5. Kết cấu của luận văn
2.4 Phân tích các yếu tố ảnh hƣởng đến hệ số an toàn vốn tại các Ngân hàng
2.4.4.2 Ma trận hiệp phƣơng sai
Bảng 2.17: Ma trận hiệp phƣơng sai
Đvt: %
CAR LNSIZE LEV LLR DEP LOA LIQ ROA
CAR 1.00 -0.65 0.64 -0.14 -0.44 -0.03 -0.05 0.26 LNSIZE -0.65 1.00 -0.47 0.32 0.38 0.00 0.07 -0.15 LEV 0.64 -0.47 1.00 -0.06 -0.15 0.12 0.00 0.30 LLR -0.14 0.32 -0.06 1.00 0.28 0.07 -0.17 -0.06 DEP -0.44 0.38 -0.15 0.28 1.00 0.40 0.05 -0.08 LOA -0.03 0.00 0.12 0.07 0.41 1.00 0.18 0.20 LIQ -0.05 0.07 0.00 -0.17 0.05 0.18 1.00 0.20 ROA 0.26 -0.15 0.30 -0.06 -0.08 0.20 0.20 1.0000 (Nguồn: Phụ lục 5) Hệ số tƣơng quan giữa CAR với LNSIZE (-0.65), LLR (-0.14), DEP (-0.44), LOA (-0.03), LIQ (-0.05) là âm cho thấy mối tƣơng quan nghịch giữa CAR với các biến này. Điều này có nghĩa khi tổng tài sản, dự phịng rủi ro tín dụng, khoản tiền gửi, khoản cho vay khách hàng và tiền mặt và các khoản tƣơng đƣơng tiền tăng sẽ làm CAR giảm. Trong khi đó hệ số tƣơng quan giữa CAR với LEV (0.64) và ROA 0.26) là dƣơng cho thấy mối tƣơng quan thuận giữa CAR với các biến này, cho thấy khi hệ số đòn bẩy và khả năng sinh lời trên tổng tài sản tăng thì CAR cũng tăng theo.
Bảng 2.18: Hệ số tƣơng quan tuyến tính (VIF) của các biến trong mơ hình
Biến
CAR LNSIZE LEV LLR DEP LOA LIQ ROA
Mean VIF
VIF 2.67 2.02 1.83 1.25 1.69 1.36 1.14 1.21 1.64
(Nguồn: Phụ lục 8)
Có thể nhận thấy các cặp biến trong mơ hình đều có hệ số tƣơng quan tuyến tính nhỏ hơn 0.8. Hệ số phóng đại VIF của các biến đều nhỏ hơn 10 và giá trị VIF trung bình bằng 1.64. Vì vậy dữ liệu nghiên cứu không xuất hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Hơn nữa, việc sử dụng phƣơng pháp phân tích dữ liệu theo panel data và FGLS hay GMM sẽ tái cấu trúc lại mơ hình, góp phần hạn chế bớt hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến. Theo đó, các biến đƣợc đƣa vào mơ hình có thể đƣợc xem là khá phù hợp trong việc xem xét các yếu tố tác động đến CAR tại các NHTMCP Việt Nam.