Sau khi thực hiện kiểm định và phát hiện có tồn tại phương sai thay đổi trong mô hình FE thì khóa luận đã khắc phục bằng phương pháp GLS với hiệp phương sai được ước lượng theo White diagonal nhưng mô hình vẫn cho thấy phương sai thay đổi. Do đó khóa luận gợi ý các phương pháp ước lượng phương sai vững theo nhóm (Cluster- Robust Covariances). Các quan sát lúc này sẽ được gộp lại thành các nhóm khác nhau trong đó các phần dư có tương quan với các quan sát khác trong cùng một nhóm và không tương quan với các quan sát ở các nhóm khác nhau. Cụ thể, khóa luận gợi ý hai ước lượng phương sai vững theo nhóm.
Một là White cross-section. Phương pháp này giả định rằng các phần dư có tương
quan giữa các đơn vị chéo (tương quan đồng thời) với các nhóm được chia theo thời
gian T do đó tạo nên phương sai thay đổi. Phương pháp này coi hồi quy tổng hợp là một
hồi quy đa biến và tính toán các sai số chuẩn vững cho hệ phương trình. Công cụ ước tính này phù hợp với mô hình có tương quan đồng thời giữa các đơn vị chéo và tồn tại phương sai thay đổi. Cụ thể ma trận phương sai đồng thời giữa các đơn vị chéo được phép thay đổi theo thời gian và ma trận phương sai có điều kiện được xác định tùy thuộc
vào phương pháp mô hình sử dụng.
Hai là White period. Phương pháp này giả định phần dư của cùng một đơn vị chéo
với thời gian khác nhau có tương quan với nhau và cũng tồn tại tự tương quan bằng cách gộp các đơn vị chéo N lại thành các nhóm. Phương pháp này phù hợp với sự tồn tại của phương sai thay đổi và mối quan hệ tương quan giữa các đơn vị chéo (within cross-section serial correlation). Cụ thể ma trận phương sai không điều kiện được cho phép thay đổi theo từng đơn vị chéo và ma trận phương sai có điều kiện được xác định dựa trên cùng một khung phương pháp với mô hình sử dụng