VAY NGÂN HÀNG CỦA DOANH NGHIỆP TƯ NHÂN TẠI THÀNH PHỐ CẦN THƠ
5.1.1Sự ảnh hưởng tương quan của của từng nhân tố đến các nhân tố khác
tố khác
Ma trận tương quan trong nội bộ các nhóm chung cho thấy tương quan giữa các biến dự đoán khá thấp (các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0,5), như vậy có thể nói rằng hiện tượng đa cộng tuyến không đáng kể. Do những đặc điểm của hệ số tương quan nên chúng ta cần xem xét mối tương quan giữa từng biến với các biến khác để xem mối liên hệ của chúng với nhau có thực sự tồn tại hay không.
Bảng 12: HỆ SỐ TƯƠNG QUAN CÁC YẾU TỐ TRONG NỘI BỘ NHÓM
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X1 1,000 -0,114 0,388 0,214 0,127 0,019 X2 1,000 0,514 -0,454 -0,185 -0,230 X3 1,000 -0,117 0,145 -0,195 X4 1,000 0,015 0,312 X5 1,000 0,271 X6 1,000
(Nguồn: Tính toán từ số liệu thu thập trực tiếp năm 2006)
Trước hết, xét mối tương quan giữa biến năm hoạt động (X1) với những biến khác. Biến này có mối tương quan với biến mức độ hiểu biết (X4) là có ý nghĩa bởi và qua nhiều năm hoạt động doanh nghiệp đã có kinh nghiệm hoạt động vì thế hệ số tương quan dương. Mối tương quan với các biến còn lại thì không chắc chắn. Đối với vay người thân (X2) thì theo mối
tương quan nghịch tức là doanh nghiệp hoạt động càng lâu năm thì vay người thân ít lại. Điều này đúng khi doanh nghiệp hoạt động có hiệu quả liên tiếp nhiều năm, tuy nhiên nếu hoạt động không hiệu quả thì vay người thân có thể sẽ không giảm. Cách giải thích tương tự đối với các mối tương quan giữa biến số năm hoạt động với các biến còn lại.
Xét mối tương quan giữa biến vay người thân (X2) với các biến còn lại. Đối với mối tương quan với thời gian xét duyệt món vay (X3) thì có thể giải thích theo chiều hướng nếu thời gian xét duyệt tăng thì doanh nghiệp sẽ đến nguồn vốn người thân nhiều hơn bởi vì họ cần tiền nhanh chóng cho công việc kinh doanh. Biến vay người thân có mối tương quan nghịch với mức độ hiểu biết (X4), biến lãi suất vay (X5) và biến tổng tài sản (X6) điều này đúng theo khía cạnh những doanh nghiệp có mức độ hiểu biết thủ tục vay thấp hoặc khi lãi suất tăng hay tài sản cố định thấp thì xu hướng dùng vốn của người thân sẽ tăng lên.
Thời gian xét duyệt (X3) có mối tương quan nghịch với biến mức độ hiểu biết (X4) và biến tài sản cố định (X6). Cho thấy thời gian xét duyệt món vay lâu khi mức độ hiểu biết thủ tục vay hoặc tài sản cố định của doanh nghiệp lớn. Trong trường hợp này với những doanh nghiệp hiểu biết thủ tục vay sẽ gặp khó khăn trong việc xin vay như lập kế hoạch vay, thủ tục thiếu xót. Còn đối với doanh nghiệp có tổng tài sản lớn thì họ là những doanh nghiệp lớn, do đó thời gian thẩm định hồ sơ vay như kết quả hoạt động kinh doanh, tài sản thế chấp sẽ tốn thời gian hơn doanh nghiệp nhỏ.
Mức độ hiểu biết (X4) và lãi suất món vay (X6) trong bảng phân tích tương quan thì có sự tương quan với nhau, tuy nhiên trong thực tế thì hai yếu tố này không quyết định lẫn nhau được.
Hệ số tương quan giữa biến tổng tài sản (X6) với biến mức độ hiểu biết (X4) và biến lãi suất vay (X5) có dấu dương cho thấy khi doanh nghiệp lớn thì mức độ hiểu biết thủ tục vay tăng lên và họ có thể chấp nhận mức lãi suất cao hơn. Điều này đúng trong thực tế là với những doanh nghiệp lớn thì họ có bộ phân kế toán hoặc chủ doanh nghiệp có trình độ trong quản lý do đó mức độ hiểu biết cao hơn doanh nghiệp nhỏ. Bên cạnh đó để cần một số
lượng vốn lớn trong kinh doanh thì việc chấp nhận tăng lãi suất là điều họ chấp nhận được.
Trong luận văn này em chỉ phân loại thành hai nhóm vay và không vay nên chỉ có một hàm phân biệt được ước lượng. Hệ số tương quan Canonical là 0,991. Bình phương của hệ số này, (0.991)2 = 0.98, cho thấy 98% phương sai biến phụ thuộc (phân loại vay hay không vay) được giải thích bởi mô hình. Hay nói cách khác là các yếu tố nêu ra trong mô hình này tác động đến sự phân biệt giữa hai nhóm vay và không vay của doanh nghiệp, còn lại là do các yếu tố khác tác động không được đề cập trong mô hình
Tiếp theo, em kiểm định xem hàm phân biệt được ước lượng có ý nghĩa hay không về mặt thống kê, bởi vì nếu hàm phâm biệt không có ý nghĩa về mặt thống kê thì không thể giải thích kết quả phân tích. Giả thiết:
- H0 ở đây là trong tổng thể các trung bình của các hàm phân biệt trong tất cả các nhóm là bằng nhau (không có sự phân biệt), giả thiết này phải được kiểm định xem có ý nghĩa thống kê không.
- H1 là trung bình của các hàm phân biệt trong tất cả các nhóm là khác nhau.
Qua kết quả phân tích thấy rằng hệ số Wilks’ Lamda của hàm này là 0,018, chuyển thành đại lượng Chi-square là 134,513 với 7 bậc tự do. Và mức ý nghĩa quan sát là 0,000 nhỏ hơn rất nhiều so với mức ý nghĩa xử lý 15%. Ta có đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0 ở trên. Khi giả thuyết H0 bị bác bỏ, tức là sự phân biệt có ý nghĩa thống kê.
Theo phần ước lượng và kiểm định trên cho thấy sự tương quan giữa các biến dự đoán khá yếu nên em sử dụng độ lớn của các hệ số phân biệt chuẩn hóa (Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients) và hệ số tương quan kết cấu (Structure Corrlation) để giải thích kết quả hàm phân biệt trong bài luận văn này.