4.3. Phân tích tác động của rủi ro tín dụng đến hiệu quả hoạt động các NHTM
4.3.2. Ma trận tương quan
Bảng 4.14: Hệ số tương quan các biến có trong mơ hình
ROA ROE NIM CIN EQA EQL EQS EQD GROWTH NPL LTD CDE
ROA 1 8 5 1 ROE 0,851 1 TLNX 0,4783 0,3748 1 DPRRTD -0,7327 -0,72 -0,393 1 CAR 0,3902 0,2827 0,1085 -0,1925 1 TLCTD 0,3331 0,2345 -0,0669 -0,1023 0,8087 1 TDTTTS 0,3959 0,3041 0,127 -0,2205 0,9911 0,8008 1 TNTLB 0,3806 0,284 0,1102 -0,193 0,9966 0,8059 0,994 1 EQA 0,2897 0,2454 -0,1059 -0,2041 -0,0164 0,0625 -0,011 -0,0141 1 1 EQD -0,3449 -0,2304 -0,062 0,3178 -0,1043 -0,0752 -0,1127 -0,0857 -0,0857 1 EQL 0,083 0,1078 0,2543 -0,2137 -0,1039 -0,4323 -0,065 -0,0965 -0,0965 -0,1555 1 EQS -0,2861 -0,1334 0,1334 0,0492 -0,4122 -0,5133 -0,3917 -0,3889 -0,3889 0,3122 0,3361 1
Nguồn: Tổng hợp và tính tốn bằng Stata của tác giả
Phân tích hệ số tương quan chỉ ra mối quan hệ hai chiều giữa từng cặp biến với nhau. Hệ số tương quan càng lớn cho thấy mối quan hệ giữa hai biến càng chặt chẽ và ngược lại khi hệ số tương quan thấp diễn tả mối quan hệ giữa hai biến không chặt. Đồng thời với hệ số dương chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa các cặp biến, hệ số âm cho thấy quan hệ ngược chiều giữa hai biến.
Kết quả cho thấy biến ROA có tương quan mạnh nhất với DPRRTD (-0.73) và tương quan yếu nhất với EQL (0.08);
ROE có tương quan mạnh nhất với DPRRTD (-0.72) và tương quan yếu nhất với EQL (0.107). Tuy nhiên hệ số tương quan chỉ đánh giá quan hệ hai chiều mà không đánh giá được tác động một chiều các biến lên ROE và ROA.
Do vậy, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích hồi quy để kiểm tra khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng thường xảy ra khi mối tương quan cao giữa hai hay nhiều biến độc lập trong mơ hình hồi quy. Nói cách khác, một biến độc lập có thể sử dụng để dự đốn một biến độc lập khác. trong mơ hình.