Mô hình này khác với mô hình Pooled OLS ở điểm là cho rằng ảnh hưởng của từng đặc tính riêng biệt của từng cá thể là khác nhau. FEM phân tích mối tương quan này giữa những phần dư của mỗi đơn vị với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của biến giải thích lên
biến phụ thuộc. Đồng thời, điểm đặc biệt của mô hình này là hệ số của các đặc điểm riêng biệt này không được tương quan với các biến độc lập khác trong mô hình.
3.3.2.3 Phương pháp hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM)
Phương pháp REM xem xét đến sự khác biệt, đặc điểm riêng và các xuất phát điểm khác nhau của từng thực thể (công ty, doanh nghiệp, ngân hàng..). Các sự khác biệt này tác động đến các biến độc lập làm cho mỗi thực thể có các hệ số riêng cho từng biến độc lập trong mô hình. Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) và mô hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị. Nếu sự biến động giữa các đơn vị có tương quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mô hình ảnh hưởng cố định thì trong mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích.Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các đơn vị có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (không tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới.
Qua đó ta có thể thấy rằng việc ước lượng FEM hoặc REM có thể mang lại nhiều ưu điểm và phù hợp hơn so với phương pháp Pooled OLS. Tuy nhiên, FEM hoặc REM đều tồn tại những hạn chế rất khó xử lý bao gồm:
- Sử dụng quá nhiều biến giả làm giảm bậc tự do và tạo ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến làm cho kết quả ước lượng không tin cậy.
- Không đề cập đến thành phần sai số của mô hình mà ngầm định rằng sai số của mô hình tuân theo các giả định cổ điển, cho nên không kiểm soát được hiện tượng phương sai sai số thay đổi và vấn đề tương quan của biến độc lập với sai số.
- Loại bỏ luôn các biến độc lập không thay đổi theo thời gian nếu có trong mô hình.
- Chỉ áp dụng cho các dữ liệu bảng tĩnh, không xử lý được khi dữ liệu có tính chất động (Dynamic Panel Data) có nghĩa là tác động của các biến độc lập có độ trễ.
Tuy nhiên, ở góc độ của bài nghiên cứu này, mô hình FEM và REM sẽ được nghiên cứu chính để áp dụng cho việc ước lượng mô hình đã đưa ra ở phần trước.