Có ba dạng mô hình chính trong ước lượng dữ liệu bảng đó chính là mô hình hồi quy gộp (pooled OLS), mô hình tác động ngẫu nhiên (ramdom effect – REM) và mô hình tác động cố định (fixed effect – FEM).
Đối với phương pháp hồi gộp (Pooled OLS) không tính đến các yếu tố về thời gian và không gian trong dữ liệu bảng (Gujarati, 2004), hay nói cách khác, phương pháp này xem các quốc gia và thời gian là như nhau, không có sự thay đổi do vậy không bảo đảm được tính chính xác của mô hình, bởi vì quan hệ thương mại giữa Việt Nam và các quốc gia là khác nhau, các yếu tố trong mô hình sẽ khác nhau đối với mỗi quốc gia và thay đổi qua thời gian, đáng kể nhất đó chính là các FTA. Do vậy phương pháp hồi quy này không thích hợp khi ước lượng mô hình trọng lượng.
Phương pháp hồi quy có tính đến yếu tố không gian và thời gian đối với dữ liệu bảng đó chính là mô hình tác động ngẫu nhiên (ramdom effect – REM) và mô hình tác động cố định (fixed effect – FEM). Để lựa chọn một trong hai mô hình này, cách phổ biến nhất đó chính là sử dụng phương pháp kiểm định Hausman. Kiểm định Hausman sẽ được sử dụng để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp giữa hai phương pháp ước lượng tác động cố định và tác động ngẫu nhiên. Giả thuyết Ho cho rằng không có sự tương quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến
giải thích trong mô hình trọng lượng. Ước lượng REM là hợp lý theo giả thuyết Ho nhưng lại không phù hợp ở giả thuyết thay thế. Ước lượng FEM là hợp lý cho cả giả thuyết Ho và giả thuyết thay thế. Tuy nhiên, trong trường hợp giả thuyết Ho bị bác bỏ thì ước lượng tác động cố định là phù hợp hơn so với ước lượng tác động ngẫu nhiên. Ngược lại, chưa có đủ bằng chứng để bác bỏ Ho nghĩa là không bác bỏ được sự tương quan giữa sai số và các biến giải thích thì ước lượng tác động cố định không còn phù hợp và ước lượng ngẫu nhiên sẽ ưu tiên được sử dụng.
Vấn đề đặt ra là khi sử dụng FEM, trong mô hình không những có những biến số thay đổi theo thời gian, và còn chứa những biến số cố định theo thời gian như khoảng cách, biên giới, do vậy khi sử dụng FEM, những biến số này sẽ bị loại bỏ ra khỏi mô hình hồi quy. Ngược lại, REM có thể giải quyết được vấn đề này tuy nhiên nó lại bỏ qua những hiệu ứng tương quan không quan sát được giữa biến giải thích và sai số (Nguyễn Trung Kiên, 2009). Do vậy, mô hình sẽ được giải quyết một cách tốt nhất nếu phát huy được những ưu điểm của REM cũng như khắc phục được lỗi tương quan giữa biến giải thích và sai số. Phương pháp tiếp cận của Hausman và Taylor đã đề xuất một cách có thể giải quyết vấn đề trên với điều kiện là một phần của biến giải thích có mối tương quan với tác động riêng lẽ không quan sát được.
Khi sử dụng phương pháp hồi quy Hausman và Taylor (HT), bắt buộc mô hình phải chỉ ra biến nội sinh (endogenous variables) và biến ngoại sinh (exogenous variables). Việc chỉ ra được loại biến này không hề dễ dàng trong mô hình hồi quy, tuy nhiên tác giả giả sử rằng, sự gia tăng giảm hoạt động thương mại quốc tế sẽ tác động đến tăng giảm GDP của các Việt Nam và nước đối tác, đồng thời tác động đến tỷ giá hối đoái của quốc gia đó. Nếu như vậy hai biến số GDP và tỷ giá hối đoái sẽ là biến nội sinh. Bên cạnh đó, có thể nhận ra rằng, sự tăng giảm của thương mại quốc tế sẽ rõ ràng không ảnh hưởng đến dân số quốc gia, biên giới quốc gia cũng như khoảng cách của hai quốc gia đó, do vậy, biến biên giới, khoảng cách và dân số rõ ràng là biến ngoại sinh. Vấn đề đặt ra là, FTA được xem là biến nội sinh hay biến ngoại sinh. Có thể sự gia tăng về thương mại sẽ dẫn đến ký kết FTA, cũng có thể các quốc gia cần FTA để gia tăng tương mại hoặc có giả thiết cho rằng, FTA là xu hướng của hội nhập kinh tế quốc tế. Để đơn giản hơn, tác giả cho rằng, FTA là biến ngoại sinh. Các biến số không thay đổi theo thời gian trong mô hình bao gồm khoảng cách
và biến giới, các biến số còn lại đều thay đổi theo giời gian. Việc điều chỉnh biến nội sinh và biến ngoại sinh trong mô hình đã khắc phục được các lỗi của FEM và REM, đây là phương pháp tối ưu để ước lượng mô hình trọng lượng trong nghiên cứu của tác giả.