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

[DOI]1013939/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，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）选取了1960―1969年发行的120只股票作为研究对象，Ritter（1987）选取1977―1982年的1028只新股数据，Round（1993）使用1982―1983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、马健（2006）将IPO定价的影响因素细分为19个指标，选取了2001―2005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，1990―1999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F1～F7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，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

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、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。

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