摘要：在中國的證券市場(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)中國證券市場(chǎng)IPO抑價(jià)的影響，分析表明，現(xiàn)金申購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)合中國證券市場(chǎng)的具體情況，在后文展開對(duì)中國IPO抑價(jià)原因的研究。

（一）國外理論研究

1.“勝者的詛咒”假設(shè)

“勝者的詛咒”（Winners curse）假說由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)績較好和業(yè)績較差的兩類公司，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，他們也可以通過上市之后的妥善經(jīng)營讓投資者接受其真實(shí)價(jià)值，從而可以在增發(fā)新股過程中以更高的發(fā)行價(jià)格來彌補(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)通過低價(jià)發(fā)行的方式來贏得投資者的青睞，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5%顯著性檢驗(yàn)，因此與上市首日收盤價(jià)無顯著性相關(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)來源是WIND數(shù)據(jù)庫，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

我們選取簡單初始收益率作為衡量IPO抑價(jià)程度的方法。簡單初始收益率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)上文提到的理論來對(duì)因子的影響情況進(jìn)行假設(shè)。

1.現(xiàn)金申購中簽率（Lot Winning Rate，LWR）

Rock的“贏者詛咒”假說認(rèn)為，發(fā)行者通過抑價(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?。≒rice-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)行公司通過招股說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，說明發(fā)展前景樂觀，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，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)：

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

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[3]陳柳欽，曾慶久.中國股市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.2006—2007年中國股市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.2006—2007年中國股市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)過高的現(xiàn)象。

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[4]熊潔潔.中國創(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.2006—2007年中國股市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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