Nghiên cứu thực hiện dựa trên mô hình hồi quy đa biến với kiểm định về đa cộng tuyến, tự tương quan theo phương pháp bình phương tối thiểu (pooled OLS), và hồi quy dữ liệu bảng mô hình FEM, REM được thực hiện trên phần mềm Stata14. Theo đó đánh giá các nhân tố đại diện cho việc sử dụng đòn bẩy tài chính sẽ ảnh hưởng như thế nào tới hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp (thể hiện qua biến ROA, ROE).
Hồi quy đa biến là một phương pháp được sử dụng để đo lường mức độ mà tại đó nhiều hơn một biến độc lập (yếu tố dự báo) và nhiều hơn một biến phụ thuộc (yếu tố phản hồi), có liên quan tuyến tính với nhau. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi để dự đoán hành vi của các biến phản ứng liên quan đến những thay đổi trong các biến dự báo. Cụ thể việc sử dụng phương pháp này sẽ làm rõ mối quan hệ giữa biến phụ thuộc là hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp (ROA,ROE) với các biến độc lập đại diện cho việc sử dụng đòn bẩy tài chính, và các biến kiểm soát như biên lợi nhuận gộp (GM), tỷ lệ tài sản ngắn hạn trên tổng tài sản (LIQ), quy mô doanh nghiệp (SIZE), chỉ số tài sản cố định trên tổng tài sản (TANG), vòng quay
tổng tài sản (TURN), tỷ lệ lạm phát (INF), tốc độ tăng trưởng GDP (GDP) tại các doanh nghiệp ngành xây dựng tại Việt Nam.
Phương pháp bình phương tối thiểu pooled OLS (ordinary least squares) là phương pháp bình phương nhỏ nhất tuyến tính để ước tính các tham số chưa biết trong mô hình hồi quy tuyến tính. Pooled OLS chọn các tham số của một hàm tuyến tính của một tập hợp các biến giải thích theo nguyên tắc bình phương nhỏ nhất: tối thiểu hóa bằng tổng bình phương sự khác nhau giữa biến phụ thuộc quan sát (giá trị của biến được quan sát) trong tập dữ liệu đã cho và những giá trị được dự đoán bởi hàm tuyến tính của biến độc lập.
Mô hình FEM (mô hình tác động cố định), REM (mô hình tác động ngẫu nhiên) được sử dụng để phân tích mô hình dữ liệu bảng hay phân tích sự kết hợp trong dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian của bộ số liệu. Qua đó, có thể làm rõ được mức tin cậy trong kết quả ước lượng và đánh giá độ lớn tác động của những biến có ý nghĩa với nhau. Với mô hình FEM, việc phân tích sự tương quan giữa phần dư trong sự khác nhau giữa các biến độc lập với chính biến đó. Trong khi đó, mô hình REM với giả thuyết về sự khác nhau về đơn vị ảnh hưởng tới biến phụ thuộc, mô hình sẽ phân tích phần chênh lệnh này như một biến độc lập mới. Để lựa chọn về sự phù hợp trong hai mô hình, ta sử dụng kiểm định Hausman, với giả thuyết H0 là mô hình REM phù hợp hơn và ngược lại.