Chú thích: Hình trên bên trái biểu diễn đồ thị phân tán của Ln_FDI và Ln_TBmp100k cho thấy hiện diện giá trị outlier. Điều này cũng thể hiện trong đồ thị phân tán của TBHIVmp100k (hình trên, bên phải) và của Ln_Mal (hình dưới, bên trái) thậm chí ở mức độ rõ ràng hơn, với nhiều quan sát tiến về giá trị outlier ở cả biến độc lập và biến phụ thuộc. Trong khi đó, hình dưới bên phải biểu diễn đồ thị phân tán của Openess ít thể hiện outlier ở biến phụ thuộc nhưng thể hiện rõ nét ở biến độc lập.
Kết quả của các kiểm định đã không đem lại hỗ trợ đủ mạnh cho quyết định lựa chọn mơ hình OLS trong nghiên cứu này. Hơn nữa, dữ liệu bảng thu thập từ 54 quốc gia khác nhau trong 21 năm hình thành nên tập hợp quan sát khơng có tính đồng đều về mặt số học. Do đó, trên quan điểm nghiên cứu của tác giả, mơ hình hồi quy dạng Robust hoặc mơ hình Quantile (phân vị) 0.5 được xem là những lựa chọn phù hợp để thay thế cho mơ hình OLS. Hình 4.3 thể hiện quy trình lựa chọn mơ hình hồi quy trong nghiên cứu. Với quy mơ mẫu quan sát lớn (trên 800 quan sát), kết quả ước lượng của mơ hình Robust (dựa trên giá trị trung bình của mẫu) và mơ hình Quantile (dựa trên giá trị trung vị của mẫu) thường không khác biệt nhiều. Kết quả ước lượng của các dạng mơ hình được trình bày ở Bảng 4.9.
Trên quan điểm nghiên cứu của tác giả, hai biến được coi là tương quan chỉ khi nào có ý nghĩa thống kê từ 5% trở lên. Theo đó, các biến với ý nghĩa thống kê thấp hơn khơng được nhận diện là có tác động lên biến phụ thuộc. Vì vậy, các hiển thị ý nghĩa thống kê 10% ở các bảng chỉ mang tính chất kỹ thuật.