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        機構(gòu)投資者認購網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對公司IPO抑價的影響

        2023-05-30 10:47:54楊慧顧云峰樊雪迎
        南方經(jīng)濟 2023年3期
        關(guān)鍵詞:機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        楊慧 顧云峰 樊雪迎

        摘 要:文章選取2005—2020年滬深主板市場IPO網(wǎng)下配售數(shù)據(jù),以共同獲配的方式連接構(gòu)建機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)和擬上市公司的認購網(wǎng)絡(luò),探索網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對IPO定價的影響。實證分析發(fā)現(xiàn):認購網(wǎng)絡(luò)密度對公司IPO抑價率存在顯著負向影響;認購網(wǎng)絡(luò)的平均中心性與偏差中心性均與IPO抑價率顯著正相關(guān)。進一步分析影響機制發(fā)現(xiàn):各機構(gòu)投資者之間溝通交流越密切,報價的公允性越高,降低了IPO抑價程度;網(wǎng)絡(luò)的平均中心性對機構(gòu)投資者群體的議價能力有強解釋力,平均中心性越高則議價能力越強,導致IPO抑價水平提升;在信息交流充分的情況下,網(wǎng)絡(luò)的偏差中心性與響機構(gòu)投資者內(nèi)部的合謀壓價行為顯著正相關(guān),進而對抑價水平產(chǎn)生正向影響。此外,當IPO市場熱度較高時,機構(gòu)投資者合謀壓價動機減弱,中心性對IPO抑價的影響機制失去發(fā)揮作用的基礎(chǔ);在發(fā)行定價管制階段存在高價剔除比例限制,中心性的機制發(fā)生改變;詢價對象中QFII的比例越高,網(wǎng)絡(luò)密度對IPO抑價率的抑制作用越強。

        關(guān)鍵詞:IPO抑價? 機構(gòu)投資者? 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        DOI:10.19592/j.cnki.scje.400717

        JEL分類號:D85,G12,G14? ?中圖分類號:F832

        文獻標識碼:A? ?文章編號:1000 - 6249(2023)03 - 130 - 25

        一、引言

        隨著我國經(jīng)濟和金融市場的不斷發(fā)展,IPO已成為公司籌集資金以謀求更大發(fā)展的重要途徑之一,與此同時,資本市場中機構(gòu)投資者力量日益壯大,機構(gòu)投資者在IPO市場中的重要性隨之提升,在新股定價過程中發(fā)揮更大的影響。新股合理的定價將直接影響公司的融資效率以及市場的合理有序(張勁帆等,2020)。和國外市場相似,我國長期存在定價偏低、抑價過高的情況(于富生、王成方,2012;張學勇等,2020)。但是,中國新股定價的制度背景與美國的較大差異,不僅表現(xiàn)在定價管制(王冰輝,2013)、新股配售權(quán)等新股定價的正式制度方面,同時表現(xiàn)在新股定價所處的制度環(huán)境(非正式制度)上,包括關(guān)系文化和投機氛圍,宋順林(2022)將其稱之為中國式IPO定價。因此,充分考慮到中國的特色背景,從非正式視角(關(guān)系文化)出發(fā),將研究視角投至一級股票發(fā)行市場,引入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來刻畫機構(gòu)投資者之間的社會關(guān)系,探索機構(gòu)投資者之間的關(guān)系對IPO定價的影響,回應(yīng)了對于IPO抑價研究的最新需求,在注冊制全面實行的背景下具備現(xiàn)實意義。

        我國現(xiàn)行新股定價制度下,新股發(fā)行價格是上市公司、中介機構(gòu)、詢價對象等多方之間博弈的結(jié)果,IPO定價效率關(guān)乎到各方參與者的根本利益。對于探究各方參與者如何影響IPO抑價,國內(nèi)外學界積累了豐富的研究成果,但已有研究大多集中于上市公司和承銷商等中介機構(gòu)的角度。相較于前兩者,關(guān)注機構(gòu)投資者的已有文獻在研究數(shù)量和研究視角上均存在不足,研究視角僅停留在機構(gòu)投資者的數(shù)量特征與整體特征,比如,趙巖、孫文?。?016)發(fā)現(xiàn)在控制了其他因素后發(fā)現(xiàn)機構(gòu)投資者持股越多,IPO抑價程度越低。機構(gòu)投資者群體還有另一類特征值得關(guān)注,即“內(nèi)在結(jié)構(gòu)”。

        目前機構(gòu)投資者之間復雜的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)已得到越來越多的研究關(guān)注。已有研究表明,機構(gòu)投資者之間可以通過信息網(wǎng)絡(luò)廣泛傳播信息資源、投資經(jīng)驗和交易策略等,進而彼此能夠進行資源交流、信息共享、相互學習(肖欣榮等,2012)。二級市場研究中,成果豐富,如羅榮華等(2020)發(fā)現(xiàn)基金經(jīng)理對自身所處基金網(wǎng)絡(luò)中的共享信息的使用程度與基金業(yè)績顯著負相關(guān)。在IPO市場中,也應(yīng)該給予機構(gòu)投資者的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更多關(guān)注,因此本文希望通過引入網(wǎng)絡(luò)更深入透徹地理解機構(gòu)投資者和IPO定價之間的關(guān)系。

        鑒于前述考慮,機構(gòu)投資者之間的信息交流會對其報價行為產(chǎn)生影響,本文將考慮機構(gòu)投資者之間信息交流的速度以及獲取信息、傳遞信息的能力差異對IPO定價效率的影響。例如,如果參與一家公司詢價的基金中存在一家頭部基金和多家行業(yè)影響力較小的基金,前者獲取信息、傳遞信息的能力顯著大于后者,頭部具備突出的影響力,從而可以在報價過程中占據(jù)主導地位,促進合謀壓低整體報價,從而降低了IPO定價效率。具體的,借助社會學網(wǎng)絡(luò)的研究方法,使用網(wǎng)絡(luò)密度衡量信息傳遞速率(Pareek,2012;肖欣榮等,2012),探究機構(gòu)投資者之間信息交流密切程度對IPO抑價的影響;并使用網(wǎng)絡(luò)度中心性直觀地度量了個體在網(wǎng)絡(luò)中相對位置的重要性,衡量機構(gòu)投資者獲取、傳遞信息的能力以及對其他節(jié)點的影響力(Ozsoylev and Han,2005;El-Khatib et al.,2015),在此基礎(chǔ)上定義不同的網(wǎng)絡(luò)中心性輔助開展研究。

        本文采用我國IPO網(wǎng)下獲配明細的歷史數(shù)據(jù),借鑒Pareek(2012)、陳新春等(2017)、田正磊等(2019)的基金網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法,建立以共同獲配為連接的機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò),并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建認購網(wǎng)絡(luò),研究認購網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(密度、中心性)對公司IPO抑價的影響及作用機制。研究發(fā)現(xiàn),首先,認購網(wǎng)絡(luò)密度對IPO抑價率存在顯著負向影響。這是由于網(wǎng)絡(luò)密度越高,投資者之間信息交流越頻繁,報價蘊含更多有關(guān)新股真實價值的信息,IPO抑價水平降低、定價效率增加。其次,較高的網(wǎng)絡(luò)平均中心性代表機構(gòu)投資者與IPO其他參與方博弈過程中擁有較高的議價權(quán),有助于壓低發(fā)行價,導致抑價率上升。此外,我們發(fā)現(xiàn)在認購網(wǎng)絡(luò)中,處于不同位置的機構(gòu)投資者具有 “話語權(quán)”差異,該差異越大則“話語權(quán)”較大的機構(gòu)投資者可以在更大程度上影響較小的一方,主導機構(gòu)投資者整體的報價水平,促進報價意見的統(tǒng)一形成合謀,導致更高的抑價水平。進一步研究發(fā)現(xiàn),IPO市場的冷熱情況不會改變網(wǎng)絡(luò)密度對抑價率的影響,但在市場過熱情況下機構(gòu)投資者的壓價動機不足,高漲的投資情緒甚至會導致機構(gòu)投資者提高報價水平,導致中心性對IPO抑價的作用失效。發(fā)行定價管制階段,由于存在高價剔除比例限制,機構(gòu)投資者可能因為報價過高而遭受損失,預(yù)防進入“高價區(qū)間”而采取的報價策略導致各投資者的分歧加重,中心性對IPO抑價的作用發(fā)生改變。最后,QFII的參與顯著實證表明QFII的引入強化了網(wǎng)絡(luò)密度對抑價率的抑制。

        本文的貢獻主要體現(xiàn)在:第一,進一步豐富關(guān)于IPO定價問題的研究。在正式制度薄弱、社會關(guān)系復雜的中國資本市場上,以社會關(guān)系為主的非制度發(fā)揮著至關(guān)重要的作用(Allen et al.,2005)。因此,相較于多數(shù)探究正式制度(管制)影響IPO定價的文獻,該文以我國非正式制度(關(guān)系)為切入點,擴充了基于關(guān)系文化對新股定價效率的研究;第二,提供新的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法,拓寬了關(guān)于機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)的研究視角。相較于Pareek(2012)、肖欣榮等(2012)、吳曉暉等(2020)基于機構(gòu)重倉持股行為構(gòu)建的投資者交易網(wǎng)絡(luò),本文將研究視角投至一級股票發(fā)行市場,以機構(gòu)投資者共同參與IPO詢價并成功申購為事件依據(jù),構(gòu)建了機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò),在該網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上定義了機構(gòu)投資者的認購網(wǎng)絡(luò);第三,構(gòu)建新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)描述指標。本文在首次構(gòu)建認購網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,分別采用平均中心性、偏差中心性描述網(wǎng)絡(luò)整體的議價權(quán)及內(nèi)部的話語權(quán)偏差情況,為IPO抑價的形成提供了新的機制解釋。

        本文余下部分內(nèi)容安排如下:第二節(jié)搭建理論框架;第三節(jié)提出本文研究設(shè)計與報告樣本和變量;第四節(jié)報告和分析實證檢驗結(jié)果;第五節(jié)驗證影響機制,并對異質(zhì)性檢驗結(jié)果進行比較分析;第六節(jié)檢驗網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與存在性,并進行其他穩(wěn)健性檢驗;最后簡單總結(jié)全文。

        二、理論框架

        (一)IPO抑價與信息傳遞

        Ibbotson(1975)最早地將IPO抑價界定為新股發(fā)行首日超額收益。國外大多數(shù)研究一致表明,IPO抑價的主要原因是信息不對稱(Ritter and Welch,2002)。注冊制在我國的推行使得新股定價越來越市場化,信息不對稱理論對IPO抑價的解釋力也將變得更加重要(宋順林,2022)。從信息不對稱的視角出發(fā),已有文獻主要從信息發(fā)出者(IPO公司)、信息中介(承銷商、會計事務(wù)所等)、信息接收者(機構(gòu)投資者)角度進行研究,高IPO抑價率說明市場與發(fā)行人之間的信息不對稱程度較大,資本市場資源配置效率較低。在借鑒信息不對稱理論分析中國的中介機構(gòu)的作用方面,早期的研究主要關(guān)注審計師和承銷商的信號傳遞作用,最近一些研究則較為關(guān)注風險投資的信號作用和媒體的信息中介作用(宋順林,2022)。機構(gòu)投資者作為IPO過程中詢價的主要對象,在IPO定價中起到重要作用。在參與報價的投資者掌握的新股價值信息不足時,定價不合理將導致投資者收益遭受巨大損失(黃瑜琴等,2013)。邵新建等(2010)證實了機構(gòu)投資者具備價格發(fā)現(xiàn)和信息生產(chǎn)的能力,可以將更多的新股價值信息反映到股價中,維持市場定價效率。

        (二)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與信息傳遞

        網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與信息傳遞方面,信息通常被分為公開信息和私有信息,從信息網(wǎng)絡(luò)的視角來看,投資者往往會更積極地利用社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系來獲取私有信息(Cohen et al.,2008)以進行決策;同時,相較于個人投資者,機構(gòu)投資者更加重視社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的作用。研究證明了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有信息擴散的功能,各投資者之間可以通過機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)共享信息資源,輔助進行決策(肖欣榮等,2012),從而擴大知情交易者比例并加快私有信息套利速度(Ozsoylev et al.,2014)。機構(gòu)投資者之間可以通過共同持股、轉(zhuǎn)換工作、同學、親屬、朋友等關(guān)系形成關(guān)聯(lián)。Hong et al.(2005)研究發(fā)現(xiàn),同城的基金經(jīng)理存在信息交流的情況。Ozsoylev et al.(2014)指出,機構(gòu)投資者會在自己的社會網(wǎng)絡(luò)中傳遞信息,并互相影響交易決策。鄭凱等(2017)認為兩個投資機構(gòu)的員工經(jīng)常一起參與IPO詢價,可能逐漸熟悉,建立關(guān)系。本文認為,共同參與一家擬上市公司的IPO詢價并成功獲配,就意味著兩只基金之間搭建了今后交流私有信息的渠道,數(shù)條信息交流渠道交織在一起,構(gòu)成了機構(gòu)投資者之間的信息網(wǎng)絡(luò)。本文基于過去3年所有IPO事件,可以建立刻畫機構(gòu)投資者之間已有聯(lián)系的“大”網(wǎng)絡(luò),定義為機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)。另外,參與某特定擬上市公司IPO詢價并成功認購的機構(gòu)投資者可以組成一個“小”網(wǎng)絡(luò),并且這個“小”網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的聯(lián)系來自于“大”網(wǎng)絡(luò)中,定義“小”網(wǎng)絡(luò)為認購網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的具體構(gòu)建方式請參考第三部分模型設(shè)計中的網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)統(tǒng)計特征量的構(gòu)造。

        1. 網(wǎng)絡(luò)密度與IPO抑價

        網(wǎng)絡(luò)密度是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)統(tǒng)計特征中經(jīng)典的描述方法,用于衡量信息傳播速率(Pareek,2012),網(wǎng)絡(luò)密度越大則信息傳播速率越快,可用于描述在詢價期間內(nèi)機構(gòu)投資者之間交流的私有信息量。肖欣榮等(2012)基于Pareek(2012)的研究思想,將網(wǎng)絡(luò)密度定義為衡量信息流動速率的工具,實證發(fā)現(xiàn)高網(wǎng)絡(luò)密度會促使機構(gòu)投資者之間相互觀察和學習并產(chǎn)生相同的報價決策。陳新春等(2017)研究發(fā)現(xiàn),基金持股之間的信息網(wǎng)絡(luò)密度與股票總體風險和特質(zhì)風險大小顯著正相關(guān),即機構(gòu)投資者之間的相互學習并由此產(chǎn)生的相似投資決策會加大市場波動。據(jù)此推斷,在密度更高的網(wǎng)絡(luò)中,各機構(gòu)投資者之間溝通較為密切,出于壓低價格賺取更多利潤的考慮,機構(gòu)投資者之間更容易形成串謀,共同實施故意抑價,從而使發(fā)行價格偏移。

        另一方面,高網(wǎng)絡(luò)密度也會提高機構(gòu)投資者對信息的獲取和解讀能力(Pareek,2012;肖欣榮等,2012;陳新春等,2017),通過緩解信息不對稱程度來影響IPO定價效率。Jenkinson et al.(2006)認為,由于IPO制度規(guī)定只有參與初步詢價切有效報價的詢價對象,才有參與累計投標詢價和網(wǎng)下配售的資格,投資者有動機在初步詢價階段積極報價,真實地揭露自身的需求信息。因此,機構(gòu)投資者在詢價階段的報價在一定程度上體現(xiàn)了投資者所掌握的信息量。信息越充分,投資者對股票價值判斷越準確,報價更加趨近股票內(nèi)在價值。機構(gòu)投資者關(guān)于股票真實價值的信息分為公共信息和私有信息兩部分。在詢價階段,承銷商會將公共信息通過路演等方式無差別地傳遞給每一個機構(gòu)投資者,但是機構(gòu)投資者對公共信息的解讀能力及結(jié)果會因為持有私有信息的不同而存在差異。私有信息持有量會受到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響,網(wǎng)絡(luò)連接越密集,私有信息在機構(gòu)投資者之間傳播速度越快,他們在詢價之前交流的私有信息就越多,進而能夠提升對公共信息的解讀能力,掌握更多關(guān)于新股價值的信息,從而反映到因此他們的報價中。我們據(jù)此提出假設(shè)H1:

        H1(0): 認購網(wǎng)絡(luò)的密度與IPO抑價率負相關(guān),網(wǎng)絡(luò)密度越高(低),抑價率越低(高)。

        H1(1): 認購網(wǎng)絡(luò)的密度與IPO抑價率正相關(guān),網(wǎng)絡(luò)密度越高(低),抑價率越高(低)。

        2. 網(wǎng)絡(luò)中心性與IPO抑價

        網(wǎng)絡(luò)中心性是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)統(tǒng)計特征的另一個重要的描述方法,反映了個體在網(wǎng)絡(luò)中的相對位置。個體在網(wǎng)絡(luò)中的不同位置體現(xiàn)了其獲取信息的方式與能力大?。焊呔W(wǎng)絡(luò)中心性的個體能夠更好地通過網(wǎng)絡(luò)向其他機構(gòu)投資者挖掘信息,掌握更多的信息和資源(El-Khatib et al.,2015),可以獲得更高的收益(Walden,2019)。Chung et al.(2018)利用中國臺灣地區(qū)等投資者的交易數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)投資者網(wǎng)絡(luò)中心性越強,其獲得相關(guān)私有信息的能力越強,能夠更快地使信息融入資產(chǎn)價格之中。還有大量文獻表明,網(wǎng)絡(luò)中心性與資產(chǎn)價格存在顯著關(guān)系。Ozsoylev and Han(2005)指出在機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)中,處在網(wǎng)絡(luò)中心的個體能夠從與其連接的個體中獲取信息,并使邊緣個體的選擇依賴于中心個體提供的信息,最終使得資產(chǎn)價格依賴于中心個體所掌握的私有信息。關(guān)于IPO市場的相關(guān)研究,目前文獻主要局限于承銷商網(wǎng)絡(luò)中心性對IPO特征的影響,Bajo et al.(2016)通過分析首次公開募股中主要承銷商在其投資銀行網(wǎng)絡(luò)中的位置對IPO的各種特征的影響,發(fā)現(xiàn)主要承銷商網(wǎng)絡(luò)中心性越強,此次IPO的定價效率越高,IPO后的初始回報越高,在IPO之后,股票流動性與長期回報也會越高。然而,鮮有文獻研究機構(gòu)投資者的網(wǎng)絡(luò)中心性對IPO定價的影響機制,本文為彌補該空白,基于個體中心性,從“對外”與“對內(nèi)”兩個角度定義網(wǎng)絡(luò)中心性,分別衡量機構(gòu)投資者相對于承銷商和擬上市公司的“議價權(quán)”以及機構(gòu)投資者內(nèi)部的“話語權(quán)”。

        (1)“對外”的網(wǎng)絡(luò)平均中心性。

        “對外”的網(wǎng)絡(luò)平均中心性,即機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)中個體中心性的平均,用于刻畫該網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)勢的整體水平,衡量機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)整體相對承銷商和擬上市公司的“議價權(quán)”。詢價制下的IPO定價是多方博弈之后的結(jié)果,因此有必要結(jié)合發(fā)行人、投資者與承銷商在網(wǎng)下詢價中的策略選擇來進行分析(黃順武等,2018)。平均中心性作用在投資者外部,即作用在與承銷商、發(fā)行人之間的談判中,可以從兩個方面影響IPO抑價。

        一方面,如果認購網(wǎng)絡(luò)平均中心性越強,說明該公司網(wǎng)絡(luò)的機構(gòu)投資者整體能夠獲得更多的私有信息,對公司的價值進行更合理的判斷,從而達成更接近合理價值的整體報價水平。從這個角度來看,提高平均中心度有助于降低IPO抑價、提高定價效率。另一方面,如果認購網(wǎng)絡(luò)平均中心性越強,整體實力越高,在面對承銷商與IPO公司時,機構(gòu)投資者的議價權(quán)就越大,進而在這場三方的博弈中占據(jù)有利地位,形成壓價,獲得更高的利潤。從這個角度來看,高平均中心度的網(wǎng)絡(luò)群體具有較強的議價能力,有助于實現(xiàn)更低的有效整體報價,導致IPO抑價水平提高。據(jù)此,我們提出假設(shè)H2:

        H2(0): 認購網(wǎng)絡(luò)的平均中心性與IPO抑價率正相關(guān),平均中心性偏差越高(低),抑價率越高(低)。

        H2(1): 認購網(wǎng)絡(luò)的平均中心性與IPO抑價率負相關(guān),平均中心性偏差越高(低),抑價率越低(高)。

        (2) “對內(nèi)”的網(wǎng)絡(luò)偏差中心性。

        “對內(nèi)”的網(wǎng)絡(luò)偏差中心性,是指機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部個體網(wǎng)絡(luò)中心性的偏差,即網(wǎng)絡(luò)最大個體中心性與最小個體中心性之間的差值。不同的個體中心性對應(yīng)不同的話語權(quán)大小,因此偏差中心性衡量了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的“話語權(quán)”偏差。偏差中心性作用在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部,可以從兩個方面影響IPO抑價。

        一方面,中心性越強的個體由于擁有更多的信息資源,通常能對預(yù)路演、路演階段來自IPO公司、承銷商的信息進行更好的解讀,同時他們也有能力將私有信息傳遞給網(wǎng)絡(luò)中的其他個體,使得其他投資者也傾向于采取與高中心性個體相似的報價。機構(gòu)投資者之間、發(fā)行人與機構(gòu)投資者群體之間的信息不對稱得到緩解,整體的報價水平中反應(yīng)出更多準確的信息,IPO抑價率得以降低。另一方面,出于逐利的目的,機構(gòu)投資者傾向于壓低報價,同時獲得更多的配售額來獲得利潤。若機構(gòu)投資者內(nèi)部存在較大的“話語權(quán)”偏差,會出現(xiàn)以下兩種情況。首先是處于機構(gòu)投資者信息網(wǎng)絡(luò)中心的投資者具有更多的信息渠道來源和更強的信息獲取能力,給它帶來了話語權(quán)優(yōu)勢;同時網(wǎng)絡(luò)中還存在一些不具備深度研究新股能力的機構(gòu),出于信息不對稱的視角,更容易被高中心度節(jié)點機構(gòu)的報價影響,使機構(gòu)投資者的整體報價水平依賴于中心節(jié)點投資者所掌握的信息和報價意愿。因此,網(wǎng)絡(luò)的話語權(quán)偏差越大,意味著網(wǎng)絡(luò)的各節(jié)點更容易形成串謀,越容易達成較整齊且水平更低的報價,有效壓低整體報價,促進IPO抑價。據(jù)此,我們提出假設(shè)H3:

        H3(0):認購網(wǎng)絡(luò)的偏差中心性與IPO抑價率正相關(guān),網(wǎng)絡(luò)中心性偏差越高(低),抑價率越高(低)。

        H3(1):認購網(wǎng)絡(luò)的偏差中心性與IPO抑價率負相關(guān),網(wǎng)絡(luò)中心性偏差越高(低),抑價率越低(高)。

        三、樣本數(shù)據(jù)與研究設(shè)計

        (一)樣本數(shù)據(jù)

        本文選擇了2005年1月至2020年12月在中國滬深主板上市的IPO公司作為研究樣本,初始得到IPO公司1770家。參考于富生、王成方(2012),汪昌云、武佳薇(2015)的研究,做如下篩選:①本文使用IPO前三年數(shù)據(jù)構(gòu)建的機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)以計算密度和中心性,由于2002—2004年的IPO網(wǎng)下配售機構(gòu)獲配明細未要求披露,數(shù)據(jù)較少,無法用于建立網(wǎng)絡(luò)。因此,2005—2007年IPO公司無法計算網(wǎng)絡(luò)特征,故剔除190家公司;②由于金融類上市公司在監(jiān)管制度、財務(wù)報表結(jié)構(gòu)方面與其他行業(yè)的公司存在較大差異,剔除了金融類(貨幣金融服務(wù)業(yè)、保險業(yè)和資本市場服務(wù)業(yè))行業(yè)公司301家;③剔除關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺少并且無法查詢的樣本11家。最終確定樣本1268家公司數(shù)據(jù)。本文使用數(shù)據(jù)均來自于Wind及CSMAR。

        可以參與詢價和配售的各類“機構(gòu)投資者”,如基金公司、券商、社?;稹⑿磐泄?、財務(wù)公司、保險機構(gòu)、QFII之間存在性質(zhì)差異。其中,我國基金的資產(chǎn)凈值和總份額不斷攀升,在一級市場中發(fā)揮的影響力越來越大。類比Pareek(2012)、肖欣榮等(2012)、陳新春等(2017)、田正磊等(2019)、羅榮華等(2020)等學者構(gòu)建的基金重倉股網(wǎng)絡(luò),本文以下所構(gòu)建的機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點實際為基金公司。

        (二)網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)統(tǒng)計特征量的構(gòu)造

        1. 機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)

        類比Pareek(2012)、肖欣榮等(2012)、陳新春等(2017)、田正磊等(2019)、羅榮華等(2020)的方法,本文定義機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)為S(J),代表機構(gòu)投資者們在過去三年中積累下的信息交流渠道。采用t-3至t-1年間的IPO事件來構(gòu)建t年的機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò),保證網(wǎng)絡(luò)中的機構(gòu)投資者之間有充足的事件建立聯(lián)結(jié),也能避免時間過長而導致聯(lián)結(jié)失效。具體構(gòu)建方式如下:如果兩個基金公司參與同一家擬上市公司的IPO詢價并最終成功申購,則認為兩只基金公司彼此之間存在關(guān)聯(lián)。如圖1所示,在網(wǎng)絡(luò)中兩個基金公司之間用一條直線連接,如果兩家基金公司共同參與了多個IPO事件,兩者之間依舊只有一條直線,僅代表二者過去三年內(nèi)有聯(lián)系。

        2. 認購網(wǎng)絡(luò)

        本文定義認購網(wǎng)絡(luò)為T(i),并基于機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)進行構(gòu)造。對于在t年新股發(fā)行的擬上市公司i,它的認購網(wǎng)絡(luò)節(jié)點是參與擬上市公司i的IPO詢價并最終成功認購的基金,且每個節(jié)點之間的聯(lián)系來自于機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò),即基于t-3至t-1年間所有IPO事件建立的聯(lián)結(jié)。也就是說,如果兩個基金在t-3至t-1年間建立了聯(lián)系,則在認購網(wǎng)絡(luò)中二者相連。該網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建如圖2所示。

        圖1為基于t-3至t-1年間所有IPO事件構(gòu)建的機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò),并使用序號代替具體基金的名稱。其中,節(jié)點1~6(黑色填充的節(jié)點)代表參與擬上市公司i的IPO詢價并成功獲配的基金,節(jié)點7~12(白色填充的節(jié)點)過去3年中參與過IPO詢價但未參與擬上市公司i的IPO詢價并成功獲配的基金。圖2中各節(jié)點之間的連線來自于圖1,代表參與擬上市公司i的IPO詢價并成功獲配的基金之間的聯(lián)系是基于過去三年間歷史IPO事件建立的,即若過去三年間曾共同參加過同一起IPO,則存在聯(lián)系。

        3. 網(wǎng)絡(luò)密度與網(wǎng)絡(luò)中心性

        引入網(wǎng)絡(luò)密度和網(wǎng)絡(luò)中心性來刻畫信息網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)統(tǒng)計特征,以研究信息網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對于IPO抑價率的影響,即機構(gòu)投資者間的相互聯(lián)系與交流如何影響IPO定價效率。

        (1)參考肖欣榮等(2012)、陳新春等(2017)的研究,本文使用網(wǎng)絡(luò)密度刻畫私有信息在機構(gòu)投資者之間的流動速率,定義擬上市公司i的網(wǎng)絡(luò)密度為IPO公司i的信息網(wǎng)絡(luò)T(i)中相應(yīng)節(jié)點之間實際鏈接邊數(shù)與可能存在的最大邊數(shù)之比,其表現(xiàn)形式為[Ci=2Ei/ni(ni?1)],其中,[Ei]為認購網(wǎng)絡(luò)T(i)中實際鏈接的邊數(shù);[ni]是認購網(wǎng)絡(luò)T(i)中基金的個數(shù)。

        (2)引入另一個刻畫網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)統(tǒng)計特征的主流方法——機構(gòu)投資的網(wǎng)絡(luò)中心性,用于衡量機構(gòu)投資者獲取信息的能力或者“話語權(quán)”大小,并基于個體中心性構(gòu)造出擬上市公司的網(wǎng)絡(luò)中心性,計算步驟如下:

        ①參照EI-Khatib et al.(2015)、Bajo et al.(2016)的研究,定義基金j的個體網(wǎng)絡(luò)中心性為[dj=nXjn/(N?1)],[nXjn]表示與基金j建立直接連接的基金家數(shù),[N]表示大網(wǎng)絡(luò)S(J)中節(jié)點的數(shù)目,即過去三年網(wǎng)絡(luò)中的基金公司總數(shù)目。

        ②定義擬上市公司i的平均網(wǎng)絡(luò)中心性[ND_avgi]為擬上市公司i的信息網(wǎng)絡(luò)中的所有基金個體中心性的平均,用于衡量定價博弈中,機構(gòu)投資者整體相對承銷商與發(fā)行人的“議價權(quán)”。其表現(xiàn)形式為[ND_avgi=ndj/ni ]。其中,[ni]是認購網(wǎng)絡(luò)T(i)中基金的個數(shù)。

        ③定義擬上市公司i的偏差網(wǎng)絡(luò)中心性[ND_devi]為擬上市公司i的信息網(wǎng)絡(luò)中的最大與最小個體中心性之差,用于衡量該網(wǎng)絡(luò)中的“話語權(quán)”偏差程度。其表示形式為[ND_devi=di,max?di,min],其中,[di,max]是擬上市公司i的信息網(wǎng)絡(luò)中最大的個體中心性,[di,min]是擬上市公司i的信息網(wǎng)絡(luò)中最小的個體中心性。

        (三)IPO抑價率的衡量

        借鑒Rock(1986)、張學勇等(2020)的研究方法,采用新股上市首日回報率測度抑價率,反映IPO的定價效率。定義[Unp_rate]為IPO抑價率,具體計算方式如下:

        [Unp_rate=P1?P0P0] (1)

        其中,[P1]為上市日的新股收盤價,[P0]為新股發(fā)行價格。為消除市場的影響,使用當日市場收益率對IPO首日回報率進行調(diào)整,市場回報率用新股上市對應(yīng)市場(滬市、深市)的綜合指數(shù)回報率衡量。調(diào)整后的IPO抑價率為[Unp_rate_index],[I1]為上市日收盤指數(shù),[I0]為上市日開盤指數(shù),具體計算方式如下:

        [Unp_rate_index=P1?P0P0?I1?I0I0] (2)

        (四)控制變量

        參考Ljungqvist and Wilhelm(2002)、Chuluun(2015)、張學勇等(2020)的研究,控制變量考慮機構(gòu)投資者特征、公司特征、IPO項目特征等IPO抑價研究中常用的解釋變量。公司特征方面,引入公司年齡、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、以及資產(chǎn)負債率和凈資產(chǎn)收益率等財務(wù)指標代表公司資本結(jié)構(gòu)和盈利能力,以控制公司性質(zhì)帶來的影響。公司行業(yè)虛擬變量參考證監(jiān)會行業(yè)分類標準。IPO特征方面,引入發(fā)行規(guī)模、承銷商及其他中介機構(gòu)聲譽變量。此外,許多研究證明投資者情緒是影響IPO抑價率的重要因素(熊艷等,2014;汪昌云、武佳薇,2015),因此參考鄭凱等(2017)研究,引入衡量公司投資者情緒和市場投資者情緒的指標,剔除行為金融影響因素。具體變量定義詳見表1。

        (五)模型設(shè)定

        為檢驗假設(shè)1至假設(shè)3,構(gòu)建如下回歸模型:

        上述模型中,被解釋變量 [Unpi]為公司i的抑價率(Unp_rate、Unp_rate_index);核心解釋變量[Neti]代表由上市前三年IPO事件形成的認購網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性,分別為 [NC](網(wǎng)絡(luò)密度)或ND(平均網(wǎng)絡(luò)中心性[ND_avg]、偏差網(wǎng)絡(luò)中心性[ND_]dev)。[Controls]代表各控制變量,主要包括上市公司的財務(wù)特征變量和IPO其他參與方的聲譽變量,各變量詳細釋義本節(jié)(四)控制變量部分。核心解釋變量與控制變量均選用滯后于[Unpi]的數(shù)據(jù)。為控制不同行業(yè)的差異性,我們引入行業(yè)虛擬變量[Industrym]。

        四、實證結(jié)果與分析

        (一)基本描述性統(tǒng)計

        表2報告了全樣本的描述性統(tǒng)計。IPO調(diào)整抑價率(Unp_rate_index)的平均值和中位數(shù)分別是0.452和0.440,而最大值和最小值分別是4.035和-0.263,表明我國上市公司的IPO抑價率整體較高,但也會出現(xiàn)新股首日破發(fā)的情況。會計師聲譽(Auditor)的均值為0.642,我國主板市場中約64%的公司在IPO時會聘請業(yè)內(nèi)高聲譽的會計師事務(wù)所進行合規(guī)審計和稅務(wù)籌劃。資產(chǎn)負債率(Lev)的均值為0.457,中位數(shù)為0.462,我國上市公司在IPO時的資產(chǎn)負債率處于合理區(qū)間內(nèi)。

        (二)網(wǎng)絡(luò)密度與IPO定價效率

        表3報告了使用穩(wěn)健標準誤后,認購網(wǎng)絡(luò)密度與IPO抑價率的回歸結(jié)果,為節(jié)省篇幅,以下不再報告控制變量的結(jié)果。其中,表3第(1)(3)列表示了僅有抑價率對網(wǎng)絡(luò)密度進行回歸的結(jié)果;第(2)(4)列表示加入控制變量后的回歸結(jié)果。

        認購網(wǎng)絡(luò)密度(NC)的回歸系數(shù)為-0.159、-0.163,在1%的水平上與IPO抑價率顯著負相關(guān),這說明認購網(wǎng)絡(luò)密度越大,IPO抑價率越低,平均來說,網(wǎng)絡(luò)密度每提高1單位,市場收益率調(diào)整前后的IPO抑價率均減少0.163單位。由參與詢價的機構(gòu)投資者組成的認購網(wǎng)絡(luò)是信息傳播的渠道,而網(wǎng)絡(luò)密度衡量了信息在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間流動的速率,網(wǎng)絡(luò)密度越大,信息傳遞速率越快,在有限的詢價時間內(nèi),機構(gòu)投資者可以接收到更多來自于其他機構(gòu)投資者的私有信息。私有信息共享程度提高,有助于提升機構(gòu)投資者解讀擬上市公司相關(guān)信息的能力,通過緩解信息不對稱促進機構(gòu)投資者對新股價格形成更加準確的判斷,提高報價水平從而降低抑價率。此結(jié)果證明了假設(shè)1,說明認購網(wǎng)絡(luò)密度(NC)對IPO抑價率具有顯著解釋力。

        另外,本文發(fā)現(xiàn)基金聲譽與IPO抑價顯著負相關(guān),基金聲譽越高,即規(guī)模越大,則具備更高的投資研究能力,更加準確地判斷新股價值,降低抑價率。公司年齡、發(fā)行規(guī)模與抑價率均顯著負相關(guān),說明公司成立時間越長、發(fā)行規(guī)模越大,IPO抑價率越高。關(guān)于IPO服務(wù)機構(gòu)相關(guān)的控制變量,會計師事務(wù)所聲譽、律師事務(wù)所聲譽均顯著負相關(guān),可以利用中介聲譽假說進行解釋。

        (三)信息網(wǎng)絡(luò)中心性與IPO定價效率

        1. 網(wǎng)絡(luò)平均中心性

        表4報告了認購網(wǎng)絡(luò)平均中心性與IPO抑價率的回歸結(jié)果。其中,表4第(1)(3)列表示了僅有抑價率對網(wǎng)絡(luò)平均中心性進行回歸的結(jié)果;第(2)(4)列表示加入了控制變量后的回歸結(jié)果。

        認購網(wǎng)絡(luò)平均中心性(ND_avg)的回歸系數(shù)分別為17.959、18.144,在1%的水平上與IPO抑價率顯著正相關(guān),這說明認購網(wǎng)絡(luò)平均中心度越大,IPO抑價率越高。本文認為,認購網(wǎng)絡(luò)平均中心性越強,代表了參與該IPO詢價的機構(gòu)投資者群體的議價權(quán)越高。也就是說,在與承銷商的定價博弈中,機構(gòu)投資者群體處于更加有優(yōu)勢的地位,能夠有力壓低發(fā)行價格,獲得更高的抑價收益。以下結(jié)果符合假設(shè)2,即認購網(wǎng)絡(luò)平均中心性越高,IPO抑價率越高。

        2. 網(wǎng)絡(luò)偏差中心性

        表5報告了認購網(wǎng)絡(luò)偏差中心性與IPO抑價率的回歸結(jié)果。其中,表5 第(1)(3)列表示了僅有抑價率對網(wǎng)絡(luò)平均中心性進行回歸的結(jié)果;第(2)(4)列表示加入了控制變量后的回歸結(jié)果。

        認購網(wǎng)絡(luò)偏差中心性(ND_dev)的回歸系數(shù)分別為17.005、17.173,在1%的水平上與IPO抑價率顯著正相關(guān),這說明認購網(wǎng)絡(luò)平均中心度越大,IPO抑價率越高。本文認為,當不同機構(gòu)投資者在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的話語權(quán)差距越大,“話語權(quán)”較大的機構(gòu)投資者可以在一定程度上影響較小的一方,主導機構(gòu)投資者整體的報價水平,當機構(gòu)投資者群體報價意見分歧較小甚至達成一致時,通過合謀抱團可以有效壓低發(fā)行價格,導致更高的抑價水平。該結(jié)果符合上述假設(shè)3,偏差中心性越大,抑價率越高。

        五、進一步分析

        (一)影響機制檢驗

        前文分析結(jié)果表明認購網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性能夠顯著影響IPO公司的抑價,但是認購網(wǎng)絡(luò)中的各節(jié)點究竟通過何種機制影響IPO抑價呢?進一步地,本文將從報價公允性、合謀程度與議價能力三個方面分別檢驗上述結(jié)論背后的影響機制。

        1.假說1的機制分析

        表4結(jié)果表明,認購網(wǎng)絡(luò)密度值與抑價率負相關(guān)。如假設(shè)一背后機制成立,即信息網(wǎng)絡(luò)密度越高,信息不對稱緩解越充分,我們預(yù)期由于更多關(guān)于IPO公司價值的信息被反應(yīng)到報價中,機構(gòu)投資者整體報價水平會更接近真實價值。最終發(fā)行價格主要根據(jù)詢價對象的報價確定(鄭凱等,2017),因此本文使用發(fā)行價格的準確程度來衡量機構(gòu)投資者整體報價水平的公允性,來驗證認購網(wǎng)絡(luò)密度的提高能夠緩解信息不對稱并提高機構(gòu)投資者對新股真實價值的認識。本文用隨機前沿模型考察新股的發(fā)行價格與其內(nèi)在價值的偏離程度,來評估其報價公允性。隨機前沿模型(SFA)由Aigner et al.(1977)與 Meeusen and Broeck(1977)分別獨立提出。Hunt-McCool et al.(1996)首次在IPO定價效率研究中運用隨機前沿生產(chǎn)模型,模型將新股發(fā)行價格視為產(chǎn)出,將影響新股定價的各類因素視為投入,從而估計出新股價格的有效前沿,有效價格可被視為對新股內(nèi)在價值的無偏估計,如果IPO發(fā)行價恰好等于股票的內(nèi)在價值,則其與有效價格的差異僅由隨機項造成,不存在系統(tǒng)性的偏差。基于生產(chǎn)函數(shù)的隨機前沿模型通常被用于識別一級市場抑價發(fā)行的情況,該模型如式4所示:

        其中,[Pi]為新股實際發(fā)行價格;[Xi]是影響公司i新股發(fā)行定價的價值影響因子,Hunt-McCool et al.(1996)等人認為,歷史的公司財務(wù)狀況與公司價值正相關(guān),本文綜合前人的研究,參照劉煜輝、沈可挺(2011)的做法,選取了公司上市前一年度常見的償債能力、營運能力和盈利能力三類財務(wù)指標,包括資產(chǎn)負債率、總資產(chǎn)、應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、每股凈資產(chǎn)、每股營業(yè)收入和凈資產(chǎn)收益率;[vi]是代表實際發(fā)行價格與潛在最大價格之間的隨機偏差項,服從標準正態(tài)分布 [N(0,σv2)];[ ui] 為代表IPO實際發(fā)行價格與潛在最大價格之間的系統(tǒng)性偏差項,假定其為非負隨機變量且與[vi]相互獨立,這兩個誤差項組成模型誤差項。

        本文采用極大似然方法對隨機前沿模型的參數(shù)進行估計,得到每只新股的有效前沿面,即新股內(nèi)在價值,隨后將新股發(fā)行價格與其內(nèi)在價值的偏離程度定義為新股定價公允性EFF,表達式為:

        本文在不影響變量之間的作用效果的前提下,將EFF擴大10000倍為eff,以此為中介變量,建立如下回歸模型,驗證認購網(wǎng)絡(luò)密度對定價公允性的影響。

        上式中控制變量同式3。

        表6第(1)列匯報了認購網(wǎng)絡(luò)密度對新股發(fā)行價格公允性的回歸結(jié)果,認購網(wǎng)絡(luò)密度(NC)的回歸系數(shù)為0.138,在5%的水平上與新股發(fā)行價格公允性顯著負相關(guān),表明認購網(wǎng)絡(luò)密度越大,新股發(fā)行價格越接近公允價值,說明機構(gòu)投資者的報價反映更多的新股價值信息。第(2)(3)列匯報了新股發(fā)行價格公允性對IPO抑價率的回歸結(jié)果,新股發(fā)行價格公允性(P_fair)對IPO抑價率(Unp_rate、Unp_rate_index)具有顯著影響,新股的發(fā)行價格越接近公允價值,則IPO抑價率越小。此結(jié)果支持了上文提出的影響機制。

        為了使機制更加清晰,需要驗證認購網(wǎng)絡(luò)密度通過影響股價中的信息含量以影響股價最終抑價率這一機制進行檢驗。若機制成立,那么隨著網(wǎng)絡(luò)密度的提高股價上市后的信息含量也會上升,而較高的信息含量將有助于定價準確,降低抑價率。借鑒Roll(1988)、Durnev et al.(2003,2004)的方法,將股票收益分為來自市場收益[rm,t]和和行業(yè)層面的收益[rj,t],并將二者與來自公司層面的收益率[ri,j,t]在新股上市后[2,60]個交易日的時間窗口內(nèi)進行回歸,通過回歸方程的[R2]計算股價信息含量,即:

        其中,[ rm,t] 為第t日的市場平均市場收益率,[ri,j,t] 為公司i第t日未考慮紅利再投資的股票收益率,[rj,t]為公司所在行業(yè)j第t日的平均收益率?;貧w后得到的可決系數(shù)[R2]越大則說明股票收益率由市場收益率和行業(yè)收益率決定的程度越多,股價反映公司層面的信息越少,因此其股價信息含更高,若[R2]越小則相反。

        在得到了[R2]之后,為了符合 OLS回歸要求,借鑒 Morck et al.(2000)、Durnev et al.(2003, 2004)的做法,對其進行對數(shù)變換:

        其中,Info表示股價信息含量。Info越大,則股價信息含量越高。

        將上述指標對認購網(wǎng)絡(luò)密度進行回歸,表7第(1)列匯報了認購網(wǎng)絡(luò)密度對股價信息含量的回歸結(jié)果,認購網(wǎng)絡(luò)密度的回歸系數(shù)為0.316,且在10%的水平下顯著,說明網(wǎng)絡(luò)密度與股價信息含量之間存在正相關(guān)關(guān)系。第(2)(3)列匯報了股價信息含量對IPO抑價率的回歸結(jié)果,新股發(fā)行價格公允性(P_fair)對IPO抑價率(Unp_rate、Unp_rate_index)具有顯著影響,說明信息含量對IPO抑價率有抑制作用,股價所含信息越多,IPO抑價越少。以上結(jié)果證明了,當認購網(wǎng)絡(luò)密度上升時,機構(gòu)投資者直接更為密切的交流會增加股價的信息含量,且股價的信息含量有助于市場充分認識公司內(nèi)在價值,提高定價效率。

        隨后,本文更進一步地探索認購網(wǎng)絡(luò)密度對新股上市后收益率波動的影響。已有研究認為新股上市后的收益率波動主要由信息不對稱所致。具體來說,投資者對IPO公司價值的先驗不確定性主要來自于發(fā)行人與投資者之間的信息不對稱,即二者之間的信息不對稱程度較高時,投資者對公司價值的不確定性較高,從而公司股票的收益率波動也隨之增加(Loughran and Mcdonald,2013;Bradley and Jordan,2002)。若如前文所述,處于高密度網(wǎng)絡(luò)中的機構(gòu)投資者之間的信息交流更加密切,新股價值私有信息可以在有限時間的詢價階段被各節(jié)點吸收,降低了發(fā)行人與機構(gòu)投資者之間的信息不對稱,機構(gòu)投資者對公司價值的不確定性減弱,則新股上市后的收益率波動程度將會減小。為檢驗上述推論是否成立,本文構(gòu)建如下回歸模型:

        其中,Volatilityi表示新股上市后收益率波動大小,即新股上市后前30個交易日收益率標準差,其他控制變量同式(3)。表8結(jié)果顯示,認購網(wǎng)絡(luò)密度(NC)與新股上市后收益率波動(Volatility)成顯著負相關(guān)。此結(jié)果支持上述推論,證實高網(wǎng)絡(luò)密度可以降低發(fā)行人與機構(gòu)投資者之間的信息不對稱,導致新股上市后的收益率波動程度下降。

        2.假說2的機制分析

        表5結(jié)果表明,認購網(wǎng)絡(luò)平均中心性與抑價率正相關(guān)。如假說2背后機制成立,即認購網(wǎng)絡(luò)平均中心性越大,在面對承銷商與IPO公司時群體的議價權(quán)就越大,我們預(yù)期博弈得到的最終價格更加符合機構(gòu)投資者的利益,顯著低于承銷商最初的意向價格。在機構(gòu)投資者與承銷商進行博弈的過程中,發(fā)行價格主要由詢價對象的報價水平?jīng)Q定(鄭凱等,2017),反映了定價意愿,而招股區(qū)間為承銷商根據(jù)公司價值給出的參考區(qū)間,招股價格區(qū)間中位數(shù)可以代表承銷商制定的定價水平。因此發(fā)行價格與招股價格區(qū)間中位數(shù)的差值越小,可以認為發(fā)行價格相對越小,越符合機構(gòu)投資者的利益,因此可以認為機構(gòu)投資者在與承銷商的博弈中表現(xiàn)出了更高的議價權(quán)。參考Degeorge et al.(2010)將低于承銷商所給價格區(qū)間中值的價格定義為“低價”,本文使用新股發(fā)行價格與承銷商所給出招股區(qū)間的中位數(shù)的差值來衡量機構(gòu)投資者實際的議價權(quán),具體的計算方式為[P_differ=P_issue?P_midP_mid],其中P_issue是新股發(fā)行價格,P_mid是招股價格區(qū)間中值。為驗證將機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)平均中心性解釋為議價權(quán)的可靠度,本文建立如下回歸模型:

        上式中各控制變量定義同式(3)。

        表9第(1)列匯報了認購網(wǎng)絡(luò)平均中心性(ND_avg)對價格差值(P_differ)的回歸結(jié)果,認購網(wǎng)絡(luò)平均中心性(ND_avg)的回歸系數(shù)為-0.597,在1%的水平上與IPO抑價率顯著負相關(guān),表明認購網(wǎng)絡(luò)平均中心性越大,新股發(fā)行價格與承銷商所給出招股區(qū)間的中位數(shù)的差值越大,說明實際的發(fā)行價格相比承銷商預(yù)期的水平降低得更多,更符合機構(gòu)投資者的利益訴求。第(2)(3)列匯報了價格差值對對IPO抑價率的回歸結(jié)果,二者在1%水平上高度顯著,說明新股發(fā)行價格越低則IPO抑價率越大,符合抑價率的定義。此結(jié)果支持了上文提出的網(wǎng)絡(luò)平均中心性對IPO抑價的影響機制,高網(wǎng)絡(luò)平均中心性的投資者在面對承銷商與公司時表現(xiàn)出了更高的議價權(quán),加大了發(fā)行價格相較于承銷商給出區(qū)間中值的下偏幅度,使得定價相對更低,進而提高IPO抑價率。

        3.假說3的機制分析

        表6結(jié)果表明,認購網(wǎng)絡(luò)偏差中心性與抑價率正相關(guān)。如假設(shè)三背后機制成立,即認購網(wǎng)絡(luò)的中心性偏差越高,受高中心性個體的話語權(quán)優(yōu)勢及信息優(yōu)勢影響,認購網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部合謀程度加劇,導致抑價更嚴重。我們預(yù)期機構(gòu)投資者之間的中心性偏差越大,他們對于新股價格的意見分歧越大,體現(xiàn)為他們的報價差異性越大(李冬昕等,2014)。因此本文借鑒李冬昕等(2014)的研究方法,使用詢價機構(gòu)報價差異P_std衡量投資者合謀程度,具體定義為參與詢價并成功申購的機構(gòu)投資者對每只新股所有報價的標準差。

        另外,有效且充分的信息交流是達成合謀共識的基礎(chǔ),若缺少信息交流的渠道,高中心性個體難以向邊緣個體施加影響,邊緣個體也很難了解高中心性個體的信息,合謀難以形成。從上文描述性統(tǒng)計分析結(jié)果表3可知,認購網(wǎng)絡(luò)密度(NC)分布不均,為明顯區(qū)分信息交流的密切程度,選用90%分位數(shù)作為分界點,定義密度大于等于0.14為高網(wǎng)絡(luò)密度,小于0.14為低網(wǎng)絡(luò)密度。綜上,為研究機構(gòu)投資者認購網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部話語權(quán)偏差對合謀程度的影響,本文建立如下模型:

        其中,參考李冬昕等(2014)、張學勇等(2020)的研究,本文控制了大股東持股比例、超額認購比、公司規(guī)模、上市年限、凈資產(chǎn)收益率、市值賬面比等變量,并考慮公司信息透明度和機構(gòu)投資者相關(guān)特征對報價差異的影響。中國IPO定價管制大體經(jīng)歷了管制—市場化—重回管制三個階段。其中監(jiān)管層在2014年3月規(guī)定新股發(fā)行市盈率不能超過23倍,鑒于市盈率管制對IPO定價效率有著較大影響(武龍、夏新平,2009;宋順林、唐斯圓,2017;何青、周藝丹,2020),本文以2014年3月為分界點,建立虛擬變量Market來代理IPO市場化程度區(qū)分定價管制水平。其余控制變量的同式(3)。

        表10第(1)(2)列分別匯報了高、低密度樣本的回歸結(jié)果,在信息交流充分有效的情況下,機構(gòu)投資者內(nèi)部的“話語權(quán)”偏差顯著影響報價分歧程度,即偏差中心性越高,機構(gòu)投資者報價標準差越小,合謀程度越高。然而在信息交流不足的情況下,高中心性網(wǎng)絡(luò)個體的信息較少地傳遞給邊緣個體,網(wǎng)絡(luò)偏差中心性對報價分歧程度的影響不顯著??傮w而言,回歸結(jié)果支持上述機制。

        (二)IPO冷熱市場與抑價率

        在IPO市場中,不同的時期,發(fā)行量以及抑價程度往往存在顯著差異。具體來說,學術(shù)界一般認為,hot IPO markets指的是熱點市場(發(fā)行量和抑價程度偏大)持續(xù)時間超過6個月的時期,與此相應(yīng)地定義中性市場和冷市場。

        已有文獻從投資者情緒的角度分析IPO冷熱市場的成因。Lee et al.(1991)認為IPO數(shù)量與投資者過度樂觀情緒顯著相關(guān)。Lowry(2003)研究發(fā)現(xiàn)發(fā)行旺季階段,IPO之所以可以較高定價是因為市場具有較高的投資者情緒。Guo et al.(2011)從中國A股市場的實證分析中發(fā)現(xiàn),在樂觀的投資者情緒下,公司可以更快地上市,即從發(fā)行到上市的時間在熱市場中減少。Bartling and Park(2009)的研究表明在IPO熱市場中,新股發(fā)行的成本將會大大降低,所以大量的公司會選擇在此時發(fā)行新股,相反在投資者情緒比較悲觀時,投資者會低估公司價值,致使新股得不到足量認購。推斷冷市場中IPO抑價水平較高。

        面對冷熱市場中不同的IPO抑價程度,如何從機構(gòu)投資者內(nèi)在結(jié)構(gòu)的角度給出合理解釋?為研究該問題,本文對冷熱市場分別進行檢驗。我們統(tǒng)計2008—2020每年的IPO發(fā)行數(shù)量,對其降序排序,將前4名對應(yīng)的市場定義為熱市場,其余為冷市場。檢驗的結(jié)果如下:

        與未控制市場冷熱的回歸結(jié)果相比,冷、熱市場中網(wǎng)絡(luò)密度的系數(shù)依然為顯著負相關(guān),通過系數(shù)差異性檢驗也發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)密度的系數(shù)在冷熱市場中并沒有顯著差異,表明IPO數(shù)量并沒有影響網(wǎng)絡(luò)密度對IPO抑價的抑制作用。進一步分析得到,一級資本市場的投資氛圍并不會影響私有信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳遞速率。我們認為:機構(gòu)投資者之間的現(xiàn)有聯(lián)系是基于過去三年的投資經(jīng)歷建立的,即用于傳遞私有信息的渠道是取決于過去三年內(nèi)的既定事實,不會因為一級市場情緒而改變。既然機構(gòu)投資者獲取私有信息的渠道和速度不變,一定時間內(nèi)私有信息共享程度不變,則報價高低與抑價率水平也不會隨市場冷熱而變。

        與未控制市場冷熱的回歸結(jié)果相比較,在熱市場兩種網(wǎng)絡(luò)中心性的系數(shù)符號反轉(zhuǎn),并在10%、5%水平上顯著,即在熱市場平均網(wǎng)絡(luò)中心性和偏差網(wǎng)絡(luò)中心性與IPO抑價率顯著負相關(guān);而在冷市場平均網(wǎng)絡(luò)中心性和偏差網(wǎng)絡(luò)中心性與IPO抑價率依舊顯著正相關(guān),但系數(shù)變大。通過系數(shù)差異性檢驗也發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)中心性的系數(shù)在冷熱市場中存在顯著差異。IPO市場的冷熱受股票市場宏觀經(jīng)濟狀況影響(Brailsford,2000),IPO熱市場時新股在二級市場往往能夠獲得高價,一級市場機構(gòu)投資者容易形成過度樂觀的投資情緒,愿意付出比真實價值更高的價錢(Bogan and Just,2009),合謀壓價的動機不強烈。因此,盡管較高擬上市網(wǎng)絡(luò)的平均中心性增強了網(wǎng)絡(luò)整體的議價權(quán),或較高的偏差中心性提高了基金之間合謀的可能性,但市場過熱情況下機構(gòu)投資者的壓價動機不足,高漲的投資情緒甚至會導致機構(gòu)投資者提高報價水平,導致網(wǎng)絡(luò)中心性對IPO定價效率的作用失效。與之相反,冷市場中低迷的投資氛圍會進一步加強機構(gòu)投資者合謀壓價的動機,一級市場資金短缺的局面也會進一步提高網(wǎng)絡(luò)整體的議價能力,網(wǎng)絡(luò)中心性對抑價的作用加強。

        (三)IPO政策管制與抑價率

        中國自2004年實施詢價制后,新股一級市場定價總體上經(jīng)歷了管制-市場化-管制-市場化和管制并行四個階段。在不同的發(fā)行制度下,IPO抑價表現(xiàn)出不同的特征。劉煜輝、熊鵬( 2005) 認為政府管制對 IPO 抑價有較大的影響,管制產(chǎn)生的尋租行為增加了投資者在一級市場的交易成本,李志文、修世宇(2006)認為存在價格管制的情況下,監(jiān)管部門對新股發(fā)行價格的限制,導致新股的實際價值和發(fā)行價格出現(xiàn)嚴重分歧,進而造成中國資本市場高抑價率。而俞紅海等(2013)研究發(fā)現(xiàn),2009年詢價制度改革后,中國特色詢價機制等不完善導致網(wǎng)下機構(gòu)報價過程中出現(xiàn)過度競爭,導致定價過高。因此,考慮到不同制度背景對機構(gòu)投資者報價行為存在影響,本文根據(jù)制度環(huán)境將樣本劃分為三個區(qū)間,分別進行回歸分析,檢驗網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征對IPO抑價率的影響效果是否會發(fā)生變化。樣本數(shù)據(jù)均來自主板市場,劃分方式如下:一階段 2004年12月(2008年1月)—2009年6月:發(fā)行定價管制階段;二階段 2009年7月—2014年3月:市場化定價階段;三階段 2014年4月—2020年12月:發(fā)行定價管制階段。

        與未控制政策環(huán)境的回歸結(jié)果相比,處于發(fā)行管制階段的網(wǎng)絡(luò)密度的系數(shù)由負轉(zhuǎn)為正,而市場化定價階段的系數(shù)為負,表明在完全的市場化定價階段中信息的交流更加充分地發(fā)揮了作用,市場化的定價機制使得信息不對稱的緩解更加充分,私有信息可以更有效地反映在價格中,因而定價較準確,抑價率較低。

        與未控制政策環(huán)境的回歸結(jié)果相比較,在第一定價管制階段中兩種網(wǎng)絡(luò)中心性的系數(shù)符號反轉(zhuǎn),并且后者在1%水平上顯著,說明政策變量在第一階段對網(wǎng)絡(luò)中心性的作用機制具有反轉(zhuǎn)效應(yīng),導致中心性對IPO抑價率的影響從正轉(zhuǎn)負。由于存在高價剔除比例限制,機構(gòu)投資者可能因為報價過高而遭受損失。為確保自己的報價不屬于“高價區(qū)間”,各投資者的分歧加重,合謀的可能性減弱,共同的抑價能力降低,固中心性的機制在發(fā)行定價管制階段發(fā)生改變。

        (四)機構(gòu)投資者異質(zhì)性分析

        IPO詢價對象具有多種主體,包括合格境外投資機構(gòu),銀行,證券公司,基金公司等。其中,合格的境外投資者(QFII)與其他類主體存在顯著區(qū)別。與境內(nèi)投資者相比,QFII 交易行為總體上以價值投資為主導,注重基本面分析和長期投資的投資理念(Walter and Howie,2006),并且具有較強的價值選擇能力(李蕾、韓立巖,2013)。QFII的引入在一定程度上降低了我國證券市場中存在的投機氛圍,能夠起到穩(wěn)定市場、提高市場效率的作用(Michael and Martin,2010)。鄭凱等(2017)指出對于含有QFII的機構(gòu)投資者關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和不含QFII的機構(gòu)投資者關(guān)系網(wǎng)絡(luò),關(guān)系強度對報價行為的影響會有差異。據(jù)此推斷,詢價對象中QFII的比例提高可能會增強投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對IPO抑價率的影響。為驗證該問題,本文建立以下回歸模型:

        其中,[QFII]代表此次IPO事件中,合格境外投資者(QFII)占參與詢價的機構(gòu)投資者的比例。若假設(shè)成立[β3]的系數(shù)應(yīng)該顯著為負。根據(jù)表17匯報的回歸結(jié)果,QFII與密度的交乘項(QFII×NC)與抑價率顯著負相關(guān),密度NC的系數(shù)顯著為負,表明QFII變量對密度與抑價率間的影響關(guān)系具有顯著的強化作用,即QFII參與比例越高,密度對抑價率的抑制作用越強,定價越準確。

        六、穩(wěn)健性檢驗

        為了保證上述主要結(jié)論的可靠性,本文對網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與存在性進行檢驗。

        1. 網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性檢驗

        如果本文定義的基于共同參與IPO詢價并成功獲配為連接的機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)準確反映了投資者之間的信息連接,我們可以期望網(wǎng)絡(luò)在一定時間內(nèi)保持相對穩(wěn)定。首先,分別計算機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)中機構(gòu)投資者之間的連接在一年、三年、五年后的留存率。其次,為進行相對比較,本文基于相同的機構(gòu)投資者樣本定義隨機網(wǎng)絡(luò):

        (1)假設(shè)任意兩個機構(gòu)投資者之間存在連接的概率為p,概率p的具體計算方式如下:

        其中,m為平均每家IPO的機構(gòu)投資者參與詢價并成功申購的數(shù)量(參與家數(shù)的平均,不去重),n為當年所有參與IPO詢價并成功申購的機構(gòu)投資者數(shù)量(去重)。

        (2)對于任意兩個機構(gòu)投資者,從0到1的均勻分布中隨機生成一個數(shù)字,若生成的隨機數(shù)字小于p,則認為這兩個機構(gòu)投資者之間存在連接,反之亦然,如此可以得到任意一年的隨機網(wǎng)絡(luò)。

        (3)計算隨機網(wǎng)絡(luò)中連接在1年后的留存率,將上述隨機網(wǎng)絡(luò)模擬重復100次,并對這100次模擬得到的留存率求平均,得到隨機網(wǎng)絡(luò)中的連接在一年后的平均留存率。

        如表14所示,對于機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò),本文發(fā)現(xiàn)在任意一年的網(wǎng)絡(luò)中平均有91.89%(74.99%、63.92%)的連接在一(三、五)后仍然存在,而隨機網(wǎng)絡(luò)中平均只有29.71%的連接在一年后依舊存在。這表明,機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性顯著強于隨機網(wǎng)絡(luò),隨著時間的推移機構(gòu)投資者之間的連接是相對穩(wěn)定的,且這種穩(wěn)定性不太可能由于隨機機會而被觀察到。

        2. 網(wǎng)絡(luò)的存在性檢驗

        為檢驗上文定義的機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)存在性,本文考察兩個存在連接的機構(gòu)投資者在同一起IPO詢價中報價的一致性。若兩個機構(gòu)投資者會利用過去三年中建立的信息交流渠道共享私有信息,那么這兩個機構(gòu)投資者過去三年中共同參與的IPO數(shù)量相對越多,則他們之間的信息交流越密切,二者對同一公司的價值判斷越接近,則投資行為越相似、報價差異越小?;诖?,本文進行如下檢驗。

        首先,定義機構(gòu)投資者之間的連接強弱程度,在每一個認購網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部對機構(gòu)投資者關(guān)系進行連接強弱組別劃分。對于參加同一IPO的眾多機構(gòu)投資者,兩者之間的連接強弱可以利用過去三年間共同參與IPO的數(shù)量來衡量。對兩兩機構(gòu)投資者之間過去三年共同參與的IPO數(shù)量進行降序排列,定義排名前30%的兩兩機構(gòu)投資者為強連接,排名30%-60%為中連接,剩余為弱連接。隨后,計算兩兩機構(gòu)投資者的報價差異,并按照強弱組別分別計算三個組別的平均報價差異水平。結(jié)果現(xiàn)顯示強、中、弱連接組別的平均報價差分別為0.060、0.065、0.085,表明機構(gòu)投資者之間的連接越強,報價一致性越高,證實了網(wǎng)絡(luò)的存在性。

        另外,本文還做了如下的其他穩(wěn)健性檢驗,結(jié)果均穩(wěn)健1:①2008年中國股市由于全球金融危機受到?jīng)_擊,證監(jiān)會暫停企業(yè)IPO直至2009年7月。為消除該政策影響,刪除2009年7月之前的數(shù)據(jù)作為樣本;②將構(gòu)建機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)的窗口期由3年調(diào)整為2年;③采用區(qū)間市場收益率調(diào)整的抑價率對上文抑價率進行替換重新回歸。其中,區(qū)間市場收益率調(diào)整的抑價率計算公式為:(新股首日收盤價-發(fā)行價)/發(fā)行價-IPO發(fā)行日至上市日的市場收益率。

        七、研究結(jié)論與政策啟示

        本文以中國一級市場IPO的詳細認購數(shù)據(jù),構(gòu)建機構(gòu)投資者信息網(wǎng)絡(luò)研究了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對定價效率的影響。本文研究發(fā)現(xiàn)信息網(wǎng)絡(luò)密度對IPO抑價率存在顯著負向影響。這是由于網(wǎng)絡(luò)密度越高代表投資者之間信息交流越頻繁,報價的新股價值信息含量提高,IPO抑價水平降低。隨后考慮網(wǎng)絡(luò)中心性對定價效率的影響,發(fā)現(xiàn)具備較高網(wǎng)絡(luò)平均中心性的機構(gòu)投資者群體,在與IPO其他參與方進行定價博弈時,擁有較強的議價權(quán),可以通過有力壓低發(fā)行價而獲取較大的收益。另一方面,我們發(fā)現(xiàn)在機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部,高網(wǎng)絡(luò)偏差中心性的機構(gòu)投資者群體之間存在更大的“話語權(quán)”差異,高中心性節(jié)點更容易影響“弱話語權(quán)”群體并主導報價形成合謀,達到壓低發(fā)行價提高抑價率的目的。進一步研究發(fā)現(xiàn),IPO市場的冷熱情況不會改變網(wǎng)絡(luò)密度對抑價率的影響,但在市場過熱情況下機構(gòu)投資者的壓價動機不足,高漲的投資情緒甚至會導致機構(gòu)投資者提高報價水平,導致中心性對IPO抑價的作用失效。發(fā)行定價管制階段,由于存在高價剔除比例限制,機構(gòu)投資者可能因為報價過高而遭受損失,預(yù)防進入“高價區(qū)間”而采取的報價策略導致各投資者的分歧加重,中心性對IPO抑價的作用發(fā)生改變。最后,QFII的參與顯著實證表明QFII的引入強化了網(wǎng)絡(luò)密度對抑價率的抑制。

        結(jié)合上述理論分析和實證發(fā)現(xiàn),本文的研究為助力中國金融體制改革、提高資本市場效率提供了以下政策啟示:①在機構(gòu)投資者群體不斷發(fā)展壯大的市場背景下,鼓勵中小型機構(gòu)投資者發(fā)展、積極參與新股投資,提高機構(gòu)投資者群體之間的聯(lián)系密切程度、緩解機構(gòu)投資者群體內(nèi)部的話語權(quán)偏差。②監(jiān)管部門可以從社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的視角理解IPO市場常年高抑價率的現(xiàn)象,關(guān)注到機構(gòu)投資者的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對IPO定價效率的影響,實行更加精細化的監(jiān)管機制。③二級市場的投資者們應(yīng)該把機構(gòu)投資者的結(jié)構(gòu)對新股發(fā)行價格的影響納入考慮,投資時理智地考慮股票真實的內(nèi)在價值,不要過于狂熱地追逐新股發(fā)行,從而弱化市場中過熱的打新情緒、削弱股市投機風氣,有助于建立新股的良性定價機制。

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        Keywords: IPO Underpricing; Institutional Investors; Network Structure

        (責任編輯:柳陽)

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