熱心網友
對1997年至2001年前期A股市場IPO定價影響因素的統計分析表明，股票發行數量、市場波動影響、行業特征及反映公司財務狀況和經營成果的一系列指標在承銷商定價程序中具有較為重要的影響。 盡管市場的結構性變動和熱點轉換使不同時期的IPO定價行為存在偏差，導致目前的多元線性回歸模型尚未達到完全實用化的階段，但這些研究已對券商定價程序進行了較為逼近的模擬，并為后續的模型完善工作打下了堅實的基礎。 一、概述 IPO價格又稱新股發行價格，是指獲準發行股票上市的公司與其承銷商共同確定的將股票公開發售給特定或非特定投資者的價格。在這一價格的確定程序中，相關的影響因素包括公司帳面價值、經營業績、發展前景、股票發行數量、行業特點及市場波動狀況等，而這些因素的量化過程會隨著定價者選用方法的不同而出現很大差別。 IPO定價是國際金融界公認的最具迷惑性的難題之一，因為最成功的IPO定價就是發行人能夠以投資者可容忍的最高價格順利發行，而發行失敗或以過低價格發行則意味著定價的失敗。在這一過程中，包括投資者的價格接受底線在內的很多因素甚至超出了發行人本身及承銷商的控制范圍，因此，一個超脫、客觀的IPO價格實際上是不存在的。較為常見的情況是，出于風險規避的考慮，承銷商往往不會把其獲得的所有信息融入IPO定價程序中。Michelle Lowry和G。 William Schwert（2001）的研究表明，美國證券市場IPO業務中平均約15％的首日回報率揭示了相對于二級市場價格而言，IPO定價中存在著傾向于低估的系統性偏差。 由于證券市場發育尚不成熟，我國的IPO定價程序中主觀因素影響的成分更大，定價確定的科學性、規范性較歐美國家相對成熟的市場要遠為遜色，而在定價方法的運用上也存在著不少問題。曾經應用過的協商定價法、競價確定法等方法由于缺陷過于明顯已遭棄用，而由于客觀環境的限制，國外的凈資產倍率法及現金流量折現法等在我國證券市場應用的可行度也較低，因此，多年來國內承銷商實際上一直使用市盈率法對新發行股票進行定價。 市盈率（P/E）是所有財務比率中用得最多、也是最常被誤用的，其簡單明了的優點使其在從相對價值判斷和IPO定價等一系列應用中都成為一種十分具有吸引力的選擇。在IPO定價程序中，市盈率定價法還能夠較為準確地迎合市場的趨勢，體現不同公司股票價格之間的比價效應并作為公司一些特征（包括風險與成長性）的代表。然而，既然“真實”的IPO價格并不存在，那么也沒有理由認為市盈率定價法是絕對正確的，它充其量只是一種應用較為普遍的定價方法。 我國券商廣泛使用市盈率定價法的一個主要原因是可以避免在估價前對公司風險、業績增長率和股利支付率等因素作出的一系列假設，而這些假設都是理論上更為先進的現金流量貼現法所不得不提出的。然而，由于市盈率法的最終決定因素與現金流量貼現模型中的決定變量是相同的，因此這一理由并不正確。對于承銷商來說，使用市盈率定價法在某種意義上可能是一種逃避對公司風險、增長率和股利支付預期作出明確假設的選擇。另外，在我國這類新興市場中，所有股票的二級市場交易價格都或多或少存在著偏高的系統誤差。因此，市盈率定價法中使用的行業平均市盈率同樣會導致估價的系統錯誤。市場遲早會對過高的市盈率作出修正，而如果這種修正過程是短促猛烈的話，不走運的承銷商可能將會為錯誤應用市盈率定價法而付出代價。 在研究我國A股市場的定價程序時，我們發現：相對于尋找精確的定價方法而言，詳盡分析影響承銷商作出定價決策的各種因素可能更有意義一些。因為隨著市場結構及政策環境的變化，定價的具體程序和方法是可以不斷修正的，而決定公司內在價值及其市場表現的一些重要因素卻仍然可以產生影響。在這一思路的指導下，我們的研究逐漸傾向于盡可能模擬承銷商在IPO定價決策時所考慮的各種因素，將主觀色彩濃重的IPO定價程序進行數量化的再現復合，并期望以此來提高未來承銷商定價行為的規范性和科學性。 二、IPO定價影響因素的多元線性分析 （一）變量假設 我們將承銷商在IPO定價程序中可能考慮的各種因素分為兩類，即外部因素和公司內部因素。它們的組合及其影響直接導致了IPO價格的確定。 所謂外部因素是指與企業正常經營狀態相對獨立的、不直接反映其內生持續盈利能力 但卻影響承銷商IPO定價判斷的各種情況，它們包括國民經濟運行狀況、市場利率水平、突發性事件、行業宏觀政策導向、產品市場預期、同業競爭情況、市場波動情況、股票發行規模以及承銷商自身實力等等。這些因素可能會以不確定的、非線性的方式對承銷商的定價過程發生作用，而且在特定的定價行為中，上述信息對IPO價格的最終形成主要起著經驗性的非量化影響；公司內部因素是指反映在IPO價格中的直接體現公司素質和增長前景的各種要素的總和，包括承銷商對其經營效率、獲利能力、管理狀況、資本結構等各種內部情況的評估結論。與外部因素不同之處在于，這些內部因素對于IPO定價主要可能起著較為確定的、線性的量化影響。 在模擬外部因素時，我們考慮到一些外部影響的量化難度而進行了相應的簡化或剔除。最終，我們假設承銷商的IPO定價程序主要受到以下四方面因素的直接影響：（1）市場波動情況；（2）股票發行數量；（3）行業特性；（4）承銷商等級指數。 對因素（1），我們使用了上證指數的相對波動率指標來模擬整個市場的中短期波動情況。考慮到在實際發行程序中，IPO定價的最終確定時間一般是在正式發行日的兩周之前，因此我們采用發行前兩周的市場波動率組合S1來模擬市場氣氛的研判環境。其計算公式為： F/An=Ft/Fn(n=3,5,7,9,11,13,15) 其中，F/An代表相對于上證指數第n周移動平均收盤點位的市場波動率； Ft為特定股票發行日兩周前的上證指數收盤點位； Fn為特定股票發行日兩周前的上證指數n周移動平均收盤點位 。 對于因素（3），我們使用了最新頒布的上市公司行業分類指引。由于兩個交易所公布的上市公司行業分類結果詳細程度不同，因此我們以深交所較為概括的分類標準來對樣本公司所屬的行業進行判別。 在因素（4）即承銷商自身實力方面，我們考慮到美國的IPO市場中等級較高的投資銀行所承銷的IPO股票定價傾向于高出平均水平（Michelle Lowry＆G。 William Schwert，2001），因此，國內承銷商的實力差別可能也會對其作出的IPO定價決策有所影響。在考慮多重指標之后，我們大致把1997－2000年樣本期間內的主承銷商進行了等級排名，共分為1、2、3、4個檔次。其中，檔次越靠前的承銷商實力也越強。 在公司內部因素方面，我們考慮到市盈率指標所反映的公司基本面情況較為有限，而要試圖對公司的內在價值運用現金流量貼現方法作出判斷又會令主觀因素的干擾加大。因此，為了全面反映特定公司的基本面素質，我們運用了71個財務指標來模擬公司的償債能力、贏利能力、資產周轉能力、管理效率等各個方面的情況。這些財務指標的原始數據均來自于樣本公司招股說明書及上市公告書中最近一個會計年度的資產負債表和收益表。盡管現金流量信息非常重要，但在權責發生制的框架下，資產負債表和收益表仍然可以完整地代表特定企業的財務狀況和經營成果。鑒于報表編制基礎的沖突，我們在選取財務數據時沒有納入現金流量信息。 另外，近年來我國證券市場的政策環境變化較大，經驗數據表明：市場的IPO定價從趨勢上看，有突然間受到某種沖擊而整體增加的跡象，而不是逐漸的增加；而從實際的市場情況來看，定價增加可能是因為受到一級市場市場化的政策的影響，從而表現出的不理性行為導致。基于上述兩個原因，我們沒有在后續的分析過程中引入時間變量。 （二）樣本選取 在剔除了財務數據有誤的約200只股票之后，我們在1997年初到2001年3月為止的區間內選取了328只IPO股票。鑒于這些樣本所跨的期間過長，可能會掩蓋某些市場結構變動所造成的影響，我們分別就這328只股票和2000年以后發行上市的94只股票的數據進行分析，并進行了相應結果的對比。下面對于檢驗過程的描述主要是以2000年以后的IPO股票樣本為對象的。 （三）檢驗過程 （1）數據性質的檢驗 我們試圖從81個變量中尋找到對新股價格有效的解釋變量。如果這些變量高度相關，必然會導致回歸方程中自變量相互削弱各自對y的邊際影響，而出現回歸方程整體顯著，但各個變量都不顯著的現象，也就是多重共線性的現象。另外，在眾多的數據中如果存在奇異值，將嚴重地歪曲變量與自變量之間的關系，使回歸方程不能很好地描述一般情況下變量與自變量之間的關系。因此，在發現奇異值時，應將其刪除以使回歸方程得到較好的效果。 我們通過標準化誤差和標準化預測值的散點圖檢驗數據是否存在奇異值的一般規則是：如果存在數據點明顯超出 標準化誤差值區間，則可以認為該數據是奇異值。根據結果看，幾乎所有的值都在 標準化誤差值區間內，有兩個點遠離該區間，顯見這兩個值是奇異值，將嚴重影響到回歸方程的質量，應該剔除。這兩個點對應的個體是新力藥業（0153）和平高電氣（600312）。 （2）多重共線性的檢驗 我們通過相關系數矩陣觀察各指標之間的相關程度，從而判斷各指標間是否存在高度的相關性。從相關系數矩陣可以看到，在擬選用的指標中，變量之間普遍存在著高度相關的現象，比如F/A7與F/A9之間的相關系數為0。977794、主營收入/有形資產與總資產周轉率之間的相關系數高達0。998043等等。所以，這些變量不能同時進入回歸方程，在進行回歸之前必須對數據進行處理以消除多重共線性的影響。 （3）數據處理 從上述數據性質的檢驗中，我們發現數據存在奇異值、存在多重共線性的現象。對于奇異值我們將其從數據中剔除，而對于多重共線性的問題我們采用主成分分析法進行處理。 擬選用的指標可以分為兩類，即外部指標（行業類別、市場波動指數、承銷商等級、發行量系數）和反映公司內部因素的財務指標類聚，并分別對這兩類指標進行主成分分析。 （4）用多元統計分析中的主成分分析法進行數據簡化 由于存在多重共線性的現象，也就是說各變量之間相互關聯，所反映的信息很大程度上也是重復的，所以我們完全可以用少數一些變量來反映大部分的信息。主成分分析作為多元統計分析技術的一個分支，其主要目的就是濃縮數據，就是研究如何以最少的信息丟失把眾多的觀測變量濃縮為少數幾個因子。這幾個因子不僅保留了原始指標中的主要信息，而且彼此之間不相關，很好地避免了出現多重共線性的問題。 （5）從財務指標中提取公因子。 第一步，提取公因子，并進行因子旋轉。 這一處理的結果發現：特征值（Total項）大于1的因子共13個，這13個因子的累計解釋方差占到總方差的91。33864％，也即這13個因子代表了原來所有71財務指標所表達的信息量的91％左右，代表了絕大多數的信息。而變量數由71個減少到13個，以最小的信息丟失量，極大地簡化了數據。在之后的回歸分析中，我們將用這13個共因子替代原來的71個財務指標進行回歸。通過主成分法得到的公因子是完全不相關的，即相關系數為0，用它們進行回歸分析就不會出現多重共線性問題。 另外，因子旋轉后并沒有改變這13個因子的累計解釋方差占到總方差的比例，旋轉前后該比例均為91。33864％，只是在各個因子之間的分配比例有所變化。 第二步，計算因子得分。 實際上因子得分是通過原始變量的線性組合得到，原始變量前的系數就是因子載荷矩陣中的因子載荷。 （6）從市場指數波動指標中提取公因子 利用上表中的因子載荷矩陣計算因子得分S1 S1=0。823232×(F/A3)＋A＋0。895644×(F/A15) （7）用虛擬變量處理行業數據 對于樣本所含的94只新股，共涉及19個不同行業，我們引入虛擬變量進行處理。我們用18個虛擬變量di（i=1,2A 18 ）來反映行業分布對新股定價的影響。 （8）回歸分析 在剔除奇異值、運用主成分分析法濃縮數據并同時處理了多重共線性的問題之后，我們即可進行最后的回歸分析。下面是我們通過采用主成分法得到的財務指標的公因子、市場指標的公因子及發行量系數、行業類別的虛擬變量、券商等級等因素對被解釋變量（即IPO價格）進行逐步回歸所選出的最優回歸方程。 Price=14。27727－1。71038×發行量系數－0。41778×S1＋6。70326×d11＋3。861002×d15－3。06603×d17＋1。132558×F1＋0。579465×F3＋0。863128×F4＋0。67048×F6＋0。422713×F8－0。6338×F12 其中R2=0。68 （9）最終結果分析： 在財務指標的公因子中，對新股價格有顯著影響只有F1、F3、F4、F6、F8、F12、這六個因子，其余因子對新股價格影響甚小，不予考慮。除此之外，市場波動指標的公因子S1對新股價格的影響也是顯著的，S1也進入了回歸方程。發行量對新股價格的影響同樣不能忽視。在反映行業分布的18個虛擬變量中d11、d15和d17進入了方程，它們所對應行業為行業C99（其他制造業），行業G（信息技術業）和行業K（社會服務業），這說明在2000年以來，屬于這三個行業的上市公司在進行新股定價時，行業分布對其股票定價有顯著影響。其中，行業C99和行業G對新股定價是正向的影響，而行業K對新股定價的影響則是反向的。 上述的Tolerance和VIF兩個指標為多重共線性的檢查指標。可以看到，所有變量的Tolerance均大于0。1，VIF均小于10，因此不存在多重共線性的問題。 另外，檢驗數據表明，在5％的顯著性水平下，各系數的t值與方程的F值全部通過檢驗，新股定價模型擬合效果非常好。 作為對比，我們對1997年至2001年初的328只IPO股票數據進行了類似分析，檢驗結果與上述結論較為相近（檢驗通過變量完全一致），但回歸方程中的自變量系數有一些差別，而樣本的擬合度也較差一些，這表明較長期間的IPO定價因素影響可能會隨著結構性的市場變動而發生變化。另外，從行業分布角度看，在這一期間對股票定價有顯著影響的行業也變成行業C99，行業F（交通運輸、倉儲業）和行業L（傳播與文化產業）。其中，行業C99和行業L對新股定價是正向的影響，而行業F對新股定價的影響則是反向的。這說明市場熱點會隨著一些環境因素的變化而轉移。 三、分析及結論 通過對上述模型的結構分析，我們可以發現： （1）股票發行規模對IPO定價具有反向修正作用。換言之，IPO發行的股票數量越多，承銷商為了控制發行風險，越傾向于調低IPO的發行價格。這與市場經驗是相符合的。 （2）與許多市場人士的看法相反，市場波動因素對IPO定價并沒有助漲助跌的影響，新股發行定價相對于中短期市場波動而言呈現出一定的惰性。具體來說，當市場明顯上漲時，承銷商可能出于某種預期（例如市場平均市盈率過高而存在修正風險、新股在二級市場的吸引力不如其他熱點股票等）而相對降低IPO股票的定價水平；反之，反是。因此，IPO定價相對于市場的波動方向而言，表現出一定的時滯。 （3）行業特征的分析表明，市場熱點差異會使某些行業上市公司的IPO定價水平明顯高于其他公司，但大多數行業的特征因素在定價程序中影響并不顯著。 （4）主成分分析過程中的替代分析表明，IPO定價程序中的公司基本面因素并不能簡單地用幾個指標來表達（即使是與主成分高度相關的重要原始指標），而是和各方面的因素都有聯系，是很復雜的一個過程。我們曾經采用加權分值較大的部分財務指標來代替總體，但均未能通過檢驗。這一事實也從側面說明：市盈率定價法主要考慮公司盈利水平的出發點是存在很大缺陷的。 （5）我國市場仍然屬于賣方市場，承銷商實力與所承銷的IPO股票定價之間相關性不大。分析表明，在IPO定價過程中，國泰君安、南方、海通、廣發等實力雄厚的大券商并不比其他中小券商體現出明顯優勢。 （6）在決定公司內在素質方面的因素中，資產盈利能力、短期償債能力、凈資產收益水平、資產結構狀況、盈利構成狀況和現實債務償付狀況等六大因素（分別對應回歸方程中的F1、F3、F4、F6、F8和F12）是最為重要的，它們也基本體現了企業的綜合狀況。在IPO定價過程中，企業的上述方面實際上都得到了不同程度的考慮，盡管承銷商將它們融入IPO價格時可能是不自覺的。 。
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對1997年至2001年前期A股市場IPO定價影響因素的統計分析表明，股票發行數量、市場波動影響、行業特征及反映公司財務狀況和經營成果的一系列指標在承銷商定價程序中具有較為重要的影響。 盡管市場的結構性變動和熱點轉換使不同時期的IPO定價行為存在偏差，導致目前的多元線性回歸模型尚未達到完全實用化的階段，但這些研究已對券商定價程序進行了較為逼近的模擬，并為后續的模型完善工作打下了堅實的基礎。 一、概述 IPO價格又稱新股發行價格，是指獲準發行股票上市的公司與其承銷商共同確定的將股票公開發售給特定或非特定投資者的價格。在這一價格的確定程序中，相關的影響因素包括公司帳面價值、經營業績、發展前景、股票發行數量、行業特點及市場波動狀況等，而這些因素的量化過程會隨著定價者選用方法的不同而出現很大差別。 IPO定價是國際金融界公認的最具迷惑性的難題之一，因為最成功的IPO定價就是發行人能夠以投資者可容忍的最高價格順利發行，而發行失敗或以過低價格發行則意味著定價的失敗。在這一過程中，包括投資者的價格接受底線在內的很多因素甚至超出了發行人本身及承銷商的控制范圍，因此，一個超脫、客觀的IPO價格實際上是不存在的。較為常見的情況是，出于風險規避的考慮，承銷商往往不會把其獲得的所有信息融入IPO定價程序中。Michelle Lowry和G。 William Schwert（2001）的研究表明，美國證券市場IPO業務中平均約15％的首日回報率揭示了相對于二級市場價格而言，IPO定價中存在著傾向于低估的系統性偏差。 由于證券市場發育尚不成熟，我國的IPO定價程序中主觀因素影響的成分更大，定價確定的科學性、規范性較歐美國家相對成熟的市場要遠為遜色，而在定價方法的運用上也存在著不少問題。曾經應用過的協商定價法、競價確定法等方法由于缺陷過于明顯已遭棄用，而由于客觀環境的限制，國外的凈資產倍率法及現金流量折現法等在我國證券市場應用的可行度也較低，因此，多年來國內承銷商實際上一直使用市盈率法對新發行股票進行定價。 。
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對1997年至2001年前期A股市場IPO定價影響因素的統計分析表明，股票發行數量、市場波動影響、行業特征及反映公司財務狀況和經營成果的一系列指標在承銷商定價程序中具有較為重要的影響。 盡管市場的結構性變動和熱點轉換使不同時期的IPO定價行為存在偏差，導致目前的多元線性回歸模型尚未達到完全實用化的階段，但這些研究已對券商定價程序進行了較為逼近的模擬，并為后續的模型完善工作打下了堅實的基礎。 一、概述 IPO價格又稱新股發行價格，是指獲準發行股票上市的公司與其承銷商共同確定的將股票公開發售給特定或非特定投資者的價格。在這一價格的確定程序中，相關的影響因素包括公司帳面價值、經營業績、發展前景、股票發行數量、行業特點及市場波動狀況等，而這些因素的量化過程會隨著定價者選用方法的不同而出現很大差別。 IPO定價是國際金融界公認的最具迷惑性的難題之一，因為最成功的IPO定價就是發行人能夠以投資者可容忍的最高價格順利發行，而發行失敗或以過低價格發行則意味著定價的失敗。在這一過程中，包括投資者的價格接受底線在內的很多因素甚至超出了發行人本身及承銷商的控制范圍，因此，一個超脫、客觀的IPO價格實際上是不存在的。較為常見的情況是，出于風險規避的考慮，承銷商往往不會把其獲得的所有信息融入IPO定價程序中。Michelle Lowry和G。 William Schwert（2001）的研究表明，美國證券市場IPO業務中平均約15％的首日回報率揭示了相對于二級市場價格而言，IPO定價中存在著傾向于低估的系統性偏差。 由于證券市場發育尚不成熟，我國的IPO定價程序中主觀因素影響的成分更大，定價確定的科學性、規范性較歐美國家相對成熟的市場要遠為遜色，而在定價方法的運用上也存在著不少問題。曾經應用過的協商定價法、競價確定法等方法由于缺陷過于明顯已遭棄用，而由于客觀環境的限制，國外的凈資產倍率法及現金流量折現法等在我國證券市場應用的可行度也較低，因此，多年來國內承銷商實際上一直使用市盈率法對新發行股票進行定價。 市盈率（P/E）是所有財務比率中用得最多、也是最常被誤用的，其簡單明了的優點使其在從相對價值判斷和IPO定價等一系列應用中都成為一種十分具有吸引力的選擇。在IPO定價程序中，市盈率定價法還能夠較為準確地迎合市場的趨勢，體現不同公司股票價格之間的比價效應并作為公司一些特征（包括風險與成長性）的代表。然而，既然“真實”的IPO價格并不存在，那么也沒有理由認為市盈率定價法是絕對正確的，它充其量只是一種應用較為普遍的定價方法。 我國券商廣泛使用市盈率定價法的一個主要原因是可以避免在估價前對公司風險、業績增長率和股利支付率等因素作出的一系列假設，而這些假設都是理論上更為先進的現金流量貼現法所不得不提出的。然而，由于市盈率法的最終決定因素與現金流量貼現模型中的決定變量是相同的，因此這一理由并不正確。對于承銷商來說，使用市盈率定價法在某種意義上可能是一種逃避對公司風險、增長率和股利支付預期作出明確假設的選擇。另外，在我國這類新興市場中，所有股票的二級市場交易價格都或多或少存在著偏高的系統誤差。因此，市盈率定價法中使用的行業平均市盈率同樣會導致估價的系統錯誤。市場遲早會對過高的市盈率作出修正，而如果這種修正過程是短促猛烈的話，不走運的承銷商可能將會為錯誤應用市盈率定價法而付出代價。 在研究我國A股市場的定價程序時，我們發現：相對于尋找精確的定價方法而言，詳盡分析影響承銷商作出定價決策的各種因素可能更有意義一些。因為隨著市場結構及政策環境的變化，定價的具體程序和方法是可以不斷修正的，而決定公司內在價值及其市場表現的一些重要因素卻仍然可以產生影響。在這一思路的指導下，我們的研究逐漸傾向于盡可能模擬承銷商在IPO定價決策時所考慮的各種因素，將主觀色彩濃重的IPO定價程序進行數量化的再現復合，并期望以此來提高未來承銷商定價行為的規范性和科學性。 二、IPO定價影響因素的多元線性分析 （一）變量假設 我們將承銷商在IPO定價程序中可能考慮的各種因素分為兩類，即外部因素和公司內部因素。它們的組合及其影響直接導致了IPO價格的確定。 所謂外部因素是指與企業正常經營狀態相對獨立的、不直接反映其內生持續盈利能力 但卻影響承銷商IPO定價判斷的各種情況，它們包括國民經濟運行狀況、市場利率水平、突發性事件、行業宏觀政策導向、產品市場預期、同業競爭情況、市場波動情況、股票發行規模以及承銷商自身實力等等。這些因素可能會以不確定的、非線性的方式對承銷商的定價過程發生作用，而且在特定的定價行為中，上述信息對IPO價格的最終形成主要起著經驗性的非量化影響；公司內部因素是指反映在IPO價格中的直接體現公司素質和增長前景的各種要素的總和，包括承銷商對其經營效率、獲利能力、管理狀況、資本結構等各種內部情況的評估結論。與外部因素不同之處在于，這些內部因素對于IPO定價主要可能起著較為確定的、線性的量化影響。 在模擬外部因素時，我們考慮到一些外部影響的量化難度而進行了相應的簡化或剔除。最終，我們假設承銷商的IPO定價程序主要受到以下四方面因素的直接影響：（1）市場波動情況；（2）股票發行數量；（3）行業特性；（4）承銷商等級指數。 對因素（1），我們使用了上證指數的相對波動率指標來模擬整個市場的中短期波動情況。考慮到在實際發行程序中，IPO定價的最終確定時間一般是在正式發行日的兩周之前，因此我們采用發行前兩周的市場波動率組合S1來模擬市場氣氛的研判環境。其計算公式為： F/An=Ft/Fn(n=3,5,7,9,11,13,15) 其中，F/An代表相對于上證指數第n周移動平均收盤點位的市場波動率； Ft為特定股票發行日兩周前的上證指數收盤點位； Fn為特定股票發行日兩周前的上證指數n周移動平均收盤點位 。 對于因素（3），我們使用了最新頒布的上市公司行業分類指引。由于兩個交易所公布的上市公司行業分類結果詳細程度不同，因此我們以深交所較為概括的分類標準來對樣本公司所屬的行業進行判別。 在因素（4）即承銷商自身實力方面，我們考慮到美國的IPO市場中等級較高的投資銀行所承銷的IPO股票定價傾向于高出平均水平（Michelle Lowry＆G。 William Schwert，2001），因此，國內承銷商的實力差別可能也會對其作出的IPO定價決策有所影響。在考慮多重指標之后，我們大致把1997－2000年樣本期間內的主承銷商進行了等級排名，共分為1、2、3、4個檔次。其中，檔次越靠前的承銷商實力也越強。 在公司內部因素方面，我們考慮到市盈率指標所反映的公司基本面情況較為有限，而要試圖對公司的內在價值運用現金流量貼現方法作出判斷又會令主觀因素的干擾加大。因此，為了全面反映特定公司的基本面素質，我們運用了71個財務指標來模擬公司的償債能力、贏利能力、資產周轉能力、管理效率等各個方面的情況。這些財務指標的原始數據均來自于樣本公司招股說明書及上市公告書中最近一個會計年度的資產負債表和收益表。盡管現金流量信息非常重要，但在權責發生制的框架下，資產負債表和收益表仍然可以完整地代表特定企業的財務狀況和經營成果。鑒于報表編制基礎的沖突，我們在選取財務數據時沒有納入現金流量信息。 另外，近年來我國證券市場的政策環境變化較大，經驗數據表明：市場的IPO定價從趨勢上看，有突然間受到某種沖擊而整體增加的跡象，而不是逐漸的增加；而從實際的市場情況來看，定價增加可能是因為受到一級市場市場化的政策的影響，從而表現出的不理性行為導致。基于上述兩個原因，我們沒有在后續的分析過程中引入時間變量。 （二）樣本選取 在剔除了財務數據有誤的約200只股票之后，我們在1997年初到2001年3月為止的區間內選取了328只IPO股票。鑒于這些樣本所跨的期間過長，可能會掩蓋某些市場結構變動所造成的影響，我們分別就這328只股票和2000年以后發行上市的94只股票的數據進行分析，并進行了相應結果的對比。下面對于檢驗過程的描述主要是以2000年以后的IPO股票樣本為對象的。 （三）檢驗過程 （1）數據性質的檢驗 我們試圖從81個變量中尋找到對新股價格有效的解釋變量。如果這些變量高度相關，必然會導致回歸方程中自變量相互削弱各自對y的邊際影響，而出現回歸方程整體顯著，但各個變量都不顯著的現象，也就是多重共線性的現象。另外，在眾多的數據中如果存在奇異值，將嚴重地歪曲變量與自變量之間的關系，使回歸方程不能很好地描述一般情況下變量與自變量之間的關系。因此，在發現奇異值時，應將其刪除以使回歸方程得到較好的效果。 我們通過標準化誤差和標準化預測值的散點圖檢驗數據是否存在奇異值的一般規則是：如果存在數據點明顯超出 標準化誤差值區間，則可以認為該數據是奇異值。根據結果看，幾乎所有的值都在 標準化誤差值區間內，有兩個點遠離該區間，顯見這兩個值是奇異值，將嚴重影響到回歸方程的質量，應該剔除。這兩個點對應的個體是新力藥業（0153）和平高電氣（600312）。 （2）多重共線性的檢驗 我們通過相關系數矩陣觀察各指標之間的相關程度，從而判斷各指標間是否存在高度的相關性。從相關系數矩陣可以看到，在擬選用的指標中，變量之間普遍存在著高度相關的現象，比如F/A7與F/A9之間的相關系數為0。977794、主營收入/有形資產與總資產周轉率之間的相關系數高達0。998043等等。所以，這些變量不能同時進入回歸方程，在進行回歸之前必須對數據進行處理以消除多重共線性的影響。 （3）數據處理 從上述數據性質的檢驗中，我們發現數據存在奇異值、存在多重共線性的現象。對于奇異值我們將其從數據中剔除，而對于多重共線性的問題我們采用主成分分析法進行處理。 擬選用的指標可以分為兩類，即外部指標（行業類別、市場波動指數、承銷商等級、發行量系數）和反映公司內部因素的財務指標類聚，并分別對這兩類指標進行主成分分析。 （4）用多元統計分析中的主成分分析法進行數據簡化 由于存在多重共線性的現象，也就是說各變量之間相互關聯，所反映的信息很大程度上也是重復的，所以我們完全可以用少數一些變量來反映大部分的信息。主成分分析作為多元統計分析技術的一個分支，其主要目的就是濃縮數據，就是研究如何以最少的信息丟失把眾多的觀測變量濃縮為少數幾個因子。這幾個因子不僅保留了原始指標中的主要信息，而且彼此之間不相關，很好地避免了出現多重共線性的問題。 （5）從財務指標中提取公因子。 第一步，提取公因子，并進行因子旋轉。 這一處理的結果發現：特征值（Total項）大于1的因子共13個，這13個因子的累計解釋方差占到總方差的91。33864％，也即這13個因子代表了原來所有71財務指標所表達的信息量的91％左右，代表了絕大多數的信息。而變量數由71個減少到13個，以最小的信息丟失量，極大地簡化了數據。在之后的回歸分析中，我們將用這13個共因子替代原來的71個財務指標進行回歸。通過主成分法得到的公因子是完全不相關的，即相關系數為0，用它們進行回歸分析就不會出現多重共線性問題。 另外，因子旋轉后并沒有改變這13個因子的累計解釋方差占到總方差的比例，旋轉前后該比例均為91。33864％，只是在各個因子之間的分配比例有所變化。 第二步，計算因子得分。 實際上因子得分是通過原始變量的線性組合得到，原始變量前的系數就是因子載荷矩陣中的因子載荷。 （6）從市場指數波動指標中提取公因子 利用上表中的因子載荷矩陣計算因子得分S1 S1=0。823232×(F/A3)＋A＋0。895644×(F/A15) （7）用虛擬變量處理行業數據 對于樣本所含的94只新股，共涉及19個不同行業，我們引入虛擬變量進行處理。我們用18個虛擬變量di（i=1,2A 18 ）來反映行業分布對新股定價的影響。 （8）回歸分析 在剔除奇異值、運用主成分分析法濃縮數據并同時處理了多重共線性的問題之后，我們即可進行最后的回歸分析。下面是我們通過采用主成分法得到的財務指標的公因子、市場指標的公因子及發行量系數、行業類別的虛擬變量、券商等級等因素對被解釋變量（即IPO價格）進行逐步回歸所選出的最優回歸方程。 Price=14。27727－1。71038×發行量系數－0。41778×S1＋6。70326×d11＋3。861002×d15－3。06603×d17＋1。132558×F1＋0。579465×F3＋0。863128×F4＋0。67048×F6＋0。422713×F8－0。6338×F12 其中R2=0。68 （9）最終結果分析： 在財務指標的公因子中，對新股價格有顯著影響只有F1、F3、F4、F6、F8、F12、這六個因子，其余因子對新股價格影響甚小，不予考慮。除此之外，市場波動指標的公因子S1對新股價格的影響也是顯著的，S1也進入了回歸方程。發行量對新股價格的影響同樣不能忽視。在反映行業分布的18個虛擬變量中d11、d15和d17進入了方程，它們所對應行業為行業C99（其他制造業），行業G（信息技術業）和行業K（社會服務業），這說明在2000年以來，屬于這三個行業的上市公司在進行新股定價時，行業分布對其股票定價有顯著影響。其中，行業C99和行業G對新股定價是正向的影響，而行業K對新股定價的影響則是反向的。 上述的Tolerance和VIF兩個指標為多重共線性的檢查指標。可以看到，所有變量的Tolerance均大于0。1，VIF均小于10，因此不存在多重共線性的問題。 另外，檢驗數據表明，在5％的顯著性水平下，各系數的t值與方程的F值全部通過檢驗，新股定價模型擬合效果非常好。 作為對比，我們對1997年至2001年初的328只IPO股票數據進行了類似分析，檢驗結果與上述結論較為相近（檢驗通過變量完全一致），但回歸方程中的自變量系數有一些差別，而樣本的擬合度也較差一些，這表明較長期間的IPO定價因素影響可能會隨著結構性的市場變動而發生變化。另外，從行業分布角度看，在這一期間對股票定價有顯著影響的行業也變成行業C99，行業F（交通運輸、倉儲業）和行業L（傳播與文化產業）。其中，行業C99和行業L對新股定價是正向的影響，而行業F對新股定價的影響則是反向的。這說明市場熱點會隨著一些環境因素的變化而轉移。 三、分析及結論 通過對上述模型的結構分析，我們可以發現： （1）股票發行規模對IPO定價具有反向修正作用。換言之，IPO發行的股票數量越多，承銷商為了控制發行風險，越傾向于調低IPO的發行價格。這與市場經驗是相符合的。 （2）與許多市場人士的看法相反，市場波動因素對IPO定價并沒有助漲助跌的影響，新股發行定價相對于中短期市場波動而言呈現出一定的惰性。具體來說，當市場明顯上漲時，承銷商可能出于某種預期（例如市場平均市盈率過高而存在修正風險、新股在二級市場的吸引力不如其他熱點股票等）而相對降低IPO股票的定價水平；反之，反是。因此，IPO定價相對于市場的波動方向而言，表現出一定的時滯。 （3）行業特征的分析表明，市場熱點差異會使某些行業上市公司的IPO定價水平明顯高于其他公司，但大多數行業的特征因素在定價程序中影響并不顯著。 （4）主成分分析過程中的替代分析表明，IPO定價程序中的公司基本面因素并不能簡單地用幾個指標來表達（即使是與主成分高度相關的重要原始指標），而是和各方面的因素都有聯系，是很復雜的一個過程。我們曾經采用加權分值較大的部分財務指標來代替總體，但均未能通過檢驗。這一事實也從側面說明：市盈率定價法主要考慮公司盈利水平的出發點是存在很大缺陷的。 （5）我國市場仍然屬于賣方市場，承銷商實力與所承銷的IPO股票定價之間相關性不大。分析表明，在IPO定價過程中，國泰君安、南方、海通、廣發等實力雄厚的大券商并不比其他中小券商體現出明顯優勢。 （6）在決定公司內在素質方面的因素中，資產盈利能力、短期償債能力、凈資產收益水平、資產結構狀況、盈利構成狀況和現實債務償付狀況等六大因素（分別對應回歸方程中的F1、F3、F4、F6、F8和F12）是最為重要的，它們也基本體現了企業的綜合狀況。在IPO定價過程中，企業的上述方面實際上都得到了不同程度的考慮，盡管承銷商將它們融入IPO價格時可能是不自覺的。 。
熱心網友
對1997年至2001年前期A股市場IPO定價影響因素的統計分析表明，股票發行數量、市場波動影響、行業特征及反映公司財務狀況和經營成果的一系列指標在承銷商定價程序中具有較為重要的影響。 盡管市場的結構性變動和熱點轉換使不同時期的IPO定價行為存在偏差，導致目前的多元線性回歸模型尚未達到完全實用化的階段，但這些研究已對券商定價程序進行了較為逼近的模擬，并為后續的模型完善工作打下了堅實的基礎。 一、概述 IPO價格又稱新股發行價格，是指獲準發行股票上市的公司與其承銷商共同確定的將股票公開發售給特定或非特定投資者的價格。在這一價格的確定程序中，相關的影響因素包括公司帳面價值、經營業績、發展前景、股票發行數量、行業特點及市場波動狀況等，而這些因素的量化過程會隨著定價者選用方法的不同而出現很大差別。 IPO定價是國際金融界公認的最具迷惑性的難題之一，因為最成功的IPO定價就是發行人能夠以投資者可容忍的最高價格順利發行，而發行失敗或以過低價格發行則意味著定價的失敗。在這一過程中，包括投資者的價格接受底線在內的很多因素甚至超出了發行人本身及承銷商的控制范圍，因此，一個超脫、客觀的IPO價格實際上是不存在的。較為常見的情況是，出于風險規避的考慮，承銷商往往不會把其獲得的所有信息融入IPO定價程序中。Michelle Lowry和G。 William Schwert（2001）的研究表明，美國證券市場IPO業務中平均約15％的首日回報率揭示了相對于二級市場價格而言，IPO定價中存在著傾向于低估的系統性偏差。 由于證券市場發育尚不成熟，我國的IPO定價程序中主觀因素影響的成分更大，定價確定的科學性、規范性較歐美國家相對成熟的市場要遠為遜色，而在定價方法的運用上也存在著不少問題。曾經應用過的協商定價法、競價確定法等方法由于缺陷過于明顯已遭棄用，而由于客觀環境的限制，國外的凈資產倍率法及現金流量折現法等在我國證券市場應用的可行度也較低，因此，多年來國內承銷商實際上一直使用市盈率法對新發行股票進行定價。 市盈率（P/E）是所有財務比率中用得最多、也是最常被誤用的，其簡單明了的優點使其在從相對價值判斷和IPO定價等一系列應用中都成為一種十分具有吸引力的選擇。在IPO定價程序中，市盈率定價法還能夠較為準確地迎合市場的趨勢，體現不同公司股票價格之間的比價效應并作為公司一些特征（包括風險與成長性）的代表。然而，既然“真實”的IPO價格并不存在，那么也沒有理由認為市盈率定價法是絕對正確的，它充其量只是一種應用較為普遍的定價方法。 我國券商廣泛使用市盈率定價法的一個主要原因是可以避免在估價前對公司風險、業績增長率和股利支付率等因素作出的一系列假設，而這些假設都是理論上更為先進的現金流量貼現法所不得不提出的。然而，由于市盈率法的最終決定因素與現金流量貼現模型中的決定變量是相同的，因此這一理由并不正確。對于承銷商來說，使用市盈率定價法在某種意義上可能是一種逃避對公司風險、增長率和股利支付預期作出明確假設的選擇。另外，在我國這類新興市場中，所有股票的二級市場交易價格都或多或少存在著偏高的系統誤差。因此，市盈率定價法中使用的行業平均市盈率同樣會導致估價的系統錯誤。市場遲早會對過高的市盈率作出修正，而如果這種修正過程是短促猛烈的話，不走運的承銷商可能將會為錯誤應用市盈率定價法而付出代價。 在研究我國A股市場的定價程序時，我們發現：相對于尋找精確的定價方法而言，詳盡分析影響承銷商作出定價決策的各種因素可能更有意義一些。因為隨著市場結構及政策環境的變化，定價的具體程序和方法是可以不斷修正的，而決定公司內在價值及其市場表現的一些重要因素卻仍然可以產生影響。在這一思路的指導下，我們的研究逐漸傾向于盡可能模擬承銷商在IPO定價決策時所考慮的各種因素，將主觀色彩濃重的IPO定價程序進行數量化的再現復合，并期望以此來提高未來承銷商定價行為的規范性和科學性。 二、IPO定價影響因素的多元線性分析 （一）變量假設 我們將承銷商在IPO定價程序中可能考慮的各種因素分為兩類，即外部因素和公司內部因素。它們的組合及其影響直接導致了IPO價格的確定。 所謂外部因素是指與企業正常經營狀態相對獨立的、不直接反映其內生持續盈利能力 但卻影響承銷商IPO定價判斷的各種情況，它們包括國民經濟運行狀況、市場利率水平、突發性事件、行業宏觀政策導向、產品市場預期、同業競爭情況、市場波動情況、股票發行規模以及承銷商自身實力等等。這些因素可能會以不確定的、非線性的方式對承銷商的定價過程發生作用，而且在特定的定價行為中，上述信息對IPO價格的最終形成主要起著經驗性的非量化影響；公司內部因素是指反映在IPO價格中的直接體現公司素質和增長前景的各種要素的總和，包括承銷商對其經營效率、獲利能力、管理狀況、資本結構等各種內部情況的評估結論。與外部因素不同之處在于，這些內部因素對于IPO定價主要可能起著較為確定的、線性的量化影響。 在模擬外部因素時，我們考慮到一些外部影響的量化難度而進行了相應的簡化或剔除。最終，我們假設承銷商的IPO定價程序主要受到以下四方面因素的直接影響：（1）市場波動情況；（2）股票發行數量；（3）行業特性；（4）承銷商等級指數。 對因素（1），我們使用了上證指數的相對波動率指標來模擬整個市場的中短期波動情況。考慮到在實際發行程序中，IPO定價的最終確定時間一般是在正式發行日的兩周之前，因此我們采用發行前兩周的市場波動率組合S1來模擬市場氣氛的研判環境。其計算公式為： F/An=Ft/Fn(n=3,5,7,9,11,13,15) 其中，F/An代表相對于上證指數第n周移動平均收盤點位的市場波動率； Ft為特定股票發行日兩周前的上證指數收盤點位； Fn為特定股票發行日兩周前的上證指數n周移動平均收盤點位 。 對于因素（3），我們使用了最新頒布的上市公司行業分類指引。由于兩個交易所公布的上市公司行業分類結果詳細程度不同，因此我們以深交所較為概括的分類標準來對樣本公司所屬的行業進行判別。 在因素（4）即承銷商自身實力方面，我們考慮到美國的IPO市場中等級較高的投資銀行所承銷的IPO股票定價傾向于高出平均水平（Michelle Lowry＆G。 William Schwert，2001），因此，國內承銷商的實力差別可能也會對其作出的IPO定價決策有所影響。在考慮多重指標之后，我們大致把1997－2000年樣本期間內的主承銷商進行了等級排名，共分為1、2、3、4個檔次。其中，檔次越靠前的承銷商實力也越強。 在公司內部因素方面，我們考慮到市盈率指標所反映的公司基本面情況較為有限，而要試圖對公司的內在價值運用現金流量貼現方法作出判斷又會令主觀因素的干擾加大。因此，為了全面反映特定公司的基本面素質，我們運用了71個財務指標來模擬公司的償債能力、贏利能力、資產周轉能力、管理效率等各個方面的情況。這些財務指標的原始數據均來自于樣本公司招股說明書及上市公告書中最近一個會計年度的資產負債表和收益表。盡管現金流量信息非常重要，但在權責發生制的框架下，資產負債表和收益表仍然可以完整地代表特定企業的財務狀況和經營成果。鑒于報表編制基礎的沖突，我們在選取財務數據時沒有納入現金流量信息。 另外，近年來我國證券市場的政策環境變化較大，經驗數據表明：市場的IPO定價從趨勢上看，有突然間受到某種沖擊而整體增加的跡象，而不是逐漸的增加；而從實際的市場情況來看，定價增加可能是因為受到一級市場市場化的政策的影響，從而表現出的不理性行為導致。基于上述兩個原因，我們沒有在后續的分析過程中引入時間變量。 （二）樣本選取 在剔除了財務數據有誤的約200只股票之后，我們在1997年初到2001年3月為止的區間內選取了328只IPO股票。鑒于這些樣本所跨的期間過長，可能會掩蓋某些市場結構變動所造成的影響，我們分別就這328只股票和2000年以后發行上市的94只股票的數據進行分析，并進行了相應結果的對比。下面對于檢驗過程的描述主要是以2000年以后的IPO股票樣本為對象的。 （三）檢驗過程 （1）數據性質的檢驗 我們試圖從81個變量中尋找到對新股價格有效的解釋變量。如果這些變量高度相關，必然會導致回歸方程中自變量相互削弱各自對y的邊際影響，而出現回歸方程整體顯著，但各個變量都不顯著的現象，也就是多重共線性的現象。另外，在眾多的數據中如果存在奇異值，將嚴重地歪曲變量與自變量之間的關系，使回歸方程不能很好地描述一般情況下變量與自變量之間的關系。因此，在發現奇異值時，應將其刪除以使回歸方程得到較好的效果。 我們通過標準化誤差和標準化預測值的散點圖檢驗數據是否存在奇異值的一般規則是：如果存在數據點明顯超出 標準化誤差值區間，則可以認為該數據是奇異值。根據結果看，幾乎所有的值都在 標準化誤差值區間內，有兩個點遠離該區間，顯見這兩個值是奇異值，將嚴重影響到回歸方程的質量，應該剔除。這兩個點對應的個體是新力藥業（0153）和平高電氣（600312）。 （2）多重共線性的檢驗 我們通過相關系數矩陣觀察各指標之間的相關程度，從而判斷各指標間是否存在高度的相關性。從相關系數矩陣可以看到，在擬選用的指標中，變量之間普遍存在著高度相關的現象，比如F/A7與F/A9之間的相關系數為0。977794、主營收入/有形資產與總資產周轉率之間的相關系數高達0。998043等等。所以，這些變量不能同時進入回歸方程，在進行回歸之前必須對數據進行處理以消除多重共線性的影響。 （3）數據處理 從上述數據性質的檢驗中，我們發現數據存在奇異值、存在多重共線性的現象。對于奇異值我們將其從數據中剔除，而對于多重共線性的問題我們采用主成分分析法進行處理。 擬選用的指標可以分為兩類，即外部指標（行業類別、市場波動指數、承銷商等級、發行量系數）和反映公司內部因素的財務指標類聚，并分別對這兩類指標進行主成分分析。 （4）用多元統計分析中的主成分分析法進行數據簡化 由于存在多重共線性的現象，也就是說各變量之間相互關聯，所反映的信息很大程度上也是重復的，所以我們完全可以用少數一些變量來反映大部分的信息。主成分分析作為多元統計分析技術的一個分支，其主要目的就是濃縮數據，就是研究如何以最少的信息丟失把眾多的觀測變量濃縮為少數幾個因子。這幾個因子不僅保留了原始指標中的主要信息，而且彼此之間不相關，很好地避免了出現多重共線性的問題。 （5）從財務指標中提取公因子。 第一步，提取公因子，并進行因子旋轉。 這一處理的結果發現：特征值（Total項）大于1的因子共13個，這13個因子的累計解釋方差占到總方差的91。33864％，也即這13個因子代表了原來所有71財務指標所表達的信息量的91％左右，代表了絕大多數的信息。而變量數由71個減少到13個，以最小的信息丟失量，極大地簡化了數據。在之后的回歸分析中，我們將用這13個共因子替代原來的71個財務指標進行回歸。通過主成分法得到的公因子是完全不相關的，即相關系數為0，用它們進行回歸分析就不會出現多重共線性問題。 另外，因子旋轉后并沒有改變這13個因子的累計解釋方差占到總方差的比例，旋轉前后該比例均為91。33864％，只是在各個因子之間的分配比例有所變化。 第二步，計算因子得分。 實際上因子得分是通過原始變量的線性組合得到，原始變量前的系數就是因子載荷矩陣中的因子載荷。 （6）從市場指數波動指標中提取公因子 利用上表中的因子載荷矩陣計算因子得分S1 S1=0。823232×(F/A3)＋A＋0。895644×(F/A15) （7）用虛擬變量處理行業數據 對于樣本所含的94只新股，共涉及19個不同行業，我們引入虛擬變量進行處理。我們用18個虛擬變量di（i=1,2A 18 ）來反映行業分布對新股定價的影響。 （8）回歸分析 在剔除奇異值、運用主成分分析法濃縮數據并同時處理了多重共線性的問題之后，我們即可進行最后的回歸分析。下面是我們通過采用主成分法得到的財務指標的公因子、市場指標的公因子及發行量系數、行業類別的虛擬變量、券商等級等因素對被解釋變量（即IPO價格）進行逐步回歸所選出的最優回歸方程。 Price=14。27727－1。71038×發行量系數－0。41778×S1＋6。70326×d11＋3。861002×d15－3。06603×d17＋1。132558×F1＋0。579465×F3＋0。863128×F4＋0。67048×F6＋0。422713×F8－0。6338×F12 其中R2=0。68 （9）最終結果分析： 在財務指標的公因子中，對新股價格有顯著影響只有F1、F3、F4、F6、F8、F12、這六個因子，其余因子對新股價格影響甚小，不予考慮。除此之外，市場波動指標的公因子S1對新股價格的影響也是顯著的，S1也進入了回歸方程。發行量對新股價格的影響同樣不能忽視。在反映行業分布的18個虛擬變量中d11、d15和d17進入了方程，它們所對應行業為行業C99（其他制造業），行業G（信息技術業）和行業K（社會服務業），這說明在2000年以來，屬于這三個行業的上市公司在進行新股定價時，行業分布對其股票定價有顯著影響。其中，行業C99和行業G對新股定價是正向的影響，而行業K對新股定價的影響則是反向的。 上述的Tolerance和VIF兩個指標為多重共線性的檢查指標。可以看到，所有變量的Tolerance均大于0。1，VIF均小于10，因此不存在多重共線性的問題。 另外，檢驗數據表明，在5％的顯著性水平下，各系數的t值與方程的F值全部通過檢驗，新股定價模型擬合效果非常好。 作為對比，我們對1997年至2001年初的328只IPO股票數據進行了類似分析，檢驗結果與上述結論較為相近（檢驗通過變量完全一致），但回歸方程中的自變量系數有一些差別，而樣本的擬合度也較差一些，這表明較長期間的IPO定價因素影響可能會隨著結構性的市場變動而發生變化。另外，從行業分布角度看，在這一期間對股票定價有顯著影響的行業也變成行業C99，行業F（交通運輸、倉儲業）和行業L（傳播與文化產業）。其中，行業C99和行業L對新股定價是正向的影響，而行業F對新股定價的影響則是反向的。這說明市場熱點會隨著一些環境因素的變化而轉移。 三、分析及結論 通過對上述模型的結構分析，我們可以發現： （1）股票發行規模對IPO定價具有反向修正作用。換言之，IPO發行的股票數量越多，承銷商為了控制發行風險，越傾向于調低IPO的發行價格。這與市場經驗是相符合的。 （2）與許多市場人士的看法相反，市場波動因素對IPO定價并沒有助漲助跌的影響，新股發行定價相對于中短期市場波動而言呈現出一定的惰性。具體來說，當市場明顯上漲時，承銷商可能出于某種預期（例如市場平均市盈率過高而存在修正風險、新股在二級市場的吸引力不如其他熱點股票等）而相對降低IPO股票的定價水平；反之，反是。因此，IPO定價相對于市場的波動方向而言，表現出一定的時滯。 （3）行業特征的分析表明，市場熱點差異會使某些行業上市公司的IPO定價水平明顯高于其他公司，但大多數行業的特征因素在定價程序中影響并不顯著。 （4）主成分分析過程中的替代分析表明，IPO定價程序中的公司基本面因素并不能簡單地用幾個指標來表達（即使是與主成分高度相關的重要原始指標），而是和各方面的因素都有聯系，是很復雜的一個過程。我們曾經采用加權分值較大的部分財務指標來代替總體，但均未能通過檢驗。這一事實也從側面說明：市盈率定價法主要考慮公司盈利水平的出發點是存在很大缺陷的。 （5）我國市場仍然屬于賣方市場，承銷商實力與所承銷的IPO股票定價之間相關性不大。分析表明，在IPO定價過程中，國泰君安、南方、海通、廣發等實力雄厚的大券商并不比其他中小券商體現出明顯優勢。 （6）在決定公司內在素質方面的因素中，資產盈利能力、短期償債能力、凈資產收益水平、資產結構狀況、盈利構成狀況和現實債務償付狀況等六大因素（分別對應回歸方程中的F1、F3、F4、F6、F8和F12）是最為重要的，它們也基本體現了企業的綜合狀況。在IPO定價過程中，企業的上述方面實際上都得到了不同程度的考慮，盡管承銷商將它們融入IPO價格時可能是不自覺的。 。
熱心網友
是
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