벤처기업 M&A 건수를 종속변수를 두고 가산자료를 추정하는 가장 쉬운 방법은 푸아송회귀모형이지만, 음이항 회귀모형으로 추정하고자 한다. 푸아송 모형은 0인 자료를 지나치게 낮게 추정하는 왜곡 현상이 나타나 적합도가 낮아지기 때문에 이를 보완한 음이항 회귀모형을 사용하기로 했다. 
이어서 벤처기업 M&A 건수(noMNA)를 종속변수로 두고 음이항 회귀모형(negative binomial regression model)을 추정하고자 한다. 가산자료(count data)를 추정하는 가 장 쉬운 모형은 푸아송회귀모형(Poisson regression model)이지만, 푸아송모형은 값 이 0인 자료를 지나치게 낮게 추정한다는 문제점이 있다. 푸아송분포가 평균과 분 산이 같은 equidispersion property를 가지기 때문에 평균이 증가하는 경우 0의 추정 빈도가 점점 줄어들어 정규분포의 형태로 진행되기 때문이다. 벤처기업을 M&A한 건수를 히스토그램으로 그렸던[그림 4－8]에서 보듯이, NASDAQ 기술분야 대기 업들 중에 벤처기업 M&A 건수가 0인 기업의 비율도 43%에 이른다. 따라서 푸아송 모형으로 추정하면 이들에 대한 추정치가 왜곡되어 적합도가 낮아지므로, 이를 보 완한 음이항 회귀모형을 사용하기로 한다. 음이항 회귀모형의 식은 다음의 <식 2> 와 같으며, 최대우도추정법(MLE: Maximum Likelihood Estimation)을 이용하여 추정 하게 된다.