Bảng 4.2 Tình hình dƣ nợ tín dụng, chứng khoán kinh doanh và chứng khoán sẵn sàng để bán các NHTM Việt Nam giai đoạn 2009 –
4.3.2Kiểm định tƣơng quan giữa các biến và ma trận hệ số tƣơng quan:
quan:
Khi phân tích hồi quy, bước đầu tiên cũng là bước quan trọng nhất chính là
xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính như sau: Giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập
Giữa các biến độc lập với nhau
Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ tương quan nhau từ đó việc phân tính hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến tính ta đang x t.
Từ giả thuyết trên, nhóm tác giả sử dụng phần mềm Eviews 6.0 kiểm định tương quan giữa các biến. Theo phụ lục 5 ta thấy xác suất (Probalitity) > mức ý nghĩa 5% nên ta có thể kết luận rằng: các biến độc lập có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến ROE.
Breusch- Godfrey nối tiếp kiểm tra tƣơng quan M
Thống kê F 2.456155 Xác suất 0.0663
Obs*R2 7.404435 Xác suất 0.0601
(Nguồn: Trích từ kết quả chạy Eviews 6. 0 của nhóm tác giả theo phụ lục 5)
Để phân tích kỹ hơn về sự tương quan giữa các biến, nhóm tác giả đã chạy Eviews 6.0 và ra ma trận tương quan giữa các biến như sau:
Bảng 4.9 Bảng ma trận tƣơng quan giữa các biến (Correlation Matrix) CDTA CDDEP INVSTA INVSDEP ROE
CDTA 1.000000 0.352914 - 0.191299 - 0.044501 0.224005
CDDEP 0.352914 1.000000 - 0.319254 - 0.023266 - 0.046131
INVSTA - 0.191299 - 0.319254 1. 000000 0.093021 - 0.107100
INVSDEP - 0.044501 - 0.023266 0.093021 1.000000 0.671238
ROE 0.224005 - 0.046131 - 0.107100 0.671238 1. 000000
Ma trận thể hiện mối tương quan giữa biến ROE (biến phụ thuộc) với các biến độc lập CDTA; CDDEP; INVSTA; INVSDEP và tương quan giữa các biến với nhau. Hệ số tương quan giữa các biến đều lớn, riêng thành phần CDDEP, INVSTA có hệ số tương quan thấp âm chứng tỏ chúng có tác động ngược chiều đến ROE. Nhìn vào ma trận thấy các hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình là khá thấp và mô hình này có R2 cao thể hiện mức độ giải thích của các biến cao. Như vậy, không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình, vì vậy nghiên cứu này của nhóm tác giả giữ nguyên các biến để phân tích tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc (ROE).