IPO定價

IPO定價(Initial Public Offering Price)

目錄: 1、什么是IPO價格; 2、IPO定價影響因素的多元線性分析; 3、IPO定價的分析及結論; 4、國際IPO發(fā)售機制模式比較分析; 5、IPO估值定價技術在我國證券市場推廣應用; 6、參考文獻

什么是IPO價格

IPO價格又稱新股發(fā)行價格，是指獲準發(fā)行股票上市的公司與其承銷商共同確定的將股票公開發(fā)售給特定或非特定投資者的價格。在這一價格的確定程序中，相關的影響因素包括公司帳面價值、經(jīng)營業(yè)績、發(fā)展前景、股票發(fā)行數(shù)量、行業(yè)特點及市場波動狀況等，而這些因素的量化過程會隨著定價者選用方法的不同而出現(xiàn)很大差別。

IPO定價是國際金融界公認的最具迷惑性的難題之一，因為最成功的IPO定價就是發(fā)行人能夠以投資者可容忍的最高價格順利發(fā)行，而發(fā)行失敗或以過低價格發(fā)行則意味著定價的失敗。在這一過程中，包括投資者的價格接受底線在內(nèi)的很多因素甚至超出了發(fā)行人本身及承銷商的控制范圍，因此，一個超脫、客觀的IPO價格實際上是不存在的。較為常見的情況是，出于風險規(guī)避的考慮，承銷商往往不會把其獲得的所有信息融入IPO定價程序中。 Michelle Lowry和 G. William Schwert（2001）的研究表明，美國證券市場IPO業(yè)務中平均約15％的首日回報率揭示了相對于二級市場價格而言，IPO定價中存在著傾向于低估的系統(tǒng)性偏差。

IPO定價影響因素的多元線性分析

（一）變量假設

我們將承銷商在IPO定價程序中可能考慮的各種因素分為兩類，即外部因素和公司內(nèi)部因素。它們的組合及其影響直接導致了IPO價格的確定。

所謂外部因素是指與企業(yè)正常經(jīng)營狀態(tài)相對獨立的、不直接反映其內(nèi)生持續(xù)盈利能力但卻影響承銷商IPO定價判斷的各種情況，它們包括國民經(jīng)濟運行狀況、市場利率水平、突發(fā)性事件、行業(yè)宏觀政策導向、產(chǎn)品市場預期、同業(yè)競爭情況、市場波動情況、股票發(fā)行規(guī)模以及承銷商自身實力等等。這些因素可能會以不確定的、非線性的方式對承銷商的定價過程發(fā)生作用，而且在特定的定價行為中，上述信息對IPO價格的最終形成主要起著經(jīng)驗性的非量化影響；公司內(nèi)部因素是指反映在IPO價格中的直接體現(xiàn)公司素質和增長前景的各種要素的總和，包括承銷商對其經(jīng)營效率、獲利能力、管理狀況、資本結構等各種內(nèi)部情況的評估結論。與外部因素不同之處在于，這些內(nèi)部因素對于IPO定價主要可能起著較為確定的、線性的量化影響。

在模擬外部因素時，我們考慮到一些外部影響的量化難度而進行了相應的簡化或剔除。最終，我們假設承銷商的IPO定價程序主要受到以下四方面因素的直接影響：（1）市場波動情況；（2）股票發(fā)行數(shù)量；（3）行業(yè)特性；（4）承銷商等級指數(shù)。

對因素（1），我們使用了上證指數(shù)的相對波動率指標來模擬整個市場的中短期波動情況。考慮到在實際發(fā)行程序中，IPO定價的最終確定時間一般是在正式發(fā)行日的兩周之前，因此我們采用發(fā)行前兩周的市場波動率組合S1來模擬市場氣氛的研判環(huán)境。其計算公式為：

F/An=Ft/Fn（n=3，5，7，9，11，13，15）

其中，F(xiàn)/An代表相對于上證指數(shù)第n周移動平均收盤點位的市場波動率；

Ft為特定股票發(fā)行日兩周前的上證指數(shù)收盤點位；

Fn為特定股票發(fā)行日兩周前的上證指數(shù)n周移動平均收盤點位 .

對于因素（3），我們使用了最新頒布的上市公司行業(yè)分類指引。由于兩個交易所公布的上市公司行業(yè)分類結果詳細程度不同，因此我們以深交所較為概括的分類標準來對樣本公司所屬的行業(yè)進行判別。

在因素（4）即承銷商自身實力方面，我們考慮到美國的IPO市場中等級較高的投資銀行所承銷的IPO股票定價傾向于高出平均水平（Michelle Lowry＆G. William Schwert，2001），因此，國內(nèi)承銷商的實力差別可能也會對其作出的IPO定價決策有所影響。在考慮多重指標之后，我們大致把1997－2000年樣本期間內(nèi)的主承銷商進行了等級排名，共分為1、2、3、4個檔次。其中，檔次越靠前的承銷商實力也越強。

在公司內(nèi)部因素方面，我們考慮到市盈率指標所反映的公司基本面情況較為有限，而要試圖對公司的內(nèi)在價值運用現(xiàn)金流量貼現(xiàn)方法作出判斷又會令主觀因素的干擾加大。因此，為了全面反映特定公司的基本面素質，我們運用了71個財務指標來模擬公司的償債能力、贏利能力、資產(chǎn)周轉能力、管理效率等各個方面的情況。這些財務指標的原始數(shù)據(jù)均來自于樣本公司招股說明書及上市公告書中最近一個會計年度的資產(chǎn)負債表和收益表。盡管現(xiàn)金流量信息非常重要，但在權責發(fā)生制的框架下，資產(chǎn)負債表和收益表仍然可以完整地代表特定企業(yè)的財務狀況和經(jīng)營成果。鑒于報表編制基礎的沖突，我們在選取財務數(shù)據(jù)時沒有納入現(xiàn)金流量信息。

另外，近年來我國證券市場的政策環(huán)境變化較大，經(jīng)驗數(shù)據(jù)表明：市場的IPO定價從趨勢上看，有突然間受到某種沖擊而整體增加的跡象，而不是逐漸的增加；而從實際的市場情況來看，定價增加可能是因為受到一級市場市場化的政策的影響，從而表現(xiàn)出的不理性行為導致。基于上述兩個原因，我們沒有在后續(xù)的分析過程中引入時間變量。

（二）樣本選取

在剔除了財務數(shù)據(jù)有誤的約200只股票之后，我們在1997年初到2001年3月為止的區(qū)間內(nèi)選取了328只IPO股票。鑒于這些樣本所跨的期間過長，可能會掩蓋某些市場結構變動所造成的影響，我們分別就這328只股票和2000年以后發(fā)行上市的94只股票的數(shù)據(jù)進行分析，并進行了相應結果的對比。下面對于檢驗過程的描述主要是以2000年以后的IPO股票樣本為對象的。

（三）檢驗過程

（1）數(shù)據(jù)性質的檢驗

我們試圖從81個變量中尋找到對新股價格有效的解釋變量。如果這些變量高度相關，必然會導致回歸方程中自變量相互削弱各自對y的邊際影響，而出現(xiàn)回歸方程整體顯著，但各個變量都不顯著的現(xiàn)象，也就是多重共線性的現(xiàn)象。另外，在眾多的數(shù)據(jù)中如果存在奇異值，將嚴重地歪曲變量與自變量之間的關系，使回歸方程不能很好地描述一般情況下變量與自變量之間的關系。因此，在發(fā)現(xiàn)奇異值時，應將其刪除以使回歸方程得到較好的效果。

我們通過標準化誤差和標準化預測值的散點圖檢驗數(shù)據(jù)是否存在奇異值的一般規(guī)則是：如果存在數(shù)據(jù)點明顯超出標準化誤差值區(qū)間，則可以認為該數(shù)據(jù)是奇異值。根據(jù)結果看，幾乎所有的值都在標準化誤差值區(qū)間內(nèi)，有兩個點遠離該區(qū)間，顯見這兩個值是奇異值，將嚴重影響到回歸方程的質量，應該剔除。這兩個點對應的個體是新力藥業(yè)（0153）和平高電氣（600312）。

（2）多重共線性的檢驗

我們通過相關系數(shù)矩陣觀察各指標之間的相關程度，從而判斷各指標間是否存在高度的相關性。從相關系數(shù)矩陣可以看到，在擬選用的指標中，變量之間普遍存在著高度相關的現(xiàn)象，比如F/A7與F/A9之間的相關系數(shù)為0.977794、主營收入/有形資產(chǎn)與總資產(chǎn)周轉率之間的相關系數(shù)高達 0.998043等等。所以，這些變量不能同時進入回歸方程，在進行回歸之前必須對數(shù)據(jù)進行處理以消除多重共線性的影響。

（3）數(shù)據(jù)處理

從上述數(shù)據(jù)性質的檢驗中，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在奇異值、存在多重共線性的現(xiàn)象。對于奇異值我們將其從數(shù)據(jù)中剔除，而對于多重共線性的問題我們采用主成分分析法進行處理。

擬選用的指標可以分為兩類，即外部指標（行業(yè)類別、市場波動指數(shù)、承銷商等級、發(fā)行量系數(shù)）和反映公司內(nèi)部因素的財務指標類聚，并分別對這兩類指標進行主成分分析。

（4）用多元統(tǒng)計分析中的主成分分析法進行數(shù)據(jù)簡化

由于存在多重共線性的現(xiàn)象，也就是說各變量之間相互關聯(lián)，所反映的信息很大程度上也是重復的，所以我們完全可以用少數(shù)一些變量來反映大部分的信息。主成分分析作為多元統(tǒng)計分析技術的一個分支，其主要目的就是濃縮數(shù)據(jù)，就是研究如何以最少的信息丟失把眾多的觀測變量濃縮為少數(shù)幾個因子。這幾個因子不僅保留了原始指標中的主要信息，而且彼此之間不相關，很好地避免了出現(xiàn)多重共線性的問題。

（5）從財務指標中提取公因子。

第一步，提取公因子，并進行因子旋轉。

這一處理的結果發(fā)現(xiàn)：特征值（Total項）大于1的因子共13個，這13個因子的累計解釋方差占到總方差的91.33864％，也即這13 個因子代表了原來所有71財務指標所表達的信息量的91％左右，代表了絕大多數(shù)的信息。而變量數(shù)由71個減少到13個，以最小的信息丟失量，極大地簡化了數(shù)據(jù)。在之后的回歸分析中，我們將用這13個共因子替代原來的71個財務指標進行回歸。通過主成分法得到的公因子是完全不相關的，即相關系數(shù)為0，用它們進行回歸分析就不會出現(xiàn)多重共線性問題。

另外，因子旋轉后并沒有改變這13個因子的累計解釋方差占到總方差的比例，旋轉前后該比例均為91.33864％，只是在各個因子之間的分配比例有所變化。

第二步，計算因子得分。

實際上因子得分是通過原始變量的線性組合得到，原始變量前的系數(shù)就是因子載荷矩陣中的因子載荷。

（6）從市場指數(shù)波動指標中提取公因子

利用上表中的因子載荷矩陣計算因子得分S1

S1=0.823232×（F/A3）＋A＋0.895644×（F/A15）

（7）用虛擬變量處理行業(yè)數(shù)據(jù)

對于樣本所含的94只新股，共涉及19個不同行業(yè)，我們引入虛擬變量進行處理。我們用18個虛擬變量di（i=1，2A 18 ）來反映行業(yè)分布對新股定價的影響。

（8）回歸分析

在剔除奇異值、運用主成分分析法濃縮數(shù)據(jù)并同時處理了多重共線性的問題之后，我們即可進行最后的回歸分析。下面是我們通過采用主成分法得到的財務指標的公因子、市場指標的公因子及發(fā)行量系數(shù)、行業(yè)類別的虛擬變量、券商等級等因素對被解釋變量（即IPO價格）進行逐步回歸所選出的最優(yōu)回歸方程。

Price=14.27727－1.71038×發(fā)行量系數(shù)－0.41778×S1＋6.70326×d11＋3.861002×d15－3.06603×d17＋1.132558×F1＋0.579465×F3＋0.863128×F4＋0.67048×F6＋0.422713×F8－ 0.6338×F12

其中R2=0.68

（9）最終結果分析：

在財務指標的公因子中，對新股價格有顯著影響只有F1、F3、F4、F6、F8、F12、這六個因子，其余因子對新股價格影響甚小，不予考慮。除此之外，市場波動指標的公因子S1對新股價格的影響也是顯著的，S1也進入了回歸方程。發(fā)行量對新股價格的影響同樣不能忽視。在反映行業(yè)分布的18 個虛擬變量中d11、d15和d17進入了方程，它們所對應行業(yè)為行業(yè)C99（其他制造業(yè)），行業(yè)G（信息技術業(yè)）和行業(yè)K（社會服務業(yè)），這說明在 2000年以來，屬于這三個行業(yè)的上市公司在進行新股定價時，行業(yè)分布對其股票定價有顯著影響。其中，行業(yè)C99和行業(yè)G對新股定價是正向的影響，而行業(yè) K對新股定價的影響則是反向的。

上述的Tolerance和VIF兩個指標為多重共線性的檢查指標。可以看到，所有變量的Tolerance均大于0.1，VIF均小于10，因此不存在多重共線性的問題。

另外，檢驗數(shù)據(jù)表明，在5％的顯著性水平下，各系數(shù)的t值與方程的F值全部通過檢驗，新股定價模型擬合效果非常好。

作為對比，我們對1997年至2001年初的328只IPO股票數(shù)據(jù)進行了類似分析，檢驗結果與上述結論較為相近（檢驗通過變量完全一致），但回歸方程中的自變量系數(shù)有一些差別，而樣本的擬合度也較差一些，這表明較長期間的IPO定價因素影響可能會隨著結構性的市場變動而發(fā)生變化。另外，從行業(yè)分布角度看，在這一期間對股票定價有顯著影響的行業(yè)也變成行業(yè)C99，行業(yè)F（交通運輸、倉儲業(yè)）和行業(yè)L（傳播與文化產(chǎn)業(yè)）。其中，行業(yè)C99和行業(yè) L對新股定價是正向的影響，而行業(yè)F對新股定價的影響則是反向的。這說明市場熱點會隨著一些環(huán)境因素的變化而轉移。

IPO定價的分析及結論

通過對上述模型的結構分析，我們可以發(fā)現(xiàn)：

（1）股票發(fā)行規(guī)模對IPO定價具有反向修正作用。換言之，IPO發(fā)行的股票數(shù)量越多，承銷商為了控制發(fā)行風險，越傾向于調低IPO的發(fā)行價格。這與市場經(jīng)驗是相符合的。

（2）與許多市場人士的看法相反，市場波動因素對IPO定價并沒有助漲助跌的影響，新股發(fā)行定價相對于中短期市場波動而言呈現(xiàn)出一定的惰性。具體來說，當市場明顯上漲時，承銷商可能出于某種預期（例如市場平均市盈率過高而存在修正風險、新股在二級市場的吸引力不如其他熱點股票等）而相對降低 IPO股票的定價水平；反之，反是。因此，IPO定價相對于市場的波動方向而言，表現(xiàn)出一定的時滯。

（3）行業(yè)特征的分析表明，市場熱點差異會使某些行業(yè)上市公司的IPO定價水平明顯高于其他公司，但大多數(shù)行業(yè)的特征因素在定價程序中影響并不顯著。

（4）主成分分析過程中的替代分析表明，IPO定價程序中的公司基本面因素并不能簡單地用幾個指標來表達（即使是與主成分高度相關的重要原始指標），而是和各方面的因素都有聯(lián)系，是很復雜的一個過程。我們曾經(jīng)采用加權分值較大的部分財務指標來代替總體，但均未能通過檢驗。這一事實也從側面說明：市盈率定價法主要考慮公司盈利水平的出發(fā)點是存在很大缺陷的。

（5）我國市場仍然屬于賣方市場，承銷商實力與所承銷的IPO股票定價之間相關性不大。分析表明，在IPO定價過程中，國泰君安、南方、海通、廣發(fā)等實力雄厚的大券商并不比其他中小券商體現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。

（6）在決定公司內(nèi)在素質方面的因素中，資產(chǎn)盈利能力、短期償債能力、凈資產(chǎn)收益水平、資產(chǎn)結構狀況、盈利構成狀況和現(xiàn)實債務償付狀況等六大因素（分別對應回歸方程中的F1、F3、F4、F6、F8和F12）是最為重要的，它們也基本體現(xiàn)了企業(yè)的綜合狀況。在IPO定價過程中，企業(yè)的上述方面實際上都得到了不同程度的考慮，盡管承銷商將它們?nèi)谌隝PO價格時可能是不自覺的。

國際IPO發(fā)售機制模式比較分析

所謂IPOs發(fā)售機制，是指IPOs定價、分配和出售給投資者的整個機制過程。全球范圍內(nèi)IPOs發(fā)售機制主要有以下幾種模式：包括累計訂單詢價機制、固定價格機制、投標或拍賣機制以及混合發(fā)售機制等。

(1)累計訂單詢價機制以美國的包銷方式最為典型。主要特點包括定價過程中的路演和征求訂單機制；承銷商自由分配股票的權力；發(fā)售對象主要為機構投資者；正式發(fā)售前最終確定發(fā)行價格。其通常包括確定價格區(qū)間、累計訂單詢價和穩(wěn)定價格三個環(huán)節(jié)。

(2)固定價格機制(公開發(fā)售機制)，其可以根據(jù)承銷商有無分配權分為三種，即承銷商有完全的分配權、部分的分配權或完全沒有分配權，但通常承銷商無分配權。其主要特點為承銷商事先根據(jù)一定的標準確定發(fā)行價格，之后再由投資者進行申購。承銷商和發(fā)行人在定價時并未充分獲取相關的定價信息和市場需求信息。

(3)投標或拍賣機制，其可以根據(jù)投標人最終所付價格分為歧視價格拍賣 (投標人最終所付價格為自己所出的價格)和統(tǒng)一價格拍賣 (所有投標人最終所付價格為同一價格)兩種形式，巴西、日本以及英國等多使用歧視價格拍賣模式，而統(tǒng)一價格拍賣曾在法國、澳大利亞以及美國等國使用。此外，諸多國家還使用了骯臟拍賣 (最終成交價格低于市場出清價格)，如比利時、法國和英國。拍賣機制中價格的確定是在收集信息之后進行的，股份的分配則根據(jù)事先規(guī)定的規(guī)則在現(xiàn)有的投標基礎上進行，因此承銷商和發(fā)行人的影響力在幾種發(fā)售機制中是最小的。

(4)混合機制由前三種基本發(fā)售機制模式結合而來，也就是在一次IPOs過程中分別對不同的份額采用不同的發(fā)售機制。根據(jù)三種基本發(fā)售機制模式的不同組合可以分為累計訂單詢價/固定價格混合機制、累計訂單詢價/拍賣混合機制以及固定價格/拍賣混合機制三種。其中，累計訂單詢價/固定價格混合機制的使用最為廣泛。在這一機制下，累計訂單詢價機制用以確定發(fā)行價格，并向本地機構投資者與外國投資者發(fā)售一部分股票，另一部分額度則用固定價格發(fā)售給本地小投資者，他們并不參與IPOs的價格形成過程。

總體而言，累計訂單詢價機制模式可以克服固定價格機制和拍賣機制固有的缺陷，有效地實現(xiàn)價格發(fā)現(xiàn)，提高IPOs市場的定價效率。通過比較分析發(fā)現(xiàn)，在歐洲和美洲，絕大多數(shù)國家(地區(qū))以累計訂單詢價機制作為首要發(fā)售機制，而在亞太、非洲和中東地區(qū)，以固定價格機制為首要發(fā)售機制的國家(地區(qū))則占據(jù)絕對優(yōu)勢。從另外一個角度看，發(fā)達國家(地區(qū))基本全部以累計訂單詢價機制作為首要發(fā)售機制，而新興市場國家(地區(qū))則絕大多數(shù)以固定價格機制為首要發(fā)售機制。從長期來看，累計訂單詢價的發(fā)售機制是主流，而固定價格機制和拍賣機制的應用逐步減少，因此中國IPOs發(fā)售機制的發(fā)展模式應是累計訂單詢價機制，中國股票一級市場推行累計訂單詢價機制模式要穩(wěn)步推進，在新股發(fā)行制度改革中要體現(xiàn)。

IPO估值定價技術在我國證券市場推廣應用

(一)財務數(shù)據(jù)反映信息的真實性、準確性存在偏差

在運用DCF模型時多數(shù)采用在會計盈余的基礎上加上非現(xiàn)金流出的費用來獲得“現(xiàn)金流量”的數(shù)據(jù)。由于會計行業(yè)的保守傾向，會計準則與經(jīng)濟現(xiàn)實之間存在差距，會計報表數(shù)據(jù)本身是有局限的，從而影響模型估價的效果。即使不考慮上市公司會計數(shù)據(jù)的真實性問題，公司上市前的盈余管理行為也會影響上市公司報表反映出的業(yè)績。對公司未來財務數(shù)據(jù)的預測就存在更大的不確定性。以盈利預測為例，統(tǒng)計研究顯示，在1997年至1999年發(fā)行上市的滬深兩地上市公司中，大多數(shù)不能完成招股說明書盈利預測所稱的經(jīng)營業(yè)績。盡管近年來盈利預測的準確程度在不斷上升，但仍存在一些公司為了多募集資金，提高新股發(fā)行價格，故意抬高未來預測的盈利水平，從而使盈利預測與實際偏差較大。同時，客觀上也存在預測方法不完善、預測水平低等因素。

(二)信息披露的完整性和有效性不足

以核心競爭能力信息為主、公司治理信息與環(huán)境保護信息為輔的自愿信息披露制度在溝通公司經(jīng)理人員與公司利害相關者、降低投資者之間的信息非對稱程度，提高信息披露質量、提高市場有效性方面起著積極作用。由于我國股市發(fā)展時間較短，各種制度尚在完善中，上市公司信息披露的完整性和有效性不足。例如，由于目前IP0申報文件未對盈利預測進行硬性規(guī)定，2002年新上市公司大多數(shù)都沒有出具盈利預測報告，只承諾發(fā)行當年凈資產(chǎn)收益率不低于同期銀行存款利率。在此情況下，公司未來各期的自由現(xiàn)金流難以準確估計。實證研究表明，使用預測收益比使用歷史收益進行估算更為準確，而目前我國大多數(shù)公司用市盈率倍數(shù)法計算發(fā)行價時均按上一年的每股收益計算。

(三)估值模型所需的市場環(huán)境和前提假設難以滿足

不同的估值模型均對市場與上市公司狀況進行了不同假設，如果假設條件與現(xiàn)實情況相差太遠，或者估值結果對某些假設條件的變化敏感度較高，將大大降低估值模型的適用性。

目前主要存在的問題:由于大多數(shù)上市公司由國有企業(yè)部分改制而來，公司連續(xù)經(jīng)營假設缺乏依據(jù);估值模型出自全流通市場而我國股市存在大量非流通股;估值模型有效需要一個實際股價反映公司價值的傳遞過程，而中國股市正從無效市場逐步向弱式有效市場過渡，市場有效性不足也會影響估值的效果。

(四)模型中的變量缺乏且難以預測

估值模型中一些重要變量，如日、貼現(xiàn)率、增長率等的取值比較困難，尤其是我國目前的證券市場甚至整個金融市場尚處于發(fā)展過程中，缺乏市場公認的取值標準與參照系數(shù)，很多變量需要使用者自已進行計算，并進行修正，這就給最終計算結果加人了許多主觀性和不確定性，同時也降低了估值結果的可信性與可比性。我國上市公司大多經(jīng)營歷史短且業(yè)績波動較大，缺乏DDM模型需要的穩(wěn)定股利政策和可預測的股利增長率;缺乏市場公認的計算資本成本(貼現(xiàn)率)時的日值—這需要長期基礎信息和數(shù)據(jù)積累。