Biến TLTA, sử dụng biến TLTA kết hợp với các biến thị trường là nguyên nhân dẫn đến sự thiếu nhất quán trong kỳ vọng dấu của biến số này. Biến TLTA chỉ có ý nghĩa thống kê và kỳ vọng dấu phù hợp với giả thuyết ban đầu ở mô hình 1 và mô hình 4 với độ trễ t-1. Tác giả quyết định loại biến TLTA ra khỏi mô hình.
Biến WCTA, tương tự như biến TLTA, biến WCTA không có ý nghĩa thống kê khi sử dụng kết hợp với các biến thị trường. Biến WCTA chỉ cho thấy ý nghĩa thống kê và kỳ vọng dấu phù hợp với giả thuyết ban đầu ở mô hình 1 và mô hình 4. Tác giả quyết định loại bỏ biến WCTA ra khỏi mô hình.
Biến NITA, luôn có ý nghĩa thống kê trong mức ý nghĩa 1% - 5% trong các mô hình và kỳ vọng dấu của biến NITA luôn phù hợp với giả thuyết ban đầu. Điều này cho thấy đây là nhân tố chính đánh giá tình trạng hoạt động sản xuất kinh doanh của công ty là lành mạnh hay không. Biến NITA được chọn là biến đầu tiên có mặt trong các mô hình hiệu chỉnh với độ trễ t-1 và t-2.
Biến ICR, khả năng thanh toán lãi vay luôn là thước đo đánh giá tình hình tài chính của công ty hiệu quả nhất. Biến ICR luôn có ý nghĩa thống kê và kỳ dấu phù hợp với giả thuyết trong các mô hình với độ trễ t-1. Biến ICR là biến thứ hai có mặt trong các mô hình hiệu chỉnh t-1.
Biến PRICE, giá cồ phiếu là thước đo phản ảnh của thị trường và các bên liên quan lên tình hình tài chính cũng nhưng hoạt động sản xuất kinh doanh của công ty. Biến PRICE có ý nghĩa thống kê cũng như kỳ vọng dấu phù hợp với giả thuyết ban đầu trong các mô hình sử dụng nó. Vì vậy, biến PRICE được chọn là biến thứ ba có mặt trong trong các mô hình hiệu chỉnh với độ trễ t-1 và t-2.
Biến MB, chỉ cho thấy ý nghĩa thống kê trong các mô hình không sử dụng biến sổ sách. Điều này thể hiện sự thiếu ổn định của biến này trong các mô hình hồi quy. Tác giả quyết định loại bỏ biến MB ra khỏi các mô hình hiệu chỉnh.
Biến MCTD và biến SIZE, cả hai biến này đều không cho thấy ý nghĩa thống kê trong các mô hinh hồi quy. Tác giả loại 2 biến này ra khỏi các mô hình hiệu chỉnh.
Biến VOL, cho thấy mối quan hệ nghịch biến với khả năng rơi vào kiệt quệ tài chính của công ty. Kết quả này là tương tự với dự báo có được từ thống kê mô tả, tuy nhiên lại đi ngược với dự báo từ lý thuyết. Điều này có thể giải thích được từ thực tế tại Việt Nam rằng, phần lớn các công ty hoạt động tốt được các nhà đầu tư thường xuyên giao dịch trên thị trường nên mức độ biến động trong giá diễn ra thường xuyên, từ đó làm gia tăng mức độ biến động trong tỷ suất sinh lợi. Ngược lại, các nhà đầu tư thường né tránh việc giao dịch cổ phiếu của các công ty có các thông tin không tốt trên thị trường dẫn đến giá cổ phiếu của các công ty này gần như không đổi theo thời gian, có nghĩa là mức độ biến động trong tỷ suất sinh lợi là rất thấp. Do đó, có thể kết luận rằng tại Việt Nam, công ty có mức độ biến động trong tỷ suất sinh lợi từ giá cổ phiếu càng thấp thì càng có nhiều khả năng rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính. Biến VOL được chon là biến thứ tư trong các mô hình hiệu chỉnh với độ trễ t-1.
Biến CPI, kết quả hồi quy với biến số CPI trong các mô hình được tác giả lý giải như sau. Do khoảng thời gian mà bài nghiên cứu của tác giả xem xét là 2008 – 2013, phần lớn thời gian trong gian đoạn này, CPI gia tăng là do nền kinh tế tăng trưởng nóng. Sau khoảng thời gian tăng trưởng nóng là khoảng thời gian Ngân hàng Nhà nước Việt Nam thắt chặt tín dụng nhằm kiềm chế lạm phát (từ cuối năm 2011), điều này ảnh hưởng đến khả năng trả lãi vay của các công ty trong năm 2012 và do đó làm gia tăng khả năng kiệt quệ tài chính của các công ty. Tóm lại, trong gian đoạn mà tác giả xem xét, khi CPI gia tăng nhanh làm giảm khả năng kiệt quệ tài chính của các công ty vì CPI tăng nhanh cho thấy nền kinh tế Việt Nam đang tăng trưởng nóng. Biến CPI được chọn là biến thứ năm trong các mô hình hiệu chỉnh với độ trễ t-2.
Biến TBILL, với biến số này, tác giả tìm thấy một mối quan hệ đồng biến và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này cho thấy lãi suất tăng làm gia tăng khả năng kiệt quệ tài chính của các công ty, phù hợp với dự báo từ lý thuyết. Biến TBILL được lựa chọn là biến thứ sáu trong mô hình hiệu chỉnh với độ trễ t-2.