探求贏者詛咒在我國IPO市場適用性

孫曉嵐

【摘 要】 IPO抑價現象在各國證券市場上普遍存在，而我國的IPO抑價幅度明顯高于世界上其他國家。本文將根據傳統和行為金融理論，確定影響我國IPO抑價的具體相關因素，通過設置多元回歸線性模型檢驗“贏者詛咒”假說是否可以解釋我國的IPO抑價現象，并自省不足。

【關鍵詞】 IPO抑價 贏者詛咒 信息不對稱

一、研究的背景和意義

首次公開募股IPO是指企業第一次將它的股份向公眾出售，企業借此可以募集到所需資金。根據研究表明，我國市場屬于弱有效市場，因此一級市場與二級市場巨大的價差是吸引廣大投資者大規模參與新股申購的主要原因。但是隨著大量的新股申購資金停留在一級市場，從而從反方向導致二級市場的流動資金減少，這給二級市場健康有效發展造成了不小的阻礙。因此，本文希望通過探求贏者詛咒在我國IPO市場適用性為改善IPO抑價現象提供另一種解決方案。

二、多元線性回歸模型的設定

（一）我國IPO的制度

1.行政定價（1999年之前）

1999年之前，我國基本采用相對固定市盈率的行政定價方式。在此階段，我國證券監管機構是IPO發行定價的主要決定者。

2.放寬發行市盈率階段（1999年—2001年）

隨著我國初次市場化的改革，發行市盈率可以由市場參與主體根據盈利能力、行業狀況等因素來決定，逐步走向真正意義上的固定價格發行方式。

3.市盈率嚴格管制階段（2001年—2004年）

2001年下半年，國有股減持致使股票大幅下跌，致使監管部門對新股發行市盈率實行了嚴格監控——新股發行一律以20倍市盈率作為發行上限。

4.詢價階段（2005年至今）

2005年1月1日起，證監會正式將詢價制度引入新股發行，首次公開發行股票的公司及其保薦機構應通過向詢價對象詢價的方式確定股票發行價格。詢價制分為初步詢價、累計投標詢價兩個階段，前者確定發行價格區間，后者確定發行價格。

（二）模型設計

本文中的變量選取，主要是根據本文的文獻綜述中涉及到各位學者對IPO抑價的影響因素，加之本人的思考，根據本文實際需要，選取部分變量，由此構建多元線性回歸模型。由于IPO抑價成因多樣化，因此本文盡可能選取多種因素，具體內容如下：

1.被解釋變量

本文將IPO用股票上市當日的回報率UP表示。若UP>0，則表示股票的發行價格低于收盤價，IPO抑價現象確實存在。

2.控制變量

（1）首發市盈率PE

一般情況下，一只股票市盈率越低，市價相對于股票的盈利能力越低，股票的投資價值就越大， IPO抑價率就越低。

（2）新股上市首日波動率V

波動率越大，其首日風險越大，代表投資者投機可能性越大。

（3）上市首日換手率TR

所有投資者在上市首日申購新股后，便可在當日于市場上買賣該股票，因此新股上市首日的換手率在一定程度上體現了新股的投機程度。

（4）注冊資本RC

一般來說，公司的注冊資本越高，投資者認為該公司值得投資的可能性越高，從而致使IPO抑價率越高。

（5）時間間隔TIMEGAP

研究表明，招股日期和發行日期的時間間隔會影響我國IPO抑價率。原因是2015年之前，投資者在申購新股時需要全額預繳申購費用，投資者需要承擔資金風險。故時間間隔越長，IPO抑價率越高。但2015年我國取消IPO預繳款制度，因此推測IPO抑價現在與時間間隔無明顯的關系。

3.“贏者詛咒”假說的代表變量

本文將以下三個變量代表“贏者詛咒”假說，根據變量的顯著性，從而驗證“贏者詛咒”在我國IPO市場的適用性。

（1）中簽率WR

中簽率越高說明該股越受市場追捧、市場關注度越高，一級市場的需求旺盛。

（2）首發募集資金IF

募集資金，即上市公司想要在證券市場上募集的總資金。通常我們認為募集資金越多，代表該公司的公司資產規模越大，社會聲譽越高。一般大型企業在市場上的透明度較高，投資者所獲得的信息更加全面，存在信息不對稱的現象越不顯著。

（3）公司成立年限AGE

一般來說，公司成立年限越長，投資者能從市場上獲得的有效信息越多，信息不對稱程度越低。

4.虛擬變量PM

本文中的數據依據我國IPO定價方式分成兩部分：市盈率嚴格管制階段（2001—2004年）和詢價階段（2005年至今），從而判斷IPO抑價是否與IPO定價方式有關。若數據處于2001年—2004年間，則PM為0;若數據處于2005年后，則PM為1。

追溯2001年之前的IPO核準制度對我們本文研究IPO抑價現象的成因并提出實際性建議并無顯著作用。故本文選取了自2001年核準制正式實施以來，即上市日期在2001年4月—2018年6月的公司股票發行數據作為研究樣本，通過設置多元回歸線性模型檢驗“贏者詛咒”假說是否可以解釋我國的IPO抑價現象。其間共有2527家公司上市，除去包含大華農公司在內的已經退市的10家公司，剔除數據不完整如山東金泰等26家公司的上市公司，最終共有2491家數據列入樣本。

三、多元線性回歸模型的結果

該模型調整后的可決系數?R2=0.4919，雖距離可決系數最佳值1較遠，但根據相關文獻，發現該模型的擬合優度在平均水平之上。該模型的F統計量的P值為零，表明拒絕該模型的參數全為零的假設，模型顯著成立。

四、結論和不足

（一）“贏者詛咒”在我國IPO市場的適用性

上文提到，本次實證將中簽率WR、首發募集資金IF和公司成立年限AGE作為印證“贏者詛咒”是否在中國成立的代表要素。

1.中簽率WR

在該回歸模型中，在1%的置信水平下，中簽率WR的系數為-3.88，可以得出IPO抑價與WR成顯著負相關關系，即新股的中簽率越高，IPO抑價率越低。

2.首發募集資金IF

在模型中可以發現，首發募集資金IF的P值為0.64，這說明在1%的置信水平下，IF無統計意義。但是并不能據此判定首發募集資金IF與IPO抑價率沒有關系。若參數不顯著，只能證明該變量在統計學上不顯著，而不能完全否定其經濟學含義。根據筆者查閱的文獻，首發募集資金IF與IPO抑價存在非常明顯的經濟學關系。

3.公司成立年限AGE

根據模型的回歸結果，我們還可以看出，在1%的置信水平下，公司成立年限AGE的系數為-0.0014，故IPO抑價率與AGE成顯著負相關關系。

綜上所述，在統計學上， WR和AGE是IPO抑價率影響因素之一，并且在兩者之中， WR對IPO抑價率影響更大。IF雖然在統計學上和IPO抑價率沒有顯著的關系，但是在查閱相關文獻后，仍然可以發現，在經濟學意義上，IF與IPO抑價率存在負相關關系，即首發募集資金越多，IPO抑價率越低。這意味著“贏者詛咒”在我國證券市場的適用性，投資者與證券發行者之間的信息不對稱可以成為解釋我國IPO抑價率高的理論。

4.影響IPO抑價的其他因素

在線性模型中，在1%的置信水平下，首發市盈率PE的系數為-0.44，故PE與IPO抑價成顯著負相關關系;首日波動率V的系數為143.16，故IPO抑價與V成顯著正相關關系;上市首日換手率TR的系數為0.28，故IPO抑價與TR成顯著正相關關系; RC和TIMEGAP的P值分別為0.87和0.5863，該參數估計不顯著，無法拒絕原假設;虛擬變量PM的系數為-30.58，故IPO抑價與PM成顯著負相關關系。

（二）不足

本文通過簡單的多元線性回歸模型，驗證了“贏者詛咒”理論在我國證券市場上可以合理地解釋IPO抑價的經濟現象。但是本文并未針對IPO抑價的成因做出過多的解釋，只可以通過簡單的回歸結果得知影響IPO抑價的因素，對于與IPO抑價因素無關的變量并未給予處理。

【參考文獻】

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