CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
4.4 Kiểm định đa cộng tuyến
4.4.1 Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến
Ma trận hệ số tương quan để chỉ mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình. Từ đó kiểm tra tương quan đơn tuyến tính từ hệ số tương quan cao giữa các cặp biến. Phân tích ma trận hệ số tương quan để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.3: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Stata dựa trên số liệu tác giả thu thập13
13
Biến ROA ROE DIV L_A SIZE ASSET_G DPS_A GL_G GDP INF
ROA 1 ROE 0,6454 1 DIV 0,4685 0,4431 1 L_A 0,0249 0,0559 0,1524 1 SIZE -0,2990 0,0971 0,0179 0,2400 1 ASSET_G 0,2831 0,0917 0,0204 -0,2283 -0,2880 1 DPS_A -0,2181 -0,0021 -0,0067 0,1471 0,1162 0,0221 1 GL_G 0,2452 0,0858 0,0411 -0,1764 -0,2447 0,8210 0,0463 1 GDP 0,2351 0,2157 -0,0125 -0,0314 -0,1703 0,3395 0,1286 0,2107 1 INF 0,1136 0,0953 -0,0864 -0,1360 -0,1359 -0,0456 -0,1023 -0,0729 -0,1854 1
Bảng 4.3 trình bày kết quả phân tích ma trận tự tương quan giữa các biến trong mơ hình cho thấy hầu hết các cặp hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0,8. Riêng cặp hệ số tương quan giữa biến GL_G và ASSET_G trên 0,8 nhưng có thể bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến theo lập luận Achen (1982) cho rằng: ngay cả khi đa cộng tuyến chặt như gần trong trường hợp gần đa cộng tuyến (near multicollinearity) thì các ước lượng vẫn có tính chất BLUE. Bên cạnh đó trong bài nghiên cứu này tác giả sử dụng mơ hình GMM để ước lượng hàm hồi quy vì tính chất của ước lược GMM vẫn giữ được tính vững, khơng chệnh và hiệu quả ngay cả khi tồn tại các khiếm khuyết định lượng.
Kết luận:
Tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa một cặp biến GL_G và ASSET_G. Hệ số tương quan giữa cặp biến cao điều này hàm ý có sự tương quan giữa tỉ lệ tăng trưởng dư nợ tín dụng và tỉ lệ tăng trưởng tổng tài sản. Trong thực tế, gia tăng tài sản có thể được tài trợ bằng vốn tự có tăng thêm hay nguồn vốn đi vay của ngân hàng hoặc gia tăng quy mơ tài sản thì mở rộng năng lực cho vay nên dư nợ tín dụng tăng. Vì tồn tại đa cộng tuyến trong mơ hình nên tác giả sử dụng phương pháp ước lượng GMM để ra kết luận về kết quả nghiên cứu.
4.4.2 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai
Nhằm tăng tính tin cậy của kết quả ước lượng tác giả tiếp tục sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến nhóm.
Dựa vào Bảng 4.4 kết quả kiểm tra đa cộng tuyến theo nhân tử phóng đại phương sai VIF thì khơng có hệ số nhân tử phóng đại phương sai của biến nào vượt quá 10 và trung bình VIF 1,68.
Bảng 4.4: Hệ số phóng đại phương sai của các biến trong mơ hình
Biến VIF 1/VIF
ASEET_G 3,5 0,285908 GL_G 3,17 0,315890 GDP 1,23 0,810720 SIZE 1,18 0,845552 L_A 1,16 0,863801 INF 1,1 0,910687 DPS_A 1,06 0,941134 DIV 1,04 0,965730 Trung bình 1,68
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Stata dựa trên số liệu tác giả thu thập (Xem phụ lục 514)
Kết luận:
Với phương pháp sử dụng sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF thì trong mơ hình khơng có biến nào có VIF lớn hơn 10 nên có thể kết luận: mơ hình khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.15
Kết luận chung về hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình
Với hai phương pháp kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình thì cho kết luận khơng đồng nhất. Phương pháp kiểm tra đa cộng tuyến bằng ma trận hệ số tương quan cặp tuyến tính thì cho kết luận có hiện tượng đa cộng tuyến của cặp biến GL_G và ASSET_G. Tuy nhiên, theo hệ số phóng đại phương sai thì khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nhóm. Do tồn tại những kết luận khơng đồng nhất về hiện tượng đa cộng tuyến nên tác giả sử dụng phương pháp ước lượng GMM để khắc phục khiếm khuyết định lượng trong mơ hình và sử dụng phương pháp ước lượng khác để tham chiếu kết quả định lượng nhằm tăng tính tin cậy.
14 Xem phụ lục số 5 trong Phần phụ lục.
15 Theo quy tắc kinh nghiệm kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong giáo trình “Kinh tế lượng ứng dụng” của Phạm Trí Cao và Vũ Minh Châu, (2012, trang 191),NXB Lao động xã hội.