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解讀台灣IPOs 發行熱季之迷思

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(1)

解讀台灣 IPOs 發行熱季之迷思

An Explanation to Hot-Issue Anomaly of IPOs

in Taiwan

陳安琳* 盧正壽 國立中山大學企業管理學系 高蘭芬 國立高雄大學金融管理學系

This version: July 2005

關鍵字:發行熱季;新公開發行公司股票;公開申購

Key Words: Hot-issue anomaly; Initial public offerings; fixed-priced offerings

_____________________________

*通訊作者:陳安琳,80424 高雄市西子灣蓮海路 70 號中山大學企管系,Tel: 07-5252000 ext 4656, Fax: 07-5254698,Email: anlin@mail.nsysu.edu.tw。

(2)

摘要

IPOs 發行家數及每個月 IPOs 平均初始報酬都出現顯著的自我相關,這是所 謂 IPOs 發行熱季的異象。許多公司當觀察到最近市場上的 IPOs,有高的初始報 酬後,也會跟隨著上市。本文研究發現,申請時市場上任何 IPOs 的初始報酬, 與隨後申請的 IPOs 其未來上市後的初始報酬無關。當申請 IPOs 發行前,市場報 酬為負時,則發行公司會將市場資訊完全反應在定價上,此時大部分的初始報 酬,可由 IPOs 從申請到正式發行期間的資訊來解釋。這段時間中,如果市場報 酬增加或投資人有超額需求時,IPOs 的初始報酬也隨著增加。另外計畫發行 IPOs 的公司,會認為市場對於最近的 IPOs 有好的評價,而選擇趕快申請上市,但卻 無法預測到折價的程度。這就是為什麼存在高 IPOs 初始報酬後,IPOs 發行量也 增加的原因。

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Abstract

“Hot-Issue anomaly” means that cycle exists in the both the IPO volume and IPO

underpricing. Issuers tend to issue new equity to the public when faced with high

average initial returns of IPOs. This paper shows the existence of hot-issue anomaly

in Taiwan and provides an explanation to the anomaly. We find that IPO initial

return is not related to the initial return of the followed up IPOs. The offer price will

fully reflect to the negative recent market return but simply partially to the recent

positive market return. Most of the IPO initial return can be explained by the

information revealed after offer price has been set implying that the offer price is set

efficiently. The large amount of IPO volume following high IPO initial return can be

attributed to the positive market reaction to the preceding IPOs instead of the filed

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壹、 前言

Ibboston and Ritter (1995)指出新公開發行公司股票(Initial Public Offerings,

IPOs)1有三大異象(anomalies):一、發行折價(underpricing);二、長期績效不佳

(long-run underperformance);三、發行熱季(hot-issue)。有關 IPOs 的研究大都圍

繞發行折價與長期績效不佳的主題,關於發行熱季的研究就相對少了許多。

Ibbotson and Jaffe (1975)及 Ibbotson, Sindelar, and Ritter (1988, 1994)指出 IPO 發行

家數,及每個月 IPOs 平均初始報酬(initial return)都存在明顯的週期,兩者亦出

現領先-落後(lead-lag)的關係,這些現象被稱為 IPOs 發行熱季現象2

(Hot-issue

anomaly),且在 IPOs 發行熱季中,一般會出現較高的初始報酬。當 IPOs 市場上

出現高的初始報酬,接下來陸續會有較多公司發行 IPOs,但新上市上櫃公司為 了取得更大的發行規模(proceeds),理應選擇在發行價格低估(underpricing)程度較 小時,才會申請發行。那麼當 IPOs 市場上出現較高折價發行時,卻會有較多的 IPOs 緊接著發行,就變成不符合經濟理論的異常現象。另外上述學者也認為並 沒有任何一種理論,可用來完全解釋上述兩種現象。 Ritter (1984)就指出,在發行熱季時所發行的 IPOs,會有較高的初始報酬, 其他發行公司因而可能會利用此熱潮,來提高發行價格,而導致發行熱季會影響 公司發行 IPOs 的行為。並且認為發行熱季,是由於部分高風險的公司,集中於 某些期間發行 IPOs,而導致發行價格低估益形嚴重,最後 IPOs 市場會在這些期 間出現比較高的初始報酬。公司風險的差異,雖可解釋部分發行熱季的異象,但 1 在台灣 IPOs 定義為新上市上櫃公司股票,因為在台灣的公開發行公司還沒有公開交易價格。 2 相關文獻對於「發行熱季」的定義並不一致,Ritter (1984)將其定義為 IPOs 特別聚集在某一時期發行,且 該時期所發行 IPOs 會出現較高的初始報酬。

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Ritter 認為這仍不足以解釋發行熱季現象的發生。而第二種被用於解釋發行熱季

現象,被稱做正向回饋(positive feedback)假說,由於部分投資人認為 IPOs 的初

始報酬,會出現高度正向自我相關。當他們購買 IPOs 時,一旦發現市場中其他

的 IPOs 的價格有上漲的現象,將願意以比較高的價格來進行 IPOs 的投資。也因

此當大多數的投資人都採取相同策略時,IPOs 初始報酬高度自我相關的現象將

會發生。另外發行熱季現象也可能與 IPOs 能夠以高於真實價值(intrinsic value)

的價格,來從事發行有關。若在某段期間的投資人,對於發行 IPOs 公司的成長

潛力有比較樂觀的看法,則發行公司將會利用這個機會而大量發行 IPOs,而造

成 IPOs 集中在某些期間的情況(Ibbotson and Ritter, 1995)。另外不只是美國,英

國、南韓及德國也都存在發行熱季的異象(Ibbotson, Sindelar, and Ritter, 1994)。

反觀國內目前沒有任何研究,探討發行熱季現象是否存在,假若發行熱季現 象存在,其原因為何?首先本研究將確認國內每個月 IPOs 平均初始報酬與發行 家數,是否真的如同 IPOs 發行熱季現象一樣,存在高度自我相關的週期,及領 先-落後的關係。並且透過國內公開申購 IPOs 發行過程中,所可能出現的資訊 組合,進行分析 IPOs 初始報酬與發行家數間出現明顯週期的原因,更進一步解 釋 IPOs 市場出現高初始報酬後,將有更多公司發行 IPOs 這項發行熱季的迷思。 本文主要發現,IPOs 初始報酬與後來發行家數間,存在領先-落後的關係, 但卻不支持,當市場中發行較多 IPOs 後,隨後的 IPOs 會出現較低初始報酬的情 況。我們更發現,當發行公司向主管機關申請 IPOs 時,當時市場中其他 IPOs 的初始報酬,對於這些被申請在未來將上市 IPOs 的初始報酬,完全沒有預測能 力。這也說明當發行公司觀察到市場上 IPOs 有高初始報酬後,而願意隨後申請 發行 IPOs 這個迷思。接下來,我們找出 IPOs 申請後到正式發行這段時間的資訊,

(6)

才是造成 IPOs 初始報酬出現高度自我相關的重要因子。值得注意的是,在申請 IPOs 前,若市場出現負面的公開資訊的話,則我們發現,IPOs 申請前的任何資 訊,皆無法預測未來 IPOs 的初始報酬,這也意味著發行公司根本無法控制這些 可能影響到初始報酬水準的因子。 研究結果指出,IPOs 初始報酬與後來發行 IPOs 家數間出現正向關係,是由 於 IPOs 從申請到發行這段時間的資訊所造成。若市場在這段時間,出現比較正 面的資訊,例如存在超額需求、市場交易熱絡等情況,代表市場對這些 IPOs 有 好的評價,因此當期的 IPOs 會有比較高的初始報酬。這時候計畫發行 IPOs 公司, 也會認為此時上市將有助於募集到更多的資金,當是上市的良好時機,而選擇申 請發行新股。最重要的是,IPOs 的高初始報酬,是由該 IPOs 被申請後到正式發 行這段時間的資訊所造成,由此可見分析結果足以支持國內 IPOs 實際發行的情 況。並能夠解釋高 IPOs 初始報酬後,會有更多公司選擇發行這個迷思。 本文組織結構如下:第二單元回顧相關文獻,第三單元為描述資料來源以及 定義變數,第四單元說明實證模型與實證結果,最後,第五單元為研究結論。

貳、 文獻探討

為了達到探討何種因素,將構成國內 IPOs 初始報酬及發行家數出現週期的 現象,以及解釋出現 IPOs 高初始報酬後,隨著會有較多公司申請上市,這項違 背一般想法的發行熱季之迷思。本單元將首先探討,影響 IPOs 初始報酬的相關 理論文獻,接下來則探討,影響發行公司申請 IPOs 的主要原因。 一、 影響 IPOs 初始報酬的相關文獻 IPOs 在上市上櫃初期都存在超額報酬的現象,大多數學者都將此一現象歸 因於 IPOs 折價發行的結果,亦即 IPOs 的發行價格低於其真實價值。而在解釋折

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價發行現象上,大部分是從資訊不對稱(information asymmetry)的角度來探討。主

要的研究有 Baron (1982)承銷商優勢資訊假說;Rock (1986)的贏者詛咒(winner’s

curse);Allen and Faulhaber (1989)、Grinblatt and Hwang (1989)以及 Welch (1989)

的訊息傳遞模式(signaling model) 等。此外 Beatty and Ritter (1986)更認為,當發

行 IPOs 的公司不確定性風險愈高時,將導致投資人願意付出比較多的資源,來 獲取有價值的訊息,進而提升資訊不對稱的程度,故為了吸引那些沒有資訊的投 資人參與投資,發行公司必須提高折價程度,而造成高初始報酬出現。 另外鑑於 IPOs 缺乏過往的市場價格可供為參考,承銷商必須至市場瞭解需 求情況,從投資人手中取得相關資訊,來做為制訂發行價格的參考。故發行價格 的低估,也就成為取得相關資訊所必須付出的成本。部分學者就認為初始異常報 酬,是因為發行公司或承銷商,在訂定發行價格時,只將部分資訊調整在發行價

格上所造成(Benveniste and Spindt, 1989; Hanley, 1993; Bradley and Jordan, 2002)。

但有些學者卻認為,高 IPOs 初始報酬,並非完全來自於發行價格的低估, 極有可能源自於市場投資人對於真實價值的錯誤評估(misvaluatuion),而導致他 們願意以比發行價更高的價格去購入 IPOs。而導致投資人錯誤的原因,不外乎 是對於 IPOs 過度樂觀(over-optimism)、投資狂熱(fads)、投機泡沫(speculative bubbles)所引起。甚至有時 IPOs 發行價格低估與市場的錯誤評價會同時存在,或 者發行價格高估與市場錯誤評價也會同時出現。Ritter (1991)指出,投資人過度

反應(overreaction)會造成 IPOs 初始報酬的波動,而出現高 IPOs 初始報酬。

Aggarwal and Rivoli (1990)也認為 IPOs 的發行價格一般而言並未顯著的被低估,

相對的,IPOs 在正式發行交易時,比較可能遇到被錯誤評價以及投資狂熱等現

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承銷商或者上市公司本身,而導因於投資人對於 IPOs 的過度反應所致,而這種

現象也特別容易發生在,市場比較穩定的期間 (Tinic, 1988; Ritter, 1991)。故這部

分 IPOs 的高初始報酬,是由於投資人過度樂觀,而表現在投資上,直接提高 IPOs

的股價所導致。

二、 影響公司發行 IPOs 時機之相關文獻

Persons and Wather (1997)指出發行公司若根據最近 IPOs 的情況,來決定是

否上市,那麼市場上的 IPOs 將會集中在某些時間裡。另外 Stoughton, Wong, and

Zechner (2001)也認為 IPOs 發行熱潮,係由資訊效果所引起,因為一家 IPO 上市,

將會提供攸關這個產業未來展望的資訊,而導致許多類似公司跟著發行 IPOs。

此外 Benveniste, Ljungqvist, Wilhelm, and Yu (2002)則指出計畫發行 IPOs 公司,

會參考最近 IPOs 的相關資訊,以作為何時上市上櫃以及制訂發行價格的參考。

這種情況顯示,若市場上出現高 IPOs 初始報酬,表示近期 IPOs 將比事先預期取

得更多資金,也因此市場上出現高 IPOs 報酬後,緊接著將有更多公司發行 IPOs。

部分學者則提出投資人共識假說(investor sentiment hypothesis),認為投資人

樂觀程度,會影響到 IPOs 的發行成本的高低,也因此會造成 IPOs 發行量的波動。

當市場上的投資人出現過度樂觀時(overly optimistic),而願意付出較高價格進行

投資,這時 IPOs 發行成本相對會較低,而願意申請上市。Lee, Shleifer, and Thaler

(1991)及 Rajan and Servaes (1997)發現市場投資人共識的變動,將會顯著影響市

場上 IPOs 的發行量。同時,Pagano, Panetta, and Zingales (1998)也指出公司將會

選擇,市場上明顯高估發行公司所在產業價值的這個時機,來從事上市的活動,

有如同於選擇在市場投資人表現過度樂觀時,積極發行 IPOs 一樣。

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響,也可能是由發行公司對資金需求程度、發行新股逆向選擇(adverse selection) 成本的多寡所造成,而實證結果顯示公司對於資金的需求、投資人的共識是主要 決定 IPOs 發行量的重要因素。另外大部分的發行公司會選擇在本身需要投資資 金,或者逆向選擇成本比較低時來發行 IPOs,或者市場上投資人有樂觀的投資 意願,而願意付出超額價格時。 綜合上述文獻,我們發現 IPOs 異常的初始報酬,一般是由發行價格低估或 者投資人過度樂觀所造成。而本研究著重於合理解釋國內出現 IPOs 發行熱季的 理由,也就是找出造成 IPOs 初始報酬,以及每個月發行家數間顯著自我相關, 並出現領先-落後關係真正的原因。

參、 資料來源及基本敘述統計量

本研究之樣本期間,從民國 86 年 1 月到民國 93 年 12 月止,總共囊括 686 支使用公開申購配售方式的 IPOs。基於金融、保險業的會計資料與一般行業不 同,因而不列入研究樣本當中。而有關 IPOs 交易資料,包含申請上市日期、上 市日期、發行價格、總發行股數、投資人申購件數、發行規模,及主辦承銷商的 相關資料,取自於台灣證券交易所(TSEC)。其他 IPOs 日報酬、市場日報酬,則 來自台灣經濟新報資料庫(TEJ)。我們並將國內公開申購 IPOs 發行時程,以及各 變數的衡量期間整理於圖 1。 【插入圖 1】 研究中所應用的變數定義如下: 1. IPOs 申請之初的市場報酬(MR):為了瞭解在 IPOs 申請發行,並制訂發行價 格前的市場情況,以代表當時市場中可以取得的公開資訊。將申請前 30 日到 申請日,這段期間市場指數的變化,定義為申請發行 IPOs 之初的市場報酬:

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30 30     F F F I I I MR 其中,IF表示申請日之市場股價指數,而 IF-30為申請 IPOs 前 30 日之市場

股價指數。而 Lowry and Schwert (2002, 2004)發現 IPO 定價前的公開市場報

酬,與 IPO 未來初始報酬間存在正向的關係。 2. IPOs 從申請到正式發行期間之市場報酬(MR1):為了瞭解在 IPOs 被申請到正 式發行這段期間的市場情況,將定義申請到正式發行之間的市場報酬,為申 請到正式發行日這段期間市場股價指數的變化: F F O I I I MR1 

其中,IO為 IPOs 正式發行日之市場股價指數。由於國內公開申購 IPOs

從價格制訂後到正式發行還有一段時間,這段期間公開市場資訊,理應會影

響 IPOs 的初始報酬。

3. 初始報酬(IR):國外 IPOs 研究,常將初始報酬定義為,發行價格到發行後第

一個交易日之收盤價的報酬。然而,因為台灣每日 7%漲跌幅限制,第一個交

易日收盤價可能無法充分反應出市場合理價位。故部分研究以 IPOs 正式發行

後,第一個未達漲跌幅限制(first no-hit)日,該日收盤價作為計算 IPOs 初始報

酬的基礎。但是 Lin, Lee, and Liu (2003)以國內 IPOs 為樣本所做研究,指出一

般以未達漲跌幅限制該日收盤價,所計算的 IPOs 初始報酬,並不能確實代表 真正的初始報酬水準,並建議後續研究應該以上市後 10 日或 20 日之收盤價, 來計算 IPOs 的初始報酬。故本研究將 IPOs 初始報酬定義為: 0 0 20 P P P IR  其中,P0係指發行價格,而 P20為 IPOs 正式發行後,第 20 日之收盤價。

(11)

4. 發行規模(LPROCEED):指對每一個 IPO 發行時,所能夠募集到的資金總額

(proceeds)取對數所得之值。Beatty and Ritter (1986)、Hanley (1993)等利用發

行規模來衡量發行證券的風險程度,認為發行規模愈大,則 IPOs 折價程度愈

小。但 Logue (1973)卻認為發行規模愈大,發行公司愈必須透過價格低估的

方式來吸引投資人的需求。

5. 產業別(TECH):本研究將產業分成高科技產業及非高科技產業兩類,高科技

產業包括電子業、生物科技產業。當屬於高科技產業,則 TECH = 1,其餘

TECH = 0。Lowry and Schwert (2002)研究發現,若 IPOs 屬於高科技產業,其

發行價折價程度會比較高,而導致高的初始報酬。

6. 上市別(OTC):當 IPOs 屬於初次上櫃時,則 OTC = 1;若為上市話,OTC = 0。

7. 中籤率(ALLOC):當總發行股數大於總申購股數時,中籤率為 1;若發行股

數小於申購數,則中籤率將為 IPOs 總發行股數除以投資人總申購股數來取

得。我們並參考 Amihud, Hauser, and Kirsh (2003),令調整中籤率 ALLOCT =

log [(ALLOC + 0.5/N) / (1-ALLOC + 0.5/N)]3,以調整中籤率為 1 或接近於零

的情況。Amihud, Hauser, and Kirsh (2003)發現申購數目與初始報酬間存在顯

著的正向關係。

8. 承銷商信譽(UND)4:將以 IPOs 承銷商之市場佔有率為其信譽衡量變數。Carter

and Manaster (1990)、Carter, Dark, and Singh (1998)以及林象山 (1995)認為

IPOs 能夠透過選擇聲譽較好的承銷商,以追求降低發行價格折價的程度,認

為承銷商信譽與初始報酬為負相關。

3

按照 Amihud, Hauser, and Kirsh (2003)所建議的方式進行轉換。本研究樣本資料共 686 筆,因此 N=686。

4

由於「信譽」變數無法直接衡量,一般研究會利用一些可衡量的變數來做代理(proxy),本研究將沿用 Megginson and Weiss (1991)及 Michaely and Shaw (1994)利用市場佔有率做為承銷商信譽的代理變數。

(12)

發行之收入總額 全體 收入總額 承銷商所簽證之 承銷商信譽 IPOs IPOs

9. IPOs 不確定性(STD):本研究沿用 Ritter (1984)的定義,來衡量 IPOs 不確定

性程度,將定義個別 IPO 上市上櫃後第 21 日(O + 21)到第 35 日(O + 35),這

段期間日報酬的標準差,來代理其不確定性程度。Ritter 並發現當不確定性愈

高,則 IPOs 愈會出現高初始報酬。

10. 每月發行 IPOs 家數(NIPOt):每月進行新股上市上櫃的公司家數。

11. 每月申請 IPOs 家數(NFILt):每月申請新股上市上櫃的公司家數。

12. 每月 IPOs 平均初始報酬(IRMt):每個月 IPOs 初始報酬的平均值。

13. 每月 IPOs 發行規模加權平均初始報酬(IRMtPW):每個月 IPOs 初始報酬,經

由發行規模加權平均後所得之值。為更精確衡量初始報酬的週期,未來檢測 中將以 IPOs 加權初始報酬為主要變數。其定義如下: it NIPO i t i PW t PW IR IRM t  

1 ,

 

   t NIPO i T t it it it PROCEED PROCEED PW 1 1 i 代表發行 IPOs 公司,t 則為 IPOs 的發行時間。 14. 每月 IPOs 平均從申請到正式發行期間天數(UREGDAYt):衡量每個月所申請 IPOs,從申請到真正發行時間的平均值。

15. 每月平均 IPOs 中籤率(UALLOCt):每個月 IPOs 中籤率平均值。

【插入表 1】

表 1 敘述統計分析,描述相關時間數列資料的樣本統計量,包括每個月平均

初始報酬、發行規模加權平均初始報酬、發行 IPOs 家數、申請 IPOs 家數、中籤

率,及從申請到正式發行的天數。並提供各個變數,落後 1-3 期的自我相關

(13)

發行規模加權後,加權平均初始報酬率甚至高達 18.8%。顯示這段期間 IPOs 的 初始報酬與過去國內研究一致,都出現高的初始報酬,而更重要的是,每個月的 IPOs 初始報酬或者發行規模加權初始報酬間,顯現出高度自我相關,其與落後 1 期的自我相關係數,分別高達 0.671 以及 0.631,且皆達到 0.000 的顯著水準。另 外每個月發行 IPOs 的家數,平均每個月為 8.3 家,各月之間亦出現高度自我相 關現象,且前 1、2 期的自我相關係數也分別達到 0.376 與 0.124,顯著水準分別

為 0.000 及 0.262。上述結果與過去研究發現(Ibbotson and Jaffe, 1975; Ibbotson,

Sindelar, and Ritter, 1988, 1994; Lowry and Schwert, 2002)一致。此外 IPOs 從申請

到正式發行的時間平均為 27.5 天,並與前 1 期的變數之間存在顯著的自我相關, 但隨著落後期數增加,該關係逐漸變小。這顯示,每個月 IPOs 發行家數出現週 期的現象並非由從申請到正式發行時間的變化所造成。而在中籤率方面,平均值 為 30.0%,與前一期自我相關係數高達 0.407,但隨著落後期數增加,自我相關 也漸漸降低。

肆、 實證分析

一、 探討台灣 IPOs 是否出現發行熱季異象 表 1 指出,每個月 IPOs 平均初始報酬或加權平均初始報酬間,都出現顯著 的自我相關,其與落後 1 期的自我相關係數,分別達 0.671 以及 0.631,且皆達 到 0.000 的顯著水準。並且落後 2 期的自我相關係數也達到 0.284 及 0.313,顯著 水準分別為 0.01 及 0.006。另外每個月發行 IPOs 的家數,亦出現高度自我相關 現象,且落後 1 自我相關係數為 0.376,顯著水準則為 0.000。這說明每個月 IPOs 平均初始報酬與發行 IPOs 家數兩者都存在顯著的自我相關,因此初步證明台灣 的 IPOs 也出現發行熱季的現象。接下來我們將每個月 IPOs 平均初始報酬,以及

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發行家數繪製成圖 2 所示。 【插入圖 2】 從圖 2 中我們可以發現 IPOs 平均初始報酬與發行家數間,出現領先-落後 的關係。尤其在 2000 年初,當 IPOs 出現高初始報酬,接下來陸續會有較多 IPOs 發生;另外每當市場上出現大量 IPOs 後,接下來的 IPOs 初始報酬明顯會偏低。 這也可初步證明國內 IPOs 市場確實存在發行熱季的現象。 為了進一步驗證每個月 IPOs 平均初始報酬與發行家數兩者之間的關係,本

文將利用「Granger 領先檢定」(Granger Causality Test)來加以分析。一般它被用

於解釋變數間(X 與 Y)是否有領先、落後、互相領先,或兩者無任何關係。但首

先我們必須檢定變數是否為定態(stationary),若變數檢定結果為定態的話,則可

進一步採用「向量自我迴歸模型」(Vector autoregressive model; VAR),來檢定變

數的長期關係,其模型如下。

        p j p j t j t j t j t c y x y 1 1 1    (1) j 代表落後 t 期的期數。 若變數不為定態,出現單根現象,則會產生虛假(spurious)關係。則須將各變 數進行差分(differencing),直到各變數的某一階段差分為定態。再根據 Granger 方法,利用 VAR 模型,分析變數之間的因果關係。 (一) 單根檢定 本單元將解釋導致 IPOs 發行數量,以及初始報酬波動的因素。我們從圖 2 中初步發現,每個月 IPOs 平均初始報酬與發行家數的週期,並沒有顯著的趨勢

(trend) 存 在 。 我 們 將 利 用 不 包 含 趨 勢 項 的 ADF 單 根 檢 定 模 型 (Augmented

(15)

         P j t j t j t t y y y 1 1 0     (2) j 代表落後 t 期的期數,P 表示使殘差項εt趨近白噪音(white noise)的最適落 後期數。基於有效檢定力及精簡模型的原則,本研究以 AIC(Akaike Information Criterion)準則,分別選取最小者為最適落後期數,檢定結果詳列於表 2。 【插入表 2】 表 2 的 ADF 單根檢定結果,顯示各變數原始值在無確定趨勢項下,均顯著 一致拒絕有單根的虛無假設(H0)。且大部分在 1% 顯著水準下,拒絕單根的虛無 假說,所以上述時間數列變數呈現定態,所以這些時間數列資料呈現高度 1 階自 我相關,並非是隨機漫步(random walk)的情形。因此,可以認定模型中所使用的 變數均為 I(0)的時間數列。 (二) IPOs 發行時機之選定 接下來採用三階向量自我迴歸模型5

(The third-order vector autoregressive

model),針對發行熱季現象做進一步的驗證。向量自我迴歸模型中,將會考慮到

每個月 IPOs 平均初始報酬與發行 IPOs 家數間,明顯序列相關(serial correlation)

的問題,並用以推論說明兩者間交互相關(cross-correlations)的現象。本文並更深 入探討落後的 IPOs 初始報酬,是否對於未來 IPOs 發行家數具有預測能力,或者 每個月 IPOs 發行家數對於初始報酬的預測能力如何。其中我們會利用 Granger (1969)先後因果檢驗,來解釋兩個時間數列資料,是否有領先、落後、互相領先, 或兩者無任何關係。經由三階向量自我迴歸模型分析結果詳列於表 3。 【插入表 3】 5 本文中未來將持續採用 VAR(3)模型,來檢測時間序列資料之因果關係,而當採下列 VAR(p)進行分析,p=1, 2 , 3, 4,之下,Granger F- test 結果皆相同,顯示結果具有一致性。

(16)

表 3 分析結果發現,無論採用每個月平均初始報酬,或者發行規模加權後的

平均初始報酬,與未來 IPOs 發行家數之間有顯著正向關係。而 Granger F-test 結

果,支持以發行家數作為依變數的 VAR(3)模型,也就是拒絕落後 3 期的初始報 酬,對於 IPOs 家數沒有預測能力的假設,P-value 皆接近 0.01 的顯著水準。但相 對的,Granger F-test 結果卻拒絕,以每個月平均初始報酬,或者加權初始報酬作 為依變數的 VAR(3)模型,其 P-value 分別只有 0.812 與 0.851。雖然落後 1 期的 每個月 IPOs 發行家數與每個月 IPOs 平均初始報酬間,與圖 2 所顯示的狀況一 樣,呈現負向關係,但卻未達到顯著水準。這說明了圖 2 中所顯示,當 IPOs 市 場中有較多公司從事發行後,接下來的 IPOs 初始報酬會偏低的現象,可能有些

偏差。經由 VAR(3)模型分析結果,說明每個月 IPOs 平均初始報酬,對未來 IPOs

發行數量,有預測能力;然而,若使用 IPOs 發行家數來預測未來 IPOs 的初始報 酬卻明顯不適當。上述分析結果更能證明台灣 IPOs 市場確實存在發行熱季現象。 因此當市場上 IPOs 出現較高的初始報酬,接下來發行 IPOs 的公司會增多, 這也說明高 IPOs 初始報酬,對計畫發行 IPOs 的公司而言,是一項正面訊息。針 對採取公開申購配售的 IPOs 而言,其能夠透過選擇申請上市、縮短從申請到正 式發行的時間、或者撤銷申請6來決定 IPOs 的發行時機,以回應本身所接收到的 訊息。為了瞭解發行公司如何有效因應 IPOs 市場中的訊息,我們一開始將先探 討每個月 IPOs 平均初始報酬與申請 IPOs 家數之間的關係,以及分析每個月平均 初始報酬,是否可用於預測未來 IPOs 從申請到正式發行的時間。表 3 指出,若 IPOs 市場出現高初始報酬,顯示投資人對最近的 IPOs 評價比較高,則較高的初 始報酬,對未來要發行 IPOs 的公司而言,將是項正面的訊息。一旦這些公司觀 6 國內制度規定發行公司應於證交所或櫃臺買賣中心函知之日起算三個月內將其股票完成上市、上櫃買賣,若未於此期 間內完成者,應於報經證期局核准後,撤銷其上市或櫃臺買賣契約。

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察到最近 IPOs 初始報酬,普遍提高的話,將選擇趕快申請上市,也因此該月申

請 IPOs 的家數將會提高。故將導致每個月 IPOs 平均初始報酬與申請 IPOs 家數

之間有正向關係存在。 另外若目前市場中普遍出現高的初始報酬,為了反應這項好訊息,計畫發行 IPOs 的公司,也應該會縮短從申請到正式發行這段時間,以求即時反應該項訊 息。因此若 IPOs 市場有較高初始報酬,則接下來的 IPOs,其從申請到正式發行 的這段時間,會大大縮短的情形。也因此我們可推論 IPOs 平均初始報酬與接下 來 IPOs,其從申請到正式發行時間,將會呈現負向的關係。表 4 所報導的是每 個月 IPOs 平均初始報酬、加權初始報酬,與申請 IPOs 家數及從申請到正式發行 天數之間,透過 VAR(3)模型分析的結果。 【插入表 4】 表 4 分析結果指出,無論是每個月 IPOs 平均初始報酬,或者加權平均初始

報酬,其與下一個月申請 IPOs 數間,出現顯著正向關係,且 Granger F-tests 的

P-value 分別為 0.045 及 0.014,均達到 0.05 顯著水準。但分析結果卻顯示,無論

每個月 IPOs 平均初始報酬或加權平均初始報酬,用來預測下一個月所申請

IPOs,其從申請到正式發行天數,雖然係數分別為 0.112 及 0.239,但皆未達到

顯著水準。另外 Granger F-tests 的 P-value 分別為 0.321 及 0.448 也並未達到 0.1

顯著水準,顯示使用前期 IPOs 平均初始報酬,來預測未來 IPOs,其從申請到正

式發行天數的能力明顯不足。其原因為國內從申請到正式發行這段時間,各發行

公司之間並沒有顯著差異所致。因為這時程有一定的規定,並無法任意縮短,而

各發行公司在申請後均已經儘速發行,因此未見 IPOs 初始報酬將會影響到 IPOs

(18)

經由上述分析結果,我們認為每個月 IPOs 平均初始報酬與接下來正式發行 家數之間所出現的正向關係,係由計畫發行 IPOs 的公司,透過選擇適當的申請 時機,來因應 IPOs 市場上高初始報酬所傳達的正面訊息,而並非透過調整從申 請到正式發行時間所導致。 二、 探討影響 IPOs 初始報酬水準之因素 國內 IPOs,依照「上市審查規則」與「上櫃審查準則」規定,發行公司應 於證交所或 OTC 函知日起三個月內將其股票完成上市、上櫃,若未於該段期間 完成者,應於報經證期局核准後,撤銷上市或櫃檯買賣契約。而 IPOs 經核准後, 需開始辦理承銷作業。並於接受公開申購前二天,提出承銷商與發行人共同議定 的發行價格、承銷總數量、申購單位等公告。因此採用公開申購承銷下,在申請 IPOs 當日已經決定發行價格。而自申請到正式發行這一段期間的訊息,將也會 影響到 IPOs 的初始報酬水準。因為發行價格是在投資人開始進行申購前已經決 定,故當訂定 IPOs 發行價格時,發行公司很難瞭解市場對於該 IPO 的需求為何。 一般文獻將 IPOs 高初始報酬,歸因於發行公司低估發行價格,以及投資人 超額需求所導致。一開始我們先瞭解 IPOs 發行價格制訂的過程,相關文獻認為

IPOs 的高初始報酬來自於發行公司採取價格低估的動作,例如 Benveniste and

Spindt (1989)提出承銷商為了補償提供私有資訊投資人的潛在損失,在制訂發行

價格時,並不會將正面資訊完全反應在價格上;相對若是負面資訊的話,則完全

反應在價格上。後來 Hanley (1993)發現發行價格的調整與初始報酬間,出現正向

顯著關係,顯示初始報酬反應上市前已知的部分訊息。最近 Loughran and Ritter

(2002)認為 IPOs 在制訂發行價格時,不只部分反應私有資訊,甚至也只是將部

(19)

出,IPOs 發行價格並未完全反應市場上的公開資訊,甚至承銷商對於公開資訊 的調整程度遠落後於對私有資訊的調整程度。這都顯示 IPOs 並未根據所有的可 得資訊來調整發行價格,另外 IPOs 不確定性程度,也會影響到 IPOs 的初始報酬。 本研究以 IPOs 發行價格制訂前後為基準,將國內採用公開申購配售 IPOs 的發行過程分成兩期,第一期包含一些會影響發行價格制訂的相關資訊。然而, 國內公開申購的 IPOs 一旦價格確定後,即不能再做調整的原因,故第二期所包 含會影響初始報酬的因素,將為市場上眾人可取得的公開資訊及代表投資人私有 資訊的投資需求情況。首先我們使用迴歸式(3)及迴歸式(4),來確認影響 IPOs 初 始報酬水準的相關因素,分析結果詳列於表 5。我們將這些因素分成兩個階段進 行探討,第一階段,探討一開始會影響 IPOs 發行價格制訂的相關因素;第二階 段,則加入從 IPOs 申請到正式發行這段期間會影響初始報酬變化的因素,例如 投資人需求及 IPOs 不確定性、公開市場報酬等資訊。 (一) 發行公司在 IPOs 申請前可取得的相關資訊

Beatty and Ritter (1986)認為,當 IPOs 發行公司不確定性風險愈高時,發行

公司必須提高折價程度來吸引沒有資訊的投資人。一般影響發行公司不確定性風

險的因素,包括公司規模、產業別、上市地點等公司特質變數,皆將對初始報酬

產生影響,整理於迴歸式(3)。

IRi =α0 +α1OTCi +α2TECHi +α3UNDi +α4LPROCEEDi +α5MRi +

α6Di×MRi+εi (3)

在表5第1欄迴歸式(3),包含IPOs申請前會決定發行價格之因素,分別由IPOs

發行公司本身特質以及市場報酬所構成。且為了測試發行公司於制訂發行價格

(20)

小於零時,虛擬變數(dummy variable) Di等於1,否則Di將等於零。分析結果顯示, 若IPOs屬於初次上櫃者,其初始報酬會明顯較高;且IPOs若產業別屬於高科技產 業的話,一般而言,也會出現比較高的初始報酬。此外當IPOs發行規模愈大時, 未來將會有比較高的初始報酬,這項發現與Logue (1973)的研究結果一致。認為 當發行規模愈大時,發行公司必須透過程度較高的折價,來吸引投資人投資。 但不同於過去研究,我們發現公開市場資訊對於IPOs初始報酬有不對稱的效 果。當IPOs被申請前,市場報酬為正的話,將會顯著影響IPOs的初始報酬,MR 的係數為2.074,表示當市場報酬變動1%時,將提高接近2.1%的初始報酬,這意 味著發行公司制訂發行價格時,並未將市場的實際情況完全反應在價格上。而發 行公司為何不充分將該項公開資訊用來調整價格,其原因為,在公開申購配售制 度下,發行公司在發行價格制訂後,並不被允許再進行調整。根據Welch (1992) 的發現,發行公司為了避免基於公開市場資訊,而過度調整發行價格,以致於無 法吸引投資人申購,而導致最後無法順利發行IPOs。所以一般IPOs不會完全將正 面的市場資訊充分地反應在發行價格上。 但是當IPOs被申請前,市場出現負面公開資訊的話,市場公開資訊的係數只 有0.661(MR係數2.074加上D×MR的係數-1.413),也就是說,當市場報酬降低1% 時將只會調降0.66%的初始報酬,因此IPOs的初始報酬對於正向公開資訊的反 應,將遠大於對於市場上負面公開資訊的反應。這也說明發行公司已經將大部分 的市場負面資訊反應在發行價格上。但檢定結果P-value = 0.112,卻不拒絕MR係 數加上D×MR係數為零的虛無假設,這顯示當市場交易不熱絡下,公開資訊對於 IPOs的初始報酬並沒有解釋能力,說明發行公司,已經將公開資訊完全反應在發 行價格上。因此公開資訊品質的差異,將影響IPOs發行公司是否會完全將這些資

(21)

訊反應在發行價格。我們推論,發行公司是否將公開資訊完全反應在發行價格調

整上,將取決於公開資訊的品質。研究結果部分支持Loughran and Ritter (2002)

的研究,認為當市場公開資訊為正時,發行公司只會反應部分市場資訊來調整發 行價格,另外若市場中出現不利的公開資訊,則會完全表現在發行價格調整上。 此外在迴歸式(3)下,調整後 R2為 0.142,顯示出在 IPOs 申請前所有相關的 資訊變數,只能夠解釋 14.2%的變異,可見只有極少部分 IPOs 初始報酬可被解 釋。說明申請 IPOs 前,不管是攸關公司特質的變數,或是市場中的公開資訊, 並不能充分解釋初始報酬的變異。尤其在出現負面的市場報酬下,因為發行公司 已將這些公開資訊反映在發行價格,最後僅剩下攸關公司特質的變數,對於 IPOs 具有解釋能力。這更能顯示出,若市場公開資訊為負之下,IPOs 發行公司對於 未來初始報酬水準完全沒有決定能力。 (二) 在 IPOs 申請後到正式發行這段期間可取得的資訊 Rock (1986)指出市場中有訊息(informed)的投資人,將有能力分辨體質好或 不好的 IPOs,而只申購體質好的股票,因此有訊息的投資人將會提高對於體質 較好的股票需求,最後一些較好的 IPOs 將會出現超額申購現象。尤其在台灣, IPOs 發行價格早在申請前已被設定,因此進行公告後,市場會出現一些有關投

資人超額需求的資訊,因而影響大多數投資人的投資傾向。Koh and Walter (1989)

已經採用申購水準,作為有訊息投資人對於 IPOs 需求的代理變數。另外 Agarwal,

Liu ,and Rhee (2004)也認為投資人在正式發行之前對於 IPOs 的投資需求,將會決

定 IPOs 上市第一天的價格,這說明投資人的需求可被用來預測 IPOs 的初始報酬

水準。因此包括投資人對特定 IPO 需求的訊息、公告到正式發行這段期間的市場

(22)

公司特質因素、市場公開資訊、私有資訊及上市後交易市場中的資訊都將會影響

到 IPOs 的初始報酬,如迴歸式(4)。

IRi =β0 +β1OTCi +β2TECHi +β3UNDi +β4LPROCEEDi +β5MRi +β6 Di×MRi

+β7MR1i +β8STDi +β9ALLOCTi +μi (4) 【插入表5】 表 5 第 3 欄迴歸式中的變數,包括迴歸式(3)中的自變數,再加上 IPOs 從申 請到正式發行這段時間,會影響 IPOs 初始報酬的相關資訊。也因此迴歸式(3)與 迴歸式(4)對於 IPOs 初始報酬在解釋上的差異,乃來自於 IPOs 申請後到後來正 式發行這段時間,相關資訊的影響所使然。我們發現調整後 R2明顯提高到 0.351, 顯示所有自變數可解釋 IPOs 初始報酬 35.1%的變異。可看出從申請到正式發行 這段期間的資訊,確實能夠解釋大部分初始報酬的變化。這段期間市場上所出現 的公開資訊,例如市場公開資訊對於 IPOs 初始報酬具有顯著的正面影響,當市 場報酬變動 1%時,將導致初始報酬變動 2.18%;而有關投資者對於 IPOs 需求的 私人資訊方面,顯示當市場出現超額申購或者投資人超額需求過高時,未來 IPOs 的初始報酬將會隨著提高,該訊息代表投資人對特定 IPO 有偏好,而導致未來有 比較高的初始報酬。也因此這一項代理投資人需求的資訊,對於未來 IPOs 的初 始報酬而言,也是一項顯著的預測指標,其係數為-0.063,並達到 0.01 的顯著水 準。另外,對一家不確定性風險比較高 IPOs 發行公司而言,未來會出現較高的 初始報酬。更重要的是,在迴歸式(4)分析結果中,IPOs 申請前的資訊變數,除 了申請前的市場報酬外,其餘資訊變數與 IPOs 初始報酬之間不再存有顯著的關 係。而且檢定分析結果 P-value = 0.923,也不拒絕申請前公開資訊係數為零(MR 係數加上 D×MR 係數等於零)的虛無假設,這說明當 IPOs 申請前的市場交易並不

(23)

熱絡下,發行公司會把市場資訊充分反應在價格上,而導致 IPOs 申請前所有資 訊變數,並不能有效解釋 IPOs 初始報酬的變異。 綜合上述,我們發現當申請前市場報酬為一項負面資訊時,其並未顯著造成 初始報酬的下降,這現象意味著,承銷商與 IPOs 的發行公司當初訂定發行價格 時,已經充分將這項負面的公開資訊包含到價格當中。而發行公司或承銷商對於 負面公開資訊的調整程度,也顯著高於正面的公開資訊,這顯示出承銷商儘量避 免訂定過高的發行價格。雖然市場上所有參與者都可以取得公開資訊,承銷商並 不用透過補償投資人,而獲得該項資訊,但我們發現,當市場公開資訊為正面時, 其顯著造成比較高的初始報酬;相對的,在處於負面公開資訊下,其對於初始報 酬,不存在顯著的經濟意義。 為了進一步驗證自 IPOs 申請至正式發行這段期間相關資訊,對於 IPOs 初始 報酬的解釋程度,本研究另外利用下列迴歸式進行分析,分析結果詳列於表 6。 IRi =γ0 +γ1 MR1i +γ2STDi +γ3ALLOCTi + Êi (5)

Êi =λ0 +λ1OTCi +λ2TECHi +λ3UNDi +λ4LPROCEEDi +λ5MRi +

λ6Di×MRi+νi (6) 我們研究是否 IPOs 申請前的相關資訊,能夠用來預測無法被從申請到正式 發行這段期間資訊變數,所不能解釋的初始報酬殘差。如果 IPOs 申請前的資訊 變數,能夠預測這些未被解釋的殘差,表示發行公司並未完全將申請前可取得的 相關公開資訊,反應在發行價格上,而 IPOs 的初始報酬會受到這些未被充分反 應的資訊所影響。 【插入表6】 表 6 指出,從申請到正式發行這段時間的資訊變數,能夠有效解釋 IPOs 初

(24)

始報酬 31.93%的變異,而所有資訊變數與初始報酬間的關係也與過去的研究一 致。接下來將以迴歸式(5)中所未能解釋的初始報酬殘差,作為迴歸式(6)的依變 數,並利用 IPOs 申請前的相關資訊變數作為自變數。分析發現申請前的資訊變 數,對於未能被解釋殘差值的解釋程度非常低,僅能達到 3.81%。更重要的是, 只有 IPOs 申請前市場報酬這項公開資訊變數,與依變數之間仍存在顯著關係, 其餘變數都不具解釋能力。但檢定結果 P-value = 0.877,也不拒絕申請前公開資 訊係數為零(MR 係數加上 D×MR 係數等於零)的虛無假設。說明若申請前市場報 酬為負的話,該項公開資訊變數的係數仍與零沒有差異。這意味著若 IPOs 申請 前的市場處於空頭之下,則這些公開資訊已被充分反應在價格上,因此初始報酬 變異將與 IPOs 申請前的資訊變數無關,完全可由 IPOs 從申請到正式發行這段期 間的資訊變數所解釋。 三、 探討發行公司選在高初始報酬時發行 IPOs,這個發行熱季之迷思 表 1 及表 3 指出每個月 IPOs 平均初始報酬與發行家數都存在序列相關的現 象。但更令人注意的是,為何出現高 IPOs 初始報酬後,總會跟隨著更多公司發 行 IPOs。發行折價是發行公司的成本,而發行公司為了募集更多的金額,理論 上不會選擇在 IPOs 市場出現發行價格被低估這種時機,進行上市上櫃。所以本 單元將探討當 IPOs 發行公司向主管單位申請發行時,是否能夠完全預測到未來 正式發行時的初始報酬水準。如果不能完全預測到時,即表示雖然這些計畫發行 IPOs 的公司,當他們觀察到最近 IPOs 有比較高的初始報酬,認為這是項好的訊 息,會選擇趕快申請上市。但申請當時,他們所擁有的資訊,卻無法影響正式發 行後初始報酬的表現,正好可被用來解釋 IPOs 發行熱季這個迷思。表 5 我們已 經解釋一些可被用來預測 IPOs 初始報酬的因素,接下來要繼續探討這些因素,

(25)

是否也能夠解釋 IPOs 每個月平均初始報酬間,出現序列相關的現象。 (一) 解釋 IPOs 每個月平均初始報酬自我相關的現象 根據 IPOs 申請登記前後資訊內容,分成兩部分進行探討。表 5 指出,公司 的相關特質變數,包括上市別、產業別、發行規模與 IPOs 初始報酬之間有顯著 關係,且申請前市場正面的公開資訊也與初始報酬水準有關。接下來,我們將利 用迴歸式(3)所預測的初始報酬,來表示每一家 IPO 的預期初始報酬,並經發行 規模加權後,加總取得 IPOs 申請前相關資訊,所能預測的每個月平均預期初始 報酬(PIRMFtPW)。因此 it NIPO i t i PW t F PW PIR PIRM t  

1 ,而表 5 第 1 欄指出 IPO 預期初

始報酬 PIRit = -1.377+ 0.124OTCi + 0.165TECHi - 0.220OTCi + 0.158LPROCEEDi +

2.074MRi - 1.413Di×MRi。這部分的每個月平均預期初始報酬,與公司特質或申

請前市場的公開資訊有關。另外並以實際每個月 IPOs 加權初始報酬,扣除每個

月 IPOs 平均預期初始報酬後的值(REFt),代表不能被 IPOs 申請前相關資訊,所

預測的初始報酬,因而 REFt = IRMtPW - PIRMFtPW。因此這部分的初始報酬,將代 表著 IPOs 從申請到正式發行這段期間的資訊,及次級交易市場上所提供資訊能 影響的部分,分析結果詳列於表 7。 【插入表 7】 表 7 Panel A 描述每個月 IPOs 平均預期初始報酬之間的自我相關係數,發現 落後 1 期的自我相關係數為 0.437,顯著水準 0.000,但落後 2 期以後的自我相關 情形卻不顯著,說明這些預期的初始報酬間,僅存在部分自我相關。說明至少部 分 IPOs 初始報酬的自我相關現象,是來自於公司的特質以及申請前公開資訊, 也因此同類型的 IPOs 公司將會獲得相似的初始報酬。但這並不足以完全解釋每 個月 IPOs 平均初始報酬自我相關的現象,因為未被預期初始報酬(REFt)中,落後

(26)

1 期的自我相關高達 0.532,顯著水準為 0.000,且落後 2 期的係數也達到 0.246, 且顯著水準為 0.033。甚至落後 3 期時,顯著水準仍達到 0.092,這說明 IPOs 申 請後到正式發行這段期間的相關資訊,包括市場報酬、投資人的需求、IPOs 不 確定性,都會造成每個月 IPOs 平均初始報酬出現自我相關的現象。 接著為了說明 IPOs 從申請到正式發行時間,所有資訊對於 IPOs 初始報酬自 我相關的效果,將利用迴歸式(4)的預測值,表 5 第 3 欄所指出 PIRi = -0.832 -

0.015OTCi + 0.033TECHi - 0.150UNDi + 0.064LPROCEEDi + 1.29MRi - 0.994Di×

MRi+ 2.181MR1i + 13.055STDi - 0.063ALLOCT,來代表每一家 IPO 預期的初始報i 酬。並經由發行規模加權後,取得透過 IPOs 發行前相關資訊所預測的,每個月 平均預期初始報酬(PIRMOtPW),所以 it NIPO i t i PW t O PW PIR PIRM t  

1 。這部分的平均預 期初始報酬,係由 IPOs 申請前攸關公司特質變數、市場公開資訊、申請登記後 的市場報酬、投資人需求、IPOs 不確定性等因素所預測而取得。PIRMOtPW 與 PIRMFtPW 主要差異,在於加入從申請到正式發行這段期間的資訊。而為了更深 入探討 IPOs 正式發行前的預期初始報酬,是否足以說明初始報酬自我相關的現 象。我們利用實際每個月平均加權初始報酬,扣除 PIRMOtPW後的值,來代表 IPOs 正 式 發 行 前 資 訊 無 法 解 釋 的 平 均 初 始 報 酬 (REOt) , 所 以 REOt = IRMtPW - PIRMOtPW。這也用以證明,若 IPOs 發行前,透過公司特質、市場公開資訊、投 資人需求、IPOs 不確定性等資訊所能預期的初始報酬,能夠完全說明初始報酬 序列相關的現象,則這些不被預期的初始報酬,將不會出現自我相關。

表 7 中 Panel B 顯示,包括 IPOs 正式發行前攸關資訊,所能夠預測出的 IPOs

平均預期初始報酬(PIRMOtPW),出現高度自我相關,其落後 1 期自我相關係數為

(27)

水準。將其與 Panel A 中 PIRMFtPW自我相關情形做比較,可發現大部分 IPOs 初 始報酬序列相關,是由從申請到正式發行這段時間,包括投資人私有資訊、公開 市場資訊所形成。另外 Panel B 也顯示,這些未能被 IPOs 發行前相關資訊所預 測的 IPOs 預期初始報酬,並未存在顯著自我相關。除了落後 1 期相關係數為 0.256 外,顯著水準為 0.023 外,明顯的其他的自我相關係數皆接近於零。這說 明 IPOs 正式發行前資訊所預測的平均初始報酬,能夠解釋 IPOs 初始報酬自我相 關的情形。因此我們發現 IPOs 初始報酬自我相關的現象,可以透過發行 IPOs 公司本身的特質變數、申請前正面的公開市場資訊、投資人私有資訊、從申請到 正式發行期間公開資訊的效果來解釋。 為了進一步說明 IPOs 從申請到正式發行這段期間資訊,對於初始報酬自我 相關情形的解釋能力,將使用迴歸式(5)來取得每一個 IPO 預期的初始報酬,表 6 第 1 欄指出 IPO 預期初始報酬 PIRi = -0.249 + 2.422MR1i + 13.673STDi - 0.086ALLOCTi。並經由發行規模加權後,取得每個月利用 IPOs 申請到正式發行 這段時間資訊,所預測的平均預期初始報酬(PIRMPW F-Ot)。而從 IPOs 申請到正式

發行這段時間資訊,未能解釋的初始報酬(REF-Ot),REF-Ot = IRMtPW - PIRMPWF-Ot。

並將分析結果詳列於表 7 中的 Panel C,結果顯示,單獨由從申請到正式發行期 間資訊,所預測的平均預期初始報酬報酬,也出現顯著自我相關現象。落後 1、 2 期的自我相關係數分別為 0.364 及 0.251,並達到 0.000 及 0.027 的顯著水準。 這充分說明每個月 IPOs 平均初始報酬的自我相關,絕大部分可由申請到正式發 行這段期間的資訊所解釋。而且這段時間資訊,無法預測的每個月 IPOs 預期初 始報酬,並未出現顯著自我相關情形。更進一步說明 IPOs 初始報酬自我相關的 現象,最主要是由從申請到正式發行這段時間,包括公開資訊及私有資訊等因素

(28)

效果所導致。因此當計畫發行 IPOs 的公司觀察到最近的 IPOs 出現高的初始報酬 時,而緊跟著申請發行 IPOs 時,其實這些發行公司根本無法預期未來的初始報 酬水準,而大部分的初始報酬水準係受到 IPOs 從申請到正式發行,這一段期間 的資訊所影響。也就是說,計畫發行的公司,根本無法透過選擇市場出現高或低 初始報酬的不同時機,來申請發行 IPOs,而從中獲得利益。 透過分析結果,我們可以說明市場出現高的 IPOs 初始報酬後,總會更多公 司發行 IPOs,這項發行熱季之迷思。雖然許多公司觀察到,市場出現較高的初 始報酬後,會傾向趕快申請發行 IPOs。但事實上,若在申請 IPOs 時,市場出現 負面的公開資訊,這些公司根本無法預測發行價格的折價程度,分析結果也顯示 大部分的初始報酬,能夠被從申請到正式發行期間的資訊所預測。因而在申請 IPOs 當時,公司根本無法預測未來初始報酬的水準。但若在申請 IPOs 前,出現 正向的市場報酬資訊,則公司只會將上述資訊中的一部份反應在發行價格上,並 未完全根據市場資訊來調整其發行價格,而導致發行價格折價的情形。這時市場 上的投資人,將會因取得特定 IPO 發行價格明顯低估的訊息,進而提高對該 IPO 的需求,而導致將來出現高 IPOs 初始報酬的情況。 接下來為了驗證上述結果,本文透過 Fama-MacBeth 迴歸模型進行敏感性分

析(sensitivity analysis),測試 IPOs 申請前市場上其他 IPOs 的初始報酬,與被申

請之 IPOs 未來上市後初始報酬之間的關係,以進一步解釋發行公司是否可以利

用申請前其他 IPO 的初始報酬,來預測其未來的初始報酬。本文在迴歸式(3)與

迴歸式(4)中,分別加入個別 IPO 申請前一個月,IPOs 市場上平均加權初始報酬

(IRMF-1PW)作為自變數。且為測試發行公司決定申請時,是否會一致反應 IPOs

(29)

我們參考 Fama and MacBeth (1973)方法,以每年為基準進行迴歸分析,最後將所 有年度的迴歸係數進行平均取得最後的參數值,分析結果詳列在表 8。 【插入表 8】 表8第1欄顯示,若迴歸式只包含IPOs申請前的資訊時,IPOs申請前,市場上 其他IPOs的平均初始報酬,對其未來初始報酬的預測能力並不顯著,t值分別為 1.59及-1.55。而若再加入從申請到正式發行這段時間的資訊,其t值也只達0.77及 -1.90。顯示無論申請前,其他IPOs市場上出現正或負的平均初始報酬,都不會影 響到未來該IPOs的初始報酬。因此敏感性分析的結果與表7的分析結果一致,更 進一步證明,當發行公司向主管機關申請發行IPOs時,最近市場上IPOs的初始報 酬,並不會影響前面被申請IPOs,未來發行後的初始報酬。也就是說,發行公司 並不能透過選擇上市時機,來控制其未來初始報酬的水準。 (二) 解釋影響 IPOs 申請及發行家數之資訊來源 為了探討能夠在 IPOs 市場出現高初始報酬下,導致更多公司申請 IPOs 的資 訊來源為何?我們透過 VAR(3)模型進行分析,利用從迴歸式(3)與迴歸式(4),所 取得的平均預期加權初始報酬(如表 7 中 PIRMFtPW及 PIRMOtPW的定義),分析是 否可用來預測接下來 IPOs 的申請及發行數量。從中瞭解透過不同資訊,所預測 出的平均預期初始報酬,對於未來 IPOs 申請數與發行量的預測能力,以區別出 有哪些資訊,能夠預測出未來 IPOs 的發行情況。分析結果詳列於表 9、表 10。 【插入表 9】 表 9 報導利用迴歸式(3),所預測的平均 IPOs 預期初始報酬(PIRMFtPW),及 未能夠被預期的初始報酬殘差(REMFtPW), it NIPO i t i PW t F PW e REM t  

1 。進一步與每 個月申請 IPOs 家數及正式發行家數間,透過 VAR(3)模型進行分析。這說明,申

(30)

請 IPOs 前的資訊,包括公司本身產業別、承銷商信譽、發行規模、上市別等變 數以及市場上的公開資訊,所預期的初始報酬,對於未來 IPOs 活動的預測能力。 表 9 Panel A 中每個月平均預期初始報酬(PIRMFtPW),係基於攸關公司特質資訊以 及申請前市場上公開資訊所預測出來,因此這部分的預期初始報酬包含有關初次 發行公司的發行規模、產業別、上市別、承銷商信譽、市場報酬的狀況。而不能 夠被預期的初始報酬殘差,則隱含著在申請 IPOs 之前,未能取得的相關資訊, 包括從申請到正式發行期間市場的狀況、投資人的需求、有關 IPOs 公司不確定 性等資訊,或者再加上發行後次級交易市場所反映的資訊。分析結果顯示,由申 請 IPOs 前資訊,所預測的預期初始報酬,無論對於接下來每個月 IPOs 申請家數, 或者發行數量的預測能力都未達到顯著,其 Granger-test 的 P-value 分別為 0.269 及 0.113。但比較有趣的是,該模型對於每月申請 IPOs 家數的解釋程度,明顯大 於每月正式發行家數,其 R2也分別為 30.0%及 19.9%。這與表 4 研究結果一致, 指出一般計畫要發行 IPOs 的公司,當觀察到市場上出現比較高的 IPOs 初始報酬 時,會透過申請 IPOs,作為反應該訊息的手段。 而表 9 中 Panel B 的分析結果也指出,這些未能夠被 IPOs 申請前資訊,所 預測的平均預期初始報酬(REMFtPW),對於每個月 IPOs 申請家數與正式發行家 數,相對於預期初始報酬,展現出非常顯著的預測能力,Granger-test 的 P-value 分別達到 0.013 及 0.018。這也說明 IPOs 申請前的資訊,包括發行規模、上市別、 產業別、承銷商信譽以及申請前市場公開資訊,不足以用於預測未來 IPOs 申請 家數與正式發行家數,而對於預測上述 IPOs 活動最有價值的資訊,是來自 IPOs 申請後到正式發行這段時間,可獲得的相關訊息,或者正式發行後次級市場所反 映出的訊息。而 R2分別為 0.360 及 0.241,也顯示,模型對於未來每月 IPOs 申

(31)

請家數的解釋能力,明顯大於每月正式發行家數。 【插入表 10】 表 10 中 Panel A 指出,透過迴歸式(4)所得的,平均 IPOs 平均預期初始報酬 (PIRMOtPW),及未能被預期的初始報酬(REMOtPW), it NIPO i t i PW t O t PW REM

 1 ,與 未來 IPOs 活動,利用 VAR(3)所分析的結果。這部分的預期初始報酬,將包含公 司類型、上市別等特質變數、申請前市場公開資訊、從申請到正式發行期間市場 公開資訊、投資人需求、IPOs 不確定性等資訊。我們發現當 IPOs 平均預期加權 初始報酬(PIRMOtPW),包含 IPOs 從申請到正式發行期間攸關資訊後,其對於未 來每個月 IPOs 申請家數,及正式發行家數的預測力,有顯著的提升。因此這部 分的預期初始報酬,對於未來 IPOs 申請狀況及正式發行數,是一項很好的預測 指標,其 Granger-test 的 P-value 分別為 0.082 及 0.017,且對於兩者的解釋程度, 也分別提高到 0.325 及 0.243。更能反映出從 IPOs 申請到正式發行期間的相關資 訊所預期的初始報酬,更能夠有效預測未來 IPOs 申請家數以及發行數量。因為 從申請到正式發行這段期間的資訊,導致 IPOs 初始報酬提高,進而吸引更多計 畫上市上櫃的公司,進行 IPOs 申請與發行。 而在表 10 中 Panel B 顯示,這些不能夠被 IPOs 正式發行前資訊,所預測的 平均初始報酬(REMOtPW),與未來 IPOs 申請及發行家數間,並沒有顯著的關係, 其 Granger-test 的 P-value 分別為 0.197 及 0.298。這說明計畫發行的公司,在選 擇申請時機時,並不會過份依賴次級交易市場所出現的資訊,而該資訊也不會影 響到正式發行的時間。 表 9、10 的分析結果指出,計畫發行的公司絕大部分會根據最近 IPOs,其 從申請到正式發行這段期間的資訊,來做為何時發行 IPOs 的參考。也因此申請

(32)

前的資訊,包括最近 IPOs 產業別、發行規模、申請前的市場公開資訊,對於計

畫發行 IPOs 的公司,在申請與發行時機選擇上的影響程度,非常小。甚至最近

IPOs 正式發行後,次級市場所出現的資訊,對於未來 IPOs 發行的影響也不大。

上述結果支持 Benveniste, Ljungqvist, Wilhelm, and Yu (2002)研究發現,顯示當

IPOs 從申請到正式發行這段時間,出現正面市場公開資訊,或者正面的投資人 私有資訊,都會導致 IPOs 有高的初始報酬。並且也透露出,其他公司如果能在 這個時機選擇上市的話,也會比預期獲得較高的評價。Lowry (2004)也指出投資 人的共識,將會影響到 IPOs 的數量,因為投資人的傾向,可能會受近期股價影 響,而有正面回饋現象,亦即當股價上漲一陣子時,投資人傾向看多。而且一旦 發現當特定產業已上市上櫃的公司,出現比較低的淨值市價比(book to market ratio),將會有更多公司選擇發行 IPOs。因此這段時間,市場上正面的資訊,將 導致 IPOs 高初始報酬,並同時影響到已上市上櫃公司的股價,造成市價淨值比 提高,進而吸引更多公司發行 IPOs。另外 IPOs 市場出現超額需求時,計畫發行 IPOs 的公司,感受到市場上投資人表現出過度樂觀想法時,進而願意付出較高 價格來投資,此時 IPOs 發行成本相對較低,而願意選擇在這個時機申請發行

IPOs。這部分的研究結果符合 Lee, Shleifer, and Thaler (1991)及 Rajan and Servaes

(1997)所提出市場投資人共識的變動,將顯著影響市場上 IPOs 發行量的預期。

同時並與 Pagano, Panetta, and Zingales (1998)研究發現一致,指出發行公司會選

擇在市場投資人表現過度樂觀時,積極發行 IPOs。

伍、 結論

研究結果顯示造成 IPOs 出現高初始報酬的原因眾多,包括發行公司低估發

(33)

機關申請發行 IPOs 時,若市場充滿悲觀的訊息,此時他們根本無法預測到未來 上市後初始報酬的水準為何。基本上導致每個月 IPOs 平均初始報酬發生自我相 關現象,及初始報酬與 IPOs 發行數間出現領先-落後關係的關鍵,係由 IPOs 被申請後到正式發行這段時間,市場的公開資訊、投資人的超額需求、以及 IPOs 不確定性所來形成。 我們發現 IPOs 初始報酬的序列相關,主要受到從申請到正式發行期間,市 場公開資訊、投資人超額需求、IPOs 不確定性等因素所形成,但若在申請前市 場報酬為正面資訊之下,則 IPOs 初始報酬,將也會受到出部分未被反應在發行 價格上的公開資訊所影響。但是若申請前市場出現負面的公開資訊的話,則發行 公司一定會將其發行價格調整至市場水準,也因此幾乎所有的 IPOs 初始報酬都 將被從申請到正式發行期間的資訊所解釋。更重要的是,我們發現當發行公司申

請 IPOs 時,當時市場上其他 IPOs 的初始報酬水準,卻完全與這些被申請 IPOs

未來上市時的初始報酬無關。這說明當發行公司觀察到市場上 IPOs 有比較高初 始報酬時,會認為投資人對目前 IPOs 的評價很高,而以為此時是申請發行 IPOs 的良好時機。而他們卻無法透過這時候其他 IPOs 初始報酬的水準,來預測未來 本身上市後初始報酬的高低。也因此當他們發現最近 IPOs 市場中初始報酬較低 時,仍無法確定其發行價格低估的程度會較小。 我們觀察到,當 IPOs 市場中存在高初始報酬時,隨後會有大量的 IPOs 出現。 因此這些 IPOs 初始報酬,將包含一些有關未來 IPOs 上市評價的資訊,而我們就 發現 IPOs 從申請到正式發行這段時間,市場公開資訊、投資人超額需求資訊, 會讓計畫發行 IPOs 的公司,認為市場上一片樂觀,而趕快進行申請 IPOs 發行。 所以我們看到申請前資訊,所預測的初始報酬,明顯與事後 IPOs 申請家數或上

(34)

市上櫃數無關。另外 IPOs 正式發行後,交易市場中所傳達出的資訊,也將不會

影響到發行公司上市上櫃的決策。因此,IPOs 申請後到正式發行這段期間的資

訊,將會影響到其他 IPOs 上市時機的選擇,而導致 IPOs 發行家數的波動。但卻

無法用來預期這些被申請的 IPOs,未來正式發行時的初始報酬水準。這也充分

(35)

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表 1:時間數列資料敘述統計量

Variables Mean Std

Dev Min Max ρ1

a ρ 2 ρ3 T IRMtb 0.157 0.337 -0.338 1.263 0.671 (0.000)h 0.284 (0.010) 0.095 (0.425) 82 IRMtPWc 0.188 0.370 -0.348 1.489 0.631 (0.000) 0.313 (0.006) 0.143 (0.229) 82 NIFLtd 8.265 6.232 0 29.000 0.477 (0.000) 0.052 (0.642) -0.068 (0.531) 83 NIPOte 8.253 6.164 0 28.000 0.376 (0.000) 0.124 (0.262) -0.028 (0.793) 83 UREGDAYtf 27.476 2.51 20 35.500 0.413 (0.000) 0.042 (0.721) 0.218 (0.057) 82 UALLOCtg 0.300 0.308 0.005 1.000 0.613 (0.000) 0.286 (0.012) 0.072 (0.533) 79 a. ρ1-ρ3表示變數落後 1 期至 3 期的自我相關係數。 b. 每個月 IPOs 平均初始報酬。 c. 每個月 IPOs 發行規模加權平均初始報酬。 d. 每個月申請發行 IPOs 家數。 e. 每個月正式發行 IPOs 家數。 f. 每個月 IPOs 從申請到正式發行的平均時間。 g. 每個月 IPOs 的平均中籤率。 h. ( ) 內的值,表示為 P-value。

(40)

表 2:ADF 單根檢定之結果 Model

         P j t j t j t t y y y 1 1 0    

Variables Lag0 level series

IRMt 7.94*** IRMtPW 9.16*** NIPOt 18.39*** NFILt 13.70*** UREGDAYt 14.94*** ***, **, *分別代表 1%, 5%及 10%之顯著水準。

數據

表 1:時間數列資料敘述統計量
表 2:ADF 單根檢定之結果  Model     Pj tjtjttyyy110
表 3:每個月 IPOs 平均初始報酬與 IPOs 發行家數,先後因果關係分析  Panel A  IRM t a  NIPO t c 係數  t值  係數  t值  Intercept  0.076 1.15 4.901 3.37*** IRM t-1  0.863 7.29*** 6.988 2.68*** IRM t-2  -0.310 -1.98* 0.304 0.09 IRM t-3  0.075 0.59 -1.637 -0.59 NIPO t-1 -0.003 -0.59 0.288 2.41
圖 2:1997-1998 年,台灣每個月 IPOs 初始報酬與發行家數統計圖

參考文獻

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