Trong quá trình thực hiện nghiên cứu không thể tránh khỏi một số hạn chế xuất hiện trong bài.
Trước hết, xét về vấn đề dữ liệu. Dữ liệu mà tác giả sử dụng để nghiên cứu là theo hàng tháng. Điều này đã được đề xuất bởi hầu hết các nhà nghiên cứu cùng lĩnh vực trước đây. Tuy nhiên có hạn chế tác giả quan sát thấy rằng dữ liệu được trích xuất hàng tháng là không đủ để nhìn ra giá trị của các biến thay đổi hàng ngày. Do đó, bộ dữ liệu hàng tháng này có thể đem lại kết quả không đủ thuyết phục.
Trong khi, một hạn chế khác là vấn đề với mô hình kinh tế lượng mà tác giả sử dụng trong bài là mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu (OLS). Mặc dù đây là mô hình đơn giản và được sử dụng phổ biến, tuy nhiên, tôi thấy rằng mô hình này chưa giải quyết một số vấn đề kinh tế lượng, chẳng hạn như dị hóa. Có thể sử dụng mô hình nâng cao khác, ví dụ mô hình GARCH.
Bên cạnh đó, sự xuất hiện của những hạn chế này có thể do kích thước mẫu trong bài còn hạn chế. Kích thước mẫu của dữ liệu mà tác giả trích xuất giới hạn trong mười
năm từ năm 2009 tới năm 2018. Neu mở rộng hơn giai đoạn này, dữ liệu về giá các cổ phiếu là tập hợp không đầy đủ. Và trước khoảng thời gian này, các biến bị ảnh hưởng mạnh bởi các nhân tố, sự kiện kinh tế không được nghiên cứu trong bài, khi đó việc nghiên cứu sẽ không còn ý nghĩa.
Có thể vẫn còn một vấn đề là các chỉ số kinh tế vĩ mô được sử dụng trong nghiên cứu này có thể không đủ để tạo ra kết quả tốt hơn. Số lượng ngân hàng được nghiên cứu cũng còn hạn chế. Các nhân tố vĩ mô khác có thể giải thích tốt hơn cho giá cổ phiếu nhiều ngân hàng khác.