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      券商聲譽對IPO抑價影響的實證研究

      2017-11-06 10:11:37丁燁麗上海大學(xué)
      新商務(wù)周刊 2017年12期
      關(guān)鍵詞:價率承銷商新股

      文/丁燁麗,上海大學(xué)

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      券商聲譽對IPO抑價影響的實證研究

      文/丁燁麗,上海大學(xué)

      自上世紀(jì)Ibboston等人發(fā)現(xiàn)IPO抑價這一現(xiàn)象后,吸引了大批學(xué)者研究。研究過程中發(fā)現(xiàn)了諸多影響IPO抑價的因素,其中承銷商聲譽也是影響IPO抑價的重要因素,同時作為筆者的實證研究方向。本文首先提出假設(shè),然后建立多因子線性回歸模型,最后以2014年1月至2016年12月,在滬市主板上市的公司作為研究樣本進行實證檢驗和分析。

      IPO抑價;券商聲譽;實證檢驗

      引言

      IPO抑價(Underpricing in initial public offering)是指新股上市后在股票市場上的價格通常高于其發(fā)行價,從而形成短期超額報酬率。無論在發(fā)展中國家證券市場還是發(fā)達國家的證券市場,IPO抑價現(xiàn)象都很常見。我國A股市場從1991年到2007年,1576只新股平均抑價率高達187%,導(dǎo)致近年來很多股票投資者對于打新股的熱情一路高漲。眾所周知,在IPO過程中,券商承擔(dān)了很重要的角色,所以本文就券商聲譽對IPO抑價的影響進行了研究。

      1 理論分析與假設(shè)提出

      目前,有關(guān)IPO抑價的形成機制的相關(guān)解釋,較具有代表性的理論主要有:1)信息不對稱理論,該理論認(rèn)為券商擁有更多的資本市場和公司股權(quán)信息,因此公司樂于將發(fā)行價格制定權(quán)委托給擁有信息優(yōu)勢的券商解決信息不對稱問題;2)信號傳遞理論,為解決發(fā)行公司與投資者之間的信息不對稱,優(yōu)質(zhì)發(fā)行公司會選擇抑價發(fā)行的方式傳遞公司真實價值的信息;3)贏者詛咒假說,資本市場投資者分為知情投資者和不知情投資者兩類,為確保不知情投資者參與到新股發(fā)行中,發(fā)行公司會選擇抑價發(fā)行新股。綜合相關(guān)理論,本文提出如下假設(shè)H1:券商聲譽與IPO抑價呈顯著負(fù)相關(guān),即券商聲譽越高,IPO抑價程度越低。筆者認(rèn)為,知名券商擁有較強的定價能力和較多的市場信息,能夠為上市公司確定一個更加反映其公允價值的首發(fā)價,從而維護委托公司的利益。同時,為了保證新股的順利發(fā)行,為機構(gòu)投資者創(chuàng)造收益,券商定價時也會預(yù)留一部分抑價空間。

      2 模型設(shè)計

      為檢驗上文提出的假設(shè)H1,需要建立線性回歸模型來驗證承銷商聲譽對公司發(fā)行抑價率的影響,選取抑價率UR為被解釋變量,證券承銷商聲譽BR是解釋變量,另外選取了一些衡量上市公司資本結(jié)構(gòu)和治理結(jié)構(gòu)的指標(biāo)作為控制變量,建立了以下模型:

      UR=a0+a1*BR+a2*PTS+a3*ARPER+a4*TR+a5*SR+a6*ROE+a7*ALR+a8*RA+a9*PID+a10*NAC+a11*TAL+a12*ILI+ε

      控制變量說明:PTS--上市流通股比例;ARPER--發(fā)行后公司市盈率;TR--首日換手率;SR--中簽率;ROE--凈資產(chǎn)收益率;ALR--資產(chǎn)負(fù)債率;RA--募集金額;PID--獨立董事比例;NAC--實際控制人性質(zhì);TAL--總資產(chǎn)的對數(shù);ILI--發(fā)行上市間隔。

      2.1 IPO抑價率的度量。為了更客觀地度量新股的IPO抑價率,本文主要采用調(diào)整初始報酬率對IPO抑價率進行度量,消除市場整體收益水平對新股初始報酬率的影響,其抑價模型公式為:UR=(Pi,1-Pi,0)/Pi,0-(Pm,1-Pm,0)/Pm,0=Pi,1/Pi,0-Pm,1/Pm,0。其中IR表示股票i的IPO抑價率Pi,1表示股票i在首日的收盤價;Pi,0表示股票i的發(fā)行價;Pm,1表示股票i上市首日的市場指數(shù);Pm,0表示股票i發(fā)行日的市場指數(shù)。

      2.2 券商聲譽的度量。參考以往學(xué)者們對券商聲譽的度量方法,本文采用的方法如下:首先計算承銷商累計承銷金額的市場份額MS1,然后計算承銷商累計承銷家數(shù)的市場份額MS2;最后,計算兩者的算術(shù)平均值得到市場份額MS*,并用市場份額進行排序。本文將關(guān)鍵變量承銷商聲譽BR設(shè)為啞變量。如果承銷商聲譽排名前十取1,否則取0。具體公式如下:MS1=∑(當(dāng)年承銷上市金額/樣本中上市總金額);MS2=∑(當(dāng)年承銷上市家數(shù)/樣本中上市總家數(shù));MS*=(MS1+ MS2)/2。根據(jù)上述度量方式,筆者整理出2014-2016年券商聲譽排名情況,如下表1所示。

      2.3 控制變量。根據(jù)國內(nèi)外學(xué)者的研究,對于規(guī)模大的公司在內(nèi)部治理和信息披露等方面更加完善,可降低發(fā)行人與投資者之間的信息不對稱,故本文選擇反映公司規(guī)模的相關(guān)指標(biāo)衡量信息不對稱的程度。同時,在我國資本市場中存在大量噪聲交易者,首日換手率TR可以衡量噪聲交易者的交易程度。根據(jù)行為金融理論,投資者對于新股反應(yīng)過度,造成新股申購的中簽率SR很低,中簽率可衡量市場過熱及對新股的需求程度。另外,選擇獨立董事比例PID、實際控制人性質(zhì)等虛擬變量來代表公司治理狀況。

      2.4 數(shù)據(jù)獲取及說明。本文實證所需的數(shù)據(jù)基本來源于wind數(shù)據(jù)庫,主要使用EXCEL和SPSS軟件進行數(shù)據(jù)整理。其中有部分樣本的控制變量缺失,故使用了其平均數(shù)據(jù)進行補充,中簽率數(shù)據(jù)直接使用網(wǎng)上申購中簽率和網(wǎng)下申購中簽率數(shù)據(jù)的平均值。資本結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)采用的是企業(yè)上市當(dāng)年的中年報,有個別16年下半年新上市的公司當(dāng)年財報數(shù)據(jù)缺失,故采用了其16年第三季報中披露的相關(guān)數(shù)據(jù)。本文研究區(qū)間是2014年1月至2016年12月,以在滬市主板上市的公司作為研究樣本,對于樣本的篩選采用如下原則:1)剔除金融和保險行業(yè)的上市公司11家;2)除財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的上市公司; 3)剔除ST、*ST和PT公司。經(jīng)過上述條件的篩選,本文的研究承銷商聲譽對IPO抑價總樣本為225家,其中2016年95家,2015年87家,2014年43家。

      3 實證檢驗與結(jié)果分析

      3.1 描述性統(tǒng)計。由下表可知,我國的IPO抑價率還是比較高,均值達到44.36%,極大值達到199.8%。而市盈率標(biāo)準(zhǔn)差較大,說明我國市場股票投資價值差異較大。上市首日換手率均值為0.134%左右,說明大多數(shù)投資者還是想長期持有。中簽率較低,說明市場對新股的需求遠大于供給。

      描述統(tǒng)計量 變量N極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)差 IPO抑價率UR225.136400001.99809840.4436883710.10806646369 券商聲譽BR225.001.00.5215.49967 流通股比例PTS225.0801.000.34160.169894 發(fā)行市盈率ARPER(攤薄)2256.230046.470021.6472503.5182409 上市首日換手率TR225.0001181818.8187821000.01345286064.0854220984663 中簽率SR225.000000000.1770159500.0048838771.0167625821745 上市年凈資產(chǎn)收益率ROE225-.079579.379232.08286125.052478692 資產(chǎn)負(fù)債率ALR225.054532.942587.47532789.232280233 募資金額RA(億萬)225.7830131.90497.52915210.9983306 獨立董事比例PID225.25000000.60000000.3541273508.05440347319 實際控制人性質(zhì)NAC225.001.00.1600.36742 上市年總資產(chǎn)對數(shù)TAL(億元)225.99307297.80156202.8250013841.0218578786 發(fā)行上市間隔ILI(天)22514.0048.0021.58125.96578 有效的 N (列表狀態(tài))225

      3.2 相關(guān)性分析。根據(jù)下表可看出券商聲譽與抑價率之間的相關(guān)系數(shù)為負(fù),但是不顯著,與假設(shè)有沖突。另外,發(fā)現(xiàn)ARPER、TR、SR、RA、TAL等數(shù)據(jù)與IPO抑價率在不同水平呈顯著相關(guān)性,控制變量對UR存在較大的影響,可能會影響回歸分析結(jié)果。

      相關(guān)性 URBRPTSARPERTRSRROEALRRAPIDNACTALILI UR 1 BR -.0651 PTS -.096.0071 ARPER -.154*.123.1121 TR .170*-.055.476**.0581 SR -.212**.007.605**.016.652**1 ROE -.023.099-.087-.052.038.0341 ALR .078.027-.195**-.048.007-.094.0291 RA .227**.160*.003.024.127.183**.169*.0731 PID -.024-.002-.102-.028.034-.001.085.029-.0091 NAC -.067-.059.059-.060-.038.074-.101.025.222**-.1281 TAL .160*.142*.100-.090.196**.315**-.001.183**.659**-.111.412**1 ILI -.020-.038-.069-.013-.063-.017.060.154*-.048-.027.021.0261 *. 在 0.05 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。**. 在 .01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

      3.3 回歸分析。針對IPO抑價率模型進行了線性回歸分析,并將控制變量也作為自變量進行了回歸。根據(jù)下表數(shù)據(jù),可看出R2=0.0346,調(diào)整R2=0.0309,說明多元回歸分析的擬合度較好,相關(guān)變量能夠很好地解釋IPO抑價率,同時其他控制變量對IPO抑價影響較小。券商BR系數(shù)等于-0.16,驗證了關(guān)于UR線性模型中的系數(shù)a1小于零。

      4 結(jié)論

      從模型的回歸結(jié)果中看到,承銷商聲譽與IPO抑價率呈負(fù)相關(guān)影響,文章假設(shè)H1初步成立。本文在實證研究方面存在一些缺陷,但在實證方面的數(shù)據(jù)和結(jié)果還是有一定的參考價值。

      [1]中介聲譽與IPO抑價——基于詢價制度下的研究[J].劉陽,譚藝群,李震偉.財會通訊.2012(24)

      [2]中國承銷商聲譽對IPO長期績效影響的實證研究[D].鄧杰.哈爾濱工業(yè)大學(xué).2013

      [3]承銷商聲譽對IPO抑價影響的實證研究[D].蔣文文.西南財經(jīng)大學(xué).2013

      [4]保薦制下承銷商聲譽和IPO抑價關(guān)系的實證研究[D].張開元.復(fù)旦大學(xué).2012

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