Bảng 4.3: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc TLEV TLEV SIZE TANG LIQ ROA GROW STATE TLEV 1,0000 SIZE 0,1241 1,0000 TANG -0,1381 0,3081 1,0000 LIQ -0,7087 -0,1565 -0,0676 1,0000 ROA -0,3379 0,2684 0,2155 0,1548 1,0000 GROW 0,1611 0,2159 -0,0655 -0,2179 0,2621 1,0000 STATE 0,0485 0,4212 0,0856 -0,0029 0,2062 0,0602 1,0000
Nguồn: Kết quả ma trận tương quan từ phần mềm Stata 13
Bảng 4.4: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc SLEV SLEV SIZE TANG LIQ ROA GROW STATE SLEV 1,0000 SIZE 0,0084 1,0000 TANG -0,4111 0,3081 1,0000 LIQ -0,5993 -0,1565 -0,0676 1,0000 ROA -0,3419 0,2684 0,2155 0,1548 1,0000 GROW 0,2003 0,2159 -0,0655 -0,2179 0,2621 1,0000 STATE -0,0039 0,4212 0,0856 -0,0029 0,2062 0,0602 1,0000
Nguồn: Kết quả ma trận tương quan từ phần mềm Stata 13
Kết quả tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu theo Bảng 4.3 và Bảng 4.4 trên tương đối phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước trên thế giới và phù hợp với kỳ vọng của tác giả trong giai đoạn nghiên cứu này tại Việt Nam.
Về mức độ tương quan, các biến phụ thuộc (TLEV, SLEV) có mối quan hệ tỷ lệ nghịch rất cao với biến khả năng thanh khoản (LIQ) và khả năng sinh lời (ROA).
Tuy nhiên với hệ số tương quan giữa các biến r >0,8 thì mới có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và có ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu (Hoàng Ngọc Nhậm, 2008).
Bên cạnh đó, Tác giả còn dựa vào hệ số phóng đại phương sai (variance inflation factor –VIF) để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu hệ số VIF có giá trị lớn hơn 10, sẽ có vấn đề về đa cộng tuyến (Field, 2000). Kết quả tính toán hệ số VIF từ phần mềm stata 13 tại Bảng 4.5 cho thấy các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10, do đó mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Vì vậy các biến đều có thể đưa vào mô hình hồi quy.
Bảng 4.5: Kết quả hệ số VIF của các biến
Biến VIF 1/VIF
SIZE 1,46 0,684147 TANG 1,19 0,843683 LIQ 1,15 0,867170 ROA 1,28 0,780432 GROW 1,23 0,816014 STATE 1,24 0,804513
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata 13