NPL LNPL LEV ROE UEP INF GDP LLR LNSIZE
NPL 1 LNPL 0.524 1 LEV 0.0307 0.0686 1 ROE -0.2467 -0.2149 0.0136 1 UEP -0.0691 0.0543 0.033 -0.2225 1 INF 0.1258 -0.0558 -0.0943 0.1849 -0.4578 1 GDP -0.2997 -0.2372 0.0948 0.1494 0.2775 -0.3775 1 LLR 0.0031 -0.1206 -0.1394 0.465 -0.3116 0.3341 -0.125 1 LNSIZE -0.1803 -0.1372 0.1211 0.3812 0.2614 -0.2307 0.2967 -0.0504 1 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata Căn cứ vào bảng 4.2 có thể thấy hệ số tương quan giữa các cặp biến có tương quan không chặt chẽ với nhau, dao động từ 0.0031 – 0.524. Theo Chris Brooks (2012) cho rằng nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập lớn hơn 0.8 thì vấn đề đa cộng tuyến sẽ xảy ra. Điều này được thể hiện qua giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan lớn nhất trong bảng kết quả là 0.524 về mối tương quan giữa biến NPL và LNPL, từ đó cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến là không đáng kể. Hơn nữa, hệ số tương quan thấp giữa các cặp biến độc lập cũng góp phần xác nhận thêm sự phù hợp của mô hình nghiên cứu khi hiện tượng đa cộng tuyến sẽ khó xảy ra hơn khi chạy mô hình hồi quy cho tương quan giữa các nhân tố tác động và rủi ro tín dụng của ngân hàng.
Đồng thời ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu cũng cho thấy, tỷ lệ nợ xấu năm trước, dự phòng rủi ro tín dụng, lạm phát và đòn bẩy tài chính có tương quan tuyến tính cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu, nghĩa là tỷ lệ nợ xấu năm trước, dự phòng rủi ro tín dụng, lạm phát và đòn bẩy tài chính có xu hướng chuyển động cùng chiều với tỷ lệ nợ xấu của các NHTM trong mẫu nghiên cứu. Trong khi đó ma trận giữa các biến cũng cho thấy rằng lợi nhuận ngân hàng, quy mô, tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát có xu hướng chuyển động ngược chiều với tỷ lệ nợ xấu của các NHTM trong mẫu nghiên cứu.
4.3. KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN
Nhằm đảm bảo mô hình nghiên cứu của đề tài có ý nghĩa kinh tế, tác giả đã tiến hành thêm kiểm định đa cộng tuyến cho các biến trong mô hình bằng cách dùng chỉ tiêu Variance Infation Factor (VIF). Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, ta căn cứ vào độ chấp nhận của biến Tolerance (hệ số này > 0.5 thì không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến) và hệ số phóng đại phương sai VIF với VIF lớn hơn 2 thì hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiêm trọng, lớn hơn 10 thì chắc chắc có hiện tượng đa cộng tuyến và nhỏ hơn 2 thì đa cộng tuyến không xảy ra.