CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU VỀ LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
4.2 Kết quả nghiên cứu
4.2.4.2 Phân tích tƣơng quan
Sự tương quan giữa các nhân tố trong thang đo Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng và rủi ro tín dụng được đánh giá thông qua hệ số Pearson. Đối với sự tương quan giữa các biến độc lập thì hệ số Pearson càng nhỏ thì có mức tương quan càng yếu, phân tích hồi quy càng có ý nghĩa. Khi xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc thì hệ số tương quan càng cao thì sự liên hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng chặt chẽ, đây là điều kiện cần để thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính. Ngồi ra cần nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích tương quan
KH NH KQ RRTD KH Hệ số Pearson 1 0.181* 0.243** 0.394** Sig. (2-tailed) 0.044 0.007 0.000 NH Hệ số Pearson 0.181* 1 0.231** 0.656** Sig. (2-tailed) 0.044 0.010 0.000 KQ Hệ số Pearson 0.243** 0.231** 1 0.336** Sig. (2-tailed) 0.007 0.010 0.000 RRTD Hệ số Pearson 0.394** 0.656** 0.336** 1 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 và Excel
Nếu :
- r = 0,3 -0,5 : tương quan trung bình
- r>0,7 : tương quan chặt chẽ (r càng gần 1 tương quan càng mạnh)
Từ bảng kết quả phân tích trên, ta thấy rằng tất cả giá trị r giữa các nhân tố đều nhỏ hơn 0,7 nên mối tương quan giữa các nhân tố ở mức trung bình hoặc yếu. Vì vậy mơ hình khó xảy ra đa cộng tuyến
Xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cho thấy hệ số tương quan nằm ở mức từ 0.3 đến 0.6 với mức ý nghĩa 1%, cho thấy mức độ tương quan từ trung bình đến mạnh giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Trong đó, biến NH (Ngân hàng) có tương quan mạnh nhất tới biến phụ thuộc (RRTD); biến KQ (Khách quan) có mức tương quan thấp nhất. Kết quả trên cho thấy có sự tương quan giữa các biến trong thang đo Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng và rủi ro tín dụng nằm ở mức từ trung bình đến mạnh. Nói cách khác, các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình giải thích các nhân tố của các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng.