Để xác định tác động của rủi ro tín dụng đến khả năng thanh khoản trong NHTM, tác giả sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng (Panel Data Regression) với bộ dữ liệu thu thập từ 20 NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2008-2017.
Theo lý thuyết kinh tế lượng, cấu trúc dữ liệu bảng được kết hợp từ hai thành phần: thành phần dữ liệu chéo (cross – section) và thành phần dữ liệu theo chuỗi thời gian (time - series). Việc kết hợp hai loại dữ liệu có nhiều lợi thế và thuận lợi trong phân t ch, đặc biệt khi muốn quan sát, phân tích sự biến động của các nhóm đối tượng nghiên cứu sau các biến cố hay theo thời gian cũng như phân t ch sự khác biệt giữa các giữa các nhóm đối tượng nghiên cứu. Dữ liệu bảng có hai dạng gồm dữ liệu cân bằng và dữ liệu không cân bằng. Dữ liệu bảng sử dụng trong bài nghiên cứu của tác giả là bộ dữ liệu bảng cân bằng.
Mô hình tối ưu được lựa chọn qua việc ước lượng bằng mô hình Pools OLS, mô hình Fixed Effects (FEM) và mô hình Random Effects (REM), đồng thời sử dụng kiểm định nhân tử Lagrange để kiểm định hai mô hình Pools OLS và mô hình REM, mô hình nào là phù hợp hơn trong nghiên cứu này. Bên cạnh đó, tác giả dùng kiểm định Hausman để kiểm định mức độ phù hợp giữa mô hình FEM và mô hình REM để chọn ra mô hình phù hợp nhất giữa ba mô hình trên.
Sau khi lựa chọn được mô hình phù hợp cho nghiên cứu, tác giả sẽ tiến hành kiểm tra các khuyết tật của mô hình dữ liệu bảng gồm đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi. Đề từ đó khắc phục các khuyết tật của mô hình.