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在IPO市场中，存在企业、投资者以及承销商三类主体。投资者与企业之间通常存在着信息不对称问题，承销商作为二者间的信息传递者可在一定程度上解决此问题。但是，这个过程中涉及到信息传递的真实性和客观性，即承销商可能出于自身利益最大化的考虑向投资者隐瞒不利于企业的信息，甚至向投资者传递错误的信息。因此，承销商面临着“可信性”问题，即声誉评价的问题。
承销商的声誉好坏不仅关系到其自身的发展，更会对证券市场产生重要的影响。我国的资本市场起步晚，许多方面都不是完美的和标准的，在某些情况下，承销商会因违反规定而受到惩罚，从而降低了证券市场的运行效率，同时也损害了广大投资者的利益。因此，建立一个适合我国特点的承销商声誉评价体系，并据此对各承销商的声誉进行客观中立的度量是目前需要解决的一个问题，这对促进承销商在IPO市场中充分发挥作用具有重要的现实意义。
一、承销商声誉评价的理论基础
（一）国外对承销商声誉评价的方法
目前国外在承销商声誉排名的研究上运用的方法都有：JM排名法、CM排名法和MW排名法。其中，常见的是MW排名法，以承销商的市场份额作为衡量声誉的标准，所谓的市场份额是指由承销商所承销的股票总量与市场股票总量之比来表示。该方法的核心思想是认为承销商的市场份额决定着其声誉地位。
（二）国内对承销商声誉评价的方法
我国证券市场起步较晚，对承销商商誉排名的研究方法并未像欧美市场一样成熟。目前，国内相关机构对承销商声誉进行排名的主要方法是：
（1）中国证券业协会根据当年的主承销家数及承销金额对承销商进行排名;
（2）深交所根据股票、基金的交易量对各承销商进行排名;
（3）上海证券报对承销商的经纪业务收入及承销业务收入赋予权重，以此计算承销商的综合价值并据此对承销商排名;
（4）各研究学者参照不同的依据对承销商进行排名。例如：聂祖荣、李波、宗传宏、姜雪晴（2003）从竞争力评价体系的基本涵义出发，介绍了券商竞争力评价指标体系和评价方法，在此基础上，以券商竞争力的六大要素为主要因素，选择了21项指标对30家证券公司的竞争力进行排名。李妍（2011）在研究中说到，当前，我国的新股发行项目集中在十家执业质量较高的证券公司手中。 因此，许多国内文献采用的衡量承销商声誉的方法是设置虚拟变量，以区分前十名承销商与其余承销商。
二、对承销商声誉评价的研究
（一） 本文对承销商声誉评价的方法
目前，国内各研究者在对承销商声誉的研究方法选择上，大多采用的都是类似于MW排名法，不同的只是所选择的衡量声誉的具体指标不同。但影响声誉的因素具有多样性，不可能只局限于某单一因素。因此，本文认为，主成分分析法可以很好地解决这个问题。
主成分分析法是一种通过降维技术来简化数据结构的方法，将多个变量简化为几个综合变量，并且简化的综合变量彼此不相关。 该方法的特点是，当所选评价指标之间的相关性较高时，可以消除指标之间的信息重叠，并且可以基于指标提供的原始信息来生成客观权重指数。
本文中使用主成分分析法的基本步骤如下：
（1）将原始数据转换为正指标，然后将所得数据进行标准化处理，处理方式为：
其中，表示第i个指标的样本均值，Si表示第i个指标的样本标准差。
（2）计算标准化矩阵（Zij）pxn的相关矩阵R，计算R的特征值，和相应的标准正交特征向量。
（3）确定主成分m的数量，m通常由累计方差贡献率≥75%决定。
（4）得到标准化后矩阵的行特征向量ZX1，ZX2，…，ZXp的线性组合：
其中，Fi是主成分，F1是第一主成分，Fm是第m主成分。
（5）以每个主成分相对应的特征值占总特征值之和的比例作为权重，得到以下主成分综合模型：
（其中为R的第p个特征值）
（二）承销商声誉评价指标体系的构建
如（一）所述，影响声誉的因素具有多样性，不能只局限于某单一因素。本文参照衡量承销商声誉的指标类型，并选择承销商的规模、承销商定价水平、承销商承销业绩、承销企业经营业绩和承销企业在二级市场的绩效五类指标，作为影响声誉的五类因素，每一类因素具体对应的指标名称如表1所示。
表1承銷商声誉评价指标体系
（三）对承销商声誉评价的过程及结果
1.样本数据的选取
自从证券监督管理委员会于2009年5月26日发布《证券公司分类监督条例》以来，证券业进入了分类监管时代。 2017年7月7日，中国证券监督管理委员会经过7年后，对《证券公司分类监管规定》再进行了修订。新规定保持分类监管制度的总体框架不变，着力解决实践中遇到的突出问题，完善合规状况评价指标体系，强化风险管理能力评价指标体系，突出监管导向，并为不断完善评价体系做好准备，留出空间来增强制度的适应性和有效性。因而，选取2018-2020年为本文的研究时间段（以公告发布日期为准）。
根据证监会2018年-2020年公布的证券公司分类结果，共28家券商连续三年都被评为A类券商，但是，此类别和级别的划分仅反映了公司风险管理能力和合规管理水平的相对水平，其中存在个别券商评价级别较高但承销家数较少甚至连续三年未承销新股上市的情形，导致声誉评价指标体系中涉及券商所承销的上市公司数据无法获取。除此之外，由于声誉评价指标体系中反应承销商定价水平的上市首日IPO抑价只考虑各承销商在科创板和创业板注册制承销的股票。因此，本文根据2018年-2020年券商在科创板和创业板注册制承销的家数的排名，选取排名前24的券商（剔除2家未在科创板和创业板注册制承销股票的券商和3家）对其进行声誉进行评价研究。 2. 实证研究过程与结果
根据（二）中所述的指标计算和处理方法对采集的原始数据进行处理后，将SPSS用于主成分分析，实证结果如下：
首先，KMO=0.531>0.5，可认为所选取的变量适合主成分分析。根据Bartlett球形检验的卡方统计量，显著水平小于0.01，继而说明原始变量之间有共同因素存在，适合使用主成分分析法。
其次，共同检验表明，所有变量的共同再生度均大于0.5，这表明主成分指标对原变量具有强大的解释力，并且还表明本文选择的指标从侧面来讲是合理的。
再次，选取可以使方差累计贡献度>75%的前几个主成分作为评价分析用的主成分因子。结果显示，前4个主成分的累计方差贡献率达到76.624%，满足要求，而且这4个主成分因子的特征值均大于1，较为全面地反映了所有信息。
最后，从主成分载荷矩阵可以看出，在第一主成分中，累计承销家数份额为0.903、累计承销金额份额的载荷为0.800，因此，第一主成分主要代表了承销商的承销业绩指标。在第二主成分中，平均超额收益率为0.886、超额收益标准差载荷为0.522，因此，第二主成分主要代表了承销股票的二级市场绩效指标。类似地，第三主成分主要代表了被承销企业的经营业绩指标，第四主成分代表承销股票的二级市场绩效指标。
尽管以上实证结果表明有4个主成分，但根据前文构建的指标体系发现，实际的主成分种类只有3个，即承销商的规模和承销商定价水平不是影响其声誉的主要因素。这一结果与目前众多论文中的结果有差异，原因可能是本文选取的样本时间段是2018年——2020年，而我国自2014年1月1日起规定，新股上市首日的涨幅最高不得超过44%，这一规定将弱化承销商定价水平这一指标在声誉排名中的作用。
把每个主成分相对应的特征值占总特征值之和的比例作为权重，以得到主成分综合模型，如下所示：
F=0.290F1+0.202F2+0.143F3+0.131F4
根据主成分指标和主成分综合模型的使用，声誉良好的前五名承销商为：中信证券（综合得分1.249）、中信建投（综合得分0.848）、中金公司（综合得分0.783）、广发证券（综合得分0.534）、安信证券（综合得分0.403）。
三、结语
本文运用主成分分析法，發现对承销商声誉影响最大的的因素是承销商的过往承销业绩，其次为承销企业的二级市场绩效。而承销商的注册资金、定价能力不是影响其业绩的主要因素。在此评价体系下，发现2018年-2020年在科创板和创业板注册制承销的家数的排名前24的券商中，声誉排名第一的是中信证券，其综合得分远高于其他承销商。前十名是长期积极从事承销市场的公司。主要也是因为这些券商的过往承销业绩较高，即其F1的得分较高。
（作者单位：电子科技大学成都学院）
本文是四川省高校人文社会科学重点研究基地，新建院校改革与发展研究中心2019年一般项目。项目名称：新建本科院校金融类复合型人才培养之证券承销与发行（IPO）实训体系构建，项目编号：XJYX2019B04。
承销商的声誉好坏不仅关系到其自身的发展，更会对证券市场产生重要的影响。我国的资本市场起步晚，许多方面都不是完美的和标准的，在某些情况下，承销商会因违反规定而受到惩罚，从而降低了证券市场的运行效率，同时也损害了广大投资者的利益。因此，建立一个适合我国特点的承销商声誉评价体系，并据此对各承销商的声誉进行客观中立的度量是目前需要解决的一个问题，这对促进承销商在IPO市场中充分发挥作用具有重要的现实意义。
一、承销商声誉评价的理论基础
（一）国外对承销商声誉评价的方法
目前国外在承销商声誉排名的研究上运用的方法都有：JM排名法、CM排名法和MW排名法。其中，常见的是MW排名法，以承销商的市场份额作为衡量声誉的标准，所谓的市场份额是指由承销商所承销的股票总量与市场股票总量之比来表示。该方法的核心思想是认为承销商的市场份额决定着其声誉地位。
（二）国内对承销商声誉评价的方法
我国证券市场起步较晚，对承销商商誉排名的研究方法并未像欧美市场一样成熟。目前，国内相关机构对承销商声誉进行排名的主要方法是：
（1）中国证券业协会根据当年的主承销家数及承销金额对承销商进行排名;
（2）深交所根据股票、基金的交易量对各承销商进行排名;
（3）上海证券报对承销商的经纪业务收入及承销业务收入赋予权重，以此计算承销商的综合价值并据此对承销商排名;
（4）各研究学者参照不同的依据对承销商进行排名。例如：聂祖荣、李波、宗传宏、姜雪晴（2003）从竞争力评价体系的基本涵义出发，介绍了券商竞争力评价指标体系和评价方法，在此基础上，以券商竞争力的六大要素为主要因素，选择了21项指标对30家证券公司的竞争力进行排名。李妍（2011）在研究中说到，当前，我国的新股发行项目集中在十家执业质量较高的证券公司手中。 因此，许多国内文献采用的衡量承销商声誉的方法是设置虚拟变量，以区分前十名承销商与其余承销商。
二、对承销商声誉评价的研究
（一） 本文对承销商声誉评价的方法
目前，国内各研究者在对承销商声誉的研究方法选择上，大多采用的都是类似于MW排名法，不同的只是所选择的衡量声誉的具体指标不同。但影响声誉的因素具有多样性，不可能只局限于某单一因素。因此，本文认为，主成分分析法可以很好地解决这个问题。
主成分分析法是一种通过降维技术来简化数据结构的方法，将多个变量简化为几个综合变量，并且简化的综合变量彼此不相关。 该方法的特点是，当所选评价指标之间的相关性较高时，可以消除指标之间的信息重叠，并且可以基于指标提供的原始信息来生成客观权重指数。
本文中使用主成分分析法的基本步骤如下：
（1）将原始数据转换为正指标，然后将所得数据进行标准化处理，处理方式为：
其中，表示第i个指标的样本均值，Si表示第i个指标的样本标准差。
（2）计算标准化矩阵（Zij）pxn的相关矩阵R，计算R的特征值，和相应的标准正交特征向量。
（3）确定主成分m的数量，m通常由累计方差贡献率≥75%决定。
（4）得到标准化后矩阵的行特征向量ZX1，ZX2，…，ZXp的线性组合：
其中，Fi是主成分，F1是第一主成分，Fm是第m主成分。
（5）以每个主成分相对应的特征值占总特征值之和的比例作为权重，得到以下主成分综合模型：
（其中为R的第p个特征值）
（二）承销商声誉评价指标体系的构建
如（一）所述，影响声誉的因素具有多样性，不能只局限于某单一因素。本文参照衡量承销商声誉的指标类型，并选择承销商的规模、承销商定价水平、承销商承销业绩、承销企业经营业绩和承销企业在二级市场的绩效五类指标，作为影响声誉的五类因素，每一类因素具体对应的指标名称如表1所示。
表1承銷商声誉评价指标体系
（三）对承销商声誉评价的过程及结果
1.样本数据的选取
自从证券监督管理委员会于2009年5月26日发布《证券公司分类监督条例》以来，证券业进入了分类监管时代。 2017年7月7日，中国证券监督管理委员会经过7年后，对《证券公司分类监管规定》再进行了修订。新规定保持分类监管制度的总体框架不变，着力解决实践中遇到的突出问题，完善合规状况评价指标体系，强化风险管理能力评价指标体系，突出监管导向，并为不断完善评价体系做好准备，留出空间来增强制度的适应性和有效性。因而，选取2018-2020年为本文的研究时间段（以公告发布日期为准）。
根据证监会2018年-2020年公布的证券公司分类结果，共28家券商连续三年都被评为A类券商，但是，此类别和级别的划分仅反映了公司风险管理能力和合规管理水平的相对水平，其中存在个别券商评价级别较高但承销家数较少甚至连续三年未承销新股上市的情形，导致声誉评价指标体系中涉及券商所承销的上市公司数据无法获取。除此之外，由于声誉评价指标体系中反应承销商定价水平的上市首日IPO抑价只考虑各承销商在科创板和创业板注册制承销的股票。因此，本文根据2018年-2020年券商在科创板和创业板注册制承销的家数的排名，选取排名前24的券商（剔除2家未在科创板和创业板注册制承销股票的券商和3家）对其进行声誉进行评价研究。 2. 实证研究过程与结果
根据（二）中所述的指标计算和处理方法对采集的原始数据进行处理后，将SPSS用于主成分分析，实证结果如下：
首先，KMO=0.531>0.5，可认为所选取的变量适合主成分分析。根据Bartlett球形检验的卡方统计量，显著水平小于0.01，继而说明原始变量之间有共同因素存在，适合使用主成分分析法。
其次，共同检验表明，所有变量的共同再生度均大于0.5，这表明主成分指标对原变量具有强大的解释力，并且还表明本文选择的指标从侧面来讲是合理的。
再次，选取可以使方差累计贡献度>75%的前几个主成分作为评价分析用的主成分因子。结果显示，前4个主成分的累计方差贡献率达到76.624%，满足要求，而且这4个主成分因子的特征值均大于1，较为全面地反映了所有信息。
最后，从主成分载荷矩阵可以看出，在第一主成分中，累计承销家数份额为0.903、累计承销金额份额的载荷为0.800，因此，第一主成分主要代表了承销商的承销业绩指标。在第二主成分中，平均超额收益率为0.886、超额收益标准差载荷为0.522，因此，第二主成分主要代表了承销股票的二级市场绩效指标。类似地，第三主成分主要代表了被承销企业的经营业绩指标，第四主成分代表承销股票的二级市场绩效指标。
尽管以上实证结果表明有4个主成分，但根据前文构建的指标体系发现，实际的主成分种类只有3个，即承销商的规模和承销商定价水平不是影响其声誉的主要因素。这一结果与目前众多论文中的结果有差异，原因可能是本文选取的样本时间段是2018年——2020年，而我国自2014年1月1日起规定，新股上市首日的涨幅最高不得超过44%，这一规定将弱化承销商定价水平这一指标在声誉排名中的作用。
把每个主成分相对应的特征值占总特征值之和的比例作为权重，以得到主成分综合模型，如下所示：
F=0.290F1+0.202F2+0.143F3+0.131F4
根据主成分指标和主成分综合模型的使用，声誉良好的前五名承销商为：中信证券（综合得分1.249）、中信建投（综合得分0.848）、中金公司（综合得分0.783）、广发证券（综合得分0.534）、安信证券（综合得分0.403）。
三、结语
本文运用主成分分析法，發现对承销商声誉影响最大的的因素是承销商的过往承销业绩，其次为承销企业的二级市场绩效。而承销商的注册资金、定价能力不是影响其业绩的主要因素。在此评价体系下，发现2018年-2020年在科创板和创业板注册制承销的家数的排名前24的券商中，声誉排名第一的是中信证券，其综合得分远高于其他承销商。前十名是长期积极从事承销市场的公司。主要也是因为这些券商的过往承销业绩较高，即其F1的得分较高。
（作者单位：电子科技大学成都学院）
本文是四川省高校人文社会科学重点研究基地，新建院校改革与发展研究中心2019年一般项目。项目名称：新建本科院校金融类复合型人才培养之证券承销与发行（IPO）实训体系构建，项目编号：XJYX2019B04。