4.3.1 .1Thống kê mô tả
4.3.1.2 Phân tích hệ số tương quan
Bảng 4.6 thể hiện kết quả phân tích hệ số tương quan giữa các biến nghiên cứu.
Kết quả cho thấy các hệ số tương quan tương đối nhỏ.
Bảng 4.6 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình 1
NPL 1.0000 CRGR -0.1916 1.0000 DE 0.0536 -0.1388 1.0000 GDP -0.2548 0.4066 -0.0763 1.0000 INF 0.0504 -0.0591 -0.2967 -0.0720 1.0000 LLP 0.1924 -0.2011 0.2654 -0.1025 -0.1819 1.0000 ROA -0.2964 0.2611 -0.4842 0.1704 0.2974 -0.2163 1.0000 SIZE 0.0509 -0.2564 0.6986 -0.2094 -0.2846 0.3779 -0.2905 1.0000
Nguồn: tác giả tính tốn trên Eviews
Nhằm kiểm tra khả năng xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình, luận văn sử dụng ma trận hệ số tương quan giữa các biến để phân tích và hệ số phóng đại phương sai VIF.
Từ các biến số thu thập được cho thấy ROA và tăng trưởng GDP có tương quan mạnh, có mối quan hệ ngược chiều với biến tỷ lệ nợ xấu; biến tỷ lệ dự phịng rủi ro tín dụng (LLP) và biến quy mơ ngân hàng (SIZE) có mối quan hệ thuận chiều với tỷ lệ nợ xấu. Mặt khác, ta thấy hệ số tương quan giữa biến địn bẩy tài chính và quy mô ngân hàng khá cao (+0.6986). Tuy nhiên hệ số tương quan vẫn nằm trong mức cho phép (<0.8) nên có thể kết luận hai biến này khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Nhìn chung, các cặp biến độc lập khơng có trường hợp nào có hệ số tương quan lớn hơn 0.8. Đồng thời kết quả kiểm định bằng hệ số VIF dưới Bảng 4.7 dưới đây các kết quả cho thấy hệ số VIF đều nhỏ hơn 10, cho thấy có thể khẳng định hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình là khơng xảy ra (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Bảng 4.7 Bảng hệ số VIF
Biến VIF 1/VIF
CrGr 1.339 0.747
LLP 1.204 0.831
INF 1.221 0.819
DE 2.447 0.409
GDP 1.250 0.800
ROA 1.515 0.660
Nguồn: tác giả tính tốn sử dụng SPSS