風(fēng)險(xiǎn)投資及其行為特征對(duì)于創(chuàng)業(yè)板IPO抑價(jià)率的影響.pdf

1、IPO抑價(jià)現(xiàn)象在全世界資本市場(chǎng)普遍發(fā)生，這與有效市場(chǎng)假說(shuō)相悖，若市場(chǎng)有效且發(fā)行日與上市首日間沒(méi)有額外的利好信息，新股發(fā)行的超額回報(bào)就不應(yīng)該出現(xiàn)。正因?yàn)镮PO抑價(jià)現(xiàn)象像謎一樣，引發(fā)了國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)IPO抑價(jià)的長(zhǎng)時(shí)間深度研究。
　　國(guó)內(nèi)外對(duì)于 IPO抑價(jià)現(xiàn)象的理論解釋，主要有四種理論，為非對(duì)稱信息理論、機(jī)制理論、所有權(quán)與控制理論、行為金融理論。其中非對(duì)稱信息理論是最被學(xué)術(shù)界普遍接受的觀點(diǎn)，發(fā)行人與投資者之間存在天然的信息不對(duì)稱，導(dǎo)致發(fā)行

2、人需要依靠低價(jià)吸引處于信息劣勢(shì)的投資者。隨著研究的深入，開始把風(fēng)險(xiǎn)投資作為影響因素引入IPO抑價(jià)現(xiàn)象的研究。風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)于IPO抑價(jià)率的影響，有三種主流的假說(shuō)，即認(rèn)證假說(shuō)、逆向選擇假說(shuō)、逐名假說(shuō)。其中認(rèn)證假說(shuō)（certification）在美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家的資本市場(chǎng)被廣泛驗(yàn)證，逆向選擇假說(shuō)（ adverse selection）、逐名假說(shuō)（grandstanding）在新興國(guó)家的資本市場(chǎng)更有解釋力。由于我國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資和創(chuàng)業(yè)板均不成熟，上述理論

3、在我國(guó)是否成立有待于驗(yàn)證。
　　因此，本文選取了2010年6月至2012年9月間在創(chuàng)業(yè)板上市的250家公司為樣本，明確了風(fēng)險(xiǎn)投資財(cái)務(wù)投資者的屬性，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資嚴(yán)格定義，在此基礎(chǔ)上通過(guò)手工整理招股說(shuō)明書的方式，統(tǒng)計(jì)各公司的風(fēng)險(xiǎn)投資情況，包括IPO前是否有風(fēng)險(xiǎn)投資入股，參股風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)數(shù)，持股比例最高的風(fēng)投所持比例，風(fēng)投參股時(shí)間，是否派駐董監(jiān)高。首先，我們通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)，利用均值對(duì)比，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資支持的公司，其IPO抑價(jià)率比無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資支

4、持的公司略高，但是兩樣本均值在統(tǒng)計(jì)上無(wú)顯著差異。
　　接著，我們驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)投資及其行為特征對(duì)于IPO抑價(jià)率的影響，涉及兩個(gè)階段的多元回歸分析。第一階段回歸模型中，我們以調(diào)整IPO抑價(jià)率為被解釋變量，以風(fēng)險(xiǎn)投資的啞變量作為解釋變量，控制各種宏觀和微觀變量，以反映基本面和內(nèi)在價(jià)值的主成分變量，反映股票熱銷狀況的網(wǎng)上發(fā)行中簽率、網(wǎng)下申購(gòu)配售比例和上市首日換手率，以及行業(yè)變量、承銷商聲譽(yù)作為控制變量，進(jìn)行第一階段多元線性回歸。發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上發(fā)行中

5、簽率、網(wǎng)下申購(gòu)配售比例、上市首日換手率、行業(yè)變量均與IPO抑價(jià)率顯著相關(guān)，而作為解釋變量的風(fēng)險(xiǎn)投資變量，盡管系數(shù)上顯示風(fēng)險(xiǎn)投資與IPO抑價(jià)率正相關(guān)，但統(tǒng)計(jì)上并不顯著，印證了均值統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。第二階段回歸模型中，我們以調(diào)整IPO抑價(jià)率為被解釋變量，分別以群體性行為特征和個(gè)體性行為特征作為解釋變量，表征群體性行為特征的變量為參股風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)數(shù)，表征個(gè)體性行為特征的變量為持股比例最高的風(fēng)投所持比例，風(fēng)投參股時(shí)間啞變量，管理啞變量；同時(shí)剔除第一階

6、段回歸模型中不顯著的控制變量，樣本選取有風(fēng)險(xiǎn)投資支持的141家公司，進(jìn)行第二階段多元線性回歸。發(fā)現(xiàn)IPO抑價(jià)率與參股風(fēng)險(xiǎn)投資數(shù)成負(fù)相關(guān)關(guān)系，風(fēng)險(xiǎn)投資的群體性行為特征能夠在一定程度上發(fā)揮認(rèn)證作用，p值為0.122，略高于10％，在統(tǒng)計(jì)上不顯著。風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例越高，IPO抑價(jià)率反而更高，但統(tǒng)計(jì)上并不顯著；風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)參股的時(shí)間早，IPO抑價(jià)率反而更高，但在統(tǒng)計(jì)上不顯著；IPO抑價(jià)率與管理啞變量成正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)派駐董監(jiān)高反而提