4.2 PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA TÍN DỤNG THƯƠNG MẠI ĐẾN
4.2.2 Ma trận tương quan
Một điều kiện khi phân tích hồi quy là khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến, có nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu khơng được có mối tương quan với nhau. Mặt khác, ma trận tương quan là một phương pháp thường được sử dụng để xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu. Khi đó, nếu các biến độc lập có mối tương quan, có nghĩa là đã xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Theo Nam (2008), khi giá trị tương quan giữa các biến độc lập có giá trị lớn hơn 0,8 thì giữa các biến quan sát có mối tương quan với nhau. Điều này có nghĩa là tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu. Bảng 4.2 thể hiện ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu, bao gồm: KPTHU: Khoản phải thu, KPTRA: Khoản phải trả, THOIGIANHD: Thời gian hoạt động, QUYMO: Tổng tài sản, TANGTRUONG: Tăng trưởng doanh thu, TSCD: Tài sản cố định.
Bảng 4.2: Ma trận tương quan
KPTHU KPTRA THOIGIANHD QUYMO TANGTRUONG TSCD
KPTHU 1,000 KPTRA 0,206 1,000 THOIGIANHD -0,026 -0,112 1,000 QUYMO 0,150 0,095 -0,349 1,000 TANGTRUONG -0,175 -0,113 0,074 -0,168 1,000 TSCD -0,452 -0,234 -0,018 -0,526 -0,086 1,000
Theo kết quả thể hiện, giá trị tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu đều có giá trị bé hơn 0,8. Điều này cho thấy, các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu khơng có mối quan hệ tương quan. Như vậy, không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu, phù hợp phân tích hồi quy.