1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

tiểu luận kinh tế lượng NGHIÊN cứu các yếu tố ẢNH HƯỞNG tới GIÁ THUÊ căn hộ CAO cấp KHU vực QUẬN tây hồ

18 5 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Nội dung

Trường Đại học Ngoại Thương Hà Nội Khoa Kinh tế Quốc tế TIỂU LUẬN NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI GIÁ THUÊ CĂN HỘ CAO CẤP KHU VỰC QUẬN TÂY HỒ Sinh viên thực hiện: Lã Lan Chi - Nhóm: MSSV: 1517720016 Lớp: Kinh Tế Lượng Giảng viên hướng dẫn: ThS Nguyễn Thúy Quỳnh Hà Nội 12/ 2017 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU Chương 1: Cơ sở lý luận giả thuyết nghiên cứu I Cơ sở lý luận II Giả thiết nghiên cứu: Chương 2: Xây dựng mơ hình I Phương pháp luận nghiên cứu .5 Mơ hình nghiên cứu – mơ hình Hedonic: Phương pháp ước lượng - OLS II Xây dựng mơ hình Mơ hình hồi quy tổng thể: Mô tả số liệu Dự báo dấu hệ số: Chương 3: Ước lượng suy diễn thống kê I Ước lượng kiểm định khuyết tật Mơ hình ước lượng Kiểm định khuyết tật 10 II Suy diễn thống kê .12 Sự phù hợp với lý thuyết 12 Sự phù hợp hàm hồi quy 13 Ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy 13 KẾT LUẬN Error! Bookmark not defined DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 17 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỜI MỞ ĐẦU Những năm gần đây, lượng người nước đến Việt Nam làm việc ngày nhiều, nhu cầu thuê nhà ngày cao Những hộ người nước chọn thường hộ cao cấp, tập trung nhiều khu vực gần hồ Tây Long Biên Với lợi cảnh hồ xanh, hộ quận Tây Hồ thường lựa chọn hàng đầu, giá thường cao Bài tiểu luận chọn nghiên cứu ảnh hưởng lên giá thuê hộ, với mục đích tìm hiểu nhân tố ảnh hưởng giá hộ cho thuê quận Tây Hồ năm qua Bài tiểu luận gồm chương: Chương 1: Cơ sở lý luận Chương 2: Xây dựng mơ hình Chương 3: Ước lượng cà suy diễn thơng kê LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chương 1: Cơ sở lý luận giả thuyết nghiên cứu I Cơ sở lý luận Phương pháp định giá bất động sản Việc định giá bất động sản dựa việc đánh giá, phân tích so sánh khối bất động sản khác Tuy nhiên, việc so sánh không dễ dàng mà miếng đất, nhà,… lại có đặc điểm khác Sở dĩ có điểm khác tính chất bất động sản, loại hàng hóa khơng đồng Hàng hóa khơng đồng hàng hoá hay dịch vụ đơi vị kinh tế đưa thị trường định mà có tổ hợp thuộc tính khơng giống mắt người mua sản phẩm Điều dựa lý thuyết tiêu dùng Lancaster, K J nêu ‘A new Approach to Consumer Theory’ (1966) Ở đó, ơng cho thỏa dụng người tiêu dùng có từ đặc tính sản phẩm, khơng phải trực tiếp từ sản phẩm Một đặc tính cung cấp nhiều sản phẩm ngược lại Các đặc tính đo Kế thừa nghiên cứu Lancaster, Griliches (1971)đã đưa phương pháp Hedonic dựa sở: giá hàng hóa khơng đồng xác định thơng qua thuộc tính liênquan đến hàng hóa đó, mơ hình Hedonic, mơ hình có dạng: pi = h(ci), • Pi giá hàng hóa • Ci vector đặc tính liên quan đến hàng hóa Ứng dụng mơ hình này, Thibodeau Malpezzi (1980) nghiên cứu phát triển mơ hình để dịnh giá thị trường nhà đất, mơ hình hồi quy giá th nhà giá trị hộ, giúp cho nhà đầu tư người tiêu dung dễ dàng việc định giá so sánh giá LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com II Giả thiết nghiên cứu: Qua trình thu thập số liệu, tiểu luận đưa giả thiết: Các yếu tố diện tích hộ, số phòng ngủ, số phòng vệ sinh, cà tầm nhìn phía hồ có ảnh hưởng đến giá thuê hộ cao cấp khu vực quận Tây Hồ LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chương 2: Xây dựng mơ hình I Phương pháp luận nghiên cứu Mơ hình nghiên cứu – mơ hình Hedonic: Mơ hình Hedonic về giá th gía bán hộ có dạng: R = f (S, N, L, C, T) Trong đó, R giá thuê giá bán; S đặc điểm cấu trúc; N đặc điểm môi trường xung quanh; L vị trí hộ; C đặc điểm hợp đồng; T thời điểm quan sát Trong phạm vi tiểu luận này, vấn đề nghiên cứu giới hạn đặc điểm cấu trúc đặc điểm môi trường xung quanh, cụ thể là: diện tích hộ, số phịng ngủ, số phịng vệ sinh tầm nhìn phía hồ Mơ hình Hedonic khơng có dạng thức, nhà nghiên cứu giới tranh luận dạng việc thiết lập mơ hình xác cho phương pháp Tuy nhiên, dạng sử dụng nhiều công nhận nhiều dạng bán log mơ hình dạng giải thích đầy đủ so với mơ hình tuyến tính dễ dàng xử lý biến giả mơ hình log-log Do đó, tiểu luận sử dụng dạng mơ hình bán log Phương pháp ước lượng - OLS LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Bài tiểu luận sử dụng phương pháp ước lượng bình phương sai số nhỏ để ước lượng mơ hình phương pháp OLS không đơn giản, dễ hiểu, dễ thực mà phương pháp đưa ước lượng tối ưu Để ước lượng tối ưu, mơ hình hồi quy phải thỏa mãn giả thiết mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển: ① Giả thiết 1: Các biến giải thích phi ngẫu nhiên ② Giả thiết 2: Kỳ vọng yếu tố ngẫu nhiên ③ Giả thiết 3: Các sai số có phương sai ④ Giả thiết 4: Khơng có tương quan sai số ngẫu nhiên ⑤ Giả thiết 5: Khơng có tương quan sai số biến độc lập ⑥ Giả thiết 6: Mơ hình xác định ⑦ Giả thiết 7: Mơ hình tuyến tính theo tham số ⑧ Giả thiết 8: Số quan sát lớn số tham số ⑨ Giả thiết 9: Giá trị biến độc lập không tất quan sát ⑩ Gải thiết 10: Không tồn đa cộng tuyến hồn hảo biến giải thích II Xây dựng mơ hình Mơ hình hồi quy tổng thể: lnrent = β1 + β2*size + β3* lakeview + β4* bed + β5*wc + ui Trong đó, lnrent : giá thuê hộ (%) size: diện tích hộ (m2 ¿ ; lakeview: tầm nhìn phía hồ; bed: số phòng ngủ (phòng); LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com wc: số phòng sinh(phòng) Trong tiểu luận này, đối tượng nghiên cứu giá thuê hộ cao cấp dành cho người nước địa bàn quận Tây Hồ Các hộ cho thuê quận có trang bị thiết bị đại, môi trường sống tiện lợi, an ninh đảm bảo Vì vậy, nhân tố ảnh hưởng đến giá thuê hộ khu vực này, đặc điểm cấu trúc, cịn diện tích hộ, số phịng ngủ số phịng vệ sinh Về đặc điểm mơi trường xung quanh, khu vực có đặc điểm vơ bật ảnh hưởng đến giá th, hộ có hay khơng tầm nhìn hồ Tây, đó, tiểu luận tập trung nghiên cứu ảnh hưởng nhân tố tầm nhìn hồ, khơng nghiên cứu đến nhân tố khác Hai đặc tính cịn lại, đặc tính hợp đồng thời điểm quan sát, khơng có điều kiện thu thập số liệu đồng thời quan sát tiến hành năm, bỏ qua không nghiên cứu Mô tả số liệu Bộ số liệu thu thập từ trang web Myhanoihome, gồm 205 quan sát Các số thống kê thể bảng: Mean Median S.D Min Max prc 1239 1000 843.2 300.0 4700 size 107.9 90.00 64.60 30.00 500.0 bed 1.849 2.000 0.7931 1.000 4.000 wc 1.746 2.000 0.7099 1.000 4.000 0.000 0.4999 0.000 1.000 lakeview 0.4634 Qua bảng số liệu, rút nhận xét: _ Biến phụ thuộc prc có giá trị trải từ đến , có giá trị trung bình _ Biên độc lập size có giá trị trải từ 30 đến 500, giá trị trung bình 107.9 _ Biến độc lập bed có giá trị trải từ đến 4, có giá trị trung bình 1.849 _ Biến độc lập wc có giá trị trải từ đến 4, có giá trị trung bình 1.746 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com _ Biến độc lập lakeview biến giả, với giá trị: lakeview = hộ có tầm nhìn hồ; lakeview = hộ khơng có tầm nhìn hồ Giá trị trung bình biên 0.4634 Ma trận hệ số tương quan prc size bed wc lakeview 1.0000 0.7609 0.6621 0.6291 0.3769 prc 1.0000 0.7877 0.8047 0.2038 size 1.0000 0.8283 0.1282 bed 1.0000 0.2085 wc 1.0000 lakeview _ Qua bảng ma trận hệ số tương quan, thấy có hai hệ số cao 0.8 hệ số tương quan diện tích số phịng vệ sinh hệ số số phòng ngủ số phòng vệ sinh Qua thấy, biến có tương quan lớn với _ Các hệ số tương quan biến độc lập biến phụ thuộc 0.8, tự tượng quan khó xảy biến Dự báo dấu hệ số: _ Hệ số size (+): Diện tích hộ tăng giá th tăng theo _ Hệ số bed (+): Số lượng phòng ngủ tỷ lệ thuận với giá thuê _ Hệ số wc(+): Số lượng nhà vệ sinh tỷ lệ thuận với giá thuê _ Hệ số lakeview (+): Căn hộ có tầm nhìn hồ giá cao LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chương 3: Ước lượng suy diễn thống kê I Ước lượng kiểm định khuyết tật Mơ hình ước lượng a Kết ước lượng Hồi quy biến phụ thuộc lnrent theo biến độc lập lnsize, lakeview, bed, wc, bảng kết Biến độc Hệ lập số T quan Giá trị hệ số Sai số ^β 5.90774 0.0742493 79.57 1.89e-017 size ^β 0.00472646 0.000729356 6.480 8.64e-015 lakeview ^β 0.286579 0.0534612 3.324 1.25e-06 bed ^β 0.209551 0.0630402 1.810 0.0718 wc ^β −0.00611882 0.0731927 −0.08360 0.9335 sát P - value Qua bảng kết quả, ta có mơ hình hồi quy mẫu sau: ^ = 5.90774 + 0.00472646*size + 0.286579*lakeview + 0.209551*bed lnrent 0.00611882* wc − (1)  Ý nghĩa hệ số hồi quy:  ^β 1= 5.90774:  ^β = 0.00472646: Khi diện tích hộ tăng lên mét vng giá th tăng trung bình 0.472646%, với điều kiện yếu tố khác không đổi  ^β = 0.286579: Nếu hộ có tầm nhìn phía hồ giá thuê hộ tăng trung bình 28.6579%, với điều kiện yếu tố khác không đổi LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com  ^β = 0.209551: Nếu hộ có thêm phịng ngủ giá thuê hộ tăng trung bình 20.9551%, với điều kiện yểu tố khác không đổi  ^β = −0.00611882: Nếu hộ có thêm phịng tắm giá th hộ giảm 0.611882%, với điều kiện yếu tố khác không đổi Với hệ số xác định R2= 0.642641, mơ hình hồi quy mẫu giải thích 64.2641% biến động giá trị biến phụ thuộc lnrent Kiểm định khuyết tật Để tiến hành kiểm định, chọn mức ý nghĩa α = 0.05 a Kiểm định nhận dạng mô hình – Reset Mục đích: Kiểm tra xem mơ hình xác định hay chưa, mơ hình có bị thiếu biến quan trọng không ^ ^  Phương pháp kiểm định: kiểm định F, sử dụng lnrent lnrent3  Giả thiết ^ lnrent ^  H0 : Hệ số lnrent ^ lnrent ^ khác  H1 : Hệ số lnrent  Kết kiểm định Fqs = 9.78433, với p-value = 0.0597656 > α = 0.05 ^ lnrent ^  Không bác bỏ giả thiết H0  Hệ số lnrent Như vậy, mơ hình xác định b Kiểm định phương sai sai số thay đổi Mục đích: Kiểm tra xem mơ hình có hay khơng khuyết tật phương sai sai số thay đổi, vi phạm đến giả thiết phương pháp OLS 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com  Phương pháp kiểm định: Kiểm định White  Giả thiết:  H0 : Các hệ số αi mơ hình hồi quy phụ  H1 : Có hệ số αi mơ hình hồi quy phụ khác  Kết kiểm định: χ^2 = 29.781854, với p-value = 0.005063 < α = 0.05  Bác bỏ giả thiết H0  Có hệ số αi mơ hình hồi quy phụ khác Như vậy, mơ hình mắc khuyết tật phương sai sai số thay đổi  Khắc phục: Biến đổi log với biến độc lập size, phương trình mới: ^ = 3.07100 + 0.803573*lnsize + 0.254668*lakeview + 0.113568*bed − lnrent 0.0671892* wc Tiến hành kiểm định White với hai giả thiết kết quả: χ = 18.808493, với p-value = 0.129162 > α = 0.05  Không bác bỏ giả thiết H0 Các hệ số αi mơ hình hồi quy phụ Mơ hình khơng mắc khuyết tật phương sai sai số thay đổi, sử dụng mơ hình để tiến hành kiểm định c Kiểm định phân phối chuẩn nhiễu Do mẫu có 205 quan sát, đủ lớn để khiến biến phụ thuộc lnrent tuân theo phân phối chuẩn, thế, tiểu luận không tiến hành kiểm định phân phối chuẩn nhiễu 11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com d Kiểm định đa cộng tuyến Mục đích: Kiểm tra tương quan tuyến tính biến độc lập để đảm bảo xác kết ước lượng  Phương pháp kiểm định: dùng nhân tử phóng đại phương sai VIF  Kết kiểm định: VIF lnsize = 4.281 < 10 VIF bed = 4.118 < 10 VIF wc = 4.114 < 10 VIF lakeview = 1.078 < 10 Hệ số VIF tất biến độc lập nhỏ 10, mức tương quan biến độc lập thấp, vậy, bỏ qua tượng đa cộng tuyến Như vậy, mơ hình khơng bị mắc khuyết tật đa cộng tuyến e Kiểm đình tượng tự tương quan Do mẫu số liệu số liệu chéo, khó xảy tượng tự tương quan, vậy, tiểu luận không tiến hành kiểm định tượng Vậy, trình ước lượng kiểm định cho thấy mơ hình (1) xác định khơng mắc khuyết tật Từ đây, mơ hình sử dụng để tiến hành suy diễn thống kê II Suy diễn thống kê Mơ hình hàm hồi quy mẫu: ^ = 3.07100 + 0.803573*lnsize + 0.254668*lakeview + 0.113568*bed − lnrent 0.0671892* wc Sự phù hợp với lý thuyết 12 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com So sánh với mơ hình, thấy, dấu hệ số hồi quy với kỳ vọng, trừ dấu hệ số β5 Sự phù hợp hàm hồi quy Do dấu hệ số phù hợp với kỳ vọng lý thuyết, cần kiểm định phù hợp mơ hình  Phương pháp kiểm định: kiểm định F  Giả thiết:  H0 : β2 = β3 = β4 = β5 =  H1 : β2 = β3 = β4 = β5 ≠  Kết kiểm định: Fqs = 106.3485, với p-value = 3.02.10-21 < α = 0.05  Bác bỏ giả thiết H0  Có hệ số hồi quy khác Như vây, mơ hình có phù hợp Ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy Để xác định mức ảnh hưởng thực biến độc lập lên biến phụ thuộc, cẩn tiến hành kiểm định hệ số hồi quy ứng với biến độc lập Phương pháp kiếm định: Kiểm định T a Kiểm định hệ số β1  Giả thiết 1:  H0 : β1 =  H1 : β1 ≠  Kết kiểm định: tqs = 9.343, với p-value = 7.82.10-8 < α = 0.05  Bác bỏ giả thiết H0  β1 ≠ Như vậy, hệ số chặn β1 thực có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc lnrent 13 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com b Kiểm định hệ số β2  Giả thiết 2:  H0 : β2 =  H1 : β2 ≠  Kết kiểm định: tqs = 8.391, với p-value = 2.64.10-6 < α = 0.05  Bác bỏ giả thiết H0  β2 ≠ Như vậy, biến độc lập lnsize thực có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc lnrent , với.điều kiện yếu tố khác khơng đổi, diện tích hộ tăng lên 1% giá thuê tăng trung bình 80.3573%, c Kiểm định hệ số β3  Giả thiết 3:  H0 : β3 =  H1 : β3 ≠  Kết kiểm định: tqs = 4.999, với p-value = 3.07.10-3 < α = 0.05  Bác bỏ giả thiết H0  β3 ≠ Như vậy, biến độc lập lakeview thực có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc lnrent , điều kiến yếu tố khác khơng đổi, hộ có tầm nhìn phía hồ giá th hộ tăng trung bình 25.4668%, với điều kiện yếu tố khác không đổi d Kiểm định hệ số β4  Giả thiết 4:  H0 : β4 =  H1 : β4 ≠  Kết kiểm định: tqs = 1.810, với p-value = 0.0718 < α = 0.05  Không bác bỏ giả thiết H0  β4 = Như vậy, với mức ý nghĩa α = 0.05, biến độc lập bed khơng có ý nghĩa thống kế, khơng có tác động thực lên biến phụ thuộc lnrent Tuy nhiên, với mức ý nghĩa α = 0.1, 14 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com hệ số β4 có ý nghĩa thống kê Điều cho thấy, với số liệu này, biến độc lập bed có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc lnrent , nhiên ảnh hưởng không lớn e Kiểm định hệ số β4  Giả thiết 5:  H0 : β5 =  H1 : β5 ≠  Kết kiểm định: tqs = 1.810, với p-value = 0.3387 < α = 0.05  Không bác bỏ giả thiết H0  β5 = Như vậy, biến độc lập wc khơng có ý nghĩa thống kê, khơng có ảnh hưởng lên biến phụ thuộclnrent 15 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com KẾT LUẬN Quá trình ước lượng kiểm định cho thấy, hai biến độc lập lnsize lakeview có ảnh hưởng rõ rệt lên biến phụ thuộc, lý thuyết Hai biến độc lập lại, bed wc, lại ảnh hưởng theo kỳ vọng lý thuyết Sở dĩ có tượng đối tượng nghiên cứu hộ cao cấp dành cho người nước thuê Người nước sinh sống Việt Nam hầu hết sống theo cặp, nhu cầu phòng ngủ nhà vệ sinh không lớn Bởi vậy, hộ dành cho người nước thuê thường kiểu thiết kế, có từ đến phịng ngủ phịng tắm Chính tương đồng số phịng mà ảnh hưởng hai biến độc lập lên biến phụ thuộc khơng lớn khơng có ảnh hưởng Sự khác hộ thể diện tích khung cảnh xung quanh hộ, lý hai biến lnsize lakeview lại có ảnh hưởng lớn lên biến phụ thuộc 16 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO https://www.huduser.gov/portal/Publications/pdf/HUD-50814.pdf citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.456.4367&rep=rep1&type=pdf 17 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ... quận Tây Hồ thường lựa chọn hàng đầu, giá thường cao Bài tiểu luận chọn nghiên cứu ảnh hưởng lên giá thuê hộ, với mục đích tìm hiểu nhân tố ảnh hưởng giá hộ cho thuê quận Tây Hồ năm qua Bài tiểu. .. thu thập số liệu, tiểu luận đưa giả thiết: Các yếu tố diện tích hộ, số phòng ngủ, số phòng vệ sinh, cà tầm nhìn phía hồ có ảnh hưởng đến giá thuê hộ cao cấp khu vực quận Tây Hồ LUAN VAN CHAT LUONG... luanvanchat@agmail.com wc: số phòng sinh(phòng) Trong tiểu luận này, đối tượng nghiên cứu giá thuê hộ cao cấp dành cho người nước địa bàn quận Tây Hồ Các hộ cho thuê quận có trang bị thiết bị đại, môi trường

Ngày đăng: 11/10/2022, 09:50

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

_ Qua bảng ma trận hệ số tương quan, có thể thấy có hai hệ số cao hơn 0.8 là hệ số tương quan giữa diện tích và số phòng vệ sinh và hệ số giữa số phòng ngủ và số phòng vệ sinh - tiểu luận kinh tế lượng NGHIÊN cứu các yếu tố ẢNH HƯỞNG tới GIÁ THUÊ căn hộ CAO cấp KHU vực QUẬN tây hồ
ua bảng ma trận hệ số tương quan, có thể thấy có hai hệ số cao hơn 0.8 là hệ số tương quan giữa diện tích và số phòng vệ sinh và hệ số giữa số phòng ngủ và số phòng vệ sinh (Trang 9)
Qua bảng kết quả, ta có mơ hình hồi quy mẫu như sau: - tiểu luận kinh tế lượng NGHIÊN cứu các yếu tố ẢNH HƯỞNG tới GIÁ THUÊ căn hộ CAO cấp KHU vực QUẬN tây hồ
ua bảng kết quả, ta có mơ hình hồi quy mẫu như sau: (Trang 10)
1. Mơ hình ước lượng - tiểu luận kinh tế lượng NGHIÊN cứu các yếu tố ẢNH HƯỞNG tới GIÁ THUÊ căn hộ CAO cấp KHU vực QUẬN tây hồ
1. Mơ hình ước lượng (Trang 10)