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第1篇

［關(guān)鍵詞］新股抑價(jià);隨機(jī)前沿方法;投資者情緒

［中圖分類號(hào)］F832 ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A ［文章編號(hào)］1005-6432（2011）27-0048-04

2009年10月底,我國創(chuàng)業(yè)板正式開市。然而,創(chuàng)業(yè)板股票的發(fā)行價(jià)格顯著高于主板,有著非常明顯的新股抑價(jià)現(xiàn)象。新股抑價(jià)現(xiàn)象是指首日收盤價(jià)顯著高于發(fā)行價(jià)的現(xiàn)象。截至2010年年底,創(chuàng)業(yè)板新股的平均抑價(jià)率已達(dá)50.8%,明顯高于發(fā)達(dá)國家的平均百分之十幾的抑價(jià)率水平。新股抑價(jià)現(xiàn)象使得資金傾向于流入新股市場“打新”,嚴(yán)重破壞了資本市場的資源配置作用。因此,對(duì)創(chuàng)業(yè)板新股抑價(jià)現(xiàn)象進(jìn)行研究并探尋其原因,具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

在新股發(fā)行的整個(gè)過程中,新股價(jià)格同時(shí)受到一級(jí)市場以及二級(jí)市場兩方面的各種因素的影響。此處將學(xué)者們關(guān)于新股抑價(jià)的研究按照分別從一級(jí)市場及二級(jí)市場尋找原因來分為以下兩種類型。

1.1 與一級(jí)市場相關(guān)的學(xué)說

很大一部分學(xué)者認(rèn)為是在一級(jí)市場上發(fā)行者、承銷商和投資者三者之間的信息不對(duì)稱導(dǎo)致了新股抑價(jià)現(xiàn)象。如Baron認(rèn)為,通過新股抑價(jià)獲得的收益是發(fā)行者對(duì)承銷商提供資本市場信息而給予的一種補(bǔ)償;Rock認(rèn)為由于信息不對(duì)稱,劣質(zhì)新股往往被缺乏信息的投資者購入,新股的抑價(jià)是為了使那些缺乏信息的投資者也能在購買新股的過程中獲得收益而給予他們的補(bǔ)償。Benveniste和Spindt認(rèn)為,抑價(jià)是承銷商為了使機(jī)構(gòu)報(bào)價(jià)更接近真實(shí)價(jià)格而支付的代價(jià)。Welch提出,新股抑價(jià)是發(fā)行者向缺乏發(fā)行者信息的投資者傳遞其自身的優(yōu)良資質(zhì)的一種信號(hào)。Carter和Manaster研究表明聲譽(yù)良好的承銷商發(fā)行的新股其抑價(jià)程度較聲譽(yù)一般的承銷商要低,抑價(jià)是為了補(bǔ)償投資者對(duì)聲譽(yù)一般的承銷商的不信任感。

1.2 與二級(jí)市場有關(guān)的學(xué)說

以下學(xué)說認(rèn)為二級(jí)市場上存在的各類原因?qū)е滦鹿梢謨r(jià)。Aggarwal和Rivoli認(rèn)為新股的發(fā)行價(jià)格實(shí)際上沒有受到抑制,由于二級(jí)市場的投機(jī)因素使得投資者將價(jià)格推高而導(dǎo)致抑價(jià)現(xiàn)象。Ruud認(rèn)為新股的首日開盤價(jià)高于發(fā)行價(jià)是承銷商對(duì)新股價(jià)格的支持。陸建軍建立模型證明了投資者的投機(jī)行為導(dǎo)致了新股的高抑價(jià)率。熊虎等在研究中引入行為金融學(xué)行為金融學(xué)指將心理學(xué)，尤其是行為科學(xué)的理論融入到金融學(xué)之中。它從微觀個(gè)體行為以及產(chǎn)生這種行為的心理等動(dòng)因來解釋、研究和預(yù)測金融市場的發(fā)展。相關(guān)觀點(diǎn),認(rèn)為投資者的非理導(dǎo)致了新股抑價(jià)現(xiàn)象。

2 創(chuàng)業(yè)板新股抑價(jià)分析

為了解新股抑價(jià)是發(fā)生在一級(jí)市場還是二級(jí)市場,又或兩個(gè)市場均對(duì)新股發(fā)行過程有所影響,下面將從一、二級(jí)市場兩方面分別考慮其對(duì)新股抑價(jià)的作用機(jī)理。

2.1 一級(jí)市場對(duì)新股價(jià)格的影響

從上述文獻(xiàn)綜述中可以得知,西方學(xué)者對(duì)股票抑價(jià)原因的解釋大多是一級(jí)市場上的發(fā)行價(jià)格被人為壓低；而周孝華等卻認(rèn)為在我國一級(jí)市場上的股票發(fā)行不存在價(jià)格被人為壓低的現(xiàn)象。至于在我國創(chuàng)業(yè)板上情況如何,本文將借鑒隨機(jī)前沿方法對(duì)創(chuàng)業(yè)板股票在一級(jí)市場是否存在人為抑價(jià)進(jìn)行研究。

在隨機(jī)前沿方法應(yīng)用于新股抑價(jià)研究之前,一般使用OLS回歸對(duì)抑價(jià)現(xiàn)象進(jìn)行研究。應(yīng)用OLS進(jìn)行研究時(shí)使用的因變量往往是股票首日收盤價(jià)減去發(fā)行價(jià)的差值。其中使用的發(fā)行價(jià)本身是否已經(jīng)存在人為的抑價(jià)卻無法確切得知,無法在OLS回歸中觀測到。而隨機(jī)前沿方法卻可以解決這一問題。

第一,隨機(jī)前沿分析理論簡述。隨機(jī)前沿分析理論是Aigner,Lovell和Schmidt在分析公司的投入產(chǎn)出效率時(shí)提出,后由HuntMcCool等首次將其應(yīng)用于新股抑價(jià)的分析。其主要方法概括如下：

將一級(jí)市場中對(duì)新股發(fā)行具有影響的各種與發(fā)行公司相關(guān)的因素作為產(chǎn)出隨機(jī)前沿分析的投入,而發(fā)行價(jià)則相當(dāng)于產(chǎn)出。即在一些相關(guān)因素的影響下發(fā)行價(jià)能夠達(dá)到一個(gè)潛在的最大前沿面,即最大值。若多數(shù)股票的發(fā)行價(jià)與其前沿面價(jià)格相比偏低,則說明發(fā)行價(jià)存在人為的抑價(jià)。

與OLS回歸法相比,隨機(jī)前沿方法在OLS回歸方程后加上一個(gè)非對(duì)稱的隨機(jī)項(xiàng),此隨機(jī)項(xiàng)若為統(tǒng)計(jì)顯著,則說明公司投入有一部分是無效率的。此方法應(yīng)用于新股抑價(jià)研究中則可以表示為一級(jí)市場的各種因素導(dǎo)致發(fā)行價(jià)格低于其潛在的最大前沿面,即出現(xiàn)人為的抑價(jià)。

根據(jù)隨機(jī)前沿分析方法的具體回歸方程可表示如①：

yi=αxi+ui-vi①

其中α代表回歸方程的系數(shù)向量,xi代表因素向量。ui是隨機(jī)誤差項(xiàng),服從N～(0,σ2)的正態(tài)分布,而vi則是一個(gè)非負(fù)隨機(jī)量,服從N～|(0,σ2)|的從0截?cái)嗟挠野胝龖B(tài)分布。vi代表了新股定價(jià)的非效率性。

此方程的估計(jì)采用最大似然估計(jì)法。Coelli指出,當(dāng)自變量和因變量均取自然對(duì)數(shù)時(shí),新股的定價(jià)效率EFFi為：

由②③可見,γ的取值介于0和1之間,當(dāng)其值接近1時(shí)表明σu很小可忽略不計(jì),此時(shí)回歸方程的誤差主要由σv決定,而σv正是代表了定價(jià)的非效率性,此時(shí)說明新股定價(jià)中存在人為抑價(jià)；當(dāng)其值接近0時(shí)則表示σv很小可忽略不計(jì),此時(shí)回歸方程的誤差則主要由σu決定,此時(shí)則說明新股定價(jià)中不存在人為抑價(jià)。

于是,檢驗(yàn)是否存在人為抑價(jià)可通過以下假設(shè)檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)：

H0:γ=0；H1:γ>0

通過coelli制作的隨即前沿分析軟件Front4.1可以方便地得出EFFi值和γ值。

第二,隨機(jī)前沿方法的變量選擇。隨機(jī)前沿方法中使用的變量應(yīng)該包含上市公司在進(jìn)入二級(jí)市場交易之前的所有信息,即包括了與公司價(jià)值、公司風(fēng)險(xiǎn)以及當(dāng)時(shí)股市狀態(tài)相關(guān)的因素。為此,本文參照HuntMcCool等的論文進(jìn)行了如下的選擇：

1)公司價(jià)值與其歷史會(huì)計(jì)信息有關(guān),因此選用每股贏利(MGYL)和每股凈資產(chǎn)(JZC)來代表公司的贏利能力和公司規(guī)模。

2)資產(chǎn)負(fù)債率(ZCFZ)是公司負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值,比值較大表示公司負(fù)債程度高,因此此處用作公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的衡量。

3)調(diào)查中小公司所需費(fèi)用會(huì)比較多。中小公司的內(nèi)在價(jià)值偏低,由于承銷費(fèi)用將與公司的內(nèi)在價(jià)值成反比,因此承銷費(fèi)用(CXFY)能反映公司的內(nèi)在價(jià)值。

4)小公司的少量發(fā)行帶有試探的性質(zhì),有經(jīng)驗(yàn)的大公司則會(huì)選擇大量發(fā)行。因此發(fā)行規(guī)模反映了公司的內(nèi)在價(jià)值。發(fā)行規(guī)模可以用發(fā)行前總股本(ZGB)來代替。

5)公司的內(nèi)部人持股比例(NBR)與股票價(jià)值相關(guān)。股票價(jià)值高則內(nèi)部人有加大持股的傾向,因此反映了股票價(jià)值的發(fā)行價(jià)應(yīng)該與內(nèi)部人持股比例成正比。這里,將內(nèi)部人定義為公司的董事、監(jiān)事及高級(jí)管理人員。

6)市盈率(SYL)代表了新股發(fā)行時(shí)整個(gè)市場的形勢,市場形勢往往會(huì)對(duì)發(fā)行人和承銷商產(chǎn)生影響,進(jìn)而影響到新股的發(fā)行定價(jià)。新股的發(fā)行價(jià)格水平往往與市場形勢成正向關(guān)系。由于創(chuàng)業(yè)板創(chuàng)立僅一年多,過往數(shù)據(jù)無法取得,因此這里采用股票發(fā)行前一個(gè)交易日時(shí)深圳交易所所有股票的平均市盈率進(jìn)行代替。

參考HuntMcCool等的做法,本文使用對(duì)數(shù)線性模型如下：

Ln(FXJ)=β0+β1Ln(MGYL)+β2Ln(JZC)+β3Ln(ZCFZ)+β4Ln(CXFY)+β5Ln(ZGB)+β6Ln(NBR)+β7Ln(SYL)+u-v ④

第三,隨機(jī)前沿方法檢驗(yàn)結(jié)果及分析。此處所使用的數(shù)據(jù)包括2009年10月起至2010年12月底止在創(chuàng)業(yè)板上市的153個(gè)股票。將數(shù)據(jù)輸入Coelli制作的隨機(jī)前沿分析軟件Front 4.1,得出結(jié)果如下：

從結(jié)果可以看出,γ的t值很小,并不具有統(tǒng)計(jì)顯著性,無法否認(rèn)γ=0的原假設(shè),即發(fā)行價(jià)格不存在人為的抑價(jià)；而且結(jié)果中EFF即定價(jià)效率的值為99.89%,這個(gè)值相當(dāng)接近100%,即在一級(jí)市場上的股票定價(jià)并不存在人為的抑價(jià)。

2.2 二級(jí)市場對(duì)新股價(jià)格的影響

通過上述分析可以得知,創(chuàng)業(yè)板股票的價(jià)格在一級(jí)市場上沒有受到抑制,新股抑價(jià)現(xiàn)象的產(chǎn)生很可能是受到二級(jí)市場的影響。以下分析將結(jié)合一些行為金融學(xué)的觀點(diǎn)對(duì)二級(jí)市場上的新股抑價(jià)現(xiàn)象進(jìn)行分析。

第一,使用行為金融學(xué)對(duì)二級(jí)市場上抑價(jià)現(xiàn)象的理論分析。在經(jīng)典的證券投資理論中,證券市場上的行為者假定為理性人。實(shí)際上,行為者并不會(huì)使用可獲得的關(guān)于市場的所有信息并在收益與風(fēng)險(xiǎn)之間進(jìn)行理性的取舍,而會(huì)在其判斷決策過程中出現(xiàn)一些偏差,導(dǎo)致非理性結(jié)果的出現(xiàn)。

在我國股市建立初期,政府參與了股票的發(fā)行交易,且股票供應(yīng)量偏少,投資需求卻很大,于是市價(jià)大大高于發(fā)行價(jià),導(dǎo)致新股抑價(jià)現(xiàn)象出現(xiàn)。新股發(fā)行必出現(xiàn)無風(fēng)險(xiǎn)收益遂成為資本市場參與者的最初印象。行為學(xué)研究表明,在人的判斷過程中,最初得到的信息會(huì)產(chǎn)生錨定效應(yīng)從而制約人對(duì)事件的估計(jì)。人們通常以一個(gè)固定初始值對(duì)事件進(jìn)行估計(jì)與調(diào)整。此現(xiàn)象發(fā)生在新股市場則會(huì)這樣：作為初始值的“必定出現(xiàn)無風(fēng)險(xiǎn)收益”錨定人們的印象,使得市價(jià)高于發(fā)行價(jià)的現(xiàn)象繼續(xù)存續(xù)下去。

接下來,繁榮的新股市場使投資者在資本市場上形成了一股樂觀情緒,認(rèn)為購買新股必能得到無風(fēng)險(xiǎn)收益。投資者的情緒互相感染,樂觀情緒使其爭相持有新股而使得新股價(jià)格持續(xù)上升,進(jìn)一步推高了新股價(jià)格。客觀上看,首日收盤價(jià)高于發(fā)行價(jià),出現(xiàn)了新股抑價(jià)現(xiàn)象。

第二,對(duì)二級(jí)市場影響因素的回歸分析及結(jié)果。新股不敗的事實(shí)也出現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)板。為分析創(chuàng)業(yè)板上新股從一級(jí)市場走向二級(jí)市場的過程中出現(xiàn)的抑價(jià)現(xiàn)象是否與投資者情緒或其他因素相關(guān),本文選擇了幾個(gè)具代表性的因素進(jìn)行回歸分析。

下圖為按照時(shí)間順序統(tǒng)計(jì)每月創(chuàng)業(yè)板上市股票的平均抑價(jià)率及發(fā)行數(shù)量。圖中可明顯看出,每月的平均抑價(jià)率與當(dāng)月新股發(fā)行數(shù)量變化趨勢相近。發(fā)行數(shù)量較多時(shí),新股的平均抑價(jià)率較高。而且,抑價(jià)率有隨著股市漲跌發(fā)生變化的傾向。從2009年10月~2010年12月,股市在2010年2月、6月及12月的時(shí)段附近處低迷階段,相應(yīng)平均抑價(jià)率也較低；2009年12月、2010年4月、9月、11月這幾個(gè)股市高漲時(shí)段,相應(yīng)平均抑價(jià)率較高。同時(shí),雖少數(shù)月份例外,發(fā)行數(shù)量的變化也與股市漲跌相關(guān),高漲期的新股發(fā)行數(shù)量較大,反之則偏少。

創(chuàng)業(yè)板抑價(jià)率與發(fā)行數(shù)量變化圖

對(duì)于這種狀況,使用傳統(tǒng)的信息不對(duì)稱理論無法解釋,但使用行為金融學(xué)卻能在一定程度上解釋這個(gè)現(xiàn)象：股市高漲期投資者的樂觀情緒互相感染,出現(xiàn)高估新股價(jià)格的傾向,新股發(fā)行價(jià)與開盤價(jià)之間差距增大,平均抑價(jià)率增高；低迷期間則相反。

(1)變量選擇。

因變量：首發(fā)抑價(jià)率(YJL)：首發(fā)抑價(jià)率=(上市首日開盤價(jià)-首發(fā)價(jià)格)/首發(fā)價(jià)格

自變量：

1)申購中簽率(ZQL)：申購中簽率是一級(jí)市場上投資者的需求量與股票供給量的比值,其值越低則表示投資者需求量越大,進(jìn)而表明了投資者情緒的樂觀程度。

2)上市首日換手率(HSL)：換手率是二級(jí)市場上投資者對(duì)股票需求量的直接表示,換手率越大表明投資者對(duì)股票的需求量越大,同時(shí)也反映出投資者情緒的樂觀程度。

3)上市前七日深市平均市盈率(SYL7)：市盈率直接表現(xiàn)了投資者價(jià)值投資的意愿,當(dāng)市場情緒較為樂觀時(shí),市盈率將偏高。由于創(chuàng)業(yè)板市場創(chuàng)立時(shí)間較短,此處采用了整個(gè)深圳市場而非創(chuàng)業(yè)板市場的平均市盈率。

4)首發(fā)數(shù)量(SFSL)：首發(fā)數(shù)量代表發(fā)行公司的發(fā)行規(guī)模,規(guī)模小的公司相對(duì)大規(guī)模發(fā)行的公司更容易受到炒作,因此首發(fā)數(shù)量可能會(huì)與首發(fā)抑價(jià)成負(fù)相關(guān)關(guān)系。

5)資產(chǎn)負(fù)債率(ZCFZ)：發(fā)行公司的資產(chǎn)負(fù)債率越高則其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大,投資者的需求則越小,抑價(jià)率應(yīng)該與其負(fù)相關(guān)。

6)每股收益(MGSY)：每股收益代表了發(fā)行公司的贏利能力,贏利能力越高則投資者的需求會(huì)更大,因而抑價(jià)率與其成正相關(guān)關(guān)系。

7)公司第一大股東持股比例(DYGD)：這一比例越高則表示股權(quán)結(jié)構(gòu)集中度越強(qiáng)。集中的股權(quán)可能導(dǎo)致其利用公司為其自身利益服務(wù),因此投資者對(duì)股權(quán)過于集中的發(fā)行公司的股票需求較低,抑價(jià)率與公司第一大股東負(fù)持股比例負(fù)相關(guān)。

(2)回歸結(jié)果與分析。根據(jù)上述變量選擇,本文建立如下計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型檢驗(yàn)上述變量對(duì)抑價(jià)率的影響程度,以了解投資者情緒對(duì)創(chuàng)業(yè)板新股抑價(jià)的影響：

YJL=β0+β1(ZQL)+β2(HSL)+β3(SYL)+β4(SFSL)+β5(ZCFZ)+β6(MGSY)+β7(DYGD)+u ⑤

此處使用的數(shù)據(jù)包括從創(chuàng)業(yè)板開市的2009年10月―2010年12月共15個(gè)月中上市的153個(gè)創(chuàng)業(yè)板股票的相關(guān)數(shù)據(jù)。

使用Eviews 3.0軟件對(duì)上述模型進(jìn)行回歸,其結(jié)果如表2：

由結(jié)果可見,回歸方程的R2值為0.55,表示這些因素對(duì)方程有著一定的解釋能力。其中,反映了市場的投資者情緒的兩個(gè)變量,申購中簽率及上市首日換手率均在0.1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著；代表公司發(fā)行規(guī)模的首發(fā)數(shù)量在10%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著；而除去這三個(gè)變量之外的其他變量均統(tǒng)計(jì)不顯著。

經(jīng)過上述分析得知,最為顯著的變量是申購中簽率與上市首日換手率,這兩個(gè)變量均在0.1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著。而上市前七日深市平均市盈率、首發(fā)數(shù)量、資產(chǎn)負(fù)債率、每股收益、公司第一大股東持股比例這些本該與股票的價(jià)值發(fā)現(xiàn)相關(guān)的變量卻無法解釋抑價(jià)率,從一定程度上表明投資者并未看重股票的自身價(jià)值。自從我國出現(xiàn)股票以來,投資新股可以獲得額外收益的現(xiàn)象錨定了投資者的印象；與此同時(shí)只要一投資新股就能獲得額外收益的現(xiàn)象使投資者容易過度自信,更加頻繁地去投資新股,這樣過度自信與錨定效應(yīng)的反復(fù)影響使投資者對(duì)股票出現(xiàn)過度需求,直接表明了股票市場上投資者需求的申購中簽率和上市首日換手率的統(tǒng)計(jì)顯著性顯然會(huì)很高。我國的大部分股票投資者并非抱著價(jià)值投資的想法,而是以投機(jī)為目的進(jìn)入市場,這就很容易地造成新股上市首日的爆炒博傻現(xiàn)象。投資者樂此不疲,形成了一股樂觀情緒。創(chuàng)業(yè)板是一個(gè)在2009年10月創(chuàng)立的面對(duì)高成長性公司的新市場,高成長性必然會(huì)伴隨著高風(fēng)險(xiǎn)性。而投資者也將一直以來對(duì)新股投資的樂觀情緒帶入了創(chuàng)業(yè)板,于是新股抑價(jià)的現(xiàn)象也存在于創(chuàng)業(yè)板甚至更甚于主板的抑價(jià)現(xiàn)象。

3 結(jié) 論

在創(chuàng)業(yè)板市場上,一級(jí)市場上對(duì)股票的定價(jià)并未低估其價(jià)值,抑價(jià)現(xiàn)象的出現(xiàn)主要是由于二級(jí)市場上投資者的樂觀情緒造成。為改善這一現(xiàn)象,投資者應(yīng)該加強(qiáng)學(xué)習(xí),提高自身素質(zhì)與判斷力,變股票投機(jī)為股票投資；而監(jiān)管部門則應(yīng)該加強(qiáng)股票發(fā)行過程的透明度,使投資者不在盲目中選擇跟隨樂觀情緒而加劇新股抑價(jià)現(xiàn)象。

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［11］Tim Coelli.A Guide to FRONTIER Version 4.1:A Computer Program for Stochastic Frontier Production and Cost Function Estimation［G］.CEPA Working Paper,1996.

第2篇

自2009年10月30日起，創(chuàng)業(yè)板市場運(yùn)行已有5年的時(shí)間。上市公司的數(shù)量飛速增加，財(cái)務(wù)指標(biāo)初具規(guī)模。但隨著創(chuàng)業(yè)板市場的不斷發(fā)展壯大，也出現(xiàn)了不少亟待解決的問題。隨著的披露，創(chuàng)業(yè)板上市公司板高成長的光環(huán)已然褪去，財(cái)報(bào)業(yè)績頻頻變臉。2012年4月20日，證監(jiān)會(huì)正式《深圳證券交易所創(chuàng)業(yè)板股票上市規(guī)則（2012年修訂）》。在新的退市制度中，規(guī)定了創(chuàng)業(yè)板上市公司若達(dá)到了其規(guī)定的暫停上市或終止上市標(biāo)準(zhǔn)，將嚴(yán)格執(zhí)行其規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)果就是直接退市。因此，為了使我國創(chuàng)業(yè)板市場持續(xù)和諧成長，并且使廣大投資者的權(quán)益不受到侵害，需要對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司的財(cái)務(wù)狀況做出提前預(yù)測，更需要建立一個(gè)適合我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的，對(duì)其財(cái)務(wù)危機(jī)狀況判別率較高的財(cái)務(wù)預(yù)警模。

二、Cox建模方法簡述

生存分析方法在研究企業(yè)經(jīng)營失敗方面的模型分為三類：非參數(shù)、參數(shù)和半?yún)?shù)模型。半?yún)?shù)模型主要用于不確定生存時(shí)間分布類型的研究樣本。這類方法能夠分析多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)生存時(shí)間的影響情況。Lane，Looney和Wansley（1986），Wheelock和Wlison（2000）以及Balcaen和Ooghe（2004）認(rèn)為研究企業(yè)經(jīng)營失敗的最適模型為半?yún)?shù)Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型。所以本文選用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型，下面就對(duì)Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行詳細(xì)的介紹。

Cox模型是一種用于研究多因素對(duì)生存時(shí)間影響的半?yún)?shù)模型，它不要求樣本的生存時(shí)間服從特定的分布，也可以分析刪失數(shù)據(jù)，這樣就大大降低了運(yùn)用過程的繁瑣性。Cox模型自D.R.Cox于1972年提出以來，從最初應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，現(xiàn)在已擴(kuò)展到了金融、管理等領(lǐng)域。Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型采用的是偏似然函數(shù)對(duì)協(xié)變量進(jìn)行估計(jì)。并且每個(gè)樣本都包含三個(gè)變量time，status和Xi，其中，time表示的是樣本的生存時(shí)間；status表示的是樣本的生存狀態(tài)，status=0表示樣本發(fā)生危機(jī)事件，反之status=1表示樣本未發(fā)生危機(jī)；Xi表示的是與樣本生存時(shí)間和生存狀態(tài)有關(guān)的協(xié)變量。Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型的表達(dá)式為：

H（t，AX）=h0（t）F（AX）

其中，h0（t）為t時(shí)刻的基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)率；X=（x1，x2，x3，…xn）為協(xié)變量，它們可以是定量指標(biāo)，也可以是定性與等級(jí)指標(biāo)；A=（a1，a2，a3，…an）是參數(shù)變量，即各協(xié)變量的回歸系數(shù)。

相應(yīng)的生存函數(shù)表達(dá)式為：

S（t，AX）=S0（t）F（BX）

其中，S0（t）為t時(shí)刻的基準(zhǔn)生存率；X=（x1，x2，x3，…xn）為協(xié)變量，它們可以是定量指標(biāo)，也可以是定性與等級(jí)指標(biāo)；B=（b1，b2，b3，…bn）是參數(shù)變量，即各協(xié)變量的回歸系數(shù)。

三、建模樣本的選取

（一）建模樣本選擇

與本文以虧損集中發(fā)生的2012年至2014年為觀測期，選取2009至2011年上市的創(chuàng)業(yè)板公司為估計(jì)樣本。排除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失企業(yè)10間，觀測期前發(fā)生虧損的企業(yè)一間（當(dāng)升科技），本文估計(jì)樣本內(nèi)含財(cái)務(wù)困境即虧損企業(yè)33間，健康企業(yè)246間。

在主板上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中，通常設(shè)公司被ST當(dāng)年為第T年。被ST發(fā)生時(shí)間通常在公司上一年財(cái)務(wù)報(bào)告披露之后。即第（T-2）年與第（T-1）年發(fā)生兩年連續(xù)虧損，第T年被ST。預(yù)警模型的估計(jì)樣本數(shù)據(jù)通常為第（T-3）年。

本文采用與主板類似的研究方法，設(shè)財(cái)務(wù)困境企業(yè)出現(xiàn)虧損當(dāng)年為第T年，本文基于困境企業(yè)的第（T-1）年及健康企業(yè)的2013年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型估計(jì)，數(shù)據(jù)來源為國泰安數(shù)據(jù)庫。生存時(shí)間為公司上市至首次發(fā)生虧損年份。Cox回歸模型不要求樣本數(shù)目的匹配性，因此，本文估計(jì)樣本容量為279。

四、指標(biāo)的選取與處理

（一）財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)的初選

財(cái)務(wù)危機(jī)產(chǎn)生的本質(zhì)原因有所差別。本文在企業(yè)償債能力、經(jīng)營能力、盈利能力、成長能力、比率結(jié)構(gòu)五個(gè)方面選取了具有代表性的二十九個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，具體見表2。

（二）財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)的顯著性檢驗(yàn)

在前文初選的二十九個(gè)指標(biāo)上，首先?ρ?本數(shù)據(jù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，只有通過顯著性檢驗(yàn)的財(cái)務(wù)指標(biāo)才能進(jìn)入下一步檢驗(yàn)。本文采用Mann-Whitney U獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)方法，分析兩類獨(dú)立樣本提前1年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量。

結(jié)果顯示，在0.05的顯著性水平下，現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)增長率、流動(dòng)資產(chǎn)比率、顯著性比率、流動(dòng)負(fù)債比率五項(xiàng)指標(biāo)無法通過顯著性檢驗(yàn)，其余25個(gè)指標(biāo)進(jìn)入下一步檢驗(yàn)。

（三）財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)的相關(guān)性檢驗(yàn)

共線性是影響Cox回歸模型精度與預(yù)測水平的主要因素。對(duì)上述通過顯著性檢驗(yàn)的25個(gè)指標(biāo)進(jìn)行皮爾遜相關(guān)性檢驗(yàn)，得到相關(guān)性矩陣（附表1）。以65%為分界點(diǎn)，剔除相關(guān)性較強(qiáng)的部分指標(biāo)，包括流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)凈利潤率、資本保值增值率，其余18個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)入Cox回歸模型構(gòu)建。

五、模型構(gòu)建

（一）Cox模型回歸

將前文通過顯著性檢驗(yàn)與相關(guān)性檢驗(yàn)的19個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行Cox模型回歸，選擇能防止遺漏有預(yù)測能力變量的向后：LR逐步回歸法。采取嚴(yán)進(jìn)寬出的原則，設(shè)定步進(jìn)概率為進(jìn)入：0.05與刪除：0.10。回歸結(jié)果見表。

模型回歸結(jié)果顯示，經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量/負(fù)債總額X5、存貨周轉(zhuǎn)率X7、存貨與收入比X8、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X13、資產(chǎn)報(bào)酬率X14、營業(yè)毛利率X18、營業(yè)利潤率X19、留存收益資產(chǎn)比X27八個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)與公司陷入財(cái)務(wù)困境的可能性相關(guān)。將估計(jì)結(jié)果代入，可得危險(xiǎn)率模型：

h（t，X（t））=h0（t）exp（-2.801X5-0.299X8-3.151X13-16.423 X14-6.954X18+1.157X19-5.274X27）

其中，h0（t）為危險(xiǎn)率模型的基準(zhǔn)死亡函數(shù)。

（二）生存函數(shù)估計(jì)

上文中，通過顯著性檢驗(yàn)與共線性檢驗(yàn)的模型在Cox回歸中，顯示出良好的回歸結(jié)果及各財(cái)務(wù)指標(biāo)的偏相關(guān)系數(shù)。然而，要想最終得到更為精確的危險(xiǎn)率模型，本文仍需對(duì)上文所得模型中的基準(zhǔn)死亡函數(shù)h0（t）進(jìn)行進(jìn)一步估計(jì)。

危險(xiǎn)率率模型中的基準(zhǔn)死亡函數(shù)取決于累計(jì)死亡率隨生存時(shí)間變化的分布模式。首先，本文通過生存分析中Kaplan-Meier分析，得到估計(jì)樣本的生存表如表5。生存表內(nèi)包含生存時(shí)間數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)累積死亡率。

在基準(zhǔn)死亡率分布未知時(shí)，通常會(huì)假設(shè)死亡率符合某種具體分布，進(jìn)行進(jìn)一步擬合估計(jì)。在以往針對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)Cox模型預(yù)警的研究中，學(xué)者一般事先假設(shè)基準(zhǔn)死亡率滿足線性分布、S分布、Logistic分布等分布。因此，本文綜合考慮以往常見的此三種分布，分別設(shè)定生存時(shí)間與上表累積死亡率為自變量與因變量，用曲線估計(jì)方式同時(shí)用線性分布、S分布與Logistic分布擬合，考察三種分布擬合效果，結(jié)果見表6。

擬合結(jié)果顯示，S分布擬合效果最佳，R-square為93.8%，三種分布中擬合效果最佳。因此，本文假設(shè)基準(zhǔn)死亡率符合S分布。本文轉(zhuǎn)化公式后用線性回歸模型擬合，可得基準(zhǔn)死亡函數(shù)：

h0（t）=exp（-5.618297）*（t^2.127813）

將基準(zhǔn)死亡函數(shù)代入原死亡率函數(shù)中，可得：

h（t，X（t））=h0（t）exp（-2.801X5-0.299X8-3.151X13-16.423 X14-6.954X18+1.157X19-5.274X27）

（三）預(yù)測能力檢驗(yàn)

財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)警模型中，預(yù)測能力的檢驗(yàn)頗顯重要，能在一定程度上顯示該模型實(shí)踐效果的有效性。一般而言，模型的檢驗(yàn)需同時(shí)在樣本內(nèi)和樣本外進(jìn)行。但考慮到創(chuàng)業(yè)板危機(jī)公司數(shù)目的有限性，為同時(shí)保證樣本估計(jì)與預(yù)測檢驗(yàn)的樣本容量足夠大，本文在樣本內(nèi)隨機(jī)抽取12家困境企業(yè)與12家健康企業(yè)用于預(yù)測能力檢驗(yàn)。以0.5為判定點(diǎn)，獲得模型精度檢驗(yàn)結(jié)果如表7。

由預(yù)測結(jié)果與實(shí)際情形對(duì)比，本文發(fā)現(xiàn)，由前文回歸所得模型在創(chuàng)業(yè)板財(cái)務(wù)預(yù)警效果較高。預(yù)測困境準(zhǔn)確率為91.67%，預(yù)測健康的準(zhǔn)確率為83.33%。

表7 樣本內(nèi)檢驗(yàn)結(jié)果

雖然在創(chuàng)業(yè)板歷史偏短與危機(jī)公司偏少的限制性下，本文暫時(shí)無法獲得樣本外檢驗(yàn)效果，但從樣本內(nèi)檢驗(yàn)結(jié)果看來，本文認(rèn)為，該模型具有較好的預(yù)?y能力。

六、研究不足

本文在取得一定的研究成果的同時(shí)，仍存在著一些缺陷，還有進(jìn)一步改進(jìn)的空間。本文的研究不足主要有以下三方面：

（一）指標(biāo)選取

本文所選取的指標(biāo)均為財(cái)務(wù)指標(biāo)，對(duì)于非財(cái)務(wù)指標(biāo)的影響不能充分體現(xiàn)。而一個(gè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況，很多時(shí)候又會(huì)受到非財(cái)務(wù)狀況的影響，甚至這種影響會(huì)是決定性的。

（二）樣本容量

創(chuàng)業(yè)板畢竟從開始運(yùn)行到現(xiàn)在只有短短的6年時(shí)間，時(shí)間跨度相對(duì)較小，而財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程，這就需要利用企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)以前年度的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的建立，所以本文選取了樣本企業(yè)T-1年的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。其中虧損企業(yè)33間，健康企業(yè)246間，樣本量相對(duì)較少，造成了只能進(jìn)行樣本內(nèi)檢驗(yàn)的困境，并且可能會(huì)對(duì)模型的預(yù)測效果造成一定的影響。

第3篇

內(nèi)容摘要:隨著我國創(chuàng)業(yè)板市場的開通,至今已經(jīng)有幾十家公司在其上市,且都以高成長性著稱,在首次新股發(fā)行時(shí),其抑價(jià)及相關(guān)方面等具有別于其他市場的特征。本文結(jié)合創(chuàng)業(yè)板IPO的抑價(jià)率、市盈率、中簽率、發(fā)行價(jià)、每股收益、發(fā)行規(guī)模等方面,對(duì)其進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)性描述與比較,從理論和實(shí)證分析了創(chuàng)業(yè)板IPO抑價(jià)及其影響因素。

關(guān)鍵詞:創(chuàng)業(yè)板市場 首次公開發(fā)行 抑價(jià)率 市盈率 發(fā)行價(jià)

首次公開發(fā)行股票(IPO)是指企業(yè)通過證券交易所首次公開向投資者發(fā)行股票并上市,以期募集用于企業(yè)發(fā)展資金的過程。IPO抑價(jià),是指股票首次公開發(fā)行時(shí)定價(jià)過低,而在股票首日上市交易時(shí)價(jià)格較高,投資者認(rèn)購新股能夠獲得超額報(bào)酬的一種現(xiàn)象。1963年美國證券交易委員會(huì)(SEC)在一份研究報(bào)告中首次提出IPO抑價(jià)問題,隨后不少美國學(xué)者進(jìn)行了該方面的研究,Logue(1973)和Ibboston(1975)分別利用美國證券市場20世紀(jì)60年代的資料進(jìn)行了實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)新股發(fā)行價(jià)格比上市第一天收盤價(jià)格低,當(dāng)時(shí)因不明其理由以“謎”稱之。

我國A股抑價(jià)問題研究簡述

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)我國證券市場IPO的抑價(jià)研究大多始于上世紀(jì)90年代后期,得出了不少有用的結(jié)論。

王化成通過研究中國A股IPO發(fā)行市盈率與抑價(jià)率的關(guān)系發(fā)現(xiàn)(王化成,2006),中國IPO公司發(fā)行市盈率與首日抑價(jià)率具有相同的變動(dòng)趨勢,即發(fā)行市盈率越高,IPO抑價(jià)率越大。張人驥、朱海平等學(xué)者(1999)通過對(duì)1997-1998年初在上海證券交易所上市的72家IPO公司進(jìn)行了研究,得出規(guī)模因素與發(fā)行價(jià)呈負(fù)相關(guān)性,公司規(guī)模越大,發(fā)行價(jià)越低;以及公司盈利能力、管理水平、財(cái)務(wù)狀況等因素與發(fā)行價(jià)正相關(guān)等結(jié)論。

胡繼之、馮巍、呂一凡(2002)對(duì)1993年初至1998年底的IPO進(jìn)行了實(shí)證研究,結(jié)果表明:發(fā)行抑價(jià)與發(fā)行的流通股數(shù)量成反比關(guān)系,小盤股的發(fā)行抑價(jià)高于大盤股;不同行業(yè)之間新股發(fā)行抑價(jià)存在差異,發(fā)展前景較好的電子信息與通訊類股票發(fā)行抑價(jià)明顯高于平均水平;除此之外還得出了新股發(fā)行與上市的時(shí)間間隔以及二級(jí)市場股指水平都有關(guān)系的結(jié)論。

鄒健(2003)對(duì)實(shí)行核準(zhǔn)制后1999-2002年的IPO抑價(jià)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)中國的IPO抑價(jià)率遠(yuǎn)高于其他市場,發(fā)行定價(jià)方式、發(fā)行價(jià)格、發(fā)行時(shí)機(jī)、發(fā)行和上市間隔、承銷商排名、立即可流通比例、職工股比例、發(fā)行規(guī)模等是影響深市IPO抑價(jià)率的主要因素,在諸多財(cái)務(wù)指標(biāo)中,只有上市前一年的每股收益顯著地影響著IPO抑價(jià)率。

金曉斌、吳淑琨、陳代云(2004)研究發(fā)現(xiàn)IPO上市5日的平均抑價(jià)率與公司業(yè)績?nèi)狈y(tǒng)計(jì)上的顯著關(guān)系,主要受企業(yè)規(guī)模、發(fā)行比例、中簽率等因素的影響。金池和Carol Padgett(2002)研究認(rèn)為中國A股IPO高抑價(jià)與較高的超額認(rèn)購率和較多的散戶群體有關(guān),回歸結(jié)果顯示信息不對(duì)稱理論對(duì)中國IPO抑價(jià)問題有較好的解釋力,而信號(hào)顯示理論不適用。

王莉(2002)對(duì)1998年初至2000年底的IPO抑價(jià)進(jìn)行了實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)深滬兩市新股的平均抑價(jià)率都在130%以上,最高達(dá)到173.36%,而且其程度沒有下降的趨勢。還發(fā)現(xiàn)兩個(gè)市場的新股抑價(jià)程度均可以用信息不對(duì)稱假說來解釋,在用于解釋的變量中,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(gè)變量在描述假說中的不確定性是顯著有效的。

王(2009)結(jié)合我國中小板市場的特點(diǎn),選擇了二級(jí)市場的中簽率、首日換手率、募集資金量等9個(gè)影響IPO抑價(jià)的因素進(jìn)行實(shí)證性研究,發(fā)現(xiàn)我國中小企業(yè)板IPO也存在相對(duì)嚴(yán)重的抑價(jià)現(xiàn)象,其中發(fā)行前一年凈資產(chǎn)收益率和中簽率與中小板IPO抑價(jià)率正相關(guān),且影響顯著,即公司發(fā)行前一年凈資產(chǎn)收益率越高,越能提高投資者的預(yù)期,增強(qiáng)投資者投資的信心;募集資金量與中小板IPO抑價(jià)率負(fù)相關(guān),影響明顯,呈現(xiàn)小公司現(xiàn)象。

上述學(xué)者對(duì)我國新股發(fā)行的抑價(jià)情況進(jìn)行了分析,但對(duì)抑價(jià)研究的樣本選擇和成因分析則各不相同,認(rèn)為解釋IPO抑價(jià)的理論和影響抑價(jià)的影響因素也有差別。幾乎所有學(xué)者都認(rèn)為我國證券市場存在很高程度的IPO抑價(jià)現(xiàn)象,說明我國仍屬于新興的證券市場,投機(jī)氣氛比較濃厚,但從整體看我國IPO抑價(jià)率處于不斷下降的趨勢(王化成,2006)。

隨著2009年10月30日首批28只創(chuàng)業(yè)板股票正式開始交易,籌備十年之久的創(chuàng)業(yè)板市場終于瓜熟蒂落成功登陸深圳證券交易所。盡管主板、中小板和創(chuàng)業(yè)板市場都是我國多層次資本市場的重要組成部分,但由于服務(wù)對(duì)象不同,各層次市場在發(fā)行標(biāo)準(zhǔn)、制度設(shè)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)特征、估值水平等方面都有所區(qū)別,創(chuàng)業(yè)板主要面向尚處于成長期的創(chuàng)業(yè)企業(yè),重點(diǎn)支持自主創(chuàng)新企業(yè)。因而分批在創(chuàng)業(yè)板上市的公司IPO抑價(jià)及其影響因素也會(huì)具有一定特色,本文將對(duì)該方面著手研究。

樣本的選取與模型設(shè)定

本文收集了創(chuàng)業(yè)板開板到至2010年2月9日為止共上市的50家公司的基本資料。按照其他學(xué)者研究IPO抑價(jià)影響因素實(shí)證研究的慣例,本文選取了每只股票的發(fā)行價(jià)格、上市首日收盤價(jià)、首日換手率、發(fā)行規(guī)模、募集資金凈額、發(fā)行市盈率、上網(wǎng)定價(jià)中簽率、發(fā)行前一年的每股收益和資產(chǎn)負(fù)債率、實(shí)際流通股占總股本的比例、發(fā)行日和首日收盤的市場指數(shù)等數(shù)據(jù)。本文實(shí)證分析中所采用的數(shù)據(jù)主要來源于巨靈信息終端數(shù)據(jù)庫以及招商證券全能版并經(jīng)筆者計(jì)算整理而成,采用的分析軟件為EViews 5.0。限于篇幅,原始數(shù)據(jù)不做單列。

(一)創(chuàng)業(yè)板的IPO抑價(jià)率統(tǒng)計(jì)性描述及比較分析

本文首要研究IPO抑價(jià)率UPR,就要測定IPO抑價(jià)程度對(duì)比,國外學(xué)術(shù)界的定義大體一致,區(qū)別僅在于抑價(jià)率時(shí)間長短的選取上。其中多數(shù)學(xué)者以新股上市后首日收盤價(jià)與其一級(jí)市場發(fā)行價(jià)之間的差別來定義發(fā)行抑價(jià)率,本文也采取該方法定義:UPRi=Pi1/Pi0-1

其中,UPRi為第i種股票的IPO抑價(jià)率,Pi1是第i種股票IPO上市首日的收盤價(jià);Pi0是第i種股票IPO的發(fā)行價(jià)。表1是我國在創(chuàng)業(yè)板首批上市的28家公司、后續(xù)上市的22家公司以及總體共50家公司跟2009年在深、滬主板、中小企業(yè)板的IPO抑價(jià)情況表。

從表1可以看出,在創(chuàng)業(yè)板首批上市的28家公司的IPO抑價(jià)率比后續(xù)幾批上市的22家公司的IPO抑價(jià)率,無論是均值、最大值、最小值和中位數(shù)都要高許多;所有在創(chuàng)業(yè)板上市的50家公司IPO抑價(jià)均值比同時(shí)期在中小板上市的55家以及在主板上市的6家公司IPO抑價(jià)均值要高一些,當(dāng)然是由于首批上市的28家公司的IPO抑價(jià)率較高所致。

(二)創(chuàng)業(yè)板市場上首批和后續(xù)IPO相關(guān)指標(biāo)均值比較

從表2可以看出,在創(chuàng)業(yè)板首批上市的28家公司(簡稱前者)與后續(xù)幾批上市的共22家公司(簡稱后者),兩者上市前一年每股收益相當(dāng),而IPO市盈率、募集資金凈額、發(fā)行價(jià)、資產(chǎn)負(fù)債率前者均值都比后者均值低許多;而網(wǎng)上定價(jià)中簽率、首日換手率前者均值都比后者均值大。

(三)模型設(shè)定

除表2中所列指標(biāo)外,本文選取的以深圳綜合A指表示的市場指數(shù),因?yàn)樵趧?chuàng)業(yè)板公司新股發(fā)行與上市都是采取批量化,不像主板和中小企業(yè)板IPO公司那樣,每次上市一般是一家或者少量幾家。目前已經(jīng)在創(chuàng)業(yè)板上市的50家公司,分了4批進(jìn)行,同一批次上市的公司其發(fā)行、上市時(shí)間以及市場指數(shù)相同,而50家上市的時(shí)間相差不久,其市場指數(shù)相差也較小,因此市場指數(shù)和發(fā)行與上市間隔不是影響創(chuàng)業(yè)板公司IPO抑價(jià)率的主要因素。而在創(chuàng)業(yè)板上市的公司其實(shí)際流通股占總股本的比例,基本上都在0.2左右,因而也不是影響創(chuàng)業(yè)板IPO抑價(jià)率的主要因素。

在對(duì)我國創(chuàng)業(yè)板IPO抑價(jià)率與影響因素進(jìn)行回歸分析之前,將以上所選的所有因素進(jìn)行相關(guān)性分析,就兩者之間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn),初步了解各個(gè)變量對(duì)抑價(jià)率的影響,發(fā)現(xiàn)有些指標(biāo)包括每股收益、市盈率、資產(chǎn)負(fù)債率、深圳綜合指數(shù)和發(fā)行與上市間隔與IPO抑價(jià)率相關(guān)性較弱,結(jié)合理論上的分析,將其剔出,不納入回歸模型。

因?yàn)槲覈鴦?chuàng)業(yè)板IPO抑價(jià)在理論上可能存在多方面的原因,本文將采用回歸分析的方法,運(yùn)用橫截面數(shù)據(jù)建立如下多元線性回歸模型:

UPR=β1+β2ER+β3PE+β4IP+β5LN(TC)+β6LN(NF)+μ

其中:β1為常數(shù)項(xiàng),ER為首日換手率,PE為發(fā)行是攤薄的市盈率,IP為發(fā)行價(jià),LN(TC)為總股本的對(duì)數(shù),LN(NF)為募集資金凈額的對(duì)數(shù)指標(biāo)(因?yàn)槟技Y金凈額較大,為了消除其對(duì)模型的影響,對(duì)其取對(duì)數(shù)),β2、β3、β4、β5、β6分別為他們各自的系數(shù);μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

將剩余的相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)經(jīng)過散點(diǎn)圖分析,并利用Eviews對(duì)樣本進(jìn)行OLS估計(jì),根據(jù)回歸分析結(jié)果整理如表3所示。

模型結(jié)果分析以及經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)

由回歸結(jié)果可知,系數(shù)R2=0.751830,表示模型擬合程度較高,誤差較小;調(diào)整以后的R2=0.723629,表明在因變量的變化中較大部分是由自變量的變化引起的。回歸方程的顯著性檢驗(yàn):F=26.65953,F統(tǒng)計(jì)量較大:Prob (F-statistic)=0.000000很小,故方程的顯著性檢驗(yàn)通過。

在回歸模型中,β1為常數(shù)項(xiàng),無經(jīng)濟(jì)意義,且不顯著性;β2=2.199459,代表首日換手率與抑價(jià)率呈正相關(guān)關(guān)系,具有99%的高顯著性;β3= -0.291351,代表發(fā)行時(shí)市盈率與抑價(jià)率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,即市盈率越高,則抑價(jià)率越低,較顯著。β4=

1.165998,代表發(fā)行價(jià)跟抑價(jià)率成正比,即發(fā)行價(jià)越高,抑價(jià)率越高,基本符合預(yù)期,較顯著。β5=71.59242,代表總股本的對(duì)數(shù)與抑價(jià)率呈正相關(guān)關(guān)系,即總股本越大,公司規(guī)模越大,其抑價(jià)率越高,且具有99%的高顯著性;β6=-71.86212,代表籌集資金凈額的對(duì)數(shù)與抑價(jià)率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,即發(fā)行時(shí)籌集的資金越多,其抑價(jià)率越低,符合理論預(yù)期,且具有99%的顯著性。

結(jié)論

創(chuàng)業(yè)板IPO存在一定的抑價(jià)現(xiàn)象,其抑價(jià)率均值74.23682%,要高于同時(shí)期在中小板的IPO均值65.7161%和主板的IPO均值61.7390%;而且首批上市和后續(xù)上市的抑價(jià)率均值差別較大,首批的抑價(jià)率均值為106.1780%,而后續(xù)的僅僅為33.5139%,其他指標(biāo)如發(fā)行市盈率、發(fā)行價(jià)等相差也較大,這跟首批在創(chuàng)業(yè)板上市的公司是經(jīng)過多方競爭而勝出的實(shí)力較好的公司,承載了投資者很多厚望有關(guān);創(chuàng)業(yè)板IPO的首日換手率與抑價(jià)率呈正相關(guān)關(guān)系,而且具有顯著性,表明換手率越高,投資者越熱衷于該新股,其抑價(jià)率越高,符合預(yù)期;發(fā)行價(jià)跟抑價(jià)率成正相關(guān)關(guān)系,發(fā)行時(shí)市盈率與抑價(jià)率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,基本顯著,這與創(chuàng)業(yè)板首批上市的IPO抑價(jià)率高,但市盈率卻比后續(xù)的IPO市盈率低的現(xiàn)象相符,但跟前期一些學(xué)者研究得出的結(jié)論有些不一樣;募集資金凈額與抑價(jià)率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,且影響明顯,符合理論預(yù)期,而在創(chuàng)業(yè)板上市的公司相對(duì)主板和中小企業(yè)板上市的公司,其募集的資金相對(duì)最少,呈現(xiàn)小公司現(xiàn)象,這也是解釋創(chuàng)業(yè)板IPO抑價(jià)率比中小企業(yè)板和主板相對(duì)較高的原因之一,而總股本對(duì)數(shù)跟抑價(jià)率呈正相關(guān)關(guān)系,有點(diǎn)不符合理論預(yù)期,也許跟首批上市的IPO總股本較大而抑價(jià)率較高有關(guān);創(chuàng)業(yè)板IPO的發(fā)行時(shí)流通股占總股本的比例、發(fā)行前一年的每股收益和資產(chǎn)負(fù)債率各公司都相對(duì)比較平均,而創(chuàng)業(yè)板是批量發(fā)行和上市的,而且不同上市批次時(shí)間相距較近,因此流通股占總股本的比例、發(fā)行前一年的每股收益、資產(chǎn)負(fù)債率、大盤指數(shù)以及漲跌率和發(fā)行與上市間隔都不是影響創(chuàng)業(yè)板IPO抑價(jià)率的主要因素。

結(jié)論

總之,創(chuàng)業(yè)板于2009年10月30日才正式開始交易,開板時(shí)間尚短,公司樣本數(shù)量也較少,數(shù)據(jù)與模型的說服力還有待考證。在創(chuàng)業(yè)板進(jìn)行IPO其抑價(jià)與影響因素有跟主板和中小板相近與特色的地方,西方的一些抑價(jià)理論也并不能完全解釋我國創(chuàng)業(yè)板抑價(jià)現(xiàn)象。我國創(chuàng)業(yè)板市場作為新生事物還有許多需要完善和改進(jìn)的地方,其較高的IPO抑價(jià)伴隨一些非理性和低效率的因素,也具有較高風(fēng)險(xiǎn),應(yīng)該逐步解決這些問題,推動(dòng)IPO抑價(jià)的理性回歸,逐步發(fā)展完善我國創(chuàng)業(yè)板市場。

參考文獻(xiàn):

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