和降低新股抑價政策建議，主要從解決二級市場的錯誤定價著手，提出了引入做空機(jī)制和超額發(fā)售權(quán)的政策建議。關(guān)鍵詞：新股抑價；因子分析；隨機(jī)邊界模型AbstractAccordingtoeffectivemarkethypothesis,thereshouldbenoexcessincomeinnewlistedstocks,whichisthesameasotherfinancialtoolsonthecapitalmarket.Buttheresearchachievementsoneverycountryindicatethatthefirst-dayearningratioofnewstocksexceedsthemarketearninggreatly.Highnominalreturns,littlerisk,andhighturnoverofInitialPublicOfferings(IPOs)arelong-standingdistinguishingfeaturesofChinesecapitalmarkets.Toohighunderpricinghascausedmismatchofriskandearningsbetweenprimaryandsecondarymarketinourcountry,thelargeamountoffundinprimarymarketandhasinfluencedtheoptimumcollocationofcapitalandthesounddevelopmentofthecapitalmarket.Therefore,itisnecessaryforustoresearchnewstockunderpricingin-depth,findtheinfluentialfactorofunderpricinginourcountrysothatwecanreducethedegreeofunderpricingandsomeusefulsuggestionscanbeofferedfortheIPOreformofnewstocks.Theprincipalpartsofthistextconsistoffiveparts:chapteroneistheintroductionofthispaper.Chaptertwosummarizestheresearchachievementsofunderpricing,includingtheoverseasresearchanddomesticachievementsofunderpricing.Chapterthreeanalyzesthehighunderpricingratebydescriptivestatistical,thenwechoose16explainingvariables,thenadoptthesingleregressionmodelfortheselectionofthesevariables,afterthatweextractseveralfactorsfromtheseadoptedvariablesusingfactoranalysismethodandthethisresearchisbasedonthetheoryofunderpricingandcombinestherealityofthesecuritiesmarket,furthermore,weusemultipleregressionmodelexplaintheunderpricingofnewstocks.Chapterfouranalyzesthereasonofhighunderpricinginourcountrybymeansofstochasticfrontiermodels.Positiveresearchshowsthatitisnotonlythelowpricingofissuingprice,butalsotheunreasonabletoohighpricingofnewstockinsecondarymarketleadstothehighunderpricing.Soitisinvalidtoloosentheissuingpricetodecreaseunderpricing.Inchapterfiveistheconclusionofthispaper,policyrecommendationsarealsogaveinthischapter.Keywords:uderpricingofnewstocks;factoranalysis;stochasticfrontiermodels目錄第一章引言 1第一節(jié)研究背景和研究目的 1第二節(jié)研究思路和創(chuàng)新之處 2第二章國內(nèi)外相關(guān)研究綜述 4第一節(jié)國外學(xué)者對抑價的研究及其理論解釋 4一、基于信息不對稱的IPO的故意折價理論 5二、IPO高超額收益率的二級市場解釋 7三、對理論成果的評價 8第二節(jié)國內(nèi)相關(guān)研究綜述 8第三章我國新股抑價的多因素分析 10第一節(jié)模型變量的解釋以及樣本數(shù)據(jù)的說明 10一、關(guān)于樣本數(shù)據(jù)和分析軟件的選擇 10二、待選變量的描述性統(tǒng)計 11三、對解釋變量的有關(guān)假設(shè) 12第二節(jié)單方程回歸模型 12一、AR為被解釋變量的單方程回歸 12二、回歸結(jié)果分析 13第三節(jié)AR的多因素逐步回歸 14第四節(jié)因子分析 15一、因子分析方法概述 15二、因子分析和公共因子的解釋 15三、因子得分函數(shù)和因子得分排名 17四、因子分析與AR為被解釋變量的多元回歸模型 20第四章隨機(jī)邊界模型與新股抑價 21第一節(jié)隨機(jī)邊界模型 21一、上隨機(jī)邊界模型 21二、下隨機(jī)邊界模型 21第二節(jié)發(fā)行定價的上隨機(jī)邊界模型 22一、P0作為因變量的上隨機(jī)邊界模型參數(shù)估計 22二、真實發(fā)行抑價的度量 23第三節(jié)發(fā)行定價的下隨機(jī)邊界模型 24第四節(jié)上市價格P2的下隨機(jī)邊界檢驗 25一、對上市日收盤價P2的影響因素的因子提取 25二、對P2和公共因子建立下隨機(jī)邊界模型 27第五節(jié)我國新股抑價的形成原因初探 28第五章主要結(jié)論和政策建議 32第一節(jié)結(jié)論 32第二節(jié)政策建議 32一、建立做空機(jī)制 32二、引入超額發(fā)售權(quán) 33三、強(qiáng)化信息披露制度 33參考文獻(xiàn) 35后記 38第一章引言第一節(jié)研究背景和研究目的首次公開發(fā)行，即IPO(InitialPublicOffering)，也稱新股，是指那些擁有前景看好的投資項目的公司(包括私有公司或公眾公司)，在投資銀行等中介機(jī)構(gòu)的幫助下，第一次公開在股票市場向潛在的廣大投資者發(fā)售股份，為開展項目籌集所需要的資金。隨著證券市場的深入發(fā)展，股票首次公開發(fā)行已作為一種重要的融資方式被世界各國普遍采用。在證券市場上，新股發(fā)行定價是股票發(fā)行市場的核心環(huán)節(jié)，新股定價是否合理、新股發(fā)行是否順利，會在很大程度上影響發(fā)行公司的籌資能力和股票在二級市場上的表現(xiàn)，直接影響到股票市場的資源配置效率。自上個世紀(jì)60年代開始，西方學(xué)者就開始關(guān)注到證券市場上存在的一種異?，F(xiàn)象——股票IPO價格低估現(xiàn)象,或稱為IPO折價發(fā)行，表現(xiàn)為多數(shù)新股在上市首日便會有一個巨大的漲幅，即其在二級市場的上市首日或上市初期的交易價格遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過首次公開發(fā)行價格，由此產(chǎn)生遠(yuǎn)高于市場或行業(yè)平均回報的超額收益。由于早期的研究認(rèn)為新股在二級市場的首日價格體現(xiàn)了市場對股票的價值認(rèn)定，代表著股票的理論價格，因而這一超額收益得以出現(xiàn)的原因只能是一級市場發(fā)行價格的低估，所以又將這種超額收益稱之為“抑價”。這吸引了許多學(xué)者對IPO市場進(jìn)行研究，對IPO價格低估現(xiàn)象的研究也逐步由發(fā)達(dá)國家證券市場擴(kuò)展到拉丁美洲、亞洲等一些發(fā)展中證券市場。學(xué)者們大都得出一致結(jié)果，即各國股市均存在著不同程度的IPO價格低估現(xiàn)象。首次發(fā)行新股的低風(fēng)險、高初始回報一直是我國股票市場的一個顯著特點。與之相聯(lián)系，幾乎每次新股發(fā)行都會吸引巨額的申購資金，甚至形成大大小小頗具中國特色的所謂“新股合作基金”（所謂的“新股基金”或“新股信托”是指將中小投資者的資金集中起來，進(jìn)行一級市場新股申購，提高中簽可能，以獲取低風(fēng)險收益的非正規(guī)基金或信托。）但是由于申購資金的供給遠(yuǎn)大于新股供給，導(dǎo)致了極低的中簽率，使得申購資金的實際回報大大低于名義水平。同時，這些申購資金并非真正投資于新股，而是往往在上市交易初期即拋售獲取可觀收益，屬于短期投機(jī)尋利者，新股上市首日的高換手率就是一個證明。第二節(jié)研究的思路和創(chuàng)新之處按照有效市場理論，眾多的市場逐利行為將使得所有資本只能獲得平均利潤，新上市股票與市場上的其他金融品種一樣，不應(yīng)存在超額收益，但是事實上，從各國的研究來看，新股發(fā)行抑價卻是一個普遍的、長期存在的現(xiàn)象，我國也不例外，而且我國一級市場的新股抑價程度遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國家成熟的股票市場和發(fā)展中國家新興的股票市場。世界各國的研究人員一直在試圖尋找解釋導(dǎo)致新股短期超額回報的原因。新股抑價水平的大小反映了新股發(fā)行市場化程度的高低，過高的一級市場新股抑價會帶來許多弊端：首先，它導(dǎo)致了一、二級市場之間風(fēng)險和收益的嚴(yán)重不匹配，從而形成了兩個市場資金分割，二級市場資金面萎縮的現(xiàn)象；其次，由于一級市場提供了巨大的無風(fēng)險收益，大量資金通過非正常渠道進(jìn)入市場，嚴(yán)重影響了資本市場的健康發(fā)展。最后，這種過高的新股抑價使投資者較少關(guān)注上市公司的質(zhì)量，加大一級市場的投機(jī)氛圍，市場最優(yōu)配置資源的功能并未得到很好的發(fā)揮。長期以來，世界各國的研究人員一直在試圖解釋導(dǎo)致新股短期超額回報的原因。在早期的研究工作中，研究人員往往把新股上市異常高回報的原因歸結(jié)為新股在發(fā)行時的過低定價(underpricing)，他們認(rèn)為由于在新股發(fā)行過程中存在著大量的信息不對稱現(xiàn)象，為了消除這種信息不對稱的影響，發(fā)行人或者承銷商有積極性為新股低定價，這是造成新股上市短期高回報的原因。國外研究人員構(gòu)造了許多較有說服力的解釋模型。但是，隨著研究的深入，逐漸發(fā)現(xiàn)低定價不能有效解釋新股發(fā)行的所有現(xiàn)象，許多研究人員開始懷疑低定價也許不是造成新股短期高回報的真正原因，或者不是唯一的原因，提出了新股短期高回報是由于二級市場對新股價值的錯誤估計造成的，并且這種回報與市場的狂熱程度有關(guān)。所以弄清楚股的超額回報的原因是由發(fā)行低定價引起的還是由于二級市場錯誤評價引起的是尋求解釋這一異?，F(xiàn)象的關(guān)鍵，也是對改革新股發(fā)行體制有重要作用的。本文主要使用實證分析的方法對新股抑價展開研究。首先，對我國新股發(fā)行存在的高抑價率進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，對我國新股抑價和發(fā)行價格的影響因素進(jìn)行了單因素線性回歸，選出重要的解釋變量。然后，對我國新股抑價建立多元回歸模型，用逐步回歸方法選擇進(jìn)入模型的變量。再者，對影響新股抑價的各自變量進(jìn)行因子分析，提煉出起決定性作用的公共因子，通過這些公共因子重新建立多元回歸模型。最后，以這些提煉出公共的因子為自變量，分別以發(fā)行價格和上市交易價格為因變量，建立隨機(jī)邊界模型。將實際價格和理論價價值進(jìn)行比較，進(jìn)一步探究形成新股抑價的深層次原因。本文的理論創(chuàng)新有以下兩點：第一、將因子分析引入多元回歸模型，不僅使得解釋變量的含義更加明確精練，而且可以避免多重共線性的出現(xiàn)，同時也可以避免多元回歸模型導(dǎo)致的自由度的大量損失。第二、通過建立隨機(jī)邊界模型分析超額收益率的形成原因，并且對超額收益率的高估程度進(jìn)行了度量。第二章國內(nèi)外相關(guān)研究綜述在國外，IPO的新股抑價一直是金融學(xué)界的研究熱點之一，國內(nèi)近幾年來也陸續(xù)出現(xiàn)了不少關(guān)于新股發(fā)行的研究文獻(xiàn)。對國內(nèi)外的相關(guān)研究成果進(jìn)行分析和述評，有助于我們更深刻地理解新股抑價問題，進(jìn)而形成自己的觀點。下面對國內(nèi)外有關(guān)新股抑價的理論研究成果進(jìn)行簡要的回顧。第一節(jié)國外學(xué)者對抑價的研究及其理論解釋從20世紀(jì)70年代開始，西方學(xué)者注意到美國證券市場中存在著一種異常現(xiàn)象——IPOs在二級市場上市的首日或是初期價格往往大大高于發(fā)行價格，從而使得一級市場投資者獲得很高的初始超額收益率，遠(yuǎn)大于市場正常的收益率，由此引起了學(xué)者們的濃厚興趣。對這個問題的連續(xù)實證研究表明，這一現(xiàn)象普遍且長期存在于世界各國的股票市場中，即使在美國這樣較為成熟的證券市場，這個問題也同樣存在，并無消失的跡象，甚至有超額收益率日漸上升的趨勢。當(dāng)然，不同國家的IPO初始收益率往往相差較大。從表2-1中我們可以看到，新興市場國家IPO高收益率的現(xiàn)象往往相當(dāng)顯著，而較為發(fā)達(dá)和成熟的證券市場則偏低一些。表2-138個國家和地區(qū)股票首次公開發(fā)行的首日平均收益國家 研究者 樣本數(shù) 樣本期 首日收益率澳大利亞 Lee,Taylor&Walter;Woo 381 1976-1995 12.1%奧地利 Aussenegg 76 1984-1999 6.5%比利時 Rogiers,Manigart&Ooghe;Manigart 86 1984-1999 14.6%巴西 Aggarwal,Leal&Hernandez 62 1979-1990 78.5%加拿大 Jog&Riding;Jog&Srivastava;Kryzanowski&Rakita 500 1971-1999 6.3%智利 Aggarwal,Leal&Hernandez;Celis&Maturana 55 1982-1997 8.8%中國 Datar&Mao;GuandQin(Ashares) 432 1990-2000 256.9%丹麥 Jakobsen&Sorensen 117 1984-1998 5.4%芬蘭 Keloharju;Westerholm 99 1984-1997 10.1%法國 Husson&Jacquillat;Leleux&Muzyka;Paliard&Belletante;Derrien&Womack 448 1983-1998 9.5%德國 Ljungqvist 407 1978-1999 27.7%希臘 Kazantzis&Thomas 129 1987-1994 51.7%香港 McGuinness;Zhao&Wu 334 1980-1996 15.9%印度 Krishnamurti&Kumar 98 1992-1993 35.3%印度尼西亞 Hanafi 106 1989-1994 15.1%以色列 Kandel,Sarig&Wohl 28 1993-1994 4.5%意大利 Arosio,Giudici&Paleari 164 1985-2000 23.9%日本 Fukuda;Dawson&Hiraki;Hebner&Hiraki;Hamao,Packer,&Ritter;Kaneko&Pettway 1542 1970-2000 26.4%韓國 Dhatt,Kim&Lim;Ihm;Choi&Heo 477 1980-1996 74.3%馬來西亞 Isa;Isa&Yong 401 1980-1998 104.1%墨西哥 Aggarwal,Leal&Hernandez 37 1987-1990 33.0%荷蘭 Wessels;Eijgenhuijsen&Buijs;Ljungqvist,Jenkinson&Wilhelm 143 1982-1999 10.2%新西蘭 Vos&Cheung;Camp&Munro 201 1979-1999 23.0%尼日利亞 Ikoku 63 1989-1993 19.1%挪威 Emilsen,Pedersen&Saettern 68 1984-1996 12.5%菲律賓 Sullivan&Unite 104 1987-1997 22.7%波蘭 Aussenegg 149 1991-1998 35.6%葡萄牙 Almeida&Duque 21 1992-1998 10.6%新加坡 Lee,Taylor&Walter 128 1973-1992 31.4%南非 Page&Reyneke 118 1980-1991 32.7%西班牙 Ansotegui&Fabregat 99 1986-1998 10.7%瑞典 Rydqvist 251 1980-1994 34.1%瑞士 Kunz&Aggarwal 42 1983-1989 35.8%臺灣 Lin&Sheu;Liaw,Liu&Wei 293 1986-1998 31.1%泰國 Wethyavivorn&Koo-smith;Lonkani&Tirapat 292 1987-1997 46.7%土耳其 Kiymaz 138 1990-1996 13.6%英國 Dimson;Levis;Ljungqvist 3042 1959-2000 17.5%美國 Ibbotson,Sindelar&Ritter 14760 1960-2000 18.4%摘自：Ritter,JayR.,2002,InvestmentBankingandSecuritiesIssuance,North-HollandHandbookoftheEconomicsofFinanceeditedbyG.Constantinides,M.Harris,andR.Stulz.一、基于信息不對稱的IPO的故意折價理論Ibbotson等學(xué)者在最早提及IPO高收益率這個異常現(xiàn)象的時候使用的是“折價”一詞，這實際上暗示了當(dāng)時主流金融理論“完全理性和效率市場”的假定，即IPO上市后二級市場的定價是有效率的，反映了公司的真實價值，而一、二級市場之間的超常收益率是由發(fā)行人或承銷商故意進(jìn)行的折價行為導(dǎo)致的。以此為出發(fā)點發(fā)展起來的諸多解釋因而多被稱為折價理論，該理論占據(jù)了IPO研究主流觀點的位置。許多學(xué)者用IPO過程中所涉及的經(jīng)濟(jì)主體之間的信息不對稱來解釋折價現(xiàn)象，并且得到20世紀(jì)80年代許多實證研究結(jié)論的支持。（一）發(fā)行公司和投資者之間存在信息不對稱的理論解釋Allen&Faulhaber(1989)指出抑價是表現(xiàn)企業(yè)價值的信號，企業(yè)通過支付發(fā)行抑價這樣的成本來顯示其內(nèi)在價值。高素質(zhì)的企業(yè)有意選擇低于企業(yè)實際價值的發(fā)行價，以此來區(qū)別低素質(zhì)的企業(yè)，從而使得投資者可以獲得企業(yè)的信息而愿意在企業(yè)的后續(xù)發(fā)行中支付較高的價格。低素質(zhì)的企業(yè)可選擇模仿高素質(zhì)的企業(yè)折價發(fā)行來偽裝自己，也可選擇不模仿而表現(xiàn)企業(yè)本身的信息。模仿高素質(zhì)企業(yè)，不僅在發(fā)行時就必須承擔(dān)相應(yīng)的模仿成本，即低價發(fā)行所帶來的融資不足，而且還將面臨在再融資前被投資者察覺出企業(yè)真實素質(zhì)的風(fēng)險，導(dǎo)致再融資計劃受阻，不能獲得更多的資本；不模仿高素質(zhì)企業(yè)，則會在今后的融資中遇到困難。如果信號假說成立，新股抑價水平就應(yīng)與再融資的頻率正相關(guān)。因此，高素質(zhì)的企業(yè)在首次公開發(fā)行時，初始的融資股份占總股份的比例較小，他們會在隨后進(jìn)行更多的融資。新股發(fā)行時的抑價水平也會與初始的融資股份占總股份的比例負(fù)相關(guān)。（二）投資投資者之間存在信息不對稱的理論解釋1“贏者的詛咒”(thewinner’scurse)在一個“贏者的詛咒”（Rock，1986）中，投資者分為有信息的和無信息的兩種。無信息的投資者往往會擔(dān)心：在一個不好的IPO中，他們可能會收到全部的申購股份；而在一個好的IPO中，他們可能至多能收到部分的申購股份。這樣，他的平均收益將會低于一般的收益水平，從而導(dǎo)致逆向選擇即放棄申購IPO。因此，為了吸引那些處于信息劣勢的投資者，在股票首次公開發(fā)行時必須系統(tǒng)性地折價發(fā)行，以便為那些未掌握信息的投資者提供一定的收益。Beaty和Ritter（1986）拓展了Rock的模型，提出IPO折價幅度和公司價值的不確定性之間存在單調(diào)關(guān)系。他們認(rèn)為公司不確定性越高，投資者獲取信息成本越大，“贏者的詛咒”問題越突出，折價幅度就要加大。大量的文獻(xiàn)對這一假設(shè)進(jìn)行了研究，大多數(shù)國家的實證結(jié)果都支持這個觀點，因而成為IPO折價理論中最受肯定的解釋之一。2從眾假說這是從投資心理學(xué)角度來說明的。Welch(1992)認(rèn)為投資者購買IPO股票的行為有一個“動態(tài)”調(diào)整的過程，此時最初的股票認(rèn)購情況會影響到以后其他投資者的購買行為。當(dāng)最初的股票發(fā)售出現(xiàn)“熱銷”的情況時，以后的投資者便會不考慮其自身掌握的有關(guān)上市公司方面的信息而大量認(rèn)購，即出現(xiàn)所謂的“從眾”(Bandwagon)現(xiàn)象；而投資者看到若沒有人購買某一股票時，他就往往也不去購買此股票，即使他擁有該股票的利好消息。為了首先吸引少量的潛在投資者認(rèn)購IPO股票，進(jìn)而吸引其他投資者大量認(rèn)購該股票，使“從眾”效應(yīng)產(chǎn)生，上市公司會有意使IPO股票的定價偏低。（三）發(fā)行公司和承銷商之間存在信息不對稱的理論解釋Baron(1982)從委托——代理理論出發(fā)研究發(fā)行定價偏低問題，他認(rèn)為：由于承銷商(代理人)熟悉資本市場的情況，發(fā)行人(委托人)將定價權(quán)委托給承銷商。但由于信息不對稱的存在以及發(fā)行人的監(jiān)管不力，當(dāng)發(fā)行人和承銷商的利益不一致時，承銷商出于自身的利益而壓低發(fā)行價格。實際上，承銷商和發(fā)行人之間利益沖突的主要原因是承銷商承擔(dān)了與推銷新股相關(guān)的大量成本，承銷商只有通過壓低定價來加快新股的推銷，減少銷售工作量。二、IPO高超額收益率的二級市場解釋與IPO故意折價理論相對應(yīng)，近年來日漸被人們承認(rèn)的IPO高初始收益率的二級市場解釋認(rèn)為市場上被觀察到的非正常收益并非源于一級市場的折價發(fā)行，而是來自發(fā)行后市場（Aftermarket）：很可能是來自投資者對IPO股票的狂熱（Fads）或投機(jī)泡沫（SpeculativeBubbles）。與此同時，20世紀(jì)90年代開始，關(guān)于承銷商在發(fā)行后市場對IPO進(jìn)行價格支持的理論和實證研究也逐漸發(fā)展起來。（一）投資者狂熱情緒或投機(jī)泡沫解釋AggarwalandRivoli（1990）和Shiller（1990）最早提出觀察到的短期超額收益率可能是由于IPOs發(fā)行后市場中存在的狂熱和投資泡沫所致。他們認(rèn)為IPO的特征和發(fā)行過程很容易導(dǎo)致投資者在IPO上市交易早期出現(xiàn)過高定價。Camerer（1989）也曾經(jīng)指出，由于價值評估難以進(jìn)行，公司股票的不確定性較高，狂熱的投資者情緒特別容易出現(xiàn)在IPO市場，往往導(dǎo)致泡沫的出現(xiàn)。（二）價格支持解釋所謂價格支持是指在IPO上市初期承銷商為了防止或延緩股價的過分下跌而有意識地介入股票交易，承接賣單將價格維持在一定的水平上（在美國，一般以發(fā)行價格為底限）的行為。承銷商的價格支持在原則上應(yīng)屬于股價操縱行為，但美國證券交易委員會（SEC）卻認(rèn)為IPO剛上市就大幅下跌并不利于股權(quán)的分散化；禁止承銷商采取價格穩(wěn)定行為可能會影響承銷商以包銷(FirmCommitment)方式進(jìn)行承銷的積極性，因此允許IPO上市初期的價格穩(wěn)定行為。三、對理論成果的評價各種解釋理論雖然出發(fā)點不同,但相互之間并不互相排斥,它們只是分別對不同環(huán)境、不同時期的IPO折價的不同程度的解釋而已。所有解釋新股抑價的理論假說都試圖從某一個側(cè)面來分析新股抑價的原因，但是至今沒有一種解釋能夠得到完全的贊成和經(jīng)得起實證檢驗。與其說這些解釋模型各自獨(dú)立的發(fā)揮作用，不如認(rèn)為它們是一種互補(bǔ)的關(guān)系。比如，所有基于不對稱信息對IPO折價的解釋理論都有一個共同的預(yù)期,即IPO折價與信息不對稱的程度正相關(guān),暗含著如若信息不對稱的程度降至零,則IPO折價將徹底消失。實際上我們這時面對的是一個價值確定的問題：究竟是一級市場還是二級市場定價偏離了公司的真實價值，而我們至今仍然無法實現(xiàn)對IPO價值的完美準(zhǔn)確評估。因此，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為故意折價和IPO發(fā)行后市場行為都具有一定的解釋能力。為了解決這一難題，Hunt-McCool、Koh和Francis（1996）特別用隨機(jī)邊界模型（StochasticFrontierApproach）對美國從1975到1984年間的1035個IPO進(jìn)行了檢驗，分離出初始收益率中來自故意折價和二級市場定價的部分，發(fā)現(xiàn)既存在系統(tǒng)性的故意折價，二級市場的狀況和定價情形也對初始收益率具有很大的影響。盡管有人批評在他們的這一研究中對公司真實價值的判定并不那么可靠，但是這兩類理論同時具有解釋能力的說法已經(jīng)深入人心。因此，本文第三章也將使用這種方法檢驗中國的IPO抑價情況。第三節(jié)國內(nèi)相關(guān)研究綜述正如海外學(xué)者一樣，國內(nèi)學(xué)者也從多方面考察了信息不對稱因素對我國IPO價格低估現(xiàn)象的影響。王晉斌(1997)用一元回歸分析探討影響新股超額報酬的因素，結(jié)果證偽了傳統(tǒng)解釋變量(如風(fēng)險、股利、發(fā)行規(guī)模等)對新股申購收益的解釋能力，認(rèn)為新股過高的超額收益可能是由于中國特有的發(fā)行制度(發(fā)行市盈率的限制、審批制度)等引起的。徐劍剛(1999)以1997年1月至1999年6月期間我國股市發(fā)行的330個新股為研究對象，發(fā)現(xiàn)平均超額報酬率達(dá)到138.12%,新股定價偏低程度與新股上市后市場價值的不確定性水平有關(guān)。香港學(xué)者陳工孟、高寧等(2000)發(fā)現(xiàn)A股市場上風(fēng)險(用發(fā)行與上市間的時間間隔衡量)與近期配股計劃和發(fā)行抑價率顯著正相關(guān)，另外發(fā)股公司采用每股市價每股賬面價值比和預(yù)期市盈率來向市場傳遞公司市場價值和發(fā)行抑價高低的信息。劉力（2000）以深滬兩市1991-1999年間上市的781只新股為樣本對其短期價格進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn):新股首日收益與發(fā)行間隔、市后一交易月股價收益標(biāo)準(zhǔn)差顯著正相關(guān)，但與流通股比例的正相關(guān)關(guān)系并不顯著，同公司規(guī)模、新股發(fā)行價顯著負(fù)相關(guān)，說明過高的新股首日收益一部分是由于我國股市較大的不確定性引起的。王莉(2001)選取了1998年至2000年間發(fā)行并上市的225只A股股票檢驗了信息不對稱假說，解釋變量中新股的發(fā)行規(guī)模、發(fā)行市盈率、發(fā)行前一年的每股收益以及發(fā)行前市場狀況四個變量在描述假說中的事前不確定性上是顯著有效的。也有一些學(xué)者陸續(xù)從其他角度對IPO收益進(jìn)行了研究。宋逢明(2000)對發(fā)行市盈率放開后的A股市場95只股票研究后發(fā)現(xiàn)，影響初始回報的主要因素來自二級市場，如股價總體水平、行業(yè)平均市盈率等，一、二級市場投資者分離的現(xiàn)象依然存在。曹媛媛、王春峰(2003)從股權(quán)結(jié)構(gòu)角度出發(fā)，通過對國有或國有控股上市公司與無國有股上市公司的比較分析，認(rèn)為股權(quán)結(jié)構(gòu)并沒有對新股發(fā)行定價及上市首日市場定位產(chǎn)生預(yù)期的影響，從而從反面說明新股價格并沒有真正反映公司的內(nèi)在價值。卓賢(2003)則實證考察了發(fā)行方式與IPO抑價的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)我國IPO抑價嚴(yán)重的“船高”現(xiàn)象并不能由新股發(fā)行方式變化而導(dǎo)致的新股發(fā)行價的波動來解釋，認(rèn)為主要原因不在新股發(fā)行方式上，新股在二級市場上市首日收盤價偏高應(yīng)成為關(guān)注的焦點。他們都強(qiáng)調(diào)了一、二級市場的投機(jī)現(xiàn)象對新股收益的影響。第三章我國新股抑價的多因素分析第一節(jié)模型變量的解釋以及樣本數(shù)據(jù)的說明一、關(guān)于樣本數(shù)據(jù)和分析軟件的選擇（一）選用中小企業(yè)板數(shù)據(jù)的優(yōu)劣本文不同于國內(nèi)其他學(xué)者的一個研究方法之處在于IPO的樣本僅局限于深圳證券交易所的中小企業(yè)板市場的所有股票，因此，所有的結(jié)果僅僅適用中小企業(yè)板，如果將樣本外推至所有股票市場，結(jié)論就可能會有差異，也就是說，本文的研究結(jié)果不具備解釋其他股票市場的IPO的能力。另外，我國的中小企業(yè)板塊不同于提供風(fēng)險投資的創(chuàng)業(yè)板，它是專門面向廣大中小企業(yè)開設(shè)的市場，旨在為中小企業(yè)提供直接融資的平臺。這樣做可以極大的簡化本文的實證分析，具體好處有以下幾點：第一，發(fā)行規(guī)模比較小。從現(xiàn)有的50支股票看，最高的融資額度不超過5000萬股。對單個板塊的研究可以避免板塊的差異對對發(fā)行價格和新股抑價的影響。第二，國有股比例很小。主要是流通股和非流通的法人股構(gòu)成，這樣，就可以排除因流通股比例太小對發(fā)行價格和新股抑價的消極影響。第三，它們之間規(guī)模具有較高的可比性，絕大部分企業(yè)是制造業(yè)。這個特點給我們建模帶來了很大的方便，因為在建立模型時就不必為截面數(shù)據(jù)中普遍出現(xiàn)的異方差現(xiàn)象所困。第四，從發(fā)行方式來看，大部分IPO采用了直接向二級市場配售的方式，少部分企業(yè)采用二級市場配售和網(wǎng)下配售相集合的方式，這樣，就可以在很大程度上排除發(fā)行方式對新股發(fā)行定價以及新股抑價的干擾。還有需要說明的是雖然目前中小企業(yè)板已經(jīng)全部完成了股權(quán)分置改革，但是這并不影響本文的研究結(jié)果。首先，所有中小企業(yè)板的IPO是在股改之前完成的，當(dāng)時還未形成股改預(yù)期，所以，不存在股改預(yù)期對股票發(fā)行價的影響。其次，中小企業(yè)板IPO的發(fā)行全部集中在2004年6月至2005年6月，較小的時間跨度使得在各個樣本中的解釋變量具有很強(qiáng)的可比性。（二）數(shù)據(jù)的來源本文的所有數(shù)據(jù)來源于深圳證券交易所網(wǎng)站、中國上市公司資訊網(wǎng)和萬達(dá)資訊數(shù)據(jù)庫。進(jìn)入模型前，用Excel和SPSS軟件對原始樣本進(jìn)行預(yù)處理。然后用SPSS軟件和Coelli教授編制的FRONTIER4.1軟件對模型的參數(shù)進(jìn)行估計。二、待選變量的描述性統(tǒng)計本文總共選取了17個相互影響的變量，有股價因素、公司財務(wù)指標(biāo)、市場指數(shù)等。表3-1給出了各個變量的含義以及相應(yīng)的描述性統(tǒng)計：表3-1待選變量的描述性統(tǒng)計變量名 N 最小值 最大值 平均值 標(biāo)準(zhǔn)差P0 發(fā)行價格 3.55 18.20 9.1728 3.41473P1 上市日開盤價 5.01 40.00 14.4174 6.98611P2 上市日收盤價 5.26 39.09 14.5158 6.88774R 新股抑價 -0.04 3.35 0.5912 0.57007AR 調(diào)整后的新股抑價 0.01 3.40 0.6266 0.57747RM 指數(shù)回報率 -0.99 2.40 -0.3734 0.57747T 時間間隔 5.00 24.00 16.0400 3.14260X1 流通股比率 0.20 0.45 0.2930 0.05719X2 上市日換手率 0.23 0.81 0.5802 0.11333X3 發(fā)行市盈率 10.18 23.75 17.9841 3.02717X4 申購中簽率 0.03 0.09 0.0444 0.01203X5 發(fā)行后每股凈資產(chǎn) 2.17 7.47 4.1760 1.26850X6 發(fā)行前每股凈資產(chǎn) 1.46 4.01 2.3046 0.63817X7 籌資額 1.20 4.73 2.4033 0.85347X8 流通股數(shù) 1.34 4.08 2.5810 0.64145X9 上市日股指 2.58 3.81 3.4727 0.39625X10 發(fā)行日股指 2.73 4.53 3.6012 0.40714下面對表3-1中的一些數(shù)據(jù)作特別說明：如前文所述，這里的IPO價格低估或者稱為抑價所代表的只是一種現(xiàn)象，而不是代表一種解釋。在本文中抑價有兩種定義：未經(jīng)過市場指數(shù)調(diào)整的新股抑價；經(jīng)過指數(shù)調(diào)整后的新股抑價。分別用R和AR表示。R是未經(jīng)指數(shù)調(diào)整的新股抑價：。由公式可以看出，新股抑價既有可能是P2的高估造成的，也可能是由P0的低估造成的。AR是經(jīng)過指數(shù)調(diào)整后的新股抑價：。RM是T時間內(nèi)的深圳A股股指的回報率。X9,X10是上市日和發(fā)行日的股票指數(shù)。由于中小企業(yè)板指數(shù)的時間跨度太短，無法滿足需要，所以選用深圳A股指數(shù)作為替代指標(biāo)。T是上市日和發(fā)行日的時間間隔。三、對解釋變量的有關(guān)假設(shè)P1和P2是上市當(dāng)天的交易價格，在模型中用來代表預(yù)期的二級市場價格。根據(jù)AR的計算公式可知，當(dāng)P1和P2越高時AR相應(yīng)會越高，即它們和AR正相關(guān)。另一方面，如果發(fā)行人預(yù)期股票在二級市場上有較好的表現(xiàn)時，他就會相應(yīng)提高發(fā)行價格以獲取更多超額利潤，因此假設(shè)他們與P0正相關(guān)。也有人認(rèn)為我國一級市場上發(fā)行價格的高估導(dǎo)致了二級市場的價格偏高，即存在反方向的因果關(guān)系。X1股本可流通比例=流通股數(shù)/總股本；X8流通股數(shù)。我國股票分為可以流通的社會公眾股和不能流通的國家股和法人股，其中流通股大約占1/3。在首次公開發(fā)行股票的過程中，盡管有許多證券投資基金等大機(jī)構(gòu)可能申購到大量的股票，但是相對于國家股股東和法人股股東而言，他們?nèi)匀惶幱谛」蓶|的地位，而大股東往往忽視甚至侵害小股東的利益，而且大股東追求的目標(biāo)與流通股股東的目標(biāo)經(jīng)常不一致。對于那些流通股占總股本比例較低的公司，為了顧及小股東的利益，其發(fā)行價格也較低，抑價幅度較大。假設(shè)X1和X8與P0成正相關(guān)，與AR負(fù)相關(guān)。X2上市首日換手率越高，說明市場中的投機(jī)氣氛越濃厚，投機(jī)者的追捧會導(dǎo)致新股的供不應(yīng)求，股價上升，初始收益率提高，抑價率增大。所以X2和AR正相關(guān)。X3市盈率。一般說來，發(fā)行市盈率高的公司，其發(fā)行價格相對較高，因此，其新股超額收益率就低。X4中簽率。中簽率是一個反映新股熱銷程度的指標(biāo)，一般來說，新股的中簽率越低，抑價程度也越高。X5和X6是新股發(fā)行前后每股凈資產(chǎn)。他們代表了公司的價值，因此和發(fā)行價格P0正相關(guān)，和AR負(fù)相關(guān)。X7籌集資金量，它代表了發(fā)行規(guī)模的大小。它與AR的關(guān)系不明確。X9和X10上市日和發(fā)行日的股票指數(shù)。它們越高，市場行情越好，IP0越高，對AR的影響不確定。第二節(jié)單方程回歸模型一、AR為被解釋變量的單方程回歸分別以AR為被解釋變量，P1、P2、P0、X1…X10為被解釋變量，對之進(jìn)行篩選。單方程系數(shù)及其T檢驗值見表3-2。表3-2AR為被解釋變量的單方程回歸解釋變量 標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) T統(tǒng)計量 解釋變量 標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) T統(tǒng)計量P0 -0.97 -0.672 X5 -0.120 -0.836P1 0.657 6.032* X6 -0.140 -0.980P2 0.643 5.817* X7 -1.59 -1.117X1 0.108 0.751 X8 -0.071 -0.495X2 0.670 6.258* X9 0.357 2.652*X3 -1.55 -1.085 X10 0.447 3.460*X4 -0.263 -1.891** T 0.187 1.316注：標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)是指對數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的回歸系數(shù)，具體指解釋變量變動一單位標(biāo)準(zhǔn)差，被解釋變量相應(yīng)變動標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)。由于數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，常數(shù)項系數(shù)為0。*表示參數(shù)在5%的水平下顯著，**表示在10％的水平下顯著。下文同義。二、回歸結(jié)果分析1.首先看股票指數(shù)的相關(guān)變量。X9和X10的系數(shù)顯著不為0且正相關(guān)。這說明股票指數(shù)越高，發(fā)行價格相應(yīng)也越高，上市交易價格也越高。2.P1和P2對AR的回歸系數(shù)顯著且大于0，即上市交易價格和P0正相關(guān)。由于股票發(fā)行時是不可能知道以后在二級市場的表現(xiàn)的，這里表現(xiàn)的P1、P2實際上是指預(yù)期的上市價格。3.X1與AR的關(guān)系不顯著，即流通股比例不影響AR。4.對X2的回歸結(jié)果與假設(shè)相符，說明二級市場的投機(jī)增加了新股的抑價程度。5.X4的回歸結(jié)果與假設(shè)相符，說明中簽率X4越低，需要更高的新股抑價來吸引投資者。6.時間間隔T與AR不相關(guān)。單因素分析認(rèn)為新股抑價與流通股比例、發(fā)行市盈率、發(fā)行和上市流通的時間間隔之間并不存在相關(guān)關(guān)系。但是，這個可能是一個錯誤的預(yù)報，因為單因素模型的最大缺陷就是在對每一個變量建立模型時忽略了其他變量對超額收益率的影響，這樣的參數(shù)估計很有可能就是一個有偏的估計量。要對參數(shù)能有一個精確的估計，就必須將所有的自變量綜合起來考慮，即需要建立對超額收益率的多因素回歸模型。第三節(jié)AR的多因素逐步回歸以上一節(jié)中單因素回歸模型為基礎(chǔ)，建立AR對所有自變量的多元回歸模型。這里，選擇用逐步回歸的方法對解釋變量進(jìn)行篩選。表3-3和表3-4給出了逐步回歸的最終結(jié)果：表3-3逐步回歸后各模型比較Model 擬和優(yōu)度 調(diào)整后的擬和優(yōu)度 標(biāo)準(zhǔn)誤差1 0.449 0.438 0.432982 0.605 0.588 0.370443 0.574 0.556 0.384注：被解釋變量:AR表3-4逐步回歸后各模型比較Model 解釋變量 標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) T統(tǒng)計量 概率1 X2 0.670 6.258* 0.0002 X2 0.469 4.553* 0.000 P1 0.443 4.310* 0.0003 X2 0.464 4.205* 0.000 P2 0.409 3.705* 0.001注：被解釋變量:AR從逐步回歸的結(jié)果可以看出，模型2和模型3都可以作為最終的模型，它們之間的差別不大。決定超額收益率的最主要因素是新股上市當(dāng)日的換手率。平均而言，換手率每增加一個標(biāo)準(zhǔn)差就會導(dǎo)致AR增加0.67個標(biāo)準(zhǔn)差。另外一個影響AR的因素是上市當(dāng)天的收盤價或開盤價。將多因素回歸與單因素回歸結(jié)果相比較就會發(fā)現(xiàn)，原來在單方程中自變量X4，X9，X10都很顯著，多元逐步回歸中卻將它們剔除了。究其原因在于，在最初始的多因素回歸模型中，由于某些變量之間存在共線性，導(dǎo)致他們通不過T檢驗，因而被排除出多元回歸模型。與單因素模型相比，多元回歸模型將所有的影響因素綜合起來考慮它們對AR的影響，因此對模型參數(shù)估計更加準(zhǔn)確合理，但是它無力解決解釋變量的多重共線性問題，只能通過刪除相關(guān)解釋變量的方式解決，這樣就使得有限的信息大量流失，在一定程度上降低了模型的預(yù)測精度。第四節(jié)因子分析一、因子分析方法概述正如上文所述，當(dāng)多元回歸模型存在多重共線性時，通過直接刪除存在共線性的被解釋變量是一個比較粗糙的方法，因為這樣操作的直接后果就是伴隨著有用信息的大量的流失，最終會降低模型的預(yù)測精度。因子分析是一種可以比較好的解決共線性的方法。因子分析方法是從大量相互影響指標(biāo)的中提煉出少數(shù)幾個相互獨(dú)立的公共因子，這樣做的另外一大優(yōu)點就是可以在不影響信息量的前提下對高維向量進(jìn)行降維。因子分析的基本思想是通過變量的相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的研究，找出能控制所有變量的少數(shù)幾個隨機(jī)變量去描述多個變量之間的相關(guān)關(guān)系，這里的少數(shù)幾個隨機(jī)變量通常稱為因子。然后根據(jù)相關(guān)性的大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量的相關(guān)性較高，但不同組的變量的相關(guān)性較低。因子分析的理論模型其中，X是原始指標(biāo)向量，假設(shè)其服從多元正態(tài)分布，具體所指的是上文多因素回歸模型中的眾多解釋變量；F是有待提取的公共因子向量，向量F的維數(shù)遠(yuǎn)小于X的維數(shù)；A是因子載荷矩陣，其中的每一項對應(yīng)著公共因子和原始指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)；E是特殊因子，表示原始指標(biāo)向量X中不隨F的變化而變化的部分。本文對公共因子向量的求解用的是主成分分析方法。二、因子分析和公共因子的解釋用SPSS中的FactorAnalysis模塊可以很方便的對數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析。這里進(jìn)入原始指標(biāo)向量的標(biāo)準(zhǔn)是在以AR和為被解釋變量的單因素回歸模型中通過了T檢驗的所有解釋變量，包括：P1,P2,X1,X4,X5,X6,X7,X9,X10。因子分析的結(jié)果如下表3-5表3-5各指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)陣： P1 P2 X1 X4 X5 X6 X7 X9 X10P1 1.000 0.989 -0.143 -0.500 0.591 0.375 0.410 0.516 0.570P2 0.989 1.000 -0.125 -0.516 0.599 0.382 0.392 0.523 0.567X1 -0.14 -0.125 1.000 -0.195 -0.00 -0.051 -0.341 0.375 0.327X4 -0.5 -0.516 -0.195 1.000 -0.39 -0.137 0.235 -0.718 -0.705X5 0.591 0.599 -0.008 -0.392 1.000 0.836 0.658 0.307 0.303X6 0.375 0.382 -0.051 -0.137 0.836 1.000 0.535 -0.013 0.010X7 0.410 0.392 -0.341 0.235 0.658 0.535 1.000 0.046 0.065X9 0.516 0.523 0.375 -0.718 0.307 -0.013 0.046 1.000 0.958X10 0.570 0.567 0.327 -0.705 0.303 0.010 0.065 0.958 1.000從該表中不難發(fā)現(xiàn)，所有變量之間都存在著較高的線性相關(guān)，可以認(rèn)為這些指標(biāo)服從多元正態(tài)分布。所以，對之進(jìn)行因子分析在操作上是必要的。表3-6因子分析中各指標(biāo)的信息提取情況：變量 Initial ExtractionP1 1.000 0.902P2 1.000 0.896X1 1.000 0.845X4 1.000 0.724X5 1.000 0.942X6 1.000 0.879X7 1.000 0.721X9 1.000 0.884X10 1.000 0.883從表3-6的第三列不難看出，對大部分的指標(biāo)的提取都超過了75%，可以認(rèn)為公共因子對大部分原始指標(biāo)的信息提取都已經(jīng)相當(dāng)充分。表3-7列出了公共因子的累積貢獻(xiàn)情況。積累的方差貢獻(xiàn)越大說明對原始指標(biāo)的信息提取越充分。從該表可以看出，當(dāng)提取的公共因子的數(shù)目為3時，積累的方差貢獻(xiàn)已經(jīng)達(dá)到了85%，這說明三個因子已經(jīng)可以提取原始指標(biāo)的大部分信息。原來解釋新股抑價和發(fā)行定價需要9個相互之間具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的指標(biāo)，現(xiàn)在通過因子分析只要3個相互獨(dú)立的公共因子就可以代表了，這說明通過因子分析的確可以達(dá)到對多元變量降維的效果。

表3-7公共因子的累積貢獻(xiàn)公共因子 特征值 方差貢獻(xiàn)率% 積累的方差貢獻(xiàn)%1 4.243 47.149 47.1492 2.366 26.285 73.4343 1.065 11.835 85.2694 0.677 7.524 92.7935 0.443 4.917 97.7106 0.140 1.552 99.2627 0.037 0.407 99.6698 0.020 0.220 99.8899 0.010 0.111 100.000因子載荷矩陣表示公共因子和變量指標(biāo)的相關(guān)程度，因子載荷值越大，說明相關(guān)程度越高。矩陣中各行代表原始指標(biāo)；各列表示公共因子，按照對解釋指標(biāo)的重要性的大小從左至右依次排列。為了能夠更好辨析公共因子的含義，需要對原始的因子載荷矩陣進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)。所謂的因子旋轉(zhuǎn)是指對因子載荷陣進(jìn)行正交化處理，使得公共因子能夠有較典型的代表性和較明確的經(jīng)濟(jì)意義。表3-8給出了正交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。表3-8因子旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣 指標(biāo) 公共因子 1 2 3P1 0.729 0.424 0.438P2 0.735 0.427 0.417X1 0.230 -0.044 -0.889X4 -0.833 -0.040 0.170X5 0.327 0.914 -0.004X6 0.001 0.935 -0.064X7 -0.027 0.751 0.394X9 0.915 0.019 -0.213X10 0.927 0.028 -0.148三、因子得分函數(shù)和因子得分排名從表3-8可以發(fā)現(xiàn)以下規(guī)律：第一個公共因子和P1,P2,X9,X10,X4的相關(guān)系數(shù)比較高，說明因子1主要反映新股上市當(dāng)天的開盤價、收盤價以及新股發(fā)行和上市時的股票指數(shù)，大體可以解釋為價格因素。第二個公共因子與X5,X6,X7的相關(guān)系數(shù)較高，說明因子2主要反映發(fā)行前后的每股凈資產(chǎn)和籌資金額，大體可以解釋為發(fā)行新股的公司價值。第三個公共因子和X1的相關(guān)系數(shù)最高，說明該因子主要反映流通股的比率。另外比較他們對原始指標(biāo)的貢獻(xiàn)情況發(fā)現(xiàn)，因子1的方差貢獻(xiàn)率是47%，因子2的方差貢獻(xiàn)是26%，因子3的方差貢獻(xiàn)是12%，它們的重要性依次遞減。通過因子分析還可以求出因子得分函數(shù)：根據(jù)上面的公式，將樣本數(shù)據(jù)代入就可以求出各個公司的三項因子得分。表3-9因子1和因子2的得分排名股票代碼 股票名稱 因子1 股票代碼 股票名稱 因子2002008.SZ 大族激光 2.11668 002041.SZ 登海種業(yè) 2.46094002003.SZ 偉星股份 1.2067 002024.SZ 蘇寧電器 2.36042002007.SZ 華蘭生物 1.16477 002005.SZ 德豪潤達(dá) 2.22944002004.SZ 華邦制藥 1.11399 002045.SZ 廣州國光 2.07899002028.SZ 思源電氣 1.10738 002001.SZ 新和成 2.05232002024.SZ 蘇寧電器 0.94304 002007.SZ 華蘭生物 1.58325002001.SZ 新和成 0.87346 002034.SZ 美欣達(dá) 1.33375002002.SZ 江蘇瓊花 0.84132 002039.SZ 黔源電力 0.68002022.SZ 科華生物 0.8063 002011.SZ 盾安環(huán)境 0.65235002005.SZ 德豪潤達(dá) 0.80421 002028.SZ 思源電氣 0.65174002006.SZ 精工科技 0.73801 002023.SZ 海特高新 0.61726002015.SZ 霞客環(huán)保 0.69376 002047.SZ 成霖股份 0.54613002010.SZ 傳化股份 0.68198 002032.SZ 蘇泊爾 0.54286002030.SZ 達(dá)安基因 0.6774 002038.SZ 雙鷺?biāo)帢I(yè) 0.3664002012.SZ 凱恩股份 0.6342 002009.SZ 天奇股份 0.3278002013.SZ 中航精機(jī) 0.61013 002027.SZ 七喜控股 0.22075002019.SZ 鑫富藥業(yè) 0.6086 002015.SZ 霞客環(huán)保 0.20418002020.SZ 京新藥業(yè) 0.60252 002019.SZ 鑫富藥業(yè) 0.16579002014.SZ 永新股份 0.53323 002046.SZ 軸研科技 0.11261002016.SZ 威爾科技 0.51801 002026.SZ 山東威達(dá) 0.10143002017.SZ 東信和平 0.50922 002016.SZ 威爾科技 -0.00209002025.SZ 航天電器 0.49696 002021.SZ 中捷股份 -0.07522002009.SZ 天奇股份 0.47216 002017.SZ 東信和平 -0.08516002018.SZ 華星化工 0.41846 002037.SZ 久聯(lián)發(fā)展 -0.10518002023.SZ 海特高新 0.41194 002048.SZ 寧波華翔 -0.16861002011.SZ 盾安環(huán)境 0.40179 002006.SZ 精工科技 -0SZ 七匹狼 0.32554 002035.SZ 華帝股份 -0.23327002027.SZ 七喜控股 0.17655 002013.SZ 中航精機(jī) -0.2968002021.SZ 中捷股份 0.0994 002010.SZ 傳化股份 -0.4251002033.SZ 麗江旅游 0.04228 002036.SZ 宜科科技 -0.44706002026.SZ 山東威達(dá) -0.06803 002042.SZ 飛亞股份 -0.50267002038.SZ 雙鷺?biāo)帢I(yè) -0.18343 002004.SZ 華邦制藥 -0.51972002034.SZ 美欣達(dá) -0.29899 002040.SZ 南京港 -0.53942002035.SZ 華帝股份 -0.33016 002022.SZ 科華生物 -0.57055002032.SZ 蘇泊爾 -0.41426 002002.SZ 江蘇瓊花 -000001002031.SZ 巨輪股份 -0.43298 002031.SZ 巨輪股份 -0.70272002036.SZ 宜科科技 -0.48482 002018.SZ 華星化工 -0.72005002041.SZ 登海種業(yè) -0.49923 002014.SZ 永新股份 -0.72832002040.SZ 南京港 -0.64983 002050.SZ 三花股份 -0.748002037.SZ 久聯(lián)發(fā)展 -0.80624 002043.SZ 兔寶寶 -0.75686002046.SZ 軸研科技 -1.35908 002025.SZ 航天電器 -0.78277002039.SZ 黔源電力 -1.36795 002008.SZ 大族激光 -0.87869002042.SZ 飛亞股份 -1.40881 002020.SZ 京新藥業(yè) -0.92896002049.SZ 晶源電子 -1.43863 002049.SZ 晶源電子 -1.05828002043.SZ 兔寶寶 -1.53404 002029.SZ 七匹狼 -1.10653002050.SZ 三花股份 -1.56975 002044.SZ 江蘇三友 -1.10667002045.SZ 廣州國光 -1.74588 002003.SZ 偉星股份 -1SZ 江蘇三友 -1.79009 002033.SZ 麗江旅游 -1.19377002048.SZ 寧波華翔 -1.83168 002012.SZ 凱恩股份 -1.24286002047.SZ 成霖股份 -2.41615 002030.SZ 達(dá)安基因 -1.40892表3-9分別給出了上市價格因子和公司價值因子的得分排名情況。從該表不難發(fā)現(xiàn)股票“大族激光”（002008）的價格因子分值最高，說明該股票的上市交易的綜合價格體系較高；股票“登海種業(yè)”(002041)的公司價值因子得分最高，說明該股票的價值最高。四、因子分析與AR為解釋變量的多元回歸模型 由于公共因子相互之間獨(dú)立，以公共因子做解釋變量時就不存在多重共線性的現(xiàn)象。表3-10給出了OLS的參數(shù)估計結(jié)果。通過觀察T統(tǒng)計量可以發(fā)現(xiàn)，因子1在1%的概率下顯著，因子2和因子3在6%的概率下顯著。再看標(biāo)準(zhǔn)化的相關(guān)系數(shù)，因子1的系數(shù)是0.577，大于其他兩個因子的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)。可見，價格因子是決定AR的最主要指標(biāo)，同時，公司價值因子和流通股比例因子也對AR具有顯著影響。因子2的回歸系數(shù)小于0，這說明當(dāng)公司價值較低時，更容易出現(xiàn)新股的高抑價。如果要對AR的影響因素進(jìn)一步做結(jié)構(gòu)性分析，需要將表3-8和表3-10結(jié)合起來考慮即可。例如因子1與AR正相關(guān)，通過因子載荷矩陣發(fā)現(xiàn)，因子1代表了P1,P2,X9和X10，只有當(dāng)這些指標(biāo)降低時，高抑價率才會有可能得到改善。表3-10AR為被解釋變量，公共因子為解釋變量的多元回歸自變量 非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù) T統(tǒng)計量 概率常數(shù) 0.643 0.063 10.132 0.000因子1 0.332 0.064 0.577 5.183* 0.000因子2 -0.123 0.064 -0.214 -1.916** 0.062因子3 0.128 0.064 0.223 2.003** 0.051F=11.52第四章隨機(jī)邊界模型與新股抑價對于IPO市場的新股抑價現(xiàn)象，無非有兩種形成原因：一是由于信息不對稱等原因造成發(fā)行人將新股定在低于真實水平的價位；另一種觀點認(rèn)為二級市場的無效性導(dǎo)致了IPO在二級市場上未能按照其價值來定價。這一章我們借助隨機(jī)邊界模型(stochasticfrontiermodel)研究我國新股高抑價的原因，分析我國新股的超額回報到底是由于新股發(fā)行的低定價還是二級市場的高估。第一節(jié)隨機(jī)邊界模型隨機(jī)邊界模型是分別由Aigner,Lovell和Schmidt(1977)，Meeusen和vandenBroeck(1977)在分析生產(chǎn)函數(shù)投入產(chǎn)出效率時獨(dú)立提出，隨機(jī)邊界模型可以分為兩類：一類為隨機(jī)上邊界模型，在投入產(chǎn)出理論中又稱為產(chǎn)出邊界模型，即一定投入水平下所可能實現(xiàn)最大產(chǎn)出的模型，用于確定隨機(jī)上邊界；另一類為隨機(jī)下邊界模型，在投入產(chǎn)出理論中又被稱為成本邊界模型，即在一定產(chǎn)出水平下可能達(dá)到最小成本的模型，用于確定隨機(jī)下邊界。一、上隨機(jī)邊界模型上隨機(jī)邊界模型又被稱為產(chǎn)出模型，其表達(dá)式為：Y=X+ee=V－UV獨(dú)立同分布于期望為0的正態(tài)分布N(0,v2)。U獨(dú)立同分布于期望為0的截尾正態(tài)分布N(0,u2)，且U是非負(fù)隨機(jī)變量。其中，Y為每只股票的被解釋變量；X為相應(yīng)的解釋變量向量；為參數(shù)向量；e為復(fù)合殘差項；V是對稱誤差項，服從均值為0的正態(tài)分布，表示隨機(jī)邊界的測量誤差；U為非對稱誤差項，表示實際值對理論值的系統(tǒng)性偏差，表示解釋變量偏離有效邊界的程度,且U和V相互獨(dú)立。有上面的假設(shè)容易得到e的方差2=V2+U2。AigerD,LovellK,SchmidtP(1972)運(yùn)用對稱正態(tài)隨機(jī)變量與截尾隨機(jī)變量之和的分布函數(shù)推出了上述隨機(jī)邊界模型的殘差項概率密度函數(shù)。對參數(shù)，2的估計可以通過極大似然估計方法（MLE）并通過迭代的方法得到。上述隨機(jī)邊界模型的殘差項概率密度函數(shù):其中，，和分別表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)概率密度和分布函數(shù)。應(yīng)用MLE方法可以估計模型的參數(shù),其對數(shù)似然函數(shù)為：對于這一模型的估計可以用Coelli教授編制的軟件FRONTIER4.1，在該軟件中，Coelli還定義了參數(shù)=U2/(V2+U2)，該參數(shù)表示出了非對稱偏差相對于總測量誤差的偏離程度。如果不存在系統(tǒng)性偏差，即U很小時，U的方差就會很小，那么對的估計值就應(yīng)該接近于0，說明因變量處于有效邊界的附近，隨機(jī)邊界模型的估計退化為普通最小二乘(OLS)估計；如果顯著不等于0，意味著研究樣本的實際值偏離所謂的有效邊界，落在邊界下方的“低效率區(qū)域”內(nèi)，此時，隨機(jī)邊界模型的估計結(jié)果與OLS估計的結(jié)果存在較大的不同。二、下隨機(jī)邊界模型下隨機(jī)邊界模型又稱為成本模型，其表達(dá)式為：Y=X+ee=V＋UV獨(dú)立同分布于期望為0的正態(tài)分布N(0,v2)。U獨(dú)立同分布于截尾正態(tài)分布N(0,u2)，且U是非負(fù)隨機(jī)變量。該模型的表達(dá)式和上隨機(jī)邊界模型非常相像，各變量和參數(shù)的意義完全相同。唯一的差別就是總誤差項e的表達(dá)式有所不同，這里用的是加號，誤差項e表示為兩個獨(dú)立的隨機(jī)變量之和。這里如果顯著不等于0時，Y在“低效率區(qū)域”內(nèi)。如果用X表示理論產(chǎn)出或成本，且當(dāng)顯著不等于0時，上隨機(jī)邊界的實際值低于理論值，下隨機(jī)邊界模型的實際值高于理論值。這種理論數(shù)值和實際值的偏離代表了無效率的程度。第二節(jié)發(fā)行定價的上隨機(jī)邊界模型一、P0作為因變量的上隨機(jī)邊界模型參數(shù)估計該模型中，以發(fā)行價格P0作為因變量，以第三章因子模型的前三個因子作為自變量。該模型實際上是檢驗P0是否存在著低估。如果顯著不為0，說明存在發(fā)行定價偏低。對該模型參數(shù)的估計仍然可以采用Coelli的FRONTIER4.1軟件。表4-1給出了模型的參數(shù)結(jié)果。表4-1首日發(fā)行價格的上隨機(jī)邊界參數(shù)估計自變量 OLS參數(shù) T統(tǒng)計量 上隨機(jī)邊界參數(shù) T統(tǒng)計量常數(shù)項 9.17 44.34* 10.64 24.89*Factor1 1.47 7.01* 1.66 6.40*Factor2 2.57 12.31* 2.67 12.94*Factor3 0.94 4.51* 1.04 4.70*2 2.14 4.16 2.67* 0.82 4.48*從表4-1可以發(fā)現(xiàn)，第四列的上隨機(jī)邊界模型參數(shù)在5%的概率下都很顯著。其中，顯著不等于0，高達(dá)0.82，這說明系統(tǒng)性誤差解釋了模型總誤差的82%，我們根據(jù)前面的理論模型就可以推出：Y<X，也就是說新股發(fā)行價格存在著明顯的上邊界。正因為如此，普通最小二乘法和上隨機(jī)邊界方法的參數(shù)估計結(jié)果有很大的不同，上隨機(jī)邊界模型比OLS方法更加精確。二、真實發(fā)行抑價的度量Hunt-McCool,Janet,Samuel(1996)應(yīng)用隨機(jī)邊界模型研究新股定價問題時把股票實際發(fā)行價與有效邊界的差異定義為“真實發(fā)行抑價”(deliberateunder-pricing)，這樣新股抑價就可以分解為真實發(fā)行抑價和二級市場泡沫引起的超額回報兩個部分。這里的“真實發(fā)行抑價”用公式可以表達(dá)為：。表4-2給出了新股發(fā)行抑價和“真實發(fā)行抑價”的比較。表4-2新股發(fā)行抑價和“真實發(fā)行抑價”的比較股票名稱 真實發(fā)行抑價 發(fā)行抑價 股票名稱 真實發(fā)行抑價 發(fā)行抑價新和成 0.22 0.866518 山東威達(dá) 0.12 0.241935江蘇瓊花 0.23 1.439891 七喜控股 0.11 0.385417偉星股份 0.21 1.398915 思源電氣 0.02 0.522188華邦制藥 0.16 1.007292 七匹狼 0.12 0.657718德豪潤達(dá) 0.04 0.424176 達(dá)安基因 0.15 1.132877精工科技 0.23 1.306995 巨輪股份 0.13 0.173025華蘭生物 0.07 0.696315 蘇泊爾 0.05 -0.08272大族激光 0.31 3.248913 麗江旅游 0.14 0.5天奇股份 0.26 1.197388 美欣達(dá) 0.06 -0.09傳化股份 0.1 0.553986 華帝股份 0.1 0.0675盾安環(huán)境 0.06 0.220665 宜科科技 0.14 0.143302凱恩股份 0.19 1.324324 久聯(lián)發(fā)展 0.15 0.190691中航精機(jī) 0.26 1.153595 雙鷺?biāo)帢I(yè) 0.04 0.100833永新股份 0.12 0.516802 黔源電力 0.33 0.547739霞客環(huán)保 0.3 1.430514 南京港 0.2 0.74124威爾科技 0.16 0.690667 登海種業(yè) 0.06 0.431737東信和平 0.1 0.5628 飛亞股份 0.32 0.489474華星化工 0.08 0.345029 兔寶寶 0.2 0.202811鑫富藥業(yè) 0.04 0.292761 江蘇三友 0.25 0.48169京新藥業(yè) 0.05 0.317413 廣州國光 0.16 0.177778中捷股份 0.07 0.131923 軸研科技 0.19 0.687011科華生物 0.05 0.446942 成霖股份 0.12 0.027907海特高新 0.07 0.276094 寧波華翔 0.19 0.137391蘇寧電器 0.14 1.002449 晶源電子 0.17 0.464435航天電器 0.19 1.051429 三花股份 0.09 0.136671平均值 0.155 0.61從表4-2中可以看出，真實抑價平均值0.155為，低于普通發(fā)行抑價的平均水平0.502，在大部分情況下現(xiàn)實的發(fā)行抑價遠(yuǎn)高于真實發(fā)行抑價，這說明用真實發(fā)行抑價只能部分地解釋新股發(fā)行抑價的變動，也就是那種認(rèn)為新股發(fā)行的超額收益完全是由一級市場上發(fā)行價格低估造成的觀點是不正確的。另外一個影響新股抑價的可能原因是二級市場存在著較高程度的泡沫，即二級市場高估。關(guān)于這一點在本章第四節(jié)將給出進(jìn)一步的分析。第三節(jié)發(fā)行定價的下隨機(jī)邊界模型在下隨機(jī)模型中，因變量和自變量的含義與上隨機(jī)邊界中相同，P0為因變量，三個公共因子為自變量。不同之處在于假設(shè)因變量P0存在系統(tǒng)性的高估。如果參數(shù)顯著不為0，就說明與假設(shè)相符，即存在發(fā)行定價的高估。表4-3給出了P0作為因變量的下隨機(jī)邊界參數(shù)估計。表4-3以P0作為因變量的下隨機(jī)邊界模型自變量 OLS參數(shù) T統(tǒng)計量 下隨機(jī)邊界參數(shù) T統(tǒng)計量常數(shù)項 9.17 44.34* 9.17 3.15*Factor1 1.47 7.01* 1.47 7.12*Factor2 2.57 12.31* 2.57 13.05*Factor3 0.94 4.51* 0.94 4.71*2 2.14 1.97 4.72* 0.000019 0.0008在該模型中，與0無顯著性差異，說明在P0的理論值與實際值之間不存在系統(tǒng)性偏差，也就是說P0，此處的下隨機(jī)邊界模型退化為OLS。通過對P0的上、下隨機(jī)邊界分析可以發(fā)現(xiàn)，上隨機(jī)邊界模型優(yōu)于OLS，而OSL與下隨機(jī)邊界模型無顯著差異，所以表4-1中上隨機(jī)邊界模型參數(shù)是對P0的最優(yōu)擬合結(jié)果。第四節(jié)上市價格P2的下隨機(jī)邊界檢驗一、對上市日收盤價P2的影響因素的因子提取由于對上市價格的影響因素不同對發(fā)行價格和超額收益率的影響因素，在建立隨機(jī)邊界模型前有必要對影響P2的自變量重新進(jìn)行篩選。這里運(yùn)用和第三章相同的辦法，先以P2對每個待選自變量進(jìn)行單方程回歸，確定顯著的變量，然后通過因子分析提煉出自變量因子。這里用的上市日的收盤價P2作為因變量。（一）單方程檢驗表4-4以P2為因變量的單方程檢驗解釋變量 標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) T統(tǒng)計量 解釋變量 標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) T統(tǒng)計量P0 1.37 6.38* X5 3.21 5.19*RM 7.67 5.82* X6 4.12 2.86*T 0.09 0.29 X7 3.17 2.95*X1 -15.11 -0.88 X8 -3.46 -2.36*X2 30.69 4.05* X9 9.09 4.25*X3 -0