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HR）,使用该公司在二级市场上市首日的换手率表示；超额认购倍数（OSR）,用中签率的倒数值表示,由于超额认购倍数普遍很大,故取对数以消除异方差；市场行情（MPR）,其中由于创业板指数发布时间比较晚,本文选取规模类似的中小板指数在首日变动幅度作为创业板指数的替代；证券分析师的数量（NUM）,使用对该公司预测的证券公司数量替代；证券分析师的意见分歧（PSD）,使用各证券分析师对同一家上市公司的预测上限与预测下限均值的标准差表示.解释变量的描述性统计见表4：由表4可以看出,各板块的LOC差异不显著,这符合各板块股票发行规模的特点；CHR普遍很高,差异显著；OSR普遍很大（或者说中签率普遍很低）,差异不显著MPR差异显著；NUM差异显著,说明分析师对不同股票的关注程度明显不同；PSD差异显著,说明分析师对相同公司的价位预测存在明显分歧.
回归分析1解释变量的相关性分析
为了检验解释变量之间是否存在多重共线性,本文对其相关系数进行统计.统计发现各板块的六个解释变量之间的相关系数均较小,其中最高的是上海A股的CHR与OSR之间的相关系数,但也仅为045左右.这说明解释变量之间不存在多重共线性.
2单变量回归分析
由表5可见,所有变量的系数符号基本符合预期假设；在各板块中CHR和OSR在1%的显著性水平上对证券分析师IPO首日价位预测偏差具有显著影响；上海A股板块中PSD在1%的显著性水平上具有显著影响,显著因素拟合优度较高；中小板板块中PSD和LOC分别在5%、1%的显著水平上具有显著影响,显著因素拟合优度较高；创业板板块中在NUM1%的显著性水平上具有显著影响,拟合优度不高.回归系数中OSR系数最大,对证券分析师IPO首日价位预测偏差影响最大.
3多元回归分析
模型（2）的多元回归结果见表6（1）.由表6可知,只有CHR和OSR的t检验值在1%显著性水平上在各子样本均显著；LOC、MPR、NUM和PSD回归系数的符号尽管符合预期,但t检验值无法通过所有子样本的显著性检验.
进一步地,本文对模型进行逐步递减回归,各子样本依次剔除不显著的变量.同时,运用Testdrop检验,没有发现剔除相关解释变量对模型造成不利影响.最终的回归结果见表6（2）.
结合表6,本文重点考察以下4个假设：投资者非理性行为（CHR）的回归系数显著为负,说明投资者的非理性行为越高涨,证券分析师的预测偏差率（ADPR）越低.原因可能是,证券分析师所在的证券公司的奖惩措施,往往会导致证券分析师发布一些激进的价位预测来刺激投资者投资,以便为证券公司谋求交易佣金；同时,投资者在IPO首日发行存在严重的非理性行为.投资者的非理性行为越高涨,股票被高估的可能性越大,股票价格与预测价位越接近.这符合研究假设2.
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超额认购倍数（OSR）的回归系数显著为负.这表明OSR反向地影响证券分析师预测偏差率（ADPR）.OSR是中签率的倒数,代表的是投资者对股票的预期信念.OSR越大说明对该公司股票看好的预期越大,或者对上市首日的价格预期越乐观.这会激励证券分析师对该公司各类信息的关注和分析,使得预测区间能够涵盖更全面的
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在中小板和创业板的回归中,证券分析师数量（NUM）的回归系数同样显著为负.这说明NUM的值越大,证券分析师的预测偏差率（ADPR）越低,准确性越高.原因可能是,每个证券分析师都有自己的信息渠道以及信息处理方式,因而在进行IPO价位预测时可能会忽视一些信息,所以NUM越多,IPO首日价位预测区间涵盖证券分析师的信息就越多,所忽视的信息研究越少,并且对信息的处理方法越全面,从而预测偏差率就越低.当然,这也可能是由于证券分析师的羊群行为所致.如果一般水平的证券分析师在价位预测时采用羊群行为而跟随高水平的分析师,那么即使分析师数量很多,也会降低整体预测偏差.这符合研究假设5.
在上海A股和中小板的回归中,证券分析师的意见分歧（PSD）的回归系数为正值,证券分析师的意见分歧（PSD）与证券分析师预测偏差率（ADPR）呈正相关.原因可能是,证券分析师对某家上市公司的信息掌握的情况不同,或者对相同信息持有的观点不同,这都表明该公司存在不确定性.这些不确定性因素越多,导致PSD越大,预测偏差越大.这符合研究假设6.
五、结论及政策建议
本文通过对证券分析师IPO首日价位预测的准确性以及证券分析师预测偏差率的影响因素的研究,得出下列结论：
目前中国证券分析师IPO首日价位预测的准确性总体不高,中国证券分析师发布的IPO首日价位预测对投资者的指导意义是比较有限的.对2011年新财富选出的最佳中小市值研究机构的预测数据分析发现,尽管五家研究机构的预测精确程度要高于同行业的平均水平,但还是差强人意.
影响中国证券分析师IPO首日价位预测偏差的因素有很多,各板块的影响因素也不完全相同.除了证券分析师的意见分歧与预测偏差率呈正相关外,其余均为负相关,投资者非理性、证券分析师的数量、超额认购倍数和证券分析师意见分歧对其影响显著,但发行规模和板块行情的影响不显著.此外,中国证券分析师出于自身利益的考虑具有发布激进价位预测的倾向,并且在IPO的价位预测中具有从众心理,存在羊群行为.
基于上述结论,本文提出以下建议：
一是发展第三方证券分析师评级机构,对证券分析师的行为进行评级.评级可以分为两类：信用评级和能力评级.信用评级主要针对证券分析师以及其所在证券公司或咨询公司的背景进行评级.评级机构可以对证券分析师的收入水平、证券分析师的薪酬分配方案、与上市公司的关联程度、所属证券公司或咨询公司规模及其结构、所属证券公司或咨询公司的财务状况（以年报为基准并参考季报）设置权重从而对证券分析师的信用进行评级.能力评级主要针对证券分析师的预测水平进行评级,即对证券分析师的教育背景、工龄、年度预测的准确性和季度预测的准确性设置权重进行评级.
二是建立证券分析师信息发布的官方平台,统一管理和规范证券分析师的信息发布,并赋予其对证券分析师的监管职能.该平台发布的预测信息应保证该证券分析师预测信息的准确性,禁止信用评级或能力评级不合格的证券分析师发布预测信息.同时,该平台对信用评级及能力评级不合格的分析师提供教育或培训,直至由第三方评级机构评级合格,才能从事相关工作.
参考文献：
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