投资泡沫下ipo溢价非理性因素研究——基于我国创业板市场

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2、ｙ．．古．＇－：ＫＵＫ：￣由一？＇户：：＇／．ｗ．一指导教师姓名：王春丽六心互＞苗；？＇—级学科名祿：统计学拿二级学科名称：金敲市场统计论文答辩时间：２０１６年ｎ月摘要２０１５年６月，中国股票市场经过１年持续繁荣，创下历史新的高度，其中上证指数达到５１７８．１９的新高点，创业板指数更是达到了４０３７．９６的历史最高点，在不到１年的时间里，市场指数增长了数倍。伴随着市场爆涨，许多ＩＰＯ也呈现出高溢价现象，上３０。比如暴风科技，比如暴风

3、科技市仅仅两个月市值就翻了多倍。文章在传统溢价理论的基础上结合近期创业板市场出现的高投资泡沫现ＩＰＯ象提出问题，我国创业板市场是否存在高的投机泡沫；创业板高溢价究竟与哪些因素有关，ＩＰＯ溢价的影响。；对于不同的泡沫水平因素是否存在差异的，在此基础上，文章通过使用经济学结合创业板、计量经济学、金融学等方法ＩＰＯ数据，对创业板市场泡沫与高溢价现象之间的关系进行了深入的研究。本文的研究思路主要分为Ｈ个层次。一第层次首先着眼于创业板市场的泡沫的检验。先从市盈率和Ｑ宾比率角度入手对创业板市场

4、的泡沫进行分析，根据分析的结果，提出假设：创业板市场存在严重的投机泡沫并且在２０１４至２０１５年泡沫化程度最高。接着应用ｈｍｐｓ等人提出的指数平滑转移模型（ＧＳＡＤＦ）对创业板泡沫的存在性进行实ｐ证检验检验９—２０１４年我。并根据检验的结果得出结论：在２００国创业板市场泡沫程度较低，在２０１４年６月到２０１５年６月创业板市场泡沫程度较高。第二层次是关于ＩＰＯ溢价因素的研究。通过结合经典溢价理论选择投资者情绪、正反馈效应、抑制信念、市场泡沫程度四个层面共计８个特征变量作为初始收益的解释变

5、量ＩＰＯ初始收益的相关关系提出假设。接。并对特征变量与着使用逐步回归的方法对影响ＩＰＯ高溢价的因素进行实证分析，筛选出检验结果显著的特征变量。得出结论：投资者情绪、正反馈效应、抑制信念、市场泡沫程度４个因素均与ＩＰＯ溢价程度成正相关关系，充分说明了投资者的非理性行是造成一ＩＰＯ初始收益的个重要原因。第Ｈ层次是讨论在不同时期（主要考虑市场泡沫程度不同），ＩＰＯ溢价的主要影响因素的差异。通过使用第二层次得出的特征变量构建大数据算法模型一一ＩＰ随机森林模型，对不同时期（第层次得出）的各因素变

6、量对Ｏ溢价的作ＩＰＯ用效果进行排名：，，，根据排名结果得出结论不同时期市场泡袜水平不同１初始收益的主要影响因素存在很大的差异，在２００９年到２０１２年创业板泡沫水，此时市场相对较为理性平相对较小，影响ＩＰＯ初始收益的非理性因素主要来自于乐观投资者的投资情绪及前期市场的正反馈影响。而在２０１４年到２０１５Ｉ年创业板泡沫水平相对较高时期，影响ＰＯ初始收益的非理性因素主要是反映巧０泡沫程度的短期市场涨幅及投资者对股票未来价格看涨或者看跌不同预期的差异程度。论文结构主要有六个部分组成，

7、具体安排如下：－，主要介绍本文的选题背景第章为绪论、研究意义、思路结构、文献回顾及可能的创新之处。第二章为整个文章的理论基础，主要对股市泡沫理论及ＩＰＯ非理性溢价．理论做了详细的归纳，对本文涉及的相关概念进行界定和说明。第Ｈ章为研究假设，分别对创业板的泡沫的存在性、溢价率与初始收益之间的相关性及不同时期对非理性因素的差异性提出假设，为后面的模型建立和是实证分析研究提供方向。第四章为模型构建，逐，文章分别构建ＧＳＡＤＦ模型步回归模型Ｗ及随机森林模型对应上文的Ｈ个假设，为下文的实证

8、分析提供方法支撑。第五章为实证分析，是文章的重点内容。利用第四章构建的方法模型，针对第兰章提出的假设，通过结合创业板数据进行实证分析，并得出结论。第六章为结论与建议，针对上文实证分析中得出的结果提出相关政策建议。虽然关于创业板市场ＩＰＯ抑价的相关问题已经有很多讨论了，但是本文可能的创新之处有Ｗ下Ｈ点。一一第，，传统泡沫检验方法由于是次性检验过程