中国新股弱势问题研究，本文主要内容关键词为：新股论文,弱势论文,中国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、研究背景
新股弱势（Underperformance）问题是 IPO （ Initial Public Offering）研究领域的三大热点之一， 始于Ritter1991 年的研究。 Ritter以美国1526家于1975—1984年间上市的新股为样本，同时另选取1526家行业、市值近似的已上市公司建立一个匹配组合。通过比较发现，前者上市3年后的平均收益率为34.44%，而后者在相同的持有期内平均收益率达到61.86%。Ritter还按公司规模、公司年龄、上市时间、 初始收益率等进行了分组分析，发现规模小、年龄短的公司其IPO 相对于匹配公司更显弱势，而在同一年内上市家数越多的公司，其长期走势也越弱。初始收益率低的新股，长期走势反而更强些，但是那些初始收益率为负的新股（上市当天便跌破发行价），其长期走势弱于匹配公司。文中Ritter提出了三种可能的解释：风险计量的偏差；运气不好；大量企业在市场情绪过度乐观时上市。检验的结果比较符合第三种，但并未排除前二者。
R.Rajan和H.Servaes（1997）用市场分析人士的行为来解释IPO 长期走势的异常。他们认为具有较高初始收益率的新股会受到更多市场分析人士的关注，而实证结果表明，这些分析人士总是倾向于过高估计分析对象的发展前景和盈利能力。他们的过度乐观又会传染到整个证券市场，使其后发行的IPO初始收益率进一步提高， 这又会刺激更多的企业发行上市。但过度的乐观总是要破灭的，这些先天带有投机泡沫的新股后市走势自然不理想，而那些不被分析师们重视的IPO， 其长期市场表现反而可能更好些。
B.A.Jain和O.Kini（1994）则是从企业内部的经营管理寻找原因。他们以美国1976至1988年间上市的682家IPO为样本，比较其上市前一年和上市后五年经营业绩的变化，发现以资产收益率和现金流量衡量的经营业绩都显著下降，而且这种下降远不能用行业形势的变化来解释。此外，Jain和Kini还发现，企业上市后的经营业绩与创业者保留的股权比例间存在着正相关关系，但与其初始收益率无关。针对这些发现，他们提出了三种解释：（1）私人企业发行上市转变为公众公司后， 企业经营的代理成本增加；（2）新股发行过程中可能存在包装粉饰行为； （3）企业选择其发展达到顶峰时上市。
中国学者关于IPO问题的研究还主要集中于发行价低估问题， 新股弱势和热市场问题少有涉及。本文着重对新股弱势展开实证分析，力求从另一个侧面深化对中国首次公开发行股票问题的认识。
二、研究方法及其模型
1.相对收益率cr（Comparative Return）。
在已有的IPO上市后长期走势研究中， 研究者主要用相对收益率cr来表征某只股票或某个股票组合价格走势相对于市场的强弱，股票i 在时间段t的相对收益率cr[,it]为：
cr[,it]＝r[,it]－r[,mt] （1）
P[,it]－P[,it-1]
式中：r[,it]为股票i在第t时间段的收益率＝─────────
P[,it-1]
（P[,it]为股票i在第t时间段的收盘价）；r[,mt]为市场指数在第t 时
I[,t]-I[,t-1]
间段的收益率＝─────────（I[,t]为市场在第t时间段的收盘
I[,t-1]
若t时间段内股票i发生送股、配股或分红除权，则根据除权资料对
P[,it]
───────作相应调整，具体为：
P[,it-1]
其中sg、pg分别为每10股的送股和配股比例，xjhl为每10股的现金红利额，p配为配股价，P[*]为股票i除权当日的收盘价。当cr[,it]＞0时，认为股票i在第t时间段内强于市场；当cr[,it]＜0时， 认为股票i在第t时间段内弱于市场。
2.新股组合的相对收益率CR。
为综合考察新股作为一个整体的市场表现，我们建立一个新股投资组合，具体步骤如下：
（1）在新股上市当天以收盘价买入价值为1元的新股；
（2）自买入之日起，持有n个时间段，并在期末以收盘价卖出；
（3）对样本期内上市的m只新股均作相同的买入一卖出操作。
该投资组合在上市后第t个时间段相对于市场指数的相对收益率CR[,t]为：
1 mCR[,t]＝─ ∑cr[,it]（t＝1，…，n）。（3） m i=1
从第q个时间段至第s个时间段，新股组合的累计相对收益率为：
sACR[,q,s]＝∏（1+CR[,t]）－1（4） t=q
若ACR[,1,n]＜0，说明新股在上市后n个时间段内走势整体上弱于市场；
若ACR[,1,n]＞0，说明新股在上市后n个时间段内走势整体上强于市场；
3.经过风险调整的相对收益率cr[*]。
西方学者根据相对收益率，得出的结论是新股上市后长期走势远远弱于大盘（The Long－Run Underperformance of IPO）。然而， 相对收益率法将股票的收益率与市场指数的收益率直接比较，没有考虑股票风险因素β系数的影响，这不能不说是一个缺憾。
cov（r[,i]，r[,m]）β[,i]＝───────────σ[2]（r[,m]）
一般用于衡量股票i的系统风险，表示r[,i]对r[,m]变动的敏感度。举一个简单的例子：根据CAPM模型，在不考虑无风险收益率的情况下，如果β[,i]＝2，则市场指数上涨1%时，股票i由于其内在风险性， 价格波动比较大，理论上将上涨2%。假设股票i的实际涨幅恰为2%， 尽管这时cr[,i]＝r[,i]－r[,m]＝2%－1%＝1%＞0，我们并不能就此草率认定其走势强于市场。同理，当市场指数下跌1%，股票i跌幅为2 %时，我们也不能简单认为股票走势弱于市场。由此可见，相对收益率将股票的内在风险性与其走势强弱混为一谈，易使我们被表面现象所迷惑。
因此，我们认为，用经过风险调整的相对收益率来反映股票价格走势的强弱会更合适些。它可表达为股票i的实际收益率r[,i]与在市场波动条件下，考虑股票i的系统风险得出的正常（期望）收益率之差， 具体公式如下：
cr[*][,it]＝r[,it]－E（r[,it]）（5）
E（r[,it]）根据CAPM模型计算：E（r[,it]）＝r[,f]+β[,i] ×（r[,mt]+r[,f]）（6）
其中r[,f]为无风险收益率， 是以同期一年期定期存款利率为基准计算的期间利率。
所以，cr[*][,it]＞0时，才真正表明股票i在时间段t内走势强于市场；cr[*][,it]＜0时，才表明股票i在时间段t内走势弱于市场。
为简便起见，实际计算中用单指数模型来估计β[,i]；
r[,it]＝α[,i]+β[,i]r[,mt]+e[,it]（注：严格说来，单指数模型中的β与CAPM模型中的β意义并不相同，但大量
研究成果表明，两种模型估计得到的β值相差甚微，故在实际研究中多用单指数模型估计β后代入CAPM模型。）
（7）
同理，新股组合在上市后第t 个时间段内的经风险调整的相对收益率CR[*][,t]为：
若ACR[*][,1,n]＜0，则新股在上市后n 个时间段内整体上弱于市场；若ACR[*][,1,n]＞0，则新股在上市后n个时间段内整体上强于市场。
4.加权的、经风险调整的相对收益率。
上述计算CR及CR[*]的方法可能存在一个缺陷， 即将市值大小相差悬殊的股票赋予相等权数，虽然处理较为简便，却可能导致对新股组合走势认识的偏差。为检验结论的稳定性，我们又以股票上市当日的市值作为权重，重新计算样本组合的CR与CR[*]，具体公式作如下变动：
P[,li]为股票i上市当日的收盘价，Q[,i]为股票i的发行股数。
三、样本选择及数据处理
股市中投资者通常将上市时间不足半年的股票称作新股，上市半年到一年的股票称作次新股，上市1年以上的视作普通股票。因此， 本文拟将股票上市后的两年时间作为考察期，研究股票在新股、次新股和普通股票期间相对市场的走势特征。 我们获取的股票交易价格数据截止1999年9月，因此取1996年1月—1997年9月在上海证券交易所上市，发行方式为上网定价发行的110只股票作为样本，以上证A股指数为参照。之所以排除以认购证方式、储蓄存单方式及比例配售余额转存等方式发行的股票，主要有两方面原因：一则这三种发行方式在我国应用的时期比较早，目前已基本不用，相关数据不全；二则它们都是在上市公司所在地办理，受地域性因素的影响比较大。为保证计算结果的一致性，故不进入样本。
每只股票在1年中交易日约为250天（扣除节假日及公司召开股东大会、发布公告需停牌等），我们取500 个交易日作为两个日历年度的实际考察期。股票及市场指数的收益率计算以10天为一个时间段（不含非交易日），股票上市当天定为第1天，第1—10交易日为第1 个时间段，第11—20交易日为第2个时间段，依次类推，这样就得到50 个收益率数据。第1—12时间段为新股时期，第13—25时间段为次新股时期， 第26—50时间段为普通股票时期。
四、实证分析结果
1.新股上市后两年的β系数。
我们按单指数模型估计了样本股票上市后两年的β系数（记作β[,0,2]），结果见下表：
表1
股票数最小值最大值平均值标准差
β[,0,2] 110 -0.13 1.95 0.98 0.25
相关系数ρ[,0,2] 110 -0.07 1.91 0.66 0.13
110只股票上市后两年内的β系数平均值为0.98＜1，尽管不能拒绝β系数平均值等于1的零假设（注：β系数分布的偏度为0.137，峰度为3.88，近似服从正态分布。），但它与人们一般认为的新股β系数大于1的看法相去甚远。 我们进而计算了股票收益率与市场指数收益率的相关系数ρ，110只股票中相关系数不显著的仅有2只（│ρ│＜ 0.273）， 所占比例不足2%，说明样本股票整体上价格波动与市场指数相关（注：在5 %的显著性水平上，n＝50。）。
这里还有一个问题需要考虑。如果股票上市后第1年的β系数（β[,0,1]）总体上大于1，而第2年的β系数（β[,1,2]）总体上小于1，就可能导致β[,0,2]偏小，掩盖了样本组合在新股、次新股时期及普通股票时期不同的走势特征。为了弄清新股上市后第1年、第2年β系数的分布特征，我们分别以每只股票的前25个及后25个数据估计了β[,0,1]和β[,1,2]，并比较了二者之间的差别，结果如下：
表2
股票数最小值最大值平均值
标准差
β[,0,1] 110 -0.07 2.12 0.99 0.28
ρ[,0,1] 110 -0.05 0.94 0.67 0.15
β[,1,2] 110 -0.12 2.06 1.04 0.39
ρ[,1,2] 110 -0.04 0.91 0.62 0.20
β[,0,1]-β[,1,2] 110 -0.94 0.93 -0.05 0.41
此外，β[,0,1]-β[,1,2]＞0的股票数为50，β[,0,1]－β[,1,2]
＜0的股票数为60。
表3
H[,0]:检验统计量
β[,0,1]=1
Z=0.198
β[,1,2]=1
Z=0.672
β[,0,1]-β[,1,2]=0 Z=-0.819
P(β[,0,1]＞β[,1,2])=P(β[,0,1]＜β[,1,2]) Z=0.958
上表结果与我们的猜测相反，新股上市1 年以后β系数平均值反而比其在新股、次新股时期要大。从股票数目来看，β[,1,2]大于β0，1的也比较多，当然这是否存在显著差异，尚需经过进一步检验。
以上检验均不能拒绝零假设，可以认为股票上市第一年与第二年，就总体而言股票的β系数在两个时期没有显著变化。
2.新股上市后两年的价格走势。
笔者首先分别计算了样本组合上市后各个时段的相对收益率和经风险调整的相对收益率，为进一步明晰股票在上市后不同时期走势的差异，按新股、次新股、普通股票三个时期进行了汇总，结果如下表：
可以看出，投资者根据上市时间长短对股票进行的分类是有道理的。新股时期，强于市场及弱于市场的时间段数相等，但总的收益水平新股组合落后市场指数1至2个百分点。有意思的是，股票在新股时期的走势经历了一个由弱转强的过程：前30个交易日显著地弱于市场； 其后30个交易日弱于市场但不显著；再后的30个交易日强于市场但不显著；最后的30个交易日显著地强于市场。次新股时期样本组合在6 个时间段内强于市场，其中有3个时间段较显著，弱于市场的时间段虽有7个，但没有一个显著，结果总的收益水平新股组合高出市场指数4至5个百分点。在上市后的第2年， 样本组合的强势就非常明显了：强于市场的时段数高达19个，占该时期总时段数的76%，其中绝大多数是显著的；弱于市场的时段数为6个，占24%，其中只有1至2个时段显著， 这一年样本组合的收益率高出市场指数17个百分点。总的看来，股票上市后两年内走势是不断增强的：新股时期弱于市场，但已开始转强；次新股时期强弱互现，但总体上强于市场；成为普通股票的第一年明显强于市场。以上说明，选择新股做短期投资是不合适的；如果做为期1 年的中期投资，则能获得略高于市场的收益率；如果做为期两年的长期投资，则能得到远优于市场指数的投资回报。当然，更好的投资策略是在新股上市3 个月（6个时间段）后买入，这样在其后的21个月内可获得高达30.22%的超额收益。
表4
时期 时段 CR大于0的 CR小于0的
CR[*][,t]大于0的
时段数 时段数
时段数
新股 1—12 6(3)6(3) 6(3)
次新股 13—25 6(3)7(0) 7(3)
普通股票26—5019(15)6(1)
19(14)
两年合计 1—5031(21)
19(4)
32(20)
时期CR[*][,t]小于0的ACR[,q,s] ACR[*][,q,s]
时段数
(%)(%)
新股
6(3)
-2.37 -1.07
次新股 6(0)4.65
5.25
普通股票
6(2)
17.25 17.30
两年合计 18(5)
19.79 22.13
注：（）内的数字为统计上显著大于或小于0的时段个数。
其次，计算加权的相对收益率和累计相对收益率。同样按新股、次新股及普通股票三个时期对其进行了汇总：
表5
─── ───
时期 时段
CR[,t]大于0的 CR[,t]小于0的 CR[-*][,t]大于0的
时段数 时段数 时段数
新股 1—12 6(3)
6(3) 6(3)
次新股 13—25 6(2)
7(1) 6(2)
普通股票26—5017(8)
8(4)17(9)
两年合计 1—50
29(13) 21(8)
29(14)
───── ──────
时期CR[-*][,t]小于0的 ACR[,q,s] ACR[*][,q,s]
时段数 (%)(%)
新股
6(3) -4.04 -3.11
次新股 7(1) 1.46
1.42
普通股票
8(4) 8.82
8.55
两年合计 21(8) 5.95
6.67
注：（）内的数字为统计上显著大于或小于0的时段个数。
经过市值加权后，样本组合在各个时期的走势没有发生质的变化，但在幅度上要打一些折扣：新股时期更明显地弱于市场；次新股时期略强一些，与市场基本持平；普通股票时期显著强于市场，但力度只有加权前的一半。看来，股票市值大小对其上市后的走势存在较大影响，有必要就此展开进一步讨论。
3.影响股票上市后长期走势的因素分析。
首先，我们选取样本中市值最大及最小的各36只股票，比较其加权的、未经风险调整和经风险调整的累计相对收益率，结果如下：
市值最小和最大的两组样本股票上市后走势确实存在极显著的差异：市值最小的股票组在新股、次新股、普通股票三个时期走势均明显强于市场，两年后的累计相对收益率更超过50%；市值最大的股票组在新股、次新股时期走势均弱于市场，仅在上市后的第二年收益与市场指数基本持平，其两年累计收益率比同期市场指数落后7个百分点左右。 这也许是因为市值小的股票所需的炒作资金少，兼具较强的送配潜力，易得到二级市场投资者的青睐。有一点需要指出：表6 中累计相对收益率与经风险调整的累计相对收益率差别不大，说明β系数并非导致两组股票走势迥异的关键原因。
那么市值是否就是影响股票上市后价格走势的关键因素？我们再对表6 和下表资料作进一步分析后发现：市值大的股票组与市值小的股票组市值平均相差4.29倍，但流通股数仅相差2.7倍， 说明前者不仅流通股数多，而且价格也高，平均而言每股价格为后者的1.6倍。此外， 市值大的股票组初始收益率IR达到159.92%，几乎比市值小的股票组高出一倍，显示该组股票上市的溢价比极高。再联系两组上市时市场指数，平均相差363.66点，故可以初步判断，市值大的股票主要利用股市行情火爆、对新股需求极为旺盛的时机发行上市。市值小的股票申购中签率反而远比市值大的股票高，这一反常现象也从另一侧面支持了笔者的判断。
注：（）内的数值为统计量的标准差。
表7
市值最小股票 市值最大股票检验两者差异的
组的均值组的均值 t统计量
IR④(%) 86.59(62.79)159.92(66.26) 4.82***
SR(%) 0.60(0.68)
1.81(1.59) 4.20***
上市时市场指数 816.41(164.9)
1180.07(213.1) 8.10***
中签率(%) 4.53(15.25)
1.34(1.18)1.25
流通股数(万) 1979.08(680.41) 5336.39(2978.94) 6.59***
注：（）内数值为标准差；***显著性水平达到0.01。
上市交易价－发行价
④初始收益率IR＝─────────────，一般用于反映
发行价
IPO发行价被低估的程度。超额收益率SR是在考虑申购中签率、 资金成本、交易手续费、印花税等因素情况下投资者的实际收益率，计算公式略。
综上所述，两组股票不但存在市值大小的不同，而且存在上市溢价高低的不同及上市时机的不同。如果新股上市时市场行情火爆，投机气氛浓郁，其上市价就有可能被人为抬高而偏离其内在价值，包含了相当多的投机泡沫。此后，随着泡沫的不断破灭，其长期走势自然不理想。由此，市值大股票组长期市场表现的弱势究竟是源于投资者对大市值股票的“冷落”，还是源于该组股票以高溢价上市所蕴含的投机风险呢？为了正确认识各个因素对股票走势的影响，我们设定了以下两个经济计量模型：
分别代表股票i 的两年累计相对收益率和经过风险调整的累计相对收益率。考虑的自变量包括：（1）初始收益率IR[,i]：反映股票i上市溢价高低，其数值越大，股价含有投机泡沫的可能性就越大。（2 ）中签率l[,i]：反映股票i发行时投资者对股票需求程度，其值越小，说明股票i在一级市场上受到越多申购资金的关注。 这里引入这一变量是为了说明一级市场的需求会对二级市场走势构成怎样的影响。（3 ）股票i上市当月上市的股票总家数n[,i]：反映股票上市时整个市场投机程度；我们认为，从长期来看，市场指数总是不断上升的，因此不宜用其数值高低来衡量股市的投机程度。而市场投机气氛越浓，对新股的新需求就越大，也就会有越多公司利用这个时机上市筹资，因此n[,i] 能够从侧面反映当时市场的投机程序。（4）反映股票规模的因素， 我们选择了两个变量：股票i的流通股数q[,i]及其市值v[,i]。
针对以上各个变量估计模型（12）和（13），利用SPSS软件包中多元线性回归的stepwise过程挑选对ACR或ACR[*]解释力最强的变量。 结果如下：
当被解释变量为ACR[,i]时， 能进入回归方程的只有股票的市值变量v[,i]：
ACR[,i]＝0.359－0.040v[,i]
（4.01）（－2.72）
F＝7.42＞F[,0.05]（1，108）＝3.92
当被解释变量为ACR[*][,i]时，有两个方程能够通过筛选：
①ACR[*][,i]＝0.583－0.16IR[,i]－0.038v[,i]
（4.82）（-1.88） （-2.42）
F＝6.99〉F[,0.05]（2，107）＝3.07
②ACR[*][,i]＝0.725－0.217IR[,i]－0.754q[,i]
（5.25）（-2.75）
（-3.01）
F＝8.70〉F[,0.05]（2，107）＝3.07
相比较而言，方程②的解释力更强些。
回归结果表明：
（1）ACR[,i]与ACR[*][,i]的影响因素各有不同。ACR[,i] 反映股票i相对市场指数实际收益率的差异，ACR[*][,i]则是在考虑股票i自身价格波动特性（β系数）的情况下，其走势相对市场指数的真正强弱程度。可以认为后者比前者更能体现股票的内在特性；
（2）在所有备选解释变量中，只有股票i的市值对其上市后的实际收益水平有显著影响，看来所需炒作资金的大小仍是二级市场投资者投资决策的一个重要依据。市值越大，所需炒作资金越多，股票也就越难得到投资者的青睐；
（3）股票i的初始收益率及其流通股数对其上市后相对于市场指数的走势强弱具有显著负影响。前者在相当程度上表示股票上市时，其价格内含的投机泡沫；后者在模型的估计结果中取代了市值，主要是因为它更能代表该股票的送配潜力，而市值在这方面有所不足。举一个简单的例子，假设有两只市值一样大的股票：A股票流通股数为2500万， 每股价格为20元，B股票流通股数为10000万，每股价格为5元， 两只股票的市盈率均为30倍。人们会认为哪只股票更具备股本扩张潜力呢？当然是A股票。因此， 初始收益率及流通股数均反映了股票的某些内在特性，正与ACR[*][,i]的指标功能相一致。
（4）申购中签率l[,i]以及在股票i上市当月上市的股票总家数n[,i]均不能进入回归方程。前者说明投资者在一级市场对股票i的需求程度对其二级市场的走势没有显著影响；后者则说明n[,i] 对新股上市价格内含的投机泡沫的反映效果不佳，这与国外研究者的结论不同。在我国，新股发行在很大程度上是管理层调控股市的一种手段：当市场过热时，便增发新股以平抑股价；当市场低迷时，便减少新股上市以增强市场信心。国外股市虽然也存在股份公司利用市场高涨时大量上市的情况，但在力度上与中国股市管理层有意识的调控行为比起来还是相差甚远。如在样本期内，最多1个月内有50家新股上市， 该月平均每个交易日有2.5家上市，新股上市家数最多的一天是1997年6月26日，当天有9 家新股上市。在这种供给急剧扩大的情况下，即使市场当时投机热情高涨，新股上市价格所蕴含的投机泡沫也不可能太多。因此，是中国股市的管理机制减弱了n[,i]的解释能力。
五、结论
综上所述，对于中国新股上市后的长期走势，我们的结论是：大多数股票在刚上市的一段时间内走势都显著弱于市场指数，说明新股上市初期其价格相对于内在价值有些偏高。这可能由二级市场的某些投机资金人为抬高股价所造成，但更有可能的是中国新股包装上市的情况比较严重，有关公司运营能力、发展潜力夸大其辞的宣传，误导了二级市场投资者对该股票的价格期望。这也提醒我们，对于股票发行上市，应当市场化改革与法律监管并重，对欺诈、舞弊行为绝不能姑息。而新股上市后第二年走势强于市场指数是正常的，因为上市公司募集的资金在一年后大多开始产生效益，其发展势头自然比市场上的其他公司好，反映在价格上就是走势比市场强。
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