Mô hình ước lượng sử dụng:
Yit = αi + β1X1,it + β2X2,it + ... + βkXk,it + uit
Trong đó:
Yit: Thời gian (năm) Xit: Biến độc lập
30
αi (i=1 ... n): Bao gồm hệ số chặn và biến bị bỏ sót của từng đơn vị chéo βk: Hệ số góc đối với nhân tố X
Uit: Phần dư
Mô hình FEM (mô hình tác động cố định) giả định rằng mỗi đơn vị đều có những đặc điểm riêng biệt có thể tác động đến các biến giải thích, FEM được sử dụng để phân tích mối tương quan này giữa 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, do đó FEM giải quyết được vấn đề biến bị bỏ sót. Mô hình hồi quy này sử dụng biến giả để nắm bắt những vấn đề bị bỏ sót (bị chắn) của mỗi ngân hàng trong dữ liệu. Mô hình FEM vẫn dựa trên phương pháp Pooled OLS. Các chỉ tiêu thống kê quan trọng trong mô hình của FEM cũng tương tự như R-square, F-test và p-giá trị trong Pooled OLS. Với việc áp dụng các mô hình hiệu quả cố định, người ta tin rằng mỗi NHTM tại Việt Nam có những đặc điểm riêng của mình và những đặc điểm này có thể hoặc không thể ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của nó. Từ đặc điểm riêng của một ngân hàng có thể ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của nó, FEM loại bỏ ảnh hưởng của đặc điểm thời gian bất biến để tác động ròng của các biến độc lập về khả năng sinh lời của các ngân hàng được ước tính. Tuy nhiên, phương pháp này có nhược điểm là làm giảm bậc tự do của mô hình, đặc biệt khi số biến giả lớn.