LNSIZE 0.401002 0.210479 1.905187 0.0613 LNSPRICE -0.725005 0.256019 -2.831834 0.0062 DGDP -32.73978 10.85713 -3.015511 0.0037 LNAGE -0.067400 0.193265 -0.348742 0.7284 DUMMY 0.279201 0.308132 0.906107 0.3683 LNASSET -0.274690 0.180501 -1.521823 0.1330 ROA 1.779321 2.325715 0.765064 0.4470 LNPE -0.066656 0.104019 -0.640807 0.5239 DEBT 1.147777 0.862530 1.330709 0.1880 C 4.662401 2.778330 1.678130 0.0982
Từ bảng kết quả hồi quy 4.3, phương trình (2) được viết lại như sau:
R-squared 0.234501 Mean dependent var 0.305001 Adjusted R-squared 0.126852 S.D. dependent var 1.295099 S.E. of regression 1.210171 Akaike info criterion 3.344489 Sum squared resid 93.72888 Schwarz criterion 3.655849 Log likelihood -113.7461 Hannan-Quinn criter. 3.468694 F-statistic 2.178395 Durbin-Watson stat 2.165830 Prob(F-statistic) 0.035124
DUPi = 4,662401 + 0,401002LNSIZE - 0,725005LNSPRICE - 32,73978DGDP - 0,0674LNAGE + 0,279201DUMMY - 0,27469LNASSET + 1,779321ROA - 0,066656LNPE + 1,147777DEBT + ε
Hệ số R2 của mơ hình là 23,45% giải thích rằng mơ hình hồi quy xây dựng phù hợp với tập dữ liệu ở mức 23,45%. Nói cách khác, 23,45% sự thay đổi trong mức độ định dưới giá có thể được giải thích bởi các biến trong mơ hình.
Nhìn vào bảng 4.3 ta thấy có ba biến có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với DUP là biến LNSIZE, biến LNSPRICE và biến DGDP. Biến LNASSET có mối quan hệ với DUP nhưng không thực sự mạnh.
Biến LNSIZE có mối tương quan cùng chiều với DUP với hệ số là 0,401002 tại mức ý nghĩa 5%. Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác khơng đổi, nếu LNSIZE tăng thêm 1 đơn vị thì DUP tăng thêm 0,401002 đơn vị. Kết quả này không phù hợp với giả thiết 1 của mơ hình là “Quy mơ phát hành có tương quan cùng chiều với mức độ đình dưới giá”.
Biến LNSPRICE có mối tương quan ngược chiều với DUP với hệ số -0,725005 tại mức ý nghĩa 1%. Điều này có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu LNSPRICE tăng thêm một đơn vị thì DUP giảm 0,725005 đơn vị. Kết quả này phù hợp với giả thiết 2 của mơ hình là “Giá khởi điểm có tương quan nghịch chiều với mức độ định dưới giá”.
Biến DGDP có mối tương quan ngược chiều với DUP với hệ số -32,73978 tại mức ý nghĩa 1%. Đây là một biến có mức độ ảnh hưởng thực sự mạnh đến mức độ định dưới giá. Kết quả cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, nếu DGDP tăng thêm một đơn vị thì DUP sẽ giảm 32,73978 đơn vị. Kết quả này phù hợp với giả thiết 3 của mơ hình là “Chênh lệch chênh lệch tốc độ tăng trưởng GDP tại thời điểm IPO với thời điểm niêm yết có tương quan nghịch chiều với mức độ định dưới giá”.
Biến LNASSET có mối tương quan nghịch chiều với DUP với hệ số -0,27469 ở mức ý nghĩa 10%. Kết quả này phù hợp với giả thiết 6 của mơ hình là “Quy mơ cơng ty có tương quan nghịch chiều với mức độ định dưới giá”.
Các biến còn lại là LNAGE, DUMMY, ROA, LNPE và DEBT khơng có mối quan
hệ có ý nghĩa thống kê với DUP. Mơ hình hồi quy đã thất bại trong việc chứng minh tầm quan trọng của các biến này đến mức độ định dưới giá.
Để kiểm tra kết quả của mơ hình hồi quy có đáng tin cậy hay khơng, tác giả tiến hành một số kiểm định để kiểm tra tính đúng đắn của mơ hình bao gồm kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định tính tự tương quan và kiểm định phương sai thay đổi.
Kiểm định đa cộng tuyến
Trong mơ hình phân tích hồi quy đa biến, chúng ta giả thiết giữa các biến giải thích Xi của mơ hình độc lập tuyến tính với nhau, tức là các hệ số hồi quy với một cụ thể là số đo tác động riêng phần của biến tương đó khí tất cả các biến khác trong mơ hình được giữ cố định. Tuy nhiên, nếu giả thiết này bị vi phạm tức là các biến giải thích có tương quan thì chúng ta khơng thể tách biệt sự ảnh hưởng riêng biệt của một biến nào đó. Hiện tượng này gọi là đa cộng tuyến.
Từ bảng kết quả hồi quy 4.3 ta thấy dấu của các biến phụ thuộc LNSIZE, DUMMY, LNPE khác với dấu kỳ vọng nên tác giả nghi ngờ tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
Sử dụng phần mềm EVIEW tác giả xây dựng được bảng ma trận hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích như bảng sau: