IPO定价模型建立

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2024年6月7日发(作者：)

第2012年第12期

（总第411期）

（2012）12-0037-02

[文章编号]

1009-6043

商业经济

SHANGYEJINGJI

No.12，2012

TotalNo.411

IPO定价模型建立

董亮

哈尔滨150028）（哈尔滨商业大学，黑龙江

[摘要]

通过以沪深两市13只银行股作为样本，基于国内及国外对IPO定价的相关分析，从影响股票IPO定价的

外在因素中进行初步选取相关因素作为解释变量，采用因子分析法构建IPO定价模型。进行变量合理性分析后不难内在、

发现：二级市场平均市盈率是衡量股价高低和企业盈利能力的一个重要指标；企业净利润增长率越高，IPO发行价应当越

高，两者之间是正相关的关系；从内部因素上看，影响银行类公司IPO定价的主要因素是成长能力和经营效益，市场因子以

及安全因子对银行类公司IPO定价并不十分显著；股票IPO价格对利率的敏感性逐渐下降，利率对银行股发行定价影响较

小等。

[关键词]

IPO定价模型；构建；样本；变量；合理性分析

[中图分类号]

F640

[文献标识码]

B

变量中找到最有效的解释变量，以此来避免影响最终的

这样既能以最少的信息回归结果，达到降低维度的效果。

丢失选出最有影响效果的几个因子；又能避免回归分析

中存在多重共线性问题。

首先，通过SPSS软件中未加权的最小二乘法进行因

子分析，得出主因子。从分析结果中提取特征值大于1且

从分析结果中可知，因子累计贡献率不小于70%的因子。

前4个主因子解释了总体方差的85.154%，说明这4个主

因子基本能够覆盖全部13个变量样本的信息，因此本文

选取前4个主因子作为4个新变量，用来表示原来的13

个变量信息。

4个主因子的特征值分别为λ1=4.035、λ2=3.53、

λ3=1.999、λ4=1.505。其因子载荷量分别为31.039、

27.156、15.380、11.579。

这四个主因子累积贡献率为85.154%，数据的信息损

失仅为14.846%，达到了降维的效果。对因子进行旋转，使

我们更直观、更清楚的了解四个主因子所代表的内容。

表1旋转因子载荷矩阵

FactorMatrixa

Factor

F1

总资产亿元

存款规模亿元

贷款规模亿元

资本充足率

不良贷款率

存贷比

每股收益元

净利润增长率

利息收入增长率

中间业务收入增长率

GDP增长率

利率

二级市场平均市盈率

-.817

-.779

-.781

.175

.047

.139

.476

.307

.767

.531

.110

.322

.782

F2

.324

.426

.450

.390

-.821

-.002

-.057

-.459

.194

.630

.794

.813

.323

F3

-.218

.297

.275

.532

.555

-.768

-.359

.106

.308

-.092

-.174

.204

.205

F4

-.111

.284

.269

-.370

-.093

-.305

.463

.648

.187

.111

.300

-.113

-.211

一、样本选取及变量的选择

截至2012年7月，沪深两市共有上海浦东发展银

行、深圳发展银行、兴业银行、中信银行、民生银行、招商

银行、华夏银行、中国工商银行、中国银行、中国建设银

行、交通银行、北京银行、中国农业银行、光大银行、南京

银行和宁波银行16家银行上市发行。但是由于深圳发展

银行是在股市建立初期发行，当时的证券市场仍然处于

初级阶段，成熟度较低，相对而言所采用的定价模式具有

浓厚的行政色彩，此外深圳发展银行与其他银行发行上

市的时间间隔过长，整个市场发展的状况和银行业的状

宁波银况也有极大不同；作为城市商业银行的南京银行、

行与其他国有银行和股份制银行相比在综合实力上有较

大的差距，因此，本文将这3只股票剔除，选取剩余的13

只银行股作为样本。

为使数据具有相对较强的可比性，本文所采集的样

本是上市银行在公开上市发行前的一个完整的会计年度

由于商业银行发行定价的影响因素非常多，的财务数据。

要全面、精确的衡量这些因素存在较大的困难。基于国内

及国外的对IPO定价的相关分析，从影响股票IPO定价

的内在、外在因素中进行初步选取：总资产、存款规模、贷

资本充足率、不良贷款率、存贷比、每股收益、净款规模、

利润增长率、利息收入增长率、中间业务收入增长率；从

影响股票IPO定价的外在因素中进行初步选取：GDP增

长率、利率、二级市场市盈率作为解释变量。

数据来自各银行年报、招股说明书、中国国家统计局

网站()、国泰君安大智慧软件。

二、模型的构建

我们将因子分析法用于对数据的处理，以便从这些

[收稿日期]

2012-11-08

黑龙江哈尔滨人，哈尔滨商业大学金融学专业硕士研究生。研究方向：货币金融理论与政策。

[作者简介]

董亮(1986-)，

-37-

商业经济第2012年第12期

经过矩阵旋转后，各因子的含义比较直观、清楚：因子

变量F1反映了银行的利息收入增长率、二级市场平均市盈

率等情况；因子变量F2反映了中间业务收入增长率、GDP

增长率、利率等情况；因子变量F3反映了资本充足率和不

良贷款率情况；因子变量F4反映了净利润增长率情况。

每个主因子所包含的变量不止一个，这些变量之间

有可能存在着内在联系。因此，必须排除同一主因子中存

在的不同变量间所体现的相关性问题。主因子F1中利息

收入增长率和二级市场平均市盈率的相关性很强，相关

系数达到0.806，因此必须将一个变量剔除。在这里我们

剔除利息收入增长率这一变量，主要是原因：第一、在多

重共线性分析中，利息收入增长率不仅与二级市场平均

市盈率存在较强的相关性，而且与其它影响因素也存在

较高的相关性；第二、利息收入增长率主要反映的是企业

的盈利能力，在主因子F4中净利润增长率已经能够很好

的体现盈利能力。由此我们称F1为市场因子。主因子F2

中利率与中间业务收入增长率和GDP增长率的相关性

都很强，相关系数分别为0.752和0.622，因此将利率剔

除；而GDP增长率在共线性分析中与不良贷款率相关系

数为0.797，故剔除，由于我国商业银行目前普遍在发展

中间业务，减少经济资本的占用，以最少的经济资本获得

更多的收益，故我们称F2为成长因子。主因子F3中资本

充足率和不良贷款率的相关性较低，故保留这两个因子

并称F3为安全因子。称F4为盈利因子。

经过上面的分析，我们可以确定在下面的估值模型

中，将会包括二级市场平均市盈率、中间业务收入增长

率、资本充足率、不良贷款率、净利润增长率。

三、模型的参数估计与检验

考虑以银行类公司IPO价格为因变量，二级市场平

均市盈率、中间业务收入增长率、资本充足率、不良贷款

率、净利润增长率为自变量，进行多因素回归分析：

通过SPSS软件采用逐步回归的方法，对4个主因子

进行逐步回归，得到回归结果如下：

表2模型汇总

ftheEstimate

Durbin

Watson

1.716a.513.4693.05210

2.830b.688.6262.561351.355

tors:(Constant),二级市场平均市盈率

tors:(Constant),二级市场平均市盈率,净利润

增长率

entVariable:发行价格元

表3回归参数

Coefficientsa

ModelUnstandardizedCoefficients

Standardized

Coefficients

tSig.

eta

1(Constant)-4.4843.573-1.255.235

二级市场平均市盈率.281.083.7163.404.006

2(Constant)-7.2983.225-2.263.047

二级市场平均市盈率.293.069.7474.217.002

净利润增长率8.4493.564.4202.370.039

entVariable:发行价格元

-38-

SHANGYEJINGJINo.12，2012

针对线性回归输出结果，对经济意义检验、复相关系

数R检验、多重共线性检验、回归方程显著性F检验及t

检验全体系数在5%的显著性水平下显著不为零。通过以

上检验得到多因素定价模型：P=0.293*二级市场平均市

盈率+8.449*净利润增长率-7.298

变量合理性分析

1.二级市场平均市盈率是衡量股价高低和企业盈利

能力的一个重要指标。由于市盈率把股价和企业盈利能

力结合起来，其水平高低更真实地反映了股票价格的高

低。合理的IPO定价要求多方面的完善，而二级市场平均

市盈率正是任何上市企业必须特殊关注的一个指标，市

盈率越高代表每股税后利润所带来的股票价格越高，因

此系数为0.293较为合理。

2.企业的净利润增长率越高，能够反映出企业具有

较强的盈利能力，能够为股东带来较大的回报，从而企业

就会具有一个更加广阔的发展前景，通过不断完善的先

进技术、更加优化的资源配置为企业营造一个更加适合

的投资环境，从而带动股价的上涨。所以净利润增长率越

高，IPO发行价应当越高，两者之间是正相关的关系，

8.449的系数较合理。

从内部因素上看，影响银行类公司IPO定价的主要

因素是成长能力和经营效益，市场因子以及安全因子对

银行类公司IPO定价并不十分显著。那些具有总资产及

存贷款等银行规模优势银行类公司在本文分析的结论

中，IPO定价这一环节并未得以体现，相反，在数据分析

结果中反而成负相关比例，我们可以理解为，越大的资产

负债规模越容易出现不良，从而抑制的因素越多；另外，

反映银行资产安全性的不良贷款率以及资本充足率这两

个相关指标在回归分析的结果中不显著，这让我们理解

为，对于一个企业来讲，更多的关注与企业的盈利能力，

对于可能造成损失的风险，或是其他的负面因素未得到

较多的重视，过度的追求回报，使得风险完全暴露。

从外部因素上看，只有二级市场平均市盈率对IPO

定价影响显著，且为正相关，反映了银行业务的利润已从

依靠存贷款利差收入的状态进行逐步的转变。从模型分

析中我们看到，GDP与利率在模型分析中对上银行类公

司IPO定价影响不显著，从现实角度来讲，与我们所预期

的结果存在一定的差异，我们可以换一个角度从以下两

个角度来考虑：首先，中国作为新兴的发展中国家，无论

是经济、政治、文化等各个方面，都对世界的格局产生了

巨大的影响，近几十年来中国在经济领域的突飞猛进有

目共睹，GDP增速持续高位运行，这在整个世界经济形势

下都是列于前列的，经济的发展离不开金融，金融的发展

脱离不了银行业，对于逐渐完善的银行体系，GDP增速的

变化对银行经营状况未能造成显著影响；其次，在当今的

经济发展形势下，越来越多的投资产品、金融服务、以及

金融衍生品促使资金的配置趋于多元化，因此股票IPO

价格对利率的敏感性逐渐下降，利率对银行股发行定价

影响较小。

[责任编辑：潘洪志]

本文标签： 因子银行变量增长率定价