中國A股新股抑價(jià)率的多因素回歸分析方法

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1、新股的抑價(jià)發(fā)行

IPO抑價(jià)是指發(fā)行定價(jià)存在著低估現(xiàn)象，即新股發(fā)行定價(jià)低于新股的市場價(jià)值，表現(xiàn)為新股發(fā)行價(jià)格明顯低于新股上市首日收盤價(jià)格，上市首日就能獲得顯著的超額回報(bào)。

市場化的發(fā)行制度下，新股發(fā)行的定價(jià)過程是發(fā)行企業(yè)、承銷商和投資者之間多次談判的結(jié)果。一個(gè)有效的IPO 市場是不應(yīng)該存在超常收益率的。但國外許多學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，在一些發(fā)行市場化的市場中，盡管承銷商通過努力平衡對發(fā)行股票的供給和需求來得到最佳發(fā)行價(jià)格。但首日收益率(即新股上市首日收盤價(jià)相對于發(fā)行價(jià)的收益率) 仍然顯著為正，即存在著顯著的新股發(fā)行抑價(jià)現(xiàn)象。發(fā)行是證券市場運(yùn)行的基礎(chǔ)，而首次公開發(fā)行（Initial Public Offering縮寫為IPO）是股份公司由少數(shù)人持股向公眾持股轉(zhuǎn)變的重要步驟。發(fā)行定價(jià)是發(fā)行業(yè)務(wù)中的核心環(huán)節(jié)，定價(jià)是否合理不僅關(guān)系到發(fā)行人、投資者以及承銷商的切身利益，而且關(guān)系到發(fā)行市場的監(jiān)管乃至證券市場資源配置功能的發(fā)揮。IPO抑價(jià)率是衡量新股發(fā)行定價(jià)是否合理的重要指標(biāo)。如果IPO抑價(jià)率小于0，即新股上市首日就跌破發(fā)行價(jià)，說明定價(jià)過高；如果IPO抑價(jià)率顯著大于0，即上市首日就獲得顯著的超額收益，就說明新股存在定價(jià)過低的現(xiàn)象。從各國的發(fā)行實(shí)踐看，新股發(fā)行定價(jià)適度低于二級市場上市價(jià)格是普遍存在的，這是由于股票市場IPO發(fā)行中特有的信息不對稱和信息不確定性等多種因素造成的。

2、中國IPO抑價(jià)率多因素模型分析

（1） 多變量回歸分析含義

多變量回歸分析是指因變量依賴兩個(gè)或者更多個(gè)解釋變量或回歸元的模型的分析。最為簡單的多元回歸模型，是含有一個(gè)因變量和兩個(gè)解釋變量的三變量回歸模型。

（1）

在方程（1）中， 是截距項(xiàng)，它代表了 ₂和 ₃均為零時(shí)的Y的均值，給出了所有未被包含到模型中來的變量對Y的影響。系數(shù) 和 被稱為偏回歸系數(shù)， 度量著 2的單位變化對Y均值的直接或者凈影響， 度量著 3的單位變化對Y均值的直接或者凈影響。

（2）中國IPO抑價(jià)率多因素回歸模型

在股票發(fā)行初級市場中，針對IPO的超額收益率，設(shè)定新股抑價(jià)率為AR=Pt-P0/P0，構(gòu)建多因素回歸模型，跟前文相對應(yīng)，我們先設(shè)定兩個(gè)回歸元的回歸模型，假定AR跟股票的發(fā)行規(guī)模有關(guān)，在本例中我們用其發(fā)行規(guī)模的對數(shù)值來替代設(shè)定為LGIPO，除此之外還有股票的中簽率有關(guān)，則設(shè)定一個(gè)簡單的三變量回歸模型為

（2）

在本例中我們用的數(shù)據(jù)主要是1999年1月～2002年6月120只上海證券交易所上市的新股數(shù)據(jù)。則在eviews中回歸得到下面數(shù)據(jù)：

Variable	Coefficient	Std。 Error	t-Statistic	Prob。
C	4.683394	0.922971	5.074257	0.0000
LOGIPO	-0.374451	0.108545	-3.449724	0.0008
RAT	-0.365381	0.123754	-2.952468	0.0038
R-squared	0.229802	Mean dependent var		1.270735
Adjusted R-squared	0.216636	S.D. dependent var		0.815547
S.E. of regression	0.721823	Akaike info criterion		2.210610
Sum squared resid	60.96039	Schwarz criterion		2.280297
Log likelihood	-129.6366	F-statistic		17.45451
Durbin-Watson stat	1.755679	Prob(F-statistic)		0.000000

因?yàn)樾鹿沙�額收益不僅只是跟上述兩個(gè)因素有關(guān)，僅以此來說明多因素回歸模型中結(jié)果的分析。在本例中，R或者調(diào)整的R比較小的原因是模型因素缺少，后面會有比較全面的多因素回歸模型。從結(jié)果中可以看到超額收益率和股本的發(fā)行規(guī)模有負(fù)的相關(guān)關(guān)系，和中簽率有負(fù)的相關(guān)關(guān)系。t值均大于2，F值也比較顯著。進(jìn)一步，我們來看一個(gè)比較復(fù)雜的多因素回歸模型如下：

(3)

其中，LOGIPO為IPO發(fā)行額的對數(shù)值。RAT為中簽率的100倍，E為收益率，PE為IPO發(fā)行市盈率，T為公司發(fā)布上市時(shí)間，P2是IPO的上市價(jià)格，I1 是發(fā)行時(shí)的市場指數(shù)，I2是上市是的市場指數(shù)，P1是發(fā)行價(jià)格。模型回歸結(jié)果如下：

Variable	Coefficient	Std。 Error	t-Statistic	Prob。
C	2.372593	0.630867	3.760843	0.0003
P1	-0.215950	0.017987	-12.00594	0.0000
P2	0.094065	0.008845	10.63441	0.0000
I1	0.000157	0.000415	0.378873	0.7055
I2	0.000383	0.000410	0.932648	0.3530
PE	-0.006137	0.005413	-1.133809	0.2593
LOGIPO	-0.207157	0.071843	-2.883478	0.0047
RAT	-0.012636	0.076383	-0.165424	0.8689
T	-0.002551	0.001953	-1.306090	0.1942
E	0.223101	0.269062	0.829182	0.4088
R-squared	0.778748	Mean dependent var		1.270735
Adjusted R-squared	0.760646	S.D. dependent var		0.815547
S.E. of regression	0.398997	Akaike info criterion		1.079931
Sum squared resid	17.51187	Schwarz criterion		1.312222
Log likelihood	-54.79584	F-statistic		43.01898
Durbin-Watson stat	1.632529	Prob(F-statistic)		0.000000

從上面的回歸分析可以看到，截距項(xiàng)不為零，超額收益和p1，p2，logipo三個(gè)因素顯著相關(guān)，其余因素的影響不是很顯著的。當(dāng)然新股超額收益和很多的因素是相關(guān)的，我們在此僅說明多變量分析模型的應(yīng)用。

3、進(jìn)一步思考問題

此例中變量之間是否具有共線性？以及自相關(guān)性？如果變量之間具有多重共線性以及自相關(guān)性問題，應(yīng)該怎么做？

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關(guān)鍵詞：回歸分析 分析方法 多因素 抑價(jià)率 coefficient 因素 回歸分析 新股

是否有自相關(guān)性,可以用D-W來進(jìn)一步的檢驗(yàn)即可.

模型看不了呢

樓主可否重新上傳下？

想看哈你整理前的數(shù)據(jù)可不可以�。课揖拖雽戇@方面的論文。我不曉得咋把自變量給量化。感謝