Hệ số tương quan chỉ ra mối quan hệ hai chiều giữa từng cặp biến với nhau. Hệ số tương quan càng lớn cho thấy mối quan hệ giữa hai biến càng chặt và ngược lại khi hệ số tương quan thấp diễn tả mối quan hệ giữa hai biến không chặt. Đồng thời với hệ số dương chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa các cặp biến, hệ số âm cho thấy quan hệ ngược chiều giữa hai biến.
Bảng 4.2 thể hiện ma trận hệ số tương quan giữ các biến độc lập và biến phụ thuộc:
Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến và chỉ số VIF
LLP NPL CROA SIZE LG VIF
LLP 1
NPL 0.2678 1 2.8
CROA 0.2405 -0.0125 1 4.13
SIZE 0.8827 0.1283 0.1524 1 28.09
LG -0.0778 -0.1046 0.0026 -0.0227 1 1.24
(Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu của tác giả trích phụ lục 3.2)
Kết quả cho thấy biến LLP có tương quan mạnh nhất với biến SIZE (0.88) và tương quan yếu nhất với biến LG (-0.08). Tuy nhiên hệ số tương quan chỉ đánh giá quan
hệ hai chiều mà không đánh giá được tác động 1 chiều các biến lên LLP. Do vậy, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích hồi quy.
Để đảm bảo các biến độc lập không có quan hệ chặt chẽ với nhau, các biến độc lập khi đưa cùng lúc vào trong mô hình cần đảm bảo không có đa cộng tuyến với nhau. Nếu chỉ số VIF lớn hơn 5, đó là dấu hiệu cho biết có hiện tượng đa cộng tuyến cao, đặc biệt nếu chỉ số VIF xấp xỉ 10 là dấu hiệu cho biết có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng (Gujarati, 2004).
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho thấy biến SIZE có VIF là 28.09 (bảng 4.2), vì vậy SIZE có đa cộng tuyến với 1 trong các biến độc lập còn lại. Tác giả tiến hành loại SIZE ra khỏi mô hình và kiểm tra lại thu được kết quả như sau:
Kết quả chỉ ra khi bỏ SIZE ra khỏi mô hình các biến độc lập còn lại không còn đa cộng tuyến với nhau.
Sau khi loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, tác giả tiến hành hồi quy bảng các yếu tố ảnh hưởng đến dự phòng rủi ro tín dụng của các NHTMCP tại Việt Nam.
Bảng 4.3 Kiểm định đa cộng tuyến giữ các biến (sau khi loại biến SIZE)
Biến VIF
NPL 4.86
CROA 3.63
LG 2.6