我国创业板IPO定价效率中短期的多时段比较研究

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　　【摘要】创业板在我国推出即将达到两年，如今已成为我国资本市场重要的组成部分。然而自推出之日起，创业板就一直受到高发行市盈率和高IPO抑价率的困扰，创业板IPO的定价效率究竟如何，成为了理论界的关注的焦点。本文运用金融学、计量经济学的相关理论，以创业板IPO定价效率中短期的多时段比较为主线，对我国创业板IPO定价效率按不同分类进行比较分析，并试图找出我国创业板IPO定价效率按不同分类产生差异的原因，最后对我国创业板IPO定价效率的影响因素做实证研究，并对如何提高创业板IPO定价效率提出政策建议。
　　【关键词】IPO；定价效率；多时段；比较研究
　　
　　一、研究背景
　　2009年10月23日中国证券市场酝酿十年之久的创业板正式启动，2009年10月30日首批28家公司以平均56.7倍的市盈率成功登陆创业板。伴随着创业板诞生开始，高市盈率、高发行价、高额超募资金三大问题就困扰着中国创业板市场的健康发展。
　　截止至2010年08月31日，创业板已发行上市交易113只股票。113只股票IPO预计募集资金总计257.14亿元，实际募集资金总额高达747.34亿元，比预计募集资金总额超出约490.2亿元，超募比例高达1.8919倍。113只股票平均收盘价为47.20元，平均市盈率高达62.93倍。
　　创业板上市主体具有的高成长、高风险性决定了未来现金流具有不可预测性，且处于同行业同发展阶段的可比公司较少，传统的现金流量贴现法、可比市盈率法等都不能够准确估算上市公司价值。因此创业板IPO定价是否有效率引起众多学者的关注与研究。
　　传统的对IPO定价效率的研究主要是从IPO首日超额收益来衡量的。国外的Reilly和Hatfield（1969）[1]，McDonald and Fisher（1972）[2]，Loughran，Ritter and Rydqvist（1994）[3]股票IPO首日超额收益进行研究后发现，IPO首日超额收益在各个国家普遍存，发展中国家的IPO首日超额收益要比发达国家的程度更甚。国内的张人骥等（1999）[4]，段进东、陈海明（2004）[5]，江洪波（2007）[6]对我国股票IPO首日超额收益进行研究都建立在一个重要的前提上：即欧美发达国家的股票市场其二级市场是有效市场，这些研究都未考虑二级市场是非有效时的情况。
　　但是基于我国股票二级市场炒作过度，市场有效性值得怀疑。俞乔（1994）[7]，宋颂兴和金伟根（1995）[8]，赵勇、朱武祥（2000）[9]，李俊贤（2009）[10]，刘剑锋（2010）[11]等对我国股票市场的有效进行了研究，关于中国股市是否达到弱式有效，现有研究并没有达成一致的看法。
　　二、研究模型及样本选取
　　我国股票市场非有效时，市场二级市场价格不能作为公司内在价值的无偏估计，继续通过研究首日超额收益来表示IPO定价效率就显得不怎么妥当。本文试图采用新股IPO以后一段时间段内的平均收盘价取代上市首日收盘价，作为衡量公司内在价值的指标。按照这一思路，将新股IPO以后一段时间段内的平均收盘价相对IPO发行价的涨跌幅取代上市首日收益率，作为衡量IPO定价效率的指标。
　　国内外相关研究表明，承销商退出托市的时间大多为新股IPO上市后一个月，因此本文第一个时间段选择为新股IPO后一个月。创业板新股IPO上市后三个月，网下配售的投资者所持股份解禁，因此本文第二个时间段选择为新股IPO后三个月。新股IPO上市后半年，市场上的投机气氛已基本消退，股票价格向内在价值回归明显快于前期，本文第三个时间段的为新股IPO上市后六个月。最后一个时间本文选取为新股IPO上市后一年。
　　时间长度分别取一个月，三个月，六个月，十二个月。
　　
　　（i=1，3，6，12）
　　其中RRi为新股上市i个月简单定价效率，Pi为新股IPO以后i个月内的平均收盘价，P0为IPO发行价格。
　　由于存在市场本身系统波动的干扰性，进一步对RRi以市场累积收益率进行调整。对于短期，一个月和三个月，采用每月20个交易日；对于中期，半年设定为125个交易日，一年设定为250个交易日。市场累计收益率公式为：
　　
　　（j=20，60，125，250）
　　其中Mj为新股上市后j天市场累计收益率，为市场指数日收益率，亦即市场指数日涨跌幅。在本文的分析中使用深圳综指为市场指数。
　　本文经市场调整后的新股上市i个月定价效率定义为“IPO上市i个月定价效率初始值”，其正负号可以反映出IPO定价是高了还是低了。
　　 （i=1，3，6，12）
　　其中adjRRi为经市场调整后的新股上市i个月定价效率初始值，RRi为新股上市i个月定价效率，Mi为新股上市i个月的市场累积收益率。
　　本定义IPO上市i个月定价效率初始值的绝对值为“IPO上市i个月定价效率”，其值反映IPO上市i个月收盘价均价与发行价的偏离程度。公式为：
　　（i=1，3，6，12）
　　该指标越大，说明IPO发行价格与公司内在价值的偏离程度越大，金融资源配置效率越低，IPO定价效率越低，反之IPO定价效率越高。
　　本文使用的数据主要来自锐思Resset数据库、Wind数据库、上市公司招股说明书、上市公司年报，部分缺失数据由笔者经国信金太阳网上交易专业版软件补齐。本文选择的样本为从2009年10月30日至2010年8月31日期间，在创业板上市的113家公司，所有股票价格数据均经过复权处理。本文的数据整理统计采用Excel软件，数据分析采用SPSS19.0软件。
　　三、我国创业板IPO定价效率的中短期比较分析
　　表1显示我国创业板IPO定价效率的中短期比较分析，其中一年定价定价效率均值最低，定价效率最高。采用一年的收盘价均价比其他时段的收盘价均价更接近公司内在价值。半年的定价效率均值低于其他时段的定价效率均值。图1显示了每只股票的IPO定价效率初始值的中短期比较，显然，一年的定价效率初始值为负数的数量为23个，远远大于其他时段的定价效率初始值为负数的数量。
　　表1 我国创业板IPO定价效率的中短期比较描述统计
　　 N 极小值 极大值 均值 标准差
　　调整后一个月定价效率 113 .0041 1.9156 .495055 .3667714
　　调整后三个月定价效率 113 .0209 2.1887 .474658 .3831704
　　调整后六个月定价效率 113 .0279 2.3420 .498885 .3797142
　　调整后12个月定价效率 113 .0191 2.3322 .420671 .3628057
　　有效的N（列表状态） 113
　　
　　
　　图1 我国创业板IPO一个月、三个月、半年和一年定价效率比较图
　　表2显示我国创业板IPO定价效率的中短期按行业分类比较分析，只有公用事业和日常消费的IPO一年定价效率低于其半年定价效率，其他行业的一年定价效率均高于其半年定价效率。材料，工业，可选消费，信息技术，医疗保健的半年定价效率均低于其三个月定价效率。公用事业，能源，日常消费的则相反。分析其原因，可能是公用事业，能源，日常消费的样本值太小，分别只有1个，2个，3个，另一个原因则可能是这三个样本中的公司成长性不高。
　　表2 我国创业板IPO定价效率的中短期按行业分类比较分析

　　 我国创业板IPO定价效率行业均值
　　行业 一个月 三个月 半年 一年
　　材料 .46 .43 .44 .37
　　工业 .50 .48 .51 .41
　　公用事业 1.15 .84 .43 .55
　　可选消费 .67 .74 .80 .68
　　能源 .52 .61 .60 .24
　　日常消费 .50 .40 .34 .42
　　信息技术 .43 .40 .44 .39
　　医疗保健 .56 .53 .54 .42
　　
　　表3显示承销商声誉较次的前三个时间段的定价效率均值差不多。但是一年定价效率明显高于其他三个时间段的定价效率。承销商声誉高的也出现半年定价效率低于其三个月定价效率，其一年定价效率也明显高于其他时间段的定价效率。承销商声誉高的四个时间段的定价效率都明显高于承销商声誉较次的四个时间段的定价效率。承销商声誉对我国创业板IPO定价效率影响显著。
　　表3 我国创业板IPO定价效率的中短期按承销商声誉分类比较分析
　　 我国创业板IPO定价效率行业均值
　　承销商分级 一个月 三个月 半年 一年
　　0 .57 .58 .57 .48
　　1 .43 .39 .44 .37
　　
　　表4 我国创业板IPO定价效率的中短期按首发上市日分类比较分析
　　 我国创业板IPO定价效率行业均值
　　首发上市日 一个月 三个月 半年 一年
　　2009-10-30 .83 .89 .90 .75
　　2009-12-25 .50 .39 .49 .24
　　2010-01-08 .23 .15 .42 .28
　　2010-01-20 .20 .24 .35 .25
　　2010-02-11 .28 .47 .34 .28
　　2010-02-26 .41 .59 .47 .45
　　2010-03-19 .67 .59 .33 .20
　　2010-03-26 .48 .35 .13 .17
　　2010-04-21 .51 .36 .20 .24
　　2010-04-27 .44 .39 .25 .18
　　2010-04-30 .26 .23 .24 .22
　　2010-05-20 .13 .27 .44 .23
　　2010-05-26 .12 .12 .16 .26
　　2010-06-25 .10 .08 .13 .21
　　2010-07-08 .09 .11 .25 .28
　　2010-07-28 .35 .20 .28 .23
　　2010-08-06 .81 .72 1.02 .93
　　2010-08-12 .46 .31 .43 .53
　　2010-08-20 .84 .66 .68 .60
　　2010-08-25 .77 .55 .56 .54
　　
　　表4可以看出，除2010年07月28日至2010年08月12日外，按首发上市日分类后，一个月定价效率均值比较的高的日期，其一年定价效率低于其一个月定价效率，而一个月定价效率均值比较低的日期，其一年定价效率高于其一个月定价效率。
　　四、我国创业板IPO定价效率的影响因素的多元线性回归分析
　　被解释变量选取为我国创业板IPO上市一年定价效率。
　　根据相关文献和之前学者的研究成果，本文使用以下的解释变量进行分析：（1）发行规模NI；（2）认购中签率RATE；（3）发行市盈率IPE；（4）市场指数INDEX；（5）流通股比率LRATE；（6）承销商声誉RANK；（7）股票IPO抑价率IR；（8）发行价格IPRICE；（9）招股日与上市日时间间隔TBI；（10）2009年创业板各公司的净资产收益率增长率NRAR。
　　利用上述10个解释变量建立多元回归模型：
　　
　　
　　首先对被解释变量和解释变量进行数据标准化，然后进行多元线性回归。
　　表5 解释变量的描述统计量
　　 N 极小值 极大值 均值 标准差
　　发行规模（元） 113 196600000 2553000000 7.05E8 4.503E8
　　认购中签率 113 .0029 .0167 .007324 .0029423
　　发行市盈率 113 36.98 126.67 65.1304 18.03691
　　市场指数 113 956.26 1197.71 1104.0012 66.50915
　　流通股比率 113 .1000 .6840 .384539 .1217540
　　主承销商 113 0 1 .54 .501
　　抑价率 113 -.0991 2.0973 .565377 .4244152
　　发行上市价（元） 113 11.30 88.00 32.1328 16.21119
　　时间间隔（招股日与上市日之间） 113 9 40 14.98 7.344
　　净资产收益率增长率同比 113 -.7013 1.5821 .162884 .3901170
　　有效的 N （列表状态） 113
　　
　　表6 拟合优度表
　　模型 R R 方 调整R方 标准估计的误差 Durbin-Watson
　　1 .688a .474 .422 .76010173 1.749
　　
　　
　　表7 ANOVA方差分析表
　　模型 平方和 df 均方 F Sig.
　　1 回归 53.069 10 5.307 9.185 .000a
　　 残差 58.931 102 .578
　　 总计 112.000 112
　　
　　
　　表8 多元线性回归结果
　　 非标准化系数 标准系数 t Sig.
　　 B 标准误差 系数β
　　（常量） 2.062E-15 .072 .000 1.000
　　Zscore（发行规模（元）） -.055 .107 -.055 -.513 .609
　　Zscore（认购中签率） .047 .117 .047 .406 .686
　　Zscore（发行市盈率） -.006 .090 -.006 -.069 .945
　　Zscore（市场指数） -.190 .095 -.190 -2.003 .048
　　Zscore（流通股比率） .030 .076 .030 .397 .692
　　Zscore（主承销商） -.048 .076 -.048 -.632 .529
　　Zscore（抑价率） .558 .089 .558 6.284 .000
　　Zscore（发行上市价（元）） .041 .114 .041 .358 .721
　　Zscore（时间间隔（招股日与上市日之间）） -.039 .088 -.039 -.445 .658
　　Zscore（净资产收益率增长率同比） .236 .077 .236 3.053 .003
　　
　　
　　在多元回归模型结果中，R平方达到了0.474，修正R平方也达到了0.422，都说明了该多元模型具有不错的拟合性；F统计量为9.185，其P值为0.000，说明该多元模型显著具有统计学上的意义；D-W统计量为1.749，接近2，说明各个解释变量间残差不存在自相关；多元回归的数据结果显示了本文所使用的多元模型是成功的。
　　由多元模型的回归结果，我们可以得出：在考虑10个解释变量对我国创业板IPO一年定价效率的共同作用时，只有市场指数、抑价率和净资产收益率增长率三个变量与我国创业板IPO一年定价效率显著相关，p值分别为0.048，0.000，0.003，其余解释变量都表现不显著，即没有通过t检验。

　　由此可以得到含有三个解释变量的最有回归方程为：
　　
　　对回归结果分析如下：
　　（1）市场指数的高低某种程度说明目前市场的经济状况和投资者信心。回归结果显示，深圳综指对我国创业板IPO一年定价效率有着显著的影响，p值为0.048。由于回归系数为负数，说明深圳综指与我国创业板IPO一年定价效率呈负相关关系，即在市场状况良好时或投资者信息高涨时，容易出现定价效率偏低现象。
　　（2）抑价率：创业板股票IPO抑价率越高，首日二级市场股票价格与发行价格的偏离程度就越大，说明二级市场首日过度炒作，股票供求不均衡。回归结果显示，抑价率对我国创业板IPO一年定价效率有着显著的影响，p值为0.000。由于回归系数为正，说明抑价率与我国创业板IPO一年定价效率呈正相关关系，即股票供求不均衡越严重，定价效率就越低。
　　（3）净资产收益率增长率的大小显示着公司当期的发展速度快慢。回归结果显示，净资产收益率增长率也对我国创业板IPO一年定价效率有着显著影响，p值为0.003。由于回归系数是整数，说明净资产收益率增长率与我国创业板IPO一年定价效率呈正相关关系，即公司发展速度越快，成长性越好，越容易定价效率偏低。创业板公司定价时估值难也正是因为创业板公司的高成长性。
　　五、政策建议
　　根据本文比较分析和实证分析，提出以下政策建议：
　　第一，推进IPO发行定价的市场化改革，尤其是发行的市场化。目前我国创业板IPO发行价的制定采取累计投标询价制度，这虽然是市场化的定价方式，但是并没有起到市场化的定价效果，造成这一现象的根本原因是IPO发行的“审批核准制”。
　　第二，完善信息披露制度，加强保荐人的责任。要实现发行有审批制向注册制的转变，必须要完善相关配套措施，其中实行严格的信息披露制度和加强保荐人的责任尤为重要。严格的信息披露可以代替证监会的严格审批，保证创业板市场公司的质量，保障投资者利益，还可以防止二级市场的过度炒作，降低二级市场风险。
　　第三，增加流通股比例，缓解二级市场对新股的超额需求。因此增加流通股的数量应当可以有效降低IPO抑价率。然而增加流通股比例有利有弊，有可能引发股东套现等过度投机行为，因此增加流通股比率应当与发行定价制度的改革同步进行。
　　第四，发行时承销商应增加“超额配售选择权”，也就是俗称绿鞋机制。我国巨额资金滞留囤积在一级市场进行新股申购，市场投机气氛浓重，严重损害了我国证券市场稳定发展。实施绿鞋机制后新股发行量可比没有实施时多15%，这有利于承销商根据市场具体情况，作出相应决策，或要求发行人增发新股，或从二级市场买入股票。一方面，利于平抑二级市场股价涨跌，促使二级市场股价与一级市场新股发行价接轨，对一级市场新股申购的资金有一定疏导作用，客观上可以抑制一级市场投机的作用，进而抑制二级市场的过度炒作。
　　
　　
　　参考文献：
　　[1]Reilly F.K.and Hatfield K.,Investor Experience with New Stock Issue,Financial Analysts Journal,1969(25):73-80.
　　[2]McDonald J and A.K.Fisher,New Issue Stock Price Behavior,Journal of Finance,1972(27):97-102.
　　[3]Loughran.T Ritter J.R.Rydqvist K.,Initial Public Offerings:International Insights,Pacific-Basin Finance Journa,1994(l2):165-199.
　　[4]张人骥,朱海平.上海股票市场新股发行价格过程分析[J].经济科学,1999(4):64-71.
　　[5]段进东,陈海明.我国新股发行定价的信息效率实证研究[J].金融研究,2004(2):87-94.
　　[6]江洪波.基于非有效市场的A股IPO价格行为分析[J].金融研究,2007(8):90-103.
　　[7]俞乔.市场有效.周期异常与股价波动[J].经济研究,1994:43-50.
　　[8]宋颂兴,金伟根.上海股票市场有效实证研究明[J].经济学家,1995(4):107-113.
　　[9]赵勇,朱武祥.上市公司兼并收购可预测性明[J].经济研究,2000(4):19-25.
　　[10]李俊贤,梁朝晖.中国证券市场有效性的检验研究[J].经济研究导刊,2009(33):58-60.
　　[11]刘剑锋,蒋瑞波.中国证券市场弱有效性检验―来自收益率方法比的证据[J].金融理论与实践,2010(4):83-88.

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