6. Kết cấu đề tài
2.2.4. Phân tích tương quan
Bảng 5: Ma trận tương quan và hệ số VIF của các biến giải thích
RMRF SMB HML WML VIF 1/VIF
RMRF 1,0000 2,61 0,382421
SMB -0,7632 1,0000 3,07 0,325667
HML 0,1241 -0,3888 1,0000 1,31 0,761316
WML -0,1654 0,2502 -0,2308 1,0000 1,09 0,916389
Nhìn vào bảng 5, giá trị tuyệt đối của các hệ số tương quan giữa các biến giải thích đều nhỏ hơn 0,8. Điều này cho thấy giữa các biến này khơng cĩ mối quan hệ chặt chẽ với nhau, riêng quan hệ giữa biến SMB và RMRF cĩ hệ số tương quan là âm 0,7632 và hệ số VIF (variance-inflating factor) của 2 biến này lớn hơn 2 cho thấy dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến, cĩ thể gây ảnh hưởng đến việc chạy mơ hình hồi quy. Nguyên nhân của hiện tượng đa cộng tuyến cĩ thể do vấn đề về thiếu dữ liệu. Giai đoạn nghiên cứu ngắn (6 năm) là hạn chế chính của nghiên cứu này. Tuy nhiên do nguồn lực hạn chế, người viết chưa thể bổ sung dữ liệu để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến. Người viết tiếp tục mơ hình nghiên cứu với dữ liệu hiện cĩ.
Tuy nhiên, ta cĩ thể áp dụng quy tắc “ngĩn tay cái” (Rule of Thumb) của Klien, tức là hiện tượng đa cộng tuyến trở thành vấn đề nghiêm trọng chỉ khi giá trị R2 thu được từ một hàm hồi quy phụ lớn hơn giá trị R2 của hàm hồi quy chính. Người viết đã tiến hành hồi quy 2 biến RMRF và SMB với nhau, kết quả thu được R2 = 0,58. Theo kết quả hồi quy mơ hình ba nhân tố và bốn nhân tố được trình bày bên dưới, cĩ những danh mục cho thấy mức độ phù hợp của mơ hình cao, R2 cao nhất lên đến hơn 0,89, ngoại trừ kết quả hồi quy của những danh mục cĩ quá ít cổ phiếu cho ra R2 rất thấp. Dấu của hệ số tương quan cho biết các quan hệ cùng chiều hoặc ngược chiều giữa các biến độc lập với nhau.
