CHƯƠNG 4 : MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
4.3. Mơ hình hồi quy:
4.3.2. Phân tích tương quan:
Để kiểm tra khả năng có thể xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình, ma trận hệ số tương quan giữa các biến được sử dụng để phân tích, như trong bảng sau:
LA1 MKT_INCOME REPOS LEVERAGE1 TIER11 UNE GDP CPI1
LA1 1 0.056249 0.003566 0.130401 0.167116 -0.04335 0.172422 0.026303 MKT_INCOME 0.056249 1 -0.00817 0.082472 -0.12108 0.076164 0.129788 -0.02434 REPOS 0.003566 -0.00817 1 0.118331 -0.05111 -0.06005 0.119568 -0.04147 LEVERAGE1 0.130401 0.082472 0.118331 1 -0.62327 0.022459 -0.01475 -0.00815 TIER11 0.167116 -0.12108 -0.05111 -0.62327 1 -0.01906 0.222754 -0.03344 UNE -0.04335 0.076164 -0.06005 0.022459 -0.01906 1 -0.12421 0.243235 GDP 0.172422 0.129788 0.119568 -0.01475 0.222754 -0.12421 1 -0.57656 CPI1 0.026303 -0.02434 -0.04147 -0.00815 -0.03344 0.243235 -0.57656 1
Bảng 3.2: Ma trận tương quan giữa các biến
(Nguồn: Tính tốn của tác giả từ phần mềm Eview)
Kết quả kiểm định hệ số tương quan giữa các biến trong mơ hình hồi quy cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập hầu hết đều thấp hợn 0.7. Như vậy trong mơ hình hồi quy khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Để kết quả kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình hồi quy trở nên đáng tin cậy hơn, bài nghiên cứu sử dụng kết hợp thêm hệ số VIF.Để xác định hệ số VIF, cần hồi quy phụ các biến độc lập với nhau. Kết quả thống kê VIF thu được từ các mơ hình hồi quy phụ của các biến độc lập như sau:
Biến Lai, t-1 mkt_incomei,t reposi,t leverage I,t-1 Tier1 I,t-1 GDPi,t CPIi,t-1 UNEt
VIF 1.09 1.08 1.04 2.27 2.38 1.79 1.66 1.08
Bảng 3.3: Kết quả VIF theo hồi quy phụ
(Nguồn: Tính tốn của tác giả)
Thơng thường nếu có hiện tượng đa cộng tuyến thì VIF sẽ lớn hơn 10. Hệ số VIF từ hồi quy phụ của các biến đều thấp hơn 10 . Như vậy mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.