- Hệ số tương quan (ρ) dùng để xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến, ngoài ra hệ số tương quan còn đo mức độ mạnh yếu, hệ số này biến thiên từ -1 đến 1. Thông qua hệ số tương quan riêng giữa các biến có thể biết chiều tác động, đồng thời cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy hay không.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), mối quan hệ tuyến tính giữa các biến có thể ước lượng thông qua giá trị hệ số tương quan như sau:
ρ>0: Hai biến có mối quan hệ cùng chiều; ρ<0: Hai biến có mối quan hệ ngược chiều;
ρ=0: Hai biến không có mối quan hệ tuyến tính;
Bảng 4.2 Trình bày mối tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
CAR ROA DEP LOA LIQ NPL SIZE INF
CAR 1.0000 ROA 0.2514 1.0000 DEP -0.1833 -0.0113 1.0000 LOA -0.3353 0.1190 0.2563 1.0000 LIQ 0.1284 -0.0412 0.1129 0.1086 1.0000 NPL -0.1252 0.0512 0.2814 0.2855 0.0996 1.0000 SIZE -0.1085 0.0548 -0.0833 -0.0426 0.0267 0.0917 1.0000 INF -0.0346 0.0904 0.0297 0.1866 0.0372 -0.0869 -0.144 1.0000
Nguồn: Tính toán của tác giả trên Stata 13
Về mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập cùng với biến kiểm soát trong mô hình. Kết quả tại bảng 4.2 cho thấy, biến độc lập đều có mối quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc. Trong đó các biến DEP, LOA, SIZE, NPL INF có quan hệ ngược chiều với biến CAR, còn các biến ROA, LIQ có quan hệ cùng chiều. Về mức độ tương quan của biến độc lập và biến kiểm soát đến biến phụ thuộc trong mô hình cho thấy là không cao.
Về mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình. Biến phụ thuộc với biến độc lập có hệ số tương quan khá thấp.