Trong nhiều sự so sánh giữa mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên, mô hình FE thường xuyên được chọn lựa bởi tính chất hạn chế sự thiên chệch của nó với giả định ít nghiêm ngặt hơn nhiều so với RE. Tuy nhiên mô hình FE cũng đem lại các hạn chế như đã nêu ở trên. Nên khóa luận xin đề xuất một mô hình mới cho phép các thiên chệch không những được hạn chế mà còn được mô hình hóa một cách rõ ràng. Mô hình sử dụng hồi quy bên trong các đơn vị chéo như phương pháp của mô hình FE (within regression) và hồi quy tác động riêng lẻ (between regression). Mô hình được gọi là RE between-within (REBW) được hồi quy theo phương của các lớp GLS và mô hình có dạng đơn giản là:
Yit = ci+ β∖(xit - Xi)+β
2Xi+u
it (5∙3)
Với c , u thuộc phân phối hình chuông (normal distribution)
Mô hình REBW đã giữ lại thế mạnh của mô hình FE với hồi quy bên trong nên β
có thể đạt được tính chất nhất quán và không thiên chệch (nếu các giả định không bị vi phạm đáng kể) đồng thời β cũng có được phương sai hiệu quả hơn nhờ được ước lượng bằng phương pháp GLS cũng như biến tác động riêng lẻ được thêm vào mô hình đã giúp sai số chuẩn được cải thiện và cũng cho phép các yếu tố không quan sát được
nhưng thay đổi theo thời gian được đánh giá rõ ràng hơn. Hơn nữa, mô hình REBW có thể dễ dàng được kiểm tra bằng kiểm định Wald với mô hình FE để xem xét sự tồn tại của biến tác động riêng lẻ có ý nghĩa với mô hình hay không. Neu biến tác động riêng lẻ có ý nghĩa thì mô hình REBW nên được sử dụng còn nếu không thì tiếp tục kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FE hay RE. Và nếu β = β^ thì mô hình RE nên
được sử dụng để đạt được hiệu quả tối ưu.