Hệ Số Tương Quan Giữa Các Biến Của Tất Cả Các Nh

4.2.2. Kết quả hệ số tương quan giữa các biến

Sau khi thực hiện thống kê mô tả, nghiên cứu tương quan giữa các biến được thực hiện bằng cách thiết lập ma trận hệ số tương quan để tìm ra các cặp biến có hệ số tương quan cao. Đối với những biến có tương quan cao thì được gọi là đa cộng tuyến. Theo Gujarati (2004), để loại trừ các vấn đề đa cộng tuyến cần nghiên cứu kỹ ma trận hệ số tương quan giữa các biến, nếu cặp nào có hệ số tương quan cao vượt quá 0,8 thì mô hình sẽ gặp vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến là rất lớn.

Kết quả phân tích tương quan có thể bước đầu đánh giá được các dự báo của mô hình. Ngoài ra, trong trường hợp các biến độc lập có mối tương quan cao thì đây là dấu hiệu của đa cộng tuyến, do đó đây là một cơ sở để tác giả thực hiện kiểm định đa cộng tuyến và điều chỉnh mô hình. Hệ số tương quan bằng 1 trong trường hợp có tương quan tuyến tính đồng biến và -1 trong trường hợp tương quan tuyến tính nghịch biến. Các giá trị khác trong khoảng (-1,1) cho biết mức độ phụ thuộc tuyến tính giữa các biến.

Bảng 4.14 thể hiện mối quan hệ tương quan giữa các biến được sử dụng trong mô hình. Các hệ số tương quan khá thấp, không có hệ số tương quan nào lớn hơn giá trị 0,8 do đó sơ bộ có thể cho rằng mô hình sẽ không gặp hiện tượng đa cộng tuyến, ta không cần loại bỏ biến khi ước lượng mô hình hồi quy. Các hệ số tương quan tuyến tính sẽ nằm trong khoảng từ -1 đến 1 và đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến. Các cặp hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 5% được phân tích cụ thể như sau:

Trước hết, HQKT có mối tương quan thuận với HQKTT (hệ số tương quan là +0,799) và HQQM (hệ số tương quan là +0,601). Hệ số tương quan giữa HQKT với TSNNT (+0,135), QMTS (+0,128), VHDCV (+0,167) là dương cho thấy mối tương quan thuận giữa HQKT và các biến này, điều này có nghĩa là tỷ lệ tài sản nợ ngoại tệ, quy mô NH và tỷ lệ vốn huy động tăng làm HQKT tăng lên. Ngược lại, HQKT có mối tương quan nghịch với CV (-0,206) và LP (-0,149) có nghĩa là tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản và lạm phát tăng làm cho HQKT giảm.

Hệ số tương quan của HQKTT với TSNNT (+0,172), QMTS (+0,237),

VHDCV (+0,132) là dương cho thấy mối tương quan thuận giữa các biến độc lập này và HQKTT. Tài sản nợ ngoại tệ càng lớn, quy mô NH càng lớn, vốn huy động tăng thì HQKTT càng cao. Hệ số tương quan của HQQM với CV (-0,209) và LP (- 0,147) có mối tương quan nghịch, có nghĩa là tỷ lệ cho vay trên tài sản và lạm phát tăng sẽ làm cho HQQM giảm.

Đối với các biến độc lập, biến CVNT có mối tương quan thuận với QMTS (+0,207) và CV (+0,216), điều này cho thấy rằng các NH có doanh số cho vay ngoại tệ tăng lên thì quy mô tài sản của NH tương ứng tăng theo và tổng dư nợ cho vay của NH cũng sẽ tăng. Mối tương quan nghịch giữa CVNT và VHDCV (-0,195) cho thấy doanh số cho vay càng tăng thì tỷ lệ vốn huy động trên tổng dư nợ cho vay càng giảm.

Biến độc lập TSNNT có mối tương quan nghịch với VCSH (-0,284) chứng tỏ quy mô tài sản nợ ngoại tệ càng tăng lên thì quy mô vốn chủ sở hữu sẽ giảm xuống. Ngoài ra, TSNNT có mối tương quan thuận với QMTS (+0,403), điều này chứng tỏ rằng nếu NH tăng quy mô huy động vốn ngoại tệ thì quy mô tài sản của NH cũng tăng theo.

Biến VCSH ngoài có mối tương quan nghịch với TSNNT (-0,284) thì VCSH còn có mối tương quan với QMTS (-0,691), VHDCV (-0,228) và LP (+0,131). Biến QMTS có mối tương quan thuận với CVNT (+0,207) và TSNNT (+0,403) chứng tỏ các NH có quy mô tài sản càng lớn thì NH đó huy động vốn bằng ngoại tệ càng nhiều và cho vay bằng ngoại tệ cũng tăng theo. Ngoài ra, QMTS còn có mối tương quan với VCSH (-0,691), VHDCV (+0,138) và LP (-0,229).

Biến CV ngoài có mối tương quan thuận với CVNT (+0,216) thì CV còn có mối tương quan với VHDCV (-0,694) và TTKT (-0,143). Biến VHDCV ngoài có mối tương quan nghịch với CVNT (-0,195) thì VHDCV còn có mối tương quan với VCSH (-0,228), QMTS (+0,138) và CV (-0,694). Biến TTKT ngoài có mối tương quan thuận với LP (+0,373) thì TTKT còn có mối tương quan với CV (-0,143). Biến LP ngoài có mối tương quan thuận với VCSH (+0,131) thì LP còn có mối tương quan với QMTS (-0,229) và TTKT (+0,373).

Bảng 4.14: Hệ số tương quan giữa các biến của tất cả các NH

Biến

HQKT	HQKTT	HQQM	CVNT	TSNNT	VCSH	QMTS	CV	VHDCV	TTKT	LP
HQKT	1	0,799**	0,601**	-0,015	0,135*	0,052	0,128*	-0,206**	0,167**	-0,06	-0,149*
HQKTT	0,799**	1	0	0,018	0,172**	0,012	0,237**	-0,099	0,132*	-0,067	-0,081
HQQM	0,601**	0	1	-0,042	0,001	0,062	-0,09	-0,209**	0,11	-0,007	-0,147*
CVNT	-0,015	0,018	-0,042	1	0,076	-0,035	0,207**	0,216**	-0,195**	-0,028	-0,068
TSNNT	0,135*	0,172**	0,001	0,076	1	-0,284**	0,403**	0,076	0,008	0,044	0,102
VCSH	0,052	0,012	0,062	-0,035	-0,284**	1	-0,691**	-0,017	-0,228**	-0,068	0,131*
QMTS	0,128*	0,237**	-0,09	0,207**	0,403**	-0,691**	1	0,119	0,138*	0,06	-0,229**
CV	-0,206**	-0,099	-0,209**	0,216**	0,076	-0,017	0,119	1	-0,694**	-0,143*	-0,081
VHDCV	0,167**	0,132*	0,11	-0,195**	0,008	-0,228**	0,138*	-0,694**	1	0,031	-0,05
TTKT	-0,06	-0,067	-0,007	-0,028	0,044	-0,068	0,06	-0,143*	0,031	1	0,373**
LP	-0,149*	-0,081	-0,147*	-0,068	0,102	0,131*	-0,229**	-0,081	-0,05	0,373**	1

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 221 trang tài liệu này.

(**) và (*) thể hiện ở mức ý nghĩa 1% và 5%

Nguồn: Kết quả từ SPSS 16.0 với dữ liệu của 38 NHTM khảo sát

Bảng 4.15: Hệ số tương quan giữa các biến của các NH nhóm 1

Biến

HQKT	HQKTT	HQQM	CVNT	TSNNT	VCSH	QMTS	CV	VHDCV	TTKT	LP
HQKT	1	0,523**	0,719**	-0,300**	0,256*	0,141	-0,072	-0,258*	0,144	-0,09	-0,127
HQKTT	0,523**	1	-0,217	-0,135	0,310**	-0,126	0,273*	0,135	-0,109	0,012	0,133
HQQM	0,719**	-0,217	1	-0,231*	0,037	0,261*	-0,303**	-0,406**	0,254*	-0,113	-0,256*
CVNT	-0,300**	-0,135	-0,231*	1	-0,231*	-0,194	0,381**	0,467**	-0,423**	0,033	-0,121
TSNNT	0,256*	0,310**	0,037	-0,231*	1	0,215	0,025	-0,318**	0,14	0,046	0,186
VCSH	0,141	-0,126	0,261*	-0,194	0,215	1	-0,544**	-0,284*	0,17	-0,13	0,114
QMTS	-0,072	0,273*	-0,303**	0,381**	0,025	-0,544**	1	0,604**	-0,456**	0,044	-0,274*
CV	-0,258*	0,135	-0,406**	0,467**	-0,318**	-0,284*	0,604**	1	-0,799**	-0,097	-0,228*
VHDCV	0,144	-0,109	0,254*	-0,423**	0,14	0,17	-0,456**	-0,799**	1	0,003	0,112
TTKT	-0,09	0,012	-0,113	0,033	0,046	-0,13	0,044	-0,097	0,003	1	0,369**
LP	-0,127	0,133	-0,256*	-0,121	0,186	0,114	-0,274*	-0,228*	0,112	0,369**	1

(**) và (*) thể hiện ở mức ý nghĩa 1% và 5%

Nguồn: Kết quả từ SPSS 16.0 với dữ liệu của 38 NHTM khảo sát

Kết quả phân tích từ bảng 4.15 cho thấy: đối với các NH nhóm 1, HQKT có tương quan cùng chiều với TSNNT với hệ số là (+0,256) và tương quan âm với CVNT (-0,3). HQKTT có tương quan cùng chiều với TSNNT (+0,31) và HQQM có tương quan ngược chiều với CVNT (-0,231).

Bảng 4.16: Hệ số tương quan giữa các biến của các NH nhóm 2

Biến

HQKT	HQKTT	HQQM	CVNT	TSNNT	VCSH	QMTS	CV	VHDCV	TTKT	LP
HQKT	1	0,889**	0,606**	0,061	0,073	0,066	0,208**	-0,210**	0,175*	-0,048	-0,158*
HQKTT	0,889**	1	0,177*	0,013	0,016	0,119	0,085	-0,226**	0,189*	-0,095	-0,155*
HQQM	0,606**	0,177*	1	0,108	0,138	-0,07	0,304**	-0,06	0,061	0,062	-0,084
CVNT	0,061	0,013	0,108	1	0,113	0,052	0,048	0,108	-0,145	-0,05	-0,05
TSNNT	0,073	0,016	0,138	0,113	1	-0,263**	0,254**	0,118	-0,028	0,052	0,074
VCSH	0,066	0,119	-0,07	0,052	-0,263**	1	-0,732**	0,107	-0,292**	-0,07	0,154*
QMTS	0,208**	0,085	0,304**	0,048	0,254**	-0,732**	1	-0,257**	0,377**	0,105	-0,339**
CV	-0,210**	-0,226**	-0,06	0,108	0,118	0,107	-0,257**	1	-0,691**	-0,164*	-0,029
VHDCV	0,175*	0,189*	0,061	-0,145	-0,028	-0,292**	0,377**	-0,691**	1	0,04	-0,098
TTKT	-0,048	-0,095	0,062	-0,05	0,052	-0,07	0,105	-0,164*	0,04	1	0,374**
LP	-0,158*	-0,155*	-0,084	-0,05	0,074	0,154*	-0,339**	-0,029	-0,098	0,374**	1

(**) và (*) thể hiện ở mức ý nghĩa 1% và 5%

Nguồn: Kết quả từ SPSS 16.0 với dữ liệu của 38 NHTM khảo sát

Kết quả phân tích từ bảng 4.16 cho thấy: đối với các NH nhóm 2, tất cả các biến phụ thuộc là HQKT, HQKTT, HQQM đều có mối tương quan dương với CVNT và TSNNT, tuy nhiên các hệ số tương quan đều không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% và 5%.

4.2.3. Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến

Trong mô hình hồi quy, giả định rằng các biến giải thích của mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến, tức là các biến giải thích không có tương quan với nhau. Nếu xảy ra trường hợp một biến giải thích nào đó có tương quan với một số biến giải thích khác thì lúc này mô hình sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Khi phân tích tương quan, hệ số tương quan giữa các biến cao là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Để phát hiện trường hợp một biến có tương quan tuyến tính mạnh với các biến còn lại của mô hình, ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF

- Variance Inflation Factor). Theo một quy tắc kinh nghiệm, nếu VIF của một biến vượt quá 10 thì biến này được coi là có đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Dựa vào kết quả kiểm định hồi quy tuyến tính và hệ số VIF, các biến có hệ số VIF lớn hơn 10 sẽ bị loại ra khỏi mô hình và tiếp tục phân tích hồi quy cho đến khi không còn biến nào có giá trị VIF lớn hơn 10, tức là không còn hiện tượng đa cộng tuyến.

Hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,8 điều này cho ta thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến thấp khi phân tích hồi quy. Theo kết quả kiểm tra đa cộng tuyến ở bảng 4.17, hệ số phóng đại phương sai của các biến đều nhỏ hơn 10, điều này có nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến không tồn tại trong dữ liệu nghiên cứu.

Bảng 4.17: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến các biến

Biến

VIF (Toàn bộ mẫu)	VIF (NH nhóm 1)	VIF (NH nhóm 2)
CVNT	1,12	1,37	1,07
TSNNT	1,26	1,54	1,18
VCSH	2,02	1,64	2,36
QMTS	2,47	2,81	2,98
CV	2,22	4,57	2,13
VHDCV	2,27	3,05	2,20

TTKT

1,24	1,26	1,29
LP	1,32	1,35	1,51
Trung bình VIF	1,74	2,20	1,84

Nguồn: Kết quả từ Stata 11.1 với dữ liệu của 38 NHTM khảo sát

4.2.4. Kết quả nghiên cứu đối với biến phụ thuộc hiệu quả kỹ thuật

4.2.4.1. Lựa chọn và kiểm định mô hình hồi quy đối với biến phụ thuộc hiệu quả kỹ thuật

Bảng 4.18: Kết quả mô hình hồi quy với biến phụ thuộc HQKT

Biến

Toàn bộ mẫu

Mô hình FGLS

NH nhóm 1

Mô hình FGLS

NH nhóm 2

Mô hình FGLS

CVNT

-0,0256816

(0,219)

-0,1214874**

(0,031)

0,0102921

(0,663)

TSNNT

0,1115416**

(0,025)

0,1280488

(0,221)

0,1230141*

(0,084)

VCSH

0,2398684***

(0,000)

0,1258016

(0,698)

0,3038906***

(0,000)

QMTS

0,0222701***

(0,000)

0,0056908

(0,739)

0,0414814***

(0,000)

-0,1926906***

(0,000)

-0,0732797

(0,611)

-0,1511831***

(0,001)

VHDCV

-0,0300667**

(0,024)

-0,0252933

(0,589)

-0,0200198

(0,132)

TTKT

-1,735985**

(0,039)

-0,2971461

(0,861)

-2,440381**

(0,022)

-0,0834843

(0,185)

-0,148855

(0,224)

-0,0207302

(0,804)

CONS

0,738668***

(0,000)

0,9456188***

(0,004)

0,3921823**

(0,021)

F-test

F(37, 196) = 3,86

Prob > F = 0,0000

F(10, 57) = 2,02

Prob > F = 0,0478

F(26, 131) = 4,11

Prob > F = 0,0000

Hausman test

chi2(8) = 14,14

Prob>chi2 = 0,0782

chi2(8) = 4,27

Prob>chi2 = 0,8323

chi2(8) =5,85

Prob>chi2 = 0,6646

Breusch-Pagan Lagrangian

test

chi2(1) = 38,08

Prob > chi2 = 0,0000

chi2(1) = 1,54

Prob > chi2 = 0,2140

chi2(1) = 32,11

Prob > chi2 = 0,0000

Wooldridge

test

F( 1, 36) = 11,597

Prob > F = 0,0016

F( 1, 10) = 7,906

Prob > F = 0,0184

F( 1, 25) = 9,990

Prob > F = 0,0041

Nguồn: Tổng hợp kết quả từ Stata 11.1 với dữ liệu của 38 NHTM khảo sát Đối với mẫu nghiên cứu là toàn bộ các NH: Qua kiểm định F-test (p- value=0,0000) và Hausman test (p-value=0,0782) thì mô hình được lựa chọn là mô hình tác động ngẫu nhiên REM. Tuy nhiên, khi kiểm định phương sai thay đổi (p- value=0,0000) và tự tương quan (p-value=0,0016) thì mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, mô hình hồi quy FGLS được lựa chọn cho toàn bộ mẫu NH

nghiên cứu.

Đối với mẫu nghiên cứu là các NH nhóm 1: Qua kiểm định F-test (p- value=0,0478) và Hausman test (p-value=0,8323) thì mô hình được lựa chọn là mô hình tác động ngẫu nhiên REM. Tuy nhiên, khi kiểm định phương sai thay đổi (p- value=0,2140) và tự tương quan (p-value=0,0184) thì mô hình có hiện tượng tự tương quan. Để khắc phục hiện tượng tự tương quan, mô hình hồi quy FGLS được lựa chọn cho các NH nhóm 1.

Đối với mẫu nghiên cứu là các NH nhóm 2: Qua kiểm định F-test (p- value=0,0000) và Hausman test (p-value=0,6646) thì mô hình được lựa chọn là mô hình tác động ngẫu nhiên REM. Tuy nhiên, khi kiểm định phương sai thay đổi (p- value=0,0000) và tự tương quan (p-value=0,0041) thì mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan. Để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, mô hình hồi quy FGLS được lựa chọn cho các NH nhóm 2.

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ