2007 全球化暨國際企業研討會論文集

I

初次公開發行股票折價幅度

與閉鎖期長短之關聯性

趙慶祥∗

靜宜大學 財務金融學系

黃志仁∗∗

靜宜大學 財務金融學系

摘要

公司於首次上市（櫃）時，內部人大部分持股會受到「閉鎖期」的限制。

過去極少數研究皆僅單方面思考閉鎖期對IPO折價之影響，忽略了實務上「同時決定」的現象。本研究以三階段最小平方法（3SLS）估計聯立方程式模型參數，且以Mill’s反比例來修正選擇性自我偏誤，來探討IPO折價幅度與閉鎖期時間長短兩者的「相互影響」關係。並進一步藉由Tobit迴歸模型探討閉鎖期時間長短與投資者情緒的關係。實證結果顯示：第一、IPO折價幅度與閉鎖期時間長短，二者間存有顯著負向的內生關係(替代關連性)；平均而言，有閉鎖期的IPO公司其股票折價幅度顯著低於無閉鎖的IPO公司。此外，複迴歸模型的驗證結果與聯立方程式模型有明顯差異，顯示模型的選擇對於研究結論具有關鍵影響。第二、

閉鎖期時間長短與之後的投資者情緒無明顯的正相關。

關鍵詞：折價幅度、閉鎖期、聯立方程式模型、Tobit 迴歸模型、投資者情緒

∗靜宜大學 財務金融學系 研究生，通訊地址：43301 台中縣沙鹿鎮中棲路 200 號，電話號碼：

0926-622-275，傳真：(04) 26311222，電子郵件：kevin198112@yahoo.com.tw。 ∗∗靜宜大學 財務金融學系 副教授，通訊地址：43301 台中縣沙鹿鎮中棲路 200 號，電話號碼：

(04)26328001 轉 13611，傳真：(04) 26311222，電子郵件：cjh@pu.edu.tw。

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壹、緒論

IPO折價現象的發現最早可溯及1970年代，一直是過去數十年相當重要的研究課題，國內外諸多研究也均證實此異常現象的存在。就發行公司而言，折價

幅度屬於間接發行成本 (Ritter, 1987)，較高的承銷價格等同於降低公司資金成本。就承銷商而言，若承銷價太高會使承銷商擔負未能順利出售股票的風險；

若承銷價太低，則發行公司必須承擔較高的資金成本，因此IPO折價幅度成為承銷商和發行公司之間的重要課題。

文獻上探討 IPO折價之成因，有著名的「逆選擇模式(Adverse-Selection Model)」，由於資訊不對稱之情況存在，折價可補償資訊弱勢者所承擔的風險。Rock (1986)提出「訊息不對稱假說」，由於投資人之間資訊不對稱，使不知情投資人多半取得價值較低之股票，產生經濟學上著名之「贏家的詛咒 (Winner’s Curse)」現象。由於不知情投資人所申購的往往是不值得投資的股票，為了彌補其所承擔的風險，發行公司透過降低承銷價格，以吸引不知情投資人加入申

購行列。Welch (1989)、Allen and Faulhaber (1989)、Grinblatt and Hwang (1989) 以及Chemmanur (1993)則認為承銷價低估是一種訊息傳遞，IPO折價是高價值公司用來傳遞其公司特性給投資人的訊號。亦即，只有價值高的公司才敢以如

此花費成本的方式來傳遞其公司的特性，高價值公司可以透過往後發行SEO (subsequent equity offerings)時彌補其在初次發行時的訊息傳遞成本。

IPO折價發行之成因亦可從行為財務學的角度來探討。Ritter (1998)從人們心理和行為的特徵歸納了三個可能的原因:

1. 「流行」效果：當投資人看到其他投資人都積極參與某種投資時，即使他並不完全瞭解這個投資工具，他也會認為這必定是個有利可圖的投資而積極

參與。承銷商便抓準了投資人這種心理，蓄意訂定偏低的承銷價，希望藉此吸

引投資人的注意而形成一股投資風尚。

2. 「市場回饋」假說：承銷商在訂定承銷價時，會諮詢投資人對這家公司的評價，承銷商為了獎勵這些投資人，會訂定比這些投資人所預估的還要低的

承銷價，而投資人也會因為承銷價出乎預期的低而更樂意參與。

3. 「贏家的詛咒」假說：要避免「贏家的詛咒」發生，最好的方式就是讓所有的買方都認知到「贏家的詛咒」可能帶來價格高估的風險。承銷商為了避

免買方受到「贏家的詛咒」以維持既有商譽，會傾向訂定較低的承銷價，減少

買方高估預期報酬率的風險，進而使其更樂意參與。

閉鎖期是一個自我規範手段，用以減輕在IPO時所發生的資訊不對稱，但會限制股票流動性。Leland and Pyle (1977)認為閉鎖期為一種可以減輕道德危害

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的承諾手段。當發行公司伴隨高度資訊不對稱時，承銷商將會對發行公司限制

一個較長期間的閉鎖期。Courteau（1995）進一步擴充Leland and Pyle（1977）的模型，指出公司內部人可利用閉鎖期來傳遞公司未來遠景訊號。Zheng, Ogden and Jen (2005)認為閉鎖期會限制了股票的流動性，故必須提高IPO股票的折價幅度來吸引投資人購買以增加其流動性。

綜合以上所述，本文主要之研究目的與貢獻如下：IPO折價幅度與閉鎖期間長短（或是否有閉鎖期）兩種變數，在訊息傳遞(流動性)功能上具有相同(相反)

的預期方向。亦即，兩種決策在降低資訊不對稱(增加股票流動性)方面可以產生相同(相反)的效果。因此，本研究預期IPO折價幅度與閉鎖期兩者具有替代性(互補性)。實務上，承銷價格與閉鎖期天數（或是否有閉鎖期）乃是於規劃IPO相關作業時，由發行公司與承銷商根據資金需求、資金成本、市場狀況及投資

人認購意願…等因素「同時決定」的。不論是IPO折價幅度或是閉鎖期長短的訂定，都有效果與成本上的限制，假設兩種工具都具有報酬遞減與成本遞增的現

象，理性的管理當局及承銷商會在兩種工具的使用中取得一個最佳的整合性策

略。這種關係意味著管理當局及承銷商會考量各種操作工具所對應的成本及效

用，來決定應選用何種方式或操作程度以達到公司所要求的訊息傳遞(增加股票

流動性)效果。本研究首度結合IPO折價與閉鎖期兩個重要議題，研究目的為：將 IPO折價幅度及閉鎖期視為內生變數，利用SEM（Simultaneous Equations Model）模型，探討IPO折價幅度與閉鎖期時間長短兩者間之聯立關係。

貳、文獻探討

一 、 IPO折價發行理論

Baron (1982)認為由於發行公司與承銷商之間存在資訊不對稱現象，因此承銷商會比公司擁有更多之證券市場消息，所以發行公司利用承銷商之資訊並

以承銷商之聲譽資產作為發行公司股票價值之保證，而發行公司會以股票折價

來補貼承銷商。而學者Titman and Tureman (1986)觀察得到承銷商之聲譽在新股上市發行時，的確有明顯之效用。因此，如果資本市場需求不確定性因素增

加，愈有利於承銷商，而此種結果，使折價之程度愈高。而Muscarella and Vetsuypens (1989)認為折價是一種普遍的現象，異常報酬是由於新上市股票的相對高風險所造成。

Barry and Brown (1985)提出三個訊息的代理變數，分別為上市時期、公司成立時間長短及各個分析師意見。認為如果公司成立時間越久，其資訊流通越

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廣，折價幅度應愈低。影響股票能獲取不同報酬的因素會受資訊取得的多寡而

有不同。作者假設擁有較少訊息的股票會承擔較高的系統風險。在Ritter (1991) 的實證中也已驗證公司成立時間的長短與股票報酬呈負相關。

二 、 新上市股票閉鎖期的研究

Brau, Lambson and McQueen (2001)認為內部人承諾持有股票達一定期間來傳達公司價值的訊息，可以解決公司在發行新股時因資訊不對稱所產生的逆

選擇問題，資訊不對稱的程度越大，閉鎖期間應越長，若公司有較長的閉鎖期，

在內部人利用資訊優勢實現獲利前，資訊不對稱有較高機率被消弭。Ibbotson and Ritter (1995)認為閉鎖期可以增加公司價值，因為任何被公司封鎖的負面消息可能在閉鎖期結束前外漏，降低內部人封鎖負面消息的利益。Brav and Gompers (2003)指出邊際現金流量與B/M比率相同都同時隱含有成長機會的特性，故較高的邊際現金流量隱含著公司有較高的成長機會及較高的風險，故需

要較長的閉鎖期。

Zheng, Ogden, and Jen (2005)認為閉鎖期會限制了股票的流動性，故必須提高股票的折價幅度來吸引投資人購買以增加其流動性，實證結果也指出有閉鎖

期之IPO公司其初次公開發行股票折價幅度高於無閉鎖期之IPO公司。

三、投資者情緒相關文獻

Ritter (1998)研究1990-1996年間2866件的IPOs，發現上市第一天的平均報酬率（美國沒有漲跌停限制）達到14%，這說明了上市前的承銷價確實有低估的現象，但承銷商為什麼要訂定這麼低的承銷價，而原始股東又為什麼願意去

承擔這價格低估的風險呢？Ritter (1998)從人們心理和行為上的特徵歸納了三個可能的原因：分別為「流行」效果、「市場回饋」假說及「贏家的詛咒」假

說。

Fisher and Sataman (2000) 發現小型投資者的情緒並未受小型股的報酬所影響，反而是，小型投資者的情緒受到大型股報酬的影響較大，且大型投資者

的情緒受到小型股報酬的影響較大，受到大型股報酬的影響較小。

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參、研究方法與實證模型

一 、 研究假說

如前所述，IPO折價幅度與閉鎖期間長短（或是否有閉鎖期）兩種變數，在降低資訊不對稱(增加流動性)方面可以產生相同(相反)的效果。因此，本研究

預期IPO折價幅度與閉鎖期兩者間具有替代性(互補性)。

假說 1: 有閉鎖期的公司，其IPO折價幅度和閉鎖期時間長短之間是否具關聯性(替代或互補)

假說 2-1: 若支持訊息傳遞(流動性)假說，在有閉鎖期的公司中，其IPO折價幅度小(大)於無閉鎖期的公司

假說 2-2: 若支持訊息傳遞(流動性)假說，高折價幅度的群體中，有使用閉鎖期的 IPO 比例少(多)於低折價幅度的群體

假說 3: 若支持訊息傳遞(流動性)假說，在有閉鎖期的公司中，其閉鎖期時間長短與之後投資者情緒為正(負)相關

二、研究模型與變數

2.1 聯立方程式模型

由於IPO折價與閉鎖期之訂定兩者可能具有內生關係，採單一迴歸模型進行分析會產生偏誤及不一致的問題。本研究採聯立方程式模型（SEM），以三階段最小平方法（Three-Stage Least Squares,3SLS）估計參數值，探討IPO折價幅度及閉鎖期兩者之內生關聯性。

2.1.1 依（內生）變數

(1) IPO折價幅度（Underpricing, UP）：國外文獻多以上市(櫃)股票的首日報酬率為折價幅度，計算方式如下：

UP =OP

OPMP − *100% (1)

其中，MP =上市後第一個交易日的收盤價，OP =為承銷價。

(2) 閉鎖期時間長短 (Lockup, LU)：定義為公司與承銷商之間所訂定的閉鎖期天數，取對數值。

(3) 閉鎖期的使用與否 (USER)：若有閉鎖期，此虛擬變數為1，反之為0。

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2.1.2 控制（獨立）變數

(1) IPO折價幅度及閉鎖期時間長短之共同控制變數

(a) 發行規模（Size of Issue, SI）：Baron and Holmstrom (1980)發現IPO發行規模愈大時，承銷商所承受的壓力也越大，為了降低其風險，承銷商傾向壓低承

銷價，因此預期會有較大的IPO折價幅度。公司發行規模越大，投資人對於「股權分散產生代理問題」和「公司利用營運高峰發行股票」等疑慮越高，因此需

要較長的閉鎖期來進行訊息傳遞。SI定義為承銷價格乘上總發行股數（取對數值），預期與IPO折價幅度及閉鎖期時間長短呈正相關。

(b) 承銷商聲譽1（Underwriter Reputation, URE）：Titman and Trueman (1986)、Beatty and Ritter (1986)、How (2000)認為有聲譽的承銷商會承銷風險較低的公司，承銷商聲譽可以傳遞公司真實價值。Carter and Manaster (1990)提出聲譽良好的承銷商會減輕投資人欲獲得內部資訊之誘因，使投資人之間的資訊不對

稱情形降低，因而降低IPO折價程度。故預期承銷商聲譽與閉鎖期長短呈負相關。URE以虛擬變數表示，若承銷商聲譽佳者為1，反之為0。

(c) 產業類別（Industry, IND）：Ritter (1984)和Young and Zaima (1988)發現某些科技產業在特定的期間內有較高的超額報酬。研究也顯示，科技業因所處的

環境變動快，營運風險較其他產業高，因而導致較大的IPO折價幅度。若IPO觀察公司屬科技產業（定義如表1），則IND虛擬變數為1，非科技產業為0，預期係數為正值。

表 1 科技產業 科技產業 標準產業代碼 (SIC-codes)

電腦硬體 3571, 3572, 3575, 3577,3578 通訊設備 3661, 3663, 3669 電子 3674 航空設備 3812 測量與控制設備 3823, 3825, 3826, 3827, 3829 醫療儀器 3841, 3845 電話設備 4812, 4813 通訊服務 4899 軟體 7371, 7372, 7373, 7374, 7375, 7378, 7379

(d) 公司年齡（AGE）：公司歷史愈久，營運風險愈低，且流通在外的資訊也愈多，可降低投資人的不確定性。Ritter (1991)與How（2000）指出，發行公司的風險程度與公司成立年齡具有反向關係。公司年齡定義為log［1+(IPO定價日時點-公司成立時點)］。

1承銷商聲譽排名的定義根據 Carter and Manaster (1990)的模型計算得出，其所衡量出來的值介於 0≤ rank≤ 9，將 rank≥ 8 的承銷商視為聲譽佳者；0≤ rank≤ 7 的承銷商視為商譽差者。

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(e) 簽證會計師聲譽2（Auditor Reputation, ARE）：Beatty （1989）及Willenborg（1999）指出體質好的公司會選擇聲譽卓越的會計師來傳達其真實價值，進而提高承銷價格；體質差的公司害怕洩露其真實價值，通常傾向不選擇高品質的

會計師。Titman and Trueman (1986)認為高品質會計師會善盡其監督責任，揭露較正確的資訊。因此若發行公司選擇高品質之會計師，有助於減輕投資人和

發行公司之間的資訊不對稱，進而降低IPO折價的程度。若IPO觀察值的財務報表簽證是委由這些優良的會計師事務所簽證，ARE虛擬變數為1，反之為0。

(f) 承銷價為整數（Integer, INTEG）：Bradley, Cooney, Jordan and Singh (2004)發現IPO承銷價若為整數，則平均IPO折價幅度有24.5%;若IPO承銷價非整數則平均IPO折價幅度為8.1%。其認為IPO公司與承銷商預期承銷價較高或是市場價格的不確定性程度較大時，較容易協商一個整數的價格;若股票價格較低或較少不確定性時，則會訂定一個較準確的價格。不確定性程度較大時，發行公司就

必須以較大的折價幅度或是訂定較長的閉鎖期來消除投資者的不確定性因素。

若承銷價為整數則虛擬變數INTEG為1，非整數為0，預期與IPO折價幅度及閉鎖期長短呈正相關。

(g) 創投效果 (Venture Capital, VC)：創投資金以股權參與之方式協助新上市公司創業，並以專業知識主動參與經營使其健全成長，同時也承擔被投資公司之

風險。Carter,Dark,and Singh (1988)與Zheng, Ogden and Jen (2005)指出有創投參與的IPO公司其折價幅度較小。故本研究預期創投與IPO折價幅度及閉鎖期長短呈負相關。VC以虛擬變數表示，有創投參與的IPO公司為1，反之為0。

(h) 上市櫃3 (EXCH)：公司申請上市或上櫃的標準並不相同，在承銷商輔導期限、設立年限、資本額以及獲利能力等方面皆有差異。Zheng, Ogden and Jen (2005)認為上市標準較上櫃的標準來得嚴格，所以一般而言上櫃公司的投資風險較高，發行公司必須以較大的折價幅度或是訂定較長的閉鎖期來消除投資者

的不確定性因素。在流動性方面，Hasbrouck & Schwartz (1988)研究發現NYSE與AMEX的流動性相當，而NASDAQ股票的流動性較差。故本研究不事先預期上市櫃對IPO折價幅度與閉鎖期長短之影響方向。以虛擬變數表示，若為上櫃公司則虛擬變數EXCH為1，上市為0。

(2) 與IPO折價幅度有關之控制變數

(a) 市場景氣（Market Boom, MAR）：Ritter (1984)以1980年1月至l981年3月為發行旺季(“Hot issue” market)，其餘為發行淡季(“Cold issue” market)，發現發行旺季時期上市股票報酬較高，因此推論股市景氣好壞對IPO折價程度有顯著影

2會計師聲譽排名的定義根據 SDC Database 的統計排名，將排名前五大會計師視為優良的會計師。 3AMEX、NYSE 為上市市場:NASDAQ 為上櫃市場。

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響。（魏恒祥，1997；金成隆等人，2003）認為景氣多頭時公司爭相辦理IPO，產生資金排擠效應，為順利募得資金，勢必得提高IPO折價幅度。故預期市場景氣與IPO折價幅度呈正相關。本文採用Helwege and Liang (2004)對於“Hot issue”與“Cold issue”的衡量方式，將每個月IPO家數加總求算其三個月的移動平均，再取對數值。

(b) 經濟泡沫化 (Bubble, BUB)：Ljungqvist and Wilhelm (2003)研究發現在1999~2000年美國經濟泡沫化時期，IPO公司會有顯著較高的折價幅度;Loughran and Ritter (2004)指出，1999~2000年美國803家IPO公司的折價幅度平均高達65%。Bubble以虛擬變數表示，1999~2000年的IPO公司設為1，其餘為0，預期與IPO折價幅度呈正相關。

(c) 網路公司4 (Internet Company, INT)：1990年代初，Internet開始受到企業的重視，並迅速在企業間推廣，大量網路公司(dot.com)開始湧現，當初認為Internet提出了一個新的商業模式，可以取代傳統式的經營方法。創投基金與共同基金

則對dot.com提供了似乎是無窮盡的資金支援。2000年三/四月Nasdaq一夜崩盤，眾多dot.com因不能再得到創投基金的青睞，而泡沫化。Ljungqvist and Wilhelm (2003)與Loughran and Ritter (2004)研究發現IPO Internet會有顯著的折價現象，故本研究預期Internet與IPO折價幅度呈正相關。Internet以虛擬變數來表示，將有IPO Internet公司設為1:反之之則為0。

(3) 與閉鎖期時間長短有關之控制變數

(a) 淨值市價比 (B/M ratio, BM )：劉正田 (2003)指出B/M隱含成長機會的意義，低B/M ratio的公司會有較多的成長機會，淨現值大於零的研發投資計畫較多，其增加研發支出的投資效果會較佳。Carter, Dark, and Singh (1998)和Brav and Gompers (2003)指出，較低的B/M ratio隱含公司有較高的成長機會及較高的風險，故需要較長的閉鎖期。B/M ratio定義為帳面權益/權益市價比，預期與閉鎖期長短呈負相關。

(b) 新股承銷的比例 (Percent of offering that is primary shares, PRIM)：Brav and Gompers (2003)指出新股承銷的比例和閉鎖期時間長短有正向的關係。Brav and Gompers (2003)認為老股承銷對於投資者而言，其資訊不對稱程度相對新股承銷要來的低。因此，IPO新股承銷股數佔總承銷股數的比例愈高時，則資訊不對稱程度會愈高，故需要較長的閉鎖期。PRIM定義為新股承銷股數/(新股承銷股數+老股承銷股數)，預期與閉鎖期長短呈正相關。

4Internet 的定義以 Loughran and Ritter (2001)的分類標準加以分類。

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2.1.3 聯立方程式模型之估計與檢定

IPO折價幅度、閉鎖期時間長短兩者彼此可能具有相互影響之關係，若僅就單一方程式來以OLS求得的參數估計值會產生偏誤（如Aggarwal, Krigman and Womack, 2002），並非最佳線性不偏估計值（Best Linear Unbiased Estimator, BLUE），因此必須利用聯立方程式體系（System of Simultaneous Equations）將變數間的相互變動性納入考慮，結果會較單一方程式更為可信。聯立方程式模

型由IPO折價幅度（模型2）、閉鎖期時間長短（模型3）兩條模型建構而成，且利用閉鎖期的使用與否（模型4）所求得之Mill’s反比例加入模型(2)和模型(3)中當作控制變數，來修正自我選擇性偏誤：

UPi , t=α 0+α1 LUi , t+α 2SI i , t+α3 UREi , t+α4 IND i , t+α 5AGE i , t+α 6 AREi , t +α 7 INTEGi,t

+α 8 V C i , t +α 9 E X C H i , t +α 1 0 M I L L i , t +α 1 1 M A R i , t +α 1 2 B U B i , t + 13, itINTα + ζ i (2)

LUi , t=β 0+β 1 UPi , t+β 2SI i , t+β 3URE i , t+β 4 IND i , t+β 5AGEi , t+β 6AREi , t+β 7 INTEGi ,t

+β 8 VC i , t +β 9 EXCH i , t +β 1 0 MILL i , t +β 1 1 BM i , t +β 1 2 PRIM i , t +ζ i , t (3)

U S E R i , t = γ 0 + γ 1 S I i , t + γ 2 U R E i , t + γ 3 I N D i , t + γ 4 A G E i , t + γ 5 A R E i , t + γ 6 I N T E G i , t

+γ 7 VC i , t +γ 8 EXCH i , t +γ 9 BM i , t +γ 1 0 PRIM i , t +ζ i , t (4)

在聯立方程式模型中，一個方程式中內生變數會反饋到另一個方程式中的

變數，誤差項與內生變數是彼此相關的。為避免發生過度認定(Overidentified)5

造成多重解的現象產生，以及兩階段最小平方法(2SLS)可能會有不合漸進有效性的情形6，本研究將採用三階段最小平方法(3SLS)，並輔以Probit迴歸分析，來探討IPO折價幅度和閉鎖期時間長短的內生關係。

在本研究樣本3753家上市(櫃)公司中，有890家公司並沒有閉鎖期，由於使用或不使用閉鎖期可能與個別公司的特性有關，亦即非隨機樣本(Non-random sample)。為避免這種自我選擇性偏誤(Self-selection bias)的問題(Heckman, 1979)，模型(2)、(3)中應增加一控制變數，Mill’s反比例 (Inverse Mill’s ratio)來降低該現象的發生。Mill’s反比例可由選擇性函數Probit模型導出。首先利用模型(4)來反應管理當局使用閉鎖期的決策，USER為虛擬變數（有閉鎖期為1，反之為0），解釋變數則和模型(3)的控制變數相同。利用Probit迴歸模型估計模型(4)各公司的係數，並求算Mill’s反比例，將Mill’s反比例加入模型(2)及模型(3)作為控制變數，藉此修正自我選擇性偏誤。

5當一方程式中的內生變數或外生變數並未同時為另一方程式的內生或外生變數，且其數目大

於整體聯立方程組內生變數減 1 的數目時，會發生過度認定的現象，造成聯立方程組有多重解。 6兩階段最小平方法僅運用整個模組中的部份資訊，無法對全部結構式一起進行推定，故必須

採用三階段最小平方法來驗證內生變數和外生變數間的相關性。

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2.2 閉鎖期與投資人情緒

大多數的IPO公司其閉鎖天數通常都為180天，因此常會出現大量180天的觀測值，導致最小平方法並不適用於此缺失資料，經濟學家稱為設限資料

（Censored data）。故本研究模型成為一種設限樣本模型（Censored samples model）。若採用普通最小平方法（OLS）進行迴歸分析，參數估計值會產生偏誤(Biased)與不一致性(Inconsistent)的結果，故本研究以Tobit迴歸分析模型探討閉鎖期與投資人情緒 (Investor sentiment, IS) 綜合指標之關聯性：

IS ti,= 0λ + 1, itLUλ + ti,ζ (5)

依變數為投資人情緒，自變數為閉鎖期時間長短(Lockup, LU)，定義為公司與承銷商之間所訂定的閉鎖期天數（取對數值）。本文參考Brown and Cliff (2004)，先依據文獻（古金尚, 2003；Brown and Cliff, 2004；Baker and Stein, 2004及Baker and Wurgler, 2006）選取多種情緒指標因素7，再對選取出來的因素進行因素分析，以粹取出影響投資人情緒指標的因素。情緒指標於每一項因素皆有

其相對應之因素分數，轉換後的因素分數再乘上每個變數相對應之權數，即算

得本研究之投資者情緒指標。

2.2.1 因素選擇

(1)股票報酬：De Bondt (1993)發現，投資人會根據過去股市的報酬來預測股票報酬的走勢，而顯現出預測股票報酬的連續性。簡言之，當報酬持續相當時間

後，投資者看漲的心理會逐漸的累加，看空的心理則會逐漸減弱。相對的，當

報酬持續一段較長時期後，投資者會變得瀰漫著神經質的看漲心理，雖然此時

多頭行情已實現了一段時間，且投資者雖認為短期可能會有修正行情，但對未

來看多的心理則有增無減；相反地，對看空的心理即顯得相當微弱。

(2)交易量：Baker and Stein (2004)指出，交易量為流動性指標，因此可視為情緒代理變數之一。

(3)心理線(Psychological Line, PSY)：心理線是基於投資人心理因素來測試市場看漲或看跌股價為人氣指標的一種。某一段時間內，投資者根據所能得到之資

料，使得投資者心理情緒為高昂或者為沮喪，當投資者心理情緒為高昂時，則

代表著投資者之心理為趨向買方之心理，當投資人心理情緒為沮喪時，則代表

著投資者之心理為趨向賣方之心理。

(4)IPO 平均月發行量及 IPO 平均第一日報酬：Baker and Wurgler (2006)指出，

7包含公司個股及 S&P500 指數的月報酬、月心理線、月交易量變動及當月份 IPO 家數與 IPO平均第一日報酬等八項投資人情緒指標代理變數。

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IPO 市場具有可反應投資者情緒的敏感度，可以被引用為投資者情緒的衡量。

表 2 投資人情緒指標之因素

個別投資人情緒 個別公司股票報酬 個別公司交易量 個別公司心理線

總體投資人情緒

S&P500 指數交易量 S&P500 指數報酬 S&P500 指數心理線 IPO 平均月發行量 IPO 平均第一日報酬

三 、 研究期間、選樣標準與資料來源

本研究配合美國證券交易委員會在1988年建立所謂的規則 144 (Rule 144)，以1988年1月起至2004年12月底止為研究期間，初步共取得3753家美國上市(櫃)公司資料，其中有890家公司並沒有閉鎖期。研究對象與選樣標準如下：

（一） 研究期間內辦理IPO承銷的上市（櫃）公司。以普通股IPO為研究對象，排除特別股、公司債IPO的案件、不動產投資信託(REITs)、封閉式基金、及承銷價低於$5元的IPO公司。

（二） 金融業因其行業特殊性，予以排除8。

（三） 各變數資料不齊全者，予以排除。

資料來源為「證券新發行+全球合併收購及合作創業資料庫(SDC)」、「美加企業財務分析資料庫(COMPUSTAT-North America)」、「有價證券價格研究中心資料庫(CRSP)」、「全球股市與經濟資料庫(Datastream)」、「紐約證券交易所(NYSE)」。

8金融業標準產業代碼(SIC-codes)6990 至 6999。

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肆、實證結果與分析

一、敘述統計量與相關係數

本研究之變數包括承銷折價幅度、閉鎖期長短、閉鎖期的使用與否、發行

規模、承銷商聲譽、產業類別、公司年齡、簽證會計師聲譽、承銷價為整數、

創投效果、上市(櫃)、市場景氣、經濟泡沫化、網路公司、淨值市價比、新股

承銷的比例，共十六個變數，各變數之平均數、中位數、標準差…等敘述性統計分析如表3所示。

表3 敘述統計量

變數名稱 樣本數 平均數 中位數 標準差 極小值 極大值

UP (%) 3753 24.330 8.820 52.880 -99.820 709.520

LU(DAY) 2863 208.362 180.00 110.142 30.000 1825.000

LU 2863 2.285 2.255 0.154 1.477 3.261

USER 3753 0.763 1.000 0.425 0.000 1.000

SI 3753 7.061 7.591 0.449 6.255 9.865

URE 3753 0.675 1.000 0.469 0.000 1.000

IND 3753 0.362 0.00 0.481 0.000 1.000

AGE 3753 0.930 0.903 0.439 0.000 2.182

ARE 3753 0.561 1.000 0.496 0.000 1.000

INTEG 3753 0.784 1.000 0.412 0.000 1.000

VC 3753 0.437 0.000 0.496 0.000 1.000

EXCH 3753 0.822 1.000 0.383 0.000 1.000

MAR 3753 1.628 1.672 0.214 0.565 1.923

BUB 3753 0.201 0.000 0.401 0.000 1.000

INT 3753 0.116 0.000 0.210 0.000 1.000

BM (%) 3753 0.064 0.081 3.826 -100.000 100.000

PRIM (%) 3753 88.790 100.000 21.047 0.000 100.000

註︰1、變數定義：UP=IPO 折價幅度; LU(DAY)=閉鎖期天數;LU=閉鎖天數取對數值;USER=

閉鎖期的使用與否;SI=發行規模;URE=承銷商聲譽;IND=產業類別;AGE=公司年齡;ARE=

簽證會計師聲譽 ;INTEG=承銷價為整數 ;VC=創投效果 ;EXCH=上市(櫃);MAR=市場景

氣;BUB=經濟泡沫化;INT=網路公司;BM=淨值市價比;PRIM=新股承銷的比例。

2、UP定義為上市後第一個交易日的收盤價扣除承銷價後之差額除以承銷價;LU(DAY)定

義為公司與承銷商之間所訂定的閉鎖期天數;LU定義為公司與承銷商之間所訂定的閉鎖

期天數取對數值;USER以虛擬變數表示，若公司有利用閉鎖期為1，否則為0;SI定義為承

銷價格乘上總發行股數取對數值;URE以虛擬變數表示，若承銷商聲譽佳者為1，否則為

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0;IND以虛擬變數表示，若IPO觀察值為電子業為1，否則0;AGE定義為IPO定價日時點扣

除公司成立時點之差額，以年為單位的對數值;ARE以虛擬變數表示，簽證會計師聲譽佳

者為1，否則為0;INTEG以虛擬變數表示，承銷價為整數則設為1，否則為0;VC以虛擬變

數表示，有創投公司股東的新上市(櫃)公司設為1:否則為0;EXCH以虛擬變數表示，若為

上櫃公司則設為1，上市公司則設為0;MAR定義為為以三個月的移動平均來計算當月份

IPO公司家數，再取對數值;BUB以虛擬變數表示，將1999~2000年的IPO公司設為1，否

則為0;INT以虛擬變數表示，將IPO Internet公司設為1，否則為0;BM定義為為帳面權益/

權益市價比;PRIM定義為為新股承銷股數/(新股承銷股數+老股承銷股數)。

且各變數的Pearson積差相關係數與Spearman等級相關係數分析中可看出，各變數間除網路公司與經濟泡沫化之間的相關係數最高為0.531外，其餘變數之間的相關係數皆相當低，明顯低於一般對於是否存在強烈的線性關係及有

害的共線性關係判斷基準（0.8或0.9）。整體而言，本研究於後續分析時，應不致於發生變數間存在高度相關所導致的共線性問題。

二、 聯立方程式與 Probit 模型之分析

本研究之聯立方程式模型與Probit模型是由IPO折價幅度（模型（2））、閉鎖天數（模型（3））及閉鎖期的使用與否（模型（4））三條迴歸模型建構而成，並採用3SLS估計參數值，詳細分析結果如表4所示。

由表4中的IPO折價幅度迴歸模型結果可得知，閉鎖期天數對於IPO折價幅度，有正向的影響，但並未達顯著性。顯然因閉鎖天數的增加限制了股票流動

性，進而導致IPO折價之關係，不但無法獲致如同先前學者之實證結果，亦無法支持學者所提出觀點。簽證會計師聲譽、創投效果、市場景氣，這三個控制變

數皆與預期不符，惟未具顯著性；承銷商聲譽此控制變數與預期不符且具顯著

性；發行規模、產業別、承銷價為整數、上市(櫃)、經濟泡沫化、網路公司，

這六個控制變數皆對IPO折價幅度具顯著正向影響；公司年齡此一變數對承銷折價幅度之影響雖如同預期，但並不明確。

閉鎖天數迴歸模型方面，IPO折價幅度對於閉鎖期天數的影響，呈現顯著的負向關係，表示IPO折價與閉鎖期的運用存有一最佳組合水準，因此管理當局斟酌兩種工具的效益與成本來決定應採IPO折價與閉鎖期來達到「訊息傳遞」的目的。因此，支持假說1。發行規模與承銷價為整數，這兩個控制變數皆與預期不符，惟未具顯著性；承銷商聲譽這個變數與預期不符且具顯著性；產業別、公

司年齡、創投效果及新股承銷的比例，這四個控制變數皆對IPO閉鎖天數具顯著正向影響；上市(櫃) 對IPO閉鎖天數具顯著負向影響；簽證會計師聲譽和淨值市價比，這兩個控制變數對閉鎖天數之影響雖如同預期，但並不明確。

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綜合上述結果，由表 4 得知大部分控制變數的係數與個別理論預期相符，但由於企業利用 IPO 折價幅度與閉鎖期天數長短來傳遞公司訊息的訊號時，需考量不同兩種工具間的成本與效益，因此產生少部分估計係數的符號與預期相

反的情形，這種情況可以解釋為「訊息傳遞」的工具間有替代關係，因此企業

就針對某一變數進行訊息傳遞時可能傾向選擇某一「訊息傳遞」工具而捨棄另

一工具，導致符號與預期相反的現象。

表4 聯立方程式模型與Probit模型分析結果表

模型 IPO 折價幅度迴歸模型 閉鎖天數迴歸模型 Probit 迴歸模型

控制變數 預期符號 係數估計

( (p-value)

預期符號 係數估計 預期符號 係數估計

Intercept N/A -156.815

(0.1595) N/A 2.303

(

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PRIM N/A N/A + 0.086

(

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更進一步針對「有無閉鎖期之 IPO 公司」之兩群體進行平均數檢定，結果如表 5 所示。在折價幅度變數中，有閉鎖期之 IPO 公司其平均折價幅度為18.345%，而無閉鎖期之 IPO 公司其平均折價幅度為 43.585%，且不論是用 t檢定或是 Mann-Whitney-Wilcoxon 檢定，皆達到 0.01 的顯著水準，此表示有閉鎖期的 IPO 公司，其 IPO 折價幅度小於無閉鎖期的公司。因此，支持假說 2-1。

表 5 IPO 有無閉鎖期之折價幅度平均數檢定分析結果表

樣本數 平均折價幅度(%)

標準差 T 值 a

P-Value

Z 值 b

P-Value 有閉鎖期之 IPO 2863 18.345 40.418 12.700

(

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三、Tobit 迴歸模型之分析

由本文聯立方程式結果可得知IPO折價幅度與閉鎖期時間長短支持「訊號傳遞假說」，兩者間互為「邊際替代關係」。且先前文獻實證結果中指出

IPO折價幅度會顯著影響投資者情緒，亦即IPO折價幅度愈大愈能引起投資者購買的情緒，故兩者之間為顯著的正向關係。因此，若支持訊息傳遞(流動

性)假說，則有閉鎖期的公司，其閉鎖期時間長短與之後投資者情緒為正(負)

相關。

由表 7 中的投資者情緒之 Tobit 迴歸分析結果可知，閉鎖期的時間長短對於之後的投資者情緒，有正向的影響，但並未達顯著。表示閉鎖期時間長

短對於之後投資者情緒的影響性，不如先前文獻實證結果中所指出 IPO 折價幅度會顯著影響投資者情緒。

表 7 投資者情緒之 Tobit 迴歸分析結果表

Variable 係數 X 2 值 Pr >∣ X 2∣ Intercept 25.4089 3.18 0.0743

LU 8.0165 1.62 0.2037

註︰1、變數定義:LU=閉鎖期的時間長短;IS=投資者情緒。

2、LU 定義為定義為公司與承銷商之間所訂定的閉鎖期天數取對數值;IS 為包含公司個股

及 S&P500 指數的月報酬、月心理線、月交易量變動及當月份 IPO 家數與 IPO 平均第一

日報酬等八項投資人情緒指標代理變數所組合成的投資情緒指標。

伍、敏感度分析

本節旨將實證模型更換成兩條獨立的複迴歸模型，並以OLS估計參數值，迴歸模型的依變數分別為IPO折價幅度與閉鎖期時間長短；迴歸分析結果將與聯立方程式模型的分析結果比較，藉以了解實證模型選擇對結果之影響及使用聯

立方程式模型之必要性，並刪除極端值作進一步分析。

表8列示各單一迴歸模型獨立分析的結果，顯示與表4有明顯差異。IPO折價幅度迴歸模型的F-Value為42.84，具顯著性，模型解釋力為0.1492。細看各獨立（控制）變數對依變數之關係，可發現不同於表4的實證結果，閉鎖期天數對IPO折價幅度之影響，從不具顯著性的正向關係轉變為顯著的正向關係；此外，承

銷商聲譽對IPO折價幅度，由正向不具顯著性轉變成正向顯著之影響；簽證會計師聲譽由正向不具顯著影響IPO折價幅度，轉變成負向不具顯著性影響；其餘變數則與表4的分析結果無明顯差異。

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閉鎖天數迴歸模型的F-Value為43.95，具顯著性，模型解釋力為0.1417。與表4不同之處為：IPO折價幅度對閉鎖期天數之影響，從負向具顯著性關係轉變為正向顯著之關係；此外，承銷商聲譽對閉鎖天數之影響，由正向具顯著性轉

變成負向顯著之影響；產業別對閉鎖天數之影響由正向具顯著性轉變成負向不

具顯著性之影響；簽證會計師聲譽與承銷價為整數均由負向不顯著影響閉鎖天

數轉變成負向顯著影響；其餘變數則與表4的分析結果無明顯差異。

綜合上述，可發現採用不同的實證模型，分析結果確實存在明顯的差異。

探究其差異之原因，乃由於經濟變數通常具有同時相依性，OLS應用於單一方程式是假設獨立變數為真實的外生變數，且其與依變數之間僅有單方向的因果

關係。而本研究之IPO折價幅度與閉鎖期時間長短，兩者彼此可能具有同時相互影響之關係，不能利用單一方程式模型敘述彼此的關係，必須利用聯立方程式

模型，分別將兩者當作內生變數的個別方程式。且為避免這種自我選擇性偏誤

(Self-selection bias)的問題(Heckman, 1979; Greene, 1981)，聯立方程式模型中增加一控制變數(Inverse Mill’s ratio)來降低該現象的發生。聯立方程式模型將變數間的相互變動性納入考慮的分析結果，會較單一方程式結果更為可信，因

為僅就單一方程式以OLS求得出的參數估計值並非最佳線性不偏估計值。

表8 單一迴歸模型分析結果表

模型 IPO 折價幅度迴歸模型

閉鎖天數迴歸模型

控制變數 預期符號 係數估計

VIF 預期符號 係數估計 VIF

Intercept N/A -103.352

(

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EXCH ? 8.880

(0.0002)*** 1.375 ?

-0.542

(

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實證結果造成重大的影響。

陸、結論與建議

本章旨在根據第四章的實證結果及進一步的敏感度分析，歸納出本研究之

結論，並提出對於實務界及後續研究的相關建議。

一、結論

透過資本市場發行新股，乃是解決企業為改善財務結構及擴充營運規模所

面臨資金窘境的重要方式之一，不過仍有賴於一套健全的承銷制度，才能充分

發揮其功效。過去文獻針對目前國外承銷制度中IPO折價及閉鎖期的現象，皆以閉鎖期長短「單方向」解釋折價幅度，忽略彼此間「同時相依性」，顯然與實

務不符。本研究建構一聯立方程式模型，以1988年1月至2004年12月底止的美國3753家IPO公司為樣本，同時探討IPO折價幅度及閉鎖期長短，兩者之間相互影響關係。為避免研究結果受其他因素干擾，另加入發行規模、承銷商聲譽、產

業別、公司年齡、會計師聲譽、創投效果、淨值市價比及新股承銷的比例等14

個控制變數；實證分析方面，除了以聯立方程式模型搭配Mill’s反比例來避免選擇性的自我偏誤外，並透過複迴歸及刪除極端值的方式來進行敏感度分析。故

本研究歸納出之結論，應更具可信度。歸納出之研究結論如下：

Ⅰ、IPO折價幅度與閉鎖期時間長短兩者具有顯著的邊際替代性，支持「訊息傳遞假說」，亦即管理者會考量這兩種工具的成本、效益及其所帶來

的風險而斟酌使用，來達到管理者及承銷商所要傳遞訊息的目的。

Ⅱ、有閉鎖期的公司，其IPO折價幅度小於無閉鎖期的公司。

Ⅲ、在高折價幅度的群體中，有使用閉鎖期的IPO比例顯著少於低折價幅度的群體。

Ⅳ、有閉鎖期的公司，閉鎖期時間長短對於之後投資者情緒並無顯著的正

相關，亦即投資者情緒不會受到閉鎖期時間長短而有所影響。

二、對後續研究之建議

由於本研究僅以普通股IPO為樣本，未探討特別股、公司債及認購權證的IPO發行，而金融業因其行業特殊性，也非本研究討論之對象，建議後續研究可從這些不同的證券發行或金融業的樣本著手，分析是否存在與本研究類似的發

現。

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The Simultaneous Relationship between

IPO Underpricing and Lock-up

Ching-Hsiang Chao ∗ Department of Finance, Providence University

Chih-Jen Huang ∗∗ Department of Finance, Providence University

Abstract

A large proportion of insiders’ stocks is constrained to a lock-up stipulation when carrying out an initial public offering (IPO). Previous studies that ignored concurrent phenomenon only considered one-way causal relationship (i.e. lock-up explains underpricing).This research adopts 3SLS to estimate the parameter of the simultaneous equations model and adopts Inverse Mills Ratios to amend the selective self bias in order to discuss the “Mutual Influence” relationship between the magnitude of IPO underpricing and the length of lock-up and further to discuss the relationship between the length of lock-up and the investor sentiment by Tobit regression model. The result of simultaneous equations model indicate a negative association between the magnitude of IPO underpricing and the length of lock-up. On average, the level of underpricing of the IPOs with lock-up period was obviously lower than that of the IPOs without lock-up period. Furthermore, the difference of results between regression and SEM sheds light on the importance of model selection. We also find that the length lock-up is not significantly related to investor sentiment.

Key words: underpricing , lock-up period , simultaneous equations model , tobit regression model , sentiment

∗Department of Finance, Providence University. Chung-chi RD, Taichung 43301, Taiwan. Tel: 0926-622-275.Fax:04-26311222.E-mail:kevin198112@yahoo.com.tw. ∗∗Department of Finance, Providence University. Chung-chi RD, Taichung 43301, Taiwan. Tel: 04-26328001. Fax:04-26311222.E-mail: cjh@pu.edu.tw.

二、 聯立方程式與Probit模型之分析綜合上述結果，由表4得知大部分控制變數的係數與個別理論預期相符，但由於企業利用IPO折價幅度與閉鎖期天數長短來傳遞公司訊息的訊號時，需考量不同兩種工具間的成本與效益，因此產生少部分估計係數的符號與預期相反的情形，這種情況可以解釋為「訊息傳遞」的工具間有替代關係，因此企業就針對某一變數進行訊息傳遞時可能傾向選擇某一「訊息傳遞」工具而捨棄另一工具，導致符號與預期相反的現象。表5 IPO有無閉鎖期之折價幅度平均數檢定分析結果表表6 IPO閉鎖比例之二項百分比檢定分析結果表三、Tobit迴歸模型之分析由表7中的投資者情緒之Tobit迴歸分析結果可知，閉鎖期的時間長短對於之後的投資者情緒，有正向的影響，但並未達顯著。表示閉鎖期時間長短對於之後投資者情緒的影響性，不如先前文獻實證結果中所指出IPO折價幅度會顯著影響投資者情緒。表7 投資者情緒之Tobit迴歸分析結果表伍、敏感度分析參考文獻