黃順武，賈 捷，汪文雋

(合肥工業(yè)大學經(jīng)濟學院，安徽 合肥 230601)

基于雙邊隨機邊界模型的IPO抑價分解研究
——來自中國創(chuàng)業(yè)板的證據(jù)

黃順武，賈 捷，汪文雋

(合肥工業(yè)大學經(jīng)濟學院，安徽 合肥 230601)

針對中國股票市場新股價格被普遍高估的特征，本文首次引入雙邊隨機邊界模型研究IPO抑價的形成原因，并創(chuàng)建了一個新的IPO抑價分解模型，成功地將IPO抑價分解為一級市場折價效應與二級市場溢價效應。接著，基于中國創(chuàng)業(yè)板樣本進行了實證檢驗，結(jié)果表明：(1)樣本股票的發(fā)行價格與首日交易價格均被顯著高估，存在價格溢出；(2)二級市場溢價效應遠遠大于一級市場折價效應，前者是造成樣本股票IPO高抑價的主要原因；(3)基于上市時間段、公司成長性以及行業(yè)分組的穩(wěn)健性檢驗，則進一步證明了以上結(jié)論。本文的研究拓展了IPO抑價分解理論，且更符合中國股票市場的實際情況，為IPO抑價問題的后續(xù)研究提供了新的思路和方法。

IPO抑價分解；雙邊隨機邊界模型；折價效應；溢價效應

1 引言

作為與有效市場假說相悖的“異象”之一，IPO抑價一直是資本市場研究的熱點。Ibboston[1]將IPO股票發(fā)行價格系統(tǒng)地低于首日收盤價格的現(xiàn)象稱為“IPO抑價之謎”。隨后，眾多學者對IPO抑價的產(chǎn)生原因進行分析。早期研究以信息不對稱為前提，認為二級市場有效，股票上市后的交易價格能夠完全體現(xiàn)其內(nèi)在價值，因而造成IPO抑價的原因在于一級市場折價[2-3]。然而隨著研究的深入，有學者發(fā)現(xiàn)二級市場并非完全有效，以信息不對稱為前提的一級市場折價理論并不能很好地解釋一些異?，F(xiàn)象[4]。因此，部分學者開始從二級市場交易價格的角度研究IPO抑價的原因。Ruud[5]提出“承銷商托市理論”，認為承銷商會在股票價格下跌時進行買入，從而使得股票交易價格始終高于發(fā)行價格。Derrien[6]以及Green和Hwang[7]的研究則表明，之所以產(chǎn)生IPO抑價，是因為二級市場上投資者的過度樂觀情緒導致的非理性行為，極大地抬高了股票價格，使得首日收盤價遠高于發(fā)行價。

國內(nèi)學者從不同角度對IPO抑價展開研究。張小成等[8]比較分析了不同發(fā)行制度下的IPO抑價；俞紅海等[9]與南曉莉[10]均發(fā)現(xiàn)投資者意見分歧對IPO抑價產(chǎn)生正的影響；汪昌云等[11]認為媒體管理行為能夠降低IPO抑價；胡志穎等[12]發(fā)現(xiàn)IPO前的研發(fā)投入引發(fā)更高的抑價；陳鵬程和周孝華[13-14]分別結(jié)合私人信息與散戶情緒以及從媒體情緒角度研究了IPO抑價。在對IPO抑價原因的解釋方面，大量研究表明二級市場投資者過度樂觀情緒導致的非理性行為是引起我國股票市場IPO高抑價的主要原因[15-17]。陸靜和周媛[18]以及宋順林和王彥超[19]均發(fā)現(xiàn)投資者情緒顯著影響股票價格。因為二級市場過度樂觀情緒的存在，詢價機構(gòu)大膽地抬高報價，從而造成新股定價偏高[20]。因此，我國股票市場IPO定價普遍被高估，存在泡沫[21-22]。姜婷[23]的研究表明，在“價高者得”的配給規(guī)則下，低報價意味著失去配售資格，而要獲得配售只能高報價。

在諸多研究中，Hunt-McCool等[24]另辟蹊徑。他們首次把隨機邊界模型應用于IPO抑價的研究，將IPO抑價分解為一級市場發(fā)行人的故意抑價和二級市場非理性行為導致的無意抑價兩個部分。相較于以往文獻，他們的研究有助于更清楚認識IPO抑價的構(gòu)成。然而，需要注意的是，Hunt-McCool等的研究是以一級市場折價為前提，而這并不符合中國股票市場的實際情形。根據(jù)已有研究，我國股票市場發(fā)行價格不存在故意抑價的可能，后文的研究結(jié)果也證明了這一點。同時，根據(jù)隨機邊界模型得到的故意抑價部分，只是實際發(fā)行價格與其有效邊界之間的系統(tǒng)性偏差，以此來表示IPO抑價中的一級市場因素也并不嚴謹。

基于以上分析，并鑒于中國股票市場股票價格普遍存在價格溢出的特征，本文首次引入Kumbhakar和Parmeter[25]雙邊隨機邊界模型，構(gòu)建了一個新的IPO抑價分解模型，來研究我國股票市場IPO抑價的形成原因。由于一級市場股票發(fā)行價格的價格溢出對IPO抑價產(chǎn)生負的效應，而二級市場股票交易價格的價格溢出對IPO抑價產(chǎn)生正的效應，因此本文借助雙邊隨機邊界理論的相關(guān)方法，將IPO抑價分解為一級市場折價效應與二級市場溢價效應。通過測度和比較一級市場折價效應與二級市場溢價效應的大小，將能夠判斷造成IPO抑價的主要原因。根據(jù)以上思路，本文基于創(chuàng)業(yè)板新股樣本，首先使用隨機邊界模型分析了一級市場股票發(fā)行價格與二級市場股票交易價格，接著借助雙邊隨機邊界模型實現(xiàn)了IPO抑價的分解。實證結(jié)果表明：樣本股票發(fā)行價格與首日交易價格普遍被高估，存在價格溢出；在對樣本股票IPO抑價進行分解之后，發(fā)現(xiàn)二級市場非理性行為導致的溢價效應是造成IPO高抑價的主要原因。

本文的主要貢獻在于：(1)首次將雙邊隨機邊界模型引入IPO抑價問題的研究當中，將IPO抑價中一級市場因素與二級市場因素兩個部分納入同一個模型框架進行分析，成功實現(xiàn)了兩者的直接可比，克服了單邊隨機邊界模型的局限性；(2)有效地將極大似然估計(MLE)運用到IPO抑價分解模型的估計中，成功測度出一級市場折價效應和二級市場溢價效應在IPO抑價中的占比，有助于正確認識和解釋IPO抑價，為經(jīng)驗研究提供了必要的方法支撐；(3)本文構(gòu)建的抑價分解模型更符合我國股票市場的實際情況，是對Hunt-McCool等的抑價分解理論的進一步發(fā)展，為IPO抑價問題的后續(xù)研究提供了新的思路和方法。

2 理論分析與模型構(gòu)建

如果詢價機構(gòu)和投資者都是根據(jù)公司價值進行合理估價，那么新股首日抑價應該很小甚至等于零。但事實上，中國股票市場存在嚴重的首日抑價問題。股票內(nèi)在價值只在理論上可精確估計，實際中由于信息不對稱以及預期的差異，往往造成不同個體的估價偏差。在新股發(fā)行市場，詢價機構(gòu)與二級市場投資者的估價偏差造成了IPO抑價。

Hunt-McCool等[24]認為股票價格存在一個有效邊界，該邊界上的價格同時反映了公司特征、市場狀況等因素，是對股票內(nèi)在價值的無偏估計。沿用已有研究，將股票價格的有效邊界表示如下：

lnapi=f(Xi)+δi

(1)

其中，ap表示股票價格的有效邊界，即股票內(nèi)在價值的無偏估計；X表示公司特征、市場狀況等反映股票價值的相關(guān)因素；δ表示測量誤差，為對稱誤差項；i為樣本股票。

有效邊界是一種理論狀態(tài)，實際的股票價格與有效邊界之間或多或少存在一定偏差。因此，將股票發(fā)行價格與交易價格分別表示如下：

lnopi=f(Xi;αi)+ξi+μi

(2)

lnepi=f(Xi;βi)+ζi+ωi

(3)

其中，op和ep分別表示新股發(fā)行價格(Offeringprice)與上市交易價格(Exchangingprice)；α和β表示對應的參數(shù)向量；ξ和ζ均表示測量誤差，為對稱誤差項；μ和ω分別表示新股發(fā)行價格與上市交易價格偏離有效邊界的程度，為對稱誤差項。若μ(ω)>0，表示新股發(fā)行價格(交易價格)正向偏離于有效邊界，說明股票價格被高估；若μ(ω)<0，表示新股發(fā)行價格(交易價格)負向偏離于有效邊界，說明股票價格被低估；若μ(ω)=0，表示新股發(fā)行價格(交易價格)與有效邊界之間無偏差。

關(guān)于IPO抑價，最通俗的解釋為新股上市交易價格相對于發(fā)行價格的偏離程度。因此，將IPO抑價表示如下：

upi=(epi-opi)/opi

(4)

其中，up表示IPO抑價(Underpricing)。經(jīng)過簡單轉(zhuǎn)換之后，得到如下表達式：

ln(upi+1)=lnepi-lnopi

(5)

令lnupi=ln(upi+1)，這是一個簡單的算術(shù)代換，并不影響原有性質(zhì)。同時，ln(upi+1)保證始終大于0，有利于計量操作。再結(jié)合式(2)和式(3)，得到以下IPO抑價分解模型：

lnupi=f(Xi;θi)+νi+ωi-μi

(6)

其中，這里的X表示影響IPO抑價的因素，包括一級市場發(fā)行價格部分與二級市場交易價格部分；θ表示參數(shù)向量；ν=ζ-ξ表示測量誤差，為對稱誤差項。結(jié)合前文，一級市場發(fā)行價格對IPO抑價造成的影響部分為μ，二級市場交易價格對IPO抑價造成的影響部分為ω。

式(6)成功地將IPO抑價分解為一級市場因素與二級市場因素兩個部分。根據(jù)前文，μ或正或負，ω同樣或正或負。不同μ和ω的組合，意味著不同的IPO抑價分解模式。因此，首先要判斷一級市場發(fā)行價格和二級市場交易價格與各自的有效邊界之間的偏差是正的還是負的，即μ和ω的正負，之后才能確定IPO抑價的分解形式。

下面以式(2)為例，介紹判斷μ正負的估計方法。限于篇幅，只討論μ>0的情形。根據(jù)Kumbhakar和Lovell[26]的研究，當μ>0時，模型(2)為隨機下邊界模型。首先，假定ξ～N(0,σξ2)、μ～N(σμ,σμ2)，其中ξ和μ之間相互獨立。令ε=ξ+μ，經(jīng)過推導得到：

f(εi)=[φ((εi-σμ)/σ)Φ((σμ+λ2εi)/λεi)]/σ+Φ-1(σμ/σξ)

(7)

其中，σ=(σμ2+σξ2)1/2，λ=σμ/σξ，φ(·)和Φ(·)分別為標準正態(tài)分布的概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)。由式(7)得到似然函數(shù)，如下：

(8)

其中，n為樣本股票數(shù)。最大化式(8)，可以得到各參數(shù)的極大似然估計值。其中，通過檢驗σμ是否大于0，來判斷非對稱誤差項μ是否存在并且為正。因此，設定如下統(tǒng)計量：

(9)

上式稱為γ檢驗，其原假設為“σu=0”。若結(jié)果接受原假設，表明非對稱誤差項μ不存在，那么模型不存在下邊界。若結(jié)果顯著拒絕原假設，表明非對稱誤差項μ顯著存在，且μ>0，那么模型存在明顯的下邊界；此時，股票發(fā)行價格正向偏離于有效邊界，發(fā)行價格被高估，存在價格溢出。同理，可以使用隨機上邊界模型來檢驗μ<0時的情形，從而判斷一級市場發(fā)行價格是否負向偏離于有效邊界，即發(fā)行價格是否被低估。同樣地，可以使用相同的方法來檢驗二級市場交易價格如何偏離于有效邊界。

大量研究表明中國股票市場股票價格普遍被高估，后文的估計結(jié)果也證明了這一點。因此，假定μ>0、ω>0，下面討論該情形下的IPO抑價分解模式。其它三種情形時的IPO抑價分解模式可類似得到，限于篇幅，不再贅述。

當μ>0、ω>0時，表明新股發(fā)行價格與交易價格均正向偏離于有效邊界。其中，發(fā)行價格正向偏離有效邊界的程度越大，IPO抑價反而越小，此時一級市場對IPO抑價的影響是負的，形成折價效應；相反，交易價格正向偏離有效邊界的程度越大，IPO抑價也越大，此時二級市場對IPO抑價的影響是正的，形成溢價效應。

那么，如何正確估計以上兩種效應，從而判斷和區(qū)分IPO抑價中的一級市場因素與二級市場因素？在這里，我們創(chuàng)造性地引入Kumbhakar和Parmeter[25]的雙邊隨機邊界模型進行分析。雙邊隨機邊界模型的優(yōu)點在于，能夠?qū)深愊嗷_突的作用機理納入同一分析框架，從而實現(xiàn)兩者的直接可比較。在這方面，李春紅等[27]使用雙邊隨機邊界模型分析了雙重委托代理問題對投資過度的作用機制和具體效應。

首先，假定ν～N(0,σν2)，ω～N+(σω,σω2)，μ～N+(σμ,σμ2)，并且ν、ω與μ之間相互獨立。令η=ν+ω-μ，經(jīng)過推導得到：

f(ηi)=[exp(ai)Φ(ci)+exp(bi)Φ(di)]/(σμ+σω)

(10)

其中，a=σν2/2σμ2+/σμ，b=σν2/2σω2-/σω，c=-/σν-σν/σμ，d=/σν-σν/σω?？梢钥吹?，σω和σμ分別只出現(xiàn)在a、c和b、d中，因此可以被識別。根據(jù)式(10)，得到似然函數(shù)：

lnL=-nln(σμ+σω)+∑[exp(ai)Φ(ci)+exp(bi)Φ(di)]

(11)

進一步地，得到ω和μ的條件分布函數(shù)：

(12)

(13)

其中，m=1/σω+1/σμ，Tiω=Φ(ci)+exp(bi-ai)Φ(di)，Tiμ=Φ(di)+exp(ai-bi)Φ(ci)。在以上兩式的基礎上，進一步得到ω和μ的相對條件期望函數(shù)：

(14)

(15)

式(14)和式(15)分別表示二級市場交易價格與一級市場發(fā)行價格與有效邊界之間相對偏離程度，衡量了IPO抑價中的二級市場溢價效應與一級市場折價效應。根據(jù)以上兩式，能夠在不同樣本股票間進行比較。為了表述方便，后文用Deff表示一級市場折價效應(Discount effect)，用Peff表示二級市場溢價效應(Premium effect)。令Neff=Peff-Deff，表示溢價效應與折價效應的差，稱為凈效應(neteffect)。若Neff>0，說明二級上次溢價效應是造成IPO抑價的主要原因；若Neff<0，說明一級市場折價效應是造成IPO抑價的主要原因。

3 實證檢驗結(jié)果與分析

3.1 實證模型、變量與數(shù)據(jù)

參考相關(guān)文獻，并根據(jù)式(2)、式(3)與式(6)，設定如下實證模型：

lnopi=α0+α1profiti+α2asseti+α3riski+α4growthi+α5sectori+α6scalei+α7revenuei+α8subscriptioni+ξi+μi

(16)

lnepi=β0+β1profiti+β2asseti+β3riski+β4growthi+β5sectori+β6turnoveri+β7demandi+β8evironmenti+ζi+ωi

(17)

lnupi=δ0+δ1profiti+δ2asseti+δ3riski+δ4growthi+δ5sectori+δ6scalei+δ7revenuei+δ8subscriptioni+δ9turnoveri+δ10demandi+δ11evironmenti+νi+ωi-μi

(18)

相關(guān)變量的定義及其描述見表1。

自2009年10月設立以來，我國創(chuàng)業(yè)板市場存在嚴重的IPO高抑價現(xiàn)象。樣本期間內(nèi)的429只股票中，除52只首日破發(fā)外，其余均存在IPO首日抑價，其中抑價最高達209.73%，平均抑價為41.91%。特別地，在最前兩批上市的36家公司中，抑價均值高達92.67%。隨后，由于數(shù)次詢價制改革，創(chuàng)業(yè)板IPO抑價現(xiàn)象有所改善。但是，與成熟市場相比，創(chuàng)業(yè)板IPO抑價仍較嚴重。本文以創(chuàng)業(yè)板新股作為實證樣本，除去52只破發(fā)股票之后，最終選定 2009.10.30～2015.3.26期間發(fā)行的377只股票。實證之前，對變量數(shù)據(jù)作標準化處理，保證量綱的一致性；同時作1%與99%分位的Winsor處理，消除極端值的影響。

3.2 模型估計與IPO抑價分解結(jié)果

基于模型(16)和模型(17)，分別檢驗了股票發(fā)行價格和交易價格與有效邊界之間的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)無論是股票發(fā)行價格，還是股票交易價格，均正向偏離于有效邊界，存在明顯的下邊界，說明兩者均被高估，有價格溢出。結(jié)果見表2。

表2的結(jié)果表明，模型(16)和模型(17)均在1%的水平顯著存在下邊界，相反均不存在上邊界。因此，非對稱誤差項μ和ω均大于0，說明創(chuàng)業(yè)板新股發(fā)行價格與上市首日交易價格均正向偏離于有效邊界。以上結(jié)果表明，創(chuàng)業(yè)板新股發(fā)行價格與交易價格均被高估，存在價格溢出。另外，變量參數(shù)與各統(tǒng)計量的估計結(jié)果均較好，模型設定合理。

表1 變量定義表

表2 模型(16)和模型(17)的估計結(jié)果

注：括號內(nèi)為標準誤；*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平下顯著；sector的系數(shù)與標準誤是7個行業(yè)啞變量的均值，限于篇幅沒有一一羅列。下表同。

根據(jù)以上結(jié)果，當μ>0、ω>0時，基于模型(18)，分析創(chuàng)業(yè)板IPO抑價，見表3。

表3 模型(18)的參數(shù)估計結(jié)果

表3中雙邊隨機邊界分析的結(jié)果表明，模型(18)中非對稱誤差項μ和ω均在1%水平顯著存在，說明樣本股票一級市場發(fā)行價格部分與二級市場交易價格部分對IPO抑價產(chǎn)生了顯著的影響。另外，通過比較兩個估計的參數(shù)與統(tǒng)計量的估計結(jié)果，表明模型(18)的設定形式以及變量選取是合理的，使用極大似然估計方法也是合適的。

進一步地，根據(jù)式(14)和式(15)，對樣本股票的IPO抑價進行分解，結(jié)果見表4。

表4 IPO抑價分解的測度結(jié)果

表4顯示：首先，Deff和Peff的兩個非對稱誤差項σu與σw的測度值均大于0，其中前者等于0.0181，后者等于0.1141，符合模型“μ>0、ω>0”的假定條件，表明模型的假定和推導是合理的。其次，Peff的測度值要大于Deff的測度值，兩者相差0.0290，表明二級市場交易價格部分對IPO抑價的影響要大于一級市場發(fā)行價格部分。再次，在總方差中，Deff誤差項和Peff誤差項的比重為85.75%，這表明在IPO抑價的總影響中，Deff和Peff覆蓋了85.75%的絕大部分，解釋能力很強，進一步表明Deff和Peff對IPO抑價的影響是顯著的，同時也說明模型的設定和變量的選取是合理的。最后，Deff和Peff的集合中，Peff占比97.55%，而Deff只占2.45%，表明一級市場發(fā)行價格部分雖然對IPO抑價產(chǎn)生了影響，但相較于二級市場交易價格部分，這種影響是微弱的，后者對IPO抑價產(chǎn)生的影響要遠遠大于前者。

上述分析表明，二級市場因素對樣本股票IPO抑價的影響是主要的，Peff是主要原因。接下來，對樣本股票IPO抑價中的Deff、Peff以及Neff進行統(tǒng)計分析，結(jié)果見表5。

表5 Deff、Peff與Neff的統(tǒng)計結(jié)果

表5顯示，Peff的均值、25百分位、50百分位以及75百分位均明顯大于Deff，并且差距較大。其中，一半以上樣本股票的Peff在Deff的5倍及以上，Peff在Deff的2.5倍以下的樣本股票不到四分之一。而Neff的均值、25百分位、50百分位以及75百分位，則均大于0。以上結(jié)果無不再次表明Peff對IPO抑價的影響要遠遠大于Deff。

為了更直觀地表現(xiàn)Deff、Peff以及Neff的分布特征，繪制三者的頻率分布圖1。

圖1 Deff、Peff與Neff的頻率分布圖

圖1從左到右分別為Deff、Peff與Neff的頻率分布圖，描繪了三者的頻率分布特征。三個圖的橫軸均為測度值，縱軸為相應的占比百分比?？梢钥吹剑珼eff、Peff以及Neff都有向右拖尾的特征。其中，Deff集中于0.0155～0.0175之間，且變化較少；Peff則在0～0.5之間分布，且變化豐富；Neff則基本上分布于0右側(cè)。以上結(jié)果不僅表明Peff對IPO抑價的影響要遠大于Deff，而且樣本股票的IPO抑價變化主要來自Peff。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

首先，在樣本期間內(nèi)，證監(jiān)會分別于2010年11月1日、2012年4月28日以及2013年11月30日對詢價制先后進行了3次改革，那么制度變化是否會對股票定價產(chǎn)生影響，以及不同時間段上市的股票的IPO抑價是否存在顯著差異？其次，作為主要為高科技或新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)開放的板塊，創(chuàng)業(yè)板上市的股票，在公司成長性方面存在諸多差異，那么不同成長性的股票的IPO抑價是否也存在顯著差異？再次，不同行業(yè)的股票的IPO抑價是否也存在顯著差異？基于以上考慮，針對上市時間段、公司成長性以及行業(yè)差異對樣本股票進行分組，并對實證結(jié)果進行了穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果顯示沒有顯著變化(限于篇幅，不再詳細報告)。同時，對不同分組下的Neff進行了異質(zhì)性檢驗，結(jié)果見表6。

表6 不同分組情況下Neff的異質(zhì)性檢驗結(jié)果

注：(1)Ⅰ：2009.06.11-2010.11.01，Ⅱ：2010.11.01-2012.04.28，Ⅲ：2012.04.28-2013.11.30，Ⅳ：2013.11.30-2015.03.16；(2)公司成長性分組的依據(jù)為growth指標的大??；(3)行業(yè)劃分的依據(jù)是Wind數(shù)據(jù)庫行業(yè)類別。

表6顯示：無論是不同時間段，不同公司成長性，還是不同行業(yè)，樣本股票Neff的各項統(tǒng)計值有所差異，但其均值、25百分位、50百分位以及75百分位均大于0，說明樣本股票的Peff始終要大于Deff。以上結(jié)果表明，詢價制改革產(chǎn)生的制度變化、公司成長性的差異以及所屬行業(yè)不同，雖然對樣本股票的IPO抑價產(chǎn)生了一定影響，但是Peff大于Deff的情形沒有變，二級市場溢價效應始終是造成樣本股票IPO抑價的主要原因。

4 結(jié)語

中國股票市場IPO高抑價問題是學術(shù)界持續(xù)關(guān)注的焦點。本文基于中國股票市場股票價格普遍被高估的特征，首次引入雙邊隨機邊界模型研究IPO抑價的形成原因，創(chuàng)建了一個新的IPO抑價分解模型，并以2009.10.30～2015.3.26期間的377只創(chuàng)業(yè)板新股作為樣本，進行了實證檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：(1)樣本股票的發(fā)行價格與上市首日交易價格均在1%水平顯著存在下邊界，表明兩者均被高估，存在價格溢出；(2)一級市場折價與二級市場溢價均在1%水平對樣本股票IPO抑價產(chǎn)生顯著影響，其中后者對樣本股票IPO抑價的影響比重為97.55%，而前者對樣本股票IPO抑價的影響僅占2.45%，這表明二級市場溢價效應是造成樣本股票IPO高抑價的主要原因；(3)整個樣本中，四分之三以上的股票中，二級市場部分對IPO抑價的影響為一級市場部分的2.5倍及以上，再次表明二級市場溢價效應對IPO抑價的影響要遠大于一級市場折價效應，前者是造成樣本股票IPO抑價的主要原因；(4)基于上市時間段、公司異質(zhì)性以及行業(yè)分組的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果則進一步證明了以上結(jié)論。

中國股票市場投資者以散戶為主。相較于理性的機構(gòu)投資者，散戶在投資決策時往往是從過去的股價變動中尋找簡單規(guī)律，很少全面地進行分析，容易受小道消息的影響而進行沖動型投資[28]。散戶沖動情緒導致的非理性投資行為，往往非正常地過度抬高股票價格，從而形成極高的IPO抑價。同時，上市公司的信息披露狀況也是散戶投資者沖動投資的誘因。由于監(jiān)管部門未能對上市企業(yè)及其保薦機構(gòu)形成有效的約束，導致國內(nèi)IPO保薦制度在提高信息披露質(zhì)量方面表現(xiàn)堪憂[29]。因為公開信息的不可識別，投資者特別是散戶往往難以正確決策。因此，要解決中國股票市場的IPO高抑價問題，就要引導和規(guī)范投資者特別是散戶的投資行為，同時有關(guān)部門要加大監(jiān)管力度，切實提高上市公司的信息披露質(zhì)量。

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ResearchofIPOUnderpricingDecompositionBasedonTwo-tieredStochasticFrontierModel:EvidencefromChineseGrowthEnterprisesMarket

HUANG Shun-wu, JIA Jie, WANG Wen-jun

(School of Economics, HeFei University of Technology, Hefei 230601, China)

IPO underpricing is one of financial anomalies, and it has always been the concerns of stock market. Especially, there is singularly high IPO underpricing in China stock market. The classic theories in related field consider that IPO underpricing is derived from intentional discount in primary market and emotional premium in secondary market. Although domestic correlated researches indicate that intentional discount in primary market is not existent in Chinese stock market, it cannot be denied that IPO underpricing is assuredly derived from offering price in primary market and exchanging price in secondary market. Based on this thoughtfulness, the article firstly uses stochastic frontier model to analyze offering price and exchanging price of stocks in growth enterprise market in China. The results find that whether offering price or exchanging price has not been underestimated, and, on the contrary, they both have price premium in different degrees. According to the general formula of IPO underpricing, the article discovers that the price premium from offering price can comparatively cause the declining of IPO underpricing, and, on the contrary, the price premium from exchanging price can comparatively cause the increasing of IPO underpricing. In accordance with the above discovery, two-tier stochastic frontier model is creatively applied to the study of IPO underpricing, and a new IPO underpricing decomposition model is created. In the new model, IPO underpricing is successfully decomposed into discount effect from primary market and premium effect from secondary market. Then, sample data is employed to study IPO underpricing. The results indicate that, relative to discount effect from primary market, the premium effect from secondary market is the major reason of IPO underpricing of sample stocks. The robustness test also proves that, no matter different periods, different industries or different growth firms, premium effect from secondary market is larger than discount effect from primary market. Our sample includes 377 stocks listed on growth enterprise market over the period from October.30, 2009 through March.26, 2015. Except for underwriter’s income and financial performance indicators collected from the prospectuses, other data is downloaded from Wind Database. All data is standardized and winsorized in order to control the effect of extreme values. It is the mainly contribution that a new IPO underpricing decomposition model is proposed based on two-tier stochastic frontier model. Therefore, it affords a new idea or paradigm to follow-up study on IPO underpricing.

IPO underpricing decomposition; two-tiered stochastic frontier model; discount effect; premium effect

1003-207(2017)02-0021-09

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2017.02.003

2015-10-30；

2016-04-13

國家社會科學基金一般項目(14BJY181)；中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項基金項目(JS2015HGXJ0097)

黃順武(1973-)，男(漢族)，安徽肥東人，合肥工業(yè)大學經(jīng)濟學院副教授，經(jīng)濟學博士，研究方向：資本市場,E-mail：bchsw2012@163.com.

F832.5

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