AGEBS COLRA EBITA EQUIA LENLN LOGTA OWNSP SALTA WCLTA POLRP
AGEBS 1 COLRA -0,276 1 EBITA 0,002 -0,104 1 EQUIA 0,103 -0,133 0,572 1 LENLN -0,016 0,204 -0,203 -0,164 1 LOGTA 0,327 -0,163 0,074 0,075 -0,051 1 OWNSP 0,23 -0,198 0,044 0,094 -0,063 0,361 1 SALTA -0,024 -0,108 -0,078 -0,221 -0,352 -0,287 -0,007 1 WCLTA -0,005 -0,117 0,530 0,645 -0,129 -0,151 -0,027 -0,075 1 POLRP 0,066 -0,139 0,173 0,237 -0,312 0,173 0,117 -0,017 0,192 1 Nguồn: Tính tốn từ chương trình SPSS
Hệ số tương quan nêu ra mối quan hệ hai chiều giữa từng cặp biến. Hệ số tương quan càng lớn thì mối quan hệ giữa hai biến càng chặt và ngược lại khi hệ số tương quan thấp diễn tả mối quan hệ giữa hai biến không chặt. Đồng thời với hệ số dương thể hiện mối quan hệ cùng chiều giữa các cặp biến, hệ số âm chỉ ra quan hệ ngược chiều giữa hai biến. Kết quả cho thấy biến phụ thuộc khả năng trả nợ (POLRP) có tương quan mạnh nhất với biến độc lập vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (0,237) và tương quan yếu nhất với biến thời gian vay (-0,312). Tuy nhiên hệ số tương quan chỉ đánh giá quan hệ hai chiều mà không đánh giá được tác động một
chiều của các biến lên biến phụ thuộc POLRP. Do vậy, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích hồi quy.
Theo Kennedy (2008) nếu hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập cao (vượt 0,8) thì có khả năng tồn tại đa cộng tuyến. Tuy nhiên, xét thấy sự tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình thì hệ số tương quan giữa biến vốn lưu động/tổng tài sản (WCLTA) và biến vốn chủ sở hữu/tổng tài sản (EQUIA) trong nghiên cứu là cao nhất với 0,645 < 0,8. Vì vậy, để đảm bảo kết quả chạy mơ hình là chính xác và phù hợp hơn tác giả thực hiện kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trước khi chạy mơ hình hồi quy.
4.1.3.3. KIỂM TRA HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN.
Tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Theo kinh nghiệm của các nghiên cứu trước đây cho thấy nếu VIF lớn hơn 10 (khi Ri2 > 0,9) thì biến này được coi là có hiện tượng đa cộng tuyến rất cao.