我国IPO股票一级市场和二级市场定价的随机前沿分析.doc
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1、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
2、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
3、(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.
4、 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、
5、 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
6、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196
7、3 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(199
8、7) 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
9、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aign
10、er,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
11、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
12、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
13、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002
14、0%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 return
15、f-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
16、) 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*(
17、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)
18、-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)
19、 -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(0.04
20、6) -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) 1.1
21、869*(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 -24.9
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