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4.2 理论假设 */57 第三届《中国金融评论》国际研讨会,上海交通大学,2010 5. 数据来源、样本与模型 本文考察了截止2007年底我国A股市场上市公司IPO和SEO的承销情况,采用年度的横截面和时间序列数据。其中有关IPO和SEO的发行数据来自Wind资讯“中国金融数据库”和SinoFin-CCER“中国证券市场数据库”,主承销商兼并与重组情况的数据来自伟海证券精英“券业证券数据库”,上市公司行业分类的数据来自中国证监会颁布的《上市公司行业分类指引》。 */57 第三届《中国金融评论》国际研讨会,上海交通大学,2010 */57 第三届《中国金融评论》国际研讨会,上海交通大学,2010 表2 样本选取 1. STLOY的样本选取 筛选程序 上市公司数 描述 (1)初选样本 1517 截止2007年底全部A股上市公司 (2)第一次剔除样本 (734)* 剔除IPO后没有进行过SEO的上市公司 (3)第二次剔除样本 (69) 剔除历史遗留问题上市和自办发行的上市公司 (4)第三次剔除样本 (195) 剔除主承销商信息披露不全和发行数据有缺损的上市公司 得到有效样本 519 2.LTLOY的样本选取 筛选程序 上市公司融资发行次数/上市公司数** 描述 (1)初选样本 2769/1517 截止2007年底全部A股融资发行次数与上市公司数 (2)第一次剔除样本 (1771)/(1218) 剔除1993年以前的发行,然后剔除总发行次数少于3次的上市公司的所有发行 (3)第二次剔除样本 (606)/(0) 剔除每家上市公司在各次融资发行前融资发行次数少于2次的发行 (4)第三次剔除样本 (15)/(11) 剔除主承销商信息披露不全和相关发行数据有缺损的发行 得到有效样本 377/288 注释:*括号内的数据表示剔除的样本数,下同;** 前一个数字是所有上市公司融资发行的总次数,后一个数字是进行这些融资发行的上市公司数。 模型: 用二元因变量Logit模型来解释上市公司短期忠诚度问题 STLOYi表示上市公司i的短期忠诚度;EV为解释变量(下标hi表示解释STLOYi的第h个解释变量);CV为控制变量(下标pi表示解释STLOYi的第p个控制变量)。 用OLS多元回归模型来检验上市公司长期忠诚度 LTLOYij表示上市公司i对其第j次融资发行的主承销商的长期忠诚度;EV为解释变量(上标i和下标hj表示解释LTLOYij的第h个解释变量);CV为控制变量(上标i和下标hj表示解释LTLOYij的第p个控制变量) */57 第三届《中国金融评论》国际研讨会,上海交通大学,2010 6.实证结果与分析 变量的描述性统计 回归结果 对回归结果的进一步分析 */57 第三届《中国金融评论》国际研讨会,上海交通大学,2010 */57 第三届《中国金融评论》国际研讨会,上海交通大学,2010 */57 第三届《中国金融评论》国际研讨会,上海交通大学,2010 6.3 对回归结果的进一步分析 */57 第三届《中国金融评论》国际研讨会,上海交通大学,2010 主承销商价值认证和发行定价能力的IPO抑价水平、以及承销服务费用虽然对我国上市公司的短期忠诚度有负向影响,但在统计意义上并不显著。之所以如此,我们认为它与我国证券承销市场中的非市场化的竞争因素相关: 首先,就IPO抑价水平而言,我国新股发行定价很长一段时间以来都受到管制(比如对发行市盈率的严格限制),致使主承销商的IPO定价空间受到了限制,主承销商的价值认证和发行定价能力从而难以得到体现,因此我国上市公司的IPO抑价水平与主承销商的价值认证能力和发行定价水平的相关性可能并不大,在这种情况下,价值认证能力和发行定价水平较高的主承销商并不会因此而比那些价值认证能力和发行定价水平较低的主承销商获得上市公司更多的青睐,从而导致我国上市公司对主承销商短期忠诚度普遍较低。 */57 第三届《中国金融评论》国际研讨会,上海交通大学,2010 续: 其次,就承销服务费用而言,我国证券承销服务费率的市场化程度不高,很长一段时间内被限制1.5%-3.0%的范围之内,在这种情形下,当SEO时,上市公司IPO的主承销商就很将前文所叙的“专用型关系资产”所带来的信息生产方面的低成本优势转化为承销服务费用方面的优势,这意味着,由于承销服务费率的管制,当上市公司进行SEO时,相对于其他主承销商而言,原有的IPO主承销商并不能在承销服务费用上向上市公司提供太多的折扣,也就是说,在SEO时,我国上市公司更换其IPO主承销商的“转换成本”并不高,这是导致我国上市公司对主承销商缺乏忠诚度,并频繁更换主承销商的一个重要因素。 在美国证券承销市场,承销服务费率低的不到1
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