Mô hình lý tưởng là các biến độc lập không có tương quan với nhau, mỗi biến chứa đựng một số thông tin riêng lẻ về biến phụ thuộc và thông tin đó không có trong biến độc lập khác, khi đó hệ số hồi quy riêng cho biết ảnh hưởng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc khi giả định các biến độc lập không đổi. Trong trường hợp như vậy, đa cộng tuyến không xảy ra. Tuy nhiên, nếu có trường hợp biến độc lập nào đó có tương quan với một biến độc lập khác, điều đó có nghĩa mô hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Khi tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến sẽ dẫn tới các
tình huống: phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng lớn, R-square cao nhưng giá trị thống kê nhỏ… (Hoàng Ngọc Nhậm, 2008)
Có một số quy tắc kinh nghiệm nhằm phát hiện và đánh giá mức đô đa cộng tuyến như: hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao, sử dụng hồi quy phụ, nhân tử phóng đại phương sai VIF, …
Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn quy tắc kinh nghiệm nhân tử phóng đại phương sai VIF để xem mô hình có xảy ra hiên tượng đa cộng tuyến không. Theo qui tắc kinh nghiệm, hệ số VIF < 5 thì mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến.
Tác giả mô tả ma trận tương quan giữa các biến độc lập như sau:
AGE BETA CAPEX LIQUID LVRG NONFI PB SALEG SIZE
AGE 1.000000 0.083802 -0.021242 -0.026872 -0.010483 0.023146 0.010314 0.079012 -0.090179 BETA 0.083802 1.000000 -0.135322 -0.106477 0.085438 -0.000587 -0.012410 0.080011 0.070530 CAPEX -0.021242 -0.135322 1.000000 -0.012032 -0.105339 -0.098195 0.165369 0.023831 -0.141153 LIQUID -0.026872 -0.106477 -0.012032 1.000000 -0.656364 0.024670 0.050329 -0.030753 -0.233168 LVRG -0.010483 0.085438 -0.105339 -0.656364 1.000000 0.116926 -0.099585 0.052903 0.512623 NONFI 0.023146 -0.000587 -0.098195 0.024670 0.116926 1.000000 0.038269 0.017571 0.436103 PB 0.010314 -0.012410 0.165369 0.050329 -0.099585 0.038269 1.000000 0.189109 0.197534 SALEG 0.079012 0.080011 0.023831 -0.030753 0.052903 0.017571 0.189109 1.000000 0.074729 SIZE -0.090179 0.070530 -0.141153 -0.233168 0.512623 0.436103 0.197534 0.074729 1.000000 Bảng 3.2 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập Nguồn: Tính toán từ chương trình Eview.
Bảng ma trận trên cho thấy hầu hết các biến độc lập có hệ số tương quan lẫn nhau rất thấp, cho thấy mức độ tương quan yếu. Tuy nhiên xuất hiện tương âm mạnh giữa biến hệ số thanh toán (LIQUID) và đòn bẩy tài chính (LVRG) -0.656 và tương quan dương mạnh giữa chỉ số quy mô công ty (SIZE) và đòn bẩy tài chính (LVRG) 0.513, tác giả nghi ngờ có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình và tiến hành kiểm tra lại bằng cách tính VIF thông qua hàm Collin được hỗ trợ bởi phần mềm STATA 12.
Tác giả kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình do VIF của tất cả các mối tương quan đều nhỏ hơn 5.
Bảng 3.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Nguồn: Tính toán từ chương trình Stata.