TÊN CÔNG TRÌNH: NHỮNG YẾU TỐTÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ NHÀ Ở TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM CƠNG TRÌNH DỰ THI GIẢI THƯỞNG ĐỀ TÀI MÔN HỌC XUẤT SẮC UEH500 - NĂM 2017 TÊN CÔNG TRÌNH: NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ NHÀ Ở TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH THUỘC KHOA: TÀI CHÍNH MSĐT: TP HỒ CHÍ MINH - 2017 TĨM TẮT ĐỀ TÀI Lý chọn đề tài Thị trường BĐS nước ta hình thành chưa lâu năm gần đạt số thành tựu to lớn Tiêu biểu, thị trường BĐS tạo sản phẩm tích cực góp phần tơ điểm cho đô thị trung tâm thương mại, khách sạn, khu đô thị đặc biệt BĐS nhà phát triển mạnh mẽ năm vừa qua, đáp ứng nhu cầu nhà cho đông đảo công dân khu vực đô thị nông thôn Trong năm vừa qua, thật thị trường BĐS góp phần lớn cho trình phát triển kinh tế - xã hội nước nói chung, nhân tố định tốc độ chu chuyển vốn chủ thể kinh doanh thị trường Việc phát triển quản lý có hiệu thị trường góp phần quan trọng vào khả thu hút nguồn vốn đầu tư cho phát triển, đóng góp thiết thực vào q trình phát triển bền vững thị nơng thơn theo hướng cơng nghiệp hố, đại hóa Nhìn lại khủng hoảng tài tồn cầu năm 2008, thực tế cho thấy bong bóng giá tài sản nói chung bong bóng BĐS nói riêng nguyên nhân gây suy thoái kinh tế hầu hết quốc gia giới, phá sản hàng loạt công ty kinh doanh BĐS Nhật Bản, Mỹ, Anh chứng tỏ ảnh hưởng lớn từ thị trường BĐS kinh tế Do đó, quốc gia có BĐS định giá hợp lí với thị trường phương sách hữu hiệu tác động tới tăng, giảm tích lũy kinh tế, từ góp phần nâng cao đời sống xã hội sở vật chất cho nghiệp cơng nghiệp hóa đại hóa quốc gia Về bản, chỗ nhu cầu thiếu người đời sống Nhà không nơi cư ngụ, cịn nguồn đầu tư tiềm để phát triển thông qua hoạt động cho thuê, mua bán lại kinh tế thị trường Do nhà cịn tài sản đầu tư hộ gia đình Nổi bật Việt Nam TP HCM, đa số người dân mong muốn sở hữu ngơi nhà riêng họ Bởi vì, hầu hết họ nhận thấy lợi ích việc sở hữu ngơi nhà khơng mang lại tiện ích việc sử dụng mà lợi nhuận từ hoạt động đầu tư Nhu cầu nhà tăng cao dẫn đến giao dịch nhà phát triển nhanh chóng, đáp ứng nhu cầu thiết yếu người dân Tuy nhiên, bất cân xứng thông tin giao dịch tạo nên khó khăn việc định giá nhà chủ thể tham gia vào thị trường BĐS Việc xác định giá nhà dựa chi phí giá bán so sánh không phản ánh giá thực ngơi nhà đó, cịn có yếu tố khác ảnh hưởng đến giá nhà Vì vậy, để tối đa hóa giá trị đầu tư cần xác định giá nhà để đưa định hợp lý Trên giới, có số nghiên cứu yếu tố tác động đến giá nhà nghiên cứu Sergio cộng (2002), Hasan Selim (2008), Babawale (2011), Herman Donner, Han-Suck Song Mats Wilhelmsson (2006-2013), Othman cộng (2014) số nghiên cứu khác tương tự nhắc đến phần nghiên cứu thực nghiệm Tuy nhiên nghiên cứu xem xét giá nhà bị tác động yếu tố nước sở Ở Việt Nam có số nghiên cứu vấn đề nghiên cứu Ts Hoàng Hữu Phê giáo sư Wakely (2000), Trần Thu Vân Nguyễn Thị Giang (2011), nhóm tác giả Nguyễn Quốc Nghi, Nguyễn Đinh Yến Oanh, Quách Tôn Mộng Tuyền Nguyễn Thị Hải Anh (2012) hay Nguyễn Văn Minh (2012) Tuy nhiên, đa số nghiên cứu Việt Nam sử dụng mơ hình Hedonic thuyết vị chất lượng với số lượng mẫu hạn chế Trên sở đó, nhóm tác giả nghiên cứu đề tài ―Những yếu tố tác động đến giá nhà TP.HCM‖ nhằm phân tích yếu tố tác động đến giá nhà để giúp người tham gia thị trường BĐS có nhìn tổng qt loại hình BĐS Mục tiêu nghiên cứu Bài nghiên cứu giúp người tham gia thị trường hay cụ thể người mua, người bán, người mơi giới định giá nhà cách phù hợp với mục tiêu họ cách dựa vào nhân tố tác động mạnh Cụ thể đề tài nghiên cứu trả lời câu hỏi sau:  Những yếu tố tác động đến giá nhà TPHCM?  Mức độ ảnh hưởng yếu tố nghiên cứu đến giá nhà nào? Phƣơng pháp nghiên cứu Nghiên cứu tiến hành chủ yếu phương pháp:  Phương pháp định tính để tìm hiểu tổng hợp lý thuyết liên quan đến thẩm định giá BĐS  Phương pháp thu thập số liệu, phương pháp phân tích, phương pháp tổng hợp, phương pháp thống kê bảng số liệu sơ cấp  Phương pháp thẩm định giá : so sánh trực tiếp, để xác định yếu tố tác động lên giá nhà Nội dung nghiên cứu Bài nghiên cứu bao gồm chương:  Chương 1: Cơ sở lý luận  Chương 2: Thực trạng giá bất động sản  Chương 3: Phương pháp luận nghiên cứu  Chương 4: Kết nghiên cứu  Chương 5: Kết luận gợi ý sách Đóng góp đề tài Thứ nhất, thơng qua nghiên cứu người đọc có nhìn tổng quan yếu tố tác động đến việc định giá nhà TP.HCM Dù việc vận dụng mơ hình OLS để xác định yếu tố đặc trưng ảnh hưởng đến giá nhà ứng dụng rộng rãi nghiên cứu khía cạnh kinh tế khác cơng cụ mạnh mẽ góp phần nâng cao chất lượng định giá nhà thị trường BĐS mà tính minh bạch mang tính cấp thiết Thứ hai, việc nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà quận, huyện TP.HCM - hạt nhân vùng kinh tế trọng điểm phía Nam giúp đảm bảo công xã hội, công mặt thông tin cho tất chủ thể tham gia đầu tư thị trường BĐS nói chung thị trường nhà TP.HCM nói riêng Từ đó, giúp doanh nghiệp nhà đầu tư giảm thiểu rủi ro thiệt hại trước biến động kinh tế hay ảnh hưởng giới đầu tình trạng thổi phòng giá Hƣớng phát triển đề tài Xem xét bổ sung thêm yếu tố vi mô vĩ mơ (như thu nhập bình qn đầu người, sách phát triển sở hạ tầng, giá đồng tiền yếu tố khác) vào mơ hình OLS để tăng mức độ tin cậy việc định giá nhà địa bàn TP.HCM I MỤC LỤC MỤC LỤC I DANH SÁCH ĐỒ THỊ III DANH MỤC BẢNG III DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT IV CƠ SỞ LÝ LUẬN 1.1 1.1.1 Bất động sản 1.1.2 Nhà 1.1.3 Cung cầu nhà 1.1.4 Giá trị giá nhà 1.1.5 Định giá THỰC TRẠNG GIÁ BẤT ĐỘNG SẢN 2.1 Lý thuyết thị trường bất động sản Thực trạng thị trường BĐS Việt Nam năm 2016 2.1.1 Thiếu thông tin 2.1.2 Việc giao dịch qua sàn bất động sản chiếm tỷ trọng nhỏ 2.1.3 Cần nâng cấp hoạt động tổ chức thẩm định giá .8 2.2 Thực trạng giá nhà TP.HCM 2.3 Những nghiên cứu thực nghiệm .9 PHƢƠNG PHÁP LUẬN NGHIÊN CỨU 16 3.1 Dữ liệu nghiên cứu .16 3.2 Mơ hình nghiên cứu 18 3.3 Đo lường biến 21 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .22 4.1 Xử lý số liệu hồi quy mơ hình 22 4.1.1 Mô hình 22 4.1.2 Mơ hình 22 4.1.3 Mơ hình 23 4.2 Kiểm định mơ hình .23 4.2.1 Mơ hình 23 4.2.2 Mơ hình 25 II 4.2.3 4.3 Khắc phục lỗi mơ hình 28 4.3.1 Mô hình 29 4.3.2 Mơ hình 29 4.4 Mơ hình 27 Giải thích ý nghĩa 30 4.4.1 Mơ hình 30 4.4.2 Mơ hình 32 4.4.3 Mơ hình 34 KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH 36 5.1 Kết luận .36 5.2 Khuyến nghị 36 5.3 Hạn chế hướng phát triển 37 TÀI LIỆU THAM KHẢO I III DANH SÁCH ĐỒ THỊ Hình 1.1 Cầu nhà phụ thuộc vào thu nhập Hình 1.2 Cung nhà phụ thuộc vào giá Hình 1.3 Cân thị trường nhà .4 Hình 2.1 Chỉ số giá nhà theo quý DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1 Thống kê mô tả biến 16 Bảng 3.2 Thống kê mô tả biến giả .17 Bảng 3.3 Các biến mơ hình dấu kỳ vọng 18 Bảng 3.4 Đo lường biến 21 Bảng 4.1 Kết hồi quy mơ hình .30 Bảng 4.2 Kết hồi quy mơ hình .32 Bảng 4.3 Kết hồi quy mơ hình .34 IV DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT BĐS OLS TP.HCM ANN TP PSTĐ NGHĨA TIẾNG VIỆT GỐC TIẾNG ANH Bất động sản Phương pháp bình phương nhỏ Thành phố Hồ Chí Minh Mạng nơ-ron nhân tạo Thành phố Phương sai thay đổi Real Property Ordinary Least Squares Ho Chi Minh City Artificial Neural Network City Heteroscedasticity 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN 1.1 Lý thuyết thị trƣờng bất động sản 1.1.1 Bất động sản BĐS tài sản bao gồm:  Đất đai  Nhà, cơng trình xây dựng gắn liền với đất đai, kể tài sản gắn liền với nhà, công trình xây dựng  Các tài sản khác gắn liền với đất đai  Các tài sản khác pháp luật quy định Như vậy, BĐS trước hết tài sản khác với tài sản khác không di dời 1.1.2 Nhà Theo luật Nhà ban hành năm 2005 Nghị định số 71/2010/NĐ-CP ngày 23/6/2010 phủ đưa khái niệm liên quan đến nhà sau: ―Nhà công trình xây dựng với mục đích để phục vụ nhu cầu sinh hoạt hộ gia đình, cá nhân.‖ 1.1.3 Cung cầu nhà  Cầu nhà Cầu nhà biểu khối lượng nhà mà người tiêu dùng mong muốn nhận thị trường thơng qua việc chấp nhận có khả toán theo giá bán thu nhập thường xuyên, có nghĩa mức thu nhập dài hạn hộ gia đình Khi giá nhà tăng cầu nhà giảm Khi thu nhập người dân tăng lên muốn có chỗ thoải mái tiện nghi dẫn đến cầu nhà tăng lên Ngồi ra, cịn có nhiều yếu tố tác động đến cầu nhà như: tăng giảm dân số; phát triển sở hạ tầng; thay đổi sách phủ yếu tố khác Tuy nhiên, mục tiêu nghiên cứu xét nhân tố người (người mua, người bán) cho nghiên cứu nên tập trung giải thích thu nhập người 25 4.2.2 Mơ hình  Kiểm định đa cộng tuyến Variable VIF 1/VIF sophongtam 2.69 0.371384 sophongngu 2.48 0.402607 solau 1.61 0.621293 thoigiandentrungtam 1.12 0.893239 dumattienhem 1.10 0.909792 dugiengtroi 1.08 0.930226 dugancho 1.07 0.936165 dunohau 1.03 0.974553 Mean VIF 1.51 Theo bảng kết quả, ta thấy tất các biến có số VIF hình khơng bị phương sai thay đổi , suy chấp nhận H0 Vậy mơ Vậy mơ hình vừa không bị đa cộng tuyến vừa không bị phương sai thay đổi 4.3 Khắc phục lỗi mơ hình Để khắc phục tượng phương sai thay đổi mô hình 2, nhóm tác giả sử dụng tùy chọn Robust cho kết sau: 29 4.3.1 Mơ hình Number of obs F ( 8, 488 ) Prob > F R-squared Root MSE = = = = = logprice dugiengtroi sophonngu sophongtam solau dumattienhem khoangcachdentrungtam dugancho dunohau _cons 497 43.14 0.0000 0.3433 0.04921 Coef Robust Std Err t P>│t│ [95% Conf Interval] -.0050631 057999 0009875 0385534 -.0008042 -.0793346 0112364 -.0015212 2.066891 0058087 0188539 0167481 0122664 0045124 0059141 0044609 0106071 0110126 -0.87 3.08 0.06 3.14 -0.18 -13.41 2.52 -0.14 187.68 0.384 0.002 0.953 0.002 0.859 0.012 0.886 -.0164763 0209541 -.319197 0144552 -.0096702 -.0909549 0024715 -.0223625 2.045253 0063502 950439 0338947 0626548 0080619 -.0677143 0200014 0193201 2.088529 4.3.2 Mơ hình Number of obs F ( 8, 488 ) Prob > F R-squared Root MSE logprice = = = = = 497 25.79 0.0000 0.2591 0.052278 Coef dugiengtroi -.0190582 sophongngu 0525539 sophongtam -.0080507 solau 0504438 dumattienhem -.0096965 thoigiandentrungtam -.0804374 dugancho -0.0063232 dunohau -.0026641 _cons 2.11915 Robust Std Err t P>│t│ [95% Conf Interval] 0063351 0201981 0168204 0138907 0046859 0084706 0046974 0.0110243 0.154392 -3.01 2.6 -0.48 3.63 -2.07 -9.5 -1.35 -0.24 137.26 0.003 0.01 0.632 0.000 0.039 0.000 0.179 0.809 0.000 -.0315056 0128679 -.0411001 0231508 -.0189035 -.0970808 -.0155528 -.024325 2.088814 -.0066108 0922399 0249987 0777367 -.0004895 -.0637939 0029064 0189968 2.149485 30 4.4 Giải thích ý nghĩa Kết ước lượng từ nguồn liệu thu thập phương pháp OLS (bình phương bé nhất) cho mơ trình bày phần trên: 4.4.1 Mơ hình Bảng 4.1 Kết hồi quy mơ hình Number of obs F ( 8, 488 ) Prob > F R-squared Root MSE = = = = = 497 43.14 0.0000 0.3433 0.04921 logprice dugiengtroi sophonngu sophongtam solau dumattienhem khoangcachdentrungtam dugancho dunohau _cons Coef Robust Std Err t P>│t│ [95% Conf Interval] -.0050631 057999 0009875 0385534 -.0008042 -.0793346 0112364 -.0015212 2.066891 0058087 0188539 0167481 0122664 0045124 0059141 0044609 0106071 0110126 -0.87 3.08 0.06 3.14 -0.18 -13.41 2.52 -0.14 187.68 0.384 0.002 0.953 0.002 0.859 0.012 0.886 -.0164763 0209541 -.319197 0144552 -.0096702 -.0909549 0024715 -.0223625 2.045253 0063502 950439 0338947 0626548 0080619 -.0677143 0200014 0193201 2.088529 Kết cho thấy có biến khơng có ý nghĩa thống kê dugiengtroi, sophongtam, dumattienhem, dunohau (mức ý nghĩa 10%) tức với liệu thu thập việc nhà có giếng trời, có phịng tắm, có mặt tiền có nở hậu hay khơng khơng tác động đến giá nhà khu vực TP.HCM Các biến cịn lại có ý nghĩa thống kê mức 10% Điều có nghĩa nhân tố số phòng ngủ, số lầu, điều kiện gần chợ, trường học, có tác động đến giá nhà mang dấu dương; khoảng cách đến trung tâm thành phố mang dấu âm Kết hợp lý nhà có số phịng ngủ lớn tiện nghi cao, số người nhà nhiều; cụ thể số phòng ngủ tăng phòng giá nhà/m2 tăng 5,79%, điều kiện yếu tố khác không đổi Kết phù hợp với kết nghiên cứu Babawale (2011) 31 Đối với số lầu, nhà có nhiều lầu giá nhà tăng, việc có nhiều lầu đồng nghĩa với việc có nhiều phịng Cụ thể, số lầu tăng lầu giá nhà/m2 tăng 3,85% điều kiện yếu tố khác không đổi Điều giống với kết nghiên cứu nhóm tác giả Nguyễn Quốc Nghi, Nguyễn Đinh Yến Oanh, Quách Tô Mộng Tuyền Nguyễn Thị Hải Anh (2012) Nhà gần chợ hay trường học có giá nhà cao từ kết hồi quy, cụ thể nhà gần chợ, giá nhà tăng 1,12% so với mặt chung điều kiện yếu tố khác không đổi Cầu người dân nhà gần chợ, trường học giữ vị cao thuận tiện, dễ dàng việc buôn bán, mua sắm hay đưa đón em đến trường Khoảng cách đến trung tâm thành phố mang dấu âm điều có nghĩa nhà xa trung tâm giá nhà giảm Cụ thể km nhà cách xa trung tâm thành phố giá nhà giảm 7,93% Điều dễ hiểu đa số văn phòng làm việc, quán xá, nơi vui chơi giải trí nằm trung tâm thành phố, việc chọn nhà xa trung tâm thành phố nhiều thời gian việc di chuyển khu sầm uất nội thành Giống với kết nghiên cứu tác giả Trần Thu Vân (2011) 32 4.4.2 Mơ hình Bảng 4.2 Kết hồi quy mơ hình Number of obs F ( 8, 488 ) Prob > F R-squared Root MSE = = = = = 497 25.79 0.0000 0.2591 0.05227 logprice Coef dugiengtroi -.0190582 sophongngu 0525539 sophongtam -.0080507 solau 0504438 dumattienhem -.0096965 thoigiandentrungtam -.0804374 dugancho -0.0063232 dunohau -.0026641 _cons 2.11915 Robust Std Err t P>│t│ [95% Conf Interval] 0063351 0201981 0168204 0138907 0046859 0084706 0046974 0.0110243 0.154392 -3.01 2.6 -0.48 3.63 -2.07 -9.5 -1.35 -0.24 137.26 0.003 0.01 0.632 0.000 0.039 0.000 0.179 0.809 0.000 -.0315056 0128679 -.0411001 0231508 -.0189035 -.0970808 -.0155528 -.024325 2.088814 -.0066108 0922399 0249987 0777367 -.0004895 -.0637939 0029064 0189968 2.149485 Kết hồi quy từ mơ hình cho thấy có biến khơng có ý nghĩa thống kê sophongtam, dugancho dunohauvới mức ý nghĩa 10%, tức với liệu thu thập không nhận thấy ảnh hưởng số phòng tắm, gần chợ nở hậu đến giá nhà khu vực TP.HCM Các biến cịn lại có ý nghĩa thống kê mức 10%, nhân tố giếng trời, số phòng ngủ, số lầu, mặt tiền hay hẻm thời gian đến trung tâm thành phố Mối quan hệ nhân giếng trời giá nhà cho kết không mong đợi khi mang dấu âm Điều hồn tồn liệu xem xét giếng trời không làm tăng mức giá nhà số bất tiện gây gió lùa, làm cho phịng khơng thoải mái, rò rỉ thời tiết mưa hay điều hịa khơng khí phải làm việc nhiều mùa hè vào mùa đơng chúng hút nhiệt Kết phù hợp dấu so với nghiên cứu Nguyễn Văn Minh (2012) nhóm tác giả lại tìm thấy có ý nghĩa thống kê yếu tố giếng trời Các biến có ý nghĩa cịn lại cho kết mong đợi: 33 Số phịng ngủ có tác động dương đến giá nhà ở, cụ thể với phòng ngủ tăng thêm làm giá nhà tăng 5,25% điều kiện yếu tố khác không đổi, phù hợp với kết Othman (2014) Giá nhà tăng chiều so với số lầu với lầu tăng thêm làm tăng 5,04% giá nhà TP.HCM với điều kiện yếu tố khác không đổi Biến dumattienhem mang dấu âm nghĩa nhà hẻm có giá thấp 0,96% so với nhà mặt tiền Điều nhận thấy TP.HCM nhà mặt tiền có tính thương mại cao, thuận tiện để ở, cho thuê giá, giao thông dễ dàng khan theo thời gian nên ln có mức giá cao so với nhà hẻm Điều phù hợp với kết nghiên cứu Trần Thu Vân (2011) Thời gian đến trung tâm thành phố mang dấu âm nghĩa thời gian đến trung tâm thành phố lâu giá nhà giảm Kết tương đồng với khoảng cách đến trung tâm thành phố mơ hình Cụ thể phút xa trung tâm thành phố giá nhà giảm 8,04% 34 4.4.3 Mơ hình Bảng 4.3 Kết hồi quy mơ hình Source SS df MS Number of obs = 344 Model Residual 41685905 788220241 15 328 027790603 00240311 F(15,328) = 11.56 Prob>F = 0.0000 Total 1.20507929 343 003513351 R-squared = 0.3459 Adj R-squared = 0.3160 Root MSE = 04902 logprice Coef Std.Err t P>|t| [95% Conf Interval] dugiengtroi -.0038765 0061385 -0.63 0.528 -.0159523 0081993 sophongngu 0602087 0231352 2.60 0.010 0146966 1057207 sophongtam -.0060692 0197131 -0.31 0.758 -.0448493 032711 solau 0228701 015561 1.47 0.143 -.0077418 0534819 dumattienhem -.0068758 00557 -1.23 0.218 -.0178332 0040816 khoangcachdentrungtam -.0749115 0068577 -10.92 0.000 -.0884022 -.0614208 dugancho 0082184 0074234 1.11 0.269 -.0063851 0228219 d -.0070473 0148484 -0.47 0.635 -.0362575 0221628 t -.0036928 0136244 -0.27 0.787 -.0304951 0231094 n -.0099844 0133218 -0.75 0.454 -.0361914 0162227 dn -.0044449 0109239 -0.41 0.684 -.0259347 0170449 db -.0160955 0111999 -1.44 0.152 -.0381282 0059373 tb -.010422 0122177 -0.85 0.394 -.0344569 0136129 tn -.0018989 0122586 -0.15 0.877 -.0260144 0222165 dunohau -.0060046 0086559 -0.69 0.488 -.0230327 0110236 _cons 2.094018 0149289 140.27 0.000 2.064649 2.123386 Kết ước lượng cho thấy có biến có ý nghĩa thống kê sophongngu khoangcachdentrungtam với mức ý nghĩa 10% Trong đó, biến sophongngu có tác động dương đến giá nhà ở, cịn biến khoangcachdentrungtam có tác động âm Kết hợp lý nhà có nhiều phịng ngủ chứa nhiều người, tức đáp ứng nhu cầu người mua, đặc biệt gia đình có nhiều thành viên Ngoài ra, so với nghiên cứu Hasan Selim (2009) Babawale (2011), kết tương tự sophongngu tác động dương đến giá nhà Nhìn lại dấu kỳ vọng, lần kết phù hợp với kỳ vọng dấu Cụ thể, số phịng ngủ tăng lên giá nhà tăng lên 6.02% Ngược với biến sophongngu, biến khoangcachdentrungtam tác động âm đến giá nhà ở, điều giống với mơ hình phù hợp với dấu kỳ vọng Thật vậy, nhà xa trung tâm thành phố gặp bất lợi việc tiếp cận với dịch vụ, tiện ích 35 khu giải trí, tụ điểm ăn uống, nữa, chi phí lại cao lên, đó, người mua nhà xa trung tâm thành phố thường đòi hỏi mua với mức giá thấp Kết tương tự kết nghiên cứu Trần Thu Vân (2011) cho khoangcachdentrungtam tác động âm đến giá nhà Về mặt số liệu theo mô hình này, nhà xa trung tâm thành phố thêm km giá nhà giảm 7.49% Những biến lại dugiengtroi, sophongtam, solau, dumattienhem, dugancho, d,t,n,dn,tn,tb,db, dunohau biến khơng có ý nghĩa thống kê, tức biến không tác động đến giá nhà Hơn mơ hình khơng xảy đa cộng tuyến có phương sai khơng thay đổi, nên giải thích thêm biến hướng vào mơ hình 1, biến làm cho dugiengtroi, sophongtam, solau, dumattienhem dugancho trở nên khơng có ý nghĩa Điều việc chọn lọc liệu theo mẫu ngẫu nhiên tuyến đường nằm rải rác quận Thành phố Hồ Chí Minh, liệu hướng khơng tập trung thành xu hướng để gây tác động âm dương lên giá nhà 36 KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH 5.1 Kết luận Qua việc ước lượng OLS cho mơ hình từ nguồn liệu thu thập giá nhà địa bàn TP.HCM, tác giả rút kết luận sau đây:  Những yếu tố số phòng ngủ, số lầu, khoảng cách đến trung tâm thời gian đến trung tâm thành phố có tác động đến giá nhà TP.HCM mô hình Cụ thể, biến số phịng ngủ, số lầu mang lại tác động dương đến giá nhà Trong biến lại gây tác động âm  Sự thay biến khoảng cách thời gian đến trung tâm mơ hình cho kết tương đồng Cho thấy việc nhà xa trung tâm thời gian di chuyển lâu giá nhà giảm khách quan với thực tế nhà TP.HCM  Những yếu tố không ảnh hưởng đến giá nhà số phòng tắm, gần chợ, việc có giếng trời hay khơng, hướng nhà độ nở hậu Đây kết khác với kì vọng nhóm tác giả ban đầu, nhiên có phần phù hợp với thực tế 5.2 Khuyến nghị Dựa vào thực trạng thị trường BĐS Việt Nam nói chung thị trường nhà nói riêng nêu chương 1: thiếu thông tin gây khó khăn việc định giá BĐS cho thẩm định viên, giao dịch ngầm khơng thức làm cho thị trường minh bạch, khó khăn việc định giá đất gây ảnh hưởng đến nguồn thu thuế ngân sách Nhà nước Cùng với mục tiêu nghiên cứu đề tài cung cấp thêm công cụ định giá để người tham gia thị trường hay cụ thể người mua, người bán, người môi giới định giá BĐS cách phù hợp với mục tiêu họ dựa vào nhân tố tác động mạnh Nhóm tác giả có số đề xuất quản lý nhà nước thị trường BĐS: Việc quy hoạch lại thành phố Hồ Chí Minh đại yếu tố góp phần cải thiện sở hạ tầng làm tiền đề cho phát triển lâu dài thành phố Hay gần giải tình trạng nơi làm việc quận trung tâm thành phố 37 nhà lại tọa lạc quận ngoại ô, việc di chuyển xa làm nhiễm mơi trường lãng phí nguồn lực xã hội Chính phủ cần hồn thiện sách hệ thống pháp luật liên quan đến phát triển quản lý thị trường BĐS Nhà nước cần tạo lập môi trường pháp lý cho thị trường BĐS Khung pháp lý thị trường BĐS bước hoàn thiện, bổ sung, sửa đổi nhiều vấn đề bất cập cần chỉnh sửa Các sách thuế giao dịch, thuế tài sản, phí lệ phí liên quan đến BĐS cần sớm hồn thiện nhằm tạo điều kiện cho thị trường BĐS phát triển lành mạnh ổn định, khuyến khích sử dụng có hiệu BĐS, giao dịch thức thị trường, giảm tình trạng tham gia thực giao dịch mua, bán, chuyển nhượng trái quy định pháp luật, hạn chế đầu cơ, trốn lậu thuế tăng nguồn thu cho ngân sách Nhà nước Ngoài ra, nhà nước nên xây dựng hệ thống thông tin, dự báo thị trường BĐS thống nhất, đáng tin cậy, làm sở cho việc hoạch định sách, quản lý thị trường BĐS, thực cung cấp thông tin, bảo đảm thị trường BĐS hoạt động cách công khai, minh bạch Nếu khơng dự báo trước tình hình thị trường gây hậu khó lường đến kinh tế quốc dân Bài học từ khủng hoảng Thái Lan (1997) Mỹ (2008) minh chứng cho điều 5.3 Hạn chế hƣớng phát triển Với nguồn thông tin cung cấp thiếu xác khó tiếp cận với mức giá thực chất người bán đưa nên kết thu chưa thỏa mãn kỳ vọng tác giả Nghiên cứu chưa xét đến khác biệt điều kiện kinh tế xã hội quận huyện địa bàn TP.HCM Do đó, hướng nghiên cứu nhóm tác giả bổ sung thêm yếu tố vi mô, đồng thời mở rộng yếu tố vĩ mô tiếp cận nguồn liệu đáng tin cậy I TÀI LIỆU THAM KHẢO Gabriel Kayode Babawale, Yewande Adewunmi (2011) The Impact of Neighbourhood Churches on House Prices Journal of Sustainable Development, 4(1), 246-253 Herman Donner, Han-Suck Song, Mats Wilhelmsson (2016) Forced sales and their impact on real estate prices Journal of Housing Economics, 34, 60-68 Hoàng Hữu Phê, Patrick Wakely (2000) Phương pháp định giá bất động sản ứng dụng lý thuyết vị thế-chất lượng Tạp chí Địa Kiều, Đ T (2015) Phân tích yếu tố tác động đến giá văn phòng cho thuê khu vực trung tâm Thành phố Hồ Chí Minh 1-117 Kim, A M (2007) North versus South: The Impact of Social Norms in the Market Pricing of Private Property Rights in Vietnam World Development, 35, 2079-2095 Law, S (2017) Defining Street-based Local Area and measuring its effect on house price using a hedonic price approach: The case study of Metropolitan London The case study of Metropolitan London Cities, 60, 166-179 Long, T T (2017) Phân tích nhân tố ảnh hưởng đến đơn giá hộ khu Nam TP HCM 1-94 Maarten G.J Jennen, Dirk Brounen (2009) The Effect of Clustering on Office Rents: Real Estate economics, 37, 185-208 Marco, L (2008) Determinants of New York City Residential Rental Prices The Michigan Journal of Business, 1(1), 61-83 10 Miêu, T G (2015) Ứng dụng mơ hình Hedonic xác định nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà địa bàn quận 11, TPHCM 1-90 11 Minh, N V (2012) Các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà Thành phố Hồ Chí Minh 1-90 12 Montero, José-María, Román Mínguez, Gema Fernández-Avilés (2017) Housing price prediction: parametric versus semi-parametric spatial hedonic models Journal of Geographical Systems, 1-29 13 Nurul Nazyddah Mat Nazir, Noriah Othman, Abdul Hadi Nawawi (2015) Role of Green Infrastructure in Determining House Value in Labuan Procedia Social and Behavioral Sciences, 170, 484-493 II 14 Ngân, T K (2015) Ứng dụng mơ hình hồi quy để ước lượng yếu tố ảnh hưởng đến giá thuê hộ cao cấp địa bàn TPHCM 1-101 15 Nguyễn Quốc Nghi, Nguyễn Đinh Yến Oanh, Quách Tôn Mộng Tuyền, Nguyễn Thị Hải Anh (2012) Ứng dụng mơ hình Hedonic xác định nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà cho thuê Thành phố Cần Thơ Kỷ yếu Khoa học, 186194 16 Nhài, H T (2015) Phân tích yếu tố tác động lên giá hộ chung cư Nghiên cứu điển hình địa bàn Quận thành phố Hồ Chí Minh 1-98 17 Petersen, David, Nathan A Coe (2017) A Hedonic Model for Housing Prices in Wilsonville, Oregon 18 Phong, N T (2015) Xây dựng số giá gốc hộ chung cư nghiên cứu điển hình Quận Thành phố Hồ Chí Minh 1-111 19 Robert J Hill, Michael Scholz, Chihiro Shimizu, Miriam Steurer (2017) An Evaluation of the Hedonic Methods Used by European Countries to Compute their Official House Price Indices Proceedings of 15th Ottawa Group Meeting(May), 10-12 20 Salar Ghorbani, Seyyed Morteza Afgheh (2017) Forecasting the House Price for Ahvaz City: the Comparison of the Hedonic and Artificial Neural Network Models Urban Economics and Management, 5(3), 29-45 21 Selim, H (2009) Determinants of house prices in Turkey: Hedonic regression versus artificial neural network Expert Systems with Applications, 36, 28432852 22 Sérgio Batalhone, Jorge Nogueira, Bernardo Mueller (2002) Economics of Air Pollution : Hedonic Price Model and Smell Consequences of Sewage Treatment Plants in Urban Areas Brasília, DF: Universidade de(234), 30 23 Shabana, Ghaffar Ali, Muhammad Khalid Bashir, Hassan Ali (2015) Housing valuation of different towns using the hedonic model: A case of Faisalabad city, Pakistan Habitat International journal, 50, 240-249 24 Toke Emil Panduro, Kathrine Lausted Veie (2013) Classification and valuation of urban green spaces—A hedonic house price valuation Landscape and Urban Planning, 120, 119-128 25 Trần Thu Vân, Nguyễn Thị Giang (2011) Ứng dụng mơ hình Hedonic yếu tố ảnh hưởng tới giá bất động sản TP.Hồ Chí Minh Tạp chí Phát triển Kinh tế, 18-23