Một vấn đề thường gặp phải trong việc ước lượng mô hình hồi quy bội đó là hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu tồn tại đa cộng tuyến sẽ làm cho kết quả ước lượng không còn chính xác. Để nhận biết sự tồn tại của hiện tượng đa cộng tuyến, chúng ta xem xét hệ số tương quan trong bảng 4.3 bên dưới.
Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan
CASH CF LIQ LEV GRT SIZE INV DIV
CASH 1.000 CF 0.357 1.000 LIQ -0.248 -0.242 1.000 LEV -0.338 -0.409 0.306 1.000 GRT 0.048 0.165 0.060 0.054 1.000 SIZE -0.124 -0.006 -0.113 0.365 0.026 1.000 INV -0.024 0.077 -0.085 0.056 0.095 0.081 1.000 DIV 0.275 0.451 -0.050 -0.123 0.148 0.018 0.068 1.000
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata
Bảng 4.3 mô tả hệ số tương quan với dữ liệu của 444 công ty niêm yết trên sàn HOSE và HNX trong giai đoạn từ 2011 – 2016. Trong đó, CASH đo bằng tỷ lệ tiền và tương đương tiền trên tổng tài sản, CF là tỷ lệ dòng tiền trên tổng tài sản, LIQ là tỷ lệ tài sản thanh khoản không bao gồm tiền trên tổng tài sản, LEV là tỷ lệ nợ trên tổng tài sản, GRT là tốc độ tăng trưởng doanh thu, SIZE là logarith tự nhiên của tổng tài sản, INV là thay đổi trong đầu tư vào tài sản cố định trên tổng tài sản, DIV đại diện tỷ lệ chi trả cổ tức nhận giá trị 1 nếu công ty có chi trả cổ tức và nhận giá trị 0 trong trường hợp ngược lại.
Từ kết quả ma trận hệ số tương quan trên cho thấy mối quan hệ cặp giữa biến phụ thuộc CASH và các biến độc lập, giữa các biến độc lập với nhau. Xét các cặp tương quan
giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.8, điều này có thể kết luận tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình là không chặt chẽ, không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng xảy ra ở mô hình nghiên cứu (Ulrich, 2009).