互联网ipo溢价分析汇总.doc

南开大学滨海学院

本科生毕业论文（设计）

中文题目：我国互联网企业IPO溢价问题实证研究
外文题目：Empirical research on IPO premium of China’s Internet companies

学 号：
姓 名：于静
年 级：2012级
专 业：财务管理
系 别：经济管理系
指导老师：王涤非
完成日期：2016年4月

南开大学滨海学院毕业论文（设计）诚信声明
本人郑重声明：所呈交的毕业论文（设计），题目《我国互联网企业IPO溢价问题实证研究》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。除此之外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。本人完全意识到本声明的法律结果。

毕业论文（设计）作者签名：于静
2016年 3月 20 日

我国互联网企业IPO溢价问题实证研究

摘 要

我们目前处于全社会互联网革命的大时代背景下，去年2015年3月份，李克强总理在会上指明了进行“互联网”行动计划，这个行动计划深受人民群众的追捧。从1999年的7月份第一只中国互联网概念股中华网登陆纳斯达克时所发售的股票已经认购十几倍，当年的发行价是20美元，开盘就飙升到了60美元，整天下来涨幅是200%。这种互联网企业IPO溢价的现象十分普遍，尤其在这样的“互联网热”情况下。本文就是针对互联网企业溢价现象进行分析，因为考虑到影响新股溢价的因素不只一个，所以本文运用多元线性回归模型对我国互联网企业的新股发行溢价情况进行实证研究，依据的是股票发行时的市盈率，然后对其进行分组研究，进而找出影响我国互联网企业新股发行溢价的相关因素，然后提出一些比较有价值的合理建议。

关键词：互联网企业；IPO溢价；多元线性回归模型行政定价

An empirical study on the IPO premium of Internet companies in China

摘 要
Abstract
我们目前处于全社会互联网革命的大时代背景下，去年2015年3月份，李克强总理在会上指明了进行“互联网”行动计划，这个行动计划深受人民群众的追捧。从1999年的7月份第一只中国互联网概念股中华网登陆纳斯达克时所发售的股票已经认购十几倍，当年的发行价是20美元，开盘就飙升到了60美元，整天下来涨幅是200%。这种互联网企业IPO溢价的现象十分普遍，尤其在这样的“互联网热”情况下。本文就是针对互联网企业溢价现象进行分析，因为考虑到影响新股溢价的因素不知一个，所以本文运用多元线性回归模型对我国互联网企业的新股发行溢价情况进行实证研究，依据的是股票发行时的市盈率，然后对其进行分组研究，进而找出影响我国互联网企业新股发行溢价的相关因素，然后提出一些比较有价值的合理建议。
We are currently in the background of the Internet revolution in the whole society, in March last year 2015, Premier Li Keying at the meeting pointed out the "Internet" action plan, this plan of action by the people chase after hold in both hands. From July 1999 the first Chinese Internet stocks in the Nada for the sale of shares subscribed ten times, year of issue price is $20, opening it soared to $60, day off or 200%? This phenomenon is very common Internet companies IPO premium, especially in the case of such an Internet hot. This article is for Internet companies premium phenomenon analysis, due to the impact of IPO premium factors do not know a, so this paper uses multiple linear regression model of China's Internet companies of new shares issued premium for empirical research, the basis is stock issuance price earnings ratio, and then on to study groups, and then find out the relevant factors affecting China's Internet companies premium to issue new shares, and then puts forward some valuable suggestions.
关键词：互联网企业；IPO溢价；多元线性回归模型；行政定价
Keywords: Internet companies; IPO premium; multiple linear regression model; administrative pricing

目 录

我国互联网企业IPO溢价问题实证研究

引言

本文是为了研究我国互联网企业IPO溢价问题，联合现中国及世界处于一个信息时代，及互联网企业作为现代的热议话题，互联网的作用和地位日趋上升，它所产生的利弊影响着人们的生活。就互联网企业来说，所属的领域挺广泛的，如搜索引擎类的Google,百度；综合门户类的雅虎，新浪等；即时通讯类的腾讯，飞信；电子商务类的阿里巴巴，亚马逊等。而今据了解，由于在国内的很多上市制度的影响和互联网企业本身的发展特征，导致了中国国内的大部分有影响力的互联网企业都远赴美国、香港上市，在内地上市的互联网企业大多是集中在创业板，然而这些互联网企业新股溢价问题普遍存在，所谓的新股溢价就是新股上市之后的收盘价比发行价多一个大幅的提升，这样新股的认购者可以得到超额的收益，但是这样的局面特别容易造成股票市场的不良效应。所以本文对国内互联网公司上市的股票作为研究对象，利用多元线性回归来研究新股溢价问题，根据同花顺提供的相关股票的数据对影响新股溢价的相关因素进行统计与分析，提出合理的建议。新股IPO溢价现象反映了股票市场资源配置的有效性和它需要的成本， 有关专家和小组人员对这种经济问题进行过分析与研究，发现我国的股票市场目前可能还处在发展期间，运用有点成熟的西方金融理论不合理，比如行为金融学理论，它只分析了发生的现象的一部分，这样它可能只分析一些相对片面的问题，没办法对我国互联网新股发行溢价本身的问题进行处理；然后太过传统的金融学理论没法分析这样的现象。综上这些想法，本文对我国互联网企业新股发行溢价的相关因素进行实证研究，从这些细节入手，提出一些合理的解决措施和一些政策上的建议。本文通过对互联网企业IPO溢价问题的实证分析与研究有利于分析现在互联网企业在股票市场的影响和其地位；有利于对解决新股溢价问题提供合理的建议和缓解措施；有利于摆正大家对新股购买的合理心态，不盲目追捧。

一·绪论

2014年对于互联网企业是一个特别的时间，从微博在纳斯达克上市，到天鸽互动成为港股“新贵”，从京东高调上市了并且引爆了中国电商概念股，再到阿里巴巴造就纽交所史上最大的IPO，后来连途牛也搭上了IPO末班车。2014年的互联网企业掀起了一股 IPO热潮。这股“上市热”，不但为中国乃至世界的互联网市场带来了很多“中国故事”，也标志了中国互联网企业经济活力的日渐活跃之势。借着这股热潮，新股溢价的问题随之被放到大家的面前亟待解决。
股票分析理论是用来分析股票价值和股价走势、以及分析影响股价走势的各方面因素来达到预测股价未来走势目的的理论。因为不同的人从不同方面入手去分析股票，所以形成了不同的股票分析理论派系。当然，无论采用什么样的分析理论，都没有人能够100%准确地预测股价的未来走势。基本面分析理论是综合考虑影响公司未来获取利润的各方面因素来测算公司的股票价值。基本面分析理论是受到学术界认可以及政府提倡的，和所有正统投资机构均采纳的理论，比如公募基金、证券公司、社保基金、保险公司等等。股票发行时的定价也会以采用这个理论作为基础。心理分析理论是以投资者行为规律为基础来判别股价未来的走势。投资者的心理因素对股价走势的影响一直受到大家的重视，就像凯恩斯每天会花半小时时间用来思考大众投资者下一步将会采取什么行动，从而在股票市场中获取超额收益。所以心理分析理论有助于帮助我们更加深入的理解股票市场。这两个理论是股票市场中普遍运用的理论知识，本文也在此基础上分析了影响互联网企业股票市场新股上市溢价的相关因素。

二·我国互联网企业发展现状及特征

（一）我国互联网企业发展趋势
虽然2016年预计世界经济还处于国际金融危机后的修复期，但是互联网企业整体发展状况被大家寄予了很大的希望，生活的方方面面都有互联网的身影，因为在这样经济加速下跌的情况，大家希望互联网可以改变目前低效率的生产关系。现在整个发展的大趋势就是进行结构化调整，尤其在这样一个“互联网+”的大时代背景下，任何行业都会被互联网侵袭，金融这块宝地也不例外。
2015年的时候政府发表的报告关于“互联网+”在A股互联网市场上激起了大波浪，就短时间内互联网股票贵的不得了，用俗语表达就是变得洛阳纸贵。大家都对此展开了美好的蓝图，因此也导致互联网股票的估值高峰一波接一波。其实从1994年万维网发明到普及这个阶段，中国一直在这股互联网浪潮中，好多留学归来的国人把外国的一些互联网和创造型的力量带到国内发扬光大，如：在1997年到1999年，中国的互联网时代才是萌芽和待放期，但是发生了六个大事记，首先就是中国的化工网成为全国的第一个介入行业网站服务的国有机构；然后是阿里巴巴的注册成立；国内第一家C2C网站“易趣网”诞生；国内第一家B2C诞生；招商银行第一个启动“一网通”，开启了网上的银行服务；然后中国建设银行推出了网上支付的业务；在2000年到2002年，中国的互联网开始做了一次大调整，国内大批的互联网企业倒闭了；阿里巴巴获得了境外投资2500美元；电子政务的时代来临了；在2003年到2005年，中国的互联网企业又一次回转，由于”非典”的不幸反而成就了B2C网站会员的数量迅速的增长；阿里巴巴投资并且成立了淘宝，开始向这C2C出发；阿里巴巴开始“支付宝”业务，向电子支付方面发展；《中华人民共和国电子签名法》从2005年开始实施；腾讯QQ的用户量超过了5亿人，成为全球第一；中国人民银行发出的《电子支付指引（第一号）》，开始规整电子支付的业务；优酷、爱奇艺、PPS、乐视开始竞争互联网影视行业；在2006年到2009年，中国的互联网开始快速发展，首先在关于互联网交易的法律法规的规范文件开始颁布，商务部发布了《关于网上交易的指导意见》；网盛科技作为第一家互联网公司登陆A股；京东得到巨大投资，然后开始了国内的家电3C网购时代；阿里巴巴在香港上市；当当网成了第一家盈利的网购公司；土豆和优酷网开始了“视频电子商务”；在2010年到2014年，“国家队”银联支付与当当网签订了合作协议，正式开始电子商务支付；百度宣布要以“X2C为核心的电子商务战略；还有阿里巴巴入股新浪微博；百度收购了PPS业务；互联网金融业新潮开始了，支付宝推出了余额宝，百度推出了在线理财，腾讯推出了微支付；阿里巴巴赴美上市，上市当天的市值达到2461美元，成为世界第二大互联公司等等。从以上这些发展历程我们知道互联网不断地渗入人们的生活，而且它已经被看做是一种必须的生产资料，它提供的这种快节奏和便利是现代公司运营的必需品。
未来随着我国国内注册制度的改革和其他政策的调整逐渐落实，H股和A股互联互通会逐渐加深，美国的中概股会回流中国资本市场，这是将来的一种发展趋势。
（二）我国互联网企业发展状况及特征
中国在去年的2015年里召开了首次世界互联网大会，这次大会体会了“四个第一次”，首先是第一次由中国举办的世界互联网大会，如此盛况可想而知了；然后第一次能够聚集世界网络界的领军人物，并且一起商量未来的发展格局；第一次全面展现了中国互联网发展的过程，并分享了当下的成果；还有第一次以千年镇来命名世界网络的峰会。随着中国社会的不断发展和进步，各行各业的发展都呈现不错的成果，互联网企业逐渐成为推动经济发展和社会进步的重要的支撑性力量。在这个“互联网+”的时代，互联网首先它影响着生活的方方面面，即使不包括泛互联网公司或者“互联网+”公司的营收，2014年互联网经济总的营收保持着50%以上的高增长，当然，互联网企业在股市中的影响也颇深。虽然由于国内很多的上市政策以及互联网企业自身发展的特征，导致了国内的大部分的有重量的互联网企业远赴美国或者香港上市，在内地上市的一些互联网企业多是集中在创业板上，如下图1-1 2014年国内互联网公司上市场所分布情况。但是未来随着制度的改革和完善，这样的局面会有个大反转，中国的资本市场会热闹起来。而互联网企业近来在市场上的状态特征，我想用相关互联网企业的上市之后的市值分布图1-2来解说一下。

图1-1 2014年国内互联网公司上市场所分布情况
数据来源：ITJUZI.COM
图1-2 互联网上市公司的市值分布图（单位：亿元人民币）
资料来源：同花顺数据库

三·分析我国互联网企业新股溢价的研究设计

新股在股票市场上发生溢价已经成为一种典型的特征，而随着互联网的普及，同时这几年“互联网+”活动的广泛推崇，互联网企业新股溢价的现象更甚。这样的现象带来的并不都是正面影响，很可能破坏金融市场的秩序和经济的健康发展，因为IPO溢价也是反映股票市场资源配置的有效性和它需要的成本。 所以相关的专家小组人员开始进行分析与研究，我国的股票市场目前可能还处在发展的前期，运用有点成熟的西方金融理论不合理，比如行为金融学理论，它只分析了发生的现象的一部分，这样它可能只分析一些相对片面的问题，没办法对我国互联网新股发行溢价本身的问题进行处理；然后太过传统的金融学理论没法分析这样的现象。本文对我国互联网企业新股发行溢价的相关因素采取实证研究，从这些细节入手，提出一些合理的解决措施和一些政策上的建议。
（一）模型选择
所有的趋势或者结果都是由内在的和外在的而产生的，本文是对我国互联网企业新股溢价问题进行的实证研究，因为与之相关的因素有中签率、首发募集资金、主承销商声誉等等，其中根据搜集来的相关重要资料，外在的行政定价对我国互联网企业新股溢价现象有着很重要的影响，因此本文也会对制度有关的因素和行政干预这两项进行分析研究。实证研究模型选择的是多元参数回归模型Y=b0+b1X1+b2X2+......boXy,其中I=1,2,3..N
选择这个模型是因为新股溢价这个问题除了与新股发行政策相关外，还受到其他系列因素的影响，而对我国互联网企业新股发行溢价问题进行分析的时候，我所选取的是125只互联网企业股票作为参考的研究对象。数据的来源是同花顺数据库。
（二）研究设计
本篇文章把破盘收盘价/发行价-1来衡量IPO溢价成都的指标，来当本文研究的被解释变量。因为一般情况下，新股发行上市破板后的市场供求关系会逐渐走向守衡，这个时候投资者会看清股票的市值就不会再盲目的跟风追求打新的利益的行为，所以此时的股票市场价格与IPO股票的市场均衡价值较为接近。总的来说Y=破扳收盘价/发行价-1 。解释变量分别为：X1定为首发数量，因为首发数量和新股溢价率两者呈负相关的关系；X2是首发前总股本，公司的规模在一定程度上可以通过首发前总股本来反映，首发前总股本与新股发行溢价率两者呈负相关的关系；X3首发募集资金，二级市场炒作难度随着首发募集资金的增多而增大，IPO溢价的可能性也随之降低，因此首发募集资金与IPO呈负相关关系；X4是发行市盈率，大家通常把市盈率作为衡量新股发行内在价值的重要标准，具有较低的发行市盈率的公司一般具有高的内在价值，具备良好的成长性与盈利性，因而投资价值加高，对投资者的投资欲望能产生刺激作用，从而促使新股发行溢价水平升高；X5是中签率，中签率是用来反映投资者对新股的发行需求量的指标，中签率和IPO溢价程度两者之间呈负相关的关系；X6是主承销商声誉，承销商拥有比发行人更有利的资本市场及发行定价方面消息，本文会用证券协会发布的券商经营业绩排名来表示承销商声誉，将主承销商声誉用虚拟变量来表示，排名前十的用1表示，表明在第十名以后的用0表示；X7是破扳当日换手率，我们可以通过破扳当日换手率来反映市场上的投机程度；X8是资产负债率，上市公司的资产负债率可以反映其负债水平及业绩水平，其与新股发行溢价率呈负相关关系；X9是资产，资产与前首发总股本一样可以代表公司的规模，因此资产与IPO溢价率呈反比；X10是破板日行业收益率，行业信息是大多数投资者进行投资决策的重要依据之一，破板日行业收益率与IPO溢价率呈正相关的关系；X11是流通股比例，若流通股比例过高，那么老股东对公司质量的担保作用会降低，IPO溢价率会降低，因此流通股比例与IPO溢价率呈负相关的关系。
（三）实证研究
下面对实证变量进行描述性统计。下表1就是通过描述变量最小值、最大值、平均值和标准差这些统计要素来反映影响IPO溢价因素的总体分布规律和极值特征。

表1 实证变量相关性检验结果

平均值
中位数
最大值
最小值
标准差
样本容量
首发数量
0.56
0.26
12.00
0.12
1.38
125
首发前总股本
2.99
0.80

0.39
10.27
125
首发募集资金
5.35
3.36
69.96
1.30
7.51
125
发行时市盈率
23.82
22.51
51.37
6.23
7.36
125
中签率
1.07
0.71
4.87
0.28
0.75
125
主承销商声誉
0.34
0.00
1.00
0.00
0.47
125
破板日换手率
5.25
0.32
84.37
0.05
13.55
125
被解释变量
1.75
1.44
11.11
0.14
1.54
125
数据来源：同花顺数据库

图2-1 实证变量相关性检验结果
数据来源：同花顺数据库
在此表中，被解释变量的均值为1.747，最大值和最小值分别为11.113与0.136，说明我国互联网企业新股发行中存在较为严重的溢价现象。发行时市盈率的均值为23.821，最大值和最小值分别为51.37和6.23，反映出我国发行时市盈率整体徘徊于政府行政定价要求的23倍市盈率左右，市场上的发行时市盈率有着超过23倍的趋势。换手率均值达到5.2492%，最大值为84.372%，反映出二级市场中的新股供求关系整体较为正常，但部分投资者存在情绪高昂的现象，需要抑制其投机行为。中签率均值为1.068%，最小值为0.28%，反映出我国股票一级市场对新股申购的需求量一般，部分的不均衡需求关系导致IPO溢价程度的大幅上升。行业破扳当日收益率均值为1.201%，行业因素对IPO溢价程度也会产生影响。
（四）相关性检验
下面用表3通过相关性检验来反映变量两两之间的相关程度，若变量之间的相关性超过0.6则对变量进行筛选剔除，以此来防止可能存在的多重共线性和伪回归的问题。
表2 实证变量相关性检验结果

被解释变量
首发数量
首发前总股本
首发募集资金
发行时市盈率
中签率
主承销商声誉
破板日换手率
资产负债率
资产
破板日行业超额收益率
流通股比例
被解释变量
1
0.031
-0.015
-0.081
-0.306
-0.451
0.085
-0.286
0.096
-0.01
-0.084
-0.099
首发数量
0.032
1
0.971
0.905
-0.184
0.358
0.064
0.044
0.204
0.982
-0.072
-0.365
首发前总股本
-0.014
0.971
1
0.842
-0.194
0.426
0.084
0.069
0.166
0.986
-0.068
-0.423
首发募集资金
-0.081
0.905
0.842
1
-0.136
0.352
0.103
0.041
0.165
0.862
-0.063
-0.379
发行时市盈率
-0.305
-0.184
-0.194
-0.136
1
0.308
-0.065
0.215
-0.102
-0.18
0.269
0.231
中签率
-0.451
0.358
0.426
0.352
0.308
1
0.101
0.426
-0.031
0.411
0.21
-0.1
主承销商声誉
0.085
0.064
0.084
0.103
-0.065
0.101
1
0.024
0.044
0.063
-0.072
-0.074
破板日换手率
-0.286
0.044
0.069
0.041
0.215
0.426
0.024
1
0.069
0.05
0.028
0.216
资产负债率
0.096
0.204
0.166
0.165
-0.102
-0.031
0.045
0.069
1
0.202
-0.072
-0.052
资产
-0.012
0.982
0.986
0.862
-0.183
0.411
0.063
0.05
0.202
1
-0.07
-0.362
破板日行业超额收益率
-0.084
-0.072
-0.068
-0.063
0.269
0.21
-0.071
0.028
-0.072
-0.07
1
0.021
流通股比例
-0.099
-0.365
-0.423
-0.379
0.231
-0.099
-0.074
0.216
-0.052
-0.36
0.021
1
数据来源：同花顺数据库

由上表可以得知：大部分实证变量具有较好的独立性，首发数量与首发前总股本、首发募集资金、资产间的相关性很高，系数分别为0.971、0.905、0.982。模型可能存在多重共线性的问题。因此，本文为了消除伪回归的影响会在下面的多元回归模型估计中删除相关性较高的变量首发数量、首发前总股本与资产，保留首发募集资金。
根据收集了相关的资料，从里面了解到互联网企业新股发行时市盈率是我国新股发行定价的重要依据，从2014年发行的股票都是以2013年扣除非经常性损益后略低的净利润除以发行后的股本来计算每股收益的，再乘以现行行政指导下的不超过23倍的市盈率，最后得出发行价。本文将把发行时的市盈率作为实证研究分组的衡量标准，依据发行时市盈率将数据分为三组，第一组有41个样本，市盈率皆小于21；第二组有45个样本，市盈率在21和23之间；第三组有39个样本，市盈率超过23。接下来就对这三组数据分别进行分组回归，在进行总体组回归，在各组之间的回归结果中寻找共性及差异，最后得出结论并提出相关的建议。本文进行的多元参数回归模型估计，运用逐步回归法对三个组及总体进行分别回归，得到组一、二、三以及总体组的最优回归模型。
市盈率<21:Y=4.927-0.095X4-0.819X5+0.382X6-0.015X8;
21≤市盈率＜23：Y=9.589-0.374X4-1.075X5+0.693X6-0.038X8
市盈率≥23:Y=1.578-0.478X5+0.196X6-0.001X7+1.444X10;
以及总体：Y=3.302-0.034X4-0.761X5+0.370X6-0011X7 。下面将对三组以及总体进行回归系数分析。
看下表，组一的回归系数分析结果说明除了主承销商，发行时市盈率、中签率、资产负债率和常数均通过了显著性检验。虽然主承销商声誉对新股发行溢价的解释能力有限，但是其显著性超过了剩余的其他变量，所以保留该变量，其与IPO溢价呈正相关关系。
表3

回归系数
标准差
T
Prob.
常数项
4.927
0.811
6.077
0.000
发行时市盈率
-0.095
0.041
-2.323
0.026
中签率
-0.819
0.166
-4.925
0.000
主承销商声誉
0.382
0.261
1.468
0.151
资产负债率
-0.015
0.006
-2.445
0.020

图3-1 分组1的图示
数据来源：同花顺数据库

下表组二的线性回归系数说明除了资产负债率外，发行时市盈率、中签率与主承销商声誉皆没有通过显著性检验。分组二与分组一的解释变量相同，但是对模型的影响的显著水平比分组一低，但由于其显著性超过了剩余的其他变量，所以这里也保留这些变量。

回归系数
标准差
T
Prob.
常数项
9.589
12.297
0.780
0.000
发行时市盈率
-0.374
0.551
0.680
0.501
中签率
-1.075
0.745
-1.443
0.157
主承销商声誉
0.693
0.659
1.052
0.299
资产负债率
0.038
0,017
-2.256
0.030

图2 分组2的图示
数据来源：同花顺数据库

从下表组三可以看出，中签率、破板日换手率与破板日行业超额收益率的P值小于0.05，均通过了显著性检验。主承销商声誉的显著性超过了剩余的其他变量，所以该变量保留。

回归系数
标准差
T
Probe
常数项
1.578
0.134
11.767
0.000
中签率
-0.478
0.081
-5.880
0.000
主承销商声誉
0.196
0.103
1.900
0.066
破板日换手率
-0.010
0.003
-3.235
0.003
破板日行业超额收益率
1.444
0.670
2.154
0.038

图3 分组3的图示
数据来源：同花顺数据库

从下表总体可以看出，发行是市盈率与中签率通过了显著性检验，而主承销商声誉与破板日换手率的P值大于0.05，没有通过显著性检验。主承销商声誉的显著性超过了剩余的其他变量，所以保留该变量。

回归系数
标准差
T
Prob.
常数项
3.302
0.432
7.653
0.000
发行时市盈率
-0.034
0.018
-1.947
0.054
中签率
-0.761
0.186
-4.100
0.000
主承销商声誉
0.370
0.258
1.432
0.155
破板日换手率
-0.011
0.010
-1.096
0.275

图4 分组4的图示
数据来源：同花顺数据库

从以上几组数据的实证检验，我们可以得出一些相关的结论，与新股溢价有关的因素对互联网企业IPO溢价问题的影响较为严重的有市盈率，中签率和主承销商声誉。

四·实证结果分析

本文以新股发行改革后的2014年中国互联网企业股票在股票市场上的新股溢价问题为研究目的，对我国互联网企业新股发行溢价的影响因素进行实证研究，从组一的回归系数分析结果可以得出除了主承销商，发行时市盈率、中签率、资产负债率和常数均通过了显著性检验。从表组二的线性回归系数可以得出除了资产负债率外，发行时市盈率、中签率与主承销商声誉皆没有通过显著性检验。从表组三可以得出，中签率、破板日换手率与破板日行业超额收益率的P值小于0.05，均通过了显著性检验。从表总体可以得出，发行时市盈率与中签率通过了显著性检验，而主承销商声誉与破板日换手率的P值大于0.05，没有通过显著性检验。把这几个小组的结果整合一下主要得到了以下的结论：
（一）市盈率对我国互联网企业IPO溢价的影响
发行时互联网企业的市盈率在第一、第二分组以及在总体中对我国IPO溢价均产生了显著影响，市盈率是常用来评估股票价格水平是否合理的指标之一，计算的公式可以是股票价格除以年度每股盈余得到或者用公司的市值除以年度股东应该占的利益。所以一般情况下，一只股票市盈率越低，市价相对于股票的盈利能力就会越低，表明投资回收期越短，投资风险也随之降低，股票的投资价值就会越大，反之则结论相反。根据公式和计算的结果分析其影响规律可以发现发行时市盈率越低对我国互联网企业IPO溢价的影响程度就越深，而当市盈率大于23时其对我国互联网企业IPO溢价产生了不可忽视的影响力。中国的股市靠资金在推动，再好的股票如果没有资金的推动是涨不起来的，股民们不仅重视股价的趋势，也同样重视市盈率的趋势，而控制市盈率范围是我国政府部门进行行政定价的重要措施。我国为解决IPO溢价的普遍现象实际不应该限制市盈率，政府应该放弃行政定价转而走向市场化定价，这也是转述了好多相关专家们的想法和意见，他们为中国政府实施行政定价所产生的不利影响堪忧。
（二）中签率对我国互联网企业IPO溢价的影响
中签率可以很形象的被比作中彩票，因为申购新股的人和钱都很多，但是发行的额度是有限的，也不可能每个人都有一股，所以才进行摇号。中签率的计算方法就是用股票的发行股数除以有效申购股数，再乘以百分比，中签率越低的话，中签的可能性越小。而中签率在各个分组模型中均显著。中签率可以用来反映对互联网企业新股的需求量，如果中签率低的话说明对互联网企业新股的需求量较大，互联网企业新股发行溢价程度会随之变得较高。据了解，优先申购流通市值最大的股票，中签的机会会更大，大家一般会盯着好的公司申购，这样的话一些基本面相对差的股票会被冷落，这个时候中小资金会主动申购这类行业较不受欢迎的品种，中签率会更高。我国投资者普遍对互联网企业新股抱有极高的投资热情，这一现象表明我国的一级市场和二级市场之间难以平衡，以及A股和H股之间也难以达到这样的平衡，互联网企业新股的定价往往存在争议，从而引发大量投资者为获利而盲目的过分估值，然后促成了过高的需求量，而这样巨大的需求量促使形成过高的IPO溢价率。
（三）主承销商声誉对我国互联网企业IPO溢价的影响
在新股IPO 的过程中，承销商扮演的角色就是解决新股发行企业与投资者之间信息不对称问题最重要的中介机构。这样的话，作为信息生产者的承销商也会面临着一个可信性的问题，而对承销商可信度最重要的衡量指标就是承销商的声誉。一般高质量的IPO企业通常会雇佣高声誉的承销商，高声誉的承销商也愿意承销高质量的IPO企业。但是实际生活中在我国的股票市场中这个理论是不适用的，在我国A股市场主承销声誉好的企业承销的企业新股不一定是高质量的，往往是高溢价的，这样就深化了新股溢价问题。在本文X6在前三分组中主承销商声誉对被解释变量都产生了一定的影响力，且主承销商声誉与互联网企业新股发行溢价呈正相关关系，即主承销商声誉越好，互联网企业新股发行溢价越严重。这一发现不得不让我们质疑我国承销商的定价能力，以及他们的可信度造成的信息不对成问题，因此我国承销商应该反思在提高声誉排名的同时要提升定价这一项专业能力。

五·综述

结合本文实证研究的结果，了解到市盈率和中签率，以及承销商声誉分别对我国互联网企业IPO溢价问题产生的不同的影响，通过上面的论证和分析以及再考虑到我国股票市场实际的前提下，根据前面提到的实证结果和结论提出三点政策建议。
第一，市场化定价，要避免政府的行政化定价。我国股票市场自从诞生起就存在着政府过度干预的问题，政府人为地将新股IPO定价压低，扭曲了定价。针对以上的那些问题，就是建议我国政府要尽量避免对股票市场的行政干预，让市场来对股票定价，让真正有潜力的公司能够在资本市场得到有效地资源配置，充分发挥市场选择机制，从根源处缓解我国IPO高溢价的问题。
第二，积极推进核准制向注册制改革。我国要解决IPO溢价问题必须要从制度上解决，及大力推进核准制向注册制改革，很多专家认为我国可以借鉴香港及美国的做法，即不明确设定证券发行条件，任何企业只要满足信息披露的要求就可以公开发行证券。在注册制度中，监管者不在处于绝对地位，上市公司充分披露信息，由市场对股票进行选择并定价。
第三，要提高承销商定价能力，一方面我国努力营造一个良好的承销商声誉机制，引导承销商之间进行良性的竞争以此来提高自己的声誉；另一方面我国承销商的定价能力急需提高。我国券商要加大人才引进力度，提高专业技能，在实践中走向成熟。
在去年的全国两会上，全国人大代表、腾讯CEO马化腾曾提出四项议案，其中“用移动互联网治理雾霾”引起热议。今年全国两会“小马哥”再次发声，他即将提交的五个建议，包括分享经济、互联网医疗、数字内容产业、互联网生态安全和“互联网”落地措施等五大民生“痛点”，其中“互联网+”行动计划落地的建议较具总括性。这一项计划从2015年一直被广泛推崇。随着互联网与人们日常生活的深入融合，越来越多的民生活话题成为互联网行业的热点。马化腾在关于进一步推进“互联网”行动计划落地的建议中称，目前互联网作为信息能源的基础设施地位明显，像水电一样融入人民生活，融入各行各业，并催生出如互联网金融、在线租车等新兴行业。随着两会之后，我相信随着“互联网+”这一计划落地实施中，各方面的制度政策急于被补充完善，在互联网企业新股上市之后的定价争议也会随之降低，希望以上的三个建议能有效的作为参考。

参考文献：

[1] 陈志军.证券投资学.上东人民出版社.2014.135-326
[2]（美）本杰明·格雷厄姆.（美）戴维·多德. 证券分析. 中国人民大学出版社. 2009-12-1.
[3] （美） 小查尔斯D. 柯克帕特里克. 经典技术分析. 机械工业出版社 . 2012.7
[4] 于坤.我国IPO溢价影响因素研究.商业经济与管理.2015:41
[5] 王世豪.2015年国内外金融形势展望.科学发展.2015:37
[6] 张诗琪.IPO重启背景下我国新股发行体制改革效果的实证研究.四川：西南财经大学，2014:8-12
[7] 刘恒怡，魏小琴.我国创业板I