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。
关键字数据挖掘，新股抑价，决策树
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