创业板IPO多因素定价模型

论文摘要

2009年10月28日,中国资本市场重新翻开了历史崭新的一页,即深圳股票交易市场创业板正式开始交易。创业板市场的开启有利于构建我国形成多层次的资本市场,有利于中小企业和高成长行业的进一步发展,为其融资提供了新的道路,这一举动,引起了众多媒体的关注。创业板市场在各个方面都与主板和中小板有着明显的区别,对IPO合理定价就成为创业板市场是否能够安定有序的进行发展的一个重要表现,另外IPO定价和关系到广大投资者、承销商、发行人等相关利益者的利益,同时直接影响资本市场资源配置效率。因此IPO定价就特别重要。文章分为几个部分,首先在第一部分,在描述选题背景和写作背景的基础上,说明写作动因和研究方法以及基本研究思路;在第二部分主要对股票定价进行理论综述,并进行创业板IPO定价的适应性分析;在第三部分,本文通过介绍创业板市场状况以及IPO价格的合理情况来引出需要合理定价的必要性;第四部分,深入探讨影响IPO定价因素及其分析这些因素是如何影响IPO价格,成为下文选择因素分析的一个重要铺垫;第五部分,简述本文使用方法的理论,以及第四部分提到的因素的数据处理;在文章的最重要的部分,即第六部分,利用主成分分析将多项指标浓缩成几个主成分因子,并用逐步多元回归分析法对IPO上市后月均价做回归分析,建立IPO多因素定价模型。IPO发行定价是否符合二级市场的均衡价格是判断发行定价是否合理的一个重要的标准,因此本文利用的上市后月均价作为多因素定价模型的因变量。最后,即本文的第七部分,利用多因素定价模型文章对五支股票对来进行预测,最终说明模型的能够较好的估计股票的定价,可以作为股票定价的参考,并对创业板IPO定价进一步研究进行展望。多因素定价模型的核心思想是通过各种方法提取影响体现公司股票价格的内在因素和外在因素,并定量和定性的体现这些因素和股票价格的关系。本文利用的是主成分分析法和逐步多元分析法,研究发现,各项因素均对IPO价格有一定的影响,有反映公司财务因素,如每股收益的增长率水平、总利润的增长水平、总资产报酬率ROA、净资产收益率ROE、负债及股东权益总计和每股净资产BPS,这些影响的效果较为明显,有反应行业的发展状况的因素。对其有重要影响的还有股票发型时市场风险、基本盈利情况和公司成长情况等。另外,模型显示显示上市日市场景气度、发行日市场景气度、公司股本结构对创业板的IPO价格的影响不显著。总之,本文主要揭示了影响IPO定价的主要因素,并建立了相关的模型,具备了实践运用的条件,有较好的模拟效果,为后续研究提供了一定的条件,为定价提供了参考。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 引言
• 1.1 选题背景和写作背景
• 1.2 写作动因
• 1.3 研究方法和基本研究思路
• 1.3.1 研究方法
• 1.3.2 基本研究思路
• 1.4 难点、创新点和不足
• 1.4.1 文章的难点
• 1.4.2 创新点
• 1.5 研究意义
• 2 相关理论和文献综述
• 2.1 收益贴现模型
• 2.2 期权定价法
• 2.3 比较定价法
• 2.4 EVA 模型
• 2.5 以上模型的优缺点以及创业板IPO 定价适用性分析
• 3 创业板概况和各项差异性对IPO 定价的影响
• 3.1 创业板概况
• 3.2 创业板市场特点
• 3.2.1 创业板与主板的区别
• 3.2.2 创业板与中小板的区别
• 3.3 创业板市场资源和发展现状分析
• 3.4 创业板市场诞生大体路线
• 3.5 创业板市场IPO 抑价分析
• 4 创业板IPO 定价影响因素及其影响机理分析
• 4.1 定价因素的判别
• 4.2 外部因素的选取
• 4.3 内部因素的选取
• 5 多因素定价模型数据处理和理论分析
• 5.1 样本数据来源和变量数据选取
• 5.2 数据处理
• 5.2.1 定性变量的处理
• 5.3 内部因素数据问题
• 5.3.1 内部因素相关性检验
• 5.3.2 主成分分析法
• 5.4 主成分分析与因子计算
• 5.4.1 主成分分析与因子计算过程
• 5.4.2 主成分分析结果
• 6 IPO 多因素定价模型
• 6.1 理论假设
• 6.2 IPO 多因素定价模型的设立
• 6.3 建立模型方法介绍----逐步回归法
• 6.4 回归模型建立参数检验
• 6.4.1 变量选择分析
• 6.4.2 回归方程拟合优度分析和自相关检验
• 6.4.3 回归模型显著性检验
• 6.4.4 回归系数显著性检验
• 6.4.5 回归模型中的多重共线性判断
• 6.4.6 回归方程的残差分析
• 6.5 创业板IPO 定价模型的建立
• 6.6 多因素模型的经济意义分析
• 7 多因素定价模型的应用和展望
• 7.1 多因素定价模型的预测和实例应用
• 7.2 后续研究展望
• 参考文献
• 致谢