Bảng 4.2: Ma trận tương quan
Illiq Turn Lr Gov Size Leverage Tangibility Price Rv Age
Illiq 1
Turn -0.3289 1
Size -0.2344 0.0361 0.3411 0.1271 1 Leverage 0.0535 0.0192 -0.1955 -0.13 -0.0368 1 Tangibility -0.0186 -0.1154 -0.1224 -0.0338 -0.1389 0.1621 1 Price 0.1474 -0.0389 -0.3071 -0.1816 -0.1349 0.3956 0.2444 1 Rv 0.1602 -0.1022 -0.025 -0.0553 -0.0173 0.1237 -0.0651 0.0267 1 Age 0.1553 -0.1313 0.0821 0.0176 0.0981 0.0117 -0.0458 -0.0553 0.2801 1
Nguồn: Kết quả phân tích Stata
Để kiểm tra mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập; giữa các biến độc lập với nhau như thế nào, tác giả xét ma trận tương quan được trình bày ở bảng 4.2. Ngoài ra phân tích ma trận hệ số tương quan còn cho ta biết có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không? Một sự tương quan cao giữa 2 biến độc lập ngụ ý rằng có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Theo Bryman và Cramer (2001) cho rằng giá trị tuyệt đối của mỗi hệ số tương quan giữa các biến độc lập là cao nếu nó lớn hơn 0,8 thì xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Theo bảng 4.2 tương quan giữa các biến độc lập với nhau: đa phần các biến độc lập đều có mức độ tương quan thấp nên không xảy ra hiện tượng tự tương quan hay đa cộng tuyến. Theo đúng kỳ vọng tính ban đầu, hệ số tương quan giữa Gov với Illiq mang dấu âm, giữa Gov và LR mang dấu dương. Tuy nhiên, mối quan hệ tương quan giữa Gov và Turn mang dấu âm. Trong các phân tích hồi quy kế tiếp sẽ làm rõ rệt hơn tác động, vai trò giải thích của các biến khi đưa vào mô hình.