随着信息技术的发展,数据存储已不再像以往那样困难,人类记录的数据也越来越多。如何从浩瀚的数据海洋中提取有价值的知识是数据挖掘研究的方向。数据挖掘技术能帮助我们对海量数据进行整合、归纳和分析。多年以来中外经济学家从不同角度出发,对新股首次公开发行抑价现象的不同侧面进行了理论、实证研究。总结了许多对新股发行抑价的理论解释,其中大部分是对某个现有现象的解释。若综合考量这些因素对IPO抑价影响的结论又会是怎么样?它们之间的强弱关系又是怎么样的?我们是否可以利用历史IPO抑价数据预测今后IPO抑价水平?以往这些问题由于技术的局限我们很难对其进行研究,但如今随着信息技术的发展,我们对这些海量的金融数据能进行深入的综合分析。利用数据挖掘技术就可以探索这些隐藏在海量数据之后不为人知的知识。本文通过对我国新股发行制度变革的回顾,相关课题文献的汇总,搜集可能对IPO抑价产生影响的因素,利用数据挖掘技术从不同角度对IPO数据进行呈现;进一步使用多种数据挖掘建模工具,研究多因素对IPO抑价的综合影响;根据各模型预测的准确度得出较为可靠的预测模型,从而判定各因素对IPO抑价的影响程度,并在文章的最后给出该课题今后研究改进的方向和金融领域实施数据挖掘的建议。