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我国创业板IPO抑价影响因素实证研究任辉
20156经济管理研究
[作者简介]任辉(1945-
),男,山东莱州人,山东财经大学会计学院教授、博士生导师。
主要研究方向:
会计理论、财务会计。
我国创业板IPO抑价影响因素实证研究
任
辉
孙
倩
(山东财经大学会计学院,山东济南250014)
[摘要]2009年10月23日我国创业板正式开板,鉴于各国普遍存在IPO抑价现象,从传统理论和行为金
融角度出发,
选取了从2009年至2013年355家在创业板上市的公司,对我国创业板市场IPO抑价现象的影响因素进行实证分析,发现投资者情绪和信息不对称是我国创业板市场IPO抑价的主要影响因素。
但与传统研究不同,得出中介机构的声誉机制难以在我国创业板市场发挥作用的结论。
通过系统考察我国创业板新股发行抑价的影响因素,研究IPO抑价的真正原因,并在此基础上提出相应的政策建议。
随着IPO注册制的新政出台,也提出了后续的研究展望。
[关键词]IPO抑价;创业板;信息不对称;投资者情绪;承销商声誉[DOI编码]10.13962/j.cnki.37-1486/f.2015.06.008[中图分类号]
F830.91[文献标识码]
A[文章编号]
2095-3410(2015)06-0058-08一、引言
新股的发行价格低于其上市后在二级市场的交易价格(通常特指首日收盘价)的现象被称为IPO抑价。
在发达国家的成熟股票市场通常采用市场化的新股发行制度,
在这种情况下,新股的发行价格会受到发行企业、投资银行、询价机构等的影响。
从理论上分析,
新股超额收益率是不应该长期存在于有效的IPO市场的,但与理论正好相反,采用市场化方式发行的股票市场大部分都存在着不同程度的IPO抑价现象。
股票市场普遍长期存在着IPO抑价现象一直是国内外学术界关注的焦点。
Ibboston(1975)基于1960-1969年的IPO数据进行系统分析,研究结果显示IPO抑价现象确实存在于发行市场,他是国际
上最先对IPO抑价现象进行研究的学者之一[1]
。
在至今的约四十年里,众多国内外学者运用不同研究方法对IPO抑价现象开展了更加广泛深入的探讨,产生了诸多IPO抑价的理论成果。
2009年10月23日,经过长达十年之久筹备的我国创业板正式开板。
10月30日,首批28只股票
在深圳证券交易所挂牌,
当日全部股票的涨幅均超过70%,10只个股实现价格翻番,由此可见,我国创业板市场也存在着高抑价现象。
由已有数据可知,到2012年10月为止,已上市的创业板股票的平均抑价率竟高达34%,
与成熟股票市场相比,高出10-20个百分比,这说明在我国的创业板市场也存在着相对严重的IPO抑价现象。
多数创业板上市公司处于成长的初期,而且股票首次上市会造成信息不对称现象大量存在,会伴随着一定程度的事前不确定性(ex-anteuncertainty),由此导致IPO抑价发行(Baron,1982)[2]。
因此,本文尝试综合分析在创业板市场的特殊环境下,
影响IPO抑价的因素。
二、文献回顾
国外对IPO抑价成因的研究起步较早、比较深入,关于上市公司IPO的高抑价,国外研究现有两种主流的理论解释:
基于信息不对称的理论研究和基于行为金融的理论研究。
信息不对称理论认为存在IPO抑价现象主要是由于IPO发行人、
承销商和投资者之间信息存在不对称。
基于信息不对称理论,形成了以下四种假说。
·
85·
经济管理研究
Rock(1986)提出了“赢者诅咒”假说,他认为在排除了中签率的影响后,信息弱势投资者申购IPO所得到的平均超额收益应该是零
[3]
(Amihud,Hauser,
Kirsh,2001[4])。
Beatty,Ritter(1986)提出的“先验不确定性”
假说,认为新股的抑价程度和IPO内在价值的事先不确定程度之间呈现显著的正相关关系
[5]
(Biais,Bossaerts,Rochet,2002[6];DongweiSu,
2004[7])。
基于Rock模型,Cater和Manaser(1990)发现,出于自身声誉以及其他因素的考虑,具有较高声誉的承销商通常只会选择高质量、低风险的股票,因此承销商的声誉机制会在一定程度上起到筛选作用,
来降低一级市场上投资者之间的信息不对称的程度,降低投资者的风险,进而减少发行抑价
[8]
(Yon.KH,Park,2009[9])。
Allen和Faulhaber(1989)等提出了信号传递假说,他们认为一级市场上存在着高质量和低质量两类发行企业,通常情况下,股票要价与发行企业质量呈正相关关系,质量高的企业的股票要价一般比较高。
与发行企业相比,投资者无法完全拥有准确和可靠的信息,而在无法准确判断发行企业质量的条件下,他们购买股票时一般仅愿意支付平均市场价格,
因此质量高的股票受到投资者的冷落,进而会选择以较低的价格发行,从而形成更高的抑价收益[10]
(D.Su,2004[7];Chang
etal,2008[11])。
基于行为金融的投资者情绪假说认为市场中同时存在理性投资者和噪声交易者(非理性投资者),噪声交易者的乐观情绪会推动二级市场估价远远高于其内在价值,从而产生IPO抑价(Ljungqvist,2006[12];Dorn,2009[13];Chiang,2010[14])。
目前,度量投资者情绪的主要方法是间接测度法,即构造投资者情绪的代理变量。
在选择能很好反映股票市场上的投资者情绪的代理变量方面,
Baker和Stein(2004)认为,反映股票流动性的上市首日换手率能够作为投资者情绪指标
[15]
。
20世纪90年代中后期,国内学者开始对新股发行抑价进行相关研究,研究主要集中于探讨IPO抑价的影响因素。
对于创业板市场IPO抑价影响因素的研究,陈思婧(2013)以2009-2013年的355只创业板上市股票为样本进行实证分析,研究发现投资者在二级
市场上为规避风险会尽量选择发行市盈率较低的股票;新股筹集资金的规模越大,抑价程度就越低;规模越大的公司的信息披露更完善,发行者、承销商以及投资者之间信息不对称的程度就会较低,因此IPO抑价程度也相对较低,但是这一假设在我国创业板市场并不适用;中签率和IPO抑价率显著负相关,中签率越高,抑价幅度越小
[16]
。
蒋庆欣(2010)采用2009年10月-2010年8月的100支创业板股票数据作为研究样本进行实证分析,结果表明发行规模、换手率和时间间隔是创业板市场IPO抑价率的最重要的三个影响因素,股指期货的推出、净资产收益率对IPO抑价有显著作用,而发行市盈率与IPO中签率对IPO抑价的影响较小
[17]
。
周运兰(2010)以2009年10月30日至2010年2月9日我国已上市的50家创业板公司为研究样本,
实证检验发现创业板IPO的抑价率高于同期在主板和中小板的IPO均值。
同时发现换手率、发行价跟IPO抑价率为正相关关系,而发行时市盈率、募集资金净额与IPO抑价率为负相关关系
[18]
。
除以上影响创业板市场的因素外,近几年的研究也结合创业板的特殊性,
发现了其他方面的影响因素。
莫鸿儆,
陈彬(2013)基于创业板上市公司的招股说明书对IPO抑价进行实证检验,研究结果显示IPO抑价程度与研发活动信息披露两者之间存在着显著的负相关关系,
并在研究结果的基础上提出加强监管创业板上市公司研发活动信息披露的政策建议
[19]
。
曹麒麟,唐英凯,胡小东,李十六(2012)以
2009-2010年我国上市的创业板公司为实证样本对IPO抑价进行探讨,实证结果表明:
第一,截止到目前,我国的创业投资机构尚未成熟,在IPO中的认证作用还不太显著;第二,
创业投资机构的持股比例、
进驻数量及其机构性质对IPO抑价程度都有非常显著的作用
[20]
。
黄俊、陈信元(2013)从投资者情
绪视角对媒体报道与公司抑价之间的关系进行了分析,得出媒体报道对IPO抑价有提升作用
[21]
。
虽然国外对于IPO抑价现象的理论研究已经比较成熟,但还是无法直接用来解释我国的IPO抑价现象,
存在一定的局限性,特别是在前提假设上。
信息不对称理论的前提条件是市场是有效的,而且信
·
95·
20156经济管理研究
息不对称理论主要是从发行者与承销商的角度对IPO抑价现象进行解释,有一定的局限性。
而行为金融学对IPO抑价问题进行研究更多的是从非理性投资者的认知偏差和投资行为的角度。
不同研究选取不同时期创业板上市公司作为样本,
对所得结论也有一定的影响。
因此需要在综合分析信息不对称理论与行为金融理论的基础上,选取更为全面的样本,更为科学系统地研究我国创业板市场的IPO抑价现象。
三、
IPO抑价因素及假设发展根据上述文献综述,我们可以分别从信息不对称理论及行为金融理论的已有假说出发,来探究以下因素对于IPO抑价的影响。
Beatty和Ritter(1986)提出的“先验不确定性”假说,为了衡量信息不对称的程度而引入了事先不确定性这一概念,
他们认为IPO抑价程度和事先不确定性存在着显著的正相关关系;同时他们选取了留存收益、发行规模、公司年龄等一系列变量来描述这种不确定性
[5]
。
所以,本文延续了Beatty和Ritter
(1986)的方法,选取发行规模、企业规模、新股发行与上市之间的时间间隔来描述这种不确定性。
就发行规模而言,通常情况下,发行规模越大,企业规模就越大,公司的信息披露和内部控制相对来说就越规范,信息不对称就越低。
换言之,规模小的企业,相比于规模大的企业而言不确定性和风险都要大,
因此规模小的企业新股上市的抑价率相对会更高。
就时间间隔而言,这里指的是首次招股日与上市日之间的时间间隔。
从理论上分析,如果此时间间隔长,
投资者就能够充分地了解该公司的情况,抑价率就会降低。
因此,我们提出以下三个假设。
假设一:
IPO抑价程度与公司股票发行规模负相关。
假设二:
IPO抑价程度与企业规模负相关。
假设三:
IPO抑价程度与时间间隔负相关。
信息传递假说认为,在新股发行市场存在大量信息不对称的条件下,为了可以与质量较低的公司区分开,质量较高的公司通常选择较低的发行价格来显示自己的真实价值。
一般而言,
作为公司盈利能力评价指标的资产回报率可以用来判断发行公司的质量如何。
如果公司的资产回报率越高,则说明未来期间公司可以给投资者带来的超额收益就越多,这就表示公司的质量越高。
因此从信号传递假说出发我们可知,若公司的资产回报率越高,则其发行抑价率就会越高。
假设四:
IPO抑价程度与资产回报率正相关。
除反映公司盈利能力的指标外,我们还需考虑公司财务风险以及市场风险对IPO抑价的影响,财务风险和市场风险也会向投资者传递相关的信号。
若衡量公司财务风险、市场风险的指标数值越高,表明未来发行公司的盈利前景就越不稳定,
这样对投资者的吸引力就越小,
公司的发行抑价率就会越高。
我们可用资产负债率和上市前12个月所在市场的市场收益率标准差分别来衡量财务风险和市场风险的程度。
市盈率通常被看作是评价公司股票价格和公司价值的重要指标,一般情况下如果公司的发行市盈率比较高,那么我们可以认为发行公司的未来发展前景越好,
能够为投资者带来更多收益。
因此为了能够吸引更多的投资者,发行公司会选择更高的发行抑价;同时对投资者来说,知情投资者知道较高的市盈率代表着发行公司的发展前景乐观,但不知情的投资者可能会有股价是不是被高估的担忧,这就加大了投资者之间信息不对称的程度,相应地投资者就会要求股票有一个比较高的抑价率。
因此,
我们认为发行市盈率对股票抑价程度具有一定作用,将其选取为解释变量,以验证“信号传递假说”
。
假设五:
IPO抑价程度与资产负债率负相关。
假设六:
IPO抑价程度与市场风险正相关。
假设七:
IPO抑价程度与市盈率正相关。
基于行为金融的投资者情绪假说认为市场中同时存在理性投资者和噪声交易者,由于投资者情绪的影响,
噪声交易者对资产的预期收益的估计并不准确,因此他们的投资行为通常会具有严重的盲目性和投机性,并且他们的交易行为非常频繁而且存在错误的比率特别高,噪声交易者的存在促进了整个金融市场的流动性。
因此,作为证券市场流动性衡量指标的换手率就可以被用作评价金融市场噪音交易程度的经验指标。
另一方面,
换手率也能够反·
06·
经济管理研究
映出发行市场上是否以短期投机者或投资者为主。
本文延续了Baker和Stein(2004)的研究方法,即用反映股票流动性的上市首日换手率来作为衡量投资者情绪的指标。
假设八:
IPO抑价程度与上市首日换手率正相关。
承销商的排名在一定程度上反映了承销商的声誉,排名靠前的承销商通常具有较高的信誉。
出于自身声誉以及其他因素的考虑,他们会严格控制所要承销的股票的风险,通常只会选择高质量、低风险的股票,
这就降低了所要承销的股票的事前风险。
承销商的声誉机制在一定程度上起到了筛选作用,降低了一级市场上投资者之间的信息不对称的程度,降低投资者的风险,进而减少发行抑价。
假设九:
IPO抑价程度与承销商声誉负相关。
四、我国创业板IPO抑价实证检验
(一)样本选取与数据来源
本文选取了2009年-2013年在我国创业板市场上市的355只股票作为研究对象进行实证分析。
本研究所使用的数据主要来自于两个数据库:
国泰安CSMAR数据库和Wind数据库。
其中财务数据、价格数据和行业数据来自国泰安CSMAR数据库,市场收益、中介商排名等数据来自Wind数据库。
实证研究部分,我们采用EXCEL进行数据的整理,使用STATA12.0统计软件进行统计分析。
(二)变量定义1.被解释变量
考虑到新股发行结束与上市日间隔时间较长,我们需要对抑价率(UP)进行调整,
UP=(上市首日收盘价-发行价)/发行价-上市首日的市场回报率。
如果UP为正,
则表明公司的发行价低于其“真实价值”
,因此产生了“抑价”。
2.解释变量
由于影响IPO抑价的因素很多,市场层面和公司层面中都存在。
本文的变量选取以以往的研究为参考,其中衡量企业风险、市场风险的指标选取主要
参考胡丹、冯巧根(2013)[22]对A股市场IPO抑价
的研究。
基于研究目标和客观情况,本文在进行实证检验时所涉及的主要变量及其符号、定义如下表所示:
表1
变量的定义与描述
变量名称变量符号变量定义
经市场调整的
IPO抑价率UP(上市首日收盘价-发行价)/发行价-上市首日的市场回报率
发行规模LnProceeds公司首次公开发行筹资净额的自然对数企业规模LnAssets上市前一年度资产总额自然对数时间间隔LnGap首次招股日与上市日时间间隔的自然对数资产回报率ComRisk上市前三年资产回报率标准差资产负债率Leverage上市前一年度的资产负债率
市场风险MkdRisk上市前12个月所在市场的市场收益率标准差
市盈率PE上市首日市盈率换手率Turnover上市首日换手率
承销商声誉
Unwrep
券商声誉为虚拟变量,根据股权承销的排
名情况,
前十五位的券商取值为1;其他券商取值为0
企业所属行业industry
控制行业的虚拟变量,本文设计5个大行业类,分别为:
工业、房地产、公用事业、商业;共4个虚拟变量
3.控制变量
本文以行业作为控制变量,本文设计5个大行业类,分别为:
工业、房地产、公用事业、商业;共4个虚拟哑变量,
以industry表示。
(三)模型设计
根据上文所选变量,由以往研究可知,被解释变量与解释变量间存在着近似线性关系,因此,本文构建以下多元线性回归模型。
模型:
UP=β0+β1LnProceeds+β2LnAssets+β3LnGap+β4ComRisk+β5Leverage+β6MkdRisk+β7PE+β8Turnover+β9Unwrep+β10industry+ε
其中β0为常数项,βi(i=1,2,···10)为自变量系数,ε为随机误差变量。
(四)实证结果与分析1.变量描述性统计
表2列示了355个样本数据的描述性统计结果。
IPO抑价率的平均抑价幅度为34.21%,这说明创业板市场也存在着IPO抑价现象。
其中最大值为206.91%,最小值-13.75%,两值比较结果显示创业板个股IPO抑价率的分化比较大。
其中发行规模平均值为60540.17万元,最大值243685.25万元,最小值14887.83万元,相差约16倍,由此可见创业板上市公司的筹资规模小且筹资数额差异大。
2.相关性分析
本文利用STATA12.0对模型中的各变量进行Pearson相关性检验。
Pearson相关性分析结果如表
·
16·
20156经济管理研究3所示。
表2
解释变量和被解释变量描述性统计表
变量
样本数
平均值标准差最小值最大值UP(IPO抑价
率)
355
0.3421
0.3591
-0.1375
2.0691Proceeds(发行
规模:
万元)355
60,540.173140,552.931214,887.8310243,685.2500LnProceeds(发
行规模)
355
10.84050.56489.608312.4036LnAssets(企业
规模)
355
19.49890.582818.042621.7794LnGap(时间间
隔)
355
2.40870.32662.07943.9120ComRisk(资产
回报率)
355
5.17254.95370.171641.9198Leverage(资产
负债率)
355
38.229415.07401.779175.8187MkdRisk(市场
风险)355
0.00740.0849-0.14210.1559PE(市盈率)
355
69.562034.564813.20207.32Turnover(换手
率)
355
0.71040.18860.180.96Unwrep(承销
商声誉)
355
0.3718
0.4840
1
通过表3可以发现,
IPO发行抑价率(UP)与时间间隔(LnGap)、资产回报率(ComRisk市场风险(MkdRisk)、市盈率(PE)、上市首日换手率(Turn-over)呈正相关。
IPO抑价率(UP)与发行规模(Ln-Proceeds)、企业规模(LnAssets)、资产负债率(Lever-age)、承销商声誉(Unwrep)呈负相关。
初步可以判断出IPO抑价率与时间间隔(LnGap)、承销商声誉(Unwrep)的理论预期假设相反。
从变量的相关性可以看出,发行规模、企业规模、时间间隔、资产回报率、市场风险、市盈率、上市首日换手率因素对IPO抑价率有显著影响。
3.模型实证检验及结果分析
由回归结果可知,
系数R2
=0.7027,表示模型的拟合程度较高,误差较小;调整后的R2
=0.6940,
表明在因变量的变化中较大部分是由自变量的变化而引起的。
回归方程的显著性检验:
F=81.06,F统计量较大:
Prob(F-statistic)=0.0000很小,故方程的显著性检验通过。
表3
变量之间的Pearson相关系数
变量UPLnProceedsLnAssetsLnGapComRiskLeverageMkdRiskPETurnoverUnwrep
UP1.0000LnProceeds-0.2398**1.0000LnAssets-0.2675
**
0.5202**1.0000LnGap0.3242**0.0979-0.04981.0000ComRisk0.1389**
0.2033**
-0.2047
**
0.1312*1.0000Leverage-0.03500.00580.4996**0.0299-0.2317**1.0000MkdRisk0.4012
**0.1143
*
-0.02880.03890.0983-0.02841.0000PE0.5333**0.3162**-0.2258**0.3309**
0.1398**-0.06830.2704**1.0000Turnover0.6160**
-0.2928
**
-0.2546**
0.1762**
0.1273*0.04710.09960.3221**1.0000Unwrep
-0.0268
0.1425**
0.0216
0.0518
0.0147
-0.1308*
0.0457
0.0854
-0.0811
1.0000
注:
行业哑变量没有包括在相关系数表中,但在估计模型中有此变量;**表示系数在5%的水平上显著相关,
*表示系数在10%的水平上显著相关表4多元线性回归结果变量被解释变量:
UP
回归系数标准误差
T值sig.常数项-0.996**0.454-2.190.029LnProceeds-0.371***0.034-10.990.000LnAssets-0.218***0.0336.590.000LnGap0.156***0.0354.490.000ComRisk0.010***0.0023.970.000Leverage-0.004***0.001-3.940.000MkdRisk1.177***0.1319.020.000PE0.006***0.00012.380.000Turnover0.556***0.0698.080.000Unwrep-0.1230.022-0.550.582industry0.0120.0160.74
0.458样本数355R2
70.27%调整R2
69.40%
F值
81.06
注:
***表示系数在1%的水平上显著相关,**表示系
数在5%的水平上显著相关,
*表示系数在10%的水平上显著相关。
实证研究结果分析如下:
第一,分析代表事先不确定性变量的发行规模、公司规模对IPO抑价的影响。
在回归模型中,β0为常数项,
无经济意义;根据回归结果分析,β1=-0.371,代表发行规模(LnProceeds)与抑价率在1%的水平上呈显著负相关关系;β2=-0.218,代表企业规模(LnAssets)与抑价率成负相关关系,表明公司规模越大,抑价越低。
实证结果与假设一、二一致,表明发行规模、公司规模也许会逐步成为我国特有的信号机制。
β3=0.156,理论上讲抑价率与企业首次招股与发行上市的时间间隔应成负相关,表明其时间间隔越长,充分向市场传递了相关信息,减少了信息不对
·
26·
经济与管理评论经济管理研究称。
而这一系数为正,说明这一假设在中国并不成立。
实证结果说明假设三不成立。
第二,分析信号传递假说所产生的信息不对称对IPO抑价的影响。
由回归结果可知,β4=0.010,表明资产回报率与抑价率成正相关,假设四成立。
β5=-0.004,资产负债率与IPO抑价率呈负相关,说明现阶段投资者已能明确判断公司上市的投并本着谨慎性原则去理性投资。
实证结果机动机,说明假设五成立,表明代表公司偿债能力的资产负“信号传递”债率验证了假说。
β6=1.177,表明抑价率依然更多地还是受市场尤其是市场状况(MkdRisk)影响,这与学层面因素,术界已有的主
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