Bảng 4.5: Ma trận tƣơng quan giữa các biến
LOAN NPL ROE SHC SIZE DEPO CAR GDP IFL
LOAN 1 NPL -0.2066 1 ROE 0.0934 -0.0006 1 SHC -0.087 -0.1553 0.1868 1 SIZE -0.0200 0.8356 0.2384 -0.1433 1 DEPOSIT 0.8970 -0.2173 -0.0068 -0.1073 -0.0964 1 CAR 0.0649 -0.5514 -0.2181 0.2282 -0.6352 0.1533 1 GDP 0.2435 -0.2390 0.4316 -0.0248 -0.0547 0.1429 -0.0936 1 IFL 0.0840 -0.1911 0.4365 -0.0171 -0.0751 0.0086 0.0039 0.3688 1
Nguồn: Kết quả tính toán trên Stata 12
Bảng 4.4 trình bày sự tương quan giữa các biến phụ thuộc bao gồm LOAN, NPL và các biến độc lập. Ma trận tương quan được sử dụng để nhận diện độ mạnh của các tương quan từng cặp biến độc lập. Cooper & Schindler (2009) cho rằng một hệ số tương quan trên 0,8 giữa các biến giải thích nên được sửa chữa vì đó là dấu hiệu cho vấn đề đa cộng tuyến của mô hình.
Kết quả bảng hệ số tương quan giữa các biến cho thấy, hệ số tương giữa SIZE và NPL là 0,834, LOAN và DEPOSIT là 0,897 cho thấy có thể có mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa quy mô ngân hàng - nợ xấu và tỷ lệ tăng trưởng dư nợ - tỷ lệ tăng trưởng huy động vốn. Thực tế tại Việt Nam, những ngân hàng quy mô lớn nắm giữ thị phần cho vay lớn thuộc khối các NHTMNN, theo đó nợ xấu ở các ngân hàng này cũng chiếm tỷ trọng rất lớn so với tổng nợ xấu của toàn hệ thống. Do đó, luận văn sử dụng phương pháp GMM để ước lượng mô hình hồi quy nhằm khắc phục những hạn chế của mô hình.
Hơn nữa trong giới hạn nghiên cứu, từ hệ số tương quan giữa biến giải thích SHC với LOAN, NPL có thể thấy mối quan hệ sở hữu chéo có tương quan không cao đối với tỷ lệ tăng trưởng tín dụng nhưng lại có tương quan lớn với nợ xấu. LOAN, NPL dường như có mối tương quan nghịch với biến phụ thuộc SHC. Ảnh hưởng của các nhân tố này đến hoạt động cho vay sẽ được phân tích sâu hơn trong mục 4.3.1.3.