不同市場趨勢下我國A股IPO定價合理性分析

　　摘要：隨著證券市場的不斷發(fā)展，公司通過上市融資已經逐漸被大眾所接受，然而往往在發(fā)行價格的定價中存在較多的爭議。文章選取2006年6月19日至2008年12月5日期間于上海證券交易所和深圳證券交易所上市的A股公司共251家作為實證研究的樣本。通過因子分析、逐步回歸等方法，對滬深300指數(shù)60日MACD線上升階段和下降兩個階段的上市公司分別進行實證研究和對比。文章的實證研究，為未來上市的公司選擇首股公開發(fā)行的價格和時機提供參考。
　　關鍵詞：市場趨勢　IPO　因子分析　逐步回歸
　　中圖分類號：F830.91　文獻標識碼：A　文章編號：1004-4914(2011)05-091-03
　　
　　上市公司股票首次公開發(fā)行(Initial Pubfie Offerings，IPO)是企業(yè)在股票市場融資的基本方式之一。從2005年12月至2007年12月，中國股市經歷了罕見的牛市行情，從一級市場申購獲得的新股票，在二級市場開始流通后，其價格在上市首日即可出現(xiàn)數(shù)倍的暴漲。
　　市場氣氛假說認為，新股發(fā)行前如果市場處于上升階段，將會顯著增加新股收益率。并且市場處于牛市時，投資者容易不理性，從而推動新股上市后股價上漲。本文將樣本依據(jù)市場氣氛分成兩個階段，通過因子分析、逐步回歸等方法，尋找股票發(fā)行價格與各影響因素之間的關系，并對不同市場趨勢下的狀況進行對比，從而對IPO定價的合理性作出公正、科學的判斷。
　　
　　一、IPO定價合理性分析的理論基礎
　　
　　(一)IPO定價與市場氣氛學說
　　IPO定價，是指獲準發(fā)行股票并上市的公司與其主承銷商共同確定的股票價格。市場氣氛假說認為：在市場上漲期間，普遍存在著信息過度反應，價格風險較大，市場的先驗不確定性增大，投資者更難對IPO股價作出合理估值；而且，當市場本身的回報率高時，投資者所要求的回報率也會相應提高。因此，在市場指數(shù)上漲期間，承銷商和發(fā)行公司為吸引投資者參與IPO發(fā)行，愿意以相對于其他時期更低的發(fā)行價格作為折價補償?shù)姆绞桨l(fā)行，從而提高IPO抑價程度。
　　
　　(二)滬深300指數(shù)
　　滬深300指數(shù)樣本選自滬深兩個證券市場，覆蓋了大部分流通市值。另外，60日均線反映的是市場的中長期走勢。因此，本文利用滬深300指數(shù)的60日均線，將樣本分成市場氣氛不同的兩個階段。
　　
　　二、我國A股IPO定價合理性實證研究
　　
　　(一)實證研究設計
　　1、樣本數(shù)據(jù)來源。本文選取2006年6月1BUejEWXs47tFmK4NjkWNaYGdFKSFDGnzbr0LtWXKhSk=9日至2008年12月5日期問于上海證券交易所和深圳證券交易所上市的A股公司為樣本，這樣所有的樣本公司股票發(fā)行定價方式(網下詢價、網上配售)、流通權利(全流通)就具有相同的特征。這一期間的IPO公司共269家，排除18家數(shù)據(jù)不全的公司后，最終有251家公司作為本文實證研究的樣本。(數(shù)據(jù)來源于www.resset.cn.www.hexun.eom以及www.sina.com)
　　2、研究方法。判斷IPO定價是否合理，關鍵要看股票發(fā)行價格是否包含了IPO定價所有影響因素的信息。股票發(fā)行價格包含的IPO定價影響因素的信息越多，股票發(fā)行價格的合理性越高，反之股票發(fā)行價格的合理性越低。
　　本文的研究基于滬深300指數(shù)60日MACD曲線，把樣本數(shù)據(jù)分為兩個階段，第一個階段：滬深300指數(shù)60日MACD曲線上升階段：2006年6月19日至2007年11月23日，樣本數(shù)為165個；第二個階段：滬深300指數(shù)60日MACD曲線下降階段2007年11月24日至2008年12月5日，樣本數(shù)為86個。
　　3、變量選取。
　　
　　影響新股發(fā)行價格的因素非常多，要全面地反映這些因素很困難。在借鑒國內外學者研究成果的基礎上，結合中國股票發(fā)行市場的特點，本文選取23個變量反映IPO定價的內、外部影響因素。各變量及計量標準見表1。
　　
　　(二)滬深300指數(shù)60日MACD曲線上升階段一因子分析
　　1、因子分析的前提條件分析。對18個變量進行Bartlett球度檢驗和KMO檢驗，結果顯示18個變量適合進行因子分析。
　　2、因子分析的總方差解釋。因子分析中的原有變量中總方差被解釋的情況顯示，7個變量解釋了18個變量的76.793％，即累計方差貢獻率為76.793％。
　　3、因子載荷矩陣。將原有變量綜合為少數(shù)幾個因子后，因子變量的含義比較模糊。對因子載荷矩陣實施正交旋轉。旋轉后，因子的含義比較清楚。
　　因子變量F反映了每股凈資產和每股未分配利潤的情況；因子變量F反映了總資產收益率的情況；因子變量F反映了凈資產增長率的情況；因子變量F反映了主營業(yè)務收入增長率的情況；因子變量F，反映了存貨周轉率的情況；因子變量F反映了資產負債率的情況；因子變量F反映了應收賬款周轉率的情況。
　　4、計算因子得分。用回歸法估計因子得分系數(shù)，根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣，寫出因子得分函數(shù)：
　　F=O.239*X+0.026*X-0.043*X-0.055*X+0.185"X-0.065"X
　　-0.022*X+0.009*X-0.091*X-0.013*X-0.061*X-0.22*X-
　　0.22*X-0.054*X-0.063*X+0.302*X+0.223*X+0.34*X……
　　經過因子分析，18個內部影響因素變量被綜合成為7個因子：FF、……、F。
　　
　　(三)滬深300指數(shù)60日MACD曲線上升階段一逐步回歸
　　經過因子分析，影響IPO定價的23個變量被處理成12個變量。將這些變量作為自變量，樣本公司IPO發(fā)行價格作為因變量，進行回歸，建立IPO定價的多因素模型。
　　用逐步回歸法得出12個變量中有10個變量對IPO發(fā)行價格有重要意義，分別是：前30個交易日滬深300指數(shù)的標準差、前30個交易日滬深300指數(shù)的移動平均數(shù)與發(fā)行日滬深300指數(shù)之比、因子變量F、F、F、F、F、F、F以及總股本。
　　以發(fā)行價格為因變量，另10個變量為自變量的回歸模型如下：
　　發(fā)行價格=-170.16+0.215*F+0.458*F+0.118*F+0.035*F+0.026*F-0.025*F-0.015*F0.007*前30個交易日滬深300指數(shù)的標準差+3.9E-07*總股本+172.94*前30個交易日。滬深300指數(shù)的移動平均數(shù)與發(fā)行日滬深300指數(shù)之比
　　回歸系數(shù)的顯著水平均小于0.1，即建立的回歸方程是有效的。R²=0.457，表明因變量與各自變量之間存在比較顯著的線性相關關系。DW=1.890，DW的值在2的附近說明模型變量無序列相關性。在逐步回歸過程中，F(xiàn)—F是從公司內部變量提取出的因子變量，則7個變量之間相互獨立。即不相關。而其余三個變量的容忍度分別為0.805、0.828、0.981，說明這三個變量不存在多重共線性問題。
　　
　　(四)滬深300指數(shù)60日MACD曲線下降階段——因子分析
　　1、因子分析的前提條件分析。對18個變量進行Bartlett球度檢驗和KMO檢驗，結果顯示18個變量適合進行因子分析。
　　2、因子分析的總方差解釋。因子分析中的原有變量中總方差被解釋的情況顯示，5個變量解釋了18個變量的74.59％，即累計方差貢獻率為74.459％。
　　3、因子載荷矩陣。將原有變量綜合為少數(shù)幾個因子后，因子變量的含義比較模糊。對因子載荷矩陣實施正交旋轉。旋轉后，因子的含義比較清楚。
　　因子變量F反映了每股凈資產、每股未分配利潤、每股公積金和每股收益的情況；因子變量F反映了總資產收益率、凈利潤率和資產負債率的情況；因子變量F，反映了總資產增長率的情況；因子變量F反映了經營周期的情況；因子變量F，反映了應收賬款周轉率的情況。
　　4、計算因子得分。用回歸法估計因子得分系數(shù)，根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣，寫出因子得分函數(shù)：
　　F=0.186*X-0.073*X-0.042*X-0.017*X+0.134*X-0.025*X-
　　0.018*X-0.047*X-0.041*X+0.033*X+0.026*X+0.013*X+
　　0.097*X-0.061*X-0.021*X+0.268*X+0.245*X+0.246*X……
　　經過因子分析。18個內部影響因素變量被綜合成為5個因子：F、F、……、F。
　　
　　(五)滬深300指數(shù)60日MACD曲線下降階段一逐步回歸
　　經過因子分析，影響IPO定價的23個變量被處理成10個變量。將這些變量作為自變量，樣本公司IPO發(fā)行價格作為因變量，進行回歸，建立IPO定價的多因素模型。
　　用逐步回歸法得出10個變量中有3個變量對IPO發(fā)行價格有重要意義，分別是：因子變量F、F、F。
　　以發(fā)行價格為因變量，另3個變量為自變量的回歸模型如下：
　　發(fā)行價格=5.380+0.055*F+0.089*F+0.021*F
　　回歸系數(shù)的顯著水平均小于0.1，即建立的回歸方程是有效的。R²為0.324，表明因變量與各自變量之間存在比較顯著的線性相關關系。DW=1.