Thực hiện kiểm định Sargan và kiểm định AR để xác định tính phù hơp của mô hình GMM. Do phương pháp GMM ước lượng hồi quy bằng cách sử dụng sai phân bậc 1 của hàm hồi quy nên kiểm tra tự tương quan sai phân bậc 2 có ý nghĩa hơn so với sai phân bậc 1. Mô hình GMM có ý nghĩa khi các biến công cụ trong mô hình là các biến ngoại sinh và mô hình không có tự tương quan sai phân bậc 2.
Kiểm định Sargan kiểm tra tính phù hợp của biến công cụ với giả thuyết H0: Biến công cụ là ngoại sinh.
Ta có: chi2 (21) = 28.82, P value = 0.118 > 10% nên chấp nhận H0 hay biến công cụ là ngoại sinh.
Kiểm định AR(2) kiểm tra tự tương quan sai phân bậc 2 của mô hình với giả thuyết H0: Mô hình không có tự tương quan sai phân bậc 2. Kết quả thu được cho thấy: giá trị P value đạt 0.573 > 10% nên ta chấp nhận giả thuyết H0, mô hình không có tự tương quan sai phân bậc 2.
Như vậy, bằng kiểm định Sagan và kiểm định AR, có thể kết luận phương pháp ước lượng GMM cho kết quả hồi quy là phù hợp. Phần tiếp theo của chương 4 tác giả sẽ sử dụng kết quả hồi quy của phương pháp GMM để phân tích tác động của các nhân tố. Trong đó, các nhân tố có ý nghĩa thống kê ở mức 1% gồm: biến LAGY, IR, FN, EPS, LNSIZE và hệ số góc C; biến PE có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và biến DIV không có ý nghĩa thông kê ở mức 10%.
Như vậy, qua kết quả hồi quy, có thể kết luận các nhân tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu gồm: độ trễ của giá cổ phiếu LAGY, lãi suất IR, tỷ lệ sở hữu vốn cổ phần của nước ngoài trong mỗi doanh nghiệp FN, tỷ lệ lợi nhuận trên mỗi cổ phần EPS, hệ số giá trên thu nhập mỗi cổ phần PE và quy mô doanh nghiệp LNSIZE. Nhân tố không ảnh hưởng là DIV, nhân tố bị loại khỏi mô hình: GDP và ROE.