Bảng 3 .7 Phân nhóm NHTM theo quy mô tổng tài sản
Bảng 3.10 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
LnNPL CPI GDP INEF LnL_A LOANS LnRIR M2 ROE SIZE LnNPL 1.000 CPI 0.086 1.000 GDP -0.529 0.011 1.000 INEF 0.379 0.015 -0.404 1.000 LnL_A 0.044 -0.048 -0.019 0.111 1.000 LOANS -0.532 -0.139 0.418 -0.130 -0.103 1.000 LnRIR 0.224 0.828 -0.289 0.052 -0.064 -0.292 1.000 M2 -0.580 -0.340 0.837 -0.451 0.045 0.408 -0.497 1.000 ROE -0.396 0.023 0.178 -0.592 -0.030 0.029 0.067 0.231 1.000 SIZE -0.037 0.000 0.000 -0.193 0.212 -0.110 0.000 0.000 0.487 1.000
(Nguồn: Từ kết quả hồi quy)
Theo Kennedy (2008), ta có hệ số tương quan r: r : tương quan lỏng lẻo
0.4 < < 0.8: tương quan trung bình r 0.8 : tương quan chặt chẽ
Căn cứ vào lý thuyết trên ta có thể thấy có hai cặp hệ số tương quan trên 0.8 là (GDP, M2) và (LnRIR,CPI). Điều này chứng tỏ giữa các biến độc lập có mối quan hệ chặt chẽ với nhau và là dấu hiệu tồn tại vấn đề đa cộng tuyến. Có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến mơ hình hồi quy gặp khó khăn và khơng đáng tin cậy, do đó tác giả phải bỏ bớt biến giữa các cặp có hệ số tương quan cao. Sau khi chạy hồi quy bằng cách bỏ biến giữa cặp (LnRIR, CPI) và (GDP, M2), tác giả quyết định loại biến CPI ra khỏi mơ hình nghiên cứu và các biến cịn lại đưa vào mơ hình khơng cịn hiện tượng đa cộng tuyến (Xem phụ lục 4).
3.3.2.2 Kết quả ước lượng mơ hình nghiên cứu
Kiểm định Likelihood lựa chọn mơ hình hồi quy giữa Pool OLS và Fixed Effects:
Sau khi ước lượng mơ hình Pooled OLS và Fixed Effects, để lựa chọn mơ hình phù hợp kiểm định Likelihood đã được sử dụng để kiểm định sự khác nhau về hệ số chặn giữa các ngân hàng với nhau. Kết quả cho thấy mơ hình Fixed Effects phù hợp cho việc nghiên cứu của tác giả.