CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Thống kê mô tả và ma trận hệ số tương quan
4.1.2. Ma trận hệ số tương quan
Tác giả tiến hành phân tích tương quan để đánh giá mối quan hệ giữa từng cặp biến trong mơ hình. Sự khác biệt của phần phân tích tương quan và phân tích hồi quy ở phần sau là phân tích tương quan chỉ phân tích mối tương quan giữa hai biến riêng lẻ và chưa khắc phục các vấn đề phương sai thay đổi, nội sinh và đa cộng tuyến của chuỗi dữ liệu. Do đó, phần phân tích tương quan này sẽ giúp tác giả đánh giá mối tương quan giữa từng cặp biến là mạnh hay yếu8 và mối quan hệ này là tương quan âm hay dương.
Ngồi ra, thơng qua phân tích tương quan, tác giả có thể đánh giá chuỗi dữ liệu của tác giả có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, từ đó có thể ảnh hưởng đến kết quả hồi quy của tác giả hay khơng. Theo đó, hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng xảy ra khi hệ số tương quan của từng cặp biến có độ lớn lớn hơn 0.8.
8 Mối tương quan mạnh hay yếu được tác giả đánh giá dựa vào hệ số tương quan. Trong đó, mối tương quan
Biến D/Cap C/TA lnTA ROIC EB/TA NetCapex/TA FE/EB Liq stD/Cap ltD/Cap PPE/TA SGA/NOR NOR/TA DivYld D/Cap 1.00 C/TA -0.31 1.00 lnTA 0.26 -0.04 1.00 ROIC -0.45 0.28 -0.02 1.00 EB/TA -0.41 0.24 -0.03 0.95 1.00 NetCapex/TA 0.03 -0.18 -0.06 0.05 0.25 1.00 FE/EB -0.03 -0.02 0.29 0.01 0.00 -0.04 1.00 Liq 0.13 -0.00 -0.00 0.07 0.09 0.11 -0.05 1.00 stD/Cap 0.93 -0.30 0.23 -0.45 -0.44 -0.10 -0.03 0.12 1.00 ltD/Cap 0.58 -0.15 0.19 -0.18 -0.11 0.31 -0.01 0.07 0.25 1.00 PPE/TA 0.02 -0.17 -0.06 0.07 0.29 0.99 -0.04 0.11 -0.11 0.30 1.00 SGA/NOR -0.27 0.10 -0.12 0.04 0.03 0.02 -0.03 -0.01 -0.28 -0.10 0.01 1.00 NOR/TA -0.01 0.03 -0.19 0.01 0.03 -0.02 -0.00 0.08 0.08 -0.20 -0.00 -0.21 1.00 DivYld 0.03 -0.01 -0.21 0.07 0.04 -0.05 -0.07 -0.11 0.07 -0.06 -0.06 -0.03 0.00 1.00
Qua bảng 4.2, tác giả nhận thấy rằng:
Tồn tại mối tương quan có hệ số tương quan cao hơn đáng kể so với các hệ số khác giữa các cặp biến như: mức độ nợ sử dụng trong cấu trúc vốn (D/Cap) và lượng tiền mặt nắm giữ (C/TA) là -0.31, mức độ nợ sử dụng trong cấu trúc vốn (D/Cap) và khả năng sinh lợi công ty (ROIC) là -0.45, mức độ nợ sử dụng trong cấu trúc vốn (D/Cap) và dịng tiền cơng ty (EB/TA) là -0.41, mức độ nợ sử dụng trong cấu trúc vốn (D/Cap) và mức độ nợ ngắn hạn công ty (stD/Cap) là 0.93, mức độ nợ sử dụng trong cấu trúc vốn (D/Cap) và mức độ nợ dài hạn (ltD/Cap) là 0.58, lượng tiền mặt nắm giữ (C/TA) và mức độ nợ ngắn hạn (stD/Cap) là -0.30, khả năng sinh lợi (ROIC) và dịng tiền cơng ty (EB/TA) là 0.95, dịng tiền cơng ty (EB/TA) và mức độ nợ ngắn hạn (stD/Cap) là -0.44, chi tiêu vốn (NetCapex/TA) và mức độ nợ dài hạn (ltD/Cap) là 0.31, chi tiêu vốn (NetCapex/TA) và đầu tư tài sản cố định (PPE/TA) là 0.99. Trong các cặp biến này, tác giả nhận thấy rằng mối tương quan giữa các cặp biến như: mức độ nợ sử dụng trong cấu trúc vốn và mức độ nợ ngắn hạn công ty, mức độ nợ sử dụng trong cấu trúc vốn và mức độ nợ dài hạn, khả năng sinh lợi và dịng tiền cơng ty, chi tiêu vốn và đầu tư tài sản cố định là gần bằng 1. Tuy nhiên, khi xem xét lại cách đo lường các biến, tác giả nhận thấy rằng tồn tại mối tương quan mạnh giữa các biến này là phù hợp.
Khi xét về dấu, mối quan hệ giữa mức độ nợ sử dụng trong cấu trúc vốn với lượng tiền mặt nắm giữ là âm. Điều này là phù hợp với giả thuyết của tác giả đã đặt ra trước đó. Nói cách khác, khi mức độ nợ sử dụng trong cấu trúc vốn của cơng ty tăng thì cơng ty sẽ có xu hướng nắm giữ ít tiền mặt do các cơng ty niêm yết Việt Nam dự báo dịng tiền hoạt động ít, từ đó lượng tiền mặt nắm giữ ít thì các cơng ty niêm yết Việt Nam có xu hướng sử dụng nợ.
Ngồi ra, tác giả cịn nhận thấy rằng các hệ số ma trận tương quan của các cặp biến còn lại trong mơ hình là thấp hơn +/- 0.8 nên chuỗi dữ liệu của tác giả không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, đảm bảo hệ số hồi quy của tác giả là vững là đáng tin cậy.