본 연구는 2010년부터 2020년까지 중국 증권거래소에 상장된 IPO 기업들의 허딩(herding) 패턴을 연구하고, 내생적 허딩 연구방법론과 척도를 제시한다. 세부적으로 IPO 기업들의 집단적 허딩 패턴을 찾기 위하여, 가장 적합한 잠재적 클러스터를 기대극대화 (EM: expectation maximization) 알고리듬을 사용하여 식별하고. 클러스터별 특성을 통제한 후 시장 타이밍 및 가격을 결정하는 데 활용하였다. 새로운 시장 허딩 척도와 클러스터별 정보를 이용하여 해당 IPO 기업에 대한 투자자 수익률을 분석하였으며, 주요한 연구결과를 정리하면 다음과 같다.
첫째로, IPO 기업이 대기 기간을 늘려서라도 투자자들이 허딩하는 시점을 선택함으로써, IPO 발행가격과 발행량을 더 높이려고 한다. 즉, 대기시간을 통제하여, 발행가격을 높일 수 있고, 더 많은 물량을 발행하려는 시점을 다른 기업과의 허딩 타이밍을 고려하여 전략적으로 선택한다는 의미이다. 둘째로, IPO 시장에서의 시공간적 허딩 현상이 강할수록 IPO 기업은 대기 기간을 늘린다. 즉, 공간적으로나 시간적으로 가까운 다른 IPO 기업들과 시공간적 허딩을 하면서 상장시점을 조정함으로써, 발행가격과 발행물량을 최대화하고, 자금유입의 극대화를 모색하고 있다는 것이다. 셋째로, IPO 시장에서 기업 간 시공간적 허딩을 이용하여 IPO 발행 가격을 높이고, 유통시장에서의 투자자 허딩을 유도해 초기수익률을 높인다. 단기적으로 모두 윈윈 구조이지만, 장기적으로 허딩 시장에서의 투자자가 “승자의 저주”에 빠지게 됨을 증명하고 있다. 이처럼 IPO 기업이 기업 간 시공간 허딩을 할뿐만 아니라, 가장 혜택이 큰 시점에서 투자자의 허딩을 기다리는 극단적인 기회주의적 행태를 보이고 있음을 증명하고 있다.