石善沖 康凱立 趙志剛

摘 要：以2015年1月1日至2017年10月31日在深滬主板上市的IPO公司為研究對象，采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從微信文本中挖掘機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒數(shù)據(jù)，研究不同類型投資者情緒對IPO抑價(jià)的影響，結(jié)果表明：機(jī)構(gòu)投資者積極情緒對IPO抑價(jià)產(chǎn)生顯著正向影響，個(gè)體投資者積極情緒對其影響不顯著；機(jī)構(gòu)投資者積極情緒對IPO抑價(jià)的影響比個(gè)體更顯著；機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者消極情緒對IPO抑價(jià)都無顯著影響；機(jī)構(gòu)投資者積極情緒對低承銷商聲譽(yù)公司IPO抑價(jià)的影響比對高承銷商聲譽(yù)公司更顯著。

關(guān)鍵詞：機(jī)構(gòu)投資者情緒；個(gè)體投資者情緒；IPO抑價(jià)；微信文本挖掘

中圖分類號：F830.9 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-3890（2019）01-0051-08

一、引言

IPO抑價(jià)指首次公開發(fā)行股票在上市交易首日收盤價(jià)高于發(fā)行價(jià)的現(xiàn)象。無論是發(fā)達(dá)國家還是發(fā)展中國家都普遍存在著IPO抑價(jià)現(xiàn)象。為了防止新股炒作，我國證券交易所在2014年6月發(fā)布通知，明確規(guī)定新股上市首日漲幅不得超過發(fā)行價(jià)的44%。然而，除了新規(guī)定實(shí)施最初的5只股票，隨后上市的新股首日股價(jià)均達(dá)到44%規(guī)定上限，并且在隨后的若干天內(nèi)連續(xù)出現(xiàn)漲停板?？梢姡鲜惺兹諠q幅限制只是暫時(shí)壓制了首日股價(jià)，其后連續(xù)漲停則是對這種壓力的逐步釋放，IPO高抑價(jià)問題在新規(guī)定出臺后仍普遍存在。IPO抑價(jià)現(xiàn)象嚴(yán)重影響了資本市場資源有效配置，造成了資產(chǎn)定價(jià)的扭曲。因此，改善限制首日漲幅后的IPO抑價(jià)問題成為新研究課題。

隨著行為金融學(xué)的發(fā)展，投資者情緒已經(jīng)成為解釋IPO抑價(jià)現(xiàn)象的重要因素。Delong et al.首次將投資者情緒引入到股票價(jià)格的研究中，指出噪音交易者情緒會影響股票價(jià)格[1]。之后國內(nèi)外學(xué)者又將投資者情緒引入到IPO抑價(jià)的相關(guān)研究中。國外Derrien et al.研究發(fā)現(xiàn)投資者情緒與IPO抑價(jià)存在正相關(guān)關(guān)系[2-4]。國內(nèi)伍燕然等也通過實(shí)證證明了投資者情緒與IPO抑價(jià)之間的關(guān)系[5-6]。之后宋順林等將投資者情緒分為市場情緒與個(gè)股具體情緒，發(fā)現(xiàn)兩者均顯著影響IPO抑價(jià)[7]。關(guān)于機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒的度量一直是學(xué)者們研究的熱點(diǎn)問題，而尋找能夠合理反映機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒的指標(biāo)更是研究難點(diǎn)。張強(qiáng)等以中央電視臺網(wǎng)站的調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)編制機(jī)構(gòu)和個(gè)體情緒指數(shù)[8]。張維等分別以網(wǎng)下和網(wǎng)上累計(jì)超額認(rèn)購倍數(shù)作為衡量指標(biāo)[9]?？琢铒w等利用機(jī)構(gòu)與個(gè)體投資者的月度新開戶數(shù)作為代理指標(biāo)[10]。曹仙葉等通過周期內(nèi)機(jī)構(gòu)和個(gè)體凈買入資金比例來度量兩類投資者的情緒[11]。

綜上所述，整體投資者情緒對IPO抑價(jià)有重要影響，但同時(shí)研究不同類型投資者情緒對IPO抑價(jià)影響的較少。而我國投資者包括機(jī)構(gòu)和個(gè)體，他們在我國資本市場中地位不同，其交易行為對IPO市場的影響也存在差異。因此，同時(shí)研究機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒對IPO抑價(jià)的影響具有一定意義。關(guān)于機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒的度量研究主要局限于客觀單一指標(biāo)，而從微信文本中挖掘機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒的相關(guān)研究尚未見到。微信是國內(nèi)用戶量相對較多、用戶粘性最高的網(wǎng)絡(luò)平臺，每天會產(chǎn)生大量關(guān)于證券市場分析與預(yù)測的文章。這些文章除了來自官方的媒體機(jī)構(gòu)和證券機(jī)構(gòu)之外，還包括大量個(gè)體投資者。因此，微信文本中包含著大量的機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒數(shù)據(jù)，值得進(jìn)一步研究與挖掘。

基于此，本文以2015年1月1日至2017年10月31日在深滬主板上市的IPO公司為研究對象，從微信文本中挖掘機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒數(shù)據(jù)，研究不同類型投資者情緒對IPO抑價(jià)的影響以及承銷商聲譽(yù)高低對兩者關(guān)系的影響。

本文的主要貢獻(xiàn)在于：（1）對機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒指標(biāo)的進(jìn)一步挖掘。已有研究成果局限于單一客觀指標(biāo)度量，而本文從微信文本中挖掘機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒數(shù)據(jù)，拓寬了機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒指標(biāo)的研究，具有重要的理論意義。（2）將投資者情緒分為機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒，更深入地剖析和解讀不同類型投資者情緒對IPO抑價(jià)的影響，為我國降低IPO抑價(jià)現(xiàn)象、提高資源配置效率提供參考。（3）利用新股連續(xù)漲停后首次破板日收益率代替?zhèn)鹘y(tǒng)IPO抑價(jià)率。針對我國新股首日漲幅限制和新股連續(xù)漲?，F(xiàn)象，創(chuàng)新性地利用新股連續(xù)漲停后首次破板日收益率代替?zhèn)鹘y(tǒng)IPO抑價(jià)率，更有實(shí)踐價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

二、理論分析與研究假設(shè)

由公式（4）可以看出，造成IPO抑價(jià)的直接因素是漲停天數(shù)、開盤價(jià)和發(fā)行價(jià)。招股日至上市前一日的投資者情緒在發(fā)行價(jià)公布日之后，因此對發(fā)行價(jià)無影響。投資者情緒通過影響漲停天數(shù)或者開盤價(jià)而造成IPO抑價(jià)。

行為金融學(xué)認(rèn)為，積極情緒的投資者會高估企業(yè)預(yù)期回報(bào)，低估投資風(fēng)險(xiǎn)，產(chǎn)生較激進(jìn)和非理性的投資行為，主要表現(xiàn)為投機(jī)行為、過度交易行為和羊群行為。第一，投機(jī)行為。Harrison et al.將其定義為投資者預(yù)期自己擁有隨時(shí)出售股票的權(quán)力，從而愿意支付更高的股票價(jià)格[12]。我國大部分投資者是短期投資者，大都希望短期內(nèi)獲得高收益。他們在進(jìn)行投資決策時(shí)，往往受自身情緒的影響而做出非理性投機(jī)行為。第二，過度交易行為。根據(jù)心理學(xué)有關(guān)理論，投資者往往對自己的投資行為有一種過度自信，認(rèn)為自己是在掌握了一定信息并經(jīng)過理性思考后做出的正確決策，因此會頻繁進(jìn)行股票交易。但實(shí)際上，過度自信導(dǎo)致的過度交易往往受到自身情緒的影響。第三，羊群行為。我國投資者通常在群體中活動(dòng)，必然會受到外界群體行為影響，尤其在獲得的信息不夠完善的情況下，會受到情緒的驅(qū)動(dòng)表現(xiàn)出模仿并趨同于其他投資者的羊群行為。積極情緒的投資者會通過上述三種非理性行為影響首日開盤價(jià)或者漲停天數(shù)，從而造成IPO抑價(jià)。上述影響機(jī)理的推導(dǎo)對機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒均適用，因此提出假設(shè)1：

H1a：機(jī)構(gòu)投資者積極情緒對IPO抑價(jià)有顯著正向影響；

H1b：個(gè)體投資者積極情緒對IPO抑價(jià)有顯著正向影響。

由于賣空限制的存在，消極情緒的投資者不愿意參與股票交易，市場上的非理性交易行為會減少，理性因素對股價(jià)的影響上升甚至占主導(dǎo)地位，這時(shí)投資者消極情緒不會對IPO抑價(jià)產(chǎn)生影響。Verma et al.研究表明看漲情緒對股市的影響比看跌情緒更大[13]。Stambaugh et al.也得出類似的結(jié)論：高漲情緒導(dǎo)致的高估股價(jià)程度比低落情緒導(dǎo)致的低估股價(jià)程度更大[14]。汪宜霞指出，投資者在存在認(rèn)知偏差情況下，對樂觀信息會反應(yīng)過度，對消極信息反應(yīng)不足，消極情緒的投資者會靜觀其變[15]。文鳳華等得出負(fù)面情緒對股票收益影響不顯著的結(jié)論[16]。尤其在我國資本市場“打新”熱潮高漲和濃重的投機(jī)氣氛下，投資者會表現(xiàn)出“鴕鳥效應(yīng)”，抵制消極情緒的渲染效應(yīng)，從而對IPO抑價(jià)無顯著影響?；诖?，提出假設(shè)2：

H2a：機(jī)構(gòu)投資者消極情緒對IPO抑價(jià)無顯著影響；

H2b：個(gè)體投資者消極情緒對IPO抑價(jià)無顯著影響。

在中國資本市場上，盡管個(gè)體投資者數(shù)量多于機(jī)構(gòu)投資者，但機(jī)構(gòu)投資者因資金實(shí)力雄厚而占據(jù)資本市場主體地位。另外，與普通散戶個(gè)體投資者相比，機(jī)構(gòu)投資者具有投資結(jié)構(gòu)組合化、投資決策科學(xué)化、投資管理專業(yè)化等優(yōu)勢，使機(jī)構(gòu)投資者更有能力影響其他參與者，更能引起股票市場中的噪聲交易風(fēng)險(xiǎn)。李志文等研究表明，機(jī)構(gòu)投資者的羊群行為比個(gè)體投資者的羊群行為更明顯，個(gè)體投資者“頭羊”影響力不如機(jī)構(gòu)投資者“頭羊”影響力大[17]。總體而言，機(jī)構(gòu)投資者情緒對股價(jià)的影響力大于個(gè)體投資者，從而使機(jī)構(gòu)投資者情緒對IPO抑價(jià)的影響大于個(gè)體投資者情緒?；诖?，提出假設(shè)3：

H3：相比于個(gè)體投資者，機(jī)構(gòu)投資者積極情緒對IPO抑價(jià)的影響更顯著。

投資者積極情緒會對IPO抑價(jià)產(chǎn)生影響，但其影響程度可能因承銷商聲譽(yù)的高低而異。顧娟等認(rèn)為，有效降低信息不對稱會弱化股票價(jià)格的過度反應(yīng)，使其價(jià)格接近其真實(shí)價(jià)值，且減少與預(yù)期價(jià)格的差距[18]。張樂等得出信息的高成本與不對稱是產(chǎn)生“噪聲”的根源[19]。桑榕等指出高承銷商聲譽(yù)可以緩解IPO公司與投資者的信息不對稱[20]。宋順林等提出公司價(jià)值的不確定性越低，市場情緒對股票價(jià)格的影響程度越弱[7]。綜上所述，承銷商聲譽(yù)越高，公司與投資者之間的信息不對稱越低，公司價(jià)值的不確定性越低，投資者非理性情緒對IPO抑價(jià)的影響程度越弱?；诖?，提出假設(shè)4：

H4a：相對于高承銷商聲譽(yù)，低承銷商聲譽(yù)時(shí)機(jī)構(gòu)投資者積極情緒對IPO抑價(jià)影響更顯著；

H4b：相對于高承銷商聲譽(yù)，低承銷商聲譽(yù)時(shí)個(gè)體投資者積極情緒對IPO抑價(jià)影響更顯著。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

證券交易所在2014年6月發(fā)布首日漲幅限制的通知。因此，本文以2015年1月1日至2017年10月31日在深滬主板上市的365家非金融類公司為研究樣本。其中從數(shù)據(jù)庫中下載的數(shù)據(jù)中有18家財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失，所以將其剔除，最終得到347家有效樣本。新股發(fā)行日期、上市日期、發(fā)行價(jià)、收盤價(jià)等股本信息數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、承銷商數(shù)據(jù)等來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，大盤指數(shù)數(shù)據(jù)來自網(wǎng)易財(cái)經(jīng)。本文所有實(shí)證結(jié)果均通過軟件EXCEL2007和SPSS20.0實(shí)現(xiàn)。

（二）變量定義與獲取

1. 因變量定義。IPO抑價(jià)程度通常用IPO抑價(jià)率作為代理變量，傳統(tǒng)的抑價(jià)率指新股上市首日收盤價(jià)高于發(fā)行價(jià)的程度。但是，從我國首日漲幅限制和連續(xù)漲?，F(xiàn)象來看，按照IPO抑價(jià)率的經(jīng)典定義，新時(shí)期IPO抑價(jià)率最高不會超過且?guī)缀醯扔?4%，傳統(tǒng)抑價(jià)率指標(biāo)顯然不夠合理。上市首日漲幅限制只是暫時(shí)壓制了首日股價(jià)，其后連續(xù)漲停則是將這種限制股價(jià)上漲的壓力逐步性釋放。因此，本文以連續(xù)漲停后IPO首次破板日收益率作為IPO抑價(jià)代理變量，更具有現(xiàn)實(shí)意義，表達(dá)式為：

2. 自變量獲取與挖掘。微信是國內(nèi)用戶量相對較多、用戶粘性較高的網(wǎng)絡(luò)平臺，每天會產(chǎn)生海量的與IPO市場相關(guān)的投資者情緒數(shù)據(jù)。因此，本文運(yùn)用微信文本數(shù)據(jù)挖掘方法來獲取機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒數(shù)據(jù)。由于微信公眾號暫不支持個(gè)人認(rèn)證，只有企業(yè)和新浪微博認(rèn)證的個(gè)人用戶才能進(jìn)行微信認(rèn)證。所以，本文根據(jù)發(fā)布文章的公眾號是否認(rèn)證為企業(yè)而劃分為機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者。

機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒數(shù)據(jù)的挖掘過程主要包括文本采集、文本篩選和文本分析。

（1）文本采集。搜狗在2014年6月推出一款針對微信公眾平臺的搜索網(wǎng)站——搜狗微信搜索，該網(wǎng)站支持微信公眾號和文章的搜索。林振興等都以招股日至上市前一日之間的網(wǎng)絡(luò)討論信息內(nèi)容來衡量投資者情緒指標(biāo)[21-22]。因此，本文將采集的文章發(fā)布時(shí)間確定為公司發(fā)布招股日至上市前一日。在此基礎(chǔ)上，通過“搜狗微信搜索”界面輸入公司名稱并自定義文章發(fā)布時(shí)間范圍進(jìn)行搜索并下載。為了提高采集效率，本文利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具“八爪魚采集器”采集所需文本。

（2）文本篩選。通過“搜狗微信搜索”獲取的文章中可能包含不相關(guān)的文章。因此，借助EXCEL2007對初步采集的文本進(jìn)行手動(dòng)篩選，剔除不相關(guān)信息。然后，根據(jù)發(fā)布文章的公眾號性質(zhì)劃分為機(jī)構(gòu)與個(gè)體，其中機(jī)構(gòu)指的是通過微信認(rèn)證的企業(yè)公眾號，個(gè)體則指通過新浪微博認(rèn)證的個(gè)體和未被認(rèn)證的公眾號。

（3）文本分析。使用ROSTEA軟件對篩選劃分后的文本進(jìn)行情感分析，從而得到機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒指標(biāo)數(shù)據(jù)。積極和消極情緒的界定以ROSTEA情感分析軟件里設(shè)置好的情緒詞典為依據(jù)，該軟件通過內(nèi)置的積極與消極情緒詞典對文本進(jìn)行分詞并打分，最終統(tǒng)計(jì)出每家公司文本中積極和消極情緒詞匯出現(xiàn)比例。據(jù)此分析出來的情緒比例作為文本機(jī)構(gòu)投資者積極情緒、個(gè)體投資者積極情緒、機(jī)構(gòu)投資者消極情緒、個(gè)體投資者消極情緒代理變量。

3. 控制變量定義。由公式推導(dǎo)可知，發(fā)行價(jià)是決定抑價(jià)的重要因素，且投資者情緒對發(fā)行價(jià)無影響，故將發(fā)行價(jià)作為IPO抑價(jià)的控制變量。根據(jù)已有文獻(xiàn)的研究結(jié)果，學(xué)者們普遍使用承銷商聲譽(yù)、時(shí)間間隔、發(fā)行數(shù)量、市盈率和中簽率這五個(gè)變量作為IPO抑價(jià)的控制變量。結(jié)合本文的研究內(nèi)容，本文將以上五個(gè)變量和發(fā)行價(jià)作為控制變量。上述變量的含義如表1所示。

（三）模型建立

在研究投資者情緒對IPO抑價(jià)的影響時(shí)進(jìn)行多元回歸分析。通過抑價(jià)率公式推導(dǎo)過程，可以估計(jì)自變量、發(fā)行價(jià)對數(shù)和其他控制變量與因變量的對數(shù)存在多元線性關(guān)系。

為了檢驗(yàn)假設(shè)4不同承銷商聲譽(yù)下，機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者積極情緒對IPO抑價(jià)的影響是否不同，分別對模型1和2按承銷商聲譽(yù)高低進(jìn)行分組回歸。為了檢驗(yàn)投資者情緒對IPO抑價(jià)影響的穩(wěn)定性，將單獨(dú)影響IPO抑價(jià)的自變量合并回歸。

四、實(shí)證研究

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)已搜集和獲取的數(shù)據(jù)，全樣本和分組樣本變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2、表3所示。

從表2中可以看出，全樣本IPO首次破板日收益率極小值為0.71，極大值為21.87，均值為2.97，標(biāo)準(zhǔn)差為2.12。極小值大于0，說明中國股票市場中普遍存在著IPO抑價(jià)現(xiàn)象；極大值比極小值高21.06，而均值更接近極小值，說明市場中存在抑價(jià)很高的公司，但這樣的公司數(shù)量并不多；標(biāo)準(zhǔn)差為2.12，說明不同公司IPO抑價(jià)差異較大。機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者積極情緒的均值分別為0.89和0.92，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.05和0.08。從均值來看，機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者積極情緒比例都很高，符合我國證券市場“炒新股”的熱潮高漲和投機(jī)氣氛濃重的現(xiàn)象；個(gè)體投資者積極情緒比機(jī)構(gòu)投資者稍高一些，說明個(gè)體投資由于專業(yè)水平和文化水平的原因，更容易產(chǎn)生非理性情緒。從標(biāo)準(zhǔn)差來看，個(gè)體投資者積極情緒差異大于機(jī)構(gòu)投資者。機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者消極情緒的均值都為0.06，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.04和0.08。機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資消極情緒比例都較低，個(gè)體投資者消極情緒差異同樣大于機(jī)構(gòu)投資者。

從表2中可以看出，按承銷商聲譽(yù)高低分組后，高聲譽(yù)組IPO首次破板日收益率均值和標(biāo)準(zhǔn)差都大于低聲譽(yù)組，說明投資者對高承銷商聲譽(yù)公司股價(jià)的預(yù)期更高。高聲譽(yù)組投資者積極情緒的均值和標(biāo)準(zhǔn)差大于低聲譽(yù)組，說明投資者對高聲譽(yù)公司更樂觀，同時(shí)情緒波動(dòng)也較大。兩組的消極情緒均值和標(biāo)準(zhǔn)差相差不大，主要因?yàn)橄麡O情緒比例較低，情緒波動(dòng)不明顯。

（二）相關(guān)性分析

本文對各變量進(jìn)行了Pearson相關(guān)性分析，由表3中可以看出，機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者積極情緒與IPO首次破板日收益率可能存在正向相關(guān)關(guān)系，兩者的消極情緒與IPO首次破板日收益率可能存在負(fù)向相關(guān)關(guān)系。機(jī)構(gòu)投資者積極情緒變量的系數(shù)大于個(gè)體投資者積極情緒變量的系數(shù)，說明機(jī)構(gòu)投資者積極情緒與IPO首次破板日收益率的相關(guān)性可能比個(gè)體投資者高。從各個(gè)變量間的相互影響來看，還需要進(jìn)一步通過多元線性回歸分析進(jìn)行更精確的實(shí)證檢驗(yàn)。

（三）回歸分析

1. 全樣本回歸分析。全樣本數(shù)據(jù)的多元線性回歸結(jié)果如表4所示。其中，模型1～4分別檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者積極情緒、個(gè)體投資者積極情緒、機(jī)構(gòu)投資者消極情緒和個(gè)體投資者消極情緒單獨(dú)對IPO抑價(jià)的影響；模型5檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者和個(gè)體投資者積極情緒對IPO抑價(jià)的影響差異；模型6合并了單獨(dú)檢驗(yàn)時(shí)顯著影響IPO抑價(jià)的自變量。

表4中回歸結(jié)果顯示，模型1的R2為32.6%，說明模型具有較好的擬合效果。機(jī)構(gòu)投資者積極情緒與IPO抑價(jià)顯著正相關(guān)，假設(shè)1a成立。模型2的個(gè)體投資者積極情緒沒有通過顯著性檢驗(yàn)，假設(shè)1b不成立?？赡苁怯捎趥€(gè)體投資者資金實(shí)力、專業(yè)水平和信息弱勢地位，導(dǎo)致其對市場以及其他投資者的影響力較小。模型3的機(jī)構(gòu)投資者消極情緒與IPO抑價(jià)不存在顯著相關(guān)關(guān)系，假設(shè)2a成立。模型4的個(gè)體投資者消極情緒與IPO抑價(jià)顯著負(fù)相關(guān)，假設(shè)2b不成立。模型5的機(jī)構(gòu)投資者積極情緒對IPO抑價(jià)有顯著影響而個(gè)體無顯著影響，說明機(jī)構(gòu)投資者積極情緒對IPO抑價(jià)的影響比個(gè)體更顯著，假設(shè)3成立。模型6的機(jī)構(gòu)投資者積極情緒與IPO抑價(jià)顯著正相關(guān)，而個(gè)體投資者消極情緒對IPO抑價(jià)無顯著性影響，假設(shè)1a和2a成立。而加入機(jī)構(gòu)投資者積極情緒后，個(gè)體投資者消極情緒對IPO抑價(jià)無顯著性影響。

從經(jīng)濟(jì)含義方面分析，微信媒體中機(jī)構(gòu)投資者的樂觀輿情會對IPO抑價(jià)產(chǎn)生顯著促進(jìn)作用，說明該輿情在股票市場中具有強(qiáng)大的影響力，使投資者做出了非理性的投資決策，從而導(dǎo)致高IPO抑價(jià)。微信媒體中的個(gè)體投資者樂觀輿情卻對IPO抑價(jià)無顯著影響，說明微信中個(gè)體投資者的頭羊效果不強(qiáng)，對股市的感染力還不足以影響整個(gè)市場。微信媒體中的消極輿情對IPO抑價(jià)也無顯著影響。首先，因?yàn)樵诖蛐率袌鲋邢麡O輿情所占比例小，甚至有些公司消極輿情達(dá)到零，顯然不會影響IPO抑價(jià)。其次，因?yàn)橥顿Y者對消極信息反應(yīng)不足，即使接收到消極信號也會置之不理，并不會影響投資者的投資決策。相比于個(gè)體投資者，機(jī)構(gòu)投資者輿情對IPO抑價(jià)的影響更顯著，說明機(jī)構(gòu)投資者在股市中占據(jù)主導(dǎo)地位，機(jī)構(gòu)投資者的影響力不容忽視。

2. 分組樣本回歸分析。為了檢驗(yàn)不同承銷商聲譽(yù)情況下，投資者積極情緒對IPO抑價(jià)影響是否存在差異，本文以承銷商聲譽(yù)作為分組變量分別對模型1和模型2進(jìn)行回歸分析。分組樣本的回歸結(jié)果如表5所示。

由表5可以看出，模型1的低承銷商聲譽(yù)組R2為33.9%，高于全樣本，說明低承銷商聲譽(yù)組模型的擬合度更好。在低承銷商聲譽(yù)組中，機(jī)構(gòu)投資者積極情緒對IPO抑價(jià)的影響系數(shù)為0.138，而高聲譽(yù)組為0.134?？梢?，承銷商聲譽(yù)低時(shí)機(jī)構(gòu)投資者積極情緒與IPO抑價(jià)的相關(guān)性更高，并且顯著性也更強(qiáng)，假設(shè)4a成立。模型2的高承銷商聲譽(yù)組和低承銷商聲譽(yù)組個(gè)體投資者積極情緒對IPO抑價(jià)仍無顯著性影響，假設(shè)4b未通過檢驗(yàn)。

從經(jīng)濟(jì)含義方面分析，承銷商聲譽(yù)低時(shí)投資者情緒對IPO抑價(jià)影響更顯著，說明投資者情緒對IPO抑價(jià)影響效果因承銷商聲譽(yù)高低而有所不同，聲譽(yù)高的承銷商可以有效緩解投資者與公司的信息不對稱。在信息不對稱程度較高時(shí)，投資者對公司信息掌握不全面，此時(shí)非理性的情緒因素作用上升，甚至影響投資決策，從而對IPO抑價(jià)影響更顯著。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)文章研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文通過更換投資者情緒和IPO抑價(jià)的衡量指標(biāo)來進(jìn)行驗(yàn)證。前文IPO抑價(jià)衡量指標(biāo)是經(jīng)過市場調(diào)整的相對指標(biāo)，本節(jié)使用未經(jīng)市場調(diào)整的絕對指標(biāo)作為因變量。投資者情緒衡量指標(biāo)借鑒吳超等用綜合指標(biāo)Tenor替代上文的積極情緒比例和消極情緒比例分別回歸的做法[23]，來檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒結(jié)論的穩(wěn)健性。

將投資者情緒和IPO抑價(jià)指標(biāo)更換后的檢驗(yàn)結(jié)果表明，機(jī)構(gòu)投資者情緒對IPO抑價(jià)產(chǎn)生顯著正向影響；個(gè)體投資者情緒對IPO抑價(jià)無顯著影響；相比于個(gè)體投資者，機(jī)構(gòu)投資者情緒對IPO抑價(jià)的影響更顯著。按承銷商聲譽(yù)分組后發(fā)現(xiàn)：在承銷商聲譽(yù)較低時(shí)機(jī)構(gòu)投資者情緒對IPO抑價(jià)的影響更顯著，個(gè)體投資者情緒在分組后仍無影響。上述結(jié)果與前文的結(jié)論一致，驗(yàn)證了前文結(jié)論的穩(wěn)健性。

五、結(jié)論

本文以2015年1月1日至2017年10月31日在深滬主板上市的IPO公司為研究對象，基于微信文本數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)建機(jī)構(gòu)和個(gè)體投資者情緒代理變量，并根據(jù)情緒的屬性將其分為積極和消極兩類，研究不同類型投資者情緒對IPO抑價(jià)的影響，進(jìn)一步研究不同承銷商聲譽(yù)對兩者關(guān)系的影響。

研究結(jié)果表明：（1）我國IPO抑價(jià)現(xiàn)象普遍存在且波動(dòng)較大。（2）機(jī)構(gòu)投資者積極情緒顯著正向影響IPO抑價(jià)，說明微信媒體中的機(jī)構(gòu)投資者積極輿情對我國證券市場投資者決策產(chǎn)生潛移默化的影響。（3）個(gè)體投資者積極情緒對IPO抑價(jià)無顯著影響，表明微信媒體中個(gè)體投資者的頭羊效果不強(qiáng)，對股市的感染力不能影響整個(gè)市場。（4）機(jī)構(gòu)投資者和個(gè)體投資者消極情緒對IPO抑價(jià)無顯著影響，說明投資者消極情緒并沒有降低“打新”熱潮，無抑制IPO抑價(jià)的作用。（5）機(jī)構(gòu)投資者積極情緒對抑價(jià)的影響比個(gè)體投資者大，說明機(jī)構(gòu)投資者在股票市場中扮演著重要作用。（6）承銷商聲譽(yù)較低時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者積極情緒對IPO抑價(jià)的正向影響更顯著，說明在信息不對稱程度較高時(shí)投資者情緒對投資決策的影響較強(qiáng)。承銷商聲譽(yù)是投資者情緒對IPO抑價(jià)影響效果的緩解劑。（7）個(gè)體投資者積極情緒在區(qū)分了承銷商聲譽(yù)之后對IPO抑價(jià)的影響仍不顯著。

本文研究結(jié)果能夠?yàn)楸O(jiān)管部門制定有效的監(jiān)管政策、發(fā)行者選擇合適的上市時(shí)機(jī)以及投資者做出正確的投資決策提供依據(jù)。監(jiān)管者要加強(qiáng)對機(jī)構(gòu)投資者積極情緒的監(jiān)管力度，有效防止機(jī)構(gòu)投資者發(fā)布積極言論操縱市場。還可以利用微信平臺對輿情進(jìn)行管理和預(yù)警，把握輿情導(dǎo)向。通過內(nèi)部投資輿情引導(dǎo)和外部有效監(jiān)督相結(jié)合，維持股票市場的可持續(xù)發(fā)展。發(fā)行者可以對微信中的投資輿情進(jìn)行觀察與分析，在投資者尤其是機(jī)構(gòu)投資者積極情緒高漲時(shí)，是發(fā)行者選擇上市的較好時(shí)機(jī)。個(gè)體投資者可以根據(jù)市場上機(jī)構(gòu)投資者積極情緒的高低對IPO抑價(jià)程度進(jìn)行預(yù)測，從而做出何時(shí)拋售新股的正確投資決策。機(jī)構(gòu)投資者作為資本市場的風(fēng)向標(biāo)，要明確自己的職責(zé)，減少認(rèn)知偏差帶來的投機(jī)行為，幫助個(gè)體投資者形成理性的投資理念，維護(hù)市場的穩(wěn)定發(fā)展。

本文用ROSTEA軟件對微信文本進(jìn)行情感分析，雖然有大量學(xué)者使用該軟件并證明了其分析結(jié)果的有效性，但該軟件情緒詞庫的完善性和針對性仍有較大的提升空間。投資者情緒可能通過影響漲停天數(shù)或者首日開盤價(jià)來作用于IPO抑價(jià)，而投資者情緒究竟通過哪條路徑影響IPO抑價(jià)值得進(jìn)一步探討。

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責(zé)任編輯：曹華青

Abstract：This article takes the IPO company listed on Shanghai and Shenzhen motherboards from January 1，2015 to October 31，2017 as the research object ，uses the web crawler technology to dig out the institutional and individual investor sentiment data from the WeChat texts， and studies the influence of different types of investor sentiment on IPO underpricing. The results show that the institutional investors' positive sentiment has a significant positive impact on IPO underpricing， while the individual investors' positive sentiment has no significant effect on it； the institutional investors' positive sentiment is more influential than individual； the negative sentiments of institutional and individual investors have no significant effect on IPO underpricing； the institutional investors' positive sentiment has a more significant impact on the IPO underpricing of low underwriter reputation companies than the high underwriter reputation companies.

Key words：institutional investor sentiment； individual investor sentiment； IPO underpricing； WeChat text mining