淺論新股發(fā)行對股市波動的影響

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1、淺論新股發(fā)行對股市波動的影響摘要:本文采用2006年6月?2010年3月的數(shù)據(jù)，基于格蘭杰因果隨機波動率模型GC-MSV,利用募集資金和凍結資金對我國新股發(fā)行對股市波動的影響進行實證分析，結果表明，一定條件下，凍結資金量和募集資金量均構成股指序列變化的Granger原因，但募集資金址對股指波動的影響相對而言較為不顯著。關鍵詞：新股發(fā)行；股市波動；Granger因果檢驗從募集資金的規(guī)模來看，2007年9月由于權重股中國石油的發(fā)行，雖然TPO只有15家（中位數(shù)為18家），募集資金卻達到了1490.40955億元人民幣，遠遠超出其他

2、各月的募集規(guī)模。募集資金規(guī)模最小的一個刀為2008年3刀，只冇3.70025億元人民幣。刀募集資金量100億元人民幣以下的，共有20個月（含募集資金為0的8個月）；100—200億元的有6個刀，200—300億元的有7個刀，300—400億元的有3個刀，400—500億元的有5個刀，500—600億元的冇3個刀，600億元以上的冇2個刀。在2006年6刀5U-2010年3刀24L1的這段時間內(nèi)，從A股新股發(fā)行的頻率趨勢來看,速度越來越快，集屮上市的新股數(shù)最越來越密集，新股發(fā)行對二級市場的影響應該受到投資者更高的重視。（2）數(shù)據(jù)

3、處理在利用吋間序列的過去數(shù)據(jù)來量化歷史關系，并試圖對未來進行預測吋，首先要檢驗吋間序列的平穩(wěn)性。對2006年6月5H—2010年3月24日的對數(shù)收益序列l(wèi)nyt作一階差分后，單位根檢驗結果作平穩(wěn)性ADF檢驗，結果ADF檢驗的值為-1.733,P值為0.7358,在1%、5%以及10%的顯著性水平下，均接受原假設，即對數(shù)收益序列存在單位根；而對數(shù)收益一階差分序列的ADF檢驗的統(tǒng)計量為-6.127,遠小于1%的臨界值-3.968,所以一階差分序列是平穩(wěn)的。同樣地，檢驗同期的F1募集資金總量和凍結資金總量的平穩(wěn)性，結果不存在單位根。

4、2.實證分析對于A股新股發(fā)行，市場申購資金來源主要有兩種：一種是銀行借貸，另一種是從二級市場抽離資金。當新股發(fā)行的募集資金來源于二級市場吋，募集資金規(guī)模會影響二級市場的資金供給，從而可能加人二級市場波動。為了考察新股發(fā)行規(guī)模對股指波動的影響，采用2006年6月5U-2010年3月24日的口募集資金總最和凍結資金總最兩個指標來作為發(fā)行規(guī)模的度量指標，即統(tǒng)計同一天內(nèi)發(fā)行的所有IPO,將一其募集資金量和凍結資金量分別加總，將沒有新股發(fā)行的時間內(nèi)（包括IP0暫停）的募集資金量和凍結資金量設為0,并經(jīng)過指數(shù)化處理,在此基礎上通過基于GC

5、-MSV模型的Granger因果檢驗新股發(fā)行規(guī)模和股指波動序列之間的關系。用基于GC-MSV模型的Granger因果檢驗來考察新股發(fā)行規(guī)模與股市波動序列之間的關系，序列的波動Granger導致了第2個序列的波動。用基于貝葉斯的MCMC方法來估計GC-MSV模型，將似然函數(shù)和先驗分布的編碼輸入到程序軟件WTNGUGS中：五、結論本文在二維隨機波動率GC-MSV模型基礎上，利用MCMC方法和吉布斯抽樣，將新股發(fā)行價格和量的因素綜合考慮，采丿IJ新股發(fā)行募集資金量和凍結資金量的數(shù)據(jù)，綜合考察新股發(fā)行規(guī)模對股市波動的影響?；贕C-M

6、SV模型的Granger因果性檢驗結果表明，凍結資金量和募集資金雖均構成股指波動的Granger原因，但是凍結資金對股指波動的Granger影響遠大于募集資金量。說明盡管新股發(fā)行要面向市場募集資金，但是相對大量被凍結的打新股資金而言，其占比較小，對股市波動的影響較為不顯著。短期內(nèi)凍結所占用的申購資金，一定程度上起到轉移二級市場資金流向，使股市波動加劇，但是從長期來看，募集資金和凍結資金變化不構成股指序列持續(xù)波動的主要動力，股指序列的絕大部分變化山自身沖擊來解釋。參考文獻：[1]Tbbotson,R.,Sindelar,J.,R

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