自2014年6月IPO重启以来,股票市场上“打新”狂潮一浪高过一浪,新股上市后连续数个涨停板成了市场常态,再加上中国的投资者结构占比极不对称,中小投资者及广大散户一直都是市场的主力军,非理性情绪充斥着整个股市,极大程度干扰了股票市场的稳定运行。基于此,本文择取2014年6月1日-2016年2月10日期间上市的305只A股样本数据,分别建立多元线性回归模型和二元Logistic回归模型,对新股上市之后不同阶段累计涨幅的影响因素和买卖时机进行实证探究,以期为广大中小投资者及散户进行投资决策提供理论参考,削弱证券市场的“噪声”。第一部分是多元线性回归模型,主要研究新股上市后不同阶段累计涨幅的影响因素。本文将新股上市之后划分为五个阶段:初始阶段(上市首日-连板开板当日)、短期阶段(上市首日-上市3个月)、中期阶段(上市首日-上市6个月)、长期阶段(上市首日-上市12个月)和累计最高涨幅阶段(上市以来)。实证结果表明,各个阶段累计涨幅的影响因素既有较大差异也有共性,影响初始和短期阶段的自变量集中在上市首日表现等短期投机性指标,影响中长期阶段的自变量则偏重于财务等体现内在价值的指标;而大盘同期累计涨幅、每股发行价、发行量、连续涨停板个数,这5个指标对于新股在不同阶段走势的影响均十分显著。第二部分是二元Logistic回归模型,主要研究新股连续涨停板开板后股价是否可以创新高的概率问题。本文将新股连板开板后划分为三个阶段,短期(开板后3个月内)、中期(开板后3-6个月)、长期(开板后6-12个月)。实证结果表明,三个阶段的Logistic回归模型,预测精度分别为67.5%、69.2%、77.2%,说明“新股开板后是否创新高”模型的预测准确度有7成左右,这可以在一定程度上辅助投资者作出更理性的投资决策。此外,该模型还得出中签率这个变量对每个阶段的影响都比较显著,且与各因变量均呈负相关关系,即中签率越小,创新高的可能性越大。