我国IPO股票一级市场和二级市场定价的随机前沿分析.doc

我国IPO股票一级市场和二级市场定价的随机前沿分析张学功张学功，男，197302，汉族，安徽宿州人，华中科技大学经济学院教师，博士，讲师，主要研究方向：计量经济学，金融经济学 杨波杨波,男,197005，汉族，湖北武汉人，中南财经政法大学经济学院，博士，讲师，主要研究方向：国际贸易，计量经济学华中科技大学 中南财经政法大学摘要：本文使用随机前沿函数考察了我国IPO股票在一级市场的发行价和二级市场的交易定价，对不同IPO发行方式下的技术效率做了比较，结果发现IPO股票在两个市场的定价都不存在系统性抑价，市场定价都在有效边界附近, 上网发行+二级市场市值配售和网下询价，网上配售两种发行制度都能获得很高的技术有效性。本文从发行制度和交易制度上探讨了IPO股票“两高”及IPO抑价现象的成因，并提出了政策建议。关键词： IPO价格 交易价格 随机前沿函数An analysis by stochastic frontier function for IPO price and trade price on first trading day Abstract: stochastic frontier function is used to analysis the IPO price and trade price on first day in Chinas stock market. TE(Technical Efficiency) of Different IPO institutions are compared to find the best IPO institution. No systematic underpricing is found in IPO prices in the two market. IPO on net according the book value in investors account and inquiry IPO piece under net, deliver stocks on net are have a high TE. Reasons for the high TE of the two prices and the under pricing phenomenon are discussed. Some suggestions are given at the end.Keywords: IPO price trade price stochastic frontier function Technical Efficiency中图分类号 F831 文献标识码 A一、引言为了大力推进发行机制的市场化，确立市场机制对配置资本市场资源的基础性地位，同时兼顾中小投资者的利益，我国股票发行在相继试行了发售认购证、 银行存款全额预缴、比例配售、上网定价、上网竞价等方式，但仍未解决新股在一级及二级市场定价过高的问题。特别是2007年10月26日中国石油天然气股份有限公司以16.7元发行，并在同年11月5日上市交易，开盘最高48.62元，并以43.96元收盘后，就进入了漫漫的下跌过程，至2008年3月13日，收盘价21.65元，下跌50.75%，给股票投资者带来了巨大的损失。IPO股票发行和二级市场定价的高启，给资本市场带来了巨大的压力。研究者认为目前的新股发行过程过度向机构投资者倾斜，机构不仅可以再配售过程中得到部分股份，还可以凭借资金优势参与网上申购，造成机构投资者对新股发行的严重垄断；询价环节流于形式没发挥应有作用，如果新股上市存在巨大的发行抑价，就意味着询价机制没有起到应有的作用，这对于承销人来说是种失职。但是，这种状况在我们目前的市场中却是一直发生。每个新股都这样，这只能说明询价机制因某种原因而存在问题。巨额申购资金聚集影响金融稳定，大量资金向一级市场集中，持续下去可能危及二级市场乃至整个证券市场的健康发展。因此对IPO发行制度进行改革已变得迫在眉睫。国内外对IPO定价的研究主要集中在IPO抑价上，即在首次公开发行股票过程中, 股票上市首日收盘价高于其招股价的现象，而对二级市场的新股定价及其交易制度的影响研究较少。Reilly 和Hatfield（1996）首次利用美国股票市场上1963 1965年间上市的53 家公司的IPO 作为样本进行分析, 发现这些IPO 的平均首次回报率为9.6% ,大大超过同期的市场基准收益率。Ritter 和W elch 考察了美国1980 2001 年的6 249 例IPO,发现平均首日收益为18.8% , 大约70%的IPO 首日交易收盘价要远远高于IPO 发行价。Hunt-McCool等(1996)应用随机边界模型( stochastic frontier model)的生产函数研究了美国市场19751984年1035家IPO股票的“真实发行抑价”(deliberate underpricing)，结果发现存在8左右的抑价。王晋斌(1997) 以1997 年1月至6月在上海交易所上市的52 个IPO 为研究对象,发现申购IPO 预期平均超额报酬率为2.70 % , 但是其样本数较少，并且时间跨度短，不具有充分的说服力。韩德宗，陈静（2004）年采用1997 年1 月至1999年12 月在市场上公开发行的379家公司为样本，得到中国的ipo超额报酬为135.35%，折价严重。以上研究IPO折价均以二级市场首日定价为参照，得到的只是IPO定价的相对比较，对于IPO绝对定价的高低没有研究。王春峰, 姚锦（2004）认为使用新股上市后的交易价格作为均衡价格, 并以此为参照来量度新股发行定价偏低的程度,在我国的市场环境下值得商榷，他们使用了随机前沿成本函数对我国IPO股票的价格进行了分析，结果表明1999至2001年在公开发行的341只新股价值低估程度远高于随机前沿成本函数决定的成本前沿, 说明新股发行过程中有较多的不合理间接发行成本, 效率损失比较严重。因此为判别IPO定价高低，必须对新股上市的交易价格高低进行判断。白仲光, 张维 (2003)分别使用随机边界成本函数和生产函数，对19982000年的307只新股研究表明，中国IPO股票在一级市场和二级市场定价均高于最优成本边界，存在高估现象。本文安排如下：第二部分模型简介，第三部分数据说明和结果分析；第四部分根据模型结果得出结论并提出政策建议。二、模型简介本文采用aigner，lovell等(1977)提出的随机前沿函数： 是IPO股票在一级市场或二级市场的自然对数形式的初始定价，一级市场采用发行价，二级市场采用首日收盘价。是 阶的公司特征变量是阶系数是独立于的随机变量， iid , 使用来解释技术非效率的非负随机变量， 我们使用 ALS (1977) 的方法表示将，转化为 ， 该模型的对数似然函数为：由模型知：在所有参与的投资者都具有完全信息的情况下，随机前沿意指IPO股票在一级市场和二级市场所能得到的最高价格。如果IPO股票的价格就不存在系统的偏误，最高价格之间和IPO股票的实际价格之间的差异就是随机误差，如果存在系统的真实发行抑价，这个系统误差将由一个正的单边误差表示，定价就将落在潜在的最高价格之下。公司价格的技术有效性使用表示，代表第个公司的条件价格，本文中。参照Hunt-McCool等（1996），本文包括 在研究发行价格时我们使用returnf和除rete之外的所有自变量，研究上市定价时我们使用returnc和其余所有自变量：Returnf股票发行前20日指数平均收益率Returnc股票上市前20日指数平均收益率Income公司上市前一年主营业务收入的自然对数Totalasset公司上市前一年总资产的自然对数Share发行股票总额的自然对数Year公司成立至发行股票时的存续年数Fees发行股票每股均摊的费用Risk招股说明书中提及的风险数目Ratins前310名股东所占股票比例总和（前三大股东往往是非流通股东）Rate中签比例D1-电子业，D2服务业，D3基础设施行业，D4化工，D5机械，D6金属材料，D7农林牧副渔 参照CCER数据库的产业划分，我们把上市公司划分为8个行业，其中虚拟参数选择如d1-d7，剩余公司划入其他工业行业作为基底三、数据说明和估计结果分析在本研究中，将使用随机前沿函数对我国证券市场在19932007年1046家（共1597家,剔除数据不全者，剩余1046家）IPO股票进行了分析，数据来源CCER金融数据研究库。从表1看我国股票发行方式主要采用了上网发行、上网发行二级市场配售、全额预交比例配售以及网下询价，网上配售4种方式，我们将重点对这四种发行方式进行分析比较。表2是对1046家上市公司上市首日的收益统计。从统计结果看，我国IPO公司依然存在IPO抑价过高的问题，1046家上市公司平均收益123，这和我国新股发行逐步走向市场化发行的事实相悖，有必要从深层次的制度设计去分析其原因所在。表1、IPO公司发行方式统计表发行方式123456789家数19569102362342857注：1认购证方式；2储蓄存单方式；3上网发行；4全额预缴款比例配售；5=上网发行法人配售；6= 上网发行+二级市场市值配售；7 =自办发行；8=网下询价，网上配售；9.其他。 表2、首日上市新股收益统计表收益率<0020%20%50%50%111.51.52233以上总数数目544128287284152107391046均值-0.06 0.11 0.36 0.77 1.24 1.73 2.41 3.70 1.23 标准差0.04 0.06 0.08 0.14 0.15 0.14 0.28 0.90 0.82 我们使用stata8软件对IPO股票在一级市场的定价进行了估计,估计分别对全部的样本、牛市()发行股票样本，熊市()发行股票样本以及在不同的发行方式下的IPO股票样本进行,结果见表3. 表3：IPO股票发行价格的随机前沿函数估计ipoprice全样本牛市熊市方式3 方式4 方式6 方式8 returnf-0.061*(0.0214)-0.183*(0.0398) -0.051(0.0453) -0.058*(0.019) 0.008(0.031) 0.068(0.058) 0.113(0.095) income0.102*(0.0172) 0.093*(0.0226) 0.0428*(0.0221) 0.051*(0.017) 0.083*(0.030) 0.099*(0.026) -0.111(0.089) totalasset-0.009(0.0236)0.002(0.0301) -0.005(0.0319) -0.025(0.024) 0.029(0.043) 0.015(0.038) 0.430*(0.110) share-0.171*(0.0232) -0.162*(0.0295) 0.0330(0.0363) 0.156*(0.027) 0.186*(0.057) -0.211*(0.057) -0.542*(0.072) years0.0133*(0.0044) 0.0197*(0.0054) -0.007(0.0059) 0.001(0.005) 0.002(0.013) -0.003(0.007) 0.027*(0.012) fees0.156*(0.0229)0.119*(0.0235) 1.898*(0.1227) 2.73*(0.134) 2.586*(0.335) 1.396*(0.130) 0.023(0.025) risk0.010*(0.0019)0.006*(0.0027) -0.0006(0.0024) -0.002(0.002) 0.003(0.007) -0.001(0.003) 0.020*(0.008) Ratins0.203*(0.1051) 0.131(0.1425 )0.055(0.1240) 0.054(0.107) 0.199(0.234) -0.112(0.166) 0.054*(0.335) d10.061(0.0451) 0.101*(0.0615) -0.025(0.0546) 0.016(0.046) -0.090(0.089) -0.007(0.061) 0.415*(0.163) d2-0.010(0.0414)0.038(0.0522) -0.037(0.0545) -0.009(0.039) -0.074(0.082) -0.056(0.067) 0.313(0.151) d30.009(0.0538) 0.031(0.0678 )0.058(0.0718) 0.035(0.052) -0.243*(0.114) -0.039(0.094) -0.028(0.196) d40.0218(0.0416) 0.0513(0.0548) 0.011(0.0517) 0.029(0.040) -0.058(0.085) -0.004(0.059) 0.198(0.153) d50.0210(0.0461) 0.054(0.0616) 0.0008(0.0558) 0.008(0.044) 0.045(0.098) 0.005(0.068) 0.127(0.165) d6-0.105*(0.0455) -0.088(0.0603) -0.071(0.0566) -0.092*(0.044) -0.262*(0.099) 0.022(0.066) 0.186(0.165) d7-0.010(0.0484) 0.035(0.0642)-0.024(0.0599) -0.006(0.046) -0.212*(0.094) -0.021(0.073) 0.359*(0.186) Cons2.824*(0.2819) 2.748*(0.3809) 0.251(0.4374) -1.864*(0.370) -4.041(0.982) 3.002*(0.728) 4.309*(0.809) sigma20.1210*(0.0053) 0.1229*(0.0073) 0.1196*(0.0181) 0.109*(0.012) 0.069*(0.022) 0.056*(0.005) 0.108*(0.017) lambda0.0136(0.1233) 0.0133(0.2001) 1.1869*(0.0643) 1.317*(0.041) 1.363*(0.101) 0.008(0.280) 0.009(0.426) chi2(15) 290.93* 161.920* 453.550* 506.610* 82.700* 462.060* 115.910* LRtest0.0000 0.0000 3.81* 13.920* 1.380 0.000 0.000 TE0.996 0.996 0.8190.823 0.852 0.998 0.998 num1046589 457 569 102 234 85 loglike-379.582 -218.387 -55.163 -24.930 19.382 6.250 -25.851 注：（）内数值为标准差，chi2(15)是对非零系数的联合检验，LR-test服从分布，原假设为：。*为在1%显著，*在5显著，*在1显著。下表同。从全样本、牛市、熊市三个样本的估计结果看，在熊市中只有发行费用一个变量与IPO价格显著正相关，表明熊市中IPO股票发行价与公司基本面相关性较差，同时技术有效性为0.819，表明熊市中IPO股票定价效率较低，公司采取了低价发行的策略，保证发行的顺利进行。在全样本和牛市中，IPO股票发行价与前期收益显著负相关，显示监管部门有意识确定较低的发行价来抑制股市的非理性上涨；IPO股票发行价与主营业务收入、发行量、公司的存续年数、发行费用等显著相关，并且具有我们预期的符号。在发行过程中，新兴产业如电子行业享有正发行溢价，而传统的金属材料行业却遭遇到了负的发行溢价。在全样本和牛市的IPO股票发行价具有较高的技术有效性，均在0.99以上，说明在市场博弈中，利益集团成功使IPO股票定价在所能达到的最高价附近发行。考察不同发行方式下的技术有效性，我们发现上网发行和全额预缴款比例配售这两种发行方式的技术有效性较低，分别为0.819、0.823，由于这两种发行方式均采用固定价格销售，在一定程度上损害了IPO股票定价的有效性。随着市场化发行的不断进行，发行价格的确定越来越市场化，发行价格的有效性随之提高。上网发行+二级市场市值配售和网下询价，网上配售两种发行方式的技术有效性均接近于1，说明IPO股票的价值在已知信息集下获得了充分的发掘，价格定于有效边界（最高价格附近）。值得一提的是，专家和学者推崇的二级市场市值配售的发行方式在定价效率上与国际通用的询价机制的定价效率相比并不逊色。辅以合适的询价机制，将给中小投资者带来稳定的新股收益，而不损失定价有效性。对系数非零的chi2(15)的检验结果显著，说明提出的自变量对因变量有较强的解释能力；LR-test的检验仅熊市样本估计显著，说明在熊市中，IPO股票定价机制遭到了损害，IPO股票定价出现低估；而在其余样本检验中，LR-test均不显著，说明我国IPO股票发行定价均不存在系统的偏误，达到了完全信息下的最高价格。表4：IPO股票上市交易定价的随机前沿估计clsprice全样本牛市熊市方式3 方式4 方式6 方式8 returnc0.073*(0.026) -0.037(0.047) -0.0062(0.0685) 0.034(0.030) 0.107*(0.045) 0.278*(0.078) 0.261*(0.091) income0.0300(0.0202) 0.058*(0.0282) -0.024*(0.0272) 0.018(0.025) 0.046(0.044) 0.065*(0.035) -0.127(0.111) totalasset-0.0237(0.0278) -0.0420(0.0380) 0.0052(0.0386) -0.044(0.034) -0.046(0.062) 0.007(0.052) 0.366*(0.137) share-0.203*(0.0274) -0.221*(0.0362) -0.107*(0.0448) -0.008(0.038) 0.263*(0.085) -0.481*(0.076) -0.522*(0.089) Years0.0089*(0.0052) 0.0134(0.0068) -0.0041(0.0076) 0.009(0.007) 0.002(0.018) -0.014*(0.009) 0.038*(0.015) fees0.1089*(0.0268) 0.0778*(0.0276) 1.10*(0.1532) 2.320*(0.187) 2.597*(0.458) 0.192(0.170) 0.043(0.030) risk0.0054*(0.0022) 0.0124*(0.0032) -0.007*(0.0032) 0.010*(0.003) -0.009(0.010) -0.006*(0.003) 0.015(0.010) Ratins0.0149(0.1235) -0.1062(0.1702) -0.0871(0.1697) -0.012(0.154) 0.560(0.356) -0.127(0.220) 0.119(0.416) rate-0.0154*(0.0027) -0.015*(0.0030) -0.015*(0.0070) -0.013*(0.003) 0.003(0.008) 0.198*(0.092) -0.106(0.096) d10.1993*(0.0530) 0.226*(0.0746) 0.0988(0.0708) 0.166*(0.067) -0.138(0.122) 0.172*(0.081) 0.679*(0.201) d20.0547(0.0488) 0.0343(0.0655) 0.0936(0.0682) -0.005(0.056) -0.228*(0.110) 0.118(0.088) 0.597*(0.187) d30.0855(0.0633) 0.158*(0.0833) -0.0495(0.0910) 0.053(0.074) -0.189(0.153) 0.046(0.123) 0.214(0.245) d40.0757(0.0488) 0.0694(0.0674) 0.0719(0.0657) 0.070(0.057) -0.347*(0.117) 0.110(0.077) 0.234(0.189) d5-0.0027(0.0542) -0.0390(0.0764) 0.0246(0.0713) -0.044(0.062) -0.225*(0.129) -0.023(0.090) 0.348*(0.203) d6-0.1290*(0.0535) -0.1222*(0.0741) -0.1076(0.0717) -0.197*(0.063) -0.528*(0.129) 0.064(0.087) 0.395*(0.207) d70.0636(0.0569) 0.0551(0.0768) 0.0635(0.0785) 0.030(0.066) -0.156(0.126) 0.053(0.096) 0.431*(0.230) Constant5.9335*(0.3286) 6.0518*(0.4946) 4.628*(0.4832) 2.771*(0.524) -2.054(1.418) 9.682*(0.932) 6.045*(1.113) sigma20.1669*(0.0074) 0.1697*(0.0101) 0.138*(0.0103) 0.164*(0.033) 0.152*(0.044) 0.096*(0.009) 0.164*(0.052) lambda0.0166(0.1302) 0.0116(0.2375) 0.0107(0.1243) 0.713*(0.131) 1.757*(0.126) 0.011(0.180) 0.014(0.012) chi2(16) 347.240* 183.750* 241.760*390.10* 66.380* 203.210* 122.710* LR-test0.0000 0.0000 0.0000 0.600 1.650* 0.000 0.000 TE0.9946 0.9962 0.9968 0.837 0.779 0.997 0.995 num1046 572 474 56910223485loglike-547.8845 -304.3003 -203.5456 -223.409 -13.866 -57.716 -43.755 同样对IPO股票在二级市场的交易定价进行了估计，其中牛市为()，熊市为()。结果见表4。 从全样本和牛市、熊市样本的估计结果看，IPO股票的交易价格与发行量呈显著负相关关系，表明我国投资者偏爱中小市值股票；与发行费用显著正相关，与预期相同；与发行股票的中签率呈显著负相关关系，说明在一级市场受到追捧的股票，在二级市场上同样表现优异，同时在低中签率的情况下，基金等机构投资者可以凭借资金实力获取较多的股票份额，从而对IPO股票股价具有较强的定价权，提出较高的定价；同IPO发行定价相似，电子行业拥有正的交易溢价，而金属材料行业遭遇负的交易溢价。考察系数非零的联合检验chi2(16)均显著，说变量选取恰当，此三样本的LR-test均为0，TE值均在1附近，说明IPO股票交易定价具有很高的技术有效性，达到了完全信息下的最高价。 对于不同发行方式下的IPO股票交易定价估计的结果看，上网发行和全额预缴款比例配售发行方式下的IPO股票交易定价有效性较低，而上网发行+二级市场市值配售和网下询价，网上配售发行方式下的IPO股票交易定价具有很高的技术有效性，交易定价不存在系统的偏误，达到了完全信息下的最高价格。四、总结 根据模型的估计结果，我们很惊讶的发现我国IPO股票在一级市场的发行定价和在二级市场上的交易定价，除初期的非市场定价如：储蓄存单方式和上网发行外，都具有很高的技术有效性，均不存在系统的偏误，达到了完全信息下的最高价格；其中我国采用的上网发行+二级市场市值配售和网下询价，网上配售发行方式无论在IPO股票的发行定价和交易定价上都具有很高的技术效率，说明我国的证券市场的价格发现功能得到了充分的发挥。可那么为什么我国的IPO股票会畸高的发行抑价呢？我国的很多研究者通过自己的研究也发现了这个奇怪的现象，如白仲光, 张维 (2003)等，但是他们没有深入的探寻其中的制度因素，仅从IPO的程序上对其中的定价因素进行了质疑。谢升峰，李家艳（2006）提出有偏向的使机构投资者受惠的差别分配策略直接加重了“胜者的诅咒”问题, 在这种情况下投资银行的行为一般是非竞争性的, 与机构投资者间存在着共谋行为。发行人目标是使发售收益最大化, 假设以包销方式承销(销售风险由投资银行承担) , 发行数量固定, 则其倾向于尽可能地抬高定价; 投资银行的收益函数是佣金及价差最大化, 但为使发行成功, 其约束条件一般应为（企业市场价值）。然而我国投资银行权利多，义务少的制度安排下，对投资银行约束条件很难实现。1996 年2 月6 日证监会发布的关于禁止股票发行中不当行为的通知中明确指出“证券经营机构在争取承销项目的过程中, 不得向企业允诺在股票上市后维持其股票”，解除了投资银行在较长时间内维持IPO交易价格的义务，黄鑫、沈艺峰（2002）的研究发现我国承销商自发托市持续的时间仅为两周，在这种条件下，投资银行就具有提高发行价格的以获取更高佣金的冲动。同时Benveniste and Spindt (1989) 的研究表明二级市场的新股定价主要有持有大量股票的机构投资者决定。Francois Derrien(2005）发现由于投资的非理性行为，IPO的股票即使在高估的条件下，也会在二级市场上得到超额收益。这些研究进一步降低了投资银行提高发行价格的风险；同时由于我国的上海和深圳两个证券交易所采用的交易制度均是以指令驱动为特征的电子自动对盘系统，机构投资者在拥有二级市场定价权的情况下，也有将IPO股票交易价格提高迅速套现的冲动。这种发行和交易制度下，IPO股票在一级市场发行定价和二级市场交易定价的双高现象就得到了合理的解释。投资银行和机构们的定价策略在中石油的IPO及其交易过程中得到了淋漓尽致的表现。为了避免IPO股票在一级市场和二级市场的双高价格对证券市场的冲击，体现证券市场的“三公”原则，我们认为有必要对我国证券市场的发行和交易制度进行改革：（1） 对投资银行需要承担在一定时期内的托市责任，必须保证在一定时期内价格的稳定，促使投资银行制定合理的IPO发行价格，抑制发行人高定价冲动。（2） 对中石油、工商银行等权重股试行做市商制度，促进信息在二级市场内的流动。由于做市商必须根据自己掌握的信息制定出合理的报价进行买卖，为市场提供流动性，促进IPO股票在二级市场的合理定价。对市场影响特别巨大的股票可以同时引入若干家市商，引入竞争机制，促进IPO股票二级市场的合理定价。权重股的合理定价也可以为证券市场提供一个合理的价值尺度，促使证券市场向合理的价值区域回归。（3） 研究表明上网发行+二级市场市值配售和网下询价，网上配售发行方式均较好的发挥了市场的定价功能，为了使中小投资者能共享资本市场发展的利益，可以考虑将两者结合起来，将网下询价和二级市场市值配售结合起来，促进证券市场的公平性的提高。参考文献：1、谢升峰，李家艳: IPO 定价、分配与托市理论，中南财经政法大学学报，2003年第6期2、王晋斌：新股申购预期超额报酬率的测度及其可能原因的解释，经济研究,1997年第12期3、韩德宗,陈静： 中国IPO定价偏低的实证研究,统计研究,2004年第6期4、白仲光, 张维： 基于随机边界定价模型的新股短期收益研究, 管理科学学报,2003年第2期5、黄鑫, 沈艺峰： 承销商托市与新股折价, 证券市场导报, 2002年第11期6、Benveniste, Lawrence M., and Paul A. SpindtHow investment bankers determine the offer price and allocation of new issues, Journal of Financial Economics , 1989, 24, 343361.7、Welch. I. Seasoned Offerings, Imitation Costs and the Under pricing of IPOs. Journal of F inance,1989, (44) : 412- 449.8、Ritter, Jay R. , 1998, Init ial Public O fferingsJ . Contempo rary F inance D igest, 1989, (2) : 5- 30.9、Francois Derrien ，2005，IPO Pricing in “Hot” Market Conditions: Who Leaves Money on the Table? The Journal of Finance,2005(1): 48752110、Hunt McCool , Janet ,Samuel C Koh ,Bill B Francis,1996,Testing for deliberate underpricing in the IPO premarket : A stochastic frontier Approach, The Review of Financia简历：张学功 ，男，197302，汉族，安徽宿州人，华中科技大学经济学院教师，博士，讲师，主要研究方向：计量经济学，金融经济学。通讯地址：华中科技大学经济学院 430074联系电话：15994215114 ，电子信箱：zhxgong