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我国 IPO 询价制度下承销商和询价机构行为的实证研究

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我国 IPO 询价制度下承销商和询价机构行为的实证研究
The Underwriter and Institutional Bidder Behavior under Chinese IPO Book-building Mechanism: A Empirical Study
吴文斌 李曜 上海财经大学金融学院 (上海市国定路 777 号,200433)

作者联系方式: 吴文斌,上海市国定路 777 号上海财经大学金融学院,博士研究生,电话: 13524378294 , 研究领域:公司金融、中国资本市场, 电子信箱:shufe001@yahoo.cn。 李曜, 上海市国定路 777 号上海财经大学金融学院, 教授, 博士生导师, 电话: 13701669068, 研究领域:公司金融理论、公司治理、投资基金、企业年金、私募股权, 电子信箱:liyao@mail.shufe.edu.cn。

我国 IPO 询价制度下承销商和询价机构行为的实证研究
摘要:本文通过实证分析我国询价制度参与各方的估值、报价和申购量等一手数据,详细地 研究了承销商和询价机构的行为特征。结合这些行为特征,本文还对“三高”现象的起因开 展研究, 发现: 尽管询价制度的缺陷使得承销商利用询价机构报价区间上端的噪音值抬高了 新股的最终发行价格, 但是询价机构报价水*相对于行业*均估值水*偏高才是高发行价和 高市盈率的主要原因; 在当前行业*均估值水*下, 高超募比例则主要由过高的新股发行量 所致。 关键词: 询价制度,承销商声誉, “三高”现象

The Underwriter and Institutional Bidder Behavior under Chinese IPO Book-building Mechanism: A Empirical Study Abstract: We analyzed how do Chinese underwriter and bidder behave in the book-building process, utilizing a dataset of underwriter and institutional bidder. We also conducted an empirical study on three-high phenomenon. We find that institutional investor bids much higher than the issuer ’s industry average valuation level is the main reason of high offer price and high P/E ratio, although the underwriters set offer price higher than the average of institutional bids; taking accounting of the valuation level of all industries, the issuer issues shares much more than required is the main reason of extreme highly funded. Key words: Book-building, Underwriter reputation ,Three-high phenomenon JEL Classification: G12; G14; G24

一 引言
我国证券市场的新股发行询价制度从2005年1月实施至今已经过去了7年时间, 在这个过 程中,证监会对询价制度进行了3次重大改革,使询价制度不断朝新股定价市场化的方向迈 进。 但是不可否认询价制度运行至今新股发行市场出现了许多阶段性问题, 每一次的改革也 只是在解决了前面问题的情况下又引出新的问题。 尤其让人困惑的是2009年证监会公布 《关于进一步改革和完善新股发行体制的指导意见》 之后, 证监会实际上已经放弃了对新股发行价格的行政指导, 作为由市场化手段确定的新股 发行价格,为什么会导致“三高”问题出现?我们又该找谁为“三高”现象“买单”?要解 决这些问题, 我们首先必须对中国询价制度的内在运行机*惺崂怼 只有充分地了解定价 各方的行为动机之后,下一步的改革才能对症下药,避免出现新的负面问题。 我们通过收集从 2010 年 10 月至 2012 年 2 月之间的询价机构的具体报价数据、承销商 在询价阶段向询价机构出示的股票估值结论数据、 以及承销商出具的同行业可比上市公司的 1 市盈率数据 等,对承销商和询价机构行为开展系统的实证分析。 本文的研究结果表明, 具有不同声誉的承销商在询价开始阶段会选择出不同的初始定价 2 策略,高声誉 券商会为了后续 IPO 项目的顺利发行而普遍给出一个初始报价折扣——即承 销商对于新股的初始报价低于承销商所属分析师在投资价值研究报告中出具的公允价值估 值,用以吸引询价机构关注,鼓励其参与网下询价,较少 IPO 项目的低声誉券商则实行初始
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中国证监会于 2010 年 10 月公布了《关于深化新股发行体制改革的指导意见》 ,明确规定: “发行人及其主 承销商须披露参与询价的机构的具体报价情况。主承销商须披露在*槁费萁锥蜗蜓鄱韵筇峁┑亩苑⑿ 人股票的估值结论、发行人同行业可比上市公司的市盈率或其他等效指标” 。 2 承销商声誉用以下三个比例的*均值衡量:承销的所有 IPO 融资金额之和占样本区间内 IPO 融资总金额之 比、投行承销的 IPO 数量占样本区间内 IPO 总个数之比、投行 IPO 承销保荐收入占样本区间内全部 IPO 承 销保荐收入的比例。

报价溢价策略——承销商对于新股的初始报价高于承销商所属分析师在投资价值研究报告 中出具的公允价值估值, 诱使询价机构报高价。实证结果证实了承销商给出的初始报价真实 折扣 3确实能吸引询价机构参与网下询价,而虚假折扣相比真实折扣所带来的参与询价的机 构数显著更低。进一步的研究表明,由真实折扣引起的询价机构高需求,会激发询价机构之 间的竞购,从而出现询价机构报价相对于初始报价的正向调整现象,即真实折扣越大,询价 机构报价相对于初始报价的提升程度越高。 而虚假折扣则会导致询价机构报价负向调整, 即 询价机构的报价会相对于初始报价往下调整,给过高的初始报价“挤水分” 。对于低声誉承 4 销商的初始报价溢价策略的研究表明, 适度的溢价 也能诱使询价机构给出正向的报价回复, 但是过度的溢价则会被询价机构识别, 从而给出负向的报价回复。 这些实证结果都表明询价 机构作为职业投资者具备辨别初始报价合理与否的能力。 此外,对询价机构的报价分布研究发现,绝大部分 IPO 的询价机构报价服从正态分布, 说明询价机构的报价总体还是会趋于一致。 进一步研究发现, 询价机构的总体报价水*显著 低于新股的解禁日收盘价。 这说明如果以新股上市后的股价走势作为衡量基准, 询价机构的 总体报价并不算太高, 而是会结合其对新股的预*饨鄹褚约白约嚎尚械幕窭绞饺ケ郏 从而体现了询价机构的行为“理性” 。既然询价机构总体报价呈“理性” ,那为什么还会出现 “三高”现象?依照 2012 年第三次新股发行体制改革中新定义的行业*均滚动市盈率这一 定价基准, 本文对询价机构报价均值相对行业*均估值水*的偏离开展了研究, 发现询价机 构报价显著高于行业*均估值水*,这说明询价机构*均报价所呈现的“理性”只是反映出 他能够较准确地预测并利用二级市场对于新股的过度乐观情绪来进行报价, 但是并没有表现 出证监会所期望的理性——给出符合行业*均估值水*的*均报价。 通过对承销商定价行为的研究, 本文发现新股的最终定价显著高于询价机构报价的加权 *均值, 尽管实证结果显示承销商声誉能对这种新股定价的抬高行为施加约束,但是总体而 言, 承销商仍将发行价定在了网下询价机构报价的加权*均值之上。 可见除了询价机构的高 报价之外,承销商抬高定价的行为对“三高”现象也负有一定的责任。本文进一步研究后发 现,承销商之所以能够抬高新股发行价,是因为 2012 年 4 月改革之前的*姹尽吨と⑿ 与承销管理办法》 将新股发行的网下配售总数限制在过低的比例, 使得询价机构申购热情过 高, 仅仅几笔最高报价订单对应的申购量就可以消化掉所有网下发行数量, 为承销商提供了 极大的定价操纵空间, 而由于中国询价制度并没有赋予承销商新股分配权, 承销商自身不具 备折价的动机, 其利益直接与募集资金规模挂钩, 最终促使他们利用询价机构的噪音高报价 作为新股发行定价的依据,这也解释了为什么 2012 年 4 月公布的新版本《证券发行与承销 管理办法》删除了*姹局械摹 公开发行股票数量少于 4 亿股的,配售数量不超过本次发 行总量的 20%”内容,统一将网下配售比例改成了原则上不低于 50%。 最后, 本文将询价机构的报价行为和承销商的抬高定价行为进行综合分析, 发现询价机 构报价相对行业*均估值过高才是导致首发价格、 首发市盈率过高的主要原因, 但是新股最 终定价相对于行业*均估值水*的偏离并不是导致高超募比例现象的主要原因, 过高的新股 发行量才是最主要的原因。就本文的样本而言,在不减少新股实际发行量的前提下,即使按 照行业*均估值水*定价,超募比例的均值仍将达到 93.83%,而且 323 个 IPO 中有 278 个 都会出现超募现象。 本文的创新之处在于运用询价过程中承销商和询价机构博弈的第一手数据对二者的行 为特征进行了系统研究,探讨了这些行为对 IPO 最终定价会产生怎样的影响,对“三高”现 象产生的原因从新股买卖双方行为的角度进行了剖析, 并分析了我国询价制度可能存在的缺
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对于本文的研究样本,询价机构获配的新股需持有到解禁日,因此本文对折扣真假的定义是以承销商对 于新股的初始报价是否高于新股 3 个月后的首个解禁日收盘价作为基准。 4 对于溢价适度与否的定义与折扣真假的定义一致。

陷。 本文结构如下: 第二部分制度背景和文献回顾,第三部分理论分析与研究假说的提出, 第四部分实证检验,第五部分为买卖双方行为对 “三高”现象的解释,第六部分为稳健性 检验,第七部分结论和政策建议。

二 制度背景和文献回顾
(一)中国特色的 IPO 询价制度 中国证监会于2005年1月推出了询价制度,不再对新股价格进行核准,标志着中国股票 市场IPO发行定价正式开始市场化改革。相比于美国市场标准的询价制度,中国的IPO询价制 度进行了适当修改,主要有以下两个方面: 第一,新股的发行分为两部分,面向询价对象的网下发行和面向个人投资者、其它一般 机构投资者的网上发行。对于网下发行比例的上限,证监会有着严格的规定: “发行人及其 主承销商应当向参与网下配售的询价对象配售股票。 当公开发行股票数量少于 4 亿股的, 配 售数量不超过本次发行总量的 20%; 公开发行股票数量在 4 亿股以上的, 配售数量不超过向 战略投资者配售后剩余发行数量的 50%”5。 第二,无论是网上还是网下发行阶段,中国询价制度均没有赋予承销商新股分配权。在 网下发行阶段, 当发行价格以上的有效申购总量大于网下配售数量时, 证监会规定应当对发 行价格以上的全部有效申购进行同比例配售 6, 同时承销商也没有筛选询价对象的权力, “询 价对象可以自主决定是否参与初步询价, 询价对象申请参与初步询价的, 主承销商无正当理 由不得拒绝”;在网上发行部分,承销商只能摇号抽签决定获配主体和数量。 2009 年 6 月,证监会发布《关于进一步改革和完善新股发行体制的指导意见》,正式 开始对新股发行询价制度进行改革,具体措施包括:完善询价和申购的报价约束机制,形成 进一步市场化的价格形成机制;优化网上发行机制,将网下网上申购参与对象分开;对网上 单个申购账户设定上限;加强新股认购风险提示,提示所有参与人明晰市场风险。对于改革 的基本内容,证监会做了如下明确规定: “在新股定价方面,完善询价和申购的报价约束机 制,淡化行政指导,形成进一步市场化的价格形成机制。”至此,中国的 IPO 新股定价才真 正实现了市场化。 此外,证监会于 2010 年 10 月进行了第二阶段新股发行体制改革,相继出台了《关于深 化新股发行体制改革的指导意见》和《关于修改〈证券发行与承销管理办法〉的决定》,主 要措施有: 进一步完善报价申购和配售约束机制; 扩大询价对象范围, 充实网下机构投资者; 增强定价现象透明度; 完善回拨机制和中止发行机制。 将承销商自主推荐的机构投资者纳入 询价对象范围是这一阶段改革的最主要内容。而 2012 年 4 月第三阶段新股发行体制改革留 给人们最深刻印象莫过于对新股最终发行价不得超过同行业上市公司*均市盈率 25%的规 定。 (二)文献综述 1.IPO 折价的研究 目前针对中国股票市场 IPO 问题的研究还主要集中在 IPO 首日折价这一领域, 普遍认为 中国 IPO 存在的首日高折价现象是一种定价效率损失的表现,并从制度变迁、监管层管制、 投资者行为等角度对其形成的原因进行了研究。如:蒋顺才等(2006)对 1991 年至 2005 年间中国 IPO 样本的研究发现存在 145.87%的首日折价, 并认为制度变迁是影响我国 A 股 IPO
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2012 年 4 月,证监会颁布的新版本《证券发行与承销管理办法》对这一条款做了如下修改: “发行人及其 主承销商应当向参与网下配售的询价对象配售股票。发行人及其主承销商向询价对象配售股票的数量原则 上不低于本次公开发行新股及转让老股(简称为本次发行)总量的 50%” 。 6 中小企业板和创业板上市的 IPO 在网下发行时也可以采用抽签的方式进行分配, 详见 2010 年 10 月证监会 颁布的《关于深化新股发行体制改革的指导意见》第一条。

首日收益率的主要因素。杨记军等(2006)通过对比询价制度实施前的 IPO 折价水*,发现 实行询价制度显著地降低了 IPO 折价水*, 并降低了上市公司总的发行成本,由此得出询价 制度的有效性。严小洋(2008)的研究认为新股发行价格与二级市场合理价格的偏差主要原 因是监管部门的对股票发行价格的上限管制。周孝华等(2009)通过构建理论模型得出了机 构投资者需求隐藏程度与 IPO 净折价正相关以及净折价必然存在的结论。陈工孟(2011)的 研究发现 IPO 公司股东的风险投资背景会对 IPO 折价产生影响,有风险投资参与的企业 IPO 折价显著高于无风险投资参与的企业。 2.承销商作用的研究 部分学者对发行过程中的承销商作用进行了一些研究,如:郭泓等(2006)发现不管是 在自由定价还是在管制市盈率的条件下,承销商声誉对 IPO 定价和初始回报都没有影响, 但 是对 IPO 公司的长期回报有显著影响,承销商声誉越高,IPO 公司的长期回报也越高。郭海 星(2011)通过对创业板上市公司的研究认为在我国证券市场效率不高的背景下,不完善的 声誉机制无法约束承销商的机会主义行为, 导致承销商第三方认证功能弱化, 发行价格偏离 内在价值。 3.询价机构行为的研究 邵新建等 (2009) 的研究发现在承销商缺乏 IPO 股票分配权力且发行价格实际受到核准 控制的背景下,机构投资者的价格发现功能受到限制,并认为法人配售、锁定制度不能有效 降低过高的首日折价。刘志远等(2011a)发现询价制度第一阶段改革后,询价对象竞争程 度的增加是新股定价效率明显提高的根本动因。刘志远等(2011b)的研究发现询价对象在 询价过程中没有为了获得更多往下发行的新股而相互竞价, 而是选择相互合谋共同压低报价, 还发现询价对象家数越多,合谋程度越低,询价对象的异质性越高,合谋程度也越低。 4.对定价机制的研究 周孝华等(2006)对审批制和核准制两种定价机*辛吮冉希⑾稚笈葡 IPO 定价 效率有限,而核准之下 IPO 定价效率提高,IPO 定价趋于合理。

三 理论分析与研究假说
中国 A 股主板、中小板和创业板上市企业的询价安排如图 1 所示,主板上市企业需要 经历图中的所有流程, 而中小板和创业板上市企业则无需经历括号里的流程。 为了能完整地 刻画中国询价制度的运行机制, 本文的研究将覆盖图 1 中除累计询价阶段之外的所有流程 7。 在询价开始之前, 主承销商需要撰写 IPO 新股的投资价值研究报告, 并在报告中出具新 股公允价值的具体估值和股票的估值区间。 当询价正式开始之后, 投资价值研究报告只向询 价对象提供。尽管证监会没有要求主承销商披露投资价值研究报告中的新股公允价值估值, 但是我们仍可以利用主承销商公布的发行人同行业可比上市公司市盈率(用“可比 P/E”表 示) 倒推出他们利用相对估值方法所计算出的新股公允价值估值。 因此本文将主承销商对新 股的公允价值估值做如下定义: FVE = (1 ? 新股占发行后公司总股本比例) × EPS × P/E (1 ) 其中 EPS 代表招股说明书中披露的最*完整会计年度所对应的扣除非经常性损益前后 孰低的每股收益, P/E 代表主承销商披露的可比 P/E。 而对于证监会要求公布的承销商在投资价值研究报告中出具的新股估值区间数据, 我们 参照 Hanley(1993)的方法将其中点定义为初始报价(preliminary offer price,简称为 POP ) , 即: =
7

( + ) 2

(2 )

由于本文的 334 个样本中只有 41 个样本需要进行累计询价,样本量较小,所以不涉及这一阶段的研究。

询价机构报价
初始报价 A 机构 B 机构 B 机构

折扣

P<OPL

P>OPL

估值模型

公允价

初始报

设定发行

发行价

值估值



价格区间
[ OPL, OPU ] 投资者

需求量

IPO 的主承销商估 值阶段

初步询价 阶段

累计询 价阶段

图 1 询价流程图

表示估值区间的下限, 表示估值区间的上限。 表 1 展示了对 FVE 和 POP 值的初步结果:
表 1 对 FVE 和 POP 值的简单描述 均值 25 FVE(元) POP(元)
(?)
th

百分位数 50
th

标准差 75
th

样本量

29.29 30.12 -7.00*** (-4.46) 16.24*** -24.83***

19.14 20.00 -20.67 5.98 -34.28

26.28 26.93 -3.1*** 14.00 -18.22

36.00 37.50 11.51 22.78 -8.37

14.84 15.42 28.67 11.83 24.74

334 334 334 145 189

(%) > 0(%) < 0(%)

(?) (?)

注:括号内为 t 值, ***、 **、 *分别表示 1%、 5%、 10%显著性水* , 第三行数据中位数所在列的检验 是针对假设“H0:
(?)

的中位数等于 0 VS. H1:

(?)

的中位数小于 0”的检验结果。

从表 1 可以看出有 189 个 IPO 样本的初始报价大于公允价值估值,145 个 IPO 样本的初 始报价小于公允价值估值。 究竟是什么原因导致承销商在初始报价时使用两种不同策略?要 分析这个问题还得从已有理论和我国的制度背景综合考虑。 首先对折扣现象进行分析。我们将承销商的初始报价折扣(用 Discount 表示)值定义 如下: =
(?)

(3 )

国外相关的理论对初始报价折扣现象早有解释, 普遍认为发行人和主承销商为了鼓励参 与询价的机构提供有用的私人信息, 而刻意将股票发行价设定在其公允价值之下 (如 Rock, 1986;Benveniste and Spindt, 1989; Shiller, 1990 ) 。本文认为除了这些理论解释外,中国特有

的询价制度背景也可能导致这种情况的出现。证监会在 2010 年对《证券发行与承销管理办 法》修改后明确规定: “初步询价结束后,公开发行股票数量在 4 亿股以下,提供有效报价 的询价对象不足 20 家的,或者公开发行股票数量在 4 亿股以上,提供有效报价的询价对象 不足 50 家的,发行人及其主承销商不得确定发行价格,并应当中止发行” 。然而在中国目 前的询价制度中, 承销商并不具备发行股票的分配权, 无法对提供有用私人信息的询价机构 给予倾斜分配,这无异于承销商既需要足够的询价机构“捧场”却又没有像样的“礼物” 。 为了确保股票顺利发行, 承销商就必须施展各种营销手段吸引询价机构参与询价, 在公允价 值估值的基础上给予初始报价折扣就是途径之一。 尤其是对于具有多个 IPO 储备项目的高声 誉券商, 为了以后的 IPO 项目顺利发行,通过适度的初始报价折扣给询价机构留下一个好印 象无疑是更有利的。 此外,我国询价制度的询价日程安排也为折扣营销策略的顺利发挥提供了有利条件。 2010 年版本的《证券发行与承销管理办法》明确规定: “发行人及其主承销商应当在刊登首 次公开发行股票招股意向书和发行公告后向询价对象进行*楹脱郏⑼üチ蚬 众投资者进行*椤8。由此留给询价机构的价值评估时间非常短,就本文收集的 334 个 IPO 样本而言, 从发布招股意向书日或询价公告日二者最早的日期到询价截止日*均只有 5.8 天, 中位数为 6 天,最短的仅为 3 天,最长的也只有 20 天。在这么短的时间里,面对如此高的 发行密度(*均下来每个月有* 20 个 IPO 项目) ,询价机构想要对每个 IPO 项目进行实地调 研几乎不可能。因此本文认为,在缺少一手资料的前提下,承销商在询价阶段所提供的投资 价值研究报告和其他公开资料将对询价机构是否参与询价、 如何出具报价产生重要影响。 因 此当承销商给出的初始报价低于价值研究报告中的发行人公允价值估值时, 我们有理由认为 这种折扣营销策略能够奏效,为询价阶段带来更多的机构参与者。 为了能够实现折扣营销策略或者夸大折扣程度, 有可能出现主承销商高估新股公允价值 的现象。但是作为专业投资者的询价机构,本文认为就总体表现而言,他们应该能够识别真 正的折扣程度并区别对待。 对于询价机构而言,新股上市后他们必须持有获配新股三个月 9,直到解禁日他们才可 以抛售变现, 因此以解禁日股价作为衡量折扣真假、 溢价适度与否的基准对询价机构而言应 该是合理的。综合上面的分析,本文提出如下假说: H1:当承销商开展折扣营销策略时,如果给出的真实初始报价折扣越大,越能够吸引 询价机构的关注,使得更多询价机构参与询价;而虚假的初始报价折扣带来的关注度将远 低于真实折扣。 H2:真实的初始报价折扣带来的高需求,会使得询价机构之间的竞争加剧,从而导致 询价机构的整体报价水*相对于初始报价有一个正向调整;而对于虚假的初始报价折扣, 由于竞争不足,整体报价将不存在正向调整,而是存在负向调整,即整体报价相对于初始 报价向下调整。 除了折扣现象之外, 我们在前文还提到有 189 个 IPO 项目的承销商给出了相对于公允价 值估值溢价的初始报价, 并且这些样本的溢价程度远超过折扣组的折扣程度。 那么采用这种 策略的承销商又是抱着怎样的心态呢? 对于初始报价溢价( Premium )我们定义如下: =
(?)

(4 )

8

2012 版本的《证券发行与承销管理办法》将这条修改为了“招股说明书(申报稿)预先披露后,发行人 和主承销商可向特定询价对象以非公开方式进行初步沟通,征询价格意向,预估发行价格区间,也可通过 其他合理方式预估发行价格区间” ,为询价机构预留了更多的评估新股价值的时间。 9 本文选取的样本处于 2012 年新一轮新股发行体制改革实施之前,当时关于禁售期的条款还没有删除。

之前我们已经分析了我国较短的询价日程安排将使询价机构在出具报价时对投资价值 研究报告及其他公开资料产生比较大的依赖。 既然投资价值研究报告如此重要, 那么除了初 始报价折扣策略之外, 主动抬高估值区间诱使机构报高价就是另外一种风格的策略。 而且这 种策略尤其适合很难承揽 IPO 项目的低声誉券商——毕竟在下一单 IPO 项目还遥遥无期的时 候,将目前到手的 IPO 项目狠赚一笔才是最优策略。 由此我们提出如下假说: H3:在 IPO 询价的初始报价阶段,低声誉券商将采用溢价营销策略,而高声誉券商则 采取折扣营销策略,即溢价组承销商的声誉将显著低于折扣组承销商的声誉。 H4:适度的溢价策略能诱使询价机构的报价朝正向调整,但是过高的溢价策略能够被询 价机构识别,并导致询价机构报价的负向调整。 除了承销商行为, 中国A股市场特征以及询价制度安排也会对询价机构的行为产生影响。 2009年6月证监会公布的《进一步改革和完善新股发行体制的指导意见》中明确规定:“对 每一只股票发行,任一股票配售对象只能选择网下或者网上一种方式进行新股申购,所有 参与该只股票网下报价、申购、配售的股票配售对象均不再参与网上申购” ; “发行人及其主 承销商应当根据发行规模和市场情况, 合理设定单一网上申购账户的申购上限, 原则上不超 过本次网上发行股数的千分之一。单个投资者只能使用一个合格账户申购新股” 。相对于改 革前, 这一系列的措施杜绝了机构投资者同时在网上网下进行申购的可能性, 使得询价机构 无法继续使用初步询价阶段合谋报低价压低发行价, 累计询价阶段报高价来获得配售的报价 策略, 同时也阻断了询价机构在网上发行阶段利用资金优势大量申购的获利模式 (刘志远等, 2011) 。失去了这些获利途径之后,参与网下询价所能给机构投资者带来的好处就只剩下新 股的一二级市场价差。 为了获取更大的一二级市场价差, 询价机构作为一个整体应该会做出 类似于“讨价还价”的行为,因此本文提出如下假说: H5:询价机构作为一个整体,为了获取新股更大的一二级市场价差,他们的综合报价 水*将显著低于新股在解禁日的收盘价。 假说H5只是认为询价机构在询价报价阶段具有预测新股走势的能力,并不是假设询价 机构由此就给出了符合新股真实价值的报价。 至于其报价是否反映新股的真实价值, 我们将 在本文的第五部分单独分析。 再回到对承销商最终定价行为的分析。 为了理解承销商的最终定价行为, 需要先对其所 面临的体制约束、决策利益和决策成本进行分析。 首先, 中国证监会在首次公开发行股票的网下询价阶段并没有赋予主承销商新股分配权 力, 这将使承销商在定价时失去了自我约束的动机, 因为关于欧美承销商手中新股分配权起 何作用的研究普遍支持利益输送的观点,认为赋予承销商新股分配权等同于赋予其将IPO抑 价利益分配给利益相关方的能力。比如:Loughran and Ritter(2004)认为主承销商会将热 销IPO股票分配给未来有上市计划的企业的 CEO,以换取将来的承销资格;Reuter(2006)对 共同基金账户数据的研究发现:基金向投行支付的经纪佣金越多,其在该投行承销的IPO中 获得配售的新股数量越大, 并且这种正相关关系在抑价水*为正的 IPO中更为显著; Ritter and Zhang(2007)的研究也发现了主承销商在分配新股时,会基于投资者向其支付的经纪佣金 作为分配依据, 为承销商利用新股分配权实现利益输送提供了证据; Nimalendran 等 (2007) 的研究甚至发现,为了以经纪佣金“购买”抑价新股,机构投资者在公开发行前频繁交易高 流动性的股票,由此显著提高了这些股票的换手率; Liu and Ritter(2010)的研究发现如果高 管接受投行所分配的热销新股,则该公司在雇佣该投行做IPO承销时,其IPO抑价程度要显著 高于其它公司,并且在随后的再融资过程中,该公司变换原承销商的概率更低,这支持承销 商利用分配权力实现利益输送、交换的观点。 既无法确保关联投资者或者关系密切投资者的新股获配资格, 又无法通过利益输送渠道

来分享 IPO 过程中的新股折价收益, 因此承销费保荐费用就成了中国投行在 IPO 过程中仅有 的收入来源。因为承销费和融资金额正相关 10,这便将承销商的利益和发行价绑在了一起, 为了获取更高的承销费用, 有理由认为主承销商具有抬高新股发行价的动机。 不过过度抬高 新股发行价格也是有成本的, 过高的定价容易出现新股破发的现象, 不利于承销商声誉的积 累(潘越等,2011) ,为确保以后的新股能顺利发行,承销商将尽量避免破发现象的出现。 综上所述,我们提出如下假说: H6:为了获取更高的承销费用,承销商倾向于在询价机构的高报价区间定价,即新股 的最终定价将显著高于询价机构报价的均值;但是承销商声誉将对抬高新股价格的行为施 加约束,即承销商声誉与新股最终定价相对于询价机构综合报价的偏离程度负相关。

四 实证检验
(一)样本选择和数据描述性统计 本文选取 IPO 样本的起始时间点为 2010 年 11 月 23 日, 即第一个公布询价机构报价和 11 申购量数据的 IPO 项目的上市日期,直至 2012 年 2 月 20 日 之前的所有 IPO 项目,通过手 动整理共得到 339 个 IPO 样本的相关数据,扣除其中 5 个同时在 H 股上市的样本,剩下 334 个样本,分别是中小板上市的 147 家、创业板上市的 146 家、以及主板上市的 41 家企业。 询价机构的具体报价、申购量数据、参与网下询价的机构数、承销商在询价阶段向询价机构 出示的股票估值结论数据、 以及分析师选取的发行人同行业可比上市公司市盈率数据均来自 上市公司的《网下摇号及配售结果公告》 ;其他财务数据、市场交易数据等来自 WIND 数据 库,并经国泰安 CSMAR 数据库核对补齐。本文数据整理采用的是 SAS 9.1 软件,回归采用 Stata 11.0 软件。 其他变量的符号及具体定义如表 2 所示
表 2 变量的符号及定义 变量符号 P_unlock FVE 变量名称 解禁日收盘价 公允价值估值 股票解禁日收盘价。 用承销商披露的同行业可比上市公司 P/E 值乘以招股说明书中披露 的最*完整会计年度所对应的扣除非经常性损益前后孰低的每股收 益(新股发行后的摊薄值)所得。 POP Discount BID BID_Weighted Update1 OP Update2 Fake_dummy Reputation 承销商初始报价 初始报价折扣 询价机构报价 询价机构报价的加 权*均值 询价机构报价调整 发行价 承销商定价抬高 程度 真假折扣虚拟变量 承销商声誉 当 POP > P_unlock 时,值取 1,其他则为 0 (承销商承销的所有 IPO 融资金额之和占该区间内全部 IPO 融资金 额比例 + 投行承销的 IPO 数量占全部 IPO 数量比例 + 投行 IPO 承销 ( BID_Weighted – POP ) / POP 新股发行价格 ( OP - BID_Weighted ) / BID_Weighted 承销商披露的估值区间的中点。 ( FVE – POP ) / FVE。 询价机构在初步询价阶段提供的报价。 询价机构报价的加权*均值,权重为申购量。 变量定义

10 11

业界通常的承销费用收费标准是固定加浮动,浮动部分一般是按照超募资金的一个固定比例提成。 之所以选择 2012 年 2 月 20 日为样本截止日,是因为本文的研究需要用到解禁日收盘价数据,之后上市 的股票由于无法获取解禁日收盘价信息所以只好剔除。另外由于证监会在 2012 年 4 月 28 日有开展了新一 轮的新股发行体制改革,进行了多项重大改革,所以之后的样本也是不适宜与之前样本一并分析的。

保荐收入占全部 IPO 承销保荐收入的比例)/ 3,计算区间为 2010 年 1 月至 2012 年 2 月。 Insititute_number Tech_dummy Board_dummy Dilution_factor Asset Zhitou_backed Pre_return Pre_volatility Post_return Post_volatility Profitbility Age P/E_Extra Fund_Extra Bench Mark 参与询价的机构数 科技股虚拟变量 上市板块虚拟变量 稀释因子 公司总资产 有无直投背景 前期市场收益 前期市场波动 询价阶段的市场收 益 询价阶段的市场波 动率 盈利预测 公司成立年数 P/E 抬高比例 超募比例 行业*均估值水* 除承销商关联分析师以外的其他分析师在询价阶段发布的对 IPO 公 司上市当年的收益率预测。 Log(1+成立年数) (首发市盈率 – 最*一个月的行业*均滚动市盈率)/最*一个月 的行业*均滚动市盈率 (实际募集资金 – 计划募集资金) / 计划募集资金 最*一个月的行业*均滚动市盈率 * 招股说明书中披露的最*完 整会计年度所对应的扣除非经常性损益前后孰低的每股收益的新股 发行后的摊薄值 表 3 部分变量的描述性统计 变量 均值 25 FVE(元) POP(元) P_unlock(元) BID_Weighte(元) Update1(小数) Update2(小数) Insititute_number(个) Reputation(小数) Profitbility(小数) 29.29 30.124 27.607 24.796 -0.168 0.076 51.41 0.034 0.196
th

这里的统计以公司为单位 如果是高科技股则取值为 1, 其他则为 0, 定义方法参照 Loughran and Ritter (2004)。 如果上市所属板块为创业板或者中小板,则取值为 1,其他则为 0。 IPO 新发行股数/ IPO 前公司总股本 Log(总资产) 如果 IPO 公司股东名单中有承销商的直投子公司则取值 1, 其他则为 0。 询价公告日前 100 个交易日的沪深 300 指数的购买并持有收益。 询价公告日前 100 个交易日的沪深 300 指数的波动率。 询价公告日至询价截止日的沪深 300 指数的购买并持有收益。 询价公告日至询价截止日的沪深 300 指数波动率。

百分位数 50
th

标准差 75
th

观测值个数

19.14 20 17.8 16 -0.308 0.019 37 0.011 0.124

26.28 26.925 24.445 21.538 -0.176 0.058 46 0.022 0.174

36.00 37.5 33.27 30.781 -0.053 0.122 60 0.071 0.247

80.98 119.6 121.1 104.636 1.29 0.378 129 0.116 0.636

334 334 334 334 334 334 334 334 328

Zhitou_backed

0.084

0

0

0

1

334

(二)对假说 H1 的检验 从表 4 模型(1)和(2)的回归结果可以看出,无论是否加入市场行情和公司特征的 控制变量, 真实的初始报价折扣的增加均能显著地引起参与询价的公司数目的增加, 而虚假 的初始报价折扣(交互项)在吸引询价机构关注方面起的作用远不如真实折扣有效。因此, 假说 H1 得到了有效地验证。 (三)对假说 H2 的检验 从表 4 中模型(3) (4)的回归结果可以看出,无论是否加入市场行情和公司特征的控 制变量, 询价机构报价的加权*均值相对于承销商初始报价的偏离程度与真实折扣值显著正 相关, 说明承销商真正的让利行为确实能激发询价机构的申购热情, 产生更高的询价机构需 12 求量 ,进而使得总体报价水*向上提升。而询价机构报价的加权*均值相对于承销商初始 报价的偏离程度与虚假折扣值 (交互项) 显著负相关, 也证实了询价机构在面对虚假折扣时, 他们的报价将进一步往下调整,给初始报价“挤水分” 。因此假说 H2 也得到了验证。
表 4 初始报价折扣对参与询价机构家数及询价机构报价调整的影响 被解释变量: Insititute_number (1) Discount Discount*Fake_dummy Asset Age Reputation Board_dummy Tech_dummy Profitbility Pre_return Pre_volatility Post_return Post_volatility 58.85*** (3.31) -77.30*** (-4.78) Insititute_number (2) 39.17** (2.49) -48.87*** (-3.02) 11.17** (2.14) 10.34 (1.63) 33.85 (0.79) 2.34 (0.42) -2.82 (-1.00) 26.15** (1.98) 81.88*** (6.83) -968.19 (-1.26) -1.93** (-2.31) 0.01 Update1 (3) 0.49*** (3.15) -0.74*** (-4.72) Update1 (4)
13

0.41** (2.42) -0.55*** (-3.19) 0.02 (0.42) 0.18*** (2.82) 0.66 (1.30) 0.12** (2.03) -0.08** (-2.36) 0.166 (1.11)

12

通过将询价机构总申购量作为被解释变量进行如表 6 中模型(2) (4)的回归,折扣项和折扣交互项得 到了同样符号的显著结果,故不再重复展示。 13 即使将模型(4)中的市场行情变量由 Post_return、Post_volatility 更换为 Pre_return、Pre_volatility,假 说 H2 仍然可以得到有效验证。

(0.00) Dilution_factor Zhitou_backed 截距项 51.15*** (20.36) N Adj.R
2

0.25 (0.83) -0.05 (-0.93) -51.47 (-1.02) 143 0.45 -0.16*** (-5.45) 145 0.11 -0.76 (-1.50) 143 0.15

145 0.16

注:参数估计方法为最小二乘法,括号内为经过 Huber-White 异方差调整的 t 统计量, ***、 **、 *分 别表示 1%、5%、10%显著性水*

(四)对假说 H3 的检验 从表 5 的结果可以看出无论是均值还是中位数, 采用溢价策略的承销商声誉均显著低于 采取折扣策略的承销商声誉,故假说 H3 得到了有效验证。
表 5 采取不同初始报价策略的承销商声誉对比 变量 均值 最小值 25 折扣组投行的声誉 溢价组投行的声誉 非配对 t 检验统计量 显著性水* 0.04 0.03 -2.68 Pr(T < t) = 0.0039 0.0005 0.0006
th

百分位数 50 0.04 0.02
a a th

最大值 75
th

标准差

样本量

0.01 0.01

0.07 0.04

0.10 0.12

0.03 0.03

145 189

注:非配对 t 检验统计量对应的原假设是“H0:mean(折扣组投行的声誉 )=mean(溢价组投行的声誉 )”, 中位数所在列的 a 上标表明二者的中位数在 1%的显著性水*上不等。

(五)对假说 H4 的检验 从表 6 中模型(1) (2)的回归结果可以看出,无论是否加入市场行情和公司特征的控 制变量, 询价机构报价的加权*均值相对于承销商初始报价的偏离程度与适度溢价水*显著 正相关, 说明承销商的初始报价溢价确实能诱使询价机构报价报高价。 而询价机构报价的加 权*均值相对于承销商初始报价的偏离程度与过度溢价(交互项)显著负相关。因此假说 H4 也得到了验证。
表 6 初始报价溢价对询价机构报价调整的影响 被解释变量:update1 (1) Premium Premium*Fake_dummy Asset Age Reputation Board_dummy 0.42*** (3.02) -0.54*** (-4.13) (2) 0.39*** (2.89) -0.48*** (-3.66) -0.06 (-1.21) 0.02 (0.38) 1.00* (1.96) -0.003 (-0.06)

Tech_dummy Profitbility Post_return Post_volatility Dilution_factor Zhitou_backed 截距项 -0.19*** (-10.80) N Adj.R
2

-0.06* (-1.79) -0.14 (-1.04) 0.96** (2.05) 4.04** (2.37) -0.06 (-0.16) -0.03 (-0.57) 0.25 (0.54) 185 0.15

189 0.14

注:参数估计方法为最小二乘法,括号内为经过 Huber-White 异方差调整的 t 统计量, ***、 **、 *分 别表示 1%、5%、10%显著性水*。

(六)对假说 H5 的检验 先对询价机构的报价分布按照 Skewness and kurtosis normality test 的方法用 stata 软件检 验其是否服从正态分布,表 7 列出了在 1%的显著性水*下的检验结果,全样本下有 79%IPO 的询价机构报价服从正态分布,创业板的比例最高,达到了 84.25%,主板比例最低,但是 也达到了 63%,因此可以认为 IPO 的网下报价总体应该呈现出正态分布。这说明询价机构的 报价总体还是会趋于一致, 有理由相信网下机构报价的加权*均值应该能反映出符合询价机 构总体利益的预期。 表 8 所示结果也证实了本文的判断——询价机构报价的加权*均值显著 低于新股解禁日的收盘价,所以假说 H5 也得到了验证。
表 7 询价机构报价的分布描述 全样本 报价呈正态分布的 IPO 个数 样本数 正态分布样本占比 265 334 79.34% 主板 26 41 63.41% 中小板 116 147 78.91% 创业板 123 146 84.25%

表 8 询价机构总体报价与解禁日收盘价的比较 变量 BID_Weighted P_unlock 差值 统计量 均值 24.80 27.61 -2.81*** (-7.21) 中位数 21.54 24.44
a a

标准误 0.76 0.82

标准差 13.81 15.06

样本量 334 334 334

注:括号内为 t 值,***、**、*分别表示 1%、5%、10%显著性水*,中位数所在列带 a 上标的两个数 值,表明这两类数的中位数在 1%的水*上不相等。

(七)对假说 H6 的检验 首先分析主承销商是否具有操纵价格的空间。 假设不用配售或抽签的方式分配新股, 而 是采取价高者先得的方式, 这样我们可以得到一个最高的网下出清报价。 如果将这个最高网 下出清报价在所有报价中进行排列, 可以得到这个报价所对应的百分位数, 从表 9 可以看出,

全样本下这个百分位数的*均值为 97, 也就是说*均而言只要位于 97 百分位数以上的报价 所对应的申购量就可以消化掉所有的网下发行数量。 由此可见, 监管部门为兼顾网上网下申 购公*而限定的网下发行规模 14反而为承销商定高价提供了操作空间。 从表 10 可以看出主承销商的最终定价的均值和中位数都显著高于询价机构报价的加权 * 均 值 , 因 此 承 销 商 确 实 将 发 行 价 定 在 了 询 价 机 构 的 高 报 价 区 间 。 表 11 以 ( OP BID_Weighted ) / BID_Weighted 作为度量承销商最终报价相对于询价机构总体报价偏离程度 的指标进行回归分析,从结果可以看出,无论是否加入公司特征的控制变量,模型中承销商 声誉的系数均在 1%的水*上显著为负,说明承销商声誉对抬高新股价格的行为具有显著的 约束力,因此假说 H7 得到了有效验证。
表 9 不同的价格在所有网下报价中对应的百分位值 全样本 网下发行出清报价对应的分位数*均值 网下发行出清报价对应的分位数的中位数 首发价对应的分位数*均值 首发价对应的分位数的中位数 网下总需求/网下发行量 97th 98th 62th 61th 46.48 主板 95th 95th 66th 71th 37.09 中小板 98th 99th 66th 67th 50.05 创业板 97th 99th 57th 54th 45.53

表 10 询价机构总体报价与首发价的比较 变量 OP BID_Weighted 差值 统计量 均值 26.42 24.80 1.62*** (16.94) 中位数 23
a a

标准误 0.79 0.76 0.10

标准差 14.36 13.81 1.75

样本量 334 334 334

21.54

注:括号内为 t 值, ***、 **、 *分别表示 1%、5%、10%显著性水*,中位数所在列带 a 上标的两个 数值,表明这两类数的中位数在 1%的水*上不相等。 表 11 承销商声誉对最终定价的影响 被解释变量:update2 (1) Reputation Asset Age Profitbility Dilution_factor Tech_dummy Zhitou_backed -0.49*** (-3.77) (2) -0.45*** (-3.92) 0.03** (2.35) -0.003 (-0.16) -0.04 (-1.08) -0.10 (-1.31) -0.02* (-1.94) -0.01 (3) -0.48*** (-4.41) 0.03** (2.32) -0.002 (-0.12) -0.05 (-1.47) -0.10 (-1.26) -0.02** (-2.52) -0.01

14

《证券发行与承销管理办法》 (2010 年修订版)规定:公开发行股票数量少于 4 亿股的,配售数量不超过 本次发行总量的 20%;公开发行股票数量在 4 亿股以上的,配售数量不超过向战略投资者配售后剩余发行 数量的 50%

(-0.88) Board_dummy Update1 Pre_return Pre_volatility 截距项 0.09*** (14.16) N Adj.R
2

(-0.47) -0.01 (-0.77) -0.05** (-2.03) -0.17*** (-3.99) -3.39 (-1.38)

-0.01 (-0.68) -0.12*** (-4.73)

-0.12 (-0.98) 328 0.22

-0.05 (-0.43) 328 0.29

334 0.04

注:参数估计方法为最小二乘法,括号内为经过 Huber-White 异方差调整的 t 统计量, ***、 **、 *分 别表示 1%、5%、10%显著性水*。

五 买卖双方行为对 “三高”现象的解释
为了解决高发行价、高市盈率和高超募资金的“三高”现象,中国证监会于 2012 年 4 月 28 日发布了 《关于进一步深化新股发行体制改革的指导意见》 , 对于最终发行定价超过同 行业上市公司*均市盈率 25%的情况,证监会可以要求发行人及承销商重新询价。之后,证 监会于 2012 年 5 月 30 日发布了《关于新股发行定价相关问题的通知》 ,统一了行业市盈率 的口径,明确要求“发行人在进行市盈率比较分析时,应选取中证指数有限公司发布的、按 中国证监会行业分类指引进行分类的行业市盈率, 具体应该选择发行人所属行业最*一个月 *均滚动市盈率进行比较” 。 因此, 本文将中证指数公司公布的行业滚动*均市盈率作为衡量新股价值的基准, 对 “三 高”现象的起因开展研究。 (一)数据的选取 本文从中证指数有限公司网站 15下载了其公布的自 2011 年 5 月起的行业*均滚动市盈 率数据,对于缺失的 2011 年 5 月之前的数据,本文则依照中证指数公司提供的方法自行计 算补齐,共获取 32516个 IPO 项目的同行业*均滚动市盈率数据,由于有两家证券类 IPO 企 业没有公布计划募集资金数量,所以我们在研究超募现象时实际只有 323 个样本。 (二)高发行价、发行市盈率现象的实证检验 表 12 对 IPO 最终定价对应的市盈率与行业最*一个月的*均滚动市盈率进行了简单的 描述性统计,结果表明本文研究样本确实存在显著的高发行市盈率现象。
表 12 首次公开发行市盈率、超募比例的描述性统计 变量
17

均值 25
th

百分位数 50
th a a

标准差 75
th

样本量

首发 P/E(倍) 行业*均滚动 P/E (倍)

49.72 36.75

33.86 28.55

45.61 35.03

60.72 42.35

21.82 12.87

325 325

15 16

下载地址为 http://www.csindex.com.cn/sseportal/csiportal/hy_syl/syl.jsp 有两种原因导致了这里的样本量小于本文的总样本数: 部分 IPO 公司发行时, 该行业尚无 5 家上市公司, 不满足计算行业市盈率所要求的最低 5 家同行业上市公司标准;部分行业在过去四个季度净利润为正的企 业个数不足 5 家。 17 本章所用变量之定义及计算方法均在表 2 中列示。

P/E 抬高比例(%) 超募比例(%)

45.91*** (11.16) 124.47*** (22.20)

-5.04 45.95

34.98 108.39

72.31 178.5

74.18 100.75

325 323

注:括号内为 t 值, ***、 **、 *分别表示 1%、5%、10%显著性水*,中位数所在列带 a 上标的两个 数值,表明这两类数的中位数在 1%的水*上不相等。

通过将询价机报价相对于行业*均估值水*的偏离方向、 承销商定价拔高与否进行分类, 从表 13 的结果可以看出,有 184 个样本的市盈率过高是由于询价机构和承销商的共同抬升 作用所致,其中询价机构的报价相对于行业*均估值过高是高市盈率的主要原因。此外,从 第三、四行的 110 个样本可以看出,当询价机构报价过低时,承销商会主动抬高最终的发行 价,但是承销商抬高新股定价的幅度远不及询价机构压低报价的幅度。第一、二行的 26 个 样本则显示当询价机构竞购热情过高时, 承销商也会出于声誉的考虑, 主动压低最终的定价, 避免出现破发的现象。只有 5 个 IPO 企业的定价过程中,询价机构和承销商均下调报价。 即使将首发市盈率抬高不超过 25%的样本单独分析也可以发现同样的规律, 这里就不在 赘述,具体请参见表 14 的结果。
表 13 依据询价机构报价和承销商定价行为对超募比例的全样本分组统*峁 均值 (小数) 中位数 (小数) 标准偏 差 超募比 例均值 (小数) Update2<0
BID_Weighted?Bench Mark Bench Mark

超募比例 中位数 (小数) 1.4889

样本个 数

承销商调整幅度 >0 询价机构调整幅度 承销商调整幅度 <0 询价机构调整幅度 承销商调整幅度 >0 询价机构调整幅度 承销商调整幅度 <0 询价机构调整幅度

-0.0127 0.7184 0.1016 -0.2550 0.0764 0.6320 -0.0048 -0.1959

-0.0034 0.4784 0.0911 -0.2269 0.0576 0.4326 -0.0010 -0.0757

0.0247 0.6753 0.0820 0.1538 0.0613 0.6418 0.0077 0.2037

1.7789

26

Update2>0
BID_Weighted?Bench Mark Bench Mark

0.7754

0.6572

110

18

Update2>0
BID_Weighted?Bench Mark Bench Mark

1.4399

1.2782

184

Update2<0
BID_Weighted?Bench Mark Bench Mark

1.4189

1.0739

5

表 14 P/E 拔高不超过 25%的样本组依据询价机构报价和承销商定价行为对超募比例的分组统*峁 首发 P/E 相对于行业*均 P/E 拔高不超 过 25%的样本组 Update2<0
BID_Weighted?Bench Mark Bench Mark

均值 (小数) 承销商调整幅度 -0.0087 0.1331 0.0972 -0.2601 0.0442

中位数 (小数) -0.0045 0.1243 0.0881 -0.2332 0.0276

标准偏 差 0.0120 0.1037 0.0734 0.1528 0.0486

超募比 例均值 1.2966

超募比例 中位数 1.2861

样本个 数 4

>0

询价机构调整幅度 承销商调整幅度

Update2>0
BID_Weighted?Bench Mark Bench Mark

0.7665

0.6127

107

19

<0

询价机构调整幅度 承销商调整幅度

Update2>0

1.2277

1.1824

19

18 19

计算超募比例时有两个样本缺失。 计算超募比例时有两个样本缺失。

BID_Weighted?Bench Mark Bench Mark

>0

询价机构调整幅度 承销商调整幅度

0.1097 -0.0049 -0.1959

0.1166 -0.0010 -0.0757

0.0680 0.0077 0.2037 1.4189 1.0739 5

Update2<0
BID_Weighted?Bench Mark Bench Mark

<0

询价机构调整幅度

综上可知, 尽管承销商具有利用噪音高报价抬高新股发行价的行为, 但是询价机构报价 相对行业*均估值过高才是导致首发价格、首发市盈率过高的主要原因。 (三)高募集资金现象的实证检验 表 12 的结果表明本文研究样本所处阶段确实存在比较明显的高超募资金现象。但是我 们发现一个很奇怪的现象,在本文研究样本中的所有 IPO 企业均按照证监会核准发行股数 上限20发行新股的背景下,首发市盈率超过行业*均滚动市盈率的比例远低于超募比例,后 者的均值(中位数)大约为前者的 2.7(3.1)倍。可见,总体而言,在 IPO 新股发行数量早 已达到证监会批复的最大值无法再增加的情况下,IPO 定价对行业*均估值水*的偏离无法 对如此高的超募比例做出解释。 从表 13 可以看出,在第三、四行数据中,询价机构的综合报价总体低于行业*均估值 约 25.5%,之后的最终定价则相对于询价机构的综合报价拔高了约 10.2%,表明这 110 个样 本的最终定价并没有恢复到行业的*均估值水*,但是其超募比例的均值仍然高达 77.5%。 第七、 八行的数据更是令人吃惊, 尽管询价机构和承销商先后将价格相对于行业*均估值往 下调整,但是他们的超募比例却高达 141.89%。显然,对于这两部分样本而言,其最终定价 对于行业*均估值水*的偏离并不是导致高超募比例的原因。 这些数据表明, 无论承销商最 终定价相对于询价机构报价拔高与否, 对于那些询价机构综合报价估值较低的 IPO 企业, 仍 然普遍具有非常高的超募比例。这说明,IPO 企业的高超募现象并不是由于定价相对于行业 *均估值的偏离所致。 即使选取询价机构报价相对于行业*均估值水*上调的样本进行分析, 我们可以发现这 些 IPO 样本的最终定价相对于行业*均估值水*的偏离抬高比例仍然远不足以解释如此高 的超募比例。比如,第一、二行的结果显示,有 26 个样本的最终定价相对于行业*均估值 水*抬高比例的*均值大约为 70%,但是超募比例的*均值却达到了 177.9%,第五、六行 的结果显示,有 184 个样本的最终定价相对于行业*均估值水*抬高比例的*均值大约为 70%,但是超募比例的*均值却高达 144%。 我们还对样本中发行市盈率相对于行业*均市盈率拔高超过 25%的极端样本进行单独 分析,仍可以发现类似的结果——如表 15 所示:*均而言,市盈率抬高比例还不到超募比 例大小的二分之一。
表 15 P/E 拔高超过 25%的样本组依据询价机构报价和承销商定价行为对超募比例的分组统*峁 首发 P/E 相对于行业*均 P/E 拔高超过 25%的样本组 承销商调整幅度 >0 询价机构调整幅度 承销商调整幅度 询价机构调整幅度 均值 (小数) 中位数 (小数) 标准偏 差 超募比 例均值 (小数) Update2<0
BID_Weighted?Bench Mark Bench Mark

超募比例 中位数

样本个 数

-0.0135 0.8248 0.2582 -0.0727

-0.0034 0.6889 0.3777 -0.0851

0.0265 0.6813 0.2076 0.0217

1.8666

1.5510

22

Update2>0

1.0861

0.7759

3

20

这个证监会核准的上限值也是 IPO 企业在提交招股说明书(申报稿)时所给申请的最大新股发行量,是 IPO 询价前就已决定的指标。

BID_Weighted?Bench Mark Bench Mark

<0 承销商调整幅度 >0 询价机构调整幅度 承销商调整幅度 <0 询价机构调整幅度 0.0801 0.6921 0.0692 0.4749 0.0616 0.6511 0 1.4644 1.2804 165

Update2>0
BID_Weighted?Bench Mark Bench Mark

Update2<0
BID_Weighted?Bench Mark Bench Mark

假如样本内的所有 IPO 企业都按照行业*均估值水*定价, 超募比例又会是什么结果呢? 表 16 的结果显示,超募比例的均值仍将达到 93.83%,而且 323 个 IPO 中有 278 个都会出现 超募的现象。 由此我们可以确定最终定价相对于行业*均估值水*的偏离并不是导致高超募 比例现象的主要原因。 纵观本文研究期间的所有 IPO 项目, 只有中国水电的实际发行总量低于其向证监会申报 的最大发行量 21,其他企业均按照证监会所批复的最高允许发行量发行。正如表 16 所示, 按照最大申报发行量发行所带来的结果是——即使以行业*均市盈率定价, 所有 323 个样本 仍将产生*均值为 93.83%的超募资金比例。可见,在当前行业估值水*之下,如果要解决 高超募资金比例现象,证监会必须严格限制 IPO 企业的新股最高发行总量。
表 16 由行业*均估值水*定价乘以新股实际发行量所募资金的超募比例 变量 均值 25 按行业*均估值 定价的超募比例 (%) 93.83
th

百分位数 50
th

标准差 75
th

小于 0 的个数

样本 量 323

23.84

72.53

146.30

93.45

45

六 稳健性检验
本文在对承销商和询价机构行为的实证检验过程中一个很重要的指标就是真假折扣、 溢价适度与否的定义,为此,我们构造了两个类似的虚拟变量,与之前的区别在于比较基 准将解禁日收盘价分别换成了上市后 6 个月第一个交易日的收盘价和上市后第 3 至第 6 个 月间的收盘价均值,即 _1 = { _2 = { 1, > _6? 0, < _6? (5 ) (6 )

1, > _avg 0, < _avg 实证结果没有发生改变,仍然可以有效验证假说 H1、 H2、 H4。

本文还按照不同类型的机询价机构 22的报价进行了单独考察,结果发现各类询价机构的 报价的加权*均值相对于解禁日收盘价的偏离程度也都在 1%的水*上显著为负,说明 H5 对于各种不同类型的询价机构均成立。 此外, 询价机构报价的加权*均值也显著低于新股上 市 6 个月后第一个交易日的收盘价、 上市后第 3 至第 6 个月的收盘价均价, 有效地验证了假 说 H5。
21

证监会给中国水电批复的最大 A 股发行限额为 35 亿股,其最终发行量则是 30 亿股,中国水电最终的首 发市盈率为 15 倍,其所属行业当时的一个月*均滚动市盈率则为 15.16 倍,实际募集资金约为计划募集资 金的 76%。 22 总共有 7 类询价机构,分别是证券公司、基金管理公司、信托公司、财务公司、保险公司、自主推荐询 价机构、QFII。

另外我们还构造了一个度量承销商声誉的指标 Reputation2:承销商承销的所有 IPO 融 资金额之和占该区间内全部 IPO 融资金额比例。 实证结果也没有发生改变, 仍然可以有效地 验证假说 H3 和 H6。

七 主要结论与政策建议
本文通过收集中国询价制度参与各方的估值、报价和申购量等一手资料,对 2009 年实 施新股发行体制改革之后的中国询价制度进行了系统性的梳理, 详细地分析了承销商和询价 机构的行为特征,从实证的角度揭示了我国新股询价制度的内在运行机制,并对“三高”现 象产生的主要原因从买卖双方行为的视角开展了实证研究。 本文的研究发现: (1) 高承销商在询价开始阶段普遍会给出一个初始报价折扣, 用以吸引询价机构关注, 诱使其参与网下询价, 实证结果也证实了当承销商给出真实折扣时, 参与询价的机构数量会 显著增加,而虚假折扣相比真实折扣所带来的参与询价的机构数显著较低,说明《证券发行 与承销管理办法》 中关最低询价机构个数的条款规定确实能对具有多个 IPO 项目的承销商的 初始报价产生一定的约束作用,避免承销商从一开始就报高价。 (2)由真实折扣引起的高需求,会激发询价机构之间的竞购,从而出现机构报价相对 于初始报价正向调整现象, 即真实折扣越大, 询价机构报价相对于初始报价的提升程度越高。 而虚假折扣则会导致询价机构报价负向调整, 即询价机构的报价会相对于初始报价往下调整, 给过高的初始报价“挤水分” 。 (3)低声誉承销商倾向于在初始报价阶段采取溢价策略,适度的溢价确实也能诱使询 价机构给出正向的报价回复, 但是过度的溢价则会被询价机构识别, 从而给出负向的报价回 复。 (4)对于询价机构总体报价水*的研究发现,为了获取一二级市场的新股差价收益, 询价机构的总体报价水*显著低于新股的解禁日收盘价。 (5)承销商对新股的最终定价显著高于询价机构报价的加权*均值。尽管承销商声誉 能对这种抬高新股价格的行为施加约束, 但是总体而言, 承销商最终仍将发行价定在了网下 询价机构报价的加权*均值之上。进一步的研究发现,2012 年 4 月之前的《证券发行与承 销管理办法》将网下配售比例限制在了过低的数值给承销商提供极大的定价操纵空间。 (6)尽管承销商会利用噪音高报价抬高新股发行价,但是询价机构报价相对行业*均 估值过高才是导致首发价格、首发市盈率过高的主要原因。 (7)最终定价相对于行业*均估值水*的偏离并非导致高超募比例现象的主要原因, 过高的新股发行量才是最主要的原因。 基于上述发现,本文认为我国的新股询价制度还可以做以下完善: (1)对发行条件中最低网下询价机构参与个数的要求可以适当提高,以此来避免低声 誉券商在初始报价阶段给出过高报价,消除询价机构被诱导的可能。 (2)进一步加大网下配售的比例,减少承销商抬高发行价的可操纵空间。 (3)赋予承销商新股分配权,使其利益与询价机构挂钩,赋予其主动抑制过高发行价 的动机。 (4)结合行业估值水*和募集资金计划对新股发行数量的申报值施加适当约束,避免 产生过高的超募资金现象。

参考文献
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附注:第六部分稳健性检验的实证结果
表 17 假说 H1、 H2 的稳健性检验结果 被解释变量: Insititute_number (1) Discount Discount*Fake_dummy2 Asset Age Reputation Board_dummy Tech_dummy Profitbility Pre_return Pre_volatility Post_return Post_volatility Dilution_factor Zhitou_backed 截距项 50.70*** (20.46) N Adj.R
2

Insititute_number (2) 44.83*** (2.85) -50.73*** (-3.44) 11.62** (2.25) 12.70** (2.14) 39.99 (0.97) 3.57 (0.64) -2.78 (-0.99) 29.10** (2.24) 87.25*** (7.99) -1475.3** (-2.07)

Update1 (3) 0.49*** (2.79) -0.59*** (-3.28)

Update1 (4) 0.43*** (2.70) -0.48*** (-2.74) 0.03 (0.54) 0.21*** (2.95) 0.83 (1.65) 0.14** (2.35) -0.08** (-2.33) 0.20 (1.29)

64.82*** (3.34) -72.21*** (-4.00)

-2.22*** (-2.63) -0.59 (-0.27) 0.32 (1.06) -0.06 (-1.11) -52.73 (-1.06) 143 0.46 -0.16*** (-5.61) 145 0.06 -0.89* (-1.69) 143 0.13

145 0.13

注:参数估计方法为最小二乘法,括号内为经过 Huber-White 异方差调整的 t 统计量, ***、 **、 *分别表 示 1%、 5%、 10%显著性水*

表 18 假说 H3 的稳健性检验结果 变量 均值 最小值 25 折扣组投行 Reputation2 溢价组投行 Reputation2 非配对 t 检验统计量 显著性水* 0.04 0.03 -2.39 Pr(T < t) = 0.0088 0.0006 0.0012
th

百分位数 50 0.03 0.02
a a th

最大值 75
th

标准差

样本量

0.01 0.01

0.06 0.05

0.21 0.21

0.04 0.03

145 189

注:中位数所在列的 a 上标表明二者的中位数在 1%的显著性水*上不等。 表 19 假说 H4 的稳健性检验结果 被解释变量:update1 (1) Premium Premium*Fake_dummy2 Asset Age Reputation Board_dummy Tech_dummy Profitbility Post_return Post_volatility Dilution_factor Zhitou_backed 截距项 -0.18*** (-10.33) N Adj.R
2

(2) 0.35** (2.89) -0.44*** (-3.30) -0.05 (-1.07) 0.01 (0.22) 1.09** (2.15) -0.004 (-0.08) -0.06* (-1.94) -0.18 (-1.34) 0.72 (1.40) 4.28** (2.49) -0.03 (-0.07) -0.03 (-0.64) 0.21 (0.44) 185 0.12

0.40*** (2.76) -0.52*** (-3.77)

189 0.11

注:参数估计方法为最小二乘法,括号内为经过 Huber-White 异方差调整的 t 统计量, ***、 **、 *分 别表示 1%、5%、10%显著性水*。

表 20 假说 H5 的稳健性检验结果 1 变量 BID_Weighted 上市 3-6 月收盘均价 差值 统计量 均值 24.80 26.57 -1.78*** (-4.39) 中位数 21.54 23.62
a a

标准误 0.76 0.80

标准差 13.81 14.57

样本量 334 334 334

注:括号内为 t 值,***、**、*分别表示 1%、5%、10%显著性水*,中位数所在列带 a 上标的两个数 值,表明这两类数的中位数在 1%的水*上不相等。 表 21 假说 H5 的稳健性检验结果 2 不同类别询价机 构报价的加权* 均值偏离解禁日 收盘价的程度 (小数) 证券公司 基金管理公司 信托公司 财务公司 保险公司 自主推荐机构 QFII -0.0998027*** -0.0848391*** -0.06664*** -0.0614864*** -0.149505*** -0.0518078*** -0.0776358*** -0.095685*** -0.0806071*** -0.0746821*** -0.0710382*** -0.1825381*** -0.0612641*** -0.0777339*** -0.6367361 -0.6358015 -0.6998199 -0.7081649 -0.8399039 -0.6422854 -0.5245642 0.4201564 0.5993953 0.6312592 0.8444444 1.207004 0.7054493 0.6666667 0.2056619 0.2117298 0.2533681 0.2480281 0.2388549 0.228541 0.2449203 334 334 321 325 213 318 59 均值 中位数 最小值 最大值 标准差 样本 个数

注: ***、 **、 *分别表示 1%、5%、10%显著性水*。 表 22 假说 H6 的稳健性检验结果 被解释变量:update2 (1) Reputation2 Asset Age Profitbility Dilution_factor Tech_dummy Zhitou_backed Board_dummy -0.23* ( -1.84) (2) -0.23** ( -2.12) 0.03** ( 2.28) -0.002 (-0.08) -0.04 (-1.01) -0.09 (-1.17) -0.02* (-1.83) -0.02 (-1.33) -0.01 (-0.61) (3) -0.26*** (-2.44) 0.03** (2.28) -0.001 (-0.04) -0.05 (-1.37) -0.08 (-1.09) -0.02** (-2.37) -0.01 (-0.47) -0.01 (-0.72)

Update1 Pre_return Pre_volatility 截距项 0.08*** (13.24) N Adj.R
2

-0.13*** (-4.81)

-0.06** (-2.19) -0.17*** (-4.06) -2.81 (-1.13)

-0.12 (-1.03) 328 0.20

-0.07 (-0.58) 328 0.27

334 0.01

注:参数估计方法为最小二乘法,括号内为经过 Huber-White 异方差调整的 t 统计量, ***、 **、 *分 别表示 1%、5%、10%显著性水*。




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