本研究研究台灣新上市櫃股票在 IPO 後一年內之價格下跌行為，因此先將全部下 跌大於 10%之樣本公司依公司規模、產業別、市場別、承銷價格分群，以每個樣本公司 在一年內最大跌幅為飽合點，把全部樣本公司於 IPO 至最大跌幅之區間均分成十等分，
分別找出其十等分所對應之下跌天數，再分別畫出各群之跌幅與下跌天數及跌價與下跌 天數之軌跡圖。
圖3 股票下跌之趨勢-發行年度別
2005 年發行公司下跌至最大跌幅所需時間最短,其次為 2006 年發行,其下跌天數均 小於全部樣本公司之天數，2007 年發行公司下跌至最大跌幅最長，可見不同年度發行有 顯著性不同與 Lin and Fok(1997)實證結果相符。如圖 3
圖4 股票下跌之折價金額趨勢-市場類別及產業別分析(帄均數分析)
以最大折價金額分析 (1)發現上市公司下跌至最大折價所需天數最長及跌幅也 最深，上櫃公司下跌至最大折價所需天數較上市公司短且跌幅較小。實證結果與 Booth and Chua (1996)相符，上市公司風險較上櫃公司小 ，表示新上市公司在政府的監督與資 訊較易取得下， 其風險將降低許多，本實證結果與薛建宏(2006)之研究結果相同。(2) 高科技產業下跌至最大折價天數較非高科技業長且跌幅較非高科技業深。
圖5 股票下跌之跌幅趨勢-市場類別及產業別分析(帄均數分析)
由圖 5 知 (1)以市場類別分析最大跌幅所需天數 ，發現上市公司下跌至最大跌幅 所需天數最長，上櫃公司下跌至最大跌幅所需天數較上市公司短，顯示交易市場的門檻
限制與資訊取得會影響企業之風險走向 (2) 以產業別分析最大跌幅所需天數，高科技產 業與非高科技產業下跌至最大跌幅時間較無明顯差異。
圖6 股票下跌之折價金額趨勢-市場類別及產業別分析(帄均數分析)
由圖 6 知 (1) 上市高科技公司下跌至最大折價所需天數最長及跌幅也最深，上市 非高科技公司下跌至最大折價所需天數最短及跌幅也，顯示出嚴重資訊不對稱問題。 (2) 以產業別分析最大跌幅所需天數，高科技產業與非高科技產業下跌至最大跌幅時間較無 明顯差異。
圖7 股票下跌之跌幅趨勢-市場類別及產業別分析(帄均數分析)
由圖 7 知 (1)以市場類別分析最大跌幅所需天數 ，發現上市公司下跌至最大跌幅 所需天數最長，上櫃公司下跌至最大跌幅所需天數較上市公司短。 (2) 以產業別分析最 大跌幅所需天數，高科技產業與非高科技產業下跌至最大跌幅時間較無明顯差異。
圖8 股票下跌之折價金額趨勢-承銷價格及股本分析(帄均數分析)
由圖 8 知 依承銷價格(IPO 價格)高低分 2 群，高於全部樣本之承銷價格帄均數屬 高 IPO 價格，低於全部樣本之承銷價格帄均數屬低 IPO 價格，股本亦分 2 群，分組方法 與承銷價格亦同。高 IPO 價格下跌至最大折價所需天數最長也是最深，低 IPO 價格下跌 至最大折價所需天數最短也是最淺，實證結果與 Aggarwal and Rivoli (1990)相符。股本 大下跌至最大折價所需天數較股本小長，也是最深；低 IPO 價格下跌至最大折價所需天 數最短也是最淺。實證結果與 Harris (1994) 認為公司規模為公開資訊程度的指標。當此 種股票為大眾所知時，資訊不對稱的程度較低，所造成的價格錯估現象也將越低相符。
綜上公司規模愈大時因為資訊不對稱性較低、市場籌碼較多及公司談判能力較大等原 因，故承銷價格調整的過程中，較不會給予折價貼水；而上市後股價報酬表現也因折價 發行幅度較小及資訊不對稱性較低等因素而有較少的超額報酬。
圖9 股票下跌之跌幅趨勢-承銷價格及股本分析(帄均數分析)
由圖9知 股價下跌至最大跌幅所需天數仍以高IPO價格最長，與圖8之結論相 符。
圖10 股票下跌之最大折價趨勢-承銷價格及股本分析(帄均數分析)
圖10 延續圖9資料再分群為4群，觀察到高IPO價格股本大下跌到最大折價所需 天數最長也是最深，低IPO價格股本小下跌到最大折價所需天數最短也是最淺，可見 股本大資訊不對稱程度較小，造成高IPO價格股本大者下跌速度最緩，股本小其資訊 不對稱程度較大，與陳安琳(1999)和林士哲(2000)相符，也就是說股本愈大之公司，
並不一定比股本小之公司風險低。
承銷價格 23.96***