| 表3－1各变量的描述性统计
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Lday
|
Lnum
|
Ret
|
Turnover
|
Illiquid
|
Issp
|
|
Mean
|
37.16
|
56.18
|
1.37
|
0.65
|
0.79
|
7.89
|
|
Median
|
22
|
47
|
1.12
|
0.59
|
0.74
|
6.4
|
|
Maximum
|
357
|
187
|
24.8
|
27.67
|
1
|
80
|
|
Minimum
|
6
|
0
|
0
|
0.041
|
0
|
1
|
|
Std
|
39
|
42.75
|
1.32
|
1.31
|
0.15
|
6.4
|
上表中给出了各变量的基本统计特征。我们可以看到：⑴从发行日到股票上市的时间间隔平均为37.16天，而最长的则到达将近一年（本文剔除了股票建立初期时间间隔在一年以上的样本），变动为39天，这说明各企业间的时间间隔差异是很大的。⑵本年度已有的IPO数量的变动也很显著，平均值为47，而标准差达到了42.75，在某些年份达到最大值187。⑶收益率的变动大约相当于均值的大小，由于样本量比较大，因此，最大值为24.8，而均值仅为1.37的差距并没有通过标准差表现出来。⑷换手率的数据与收益率的变动具有类似的特征。⑸非流通股在IPO时所占的比例总体来讲还是比较大的，这一点对收益率的影响十分关键。这也是在考虑制度因素时必须考虑IPO的股权结构的直观原因。⑹发行价的最高价达到80元，远远高于均值和中值，但是事实上该股票（600655豫园商城）在上市首日的收盘价格为259，首日收益率达到2.24，这一证据正好验证了前文所述的发行价格对收益率的影响有待进一步分析和考察的结论。较低的发行价格会引起投资者的投机行为，而较高的发行价格却会因为过分引人瞩目而导致投资者格外关心该公司的业绩和前景，对于好的公司来说，实际上是通过IPO来向市场传递关于该公司质量信息，这样不仅能够获得较多的融资，而且也让投资者主动搜寻企业的信息，一举两得。表3－2给出了各自变量之间的相关性描述。
表3－2各自变量之间的相关性
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|
Lday
|
Lnum
|
Turnover
|
Illiquid
|
Issp
|
|
Lday
|
1
|
|
|
|
|
|
Lnum
|
-0.1
|
1
|
|
|
|
|
Turnover
|
0.14
|
-0.03
|
1
|
|
|
|
Illiquid
|
0.13
|
0.10
|
0.03
|
1
|
|
|
Issp
|
0.01
|
-0.09
|
0.39
|
-0.08
|
1
|
本文在上表中简要的给出了解释变量之间的相关关系。除了发行价与换手率之间的相关性较大以外，其他变量之间的相关系数都比较小，因此可以十分放心地进行多元线性回归分析。
在上述简单的描述性统计中，我们还不能十分明确的看出各变量之间以及他们与首日收益率之间的关系。比如，我们从表4－2中发现发行价与换手率之间具有正的相关关系，虽然相关系数很小，但是我们发现其系数是正的。在给出进一步的验证之前，我们难以对这一现象做出解释。因为较高的换手率意味着市场交易的热度比较高，而发行价较高的股票，在首日面临的投机交易比较少，不应该成为换手率较高的股票。但是却可能成为首日收盘价比较高的股票，具体原因前文已有所述。
（二）IPO抑价的决定因素
本文在将接下来给出具体的回归方程和回归结果，并对回归的结果做出解释。根据本文分析的主体，我们将首日收益率Ret作为因变量，而制度变量则为时间间隔（Lday），当年已发行数量（Lnum），非流通股比例（Illquid）。另外，本文也考虑了其他的控制变量。具体形式如下：
 我们将分别进行总体的回归和只包含有制度因素的回归，t值在括号中给出。
表3－3首日收益率对各要素的回归
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模型1
|
模型2
|
模型3
|
模型4
|
模型5
|
模型6
|
模型7
|
模型8
|
|
Intercept
|
1.64
(7.37)
|
1.67
(7.55)
|
1.49
(7.76)
|
1.54
(8.49)
|
1.69
(7.95)
|
1.72
(8.10)
|
1.54
(8.18)
|
1.58
(8.81)
|
|
Age
|
0.01
(1.14)
|
|
0.009
(0.78)
|
|
0.01
(1.10)
|
|
0.007
(0.62)
|
|
|
FX
|
-0.02
(-1.34)
|
-0.02
(-1.04)
|
|
|
-0.03
(-1.55)
|
-0.02
(-1.25)
|
|
|
|
turnover
|
-0.007
(-0.26)
|
-0.008
(-0.29)
|
|
|
|
|
|
|
|
lnum
|
0.0007
(0.85)
|
0.0007
(0.78)
|
0.0009
(1.16)
|
0.0008
(1.06)
|
|
|
|
|
|
lag
|
0.01
(11.98)
|
0.01
(11.96)
|
0.01
(12.33)
|
0.01
(12.49)
|
0.01
(12.08)
|
0.01
(12.06)
|
0.01
(12.30)
|
0.01
(12.46)
|
|
Exch
|
0.26
(3.45)
|
0.26
(3.48)
|
0.22
(3.20)
|
0.23
(3.36)
|
0.26
(3.60)
|
0.27
(3.63)
|
0.23
(3.28)
|
0.23
(3.41)
|
|
Issp
|
-0.01
(-2.22)
|
-0.01
(-2.11)
|
-0.01
(-2.55)
|
-0.01
(-2.48)
|
-0.01
(-2.58)
|
-0.01
(-2.49)
|
-0.01
(-2.63)
|
-0.01
(-2.57)
|
|
Illiquid
|
-0.81
(-3.49)
|
-0.83
(-3.57)
|
-0.74
(-3.29)
|
-0.76
(-3.44)
|
-0.809
(-3.48)
|
-0.83
(-3.56)
|
-0.72
(-3.2)
|
-0.75
(-3.35)
|
|
R-Square
|
0.11
|
0.11
|
0.11
|
0.11
|
0.11
|
0.11
|
0.11
|
0.11
|
|
Adj R-Sq
|
0.107
|
0.107
|
0.107
|
0.107
|
0.108
|
0.108
|
0.108
|
0.107
|
表3－3中给出了首日收益率的影响因素分析，我们总共得到了八个回归模型的结果。从总体上讲，变量 和 以及 对首日收益率的影响是不显著的，发行者不能通过选择发行时间和发行方式来以较低的折价发行新股。同时，公司成立的时间长短对收益率的影响也不显著。从制度因素上看，发行日到上市日之间的时间间隔（ ）对首日收益率有显著的正的影响，即时间间隔越长，投资者所面临的风险越高，机会成本也越大，在申购新股时也会要求较高的折价来弥补损失；非流通股所占的比例（ ）对首日收益率的影响是显著为负的，这说明治理效率对公司的长期影响更为投资者所关注，短期的投机行为并没有达到使抑价水平显著上升的程度。发行价格（ ）对抑价水平的影响是显著为负的，上市场所的选择（ ）对抑价水平也有显著的影响，平均而言，深市的抑价水平要高于沪市，在制度上，投资者在沪市交易要比在深市交易多支付一部分成本。那么在深市交易的股票更有可能面临着投机风险。因此，在事前，投资者会要求有较低的成本，事后，深市的股票交易成本更低，股票的交易更加活跃，因此，股价更可能会升高。
四、结语
本文通过考虑中国证券市场的机构特征，引入一些制度因素来解释中国市场A股的IPO抑价现象。我们所引入的因素具有横截面特征，能够解释不同的企业之间的抑价水平差异。通过数据分析，我们发现影响IPO抑价水平的因素主要有发行日与上市日之间的时间间隔、非流通股所占的比例以及发行价。需要指出的是，中国股票的IPO价格并不是企业能够自主决定的，而且IPO价格也不是由市场自由决定的，而是受到了证监会的管制，因而也需要作为制度因素进行考虑。发行日到上市日之间的时间间隔（）对首日收益率有显著的正的影；非流通股所占的比例（）对首日收益率的影响是显著为负的；发行价格（）对抑价水平的影响也是显著为负的。发行者不能通过选择发行时间和发行方式来以较低的折扣发行新股。制度上的改进有利于公司信息向市场上有效地传播，也能减少投资者所面临的投机风险。 4/5 首页 上一页 2 3 4 5 下一页 尾页 |
