新股发行抑价问题是国内外学者都普遍关注的一个问题,而我国证券市场自身也存在着较高的新股发行抑价率,抑价率不但是远远高于了发达国家,而且同时也超过了同等发展中国家与地区,因而有“新股神话”这么个称号。市场中存在的这种现象不但是加剧了证券市场中需求和供给的缺口,更是有损于全社会范围的资金配置效率,太高的新股抑价问题已经成为了我国股票市场的重大难题。在当今的资本市场中,债权人、投资者、政策制定者以及理论界对于盈利预测信息给予了相当的探讨与关注。自从我国于2001年月以后,我国的强制性盈利预测披露改成了自愿性披露,IPO定价受到盈利预测数据影响程度已经发生变化。根据信息不对称这一假说,在IPO公司的自愿性盈利预测披露下,我们可以这么说：如果发行公司对于盈利预测信息是可以自主选择的,披露与否完全由公司自身来决定,如果披露的盈利预测具有信息含量,在其他条件完全相同的条件下,在一定程度上是会降低公司发行股票时市场中存在的信息不对称。因而会对IPO价格有着一定程度的影响。因此IPO定价通过自愿披露盈利预测披露自身信息,那么就能反映出公司自身内在价值,从而降低IPO的抑价程度。本文在总结和回顾了国内、外已有研究文献基础上之,紧密联系了中国证券A股市场的实际,从而分析自愿披露盈利预测信息的有用性以及对IPO抑价的影响,从中选取了从2005年5月至2009年12月中国A股证券市场上的376支IPO公司为样本,同时运用Eviews5.0和Excel软件,并且在传统的IPO抑价影响因素的研究成果上建立起了一个多元线性回归模型,并且,引入—变量一自愿披露盈利预测信息,从而进行回归分析和深入的探讨来解释中国证券市场上的IPO-A股抑价率及其影响因素。本文主要内容为：第1章：绪论绪论主要是提出本文要研究的问题、背景和研究意义,让文章的分析紧紧围绕提出的问题展开,指出本文实证研究思路、论文逻辑结构和研究的方法。第2章：文献回顾本章主要追溯新股发行抑价的和盈利预测的研究情况和研究理论,是本文理论基础的所在。首先,追溯国外研究水平。包括美国对盈利预测研究、其他国家对盈利预测研究和IPO抑价理论阐释。发现国外对盈利预测的研究主要集中在盈利预测的准确性和可靠性、管理者自愿提供盈利预测动机理论以及对财务分析师预测研究。对于IPO抑价理论阐释流派很多,本文对其理论进行了回顾,其中较为成熟的是信息不对称理论解释。其次,追溯国内研究水平。包括我国对盈利预测研究和对IPO抑价问题理论和实证研究。发现我国学者对盈利预测和IP0抑价研究涉及内容很多,但还不够成熟。这与我国证券市场发展时间较短有关。还发现很少有学者研究自愿披露盈利预测信息对IPO抑价影响。最后,对文献进行了评述和小结。第3章：实证研究设计本章主要是对实证检验作准备。介绍了本文所用到的数据来源和样本选择。初步模型设计根据西方解释理论引入传统解释变量八个和虚拟变量盈利预测,研究各因素对IPO抑价的影响。接着对研究中的所要涉及的因变量自变量作一介绍,分别就其定义及衡量方式做出解释和说明。然后综合国内外理论研究成果、我国IPO市场特点和接合本文研究的理论依据,提出论文假设。最后就本文的实证研究工具和模型设立加以说明。第4章：实证分析这一章主要做实证检验和分析。先是对模型中的因变量、定量自变量作描述性统计,分析了我国IPO公司主动披露盈利预测信息的状况,比较了主动披露盈利预测信息和未主动披露盈利预测信息IPO抑价率。然后对影响IP抑价的传统影响因素进行回归检验和分析,再对引入自愿盈利预测信息虚拟变量模型进行检验和分析,最后对两个模型进行比较分析。发现模型二在AdjR2, F和D.W方面都优于模型一,模型二拟合得更好,更具有解释能力,但并不是很明显。发现主承销商声誉、发行前一年净资产收益率和发行首日市场回报率与IPO抑价率显著相关。第5章：结论及思考本章对分析的结论作一个总结,实证结果表明：我国IPO抑价率较高,呈现了先上升后下降的趋势,我国A股证券市场上的确存在着十分严重的IPO抑价现象同时,两个模型的常数项比较大,决定系数R2均较小,F值不够大,说明还有影响IPO抑价率的因素未纳入模型。对于我国IPO-A股股市而言,主承销商声誉、发行前一年净资产收益率和发行首日市场回报率与IPO抑价率显著相关。本文假设的其它变量与IPO抑价率并不显著。我国的新股发行市场上仍然存在信息不对称情况,自愿披露盈利预测信息能够对IPO抑价产生影响。在自愿披露盈利预测信息制度下我国IPO-A股公司主动披露盈利预测信息并不积极。在一定程度上表明IPO－A股公司自愿披露盈利预测信息的意愿在减弱。最后从现实状况出发对IPO公司主动披露盈利预测信息的意愿减弱的原因和降低IPO抑价率的完善措施进行了思考。本文的不足之处在于：由于我国自2001年盈利预测改为自愿披露,自愿披露盈利预测信息一般只能在IPO公司招股说明书、上市公告书中找到,所以在收集数据过程中工作量大,较为烦琐；另外在分析数据过程中,IPO抑价的因素较多,且相关资料较少；以及自身数理、建模方面知识的缺乏。实证分析显得有点单薄。如果能对盈利预测变量进行深层次的分析,探讨盈利预测信息准确率对IPO抑价率的影响,那么实证分析将更有分量。