“破发潮”背景下基于小波神经网络的创业板IPO定价研究

发布时间：2017-10-03 02:08

  本文关键词：“破发潮”背景下基于小波神经网络的创业板IPO定价研究

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【摘要】：为适应直接金融市场层次化发展需求,2009年10月,酝酿筹备长达十年的中国创业板终于在深圳证券交易所正式启动,成为中国多层次直接融资体系的重要组成部分。创业板的启动完善了我国资本市场体系,丰富了中小企业的直接融资渠道,为金融市场注入了新的活力。 我国的高新企业大部分正处于初创期或者成长期,初创期企业能够获得风险投资,而成长期企业完成了初期准备,进入发展期,风险投资撤出,企业资本链存在断裂危险,而这些企业的发展程度又不足以进入主板或者中小板进行直接融资,所以创业板的推出为中小创新型企业提供了一个低门槛融资渠道。创业板定位于高新技术企业,目的是促进高科技技术产业的发展,上市企业一般是创业型企业、新兴产业企业及高科技产业企业等,需具备盈利潜力、成长能力、自主创新能力。解决这部分企业的直接融资需求是我国调整产业结构、推进产业升级、优化社会资本配置和融资结构的重要举措。 企业通过资本市场实现直接融资的方式是IPO(Initial Public offerings),因此IPO市场也是资本市场中的发行市场。从经济发展的角度看,IPO的过程实际上也是金融资本配置的过程,投资者通过购买企业发行的股票把资金资源投入到实体经济中。企业通过IPO在资本市场获得的资本等于发行的股数与IPO价格的乘积,因此,确定一个合适的IPO价格对企业融资来说是至关重要的。如果IPO的定价是合理的,投资者是理性的,那么资本也将得到有效配置,对整个社会来说能够实现资金效率最大化；但是如果IPO价格偏离了企业价值,过高或过低都会导致资源的错配,社会中的企业要么存在资本闲置要么存在资本短缺,这都是资源配置效率低下的体现。再从资本市场的角度来看,IPO实际上是投资者通过购买股票而获得上市公司权益的过程,而权益价值是基于企业的价值,权益价值是通过股票的交易来实现。因此,在一定的发行规模基础上,如果公司价值被低估,IPO价格较低,那么投资者会认为有利可图,在一级市场上低价申购,在二级市场高价卖出赚取收益,在这过程中一级市场申购者赚取了巨额超额收益而发行人却因为低价发行而得到较少的融资；如果公司价值被高估,IPO价格较高,一级市场则会因申购量过少而破发,或者勉强发行成功但由于估值泡沫使公司股票在长期内会向价值回归而后市走弱,这样将会损害投资者的利益和积极性,也不利于公司形象的树立。 在国内外资本市场上普遍存在的现象是新股IPO当日收盘价高于发行价,并且常常表现出超额收益,成为IPO抑价。相比其他国家,我国虽是新兴资本市场,但也一直存在IPO抑价现象。在创业板启动之后,市场炒作氛围浓厚,高股价、高市盈率、高募集资金的创业板“三高”问题严重,在我国A股市场流传的“打新必赚”、“新股不败”的说法扩散到创业板市场。根据有关数据显示,首批上市的创业板28家企业,平均市盈利56.7倍,市盈率最高的宝德股份达到81.67倍1,IPO定价畸高。 根据尤金法玛的有效市场假说,股票价格应该包含和反映其所有内在价值,而长期以来普遍存在的IPO抑价现象却违背了该理论,资本市场缺乏有效性。 然而近几年,资本市场却出现了另一种非常态的缺乏效率现象,IPO抑价的对立——新股破发。据统计,2011年一年时间内,沪深两市有636只个股股价创下历史新低,有357只个股破发,“创历史新低的个数”和“破发个股数”双双超过2008年金融危机。创业板在进入2010年之后,受二级市场持续走低遇冷影响,IPO市场行情也急转直下,2010年1月28日星辉车模(300043)早盘收报43.31,跌2.89%,盘中10：14分跌破发行价43.98元/股,成为创业板首家上市首日破发公司。此后创业板市场频频出现新股破发,而截至12年年底整个创业板表现更是惨不忍睹。统计数据显示,355宗创业板IPO中,上市首日即出现破发的就达到了52家,创业板IPO市场上一时涌现出多只破发股票,形成“破发潮”。而截至2012年11月28日收盘,有268家创业板上市公司处于破发状态,占比高达75.5%。 中国股市近年来出现了大量的新股、次新股破发,尤其是创业板的破发现象已经达到了非常严重的状态,引起了国内外学者的关注。IPO定价是否合理直接影响到这只股票在股市上的表现,长久以来学者们对IP0的研究集中在IPO抑价上,对于我国这种大规模反常的破发现象的研究确为数甚少。因此,在当前我国经济环境中,资本市场尤其是创业板市场的“破发潮”现象促使我们去思考、去研究：我们的IPO定价方式是否合理；到底采用哪种IP0定价方式能够较好地解决创业板IPO定价问题。 关于IPO定价,国内外已经做了很多研究,发展了许多理论。纵观国内外对于IPO定价的研究,IPO定价的多因素间体现出非线性相关的特点,众多的外部因素和企业内部因素共同影响着新股的市场表现,而IPO定价中也不得不将这些因素考虑在内,从而形成IPO定价的复杂性。对IPO定价研究的文献中有许多IPO定价的估值方法,比较常用的方法有可比公司法(相对估值法)、自由现金流贴现法、经济附加值(EVA)估值法和实物期权估价法等。但是,笔者认为有的方法较为粗略但估算误差较大,有的方法较为准确但假设条件较多,适用性受到很大限制。根据我国实际情况,一方面创业板创立时间较短,整个市场还不成熟,市场所能提供的可供对比分析的样本有限,且某些数据波动较大；另一方面创业板企业特点鲜明,多为创业型成长期企业,各项指标可能难以符合模型假设。因此,采用传统方法对创业板新股IPO定价是受到较大的局限性。这样的研究局面促使学界转而寻找新的定价方法。 近年来,神经网络广泛地应用于经济预测、财务预警、股票预测、期货价格预测、期权定价等方面。同时,也有学者使用人工神经网络进行IPO定价研究,从研究结论来看,这种方法是可行的。但是,前人对IPO影响因素的认识不够全面,比如对特定市场特定类型企业的定价特点分析不足,但是可以看到的是利用神经网络模型进行IPO定价估值有较大的发展空间。因此,本文将在前人研究的基础上,继续发展神经网络在IPO定价方面的应用,相信使用神经网络进行创业板市场的新股定价分析,必然会发现一些新的结果和趋势,将为创业板市场的定价机制提供借鉴意义。 本文的主要内容如下： 一、阐述论文研究背景,研究内容和方法,以及论文创新点。 二、分析创业板定位和作为IPO的主体的创业板上市公司的特点,梳理相关文献,发掘IP0定价的影响因素。介绍三种传统定价方法,即可比公司法、自有现金流贴现法和经济附加值(EVA)估值法,并在此基础上分析三种传统方法运用于创业板IPO定价的局限性以及神经网络定价法的优势。 三、对小波神经网络模型操作原理的介绍和影响创业板IP0定价的企业内部、外部因素分析。本文引入了定价基本面和定价调整区间的两个概念,认为内部因素确定了定价的基本面,外部因素给予了定价调整的区间,内外结合,综合阐述了影响创业板上市企业IPO定价的影响因素。 四、选择模型样本、进行数据预处理以及小波神经网络的训练和检验。样本选择和数据处理充分尊重了研究实际和模型需要,同时,通过拟合效果、误差分析等方法验证了小波神经网络良好的训练效果。 五、对各种定价方法进行横向比较,通过对创业板个股IPO定价估值的准确度比较证明了小波神经网络模型在IPO定价中的优势。 六、总结全文,客观地陈述本文在研究过程中的发现和结论,并分析本文研究的不足,指出了进一步深化神经网络在IPO定价领域研究的方向。 笔者希望通过本文的分析,为相关领域研究贡献自己的一点力量。同时,也希望相关结论能够运用到在实践中,用以推进我国资本市场的更好发展。总之,本文主要是对“破发潮”下基于小波神经网络的创业板IPO定价进行尝试性探索分析,目的是能够将前人研究成果与本人理论知识学习心得和实地调研感悟有机结合。但是鉴于自身知识的浅薄和工作经验的欠缺,文中肯定存在许多的不足和片面之处,敬请专家学者们给予批评指正,本人将在以后的工作中继续学习、继续探索。 谢谢各位评审老师和答辩老师!
【关键词】：IPO 创业板 破发潮 定价模型 小波神经网络
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP183;F830.9
【目录】：

• 摘要4-8
• Abstract8-13
• 1. 绪论13-24
• 1.1 研究背景和意义13-16
• 1.2 文献综述16-22
• 1.2.1 IPO定价研究综述16-21
• 1.2.2 神经网络IPO定价综述21-22
• 1.3 研究内容和方法22-23
• 1.4 本文主要创新点23-24
• 2. 中国创业板IPO分析和IPO定价方法对比分析24-32
• 2.1 创业板市场定位和上市企业特点24-25
• 2.2 创业板与主板、中小板上市条件比较分析25-26
• 2.3 传统IPO定价方法分析26-31
• 2.3.1 可比公司法26-28
• 2.3.2 自由现金流贴现法28-29
• 2.3.3 经济附加值(EVA)估值法29-31
• 2.4 神经网络IPO定价分析31-32
• 3. 创业板IPO定价小波神经网络建模分析32-41
• 3.1 基于小波神经网络的创业板IPO定价操作原理32-35
• 3.1.1 小波神经网络的基本模型32-34
• 3.1.2 基于小波神经网络的IPO定价模型34-35
• 3.2 基于小波神经网络创业板IPO定价的影响因素35-41
• 3.2.1 内部因素36-38
• 3.2.2 外部因素38-40
• 3.2.3 期望输出变量40-41
• 4. 基于小波神经网络的创业板IPO定价模型的构建与程序实现41-52
• 4.1 模型样本选择41-42
• 4.2 模型参数处理42-47
• 4.2.1 非量化因素的量化编码转换42-46
• 4.2.2 量化因素的归一化转换46
• 4.2.3 期望输出值的归一化转换46-47
• 4.3 基于小波神经网络的创业板IPO定价模型的程序实现47-52
• 4.3.1 小波神经网络初始化47-48
• 4.3.2 小波神经网络训练48-49
• 4.3.3 小波神经网络检验49-52
• 5. IPO定价优化度对比分析52-60
• 5.1 可比公司法估算IPO价格52-53
• 5.2 自由现金流贴现法估算IPO价格53-55
• 5.3 经济附加值法(EVA法)计算IP0价格55-56
• 5.4 小波神经网络估算IPO价格56-57
• 5.5 四类定价方法的对比分析57-60
• 6. 总结和展望60-63
• 6.1 全文总结60-61
• 6.2 研究展望61-63
• 参考文献63-66
• 后记66-68
• 致谢68-69
• 在读期间科研成果目录69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

1 段小明;刘玉山;;中国A股IPO抑价问题及其影响因素分析[J];哈尔滨理工大学学报;2006年01期

2 李翔,阴永晟;发行管制变迁下的中国股市IPO首日回报率研究[J];经济科学;2004年03期

3 庄学敏;;我国中小板IPO抑价原因研究[J];经济与管理研究;2009年11期

4 王晋斌;新股申购预期超额报酬率的测度及其可能原因的解释[J];经济研究;1997年12期

5 陈工孟,高宁;中国股票一级市场发行抑价的程度与原因[J];金融研究;2000年08期

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7 苑德军;;新股破发并不代表股市成熟[J];中国市场;2011年30期

8 皮海洲;;反思创业板“三高”发行现象[J];武汉金融;2011年11期

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本文编号：962531