聞德美 姜旭朝 劉中文

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基于組群的IPO首日超額收益影響因素研究

聞德美 姜旭朝 劉中文

首次將組群分析法用于IPO首日超額收益影響因素研究，避免了存在行業(yè)效應(yīng)情況下直接使用混合回歸導(dǎo)致的不一致估計(jì)。研究結(jié)果表明：首日換手率、發(fā)行費(fèi)用、二級(jí)市場(chǎng)行情、中簽率等是影響IPO首日超額收益的主要因素，采取針對(duì)四個(gè)主要影響因素的綜合性措施能有效降低IPO首日超額收益；其中，降低發(fā)行費(fèi)用與提高中簽率的措施能在降低IPO首日超額收益的同時(shí)，避免“高發(fā)行價(jià)、高發(fā)行市盈率、高超募”現(xiàn)象。

IPO； 首日超額收益； 組群

一、引言

新股首次公開(kāi)發(fā)行 (IPO)首日超額收益 (Abnormal Initial Return, AIR) 是指新股上市首日交易價(jià)格遠(yuǎn)高于發(fā)行價(jià)格而產(chǎn)生的收益。我國(guó)股市IPO首日超額收益過(guò)高問(wèn)題始終十分突出，很多觀點(diǎn)認(rèn)為是新股定價(jià)偏低導(dǎo)致的，為此政府分別于1999年7月、2005年1月、2009年6月啟動(dòng)了三次新股發(fā)行市場(chǎng)化改革，前兩次改革沒(méi)能解決首日超額收益過(guò)高問(wèn)題，第三次改革雖然使IPO首日超額收益明顯下降并出現(xiàn)了首日破發(fā)現(xiàn)象，但“高發(fā)行價(jià)、高發(fā)行市盈率、高超募”現(xiàn)象嚴(yán)重，既造成上市公司資金大量閑置、資源配置低效，也形成了潛在的金融風(fēng)險(xiǎn)。下一步新股發(fā)行改革取得突破的關(guān)鍵，在于厘清我國(guó)IPO首日超額收益過(guò)高的原因及其影響程度，采取既能降低IPO首日超額收益、又可避免上述“三高”現(xiàn)象的措施*劉煜輝、沈可挺：《是一級(jí)市場(chǎng)抑價(jià)，還是二級(jí)市場(chǎng)溢價(jià)》，《金融研究》2011年第11期。筆者修改本文之際，2012年4月28日，證監(jiān)會(huì)公布了《關(guān)于進(jìn)一步深化新股發(fā)行體制改革的指導(dǎo)意見(jiàn)》，本文降低限售股票比例的建議與《意見(jiàn)》中取消現(xiàn)行網(wǎng)下配售股份3個(gè)月鎖定期的措施剛好吻合；《意見(jiàn)》還規(guī)定根據(jù)詢價(jià)結(jié)果確定的發(fā)行市盈率高于同行業(yè)上市公司平均市盈率25%的企業(yè)，應(yīng)補(bǔ)充披露相關(guān)信息，證監(jiān)會(huì)可要求發(fā)行人及承銷(xiāo)商重新詢價(jià)，這一措施能降低發(fā)行市盈率等“三高”現(xiàn)象，但畢竟用的是行政性手段，本文建議的措施是經(jīng)濟(jì)手段。。

但以往的研究進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)，基本是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘法 (OLS)混合回歸。實(shí)際上，這并不準(zhǔn)確，因?yàn)椋篒PO數(shù)據(jù)有橫截面與時(shí)間兩個(gè)維度，雖不是真正的面板數(shù)據(jù)(每家企業(yè)只能IPO一次)，屬于“時(shí)間序列獨(dú)立截面”(Time Series of Independent Cross-sectional，TSICS) 數(shù)據(jù)或稱(chēng)為“重復(fù)截面”(Repeated Cross-sections) 數(shù)據(jù)，但用混合回歸處理會(huì)因行業(yè)特點(diǎn)導(dǎo)致的個(gè)體效應(yīng)得到不一致估計(jì)。

實(shí)踐中一般用“個(gè)體效應(yīng)模型”分析面板數(shù)據(jù)，其公式為：

(1)

式中：xit可以隨行業(yè)及時(shí)間改變，是各解釋變量值組成的矩陣；zi為不隨時(shí)間t改變的個(gè)體特征 (即zit=zi,?t)，如行業(yè)特征；β、δ為待估系數(shù)；擾動(dòng)項(xiàng)由ui、εit兩部分構(gòu)成，稱(chēng)為“復(fù)合擾動(dòng)項(xiàng)”。不可觀測(cè)的隨機(jī)變量ui是代表個(gè)體異質(zhì)性的截距項(xiàng)，有些人在某些場(chǎng)合下將ui視為常數(shù)，但這只是隨機(jī)變量的特例，即退化的隨機(jī)變量。εit為隨行業(yè)與時(shí)間改變的擾動(dòng)項(xiàng)，假設(shè){εit}獨(dú)立同分布，且與ui不相關(guān)。

如果ui與某個(gè)解釋變量相關(guān)，則進(jìn)一步稱(chēng)為“固定效應(yīng)模型”(Fixed Effects Model，F(xiàn)E)，這種情況下，直接用OLS是不一致的；如果與所有解釋變量(xit,zi) 均不相關(guān)，則進(jìn)一步稱(chēng)為“隨機(jī)效應(yīng)模型”(Random Effects Model，RE)。

如果TSICS數(shù)據(jù)適用隨機(jī)效應(yīng)模型，因?yàn)榕c解釋變量不相關(guān)，可以直接用OLS混合回歸估計(jì)；如果TSICS數(shù)據(jù)適用更常見(jiàn)的固定效應(yīng)模型，直接用OLS混合回歸將導(dǎo)致不一致估計(jì)。

實(shí)證研究中，組群分析法首次被Browning et al. (1985) 采用；在國(guó)內(nèi)，周紹杰等 (2009) 首次使用組群分析研究了中國(guó)城市家庭的消費(fèi)與儲(chǔ)蓄行為*周紹杰、張俊森、李宏彬：《中國(guó)城市居民的家庭收入、消費(fèi)和儲(chǔ)蓄行為：一個(gè)基于組群的實(shí)證研究》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)》2009年第4期。。

鑒于此，本文按行業(yè)對(duì)企業(yè)進(jìn)行組群劃分，將組群方法引入首日超額收益影響因素分析，以控制行業(yè)因素影響，避免存在行業(yè)效應(yīng)的情況下直接使用混合回歸的不一致估計(jì)影響分析結(jié)果準(zhǔn)確性，更準(zhǔn)確地把握首日超額收益影響因素及程度，為確定下一步新股發(fā)行改革思路提供參考。

二、研究設(shè)計(jì)

(一) 數(shù)據(jù)來(lái)源

選取2004年2月1日 (此后IPO市場(chǎng)準(zhǔn)入制度一直是核準(zhǔn)制下的保薦人制度，能最大程度避免制度性因素影響) 至2010年7月20日滬深A(yù)股市場(chǎng)發(fā)行并上市的670只股票為樣本，剔除金融保險(xiǎn)類(lèi)16個(gè)和數(shù)據(jù)缺失的3個(gè)樣本，最終樣本量651。數(shù)據(jù)來(lái)源為銳思和國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，處理軟件為Stata10。

(二) 指標(biāo)定義

1.被解釋變量——IPO首日超額收益。用上市首日經(jīng)市場(chǎng)調(diào)整的個(gè)股回報(bào)率度量：

AIR=(Pn,1/Pn,0-Pm,1/Pm,0)/(Pm,1/Pm,0)

(2)

其中：Pn,1、Pn,0為股票n上市首日收盤(pán)價(jià)和發(fā)行價(jià)，Pm,1、Pm,0為股票n上市首日和發(fā)行日市場(chǎng)綜合指數(shù)。

2.解釋變量和理論假說(shuō)。IPO首日超額收益影響因素非常多，根據(jù)相關(guān)經(jīng)濟(jì)理論和數(shù)據(jù)可獲得性，從一級(jí)市場(chǎng)抑價(jià)、二級(jí)市場(chǎng)溢價(jià)兩個(gè)角度選取了21個(gè)解釋變量。結(jié)合相關(guān)系數(shù)矩陣和逐步回歸結(jié)果*限于篇幅，省略了相關(guān)過(guò)程和結(jié)果，如需要可向作者索取。，借鑒劉煜輝、熊鵬 (2005)*劉煜輝、熊鵬：《股權(quán)分置、政府管制和中國(guó)IPO抑價(jià)》，《經(jīng)濟(jì)研究》2005年第5期。的研究，最終保留了6個(gè)解釋變量，其定義和假設(shè)如下：

發(fā)行費(fèi)用 (FEE，億元)，是一筆巨額支出，發(fā)行企業(yè)可能通過(guò)提高發(fā)行價(jià)格將其轉(zhuǎn)嫁出去，與AIR負(fù)相關(guān)。

發(fā)行中簽率 (LOTTERY RATE，簡(jiǎn)記為L(zhǎng)OTTERY，千分?jǐn)?shù))，反映股票一級(jí)市場(chǎng)供求。中簽率越低，說(shuō)明供給越不能滿足需求，上市后的強(qiáng)勁需求會(huì)推高交易價(jià)格和AIR。

實(shí)際募集資金 (FUNDRAISING，簡(jiǎn)記為FUND，億元)，等于發(fā)行價(jià)格與數(shù)量之積，反映發(fā)行規(guī)模和發(fā)行價(jià)格?；I資規(guī)模小的公司往往易于為莊家操縱，莊家介入和“跟莊”散戶的參與，使這類(lèi)股票的二級(jí)市場(chǎng)價(jià)格容易被人為炒高，推高AIR。發(fā)行價(jià)格高會(huì)直接降低AIR，但同時(shí)表明需求旺盛，一級(jí)市場(chǎng)未滿足的需求轉(zhuǎn)移到二級(jí)市場(chǎng)會(huì)推高上市首日價(jià)格和AIR。因此FUND與AIR的相關(guān)關(guān)系不確定。

IPO前三個(gè)月市場(chǎng)實(shí)際募集資金 (SUMFUNDRAISING，簡(jiǎn)記為SUMFUND，億元)，反映發(fā)行時(shí)一級(jí)市場(chǎng)資金狀況，前三個(gè)月募集資金多會(huì)使資金面趨緊，降低發(fā)行價(jià)格，推高AIR。

滬深300指數(shù)季度收益率 (IQR300)，反映二級(jí)市場(chǎng)行情，行情好，新股首日交易價(jià)格一般會(huì)較高，與AIR正相關(guān)。

(三) 研究思路

第一，按行業(yè)劃分組群；第二，計(jì)算每個(gè)組群中各變量的年度均值，構(gòu)建合成面板，做描述性統(tǒng)計(jì)分析；第三，確定合成面板適用模型，即分別進(jìn)行固定效應(yīng)與混合回歸、隨機(jī)效應(yīng)與混合回歸、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)；第四，用適用模型進(jìn)行分析；第五，穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

在進(jìn)行組群劃分時(shí)，根據(jù)中國(guó)證監(jiān)會(huì)公布的《上市公司分類(lèi)與代碼》中的A類(lèi)代碼，所有公司分為金融、工業(yè)、商業(yè)、公用事業(yè)、房地產(chǎn)、綜合6大類(lèi)，樣本涉及后5類(lèi) (金融類(lèi)已被剔除)。為符合大數(shù)定律適用條件，將樣本數(shù)據(jù)較集中的工業(yè)按B類(lèi)代碼進(jìn)一步分為13個(gè)行業(yè)，然后與商業(yè)、公用事業(yè)、房地產(chǎn)、綜合共同組成按行業(yè)劃分的17個(gè)組群。

三、實(shí)證分析

(一) 樣本描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1 樣本描述性統(tǒng)計(jì)

續(xù)表1

圖1 各行業(yè)IPO首日超額收益趨勢(shì)圖

(二) 確定合成面板適用模型

從經(jīng)濟(jì)理論角度，隨機(jī)效應(yīng)模型比較少見(jiàn)，但仍須通過(guò)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)才能確定究竟該用隨機(jī)效應(yīng)還是固定效應(yīng)模型。

1.固定效應(yīng)與混合回歸檢驗(yàn)。對(duì)面板數(shù)據(jù)使用“固定效應(yīng)估計(jì)量”(也稱(chēng)為“組內(nèi)估計(jì)量”)分析時(shí)，如果不加聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差選項(xiàng)，則輸出結(jié)果包含一個(gè)F檢驗(yàn)，其原假設(shè)為H0：所有ui=0，即混合回歸可以接受，結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 固定效應(yīng)與混合回歸檢驗(yàn)結(jié)果

F檢驗(yàn)p值為0.066，在0.1水平上拒絕原假設(shè)，即拒絕混合回歸，固定效應(yīng)優(yōu)于混合回歸。

自相關(guān)系數(shù)為0.253說(shuō)明復(fù)合擾動(dòng)項(xiàng)(ui+εit) 的方差中有25.3%來(lái)自個(gè)體效應(yīng)的變動(dòng)。

2.固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)?？蛇M(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果

檢驗(yàn)結(jié)果p值為0.061，在0.1水平上拒絕原假設(shè)，即應(yīng)使用固定效應(yīng)而非隨機(jī)效應(yīng)模型。

固定效應(yīng)既優(yōu)于混合回歸、也優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)，應(yīng)使用固定效應(yīng)模型，可不再進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)與混合回歸檢驗(yàn)。

(三) 固定效應(yīng)分析

分析固定效應(yīng)模型有“固定效應(yīng)估計(jì)量”和“一階差分估計(jì)量”兩種方法。如果t>2、{εit}獨(dú)立同分布，則前者更有效率，因此實(shí)踐中主要使用固定效應(yīng)估計(jì)量。具體又分為下列兩種類(lèi)型：

1.單向固定效應(yīng) (FE)。如果模型不考慮時(shí)間變量，稱(chēng)為“單向固定效應(yīng)”。

2.雙向固定效應(yīng) (Two-way FE)。如果將時(shí)間變量引入模型，則稱(chēng)為“雙向固定效應(yīng)”。為減少樣本容量損失，本文引入時(shí)間趨勢(shì)變量“TIME”，而沒(méi)使用年度虛擬變量方法。結(jié)果在0.1水平上TIME不顯著，說(shuō)明模型中不應(yīng)包括時(shí)間變量，單向固定效應(yīng)模型適用。

為便于比較各種模型的結(jié)果差異，將未分組群的混合回歸(OLS)，單向固定效應(yīng) (FE)、雙向固定效應(yīng) (Two-way FE)、隨機(jī)效應(yīng) (RE) 的估計(jì)系數(shù)均列于表4。

表4 各種模型分析結(jié)果匯總

表4表明不同模型的系數(shù)估計(jì)值差別較大，以首日換手率為例，其他變量不變時(shí)，換手率每降低1%，首日超額收益分別降低1.36%、0.896%、1.608%和1.119%，假設(shè)我國(guó)股市68%的平均換手率降至20% (接近美國(guó)市場(chǎng)水平，表1及其分析)，則首日超額收益分別下降65.28%、43.01%、77.18%和53.71%，差異較大。而且我國(guó)首日超額收益均值為87%，根據(jù)雙向固定效應(yīng)下降77.18%后為9.82%，在現(xiàn)實(shí)中不太可能，單向固定效應(yīng)模型的數(shù)值更符合現(xiàn)實(shí)?？梢?jiàn)模型不同得出的結(jié)論相差甚遠(yuǎn)，使用不恰當(dāng)?shù)哪Ｐ椭笇?dǎo)實(shí)踐決策會(huì)導(dǎo)致政策效果與預(yù)期的較大差異。

根據(jù)FE模型結(jié)果，6個(gè)解釋變量在0.05水平上全部顯著，與首日超額收益的關(guān)系與假設(shè)基本相同。其中：

上市首日換手率系數(shù)為0.896，支持Miller (1977) 的異質(zhì)信念溢價(jià)說(shuō)。較高的換手率表明投資者信念異質(zhì)性很高，而且我國(guó)在2010年3月31日啟動(dòng)融資融券試點(diǎn)以前沒(méi)有賣(mài)空機(jī)制，二級(jí)市場(chǎng)投資者的悲觀情緒無(wú)法通過(guò)股價(jià)表達(dá)，加上市場(chǎng)摩擦性較大，使上市首日股價(jià)被投資者樂(lè)觀情緒主導(dǎo)，形成較高首日超額收益。邵新建、巫和懋、李澤廣等 (2011) 認(rèn)為：資金抽簽方式下，機(jī)構(gòu)投資者會(huì)成為IPO申購(gòu)和最終獲得分配的絕對(duì)主力。如果IPO中存在大量機(jī)構(gòu)投資者配售、限售股票，可以預(yù)測(cè)當(dāng)限售股到期時(shí)，股票供給量的增加將壓低股價(jià)，這會(huì)促使機(jī)構(gòu)投資者上市首日利用個(gè)人投資者非理性的過(guò)度樂(lè)觀情緒，向其拋售自己網(wǎng)上申購(gòu)的股票，推高首日換手率*邵新建、巫和懋、李澤廣等：《中國(guó)IPO上市首日的超高換手率之謎》，《金融研究》2011年第9期。。因此，在已引入賣(mài)空機(jī)制的今天，要想有效降低首日超額收益，從改變資金抽簽的IPO分配機(jī)制、降低限售股比例和市場(chǎng)摩擦等方面努力降低換手率是一個(gè)有效途徑。

發(fā)行費(fèi)用影響顯著，但與以往研究*肖曙光、蔣順才：《我國(guó)A股市場(chǎng)高IPO抑價(jià)現(xiàn)象的制度因素分析》，《會(huì)計(jì)研究》2006年第6期。不同，其系數(shù)為負(fù)，在一定程度上能解釋第三次新股發(fā)行改革后首日超額收益下降甚至“破發(fā)”與“三高”并存的現(xiàn)象。由于發(fā)行費(fèi)用高，企業(yè)會(huì)提高發(fā)行價(jià)格以轉(zhuǎn)嫁費(fèi)用，導(dǎo)致“三高”，降低發(fā)行費(fèi)用既能抑制“三高”還有助于避免“破發(fā)”，有助于實(shí)現(xiàn)首日超額收益降低的同時(shí)避免“三高”現(xiàn)象。

和未分組群的混合回歸相比，盡管二級(jí)市場(chǎng)行情對(duì)首日超額收益仍有重要影響，但首日超額收益對(duì)滬深300指數(shù)季度收益率的敏感性下降?？紤]到滬深300指數(shù)的樣本股是基于市值規(guī)模和日均成交規(guī)模進(jìn)行篩選，其中并沒(méi)有包含行業(yè)結(jié)構(gòu)因素，而圖1表明首日超額收益有明顯行業(yè)特點(diǎn)，因此運(yùn)用組群分析得到的結(jié)果應(yīng)該更能反映市場(chǎng)真實(shí)情況。

發(fā)行中簽率系數(shù)為-0.114，說(shuō)明通過(guò)增加一級(jí)市場(chǎng)供給、提高中簽率會(huì)降低首日超額收益。我國(guó)對(duì)新股供給進(jìn)行一定的行政控制，強(qiáng)化了上市資源的稀缺性，導(dǎo)致中簽率過(guò)低。這一方面使未能滿足的需求轉(zhuǎn)向二級(jí)市場(chǎng)，導(dǎo)致首日價(jià)格和首日超額收益上升；另一方面，為了獲得新股配售，詢價(jià)機(jī)構(gòu)會(huì)提高新股發(fā)行報(bào)價(jià)，推高發(fā)行市盈率。所以，提高中簽率的措施也能在降低首日超額收益的同時(shí)降低“三高”現(xiàn)象。

實(shí)際募集資金和新股發(fā)行前三個(gè)月市場(chǎng)IPO實(shí)際募集資金的系數(shù)均顯著為正，但絕對(duì)值很小。說(shuō)明這兩個(gè)因素對(duì)首日超額收益的影響有限，可以不做為市場(chǎng)調(diào)整措施的重點(diǎn)。

(四) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于木材加工業(yè)只有5個(gè)樣本，數(shù)量較少，其它制造業(yè)和綜合行業(yè)的行業(yè)特征不強(qiáng)，為增強(qiáng)合成面板數(shù)據(jù)有效性，將這三個(gè)組群數(shù)據(jù)刪除，用其余14個(gè)組群數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 14組群?jiǎn)蜗蚬潭ㄐ?yīng)分析結(jié)果

結(jié)果與17組群時(shí)差異不大，變化主要是首日換手率系數(shù)估計(jì)值由0.896下降為0.730，說(shuō)明本文結(jié)果總體穩(wěn)健。

四、結(jié)論

為避免存在行業(yè)效應(yīng)時(shí)直接使用混合回歸得到不一致估計(jì)，本文對(duì)IPO樣本數(shù)據(jù)按行業(yè)分類(lèi)，構(gòu)建合成面板，用組群分析法研究了IPO首日超額收益影響因素及其影響程度。

根據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)，IPO首日超額收益行業(yè)效應(yīng)明顯，A股市場(chǎng)首日超額收益水平及換手率遠(yuǎn)高于成熟市場(chǎng)，發(fā)行費(fèi)用占比較大，中簽率較低。通過(guò)檢驗(yàn)，樣本數(shù)據(jù)適用單向固定效應(yīng)模型。實(shí)證結(jié)果表明首日換手率每增加1%，首日超額收益上升0.90%；發(fā)行費(fèi)用每增加1億元，首日超額收益下降0.87%；滬深300指數(shù)季度收益率每增加1%，首日超額收益上升0.43%；中簽率每上升1‰，首日超額收益下降0.11%，實(shí)際募集資金每增加1億元，首日超額收益上升0.01%，新股發(fā)行前三個(gè)月市場(chǎng)實(shí)際募集資金每增加1億元，首日超額收益上升0.001%。

總體而言，IPO首日超額收益受一級(jí)市場(chǎng)抑價(jià)、二級(jí)市場(chǎng)溢價(jià)因素共同影響。具體來(lái)說(shuō)，首日換手率、發(fā)行費(fèi)用、二級(jí)市場(chǎng)行情、中簽率等是影響首日超額收益的主要因素；其中，降低發(fā)行費(fèi)用與提高中簽率的措施有助于在降低IPO首日超額收益的同時(shí)避免“高發(fā)行價(jià)、高發(fā)行市盈率、高超募”三高現(xiàn)象。要想有效降低首日超額收益同時(shí)避免“三高”現(xiàn)象，新股發(fā)行改革需要針對(duì)主要影響因素采取綜合措施：改變資金抽簽的分配機(jī)制、降低限售股比例和發(fā)行費(fèi)用、增加新股供給；同時(shí)建設(shè)健康有序的二級(jí)市場(chǎng)，加強(qiáng)引導(dǎo)個(gè)人投資者理性投資。針對(duì)部分目標(biāo)的改革措施，可能很難達(dá)成預(yù)期目標(biāo)。

[責(zé)任編輯：賈樂(lè)耀]

A Study on the Influence Factors of IPO Abnormal Initial Return Based on Cohort

WEN De-mei JIANG Xu-zhao LIU Zhong-wen

(School of Economics, Shandong University, Jinan 250100; College of Economics and Management,Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, P.R.China;School of Economics, Shandong University, Jinan 250100, P.R.China;Department of Scientific Research, Shandong Women’s University, Jinan 250300, P.R.China)

Cohort analysis method is first used to study the influence factors of IPO abnormal initial return, which avoids the inconsistent estimator under pooled regression with industrial effect. The main findings are that turnover rate on the first trading day, fee of issuing, return of the secondary market and lottery rate are the main factors leading to IPO abnormal initial return. By comprehensive measures about the four factors, IPO abnormal initial return can be reduced effectively. The measures aiming at decreasing issuance fee and raising lottery rate can reduce IPO abnormal initial return and can also weaken the “three high” phenomenon (high issue price, high issue price-earnings ratio and high super raised funds).

Initial Public Offering; abnormal initial return; Cohort

全國(guó)統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究(計(jì)劃)項(xiàng)目“股改后IPO首日超額收益統(tǒng)計(jì)及影響因素實(shí)證研究”(項(xiàng)目編號(hào)2009LY078)；山東科技大學(xué)科學(xué)研究“春蕾計(jì)劃”項(xiàng)目“股權(quán)分置改革前后IPO首日超額收益影響因素的實(shí)證對(duì)比研究”(項(xiàng)目編號(hào)2009BWZ022)。

聞德美，山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生(濟(jì)南 250100)，山東科技大學(xué)經(jīng)管學(xué)院講師(青島 266590)；姜旭朝，山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，博士生導(dǎo)師(濟(jì)南 250100)；劉中文，山東女子學(xué)院教授，管理學(xué)博士(濟(jì)南 250300)。感謝山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院陳強(qiáng)教授對(duì)計(jì)量軟件使用的指導(dǎo)，文責(zé)作者自負(fù)。