1、我国 IPO 定价影响因素实证研究摘要IPO 定价是一项系统而复杂的工程，定价的合理性直接关系到资本市场能否健康运行。2014 年至今，随着股市行情火爆，大量 IPO登陆资本市场，本文选取 2014 年 6 月 26 日至 2015 年 5 月 29 日的 129家 IPO 作为样本，采用主成分因子分析法和逐步回归的方法对影响 IPO定价的内外部因素进行实证分析，探究这一阶段影响我国 IPO 定价的重要因素。实证结果表明代表了营业收入增长率、净利润增长率、利润总额增长率的成长性指标 F1，代表了总资产周转率、流动资产周转率的经营能力的指标 F3，代表了每股收益、每股净资产的综合指标 F4 和衡
2、量发行前市场景气程度的指标 x8，以及代表了交通运输、仓储和邮政业的行业变量 d6 对 IPO 的定价有显著的影响。 关键词IPO 定价；主成分因子分析；逐步回归 DOI1013939/jcnkizgsc201611022 IPO 的定价问题一直备受市场关注，合理的定价有助于新股的发售使得融资企业顺利取得资金，有利于避免上市后的投机行为造成的大幅度抑价，估值的合理性还反映出资本市场的成熟度与一级市场的运行效率，但是新股定价受到很多因素的影响，所以 IPO 定价一直是困扰业界的难题，如何定价、依据什么定价一直被学术界与实务界讨论。中国的资本市场起步较晚，相较于英美等发达国家资本市场所拥有的历史，
3、中国的资本市场还处在非常稚嫩的阶段，缺乏完善的、成熟的体系，从近年来大量新股上市后的市场表现可以看出我国在新股定价方面存在的问题。上市即破发和上市后大幅抑价的情况非常普遍。为了探究我国 IPO 定价的影响因素并对其定价的合理性作出评估，本文搜集了 2014 年 6 月至2015 年 5 月的 129 家 IPO 的资料，采用实证分析的方法讨论我国的 IPO定价问题。 1 文献回顾 从 Markowzti 提出有效资产组合开始，到 Sharpe 的资本资产定价模型（CAPM） ，再到 Ross 的套利定价模型（APT） ，国外的学者一直在探索有价证券的合理定价问题。Ibboston（1975）选
4、取了 19601969 年发行的 120 只股票作为研究对象，Ritter（1987）选取 19771982 年的 1028只新股数据，Round（1993）使用 19821983 年 463 只 IPO，研究新股上市首月（日）的超额收益率，分析定价机制是否合理有效。随着计量在经济学中的应用和发展，近年来，国外的学者也尝试建立模型，具体量化对于 IPO 定价的影响因素。Loughran（1994）使用计量的方法分析和比较了 25 个国家及地区的证券市场 IPO 上市的抑价情况。Schultz 与Zaman（1994）建立模型分析对比了新股的发行价格与上市后价格走势的关系。Ritter 将股市的
5、周期引入模型，探究其对新股报酬率的影响，发现股市向好的时期，新股的报酬率明显高于平时。Compers（2003）从公司管理层控制力的角度研究了其对股票上市定价的影响并发现股东的控制力越强，新股的定价越高。Hersh Shefrin（2004）引入心理因素，发现定价在反映内在价值方面有偏差，人们的心理预期将会影响 IPO 的定价。Lewellen（2006）在 IPO 定价影响因素的计量模型中加入了承销商的因素，发现承销商的声誉与 IPO 定价有明显的关系。Michael Adaras和 Bany Thomton（2008）验证了投资者的心理预期对 IPO 定价的影响，并进一步的研究了其对上市价
6、格的影响程度。 国内资本市场的兴起与繁荣也使得 IPO 的定价问题受到研究学者的关注，王晋斌（1997） 、徐剑刚（2000）以及陈工孟（2000）都曾对我国资本市场新股上市后的超额收益率进行实证研究。田华、宋耀（2002）发现发行规模越大，发行价格越低，发行规模与新股发行呈负相关，张永攀（2002）通过实证分析得出发行市盈率、筹资规模、IPO 企业净资产规模、所处行业及发行前资本市场整体环境与 IPO 定价有着紧密的联系。段进东、陈海明（2004）认为除了 IPO 企业的内部因素之外还需考虑发行前市场的景气程度，并选取了 1996 年下半年至 2003 年上半年的新股数据进行实证检验。陶冶、
7、马健（2006）将 IPO 定价的影响因素细分为19 个指标，选取了 20012005 年 230 只 IPO 数据，进行回归分析。曹凤岐、董秀良（2006）将我国新股上市分为三个阶段，19901999 年 7 月为行政化定价阶段，1999 年 8 月至 2001 年 8 月为市场化定价阶段，2001年 11 月至 2004 年 8 月为行政化定价阶段，分阶段进行实证检验，分析我国 IPO 定价是否合理，并探寻新股上市出现抑价的原因。刘春玲（2009）通过主成分因素实证分析法认为公司的财务状况、经营成果、发行规模等指标是 IPO 定价的重要影响因素。 2 数据来源及变量选取 本文选取 2014
8、 年 6 月 26 日至 2015 年 5 月 29 日在上海证券交易所与深圳证券交易所上市的全部 IPO 数据，共计 129 只股票。只包含 A 股，不包括同时段发行 B 股或者增发、配股的股票数据。为了保证数据的真实客观完整，本文中所采用的数据来源于 Wind 数据库，以上海证券交易所官网以及中国证券监督管理委员会官方网站和东方财富网站的数据作为补充。原始数据使用 Excel 软件进行录入，实证分析部分使用 Stata11对数据进行回归。 IPO 定价复杂之处在于影响因素很多，我们一般把影响 IPO 定价的因素分为内部因素和外部因素。内部因素即企业自身的价值对上市定价有着重要的影响，对于企
9、业的估值一定是以企业的内在价值为基础的，在其他因素的影响下围绕内在价值进行波动的，所以内部因素是影响 IPO定价的重要因素。企业的自身价值表现为企业的盈利能力、经营能力、成长性、竞争能力、发展潜力、管理效率等。具体量化企业内在价值的各个方面是具有难度的，本文认为，公司披露的财务报告中的一些财务数据能基本反映公司内在价值的概况，如盈利能力指标、衡量偿债能力的指标、经营能力的指标、成长性指标及描述公司资本规模的指标等。影响 IPO 定价的因素还包括公司内在价值之外的外部因素，IPO 定价外部影响因素是指不直接影响公司内部持续盈利能力，也不影响公司的正常运营状态，但却可能在承销商的定价过程起到经验性
10、作用，而且影响发行人和投资者 IPO 定价的非量化影响因素。外部因素多种多样，宏观到整体经济形势、国家政策导向，微观到公司所处行业，发行时所选用的承销商都会对 IPO 定价产生影响。具体量化所有的外部因素也是有难度的，本文从重要性合理性等方面考虑，选取部分衡量外部因素的指标，研究其对 IPO 定价的影响程度。 （内部因素和外部因素选取的具体指标如表 1 所示） 。 表 1IPO 价格的影响因素指标内部因素盈利能力偿债能力经营能力成长性规模能力每股收益 x1 发行前一年每股收益净资产收益率 x2 发行前一年净资产收益率销售净利率 x3 发行前一年销售净利率总资产净利率 x4 发行前一年总资产净利
11、率资产负债率 x5 发行前一年资产负债率流动比率 x6 发行前一年流动比率总资产周转率 x7 发行前一年总资产周转率应收账款周转率 x8 发行前一年应收账款周转率流动资产周转率 x9 发行前一年流动资产周转率营业收入增长率 x10 发行前一年营业收入增长率净利润增长率 x11 发行前一年净利润增长率利润总额增长率x12 发行前一年利润总额周转率总资产 x13 发行前一年总资产每股净资产x14 发行前一年每股净资产外部因素市场概况个股发行概况行业特征注册地承销机构发行前市场景气度 x15 发行前 30 个交易日股指的移动平均数与发行日股指之比发行总数 x16 本次发行的发行总数总股本 x17 公
12、司总股本所处行业 x18 行业归属注册地所处区域 x19 注册地承销商 x20 承销商 3 数据处理及研究方法 内部因素所涉及的变量均可从数据库及 IPO 首发公告及上市公司的年报中直接提取使用，对于外部因素中所涉及的变量要进行处理，主要涉及虚拟变量的设置。行业归属一列，对公司所处行业这一变量设置为虚拟变量，根据证监会发布的行业标准（2012 版）分为 19 个行业，分别为农、林、牧、渔业，采矿业，制造业，电力、热力、燃气及水生产和供应，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业，住宿和餐饮业，信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业，水利、环
13、境和公共设施管理业，居民服务、修理和其他服务业，教育，卫生和社会工作，文化、体育和娱乐业，综合。当其中一个取 1 时，其他取 0。 注册地这一变量也应设置为虚拟变量，发达省份设置为 1，其余设置为 0，其中本文认为发达省份（包含直辖市） （依据 GDP 的排名情况选取）为广东、江苏、浙江、山东、河南、河北、北京、上海，其余省市自治区归为一类。 承销商一列也应设置为虚拟变量，本文将有实力的、具有较大市场影响力和较高市场信誉的十大承销商设置为 1，其余承销商设置为 0，综合各方考虑，本文认为，可以入选十大承销商的有：中信证券、海通证券、国泰君安、广发证券、银河证券、招商证券、中金公司、国信证券、申
14、银万国、光大证券。承销商为以上证券公司的将此变量设置为 1，其余承销商承销的设置为 0。 本文选取的内部因素指标具有较大的关联性，采用简单的最小二乘法预计会出现较高的共线性问题，所以本文在计量方法上采取主成分因素分析法，提取主成分因子，降低共线性。再进行逐步回归。本文借助Stata11 软件完成所有计量步骤。 4 实证过程 对 14 个内部因素数据做 KMO 检验和碎石图，结果表明可从 14 个内部因素自变量中提取主成分因子。详见表 2 和下图。 7 个主成分因素 F1F7 已经提取出来，从 F1 至 F7 的因子得分函数，可以大致看出每一因子各主要反映的指标。F1 主要代表了营业收入增长率，
15、净利润增长率及利润总额增长率等成长性指标。F2 主要解释了盈利能力的情况。F3 在一定程度上可以反映总资产周转率和流动资产周转率的情况。F4 基本描述了每股收益和每股净资产两个指标。F5 基本反映了资产负债率和应收账款周转率的情况。F6 代表了流动比率。F7 基本代表了总资产的状况。经过因子分析，原有的 14 个反映内部因素的指标综合成了 7 个因子变量，F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7。 因子分析之后，我们将提取出的 7 个因子与不存在相关性的 6 个外部因素变量作为自变量，IPO 的发行价格作为因变量进行逐步回归，建立解释 IPO 定价影响因素的模型。选取 p 值005 的自变量进
16、入模型。通过逐步筛选，形成最终的回归模型。详见表 4。 5 结论 从最终得到的模型来看，调整后的可决系数为 07556，这说明模型中的变量对 IPO 定价的解释程度达到了 7556%，我们选取的自变量来自于与IPO 有关的内部因素与外部因素，这也说明了 IPO 定价在一定程度上反映了与上市公司相关的重要信息，具有一定的效率。 从进入最终回归模型的变量来看，与我国 IPO 定价相关性较大的几个因素分别为代表了营业收入增长率，净利润增长率、利润总额增长率的成长性指标 F1，代表了总资产周转率、流动资产周转率的经营能力指标 F3，代表了每股收益、每股净资产的综合指标 F4 和衡量发行前市场景气程度的
17、指标 x15，以及代表了交通运输、仓储和邮政业的行业变量d6。F1、F3、F4 都代表了影响 IPO 定价的内部因素，从系数的符号上看，F1、F3、F4 均为正向影响，这说明其代表的成长性、经营能力和每股收益、每股净资产情况对该阶段我国 IPO 的定价具有正向显著的影响，这些指标在一定程度上代表和反映了公司的基本面情况，IPO 定价的核心就是要合理估计上市公司股票的内在价值，成长性越好，经营能力越强，每股收益、每股净资产越高，那么其 IPO 定价也相对越高，可以认为我国的 IPO 定价在一定程度上反映了企业的内在价值。x15 代表了发行前的市场景气程度，采用前 30 个交易日股指的移动平均数与
18、发行日股指之比用以衡量，回归的结果显示市场的景气程度与 IPO 的定价成负向关系，说明二级市场较为景气的时候，资金在一级市场和二级市场的分配上更偏向于二级市场，一级市场的参与程度降低，资金量减少，导致 IPO 的定价也相应降低。进入最终模型的行业变量 d6，代表行业为交通运输、仓储和邮政业，与 IPO 的定价呈显著的负向关系。该行业的企业大部分处于成熟期，盈利预期不高，导致 IPO 的定价也处于较低水平。 内部变量 F2、F5、F7 都没有进入最终模型，F2 主要解释了企业的盈利能力的情况，F5 基本反映了资产负债率和应收账款周转率的情况，F6代表了流动比率，F7 基本代表了总资产的状况，F2
19、、F5、F7 也在一定程度和方向上代表了企业的内在价值，从回归的结果来看，以上数据未能进入模型，对 IPO 的定价不存在显著影响，说明我国的 IPO 定价没有或者较少的考虑到以上这些因素，没有在定价中反映这些因素和信息。在全面衡量企业内在价值方面，我国的 IPO 定价还存在着不足亟待完善。没有进入最终模型的外部因素描述新股发行概况的发行总数和总股本，以及未进入模型的除 d6 代表的交通运输、仓储和邮政业之外的行业，还包括注册地和承销机构。发行规模和总股本对 IPO 定价没有显著地影响反映出在这一阶段的资本市场的运行中，由于较为宽松的货币政策，股市上涨带来的财富效应以及融资融券和杠杆等金融创新手
20、段在资本市场的运用，资金面比较充裕，新股上市发行没有遇到资金面紧张的问题，所以我们可以看到发行规模和总股本数量对 IPO 定价并没有显著地影响。行业（除交通运输、仓储和邮政业）对 IPO 的定价不存在显著影响，说明我国的 IPO 定价较少考虑行业的因素。承销商这一外部因素也没有进入最终模型，说明我们所选取的十大最具实力承销商（中信证券、海通证券、国泰君安、广发证券、银河证券、招商证券、中金公司、国信证券、申银万国、光大证券）在 IPO 定价方面与普通承销商相比也没有明显优势。一般而言，国外成熟市场中，声誉高的投资银行有利于降低证券市场中信息不对称的程度，故其承销的新股定价较为合理。但我国新股发
21、行受政府管制，进入门槛很高，整个行业呈现出高度垄断的特征，主要的承销商不仅在资金实力、人力资源、承销成本上存在优势，更重要的是在与监管层的协调方面具有明显的优势。在这种情况下，承销商之间的竞争就不再是技术上的竞争，承销商也无须花费时间去研究、制定合理的 IPO 价格。IPO 企业所处地理区位对 IPO 定价不存在显著影响，随着我国改革开放以来的经济发展，地理位置对企业盈利能力预期的影响并不大，所以注册地这一变量并没有进入最终模型。 参考文献： 1刘春玲我国 A 股市场 IPO 定价影响因素的实证分析J.海南金融，2009（3） 2王敏，瞿其春 IPO 定价分析 J.中国管理科学，2006（10
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