TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG ========***======== TIỂU LUẬN NHÓM KINH TẾ LƯỢNG Đề tài PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ NHÀ Giảng viên hướng dẫn Th S Phí Minh Hồng Sinh viê[.]
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG ========***======== TIỂU LUẬN NHÓM KINH TẾ LƯỢNG Đề tài: PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ NHÀ Giảng viên hướng dẫn: Th.S Phí Minh Hồng Sinh viên thực hiện: Hà Nội, tháng năm 2014 BAOCAOTHUCTAP.NET MỤC LỤC MỞ ĐẦU Lời Mở Đầu NỘI DUNG 2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 2.1.1 Giới thiệu mơ hình Hedonic 2.1.2 Mơ hình nghiên cứu 2.2 MÔ TẢ DỮ LIỆU 2.2.1 Đồ thị 2.2.2 Giá trị trung bình, sai số tiêu chuẩn, trung vị.(phụ lục 1) 2.3 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 2.3.1 Hồi quy mơ hình (phương pháp OLS) 2.3.1.1 Hàm hồi quy mẫu (SRF): P= 𝛽0 + 𝛽1S +𝛽2(Be) +𝛽3Y +𝛽4N +ei (phụ lục 2) 2.3.2 Kiểm định khuyết tật mơ hình.(P= β0 + β1S + β2Y + β3N +Ui) 13 2.3.2.1 Đa công tuyến 13 2.3.2.2 Phương sai sai số thay đổi 16 2.3.2.3 Tự tương quan 19 2.3.3 Khắc phục khuyết tật mơ hình 19 2.4 ĐÁNH GIÁ 20 KẾT LUẬN 22 PHỤ LỤC 23 ZALO: 0909232620 BAOCAOTHUCTAP.NET LỜI MỞ ĐẦU Thị trường bất động sản thị trường có diễn biến phức tạp lĩnh vực có ảnh hưởng lớn đến phát triển kinh tế Việc xác định giá nhà đất nghiên cứu kinh tế lượng đề tài nghiên cứu đáng quan tâm.Nắm rõ tình hình giá nhà đất lợi nhà kinh doanh bất động sản người có nhu cầu mua nhà.Trên thực tế, định mua ngơi nhà mang ý nghĩa đầu tư tài đơn định tiêu dùng cá nhân.Chính xét phương diện học thuyết kinh tế phương diện mơ hình kinh tế lượng, việc nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng tới giá nhà mang lại nhiều ý nghĩa thực tiễn thú vị Để nghiên cứu giá nhà ta thường thu thập số liệu yếu tố ảnh hưởng đến ngơi nhà Giá nhà biến động thường phụ thuộc vào nhiều yếu tố, từ yếu tố tình hình biến động thị trường bất động sản thị trường tài đơn giản yếu tố liên quan đến sở vật chất, nội thất, kiến trúc, nhà.Những nhà có sở vật chất khác có giá trị khác nhau, dẫn đến giá thị trường chúng khác Xuất phát từ thực tế khách quan,và nhu cầu cấp thiết đó, nhóm chúng em tiến hành khảo sát mơ hình hồi quy để tìm phụ thuộc giá nhà đến yếu tố cấu trúc môi trường xung quanh ZALO: 0909232620 BAOCAOTHUCTAP.NET NỘI DUNG 2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 2.1.1 Giới thiệu mơ hình Hedonic Phương pháp định giá Hedonic định nghĩa kỹ thuật phân tích hồi quy sử dụng để xác định giá trị thuộc tính liên quan đến hàng hóa thị trường giai đoạn cụ thể Những thuộc tính đo lường kích cỡ, tốc độ, trọng lượng,… ảnh hưởng đến giá trị hàng hóa Theo Griliches (1971), phương pháp Hedonic dựa sở: giá hàng hóa khơng đồng xác định thơng qua thuộc tính liên quan đến hàng hóa Vì thế, hàm hồi quy Hedonic có dạng: pi = h(ci), Pi giá hàng hóa Ci vector đặc tính liên quan đến hàng hóa Theo Triplett (1986), phương pháp định giá Hedonic phát triển ứng dụng nhiều vào cách xác định số giá trước xây dựng thành khung sở hoàn chỉnh Theo Malpezzi (2002), Court (1939) người áp dụng phương pháp hồi quy Hedonic Phương pháp ông liên hệ giá xe ô tô với đặc điểm tạo hài lòng khách hàng sức mạnh động cơ, tốc độ, trang trí nội thất xe,…Vì thế, mơ hình biết đến với tên gọi “mơ hình định giá Hedonic” Mơ hình Hedonic phát triển hoàn chỉnh qua hai nghiên cứu quan trọng lý thuyết tiêu dùng Lancaster (1966) mơ hình giá ẩn Hedonic Rosen (1974) Cả hai hướng tiếp cận nhằm mục tiêu ước tính giá trị số lượng thuộc tính dựa sản phẩm khác đưa vào quan sát Lancaster xây dựng tảng lý thuyết cho mơ hình Hedonic: thỏa dụng người tiêu dùng có từ đặc tính sản phẩm, khơng phải trực tiếp từ sản phẩm Hiện nay, phương pháp định giá Hedonic áp dụng rộng rãi quốc gia phát triển.Theo Malpezzi (2003), trình phát triển, thị trường nhà ứng dụng rộng rãi mơ hình định giá Hedonic, nhà hàng hóa khơng đồng nhất; đồng thời nhu cầu người tiêu thụ không đồng nhất.Thật vậy, hộ gồm nhiều đặc điểm riêng biệt diện tích, chất lượng, vị trí,… Mỗi nhà có vị trí định, thời gian xây dựng khác nhau, có diện tích khác Bên cạnh đó, mức độ thỏa dụng người mua khác nhau, định giá hộ cũngkhác Một hộ có nhóm đặc điểm định giá khác theo người mua Việc định giá trở nên khó khăn Từ đó, phương pháp Hedonic sử dụng phổ biến ước tính giá trị ZALO: 0909232620 BAOCAOTHUCTAP.NET đặc điểm riêng lẻ cấu thành nên giá trị chung hộ Theo nghiên cứu ứng dụng mơ hình Hedonic thị trường nhà Thibodeau Malpezzi (1980), phương pháp định giá Hedonic mơ hình hồi quy giá trị giá thuê hộ dựa đặc tính liên quan đến hộ Trong đó, biến độc lập đại diện cho đặc điểm riêng biệt hệ số kết mơ hình giá tiềm ẩn đặc điểm Mơ hình hồi quy giá thuê nhà giá trị hộ có dạng sau: R = f (S, N, L, C, T), Trong đó: R giá thuê giá trị hộ; S đặc điểm thuộc cấu trúc; N đặc điểm thuộc môi trường xung quanh; L vị trí; C đặc điểm hợp đồng giao dịch T thời hạn hộ quan sát 2.1.2 Mơ hình nghiên cứu Nội dung tiểu luậnsẽ nghiên cứu ảnh hưởng giá nhà theo yếu tố sau: - Những đặc điểm thuộc cấu trúc: S: Diện tích ngơi nhà Be: Số phịng ngủ Y: Diện tích sân xung quanh nhà - Những đặc điểm thuộc môi trường xung quanh nhà: N: chất lượng nhà hang xóm(thang điểm 1-4 với =best,4=worst) Khi đưa vào mơ hình hồi quy kinh tế lượng, biến P biến phụ thuộc, vòn biến S, Be, Y N biến độc lập Ta xétmơ hình hồi quy kinh tế: P= β0 + β1S + β2Be + β3Y + β4N +Ui Dự đoán dấu hệ số dựa vào lý thuyết /kinh nghiệm thực tế: Do theo lý thuyết ngành khác thực tế, ta thấy diện tích nhà tác động chiều với giá nhà, tức diện tích nhà lớn diện tích nhà có xu hướng tăng Vì β1 mang dấu (+) Tương tự với biến số phịng ngủ diện tích sân xung quanh lớn giá nhà có xu hướng tăng Vì β2, β3 mang dấu (+) Ngược lại, chất lượng nhà hàng xóm xung quanh tăng, khả cạnh tranh nhà hàng xóm so với nhà lớn, biến chất lượng nhà hàng xóm có tác động ngược chiều với giá nhà β4 mang dấu (-) ZALO: 0909232620 BAOCAOTHUCTAP.NET Ý nghĩa tham số hồi quy sau: β0: hệ số chặn β1 :mức thay đổi giá nhà theo diện tích nhà β2 : mức thay đổi giá nhà theo số phòng ngủ β3 : mức thay đổi giá nhà theo sân xung quanh nhà β4:mức thay đổi giá nhà theo chất lượng nhà hàng xóm xung quanh Ui :yếu tố ngẫu nhiên 2.2 Mô tả dự liệu 2.2.1 Đồ thị Hình 1: Đồ thị mối liên hệ biến p s ZALO: 0909232620 BAOCAOTHUCTAP.NET Hình 2: Đồ thị mối liên hệ biến p y Hình 3: Đồ thị mối liên hệ biến p n ZALO: 0909232620 BAOCAOTHUCTAP.NET Price of the house (Thousands of USA 600 500 400 300 200 100 0 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 Number of bedrooms Hình 4: Đồ thị mối liên hệ biến P biến Be 2.2.2 Giá trị trung bình, sai số tiêu chuẩn, trung vị.(phụ lục 1) Các biến Giá trị lớn giá trị nhỏ Trung vị nhất 503.00 107.00 242.00 Phương sai P(nghìn la) Giá trị trung bình 242.30 S(feet vng) 1470.2 3269.0 702.00 1478.0 513.08 Be(số phịng) 2.8372 4.0000 2.0000 3.0000 0.65211 Y(feet vuông) 6284.8 19580 1780.0 6086.0 3072.6 N 1.7791 4.0000 1.0000 1.5000 0.87493 79.242 Nhận xét: Biến P ( Price of the house) : Nghìn la Kết cho thấy: - Giá trị trung bình liệu: 242.30 - Trung vị liệu : 242.00, giá trị lớn 503.00 nhỏ 107.00 - Độ lệch chuẩn 8.901 tương đương với phương sai 79.242 Ta thấy liệu có độ chênh lệch lớn, khơng thể đánh giá qua giá trị trung bình hay phân vị để đưa mức kết chung Điều thể ZALO: 0909232620 BAOCAOTHUCTAP.NET - - - tầm quan trọng việc xây dựng mơ hình kinh tế lượng để đưa số tốt Biến S ( size of the house) : feet vuông Kết cho thấy: Giá trị trung bình liệu: 1470.2 Trung vị liệu là: 3269.0 , giá trị lớn là: 3269.0 nhỏ 702.00 Độ lệch chuẩn 22.651 tương đương với phương sai 513.08 Ta thấy với biến S này, P độ chênh lệch liệu lớn Biến Be (Numbers of bedroom in the house) : Kết cho thấy: Giá trị trung bình liệu: 2.8372 Trung vị liệu là: 3.0000 , giá trị lớn là: 4.0000 nhỏ 2.0000 Độ lệch chuẩn 0.8075 tương đương với phương sai 0.65211 Ta thấy liệu có độ chênh lệch không lớn Biến Y ( size of the yard around the house) : feet vuông Giá trị trung bình liệu: 6284.8 Trung vị liệu là: 6086.0, giá trị lớn là: 19580.0 nhỏ 1780.0 Độ lệch chuẩn 55.43 tương đương với phương sai 3072.6 Biến N ( Quality of the neighborhood near the house) : Giá trị trung bình liệu: 1.7791 Trung vị liệu là: 1.5000, giá trị lớn là: 4.0000 nhỏ 1.0000 Độ lệch chuẩn 0.935 tương đương với phương sai 0.87493 2.3 Phân tích liệu 2.3.1 Hồi quy mơ hình (phương pháp OLS) ^0 + 𝛽 ^1S +𝛽 ^2(Be) +𝛽 ^3Y +𝛽 ^4N +ei (phụ lục 2) 2.3.1.1 Hàm hồi quy mẫu (SRF): P= 𝛽 Với : β^ = 122.212 β^ 1= 0.105368 β^ 2= -3.07718 β^ 3= 0.00413637 β^ = -29.2793 a) Kiểm định tham số hồi quy (với mức ý nghĩa α=5%) Kiểm định hệ số β0: Đặt giả thiết: H0: β0=0 (hệ số khơng có ý nghĩa thống kê) H1: β0 Cách 1: p-value=1.29(e^-5)Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0,chấp nhận H1 tức hệ số chặn có (n−k) ý nghĩa thống ⌃0 −𝛽0 kê (38) 𝛽 (38) | ≥ t , >t 5.010>t Cách 2: |t qs /2 𝑆e (𝛽⌃ 0) 0.25 0.25 Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0,chấp nhận H1 tức hệ số chặn có ý nghĩa thống kê Kiểm định hệ số β1: ZALO: 0909232620 BAOCAOTHUCTAP.NET Đặt giả thiết H0: β1=0 (hệ số khơng có ý nghĩa thống kê) H1: β1≠0 Cách 1: p-value=1.92(e^-10)Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0 ,chấp nhận H1 tức làhệ sốβ1 có ý nghĩa thống ⌃ −𝛽 kê Cách 2:|t | ≥ t (n−k) , 𝛽1 >t (38) 8.596>t (38) qs /2 𝑆e (𝛽⌃ 1) 0.25 0.25 Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0 ,chấp nhận H1 tức làhệ số β1 có ý nghĩa thống kê,tức diện tích nhà (S) có ảnh hưởng đến giá mua nhà (P) Kiểm định hệ số β2: Đặt giả thiết H0: β2=0 (hệ số khơng có ý nghĩa thống kê) H1: β2≠0 Cách 1: p-value=0.7301> 0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5% chấp nhận H0 tức hệ số β2 khơng có ý nghĩa(n−k) thống kê ⌃ −𝛽 𝛽 (38) (38) │ 2 │t (38) qs /2 𝑆e (𝛽⌃ 3) 0.25 0.25 Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0 ,chấp nhận H1 tức hệ số β3 có ý nghĩa thống kê ,tức diện tích sân xung quanh nhà(Y) có ảnh hưởng đến giá mua nhà(P) Kiểm định hệ số β4: Đặt giả thiết H0: β4=0 (hệ số ý nghĩa thống kê) H1: β4≠0 Cách 1: p-value=1.85(e^-6)< 0.05 =>Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0 ,chấp nhận H1 tức hệ số β4 có ý nghĩa⌃thống kê −𝛽 Cách 2:|t | ≥ t (n−k) │ 𝛽4 │>t (38) 5.627>t (38) qs /2 𝑆e (𝛽⌃ 4) 0.25 0.25 Với mức ý nghĩa α=5% bác bỏ H0 ,chấp nhậnH1 tức làhệ số β4 có ý nghĩa thống kê ,tức chất lượng nhà hàng xóm xung quanh(N) có ảnh hưởng đến giá mua nhà(P) ZALO: 0909232620 ... nghĩa thực tiễn thú vị Để nghiên cứu giá nhà ta thường thu thập số liệu yếu tố ảnh hưởng đến ngơi nhà Giá nhà biến động thường phụ thuộc vào nhiều yếu tố, từ yếu tố tình hình biến động thị trường... đổi giá nhà theo diện tích nhà β2 : mức thay đổi giá nhà theo số phòng ngủ β3 : mức thay đổi giá nhà theo sân xung quanh nhà β4:mức thay đổi giá nhà theo chất lượng nhà hàng xóm xung quanh Ui :yếu. .. thấy diện tích nhà tác động chiều với giá nhà, tức diện tích nhà lớn diện tích nhà có xu hướng tăng Vì β1 mang dấu (+) Tương tự với biến số phòng ngủ diện tích sân xung quanh lớn giá nhà có xu