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IPO定价的基本理论从产生至今已有几十年的历史，理论上已经比较完善，实践上国外许多投资银行运用都比较成功。然而IPO定价理论作为一项比较成熟的理论体系，在我国股票市场却并没有得到很好的应用，主要原因是对IPO定价的基本理论认识不足，股市不成熟，询价制实施的条件还不完全具备，公司治理结构不完善，投资者缺乏投资理性，以及大部分上市公司IPO定价时使用的方法并不适用等。
本文首先对研究背景与研究目的进行阐述，对国内外现有的IPO定价与效率方面的理论进行综述，并分析了国内外现有的理论模型以及对模型间的比较与适用范围。其次，对国际上IPO的四种定价机制进行概述并分析四种机制的优缺点。再分析我国IPO定价机制的改革路径，并分析不同政策制度下我国IPO发行的特点。并在此基础上，以中国IPO市场的数据为例，基于IPO不同定价机制与发行规模角度，对IPO股票的发行成本进行了实证检验。实证结果表明，随着我国IPO改革的进展，我国IPO发行的直接成本(即发行费用)呈上升趋势，并且在2005年后实行的询价制度下(实质是累计投标+固定价格的混合定价机制，属于广义上的累计投标定价机制)的直接成本最高。而间接成本(即抑价水平)随着我国IPO改革的进展，其抑价水平呈下降趋势，在2005年实行询价制后其抑价水平最低。平均总的发行成本在IPO改革进展中，呈下降趋势，在2005年实行询价制后其平均总的发行成本最低，说明我国IPO改革是有效的，其改革过程降低了我国IPO发行的抑价水平，提高了IPO的发行效率。同时，本文对不同发行机制下的发行成本进行了非参数检验，检验结果表明其直接成本和抑价水平在不同发行机制下都存在显著差异。即不同的发行机制对我国IPO的发行成本存在显著性差异。此外，实证结果还表明，随着我国IPO发行规模的增大，我国IPO发行的直接成本、抑价水平以及平均总的发行成本都呈下降趋势，说明在IPO发行定价过程中，其发行成本存在规模效应。第三，对影响我国IPO定价的外部因素、内部因素以及IPO发行情况进行全面的分析，并在此基础上，根据样本数据的可得性取出对IPO影响较明显的29个指标。主要分析我国采用询价制度前后，影响我国IPO定价的因素和影响的方式和程度。所以将选取的样本分两个阶段，第一阶段样本选用询价制度前(即2005年前)发行的246只A股股票，第二阶段选用2005年1月1日至2007年2月8日发行的95只A股股票。对这两个阶段的样本分别进行主成分分析，提取影响IPO定价的主成分因子，并在主成分分析的基础上，对提取的主成分因子进行多因素回归分析，分析出影响IPO定价的回归模型，并对此回归模型进行计量经济学方面的检验，对回归模型的标准化残差进行非参数检验，在此基础上比较询价制度前后我国IPO定价模型的差异。第四，在前面的分析基础上，本文选取了询价制度下对IPO定价影响较大的15个指标用于建立询价制度下基于神经网络的IPO定价预测模型。本文提出了基础神经网络的新股发行定价方法，在不完备信息条件下，通过高度非线性映射，寻求数据间隐藏的内在机理。神经网络与现有方法相比较，具有操作简便、良好的自适用性和自学习能力、较强的抗干扰能力、准确性较高等优点。文章应用MATLAB的神经网络工具箱进行编程，得出了相对较好的预测结果。但是由于提供神经网络训练用的学习样本数量较小，每只股票所选择的指标不能包括有关发行价格的全部解释信息，故预测模型还存在一定的误差，还可以进一步改进以提高模型的预测精度。最后，结合本文大量的实证研究结果得出本文的结论和政策性建议。