我國Ａ股市場ＩＰＯ定價影響因素的實證分析

摘要：本文以實行詢價制后滬深兩市首次公開發行的A股為研究對象，選取2005年1月到2007年8月的144家發行新股的公司作為樣本，搜集了它們新股上市前披露的公開信息、大盤運行狀況以及行業特性等資料，建立起較為完整的指標體系，使用因子分析、逐步回歸等方法構建了IPO定價的多因素模型，并據之判斷IPO定價的影響因素。研究發現。財務狀況、經營成果、新股發行數量、行業特性以及大盤風險等因素對IPO定價有較為重要的影響。

關鍵詞：IPO定價；因子分析；逐步回歸

中圖分類號：F832.5 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031(2009)03-0042-05

IPO(Initial Public Offering，首次公開發行)是指股份公司委托承銷商等中介機構第一次公開在股票市場上向潛在的廣大投資者發售股份，為公司發展募集權益資本。IPO是許多股份公司都經歷過或將要經歷的過程，確定發行價是IPO過程中最基本和最關鍵的環節。IPO定價涉及到上市公司、承銷商和投資者各方的利益，過高的價格使投資者難以承受，減少投資回報率，增加承銷商發行失敗的概率；過低的價格會使發行公司難以獲得所需資金，達不到發行的預期目的；只有合理的發行價格可使發行公司完成籌資目的。承銷商獲得滿意回報，同時也使投資者獲得收益。如何確定合理的IPO價格?IPO定價的影響因素有哪些?這些影響因素在新股定價中起著怎樣的作用?都是值得深入研究的問題。

一、相關文獻綜述

IPO定價問題一直是國內外學者關心的問題，國內學者結合我國股票市場特點對IPO定價影響因素進行了積極的研究。

郭國雄、陳玲等(2003)選擇了流通股本、行業、區域、中簽率、凈資產收益率和市盈率等6個指標作為影響新股上市價格的主要因素，對2000年到2002年的129只股票進行了回歸分析，計算出各因素對IPO定價影響所占的權重。段進東、陳海明(2004)認為確定發行價格時不僅要考慮新股的內在價值，還要考慮市場環境。他們選取了1996年1月1日到2003年6月30日在滬市發行的所有新股(A股)作為樣本進行實證研究。他們發現，我國新股發行價格基本反映了新股發行量、發行前市場景氣度、歸屬行業、盈利因子及規模因子等因素或信息。新股發行定價具有一定的信息效率。12l陶冶、馬健(2006)選取滬市A股市場2001年4月17日至2005年5月31日發行的230只新股為樣本，設計了19個指標，對21個自變量進行線性回歸，得到對新股發行價格起解釋作用的8個因素，它們分別是每股凈資產、發行市盈率、管理層持股比例、區域(是否為發達地區)、主營業務利潤率、發行數量、市凈率和行業(是否為發展行業)。曹鳳岐、董秀良(2006)分三個階段對IPO定價進行了研究：行政化定價(1990.1-1999.7)、市場化定價(1999.8-2001.8)、行政化定價(2001.11-2004.8)。研究表明，我國股票IPO發行價格較市場價格更能反映公司內在價值，造成IPO抑價程度過高的主要原因是二級市場價格虛高。

國內已有的IPO定價影響因素的相關研究為本文提供了重要啟示，但已有文獻仍存在一些問題。(1)選取的指標較少或不全面。事實上影響IPO定價的影響因素非常多，選取較少的指標進行分析，結果自然不可靠。(2)實證方法存在缺陷。實證方法的缺陷主要表現為缺乏必要的檢驗，從而影響了實證結論的說服力。(3)對2005年以后上市公司IP0定價研究的很少。自2005年1月1日起首次公開發行股票試行詢價制度，詢價制的實質就是采用市場化方式進行定價。已有的研究選取的樣本基本上都是2005年以前的上市公司，對實行詢價制以后上市公司IPO定價的研究較少。

本文將以我國滬深證券市場首次公開發行的A股為研究對象，選取2005年1月到2007年8月144家發行新股的公司作為樣本，建立起較為完整的指標體系，使用因子分析、逐步回歸等方法對我國IPO定價的影響因素進行實證研究。

二、變量、樣本的選取及研究方法

(一)變量的選取

嚴格地講。影響新股發行價格的因素非常多，要全面、精確地衡量這些因素非常困難。本文在借鑒國內外學者研究成果的基礎上，結合我國股票市場尤其是發行市場的特點選取40個變量，各變量及計量標準見表1。

在所選取的反映外部影響因素的變量中，行業特征、承銷商聲譽和注冊地區屬于定性變量，必須對它們進行數量化處理。本文采用引入0-1型虛擬變量的方法解決。對承銷商聲譽引入1個0-1型變量SEE：如果IPO發行由十大證券公司承銷，則賦值1；由其他證券公司承銷，則賦值0。對公司注冊地區引入1個0-1型變量PRO：如果公司注冊地區為經濟發達地區省市，則賦值1；公司注冊地區為其他省市則賦值0。對于行業特性引入12個0-1型變量IND，見表2。

(二)樣本的選取

2005年1月1日至2007年8月31日滬深兩市共發行新股160只，其中數據異常和數據缺失的有16只，將這16只股票剔除，本文選取剩余的144只新股作為樣本。

為使數據具有可比性，本文統一采用樣本公司首次公開發行前一年完整會計年度的數據。數據來自和訊網(http://www.hexun.com)、金融界(http://www.jrj.com.cn)、新浪財經(http://finance.sina.com.cn)和國泰君安大智慧軟件。

(三)研究方法

本文選取的變量較多，反映內部影響因素的各變量之間存在較強的相關性，因此首先對內部因素包含的各變量進行因子分析，將原來的21個變量合并成幾個因子變量，用較少的相互獨立的因子變量代替原有21個變量的信息。然后，以反映外部影響因素的各變量和反映內部影響因素的因子變量為自變量。以IPO價格為因變量，進行逐步回歸，找到對新股發行價格具有顯著影響的因素，并在此基礎上建立多元回歸模型。以便清楚地反映新股發行價格與各影響因素之間的關系。

三、實證分析

(一)數據處理

由于各變量的單位不統一并且個別變量的方差較大，為了消除量綱和數量差異，首先對原始數據進行標準化處理，使各變量之間具有可比性。

(二)因子分析

本文選取的影響IPO定價的40個變量中，21個內部影響因素變量之間存在較強的相關性，而19個外部影響因素變量之間不存在相關性。通過因子分析將影響IPO定價的21個內部影響因素變量綜合成幾個相互獨立并能反映全部信息的因子變量。

1 多重共線性檢驗

計算出樣本公司21個內部因變量的相關系數矩陣。從相關系數矩陣可以看出，部分財務指標存在較強的相關性。受篇幅限制，相關系數矩陣略去。對21個變量進行巴列特球度檢驗和KMO檢驗。結果顯示，21個變量適合進行因子分析。見表3。

2 因子分析

(1)提取因子。SPSS軟件最終保留了7個因子，它們的累計方差貢獻率為81.106％，大于一般統計意義要求的80％，因此可以認為這7個因子基本反映了原來21個變量的絕大部分信息。因子變量解釋貢獻率表略。

(2)建立因子載荷矩陣，為因子命名。計算因子載荷矩陣，從因子載荷矩陣可以看出21個指標可以被7個因子線性表示出來，因子載荷矩陣顯示7個因子在許多原變量都有較高的載荷或者載荷角平均，因子變量的含義比較模糊，給因子命名帶來困難。因子載荷矩陣略。

為使因子變量含義更為明確，采用方差最大化法對因子載荷矩陣實施正交旋轉。指定按第一因子載荷降序的順序輸出旋轉后的因子載荷以及旋轉后的因子載荷矩陣。旋轉后的因子載荷矩陣略。

經過旋轉后，因子的含義比較清楚：因子變量F1基本上反映了總資產收益率和凈利潤率的情況；因子變量12基本上反映了每股收益和未分配利潤的情況；因子變量F3基本上反映了凈資產增長率的情況；因子變量F4基本上反映了總資產周轉率和凈資產周轉率的情況；因子變量F5基本上反映了主營業務收入增長率和凈利潤增長率的情況；因子變量F6基本上反映了經營周期的情況；因子變量F7基本上反映了利息保障倍數的情況。因此，7個因子分別主要代表了收益率、每股收益、凈資產、總資產、主營業務、經營周期、利息保障等方面的情況，

(3)計算因子得分。采用回歸法估計因子得分系數，結果見表4。

根據因子得分系數矩陣，寫出因子得分函數：

F₁=-0.145總資產-0.001每股收益-0.127每股凈資-0.105每股公積金-0.07未分利潤-0.154營收增長+0.003-凈利增長0.001總資增長+0.22凈資增長+0.095總資周轉-0.031凈資周轉+0.197存貨周轉-0.007應收周轉-0.038經營周期+0.159凈資收益+0.312總資收益+0.257-凈利潤率-0.242負債率+0.193流動比率-0.02利保倍數+0.001每股現金

P₂=0.079總資產+0.316每股收益+0.256每股凈資+0.047每股公積金+0.381未分利潤-0.055營收增長-0.029凈利增長-0.071總資增長-0.072凈資增長-0.037總資周轉+0.034凈資周轉-0.037存貨周轉+0.027應收周轉+0.104經營周期+0.149凈資收益+0.048總資收益+0.024凈利潤率+0.086負債率-0.046流動比率-0.066利保倍數+0.206每股現金

F₇=-0.090總資產-0.114每股收益-0.069每股凈資-0.148每股公積金0.096未分利潤-0.059營收增長+0.019凈利增長+0.085總資增長+0.050凈資增長-0.052總資-周轉-0.050凈資周轉-0.069存貨周轉-0.193應收周轉-0.276經營周期-0.036凈資收益-0.033總資收益+0.001凈利潤率+0.014負債率+0.006流動比率+0.778利保倍數+0.278每股現金

經過因子分析，21個內部影響因素變量被綜合成為7個因子：F₁、F₂、…F₇。

(三)逐步回歸

經過因子分析，影響IPO定價的40個變量被處理成為26個變量(7個反映內部影響因素的因子和19個反映外部影響因素的變量)，將這些變量作為自變量(X_i)，樣本公司IPO發行價格(Y)作為因變量進行回歸，建立IPO定價的多因素模型。

1 模型變量進出選擇

26個自變量對IPO發行價格進行逐步回歸建立模型。逐步回歸結果見表5。回歸系數顯著性F檢驗的相伴概率值小于0.05的自變量進入了回歸方程，大于0.1的自變量剔除出了回歸方程。自變量進入方程的次序是：首先，因子F₂進入回歸方程，形成模型1；其次，在模型1的基礎之上引入第二個自變量因子F_i，形成模型2；……；最后，在模型6的基礎之上引入第7個自變量因子P真，形成最終的回歸模型7。

由表5可知，26個自變量中有7個自變量對IPO發行價格有重要意義，它們分別是：因子變量F₂；因子變量F₁；發行日前30個交易日滬深300指數的標準差；因子變量F₃；行業特征變量Ind3；因子變量F₅。

2 回歸模型的建立

以F₂、F₁、標準差、F₃、發行量、Ind3、F₅等7個變量作為自變量，新股發行價格作為因變量，建立回歸模型。

經過以上的數據處理、分析過程以及回歸模型的各種性質檢驗，根據表6的結果，可以得出關于IPO發行價格的多因素模型：

發行價格=8.205+2.887F₂+1.725F₁+0.008標準差+0.674F₃-1.41×10^-5發行量(0.429)(0.253)(0.251)(0.002)(0.25)(0.000)-4.199Ind3+0.643F₃

(1.562)(0.258)

四、結論

通過對我國A股市場IPO定價影響因素的實證分析，得到以下結論：

第一，在IPO定價的內部影響因素中，對新股發行價格有顯著影響的只有F₁、F₂、F₃、F₅。這四個因子重點反映了上市公司的總資產收益率、凈利潤率、每股收益、每股未分配利潤、凈資產增長率、主營業務收入增長率和凈利潤增長率等方面的情況，并且對IPO定價是正向的影響，其余內部影響因素指標對新股發行價格的影響很小。因此，在決定公司內在價值的因素中，資產的收益水平、盈利能力和凈資產的規模增長狀況等因素最為重要，它們也基本體現了企業的狀況，這同目前市場上所采用的定價思路和關注點基本吻合。在IPO定價過程中，上述因素得到了不同程度的考慮。

第二，發行日前30天滬深300指數標準差的大小代表了發行前的市場風險情況，該指標對新股發行價格有著顯著的影響，呈正相關關系。這說明當二級市場風險增大的時候，投資者將相當一部分資金從二級市場撤出，從而增加了一級市場的資金供給，在申購資金充裕的情況下，發行人或承銷商就可以考慮將新股的發行價格定得高些，這樣就可以募集到更多的資金；反之，當二級市場波動較小，股票交易風險較小的時候。投資者會將資金投入二級市場持股待漲，從而減少了一級市場的資金供給，導致申購資金相對不足，這時，發行人或承銷商就會考慮將新股發行價格調低，使發行能夠順利完成。

第三，新股發行數量對IPO定價具有顯著的影響，呈負相關關系，即公司發行規模越大，新股發行價格定得越低，說明投資者對于大盤股傾向于低價定價的要求。這與市場的實際情況相當吻合。

第四，在反映行業特性的12個虛擬變量中，只有Ind3進入方程，Ind3對應的行業是制造業。這說明屬于制造業的上市公司在新股定價時，行業特性對IPO發行價格影響顯著，但對新股的價格影響是負向的。制造業的樣本公司大多是大型國有企業，其行業生命周期處于成熟期，經營相對平穩。對投資者而言沒有很大的盈利增長預期，因此回歸結果呈現反向的影響。

第五，承銷商聲譽對所承銷的IPO股票定價的影響在統計學上不顯著。模型分析表明，知名券商比如中金、中信、國泰君安、銀河、申銀萬國、招商、光大等在新股發行中實際上并不比其他中小券商表現出更大的優勢。一般而言，國外成熟市場中，聲譽高的投資銀行有利于降低IPO市場中信息不對稱的程度，故其承銷的IPO價格較為合理。但我國IPO市場準入受到政府管制，進入門檻很高，整個行業呈現出高度的壟斷特征，主要的承銷商不僅在資金實力、人力資源、承銷成本方面存在優勢，更重要的是在與監管層的協調能力等方面具有明顯的優勢。在這種情況下，承銷商之間的競爭就不再是技術上的競爭，承銷商也無須花費時間去研究制定合理的IPO價格。

第六，發行前市場景氣度、注冊區域、第一大股東持股比例、反映周轉率情況的因子F₄、反映經營周期情況的因子F₆和反映利息保障倍數情況的因子F₇等的系數t檢驗不能通過，這些因素對我國新股發行價格沒有顯著的影響，這說明我國新股發行價格沒有反映出這些因素或信息，新股發行價格的確定較少或沒有考慮到這些因素。也正因為如此，使得模型的解釋能力只有61.1％，并不能較高地解釋發行價格變動。

第七，從回歸模型的擬合系數可以看出，模型的所有自變量對新股發行價格的解釋能力為0.611，即模型可以解釋新股發行價格方差的61.1％，新股的發行價格基本反映了與發行公司相關的一些重要因素或信息，具有一定合理性，新股發行定價具有一定的信息效率。