Có thể sử dụng các mô hình như Pooled OLS, FEM và REM để ước lượng dữ liệu bảng. Mô hình Pooled OLS có đặc điểm gộp tất cả các dữ liệu lại không phân biệt đặc tính thay đổi theo thời gian. Mô hình FEM sử dụng với giả định giá trị trung bình của biến phụ thuộc thay đổi theo đơn vị chéo nhưng không thay đổi theo thời gian. Mô hình FEM được ước lượng theo phương pháp chuyển đổi nội tại, phương pháp này giúp tránh phải hồi quy với quá nhiều biến giả. Mô hình REM giống như mô hình FEM nhưng được ước lượng theo phương pháp Genaralized Last Squares. Mô hình Pooled OLS và REM cho kết quả ước lượng nhất quán khi mô hình không có hiện tượng nội sinh.
Luận văn lần lượt sử dụng 03 mô hình trên để ước lượng mô hình nghiên cứu và sử dụng các kiểm định để lựa chọn các mô hình. Để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM luận văn dùng kiểm định F và FEM vì F<1%. Với cặp ước lượng FEM và REM, tác giả sử dụng kiểm định Hausman. Kết quả kiểm định cho thấy trong hầu hết các trường hợp, xác suất thống kê chi bình phương đều lớn hơn 10%, nên mô hình hồi quy sử dụng ước lượng ngẫu nhiên REM được lựa chọn.
Luận văn cũng kiểm định các khuyết tật của mô hình như sự tự tương quan giữa các biến đôc lập trong mô hình hay hiện tượng đa cộng tuyến bằng chỉ số phóng đại VIF, phương sai của sai số thay đổi hay hiện tượng phương sai thay đổi bằng kiểm định White, các sai số có mối quan hệ tương quan với nhau hay hiện tượng tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng, có sự tự tương quan giữa các sai số và hiện tượng phương sai thay đổi. Ngoài ra, mô hình nghiên cứu sử dụng
Stephen Bond (1998), thì nghiên cứu thuộc dạng mô hình với số liệu dạng bảng động (Dynamic panel data) và với biến trễ của biến phụ thuộc (NPLi,t-1) có khả năng là biến nội sinh. Cũng theo Richard Blundell & Stephen Bond (1998) và Nguyễn Thị Hồng Vinh (2015), tác giả dùng phương pháp thống kê mô men tổng quát (GMM) để khắc phục hiện tượng tự tương quan giữa các sai số, hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng biến nội sinh để đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả. Trong đó, biến nội sinh là NPLi,t-1, các biến công cụ (Instrument Variables) được sử dụng là NPLi,t-2 và GDPt-1. Kiểm định AR(2) có mức ý nghĩa là 0.702 > 10% nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan, Kiểm định Sargan test có mức ý nghĩa là 0.720 nên mô hình không có hiện tượng nội sinh. Ngoài ra, mô hình có số lượng biến công cụ (14) nhỏ hơn số lượng các nhóm (18) nên đảm bảo tính vững.