【摘 要】
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IPO(Initial Public Offering,首次公开募股)是一家公司成为上市公司的过程,公司发行股票使公众通过购买其股票获得投资该公司的机会,上市可以为公司募集到最多的资金,近年来IPO数量由于经济回暖而呈稳步上升的趋势。发行价格直到IPO的当天才确定,承销商(发行人和投资银行)将根据客户们所表达的兴趣程度,来确定新股的发行价格。多数公司在IPO首日能获得超额收益,主流观点认为这是由于
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IPO(Initial Public Offering,首次公开募股)是一家公司成为上市公司的过程,公司发行股票使公众通过购买其股票获得投资该公司的机会,上市可以为公司募集到最多的资金,近年来IPO数量由于经济回暖而呈稳步上升的趋势。发行价格直到IPO的当天才确定,承销商(发行人和投资银行)将根据客户们所表达的兴趣程度,来确定新股的发行价格。多数公司在IPO首日能获得超额收益,主流观点认为这是由于IPO普遍存在抑价(定价过低)和溢价(首日交易价格过高)所导致的。本文提出了一种判别器D为GRU(Gated Recurrent Neural Nets,门控循环单元)、生成器G为LSTM(Long Short Term Memory,长短期记忆网络)的长短期生成式对抗网络(Long Short Term Generative AdversarialNetworks,LSTGAN)模型,用于对美股 IPO首日收益率是否大于0进行二分类预测,为改善网络训练的不稳定,我们把LSTGAN的优化目标改进为皮尔逊卡方散度。本文还介绍了基于抑价和溢价理论的两个经典IPO首日收益率预测模型:多元线性回归模型和分位数回归模型。在实证方面选取了 2000年至2019年的、共计3234次成功的美股IPO数据,把样本中缺失值的处理视为数据生成过程:缺失的值对于GAN相当于是对原始数据的分布进行了部分遮挡,我们使用以GRU为隐单元的GAN,通过最小化遮挡重构损失和D的判别损失寻找最合理的填充值,再把经过这种预处理方式得到的数据计算抑价率和溢价率,并用于LSTGAN模型训练。实验表明GAN生成的填充缺失值良好。最终结果表明IPO首日收益率在测试集上的预测,LSTGAN以83%优于LSTM79%的精度,因此LSTGAN模型的表现要比LSTM好。我们还建立了分位数回归模型,发现抑价率是影响IPO收益的最主要的因素,抑价率和溢价率越大则首日收益率也越大。
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