Tương quan giữa các biến nghiên cứu

Một phần của tài liệu Biến động tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán, hiệu quả và rủi ro bằng chứng thực nghiệm từ các ngân hàng thương mại việt nam niêm yết (Trang 86 - 88)

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.2 Tương quan giữa các biến nghiên cứu

Nhìn chung, Bảng 4.2 cho thấy tương quan cặp giữa các biến nghiên cứu. SMV1 và SMV2 có liên hệ cùng chiều với tất cả các biến đại diện cho hiệu quả hoạt động (EVA, EROE, ROE và NIM), điều này đưa ra hàm ý sơ lược về liên hệ tiềm tàng giữa SMV và hiệu quả trước khi kiểm tra chính thức thơng qua kết quả hồi quy. Theo đó, trong thời kỳ SMV gia tăng, các ngân hàng trở nên hoạt động hiệu quả hơn. Ngoài ra, SMV1 và SMV2 tương quan dương với biến đại diện rủi ro (DROE và DROA) và tương quan âm với biến rủi ro tổng thể (ZSCORE), hàm ý sơ lược về ảnh hưởng cùng chiều của SMV lên rủi ro ngân hàng. Thêm nữa, tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.8 (giá trị ngưỡng 0.8 để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến được tham khảo từ nghiên cứu của Võ Xuân Vinh (2018)), điều này hàm ý ảnh hưởng không trọng yếu của vấn đề về đa cộng tuyến đối với các kết quả ước lượng. Các cặp có tương quan trên

0.8 bao gồm EROE – EVA (hệ số tương quan 0.966), DROA – ZSCORE (hệ số tương quan -0.851), DROE – ZSCORE (hệ số tương quan -0.909), DROA – DROA (hệ số tương quan 0.884), SMV1 – SMV2 (hệ số tương quan 0.944) đều được xử lý riêng trong từng phương trình hồi quy nên tránh được kết quả giả mạo (spurious regression) tiềm tàng phát sinh do rủi ro của đa cộng tuyến.

Tuy nhiên, đối với một số các phân tích thực nghiệm, việc thêm một số biến vào một mơ hình hồi quy duy nhất có thể làm tăng rủi ro từ tác động tiềm ẩn của hiện tượng đa cộng tuyến có thể dẫn đến kết quả giả (Francis và cộng sự, 2012). Do đó, tác giả kiểm tra giá trị nhân tử phóng đại phương sai (VIF) để xem xét thực sự vấn đề đa cộng tuyến có phải là vấn đề cần quan tâm hay không. Phụ lục 3 cho thấy tất cả các hệ số VIF trong trường hợp biến hiệu quả là biến phụ thuộc giao động trong khoảng 1.42- 1.46 và hệ số VIF trong trường hợp biến rủi ro là biến phụ thuộc giao động trong khoảng 1.63-1.65. Tất cả các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10 (giá trị ngưỡng 10 để so sánh với VIF được tham khảo từ tác giả Gujarati và cộng sự (2012)), điều này hàm ý không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập sử dụng trong mơ hình ước lượng.

Bảng 4.2: Tương quan cặp giữa các biến nghiên cứu

EVA EROE ROE NIM ZSCORE DROA DROE SMV1 SMV2 SIZE LIQ CAP CE NTA LOTA GDPG INFEVA 1.00

Một phần của tài liệu Biến động tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán, hiệu quả và rủi ro bằng chứng thực nghiệm từ các ngân hàng thương mại việt nam niêm yết (Trang 86 - 88)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(179 trang)
w