張偉　馮晉　李吉龍

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我國A股市場高溢價IPO股票價格運行趨勢研究

張偉馮晉李吉龍

摘 要：本文以高發(fā)行市盈率作為高溢價的計量基礎，選取發(fā)行市盈率大于20倍的690只股票，分別采用累計異常收益率模型和購買并持有異常收益率模型對其IPO長期價格運行趨勢進行研究，得出了IPO股票3年弱勢的結論。同時本文考察了發(fā)行市盈率與IPO長期價格趨勢的關系，結果并未發(fā)現它們的相關性。最后，在已有的研究數據上對計量IPO長期價格趨勢的累積異常收益率模型和購買并持有異常收益率模型進行了比較研究，結果發(fā)現它們并沒有顯著的差異。

關鍵詞：高溢價；CAR模型；BHAR模型；對比分析

一、引言

隨著我國股票市場的成長，IPO市場也得到了一定的發(fā)展。但是，由于我國本身的一些局限，高溢價發(fā)行的現象一直纏繞著證券市場。面對IPO如此高的發(fā)行溢價，我們不禁要問到底該現象是否合理，是否會給IPO的長期業(yè)績帶來不好的影響？縱觀前人的研究成果，把高溢價發(fā)行納入到IPO長期運行趨勢的研究還很少，因此，以高溢價為出發(fā)點研究很有必要。再加上學者們對IPO長期價格趨勢研究一直處于爭論的狀態(tài)，Stavros［1］和Isaac Otchere［2］采用不同的數據和方法得出了不同的結論，所以，在我國這種不怎么成熟的金融市場上，用不同的模型對IPO長期運行趨勢研究具有重要的理論意義和現實意義。

二、文獻評述

一般認為，對IPO長期趨勢這個課題最早進行研究的是美國學者Ritter（1991）［3］，他運用簡單易行的簡單加權累積異常收益率模型（CAR）和購買并持有異常收益率模型（BHAR），結果顯示，IPO股票在3年內表現弱于市場。之后，國外學者紛紛進入該研究領域并做出了很多貢獻。比如，Bhart和Omesh［4］選取5年為時間段，雖然同樣得出了長期弱勢的結論，但他還考慮了原始股擁有者留存股份數量與上市以后的業(yè)績的關系。后來，人們又從不同的基準收益率，不同的加權方式，甚至不同的計量模型來研究IPO長期趨勢，有的還得出了與前人相悖的結論。比如，Gompers和Lemer［5］就運用匹配公司法來作為計量基準收益率，采用等權和市值加權的加權方法，檢驗IPO后3至5年的收益情況，結果顯示，只有采用市值權重下的購買并持有異常收益率模型證明IPO股票的長期弱勢。而運用等權重的購買并持有異常收益率模型和兩種權重的累積異常收益率模型以及CAPM方法和Fama-French三因素模型，都證明了IPO股票在長期并沒有表現出弱勢。面對所得出的結論，有人也試著探究其影響因素。比如，Isaac Otchere等人［2］研究結果顯示，IPO長期強勢現象明顯。Allen Michel等人［6］研究顯示，公眾持股量與IPO長期業(yè)績之間存在著U型關系，即當公眾持股比例較低或較高時，IPO長期績效表現良好，而當公眾持股比例在20%至40%之間時，IPO則出現長期弱勢。對于此現象，他們運用激勵假說和監(jiān)督假說進行了解釋，即當公眾持股比較低時，原始股持有者更希望提高公司的業(yè)績，當公眾持股比例較高時，公眾的監(jiān)督管理行為更能夠得到好的體現，這都有利于IPO長期績效的提高。

而在我國，最早開始研究的是王美今和張松（2000）［7］，他們研究得出，股票短期市場表現由弱轉強，到長期已表現出顯著的強勢。在他們之后，國內學者也紛紛加入IPO的長期趨勢研究，他們采用的方法和國外學者基本相似，近幾年有關的研究主要從影響IPO長期趨勢的因素來考慮，比如，劉玉燦和韓冠楠［8］以5年為研究時間段，其中把每一年都分開計算，運用Fama-French三因素模型研究不同發(fā)行制度對公司上市后的表現是否有影響。結果顯示，前3年IPO的長期表現審批制強于核準制，但在第4年和第5年IPO長期表現卻是核準制強于審批制。南曉莉和劉井建［9］研究顯示，機構投資者持股比例越高、持股穩(wěn)定性越強，股票上市后的長期表現就越好，反之表現則較差。王成方和宋夏云［10］以國有股權為因素建立與IPO長期收益率的回歸模型進行分析。結果顯示，國有股權與IPO長期收益率成反比。

三、研究方法

1.基準收益率的確定

基準收益率的確定直接決定計量IPO長期收益率的結果，其選擇方法基本上分為兩類：市場指數法與匹配公司法。市場指數法是以個股所在的證券交易所同期市場指數為基準。匹配公司法指以樣本組合中的股票特征為基礎，在非新股股票中選擇與樣本組合股票有相似規(guī)模和相同行業(yè)的股票，用其收益率作為基準。本文選用了個股自身所在的交易所大盤指數為標準，即上證A指和深圳A指作為市場收益率。計算公式如下所示：

其中rm，t是市場指數在時間t的回報率，本文中計算市場月度收益率時，It是市場指數在事件月t月最后一日的收盤指數，It-1是市場指數在事件月t-1月最后一日的收盤指數。

2.個股回報率的計算

個股在持有期間會因為公司分紅等情況發(fā)生送股、配股、拆細等情況，這樣對個股股本以及每股的含金量都會產生一定影響，本文選取了國泰安數據庫考慮現金紅利再投資的月收盤價的可比價格，以此為基礎，計算個股每月回報率，公式如下所示：

其中，ri，t即股票i在t月的實際收益率，Pi，t是國泰安數據庫股票i在事件月t最后一日考慮現金紅利再投資的日收盤價的可比價格，Pi，t-1是國泰安數據庫股票i在事件月t-1最后一日考慮現金紅利再投資的日收盤價的可比價格。

3.累積異常收益率模型

采用事件時間的思維方式對IPO長期運行趨勢做出計量時，累積異常收益率模型是最常選擇的模型之一［4］，此模型常常選用月度收益率作為研究數據，以正常1個月的時間作為一個事件月。其計算公式包含以下四個：

其中，ari，t表示樣本的第i只股票在事件月t的異常收益率，ARt表示樣本組合中的全部股票的平均異常收益率，wi表示第i只股票的異常收益權重，本文選用了等權平均法，wi值為1/n，CARi，t為樣本個股i持有t月的累積異常收益率，CARt表示的是事件月第1月到第t月的樣本組合的累積異常收益率。若CARt>0，則說明新股在公開發(fā)行上市第一個事件月到第t月其收益率高于大盤收益率。若CARt<0，則說明低于大盤收益率。

4.購買并持有異常收益率模型

BHAR法也是一種衡量IPO長期運行趨勢的方法［5］，計算方法如下所示：

其中，BHARi，t表示第i只股票的買入并持有t月異常收益率，T表示持有月份數，BHARt表示事件月t樣本組合的購買并持有平均異常收益率，n代表樣本中所有股票的數量，wi表示第i只股票的異常收益權重，本文考慮到便于與累積異常收益率對比，仍然選用了等權平均法，即wi的值為1/n。

5.CAR和BHAR的對比建模

本文所用的CAR和BHAR這兩個模型有著相似的理論思想：首先，都會選取一個合適的指數作為基準回報率，或為市場指數或為匹配企業(yè)的組合收益率。然后用標準收益率對樣本組合公司的實際收益率做差，差值小于零則存在長期弱勢。差值大于零則存在長期強勢。而不同的是CAR模型只是將每月定義一個收獲期，計算其月收益率，然后簡單累加收益，沒有考慮到前期收益對后期收益所造成的影響，即忽略了收益的“復合效應”。比起CAR模型，BHAR模型在這方面更具有優(yōu)勢。因為BHAR模型在衡量不同時間段的收益情況時，考慮了時間段的連續(xù)性，并同時調整了計算的收益基準，這樣就把前期的收益延續(xù)到了后期的時間段內。

基于上面兩種模型的計算步驟，我們從股票波動率的視角做出分析波動率作為股票風險測度的指標，其值越大，風險越大，反之則風險越小。CAR模型由于沒有考慮前后期的收益關系，因此不能顯示風險的波動情況，而BHAR模型則可以。如果波動率較大，CAR模型和BHAR模型的計算結果可能會產生較大差異。

鑒于在使用這兩個模型對IPO長期運行趨勢進行研究時，各個模型都有自己的內在邏輯，因此，本文建立如下回歸模型，研究這兩種模型在計算IPO長期表現的時候會不會出現明顯的不同。

建立回歸模型如下：

其中，t表示所考察的月份數，α和β是回歸系數，ε是隨機擾動項。

易知，在計量IPO長期運行趨勢時，CAR模型和BHAR模型如果沒有差異，那么回歸系數應該是α=1和β=1。相反，如果α和β嚴重偏離α=0和β=1，則說明兩個模型具有差異。

四、實證檢驗

1.樣本的選擇與處理

本章樣本數據來自銳思金融數據庫和國泰安數據庫，收集的樣本是2009年到2011年這3年在滬深兩市上市的A股股票。剔除了其中退市或者3年數據不全的樣本，共收集到滬深兩市發(fā)行的690只股票作為樣本。為使數據具有代表性，本章采用國外學者進行相關研究時常選取的月度時間為基本時間單位，采用股票的每月收盤價格計算長期收益率，而且考慮了紅利和增發(fā)等因素，數據是連續(xù)且可比較的。如果遇到某只股票在某月停牌，則把當月收益率記為零。樣本時間段包括36個月，即新股發(fā)行后的下一個完整月份至第36個月（即不包括上市當月收益）。

2.IPO長期運行趨勢分析

本文運用Excel軟件計算IPO長期收益率，然后又用eviews7.0軟件對計算結果進行了單樣本t檢驗，取置信度為95%。本文單樣本t檢驗是對總體均值的假設檢驗，其零假設為總體均值與指定檢驗值之間不存在顯著差異，其t統計量為，其中，D是樣本均值與檢驗值之差，n是樣本數，S是樣本方差。其結果如表1。

表1　CAR與BHAR及其單樣本t檢驗結果

月份　CARt　P　BHARt　P -0.117164 -0.117897 -0.113337 -0.109838 -0.10414 -0.102275 -0.093854 -0.093447 -0.085166 -0.070997 -0.06861 -0.069188 -0.053197 -0.043242 -0.031945 -0.013339 -0.00498 -0.007713 -0.003458 -0.003301 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0002 0.0003 0.0003 0.0080 0.0347 0.1343 0.5426 0.8219 0.7272 0.8766 0.8826 -0.125379 -0.125093 -0.119945 -0.112088 -0.103854 -0.098286 -0.083678 -0.081303 -0.071718 -0.059286 -0.050491 -0.056276 -0.03349 -0.026738 -0.008886 -0.011152 -0.013598 -0.004577 -0.003287 -0.000561 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0015 0.0107 0.0035 0.118 0.2312 0.7242 0.6707 0.6095 0.8644 0.9034 0.9839

從表1可看出，在長達3年內，異常收益率一直處在零以下。即新股存在3年的弱勢。從CAR值看，事件月第1月開始到第18月這種弱勢都是在增強，然后慢慢減弱，到第31月左右就接近于0。從BHAR值看，事件月第1月開始到第17月這種弱勢都是在增強，第18月后慢慢減弱，到第29月就接近于0。再從單樣本t檢驗結果可看出，對于CAR值，從第1月到第30月各數據的P檢驗值都小于0.05，即拒絕原假設，其值都顯著異于零，第31月到第36月各數據的P檢驗值都大于0.05，說明沒有統計上的顯著性，即樣本組合在這段時間的收益率與市場指數的收益率基本持平。對BHAR值，從第1月到第28月各數據的P檢驗值都小于0.05，即拒絕原假設，其值都顯著異于零，第29月到第36月各數據的P檢驗值都大于0.05，由此可得出結論，在簡單權重下的累積異常收益率模型和購買并持有異常收益率模型下，IPO股票在長期（第36個事件月）出現了長期弱勢現象。

3.高發(fā)行市盈率與長期走勢的相關分析

市盈率一直是人們非常關注的指標，因此本文以高發(fā)行市盈率作為高溢價的計量代表研究其與IPO長期走勢的相關性。下面用發(fā)行市盈率分別將事件月第36月的個股累計超額收益率CARi，t和事件月第36月的個股購買并持有超額收益率BHARi，t構建散點圖。本文用eviews7.0構建散點圖如圖1、圖2。

圖1　PE與CAR的散點分布

圖2　PE與BHAR的散點分布

從圖1和圖2可以看出，發(fā)行市盈率與CARi，36和BHARi，36都無明顯趨勢。下面本文再對其進行相關性檢驗，定量地說明它們的關系。

表2　PE與CAR36的相關檢驗結果

通過觀察相關系數和概率值兩個值。相關系數表示所選變量相關程度的強弱，概率值是檢驗值。從表2可得知相關系數r=-0.001659?？纱致耘袛喾蔷€性相關，再觀察相關系數下面的概率值，越接近于零表示越顯著。然而P=0.9653> 0.05，則表明無顯著性。因此，尚未得出發(fā)行市盈率與CARi，36的線性相關關系。接下來是PE與BHAR36的統計結果。

表3　PE與BHAR36的相關檢驗結果

0.038731 1.016664 0.3097 690相關系數r T統計量概率值P樣本數

從表3可得知相關系數r=0.551986。由于相關系數太小，可粗略判斷兩變量非線性相關，再觀察相關系數下面的概率值P=0.3097>0.05，則表明無顯著性。因此，也未得出發(fā)行市盈率與BHARi，36的線性相關關系。綜上所述，本文尚未得出高發(fā)行市盈率是IPO股票長期運行弱勢的影響因素。

4.CARt和BHARt的對比分析

在對新股長期運行趨勢的研究中，CAR模型和BHAR模型是最常用的兩個模型，不同的模型有不同的內在邏輯，下面本文選用每一個事件月樣本組合的累積異常收益率值CARt和購買并持有異常收益率值BHARt來比較兩者之間的異同，把它們看作兩個變量進行研究。

首先，對其做出圖形觀察兩者的關系，如圖3、圖4。

圖3　CAR和BHAR的月度對比

圖4　CAR和BHAR的線性回歸分布

從圖3和圖4可以定性地看出，每個事件月的CARt和BHARt存在相同的走勢關系，它們具有線性相關性。下面對兩個變量進行相關性分析。

表4　CARt與BHARt相關性分析結果

從表4可得知相關系數r=0.970006。由于相關系數很大，可粗略判斷兩變量線性相關，再觀察相關系數下面的概率值，P=0.0000，則表明具有顯著性。因此，可得出結論，CARt與BHARt具有線性相關性。

最后，從數量上確定CARt與BHARt的相關系數，下面用最小二乘法對其進行回歸分析，其結果如表5。

表5　CARt與BHARt回歸分析結果

從表5可以看出，擬合優(yōu)度系數R2= 0.940911，表明自變量解釋因變量的程度很大，而在本文中則說明CARt與BHARt的運行趨勢很相似。再看模型F統計量的概率值P=0.000000。則說明該回歸模型在總體上是顯著的，即模型有意義。最后觀察解釋變量的系數的P值是否小于0.05，若解釋變量對應的系數P值小于等于0.05，則表明該變量對被解釋變量有顯著的影響，否則就是影響不夠顯著。從上表可看出，CARt對應的P=0.0000，說明此變量通過了顯著性檢驗。因此，可得回歸方程：

由回歸方程可看出，采用近似的描述，常數項0.004356可以近似看作0，一次項系數1.066232可以近似看作1。說明，在采用市場收益率為基準收益率、樣本采用等權平均的情況下，采用累積異常收益率模型和采用購買并持有異常收益率模型來計量IPO股票長期走勢沒有太大的區(qū)別。

五、結論

通過上面的實證分析，本文總結了以下幾點結論：

一是本文通過選取2009年到2011年這3年在上海交易所和深圳交易所上市的發(fā)行市盈率大于20倍的690只股票為研究樣本，分別采用上證A股和深圳A股的市場收益率為基準收益率，樣本組合采用等權的方法，運用累積異常收益率和購買并持有異常收益率兩種模型計量，結果得出IPO股票上市3年存在長期弱勢的結論。

二是本文通過對發(fā)行市盈率和事件月為第36月的CARi，36值和BHARi，36值進行相關性分析，結果并未得出高發(fā)行市盈率是引起IPO股票價格長期弱勢的因素。

三是本文基于文中所用數據，對CARt與BHARt兩種模型進行對比分析，發(fā)現采用累積異常收益率模型和采用購買并持有異常收益率模型來計量IPO股票長期走勢并沒有太大的區(qū)別。

參考文獻

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（作者單位：哈爾濱工業(yè)大學經濟與管理學院）

DOI:10.16653/j.cnki.32-1034/f.2016.09.007