Thông tin tài liệu
VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 1-11 Original Article Application of Decision Tree Model in Mass Land Valuation: A Case Study in Vung Tau City Nguyen Huu Cuong* Ho Chi Minh City University of Natural Resources and Environment, 236B Le Van Sy, Ward 1, Tan Binh, Ho Chi Minh City, Vietnam Received 18 March 2020 Revised 29 August 2020; Accepted 06 September 2020 Abstract: Land valuation is one of many important tasks in land use and management In order to be objective and scientific in land valuation, it is necessary to identify factors affecting land price and quantify the relationship between land feature factors and land value The goal of the study is to apply the decision-tree regression model to build mass land pricing models in Vung Tau city The decision-tree regression model is applied in land valuation by determining the relationship between a combination of land feature factors and corresponding averaged land price Research on building the land pricing model with independent variables includes business density, area, road types, business activities and road width based on 883 survey samples The final result of this tree model was categorized into 51 divided groups, and pruned trees included 15 divided groups The importance of the independent variables, namely, business density, region, road level, business activities and road width are 100%, 83.48%, 78.87%, 58.78% and 10.03% respectively The interpretation rate of the independent variables to the formation of land price model is 86% The decision-tree regression model suggests another approach to land valuation theory Keywords: Decision tree, mass valuation, model, land price, Vung Tau city.* * Corresponding author E-mail address: nhcuong@hcmunre.edu.vn https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4588 N H Cuong / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 1-11 Định giá đất hàng loạt ứng dụng mô hình định: Trường hợp nghiên cứu thành phố Vũng Tàu Nguyễn Hữu Cường* Trường Đại học Tài nguyên Mơi trường Thành phố Hồ Chí Minh, 236B Lê Văn Sỹ, Phường 1, Tân Bình, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam Nhận ngày 18 tháng năm 2020 Chỉnh sửa ngày 29 tháng năm 2020; Chấp nhận đăng ngày 06 tháng năm 2020 Tóm tắt: Định giá đất nội dung quan trọng công tác quản lý sử dụng đất đai Để công tác định giá đất khách quan khoa học, việc xác định yếu tố ảnh hưởng đến giá đất lượng hóa mối quan hệ yếu tố đặc điểm đất đai với giá trị đất đai cần thiết Mục tiêu nghiên cứu ứng dụng định xây dựng mơ hình định giá đất hàng loạt địa bàn thành phố Vũng Tàu Mơ hình định ứng dụng định giá đất cách xác định mối quan hệ tổ hợp yếu tố đặc điểm đất đai giá đất trung bình tương ứng Nghiên cứu xây dựng mơ hình giá đất với biến độc lập mật độ kinh doanh, khu vực, cấp đường, ngành nghề kinh doanh độ rộng đường sở 883 mẫu điều tra Kết mơ hình đầy đủ tạo với 51 nhóm chia, rút gọn (tỉa) tạo 15 nhóm chia Tầm quan trọng biến độc lập mật độ kinh doanh, khu vực, cấp đường, ngành nghề kinh doanh độ rộng đường 100%, 83,48%, 78,87%, 58,78% 10,03% Tỷ lệ giải thích biến độc lập đến hình thành giá đất theo mơ hình đạt 86% Mơ hình định gợi ý cho cách tiếp cận khác lý thuyết định giá đất đai Từ khóa: Cây định, định giá hàng loạt, mơ hình, giá đất, thành phố Vũng Tàu Mở đầu* Trong công tác quản lý sử dụng đất đai, giá đất vấn đề quan tâm ảnh hưởng đến nguồn thu nhà nước, nghĩa vụ tài đối tượng sử dụng đất quyền lợi họ bị nhà nước thu hồi đất Không giống tài sản thơng thường khác, xác định xác giá đất xem cơng tác khó khăn Thẩm định giá hàng loạt định giá có hệ thống nhóm tài sản vào thời điểm định, áp dụng phương pháp chuẩn * Tác giả liên hệ Địa email: nhcuong@hcmunre.edu.vn https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4588 hóa kiểm tra thống kê [1] Định giá đất hàng loạt mặt không gian thể qua vùng giá trị đất đai Dưới góc độ giá trị tiền tệ nước ta, vùng giá trị đất đai hiểu tập hợp đối tượng ước tính giống giá trị quyền sử dụng đất đơn vị diện tích, hay cịn gọi vùng giá đất đai [2] Để công tác định giá đất khách quan khoa học, việc xác định yếu tố ảnh hưởng đến giá đất lượng hóa mối quan hệ yếu tố đặc điểm đất đai với giá trị đất đai cần thiết Điều thực thơng qua phân tích thống kê yếu tố ảnh hưởng đến đất N H Cuong / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 1-11 đai Đã có nhiều nghiên cứu mơ hình định giá đất giới Việt Nam với phương pháp truyền thống xây dựng hàm hồi quy hedonic giá đất Nguyễn Quỳnh Hoa cộng [1] xây dựng mơ hình cộng định giá đất hàng loạt cho địa bàn quận Gò Vấp, TP.HCM Kết cho thấy yếu tố ảnh hưởng mạnh đến giá đất quận Gò Vấp là: An ninh, lộ giới, lợi kinh doanh, khoảng cách đến mặt tiền; trục giao thơng, trình độ dân trí vị trí trung tâm Phạm Sỹ Liêm cộng [3] sử dụng phương pháp định giá hàng loạt từ mơ hình hồi quy giá đất kết hợp với phân tích nội suy khơng gian để tính tốn tồn vùng giá trị liên tục xã Dương Quang, huyện Gia Lâm, Hà Nội Mơ hình giá đất nơng thơn gồm biến với yếu tố ảnh hưởng loại đường tiếp giáp, khoảng cách đến đường tiếp giáp, khoảng cách đến chợ Nghiên cứu Gang-Zhi Fan cộng [4] cho phương pháp hồi quy hedonic sử dụng rộng rãi để điều tra mối quan hệ giá bất động sản đặc điểm Tuy nhiên, cách tiếp cận phải chịu trích phát sinh từ vấn đề tiềm ẩn liên quan đến giả định ước lượng mơ việc xác định cung cầu, cân thị trường, phân khúc thị trường, lựa chọn biến độc lập, lựa chọn hình thức chức phương trình hedonic Đồng thời, nghiên cứu giới thiệu cách tiếp cận khác, cách tiếp cận định, công cụ nhận dạng mẫu thống kê quan trọng Cây định với ưu điểm mơ hình khơng tham số, xử lý biến định lượng định tính dễ dàng nên khắc phục nhược điểm mơ hình hàm hồi quy Sử dụng liệu thị trường nhà Singapore, nghiên cứu cho thấy hữu ích kỹ thuật việc kiểm tra mối quan hệ giá nhà đặc điểm nhà ở, xác định yếu tố quan trọng định giá nhà đất dự đoán giá nhà đất Theo hướng nghiên cứu trên, Claudio Acciani cộng [5] sử dụng mơ hình xác định yếu tố tác động đến giá nông trại Ý Các yếu tố khoảng cách đến thị trấn, diện tích, thuận lợi giao thơng, điện nước xây dựng để đưa vào mơ hình Mingchin Chen cộng [6] sử dụng định để đánh giá mức độ quan trọng yếu tố tác động đến giá nhà Đài Loan Bốn yếu tố khu vực, diện tích khu đất, diện tích nhà, diện tích bãi đỗ xe tác động lớn đến giá nhà Tại Việt Nam, Nguyễn Thị Mỹ Linh [7] ứng dụng mơ hình định định giá đất hàng loạt thành phố Hồ Chí Minh Cơng trình sử dụng kỹ thuật phân tích hồi qui sở thiết lập mối quan hệ giá trị đất đai với đặc tính riêng đất Trần Thanh Hùng cộng [8] với nghiên cứu xây dựng hệ thống thông tin hỗ trợ định giá đất ứng dụng công nghệ WebGIS mã nguồn mở xây dựng mơ hình giá đất hàng loạt địa bàn thành phố Bạc Liêu ứng dụng định Theo mơ hình định giá đất xác định 21 tổ hợp yếu tố đặc điểm vị đất đai tương ứng với 21 vùng giá trị Mục tiêu nghiên cứu ứng dụng hồi quy định thành lập mơ hình định giá đất hàng loạt thành phố Vũng Tàu Phương pháp quy trình nghiên cứu 2.1 Phương pháp nghiên cứu 2.1.1 Phương pháp phân tích định Mơ hình định (decision tree) công cụ mạnh hiệu việc phân lớp dự báo sử dụng khai phá liệu lớn (big data mining) Thuật toán định xây dựng mơ hình mục đích thể cấu trúc hệ thống định, hay nói cách khác, cách người tư logic để đến định cuối [8] Trong lĩnh vực liệu, định thể mối quan hệ yếu tố tác động chúng đến biến mục tiêu Cây định gồm có gốc (root node) điểm chứa giá trị biến dùng để phân nhánh; thân (internal node) biến chứa thuộc tính, giá trị liệu dùng để xét cho phân nhánh tiếp theo; (leaf node) chứa giá trị biến phân loại sau Các nút (node) nối với nhánh (branch) quy luật phân nhánh, thể N H Cuong / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 1-11 mối quan hệ giá trị biến độc lập giá trị biến mục tiêu Một dự đoán tạo cách vào từ gốc, theo nhánh dựa vào giá trị biến dự báo tới Mỗi giá trị có khả phù hợp cho biến mục tiêu cho giá trị dự báo dẫn đến Độ lợi thông tin (Information Gain) số Gini (Gini index) dùng cho mơ hình định phân lớp (classification tree) có biến kết biến rời rạc Đối với mơ hình định hồi quy (regression tree) với biến kết biến liên tục việc xây dựng định lại dựa vào phương pháp bình phương bé (least squares) Phép tách thực cho tổng phương sai dòng node so với giá trị trung bình node bé Trong nghiên cứu, định hồi quy sử dụng với giá trị biến kết (giá đất) biến liên tục Để đánh giá mô hình định cần phân tích thơng số: - Phương sai toàn liệu học trước thực phép tách (Variance in initial data sample) - Phương sai tồn sau ứng dụng với liệu dự báo giá trị mục tiêu (Residual variance after tree fitting) Nếu dự báo hồn hảo tập liệu phương sai phần dư 0,0 - Tỷ lệ phản ánh mức độ giải thích phương sai ban đầu định (Proportion of variance explained) Giá trị lớn độ thích hợp lớn giải thích liệu Nếu phù hợp liệu dự báo xác giá trị mục tiêu cho dòng, tỷ lệ phương sai giải thích 1,0 (100%) [10] Ứng dụng định định giá đất hàng loạt việc xác định tổ hợp yếu tố ảnh hưởng đến giá đất (Khu vực, loại đường, ngành nghề kinh doanh, mật độ kinh doanh,…) giá đất trung bình tương ứng [8] Theo sơ đồ định vùng giá trị đất tổ hợp yếu tố đặc điểm đất đai xác định theo nhánh từ nút gốc đến nút Nghiên cứu sử dụng phần mềm DTREG để xây dựng mơ hình định Hình Ví dụ mơ hình định định giá bất động sản [9] 2.1.2 Phương pháp điều tra, khảo sát Bảng Tổng hợp phiếu điều tra giá đất STT 10 11 12 13 14 15 16 Tổng Điểm điều tra Phường Phường Phường Phường Phường Phường Phường Phường Phường 10 Phường 11 Phường 12 Phường Thắng Nhất Phường Thắng Nhì Phường Thắng Tam Phường Nguyễn An Ninh Phường Rạch Dừa Số phiếu 65 64 62 55 60 53 42 54 65 45 50 61 54 47 % 7,36 7,25 7,02 6,23 6,80 6,00 4,76 6,12 7,36 5,10 5,66 6,91 6,12 5,32 57 6,46 49 883 5,55 100,00 Dùng phiếu điều tra để thu thập thông tin liên quan đến giá đất đai đất có phát sinh biến động chuyển nhượng năm 2019 Nghiên cứu sử dụng phiếu điều tra giá đất địa bàn thành phố Vũng Tàu dự án “Xây dựng sở liệu giá đất lập đồ giá đất tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu” kết hợp điều tra ngoại nghiệp với 883 mẫu N H Cuong / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 1-11 Lý thuyết, kinh nghiệm, nghiên cứu định giá đất đai Mơ hình giá BĐS nghiên cứu trước Thu thập liệu Định dạng biến Xây dựng mơ hình hồi quy định Phân tích mức độ phù hợp mơ hình Phân tích tầm quan trọng biến mơ hình Diễn dịch kết Hình Quy trình xây dựng mơ hình định giá ứng dụng định Bảng Tóm tắt kích thước mơ hình định STT Chỉ tiêu Độ sâu tối đa (Maximum depth of the tree) Số nhóm chia (Total number of group splits) Số đầy đủ (The full tree has 51 terminal (leaf) nodes) Số tỉa (With 0.500 S.E allowance) Giá trị 10 50 51 15 Thông tin phiếu điều tra gồm: giá đất/giá bất động sản chuyển nhượng; vị trí, diện tích, mục đích đất; khoảng cách từ đất đến trung tâm, trạng hạ tầng giao thông (bề rộng, lớp phủ mặt đường),… Ngồi ra, cịn điều tra ngoại nghiệp bổ sung để xác định ngành nghề, mật độ kinh doanh mặt tiền tuyến đường 2.2 Quy trình nghiên cứu Quy trình thực việc nghiên cứu lý thuyết kinh tế định giá đất đai, mơ hình giá bất động sản nghiên cứu trước để xây dựng khung lý thuyết, định dạng biến cho mơ hình thu thập liệu Mơ hình định sau thành lập tiến hành phân tích mức độ phù hợp, tầm quan trọng biến mơ hình diễn dịch kết (Hình 2) Kết thảo luận 3.1 Kích thước mơ hình định Khác với định giá cá biệt, định giá hàng loạt tính đến yếu tố quan trọng tác động đến giá trị bất động sản quy luật khách quan thay đổi giá trị [1] Dựa sở lý thuyết nghiên cứu thực nghiệm địa bàn khảo sát, mơ hình định nghiên cứu sử dụng với: - Biến mục tiêu (target): giá đất (biến liên tục, tr/m2) - Các biến dự báo (predictors): mật độ kinh doanh (biến rời rạc), khu vực (biến rời rạc), cấp N H Cuong / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 1-11 đường (biến rời rạc), ngành nghề kinh doanh (biến rời rạc) độ rộng đường (biến liên tục, m) Với liệu điều tra, mơ hình xây dựng định đầy đủ với 10 tầng, 50 nhánh (group split), 51 (leaf) Với sai số chuẩn cho phép 0,5 để giảm kích thước, định cho mơ hình tối ưu với 15 Hình Một “nhánh” kết mơ hình định 3.2 Phân tích phương sai độ lợi mơ hình Bảng Phân tích phương sai STT Chỉ tiêu Phương sai liệu (Variance in initial data sample) Phương sai sau chạy mơ hình (Residual (unexplained) variance after tree fitting) Tỷ lệ phương sai giải thích (Proportion of variance explained) Giá trị 306,56 43,82 kinh doanh độ rộng đường giải thích 86% hình thành giá đất địa bàn nghiên cứu Độ lợi (Gain) xác định khác biệt thông tin gốc (thông tin chưa phân lớp) thông tin (thông tin sau phân lớp) [10] Độ lợi trung bình mơ hình 1,7847 Hình cho thấy đường cong biểu diễn độ lợi có mơ hình “nằm trên” đường chéo, biểu diễn khơng có mơ hình Do mơ hình thực có ý nghĩa 0,86 Phương sai giải thích tạo thước đo tốt mức độ phù hợp với liệu [10] Phương sai tập liệu trước xây dựng định 306,56 Phương sai sau mơ hình ứng dụng vào tập liệu để dự báo biến mục tiêu 43,82 Giá trị cho thấy mức độ cải thiện phương sai đáng kể, tính thích hợp mơ hình định đưa Mơ hình hồn hảo phương sai ứng dụng tiến đến Tỉ lệ biến thiên biến kết mô tả định 86% Cụ thể, yếu tố mật độ kinh doanh, khu vực, cấp đường, ngành nghề Hình Độ lợi mơ hình N H Cuong / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 1-11 3.3 Mức độ quan trọng biến dự báo mơ hình Mức độ quan trọng biến dự báo mơ hình tính cách sử dụng thông tin cách biến sử dụng làm tách chia thay Bằng cách xem xét phân chia thay thế, tầm quan trọng tính tốn mơ hình đưa thước đo xác giá trị thực tế tiềm biến dự báo [10] Thang đo tầm quan trọng biến dự báo chia theo tỷ lệ phần trăm (quan trọng 100%) Bảng Mức độ quan trọng biến dự báo STT Biến dự báo (variable) Mật độ kinh doanh Khu vực Cấp đường Ngành nghề kinh doanh Độ rộng đường Mức độ quan trọng (importance) 100,00 83,48 78,87 58,78 10,03 Kết mơ hình cho thấy tầm quan trọng yếu tố ảnh hưởng đến giá đất thành phố Vũng Tàu sau: yếu tố Mật độ kinh doanh ảnh hưởng đến giá nhiều (100%), sau Khu vực (82,58%), Cấp đường (82,54%), Ngành nghề kinh doanh (59,68%) thấp Độ rộng đường (10,03%) Từ thực tế điều tra cho thấy, yếu tố Mật độ kinh doanh có ảnh hưởng cao đến giá đất, nơi có mật độ kinh doanh cao giá cao Vũng Tàu thành phố du lịch, có mức sống phân bố phát triển dân cư đồng đều, khác biệt rõ rệt phân vùng khơng đáng kể Ngồi ra, đường dọc biển dài lợi lớn cho việc phát triển khu vực chuyên kinh doanh du lịch nghỉ dưỡng Do đó, khu vực chênh lệch khơng nhiều khơng rõ rệt để làm rõ phân chia khu vực giá giá trị Ngược lại, thành phố du lịch nên mật độ kinh doanh lại thể rõ chênh lệch giá đất tuyến đường với Vì giá trị chọn biến Mật độ kinh doanh biến vị ảnh hưởng lớn đến giá đất Thực tế cho thấy phân bố ngành nghề kinh doanh tốt mật độ kinh doanh thành phố Vũng Tàu, hầu hết mức độ cao cao cấp đường lớn quan trọng Các cấp đường nhỏ thường diễn hoạt động buôn bán nhỏ lẻ để phục vụ khu vực gần Do đó, biến Cấp đường có tầm quan trọng cao biến Ngành nghề kinh doanh Yếu tố Độ rộng đường theo kết phân tích hồi quy khơng có tác động đáng kể đến giá đất Thực tế độ rộng đường tác động không quán toàn địa bàn nghiên cứu Ở khu vực trung tâm, đường hình thành lâu đời lại có giá cao so với đường có độ rộng lớn Điều trái với khu vực ven đơ, ngoại 3.4 Ngun tắc phân tích định Quá trình phân nhánh trình chia liệu điều tra, thực sở mẫu có thuộc tính giống chia vào nhóm Khi nhóm mẫu có nhiều thuộc tính khác thuộc tính có mức độ ảnh hưởng cao lựa chọn để chia tách nhóm Nhóm có giá trị trung bình cao tương ứng với yếu tố lựa chọn phân nhánh thuận lợi ngược lại Các nhóm lại tiếp tục chia nhỏ theo nguyên tắc đến không cịn thuộc tính khác (hoặc đến lớp phân nhánh cao nhất) Khi đó, giá trị nút đại diện cho nhóm mang đặc điểm chung vùng đất Từ nút (node) ban đầu, mức giá trung bình đất đai thành phố Vũng Tàu xác định 31,897 (ba mươi mốt triệu, tám trăm chín mươi bảy ngàn đồng) độ lệch chuẩn 17,509 Điều hợp lý, liệu lớn bao gồm tồn thành phố biến thiên tập liệu lớn Từ mức giá trung bình chung tồn thành phố, mơ hình tiếp tục phân tích chia tách đến cuối Ở node chia đầu tiên, với mức độ ảnh hưởng tuyệt đối (100%), mật độ kinh doanh yếu tố mơ hình lựa chọn để phân tách cây: nhóm có mật độ kinh doanh 0-20, 20- N H Cuong / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 1-11 40, 40-60(%) nhóm có mật độ: 60-80, 80100(%) (Hình 5) Quá trình phân cấp thể khách quan khoa học, vị trí có khả kinh doanh thuận lợi tách thành nhánh có giá trị trung bình cao, vị trí cịn lại tách thành nhánh có giá trị trung bình thấp Tương tự, lần phân nhánh thứ 2, nhánh tiếp tục phân chia theo yếu tố có mức ảnh hưởng cao Tại node 3, yếu tố lựa chọn phân cấp khu vực (Hình 6) Các khu vực Bãi Trước, Bãi Sau có giá trị trung bình cao khu vực cịn lại Đúng với thực tế, Vũng Tàu thành phố biển có bãi tắm biển Các hoạt động du lịch tập trung xung quanh bãi biển khu vực xung quanh bãi có giá đất cao Hình Chia nhánh node Hình Chia nhánh node Mơ hình định cho thấy lớp phân nhánh, yếu tố phân nhánh nút khác khác Trong lần phân nhánh thứ 3, độ rộng đường yếu tố lựa chọn để phân cấp node 77 node 76 cấp đường Điều giải thích yếu tố lựa chọn để phân nhánh yếu tố có mức độ ảnh hưởng cao nhóm nên yếu tố lựa chọn để phân nhánh lớp phân nhánh Tại node 77, độ rộng đường chia thành nhóm lớn bé 23,94 m với mức giá tương ứng 96,67 triệu 67,14 triệu (Hình 7) Tại node 76, yếu tố cấp đường chia thành nhóm tương ứng với mức giá 40,04 55,32 triệu (Hình 8) N H Cuong / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 1-11 Hình Chia nhánh node 77 Hình Chia nhánh node 76 Hình Chia nhánh node 98 Tương tự vậy, node 79 tiếp tục chia theo mật độ kinh doanh thành nhóm 60-80% (node 90) 80-100% (node 91) Tại node 91 tiếp tục chia theo yếu tố khu vực thành node 94 95 Như ta theo “nhánh” 1-3-7679-91-94 tương ứng với tính chất mật độ kinh doanh 80-100 %, khu vực đô thị, cấp đường đường phố đường phố trung tâm có giá đất trung bình 40,00 triệu/m2 Trong mơ hình vừa xây dựng có node 98 cần phân tích kỹ Tại node này, yếu tố độ rộng đường chia thành nhóm, nhiên nhóm có độ rộng đường bé lại có mức giá cao so với nhóm có độ rộng đường lớn (Hình 9) Điều giải thích khu vực này, tuyến đường hình thành lâu đời, bn bán sầm uất có giá cao so với tuyến đường N H Cuong / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 1-11 10 Như vậy, nguyên tắc phân nhánh định phụ thuộc vào yếu tố sau: i) Biến dự báo có mức ảnh hưởng cao đến giá đất; ii) Quá trình phân nhánh diễn đến khơng cịn khác biệt biến dự báo nhánh đó; iii) Nhánh có yếu tố thuận lợi phân hánh có giá trị trung bình cao nhánh cịn lại Bảng Tổ hợp yếu tố vùng mức giá đất đai tương ứng Tổ hợp yếu tố đất đai Mật độ kinh doanh (%) S T T Số vùng 10 0-20 11 0-20 26 20-40 27 20-40 80 60-80, 80-100 50 51 40-60 40-60 94 80-100 9 0-20 10 90 60-80 11 81 60-80, 80-100 12 101 14 100 15 99 60-80, 80-100 60-80, 80-100 60-80, 80-100 Ngành nghề kinh doanh Cấp đường Mức giá trung bình (tr/m2) Độ lệch chuẩn Tỷ lệ lệch 12,294 4,416 0,359 19,727 6,877 0,349 20,787 3,724 0,179 26,250 6,891 0,263 31,428 2,382 0,076 31,928 38,333 3,977 7,071 0,125 0,184 Đô thị 40,000 0,000 0,000 Bãi Trước, Bãi Sau 48,000 0,000 0,000 Trung tâm, Cận trung tâm, Đô thị 48,090 8,017 0,167 Cận trung tâm 50,083 8,855 0,177 =18,06 56,000 17,146 0,306 =23,94 96,666 24,944 0,258 Khu vực Độ rộng đường (m) Đô thị, Ven đô thị Cận trung tâm, Trung tâm Tạp hóa Quán ăn – Coffe, Shop – Văn phòng Đường phố, Đường phố ven biển Trung tâm 23,44 Đường phố chính, Đường phố trung tâm Đường phố chính, Đường phố trung tâm Đường phố, Đường phố ven biển Bãi Trước, Bãi Sau Bãi Trước, Bãi Sau Bãi Trước, Bãi Sau N H Cuong / VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, Vol 38, No (2022) 1-11 3.5 Kết phân nhóm định Giá trị nút giá trị trung bình đại diện cho vùng đất có đặc điểm chung thể từ nút gốc đến nút Cây định dạng tỉa (pruned tree) tối ưu tạo 15 vùng giá trị tương ứng với tổ hợp yếu tố tạo giá đất (Bảng 5) Dựa vào bảng nhận thấy vùng giá trị mơ hình định chia làm nhóm chính: nhóm tổ hợp thuộc khu vực Bãi Trước, Bãi Sau với mật độ kinh doanh cao ngành nghề kinh doanh nhà hàng, khách sạn với điều kiện kinh doanh thuận lợi có mức giá trung bình cao Tiếp đến tổ hợp thuộc khu vực trung tâm, cận trung tâm với ngành nghề kinh doanh quán ăn, coffe Thấp nhóm khu vực ven thị, với điều kiện kinh doanh không thuận lợi Nếu lấy mức độ lệch mức cho phép 25% có tổ hợp có mức độ lệch cao hơn, cụ thể tổ hợp số 1, 2, 4, 12 15 Trong hai tổ hợp 15 có mức độ chênh lệch vượt chuẩn không đáng kể 26,3% 25,8% Do đó, sử dụng dạng tỉa cần điều tra điều chỉnh bổ sung thông tin yếu tố vị đất đai tuyến đoạn đường vùng Các tổ hợp cịn lại có độ lệch tỉ lệ cho phép không đáng kể Kết luận Nghiên cứu xây dựng mơ hình định giá đất hàng loạt ứng dụng định cách xác định tổ hợp yếu tố ảnh hưởng đến giá đất giá đất trung bình tương ứng tổ hợp Trái với phức tạp mơ hình hàm hồi quy số mơ hình khác định tự động xử lý tương tác biến, hiển thị trực quan dễ hiểu Mơ hình định bổ sung cho lý thuyết định giá đất phương pháp Ứng dụng địa bàn thành phố Vũng Tàu, mơ hình định chia làm nhóm chính: nhóm tổ hợp thuộc khu vực Bãi Trước, Bãi Sau với ngành nghề kinh doanh nhà hàng, khách sạn điều kiện kinh doanh thuận lợi có mức giá trung bình cao (96,67 triệu 11 đồng/m2) Tiếp đến tổ hợp thuộc khu vực trung tâm, cận trung tâm với ngành nghề kinh doanh quán ăn, coffe Thấp nhóm khu vực ven đô thị, với điều kiện kinh doanh không thuận lợi (12,29 triệu đồng/m2) Tài liệu tham khảo [1] N Q Hoa, N H Duong, Building Mass Land Valuation Model in Go Vap District, Ho Chi Minh City, Journal of Economic Development, Vol 26, No 3, 2015, pp 82-103 (in Vietnamese) [2] T H Lien, Textbook of Land Valuation, Science and Technics Publishing House, Hanoi, 2014 (in Vietnamese) [3] P S Liem, T V Tuan, Building Land Price Zone in Rural Areas: A Case Study of Duong Quang Commune, Gia Lam District, Hanoi City, Vietnam Journal of Agricultural Sciences, Vol 16, No 6, 2019, pp 601-612 (in Vietnamese) [4] G Z Fan, S E Ong, H C Koh, Determinants of House Price: A Decision Tree Approach, Urban Studies, Vol 43, No 12, 2006, pp 2301-2315, https://doi.org/10.1080/00420980600990928 [5] C Acciani, V Fucilli, R Sardaro, Data Mining in Real Estate Appraisal: A Model Tree and Multivariate Adaptive Regression Spline Approach, Aestimum, Vol 58, 2011, pp 27-45, https://doi.org/10.13128/Aestimum-9560 [6] M Chen, P D Wang, A Roadmap to Determine the Important Factors of the House Value: A Case Study by Using Actual Price Registration Data of Taipei Housing Transactions, Independent Journal of Management & Production, Vol 9, No 1, 2018, pp 245-261, https://doi.org/10.14807/ijmp.v9i1.682 [7] N T M Linh, Application of Decision Tree Model in Mass Land Valuation in Vietnam, Journal of Financie, Vol 8, 2011, pp 43-46 (in Vietnamese) [8] Ministry of Natural Resources and Environment, Research on Building Land Valuation Support Systems Using Open Source WebGIS Technology, Reports of Scientific Research, 2016(in Vietnamese) [9] T Güneş, Ü Yıldız, Mass Valuation Techniques Used in Land Registry and Cadastre Modernization Project of Republic of Turkey, FIG Working Week: From the Wisdom of the Ages to the Challenges of the Modern World, 2015 [10] DTREG Predictive Modeling Software, Manual for DTREG, https://www.dtreg.com/uploaded/ downloadfile/DownloadFile_5.pdf,2020 (accessed on: March 3rd, 2020) ... nghiên cứu ứng dụng định xây dựng mơ hình định giá đất hàng loạt địa bàn thành phố Vũng Tàu Mơ hình định ứng dụng định giá đất cách xác định mối quan hệ tổ hợp yếu tố đặc điểm đất đai giá đất trung... lập đến hình thành giá đất theo mơ hình đạt 86% Mơ hình định gợi ý cho cách tiếp cận khác lý thuyết định giá đất đai Từ khóa: Cây định, định giá hàng loạt, mơ hình, giá đất, thành phố Vũng Tàu Mở... Vol 38, No (2022) 1-11 Định giá đất hàng loạt ứng dụng mơ hình định: Trường hợp nghiên cứu thành phố Vũng Tàu Nguyễn Hữu Cường* Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Thành phố Hồ Chí Minh, 236B
Ngày đăng: 25/10/2022, 09:35
Xem thêm:
