1、我国创业板新股发行市盈率影响因素的实证分析【摘 要】面对 IPO 重启，对于创业板新股发行市盈率的实证分析具有现实意义。本文将发行市盈率的影响因素区分为传统金融学领域的因素和行为金融学领域的因素。对第一类因素（宏观经济、行业情况和公司内部情况的变量）以申购日期为依据，采用单因素回归方法筛选，再用多因素回归方法建立模型。然后对第二类因素，采用逐步回归的方法，确定最终的影响因素模型。研究发现，发行市盈率主要受宏观因素（利率水平、大盘股指）影响，与行业平均市盈率、公司净利润增长率和每股收益也有关，心理预期对其影响显著，呈现周期性变化。 【关键词】发行市盈率；创业板；回归分析；传统金融学；行为金融学
2、引言 市盈率（P/E）被广泛用作投资的主要参考数据。发行市盈率，特指股票发行价格与股票每股收益的比例。我国创业板市场开启于 2009 年 10月，发展还不够成熟，分析该市场发行市盈率的影响因素具有很强的针对性。证监会于 2012 年 9 月 15 日起，暂停 IPO 新股发行，并将于 2014年 1 月重新开闸。面对 IPO 重启，对于创业板新股发行市盈率的实证分析具有现实意义。 国外的相关研究出现较早。Benjamin Graham（1934）认为市盈率的影响因素来自两个方面：一是投资者人气方面的因素，二是企业自身因素的影响1。借鉴此想法，本文考虑引入心理预期和风险偏好态度 2 个变量考察人
3、气方面的影响，并补充企业外部因素的影响。 Basu（1977）发现低市盈率的股票能比高市盈率的股票带来更高的收益，即“P/E 效应” ，它是“市场例外”的一种现象2。受其启发，本文考虑引入当前行为金融学的一些共识。 Beaver 和 Morse（1987）3以及 Allen 和 Cho（1996）4认为影响市盈率的主要因素是公司收益的增长和股票市场的价格风险。Kane，Marcus 和 Noh（1996）发现市盈率与实际利息率、股票市场波动呈负向关系，与股息率呈正向关系5。White（2000）则以每股收益、通货膨胀率、货币供应量 M2、S&P 指数每月回报的标准离差、10 年期债券收益的倒数
4、等为解释变量6。在此思想引导下，本文针对我国实际情况建立多因素模型。 我国对市盈率影响因素的研究在早期偏重于统计描述分析。进入 21世纪后，随着证券市场的不断发展，相关市盈率的实证研究取得了不少成果，出现了各种观点。但研究对象主要是发行后随二级市场上股票交易价格变动的市盈率，而非申购时候的发行市盈率。 曾晓杰、何小峰和晏青（2002）等通过对沪深市场 1993 年到 1999年的数据进行研究，发现我国上市公司的市盈率与公司未来成长潜力呈正相关关系，并且当年的市盈率水平对下年的公司的增长性有较强的预示作用7。受此启发，本文建立模型时考虑公司增长性的变量。 白娜和顾卫俊（2002）对上证 30 指
5、数市盈率进行实证分析，得出股利支付率、每股收益增长率和行业平均市盈率对市盈率起主要的解释作用。卢锐和魏明海（2005） 的研究表明，我国上市公司的市盈率受到行业平均率的显著影响。受此启发，本文建立模型时考虑行业情况的变量。贺红雷（2008）认为只研究影响市盈率因素的某个方面，具有一定的片面性。他利用多元回归模型从宏观与微观两方面分析市盈率的影响因素，其中宏观指标主要包括利率、GDP 和行业。在讨论行业因素时，他把虚拟变量 Y 引入模型。本文借鉴此想法，在引入心理预期和风险偏好态度变量时也采用虚拟变量，同时希望能“站在巨人的肩膀上” ，得到更为全面的结论。 对于我国新股发行市盈率的研究，特别是创
6、业板的发行市盈率研究是最近几年才兴起的。张雨梅和王子柱（2011）基于我国 2009 年的新股发行机制改革的角度，探讨了我国创业板高发行市盈率的原因并提出了若干解决对策。但他们主要偏于理论论述和实际政策的建议。 何跃（2010）认为，市盈率的变化是非线性的，间断性的；在计算市盈率时，应该选择该股某一时点的市盈率，而忽略其后续期间市盈率发生的变化。同时，市盈率包含了该股票的成长因素和投机因素，具体是哪个因素起主导作用，需对具体的情况进行分析。因此，本文采用申购日公布的发行市盈率数据，在投机因素的选择上考虑运用行为金融学的知识。 一、影响因素的变量选取 根据 IPO 定价理论和国内外大量的实践表明
7、，IPO 估值的过程就是发行人、券商、投资者、公司管理层、证监会等利益相关主体，根据内外部因素，运用其自身的力量，相互施加影响，进行讨价还价、游说和妥协，在各种相关利益主体之间达成某种一致的结果。最终的发行价格体现的是多方博弈的结果，这也是各方对预期的相对合理价格的选择。因此，发行市盈率的影响因素也与此相关，大体可以分为两类，一类来自传统金融学领域，包括宏观、行业、公司内部因素；另一类来自行为金融学领域。 二、传统金融学领域的因素 1.宏观因素 本文选择 4 个变量。第一个是利率水平，因为利率是社会流动资金的机会成本，随着市场利率水平的变动，资金在发行市场的进出必然会对新股的发行市盈率产生影响
8、。第二个变量是 GDP 的增长率，它直接衡量了一国领土内的经济发展情况。第三个变量是通货膨胀率，它衡量的是物价水平和购买力水平。第四个变量是股票市场指数水平，因为一级市场和二级市场是一个紧密联系的整体。 2.行业因素 不同的行业具有不同的生命周期和发展特点，也具有不同的赢利前景和成长性，需要严格区别。行业因素很大程度上决定了企业的经营特点和发展趋势。所以本文选择深证市场行业平均市盈率这个变量。行业分类按照证监会行业分类标准。 3.公司内部因素 从本质上讲，公司的价值体现为资产未来创造现金流量的能力，体现了公司资产未来的盈利能力和发展潜力。本文从三个方面来选取变量：（1）公司增长性方面，选取了营
9、业总收入同比增长率和净利润同比增长率；（2）公司盈利性方面，选取了净资产收益率、每股收益和每股股利；（3）公司风险性方面，选取了资产负债率。 三、行为金融学领域的因素 传统金融学对于市盈率的理论分析是基于戈登固定股利模型（Gordon Model，1962）和 NPVGO （Net Present Value of Growth Opportunity）模型，得到市盈率是股利支付率和公司成长性的增函数，是公司风险的减函数。但是这类分析存在诸多假设条件，往往无法解释实际市场中“股权溢价之谜”等现象而使其运用受限7。本文希望把行为金融学的现有成果引入实证分析，使发行市盈率的分析更符合市场情况。 行
10、为金融学领域的因素，本文主要关注两个方面。 1.周期性变量： 理论依据是日历效应中一月效应背后的心理预期。 “一月效应”不是指大市，而是指小盘股的相对强劲。对于创业板，分析此效应，意义尤为明显。该效应指一月份的股价明显高于其它月份的现象。这与税务安排、基金粉饰厨窗、年终花红及年尾的重要假期有莫大关系。在我国，主要是农历年对心理预期的带动效应。我国的传统佳节春节往往在 1 月末 2 月初，在春节之前公众怀揣着对新的一年的美好憧憬，即传统的“讨采头”心理。心理预期往往会带动实际变量向着预期的方向发展，所以中国股市春节前常常有一波“红包行情” 。 农历年效应带动看涨的心理预期，看涨的心理预期也推动投
11、资者接受较高的发行市盈率。观察创业板新股发行的历史数据发现，正是在这种心理预期下，发行市盈率从每年农历的九月开始上升，农历腊月进入高峰，次年正月呈明显下降趋势，六月触底，之后开始回升进入新一波上升走势。本文大胆假设心理预期对发行市盈率产生周期性波动，以农历日期为标准，对截距设计第一种虚拟变量 C1、C2，用逐步回归法来仔细验证。 2.风险偏好态度： 根据行为金融学心理偏差的观点，人们的风险偏好不是一贯不变的：当涉及的是收益时，人们表现为风险厌恶；当涉及的是损失时，人们则表现为风险寻求。那么当人们风险偏好是风险厌恶时，市场更愿意接受较低的发行市盈率；当人们风险偏好是风险寻求时，市场则能够接受较高
12、的发行市盈率。 本文设计的第二种虚拟变量就是风险偏好态度。考虑到心理变化往往是短期的，所以具体设计是区分近期的股票市场涨跌情况，根据深证综指 10 日均线和 20 日均线位置关系。当 10 日均线高于 20 日均线，本文设定为 RP=1，即投资者面对收益状态表现为风险厌恶；反之，设定为RP=0，为风险寻求。 根据上述影响因素的分析，本文选择了传统金融学和行为金融学两个领域的因素共 13 个变量。 四、实证分析 根据上文的因素讨论，本文将发行市盈率可能的影响因素区分为传统金融学领域的因素和行为金融学领域的因素。传统金融学领域的因素主要来自于宏观情况、行业情况和公司内部情况的变量。对这类变量，先采
13、用单因素回归方法进行筛选，再用多因素回归方法建立多元模型。然后对于行为金融学领域的因素，本文采用逐步回归的方法，最终确定创业板发行市盈率的影响因素模型。本文使用创业板新股申购日的发行市盈率数据，对创业板 355 只股票进行研究，剔除数据不全的股票，实际样本为 296。 五、对传统金融学因素的回归分析： 1.单因素回归： 待估计单因素回归方程为： 其中，为第 i 只股票申购日发行市盈率取对数，为对应第 i 只股票的第 n 个变量。将表 1 中的前 11 个变量，使用适当的形式（比如取对数），依次带入。得到如表 2 结果： 2.多因素回归： 通过单因素回归，发现： （1）宏观因素中，利率水平具有显
14、著性，呈负相关关系。通货膨胀率没有通过 T 检验，不能证明其与发行市盈率的相关关系，所以多因素回归中，剔除 CPI 变量。同时，变量多重性检查发现 LnINDEX 与 GDP 相关系数为 0.61，考虑到深证综指是每日数据，优于季度数据的 GDP 增长率。所以，最终保留 R、LnINDEX 两个变量。 （2）行业因素中，T（LnIAPE）=12.99，具有显著性，呈正相关关系，所以在多因素回归模型中保留行业平均市盈率变量 （3）公司内部因素中，每股股利支付和资产负债率没有通过 T 检验，剔除该两个变量。变量多重性检查发现 NE 与 TOI 相关系数为 0.74，NE与 ROE 相关系数为 0.
15、38，同时考虑到净利润增长率的可决系数 R-squared 较大，且是公司增长性较好的评价指标，所以保留 NE 变量，剔除 TOI、ROE 变量。此外，保留 EPS 变量；但本文注意到 EPS 单因素回归系数为正，与预计情况相反，将在后续的多因素回归中给予进一步检验。待估计多因素回归方程 1 为： 其中，为第 i 只股票申购日发行市盈率取对数，5 个变量依次以申购日期为依据对应。得到如表 3 回归结果： 此结果表明： （1）取对数的发行市盈率与利率水平、每股收益呈负相关，与净利润增长率、取对数的深证综指、深证市场行业平均市盈率呈正相关，可决系数 R-squared 为 0.6985，方程拟合度
16、较好。 （2）对于 EPS 的偏回归系数为-0.10，符合一般经济理论的预计，对比单因素回归模型，则多因素回归方程较优。 此外，此回归结果同对传统金融学领域的因素进行逐步回归的结果是一致的。具体步骤不在此赘述了。 六、对行为金融学因素的逐步回归分析： 对多因素回归方程 1 依次添加行为金融学领域的 2 个变量：周期性变量 C 和风险偏好态度 RP，采用逐步回归的方法。 对应待估计多因素回归方程 2 为（增加周期性变量 C）： 对应待估计多因素回归方程 3 为（增加周期性变量 C 和风险偏好态度 RP）： 方程 2 的回归结果如表 4 所示： 结果表明：周期性变量通过 T 检验，具有显著性，且
17、C1、C2 变量的引入，增强了 LnIAPE 的显著性，同时提高了整个回归方程的可决系数 R-squared。所以多因素回归方程 2 的拟合度较好。 在此基础上，进一步引入 RP 变量，方程 3 的回归结果见表 5 所示： 结果表明：虽然风险偏好态度的偏回归系数为负，符合理论预计，但未通过 T 检验，不具有显著性，且 RP 变量的引入，降低了整个回归方程的可决系数 R-squared，同时降低了 LnIAPE 和 EPS 的显著性。所以本文剔除 RP 变量。 所以，最终可采用的恰当回归方程是方程 2。 七、结论与建议 1.结论 （1）通过回归分析，本文得到创业板发行市盈率多因素回归方程为：即，
18、发行市盈率受宏观因素的利率水平和大盘股指影响，与前者负相关，与后者正相关，符利率水平每增长 1 个百分点，则发行市盈率将缩小为原来数值的（约为 1.2446）分之一；而公司内部因素每股收益每增加 1 元，则发行市盈率仅缩小为原来数值的（约为 1.0805）分之一，净利润增长率每增加 1 个百分点，则发行市盈率仅増涨为原来数值的（约为 1.0036）倍。所以，宏观因素对发行市盈率的影响作用大于公司内部因素的作用。 （2）心理预期对发行市盈率的周期性影响显著： 农历十月、十一月、腊月的发行市盈率比正月、二月、三月、七月、八月、九月的发行市盈率高，为后者的（约为 1.1273）倍；农历四月、五月、六
19、月的发行市盈率比正月、二月、三月、七月、八月、九月的发行市盈率低，为后者的（约为 1.1996）分之一。与 NE、EPS 变量比较回归系数后，发现心理预期的周期性影响比公司内部因素显著。 此外，心理预期对发行市盈率的显著周期性影响在一定程度上能解释“新股破发” 、发行价高估等现象。心理预期的周期性影响能在特定月份推涨股价偏离其内在价值，从而导致上市交易首日的剧烈波动。 2.变量剔除的解释 本文在多因素回归中剔除了一下变量： （1）宏观因素的 GDP 和 LnCPI 变量 本文基于多重性检验剔除 GDP，不是认为实证关于 GDP 对于市盈率的影响与传统理论相悖，而是认为：相对于大盘股指而言，GDP 的解释程度较弱。在实际市场中，大盘股指水平，在较大程度上反应了 GDP 数据的信息。同理，实证表明，通货膨胀率变量在回归中不显著，可能的情况也是大盘股指水平已经及时反应了相关信息。 （2）公司因素中的 TOI、ROE、DPS 和 DA 本文基于多重性检验剔除 TOI 和 ROE，不是认为实证关于公司增长性和收益性的指标对于市盈率的影响与传统理论相悖，而是认为：相对而言，净利润增长率的解释程度较好。在资本负债表中，NE 指标与TOI、ROE 也存在一定的联系和转化关系。
