Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
Risk 161 0.7214 0.2254 0.3332 1.9152 Liq 161 0.5194 0.1367 0.0683 0.8162 Size 161 11.2035 1.1404 8.1107 13.6495 ROA 161 0.0088 0.0061 0.0001 0.0473 ROE 161 0.0925 0.0614 0.0006 0.2682 Pres_RPL 161 0.5461 2.3959 0 11 Pres_RPG 161 10.5573 2.2579 0 11.0929 Cap 161 0.1048 0.0486 0.0426 0.3324
(Nguồn: tính tốn của tác giả)
Bảng 4.2 là ma trận hệ số tương quan giữa các biến nghiên cứu, từ kết quả này có thể đánh giá mối tương quan cơ bản giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau.
Khi xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, tác giả tìm thấy Hệ số tương quan giữa biến Risk & Cap là cao nhất (0.4702), điều này cho thấy sự tương quan mạnh mẽ giữa nguồn VCSH với rủi ro của ngân hàng. Hệ số này mang dấu dương thể hiện mối quan hệ cùng chiều giữa vốn và rủi ro, nói lên việc ngân hàng khuyến khích tăng vốn để tương xứng với mức độ tăng rủi ro của chính ngân hàng đó theo đúng như giả thiết quản lý (Regulatory Hypotheses). Đây cũng là dấu
hiệu cho thấy thị trường tài chính đang được quản lý một cách hiệu quả (Shrieves & Dahl, 1992; Jacques & Nigro, 1997).
Bên cạnh đó, quan sát ma trận này, tìm thấy cặp biến Pres_RPL & Pres_RPG có hệ số tương quan lớn hơn 0,8. Điều này dẫn đến nghi ngờ về hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến và có thể phải bỏ bớt một số biến. Ước lượng chuẩn đốn VIF được tiến hành ngay sau đó nhằm kiểm tra lại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình, kết quả được trình bày ở bảng 4.3, cho thấy không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các cặp biến độc lập. Theo đó, kết luận biến độc lập Pres_RPL và Pres_RPG có thể được ước lượng trên cùng một mơ hình.