Riêng tại khu vực Đại Học Ngân Hàng-Thủ Đức; kí túc xá chỉ đáp ứng được một phần chỗ ở cho sinh viên.Phần lớn số sinh viên còn lại phải đi tìm nhà trọ ở ngoài.. Trong đó, khu trọ ở khu Đ
Trang 1MỤC LỤC
Phần 1: LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 1
Phần 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 2
Phần 3: SỐ LIỆU 4
3.1 Phạm vi thu thập số liệu 4
3.2 Nguồn số liệu 4
3.3 Số liệu 4
Phần 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT 7
4.1 Kiểm định t - test: 8
4.2 Đa cộng tuyến 9
4.3 Kiểm định Wald 9
4.4 Phương sai của nhiễu thay đổi 10
4.5 Tự tương quan của nhiễu 11
4.6 Kiểm định bỏ sót biến 11
4.7 Kiểm định thừa biến 12
4.8 Kiểm định phân phối chuẩn của U 13
Phần 5: KẾT LUẬN 14
5.1 Mô hình tối ưu 14
5.2 Ý nghĩa kinh tế của mô hình 14
5.3 Ứng dụng mô hình 14
Bảng câu hỏi khảo sát 15
Phần 1
Trang 2LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Hằng năm, vào mỗi độ khai trường, hàng ngàn lượt sinh viên đổ về các thành phố lớn để học tập Cùng với nỗi lo cơm áo, học hành thì chỗ trọ cũng là một vấn đề nan giải của sinh viên xa nhà Riêng tại khu vực Đại Học Ngân Hàng-Thủ Đức; kí túc xá chỉ đáp ứng được một phần chỗ ở cho sinh viên.Phần lớn số sinh viên còn lại phải đi tìm nhà trọ ở ngoài Trong đó, khu trọ ở khu Đại học Ngân Hàng – Thủ Đức
là một trong những sự lựa chọn của sinh viên các trường đại học ở khu vực này
Nhắc đến nhà trọ cho sinh viên, chúng ta thường nghĩ đến những khu nhà trọ chật chội, ngột ngạt nằm sâu trong các hẻm giữa lòng thành phố phồn hoa Gần đây, tuy các chủ nhà trọ đã có sự quan tâm hơn đến chất lượng phòng trọ của mình như phòng ở rộng hơn, thoáng mát hơn và còn quan tâm hơn đến các dịch vụ hỗ trợ học tập cho sinh viên như kết nối mạng Internet…
Vậy làm thế nào để xác định những yếu tố nào ảnh hường đến giá phòng trọ
ở khu vực này và mức đọ tác động của chúng như thế nào và làm cách nào để những sinh viên lần đầu đi thuê phòng trọ ở khu vực này có thể dự tính được mức
giá thuê phòng… Đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến giá phòng trọ cho sinh viên ở khu vực Đại Học Ngân Hàng ” của nhóm mong muốn giải quyết những vấn đề
trên
Trang 3Phần 2
CƠ SỞ LÝ LUẬN
Như chúng ta đã biết, giá cả là một trong những vấn đề nhạy cảm và để xác định giá một tài sản đó là một yếu tố không dễ Và vấn đề giá phòng trọ như đã nói
ở trên rất được sinh viên quan tâm và nhất là sinh viên ở khu vực Đại học Ngân Hàng – Thủ Đức
Khi nghiên cứu vấn đề này, dựa trên cơ sở các lý thuyết hành vi người tiêu dùng và chi phí lợi ích của người cung ứng chúng tôi đã đưa ra những biến ảnh hưởng tới giá phòng trọ Bên cạnh đó, để không làm mất đi tính thực tiễn và vì mỗi khu nhà trọ ở một nơi lại có những đặc tính riêng nên chúng tôi sau khi đã nghiên cứu, đến một số phòng trọ đã rút ra được một số yếu tố sau:
Trước khi đề cập đến giá phòng khu vực Đại học Ngân Hàng, chúng tôi sẽ
nói về các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà trọ nói chung Đó là:
Diện tích: diện tích càng rộng, giá càng cao hơn Đây là điều dễ hiểu bởi không
gian càng rộng thì chúng ta càng thấy dễ chịu hơn, thoáng hơn, thoải mái hơn và dĩ nhiên chi phí xây dựng cao hơn
Số người trong phòng: sự gia tăng số người sẽ dẫn tới gia tăng giá cả hoặc
không Điều này phụ thuộc vào cảm nhận chủ quan của người cho thuê
Đặc điểm vị trí: trong ngõ hẻm hay ở ngoài mặt đường.
Khoảng cách so với trung tâm Thành phố: một điều chúng ta dễ nhận thấy là
giá phòng ở các quận 1, quận 3, hay quận 10… đó là những nơi có mức sống cao và nhộn nhịp thì giá cả bao giờ cũng cao hơn những vùng xa xôi như thủ đức
Ngập nước hay không: ở Thành phố Hồ Chí Minh việc triều cường hay ngập
nước do mưa ở vùng trũng xảy ra là không phải ít, nó gây trở ngại cho việc đi lại
Do đó việc lựa chọn chỗ khô ráo là điều cần thiết
An ninh: như tình hình trộm cắp, nghiện hút, mại dâm, ma túy…
Trang 4Tuy nhiên với đề tài chỉ trong phạm vi xung quanh trường Đại học Ngân Hàng Thủ Đức, do vậy mà khi lựa chọn biến, nhóm chỉ chọn những biến đặc trưng và ảnh hưởng rõ ràng nhất ở khu vực này.
- Vì chỉ xét trong có một khu vực nhỏ nên về khoảng cách so với trung tâm thành phố là như nhau.Vì thế mà nó không có ý nghĩa giải thích trong trường hợp này
- Về đặc điểm vị trí : theo thực tế mà nhóm chúng tôi quan sát thấy là hầu hết các khu nhà tọ đều nằm trong ngõ hẻm không có sự khác biệt
- Về vấn đề ngập nước: địa hình như nhau nên chẳng có gì đặc trưng
Sau khi đã xem xong, chúng tôi quyết định đi đến nghiên cứu các biến sau:
Thứ nhất, SQUARE (m2) là diện tích phòng trọ Đây là biến quan trọng ảnh hưởng lớn tới giá phòng Kỳ vọng mang dấu dương (+)
Thứ hai, NUMBER (người) là số người thuê phòng đó Kinh nghiệm tìm hiểu
thông tin về giá nhà trọ của nhóm, nhóm nhận thấy rằng số người ở trọ càng đông thì giá càng cao Kỳ vọng dấu dương (+)
Thứ ba, INCR (biến dummy) phòng trọ có tăng giá khi tăng người ở hay
không; INCR=1: phòng tăng giá khi tăng người ở, INCR=0: phòng không tăng giá khi tăng người ở (khoán phòng cho người trọ, người cho thuê không quan tâm đến
số người ở thêm trong phòng sau khi đã cho thuê trọ) Kỳ vọng dấu dương (+)
Thứ tư, TIME (phút) là thời gian đi bộ từ chỗ trọ đến trường đại học Chỗ trọ
của chúng ta càng gần các trường thì giá càng cao vì lúc đó họ nghĩ là chúng ta đi học sẽ thuận lợi hơn, dù có thể xa trường của chúng ta Kỳ vọng dấu âm (-)
Thứ năm, SAFE (đo theo mức độ) là an ninh khu trọ Các mức độ được quy ra
thang điểm như sau: rất tệ (1điểm); tệ (2 điểm); bình thường (3 điểm); tốt (4 điểm); rất tốt ( 5 điểm)
Do các phòng trọ tại có điểm chung là: hầu hết mỗi phòng đều có nhà vệ sinh, Giá điện, nước, mạng internet cùng nột số dịch vụ khác được trả hàng tháng, không tính vào giá phòng, do vậy chúng tôi không đưa các biến này vào mô hình
Biến được giải thích là PRICE (VNĐ): giá phòng trọ.
Trang 5Phần 3
SỐ LIỆU 3.1 Phạm vi thu thập số liệu
Số liệu được thu thập tại khu vực xung quanh Đại học Ngân Hàng - Thủ Đức
3.2 Nguồn số liệu
Nhóm đã tiến hành điều tra số liệu tại các dãy nhà trọ cho sinh viên ở khu
3.3 Số liệu
ST
T
Trang 628 1600000 40 7 0 10 4
Trang 769 650000 12 4 1 15 2
Trang 8Phần 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT
Các biến đưa vào mô hình bao gồm: ký hiệu của các biến đã đề cập:
PRICE: giá 1 phòng trọ dành cho sinh viên
INCR : phòng trọ có tăng giá khi tăng người ở hay không; INCR=1: phòng tăng giá khi tăng người ở, INCR=0: phòng không tăng giá khi tăng người ở
TIME: thời gian từ nơi trọ đến trường
Mô hình dự kiến:
Nhóm điều tra 85 mẫu,trong đó có 77 mẫu hợp lệ, nhóm sử dụng 77 mẫu này để ước lượng mô hình, kết quả ước lượng thể hiện trong mô hình sau:
Dependent Variable: PRICE
Method: Least Squares
Date: 04/13/13 Time: 16:25
Sample: 1 77
Included observations: 77
Trang 9Log likelihood -1015.667 Hannan-Quinn criter 26.60985
Kết quả ước lượng được tóm tắt lại như sau:
PRICE = 110385.7 + 4517.987SQUARE+ 134472.5NUMB + 482.5215INCR (62951.40) (2557.342) (15981.20) (31120.20)
-2646.714TIME + 32049.39SAFE
N = 77, R2 = 63.5%
=> Các dấu của các hệ số ước lượng phù hợp với kỳ vọng ban đầu
Chú thích: Mức ý nghĩa 10% Số trong ngoặc là standard error
4.1 Kiểm định t - test
Kiểm định giả thiết: H0: 1 = 0 vs H1: 1 ≠ 0
Ta thấy, p – value = 0.0838< 0.1, do đó, Bác bỏ H0 tức là 1 có ý nghĩa giải thích cho mô hình
Tương tự, ta có thể dễ dàng nhận thấy biến SQUARE, NUMB, SAFE có ý nghĩa giải thích cho mô hình còn 2 biến INCR và biến TIME là không có ý nghĩa giải thích cho mô hình.( Tuy nhiên có nên cùng lúc bỏ cả hai biến này đi hay không,
ta tiến hành kiểm định WALD)
Trang 104.2 Kiểm tra mô hình có Đa cộng tuyến hay không
Phương pháp: hệ số tương quan giữa các biến độc lập
Ta có ma trận hệ số tương quan xuất từ eview6 như sau:
PRICE 1.000000 0.475913 0.768372 -0.022735 0.053813 0.280726 SQUARE 0.475913 1.000000 0.457671 0.007704 0.085170 0.153077 NUMB 0.768372 0.457671 1.000000 -0.024032 0.122862 0.157030 INCR -0.022735 0.007704 -0.024032 1.000000 0.023222 -0.047191 TIME 0.053813 0.085170 0.122862 0.023222 1.000000 0.059954 SAFE 0.280726 0.153077 0.157030 -0.047191 0.059954 1.000000
Từ bảng,ta thấy rằng hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập đều <0.8 nên vấn
đề đa cộng tuyến trở nên ít nghiêm trọng,có thể coi như mô hình không bị đa cộng tuyến
4.3 Kiểm định WALD
Kiểm định giả thiết
H0: β INCR=β TIME= 0
H1: ít nhất một trong hai biến khác 0
Wald Test:
Equation: Untitled
Theo k t qu b ng trên, vì P(Fết quả bảng trên, vì P(F ả bảng trên, vì P(F ả bảng trên, vì P(F > 0.256430) = 0.7745 > 0.1 nên ta ch p nh nấp nhận ận
gi thi t Hả bảng trên, vì P(F ết quả bảng trên, vì P(F o, t c h s h i quy c a các bi n ICNR, TIME không nh hức hệ số hồi quy của các biến ICNR, TIME không ảnh hưởng đến ệ số hồi quy của các biến ICNR, TIME không ảnh hưởng đến ố hồi quy của các biến ICNR, TIME không ảnh hưởng đến ồi quy của các biến ICNR, TIME không ảnh hưởng đến ủa các biến ICNR, TIME không ảnh hưởng đến ết quả bảng trên, vì P(F ả bảng trên, vì P(F ưởng đếnng đ nết quả bảng trên, vì P(F
bi n ph thu c PRICE.ết quả bảng trên, vì P(F ụ thuộc PRICE ộc PRICE Vì v y quy t đ nh lo i ICNR và TIME ra kh i mô hình.ận ết quả bảng trên, vì P(F ịnh loại ICNR và TIME ra khỏi mô hình ại ICNR và TIME ra khỏi mô hình ỏi mô hình
Trang 11Dependent Variable: PRICE
Method: Least Squares
Date: 04/24/13 Time: 10:41
Sample: 1 77
Included observations: 77
Các bi n trên b ng trên đ u có ý nghĩa, v y ta có mô hình cu i cùng nh sau:ết quả bảng trên, vì P(F ả bảng trên, vì P(F ều có ý nghĩa, vậy ta có mô hình cuối cùng như sau: ận ố hồi quy của các biến ICNR, TIME không ảnh hưởng đến ư PRICE =95311.70 + 4465.672SQUARE + 133430.1NUMB + 31619.30SAFE
4.4 Phương sai của nhiễu thay đổi
Phương pháp kiểm định White
H0: Phương sai không thay đổi
H1: Phương sai thay đổi
Heteroskedasticity Test: White
Theo k t qu ,ki m d nh white cho th y p-value=0.6589 > 0.1 nên không cóết quả bảng trên, vì P(F ả bảng trên, vì P(F ểm dịnh white cho thấy p-value=0.6589 > 0.1 nên không có ịnh loại ICNR và TIME ra khỏi mô hình ấp nhận
c s bác b Ho.Hay phơ sở bác bỏ Ho.Hay phương sai của nhiễu không thay đổi ởng đến ỏi mô hình ươ sở bác bỏ Ho.Hay phương sai của nhiễu không thay đổi.ng sai c a nhi u không thay đ i.ủa các biến ICNR, TIME không ảnh hưởng đến ễu không thay đổi ổi
Trang 124.5 T t ự tương quan của nhiễu ương quan của nhiễu ng quan c a nhi u ủa nhiễu ễu
Ph ương quan của nhiễu ng pháp ki m đ nh BG (Breusch-Godfrey) ểm định BG (Breusch-Godfrey) ịnh BG (Breusch-Godfrey)
H0:Mô hình không có t tự tương quan ươ sở bác bỏ Ho.Hay phương sai của nhiễu không thay đổi.ng quan
H1:Mô hình có t tự tương quan ươ sở bác bỏ Ho.Hay phương sai của nhiễu không thay đổi.ng quan
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Theo k t qu b ng trên ta có p_value=0.1030 > 0.1 nên ta không có c s bácết quả bảng trên, vì P(F ả bảng trên, vì P(F ả bảng trên, vì P(F ơ sở bác bỏ Ho.Hay phương sai của nhiễu không thay đổi ởng đến
b Hỏi mô hình 0.V y mô hình không x y ra hi n tận ả bảng trên, vì P(F ệ số hồi quy của các biến ICNR, TIME không ảnh hưởng đến ượng tự tương quanng t tự tương quan ươ sở bác bỏ Ho.Hay phương sai của nhiễu không thay đổi.ng quan
4.6 Ki m đ nh b sót bi n ểm định BG (Breusch-Godfrey) ịnh BG (Breusch-Godfrey) ỏ sót biến ến
Ph ương quan của nhiễu ng pháp ki m đ nh Reset Ramsey ểm định BG (Breusch-Godfrey) ịnh BG (Breusch-Godfrey)
H0 : Bi n không b b sótết quả bảng trên, vì P(F ịnh loại ICNR và TIME ra khỏi mô hình ỏi mô hình
H1 : Bi n b b sótết quả bảng trên, vì P(F ịnh loại ICNR và TIME ra khỏi mô hình ỏi mô hình
Ramsey RESET Test:
Log likelihood
Ta th y p_value = 0.0646 <0.1 nên bác b H0ấp nhận ỏi mô hình
Trang 134.7 Ki m đ nh th a bi n ểm định BG (Breusch-Godfrey) ịnh BG (Breusch-Godfrey) ừa biến ến
Ki m đ nh bi n SQUARE ểm định BG (Breusch-Godfrey) ịnh BG (Breusch-Godfrey) ến
H0: Mô hình th a bi n SQUAREừa biến SQUARE ết quả bảng trên, vì P(F
H1: Mô hình không th a bi n SQUAREừa biến SQUARE ết quả bảng trên, vì P(F
Redundant Variables: SQUARE
Log likelihood ratio 3.219723 Prob Chi-Square(1) 0.0728
Ta th y p-value = 0.0817 <0.1 nên ta bác b gi thi t H0 v y mô hình khôngấp nhận ỏi mô hình ả bảng trên, vì P(F ết quả bảng trên, vì P(F ận
th a bi n SQUAREừa biến SQUARE ết quả bảng trên, vì P(F
Ki m đ nh bi n NUMB ểm định BG (Breusch-Godfrey) ịnh BG (Breusch-Godfrey) ến
H0: Mô hình th a bi n NUMBừa biến SQUARE ết quả bảng trên, vì P(F
H1: Mô hình không th a bi n NUMBừa biến SQUARE ết quả bảng trên, vì P(F
Redundant Variables: NUMB
Ta th y p-value = 0.000 <0.1 nên ta bác b gi thi t H0 v y mô hình khôngấp nhận ỏi mô hình ả bảng trên, vì P(F ết quả bảng trên, vì P(F ận
th a bi n NUMBừa biến SQUARE ết quả bảng trên, vì P(F
Ki m đ nh bi n SAFE ểm định BG (Breusch-Godfrey) ịnh BG (Breusch-Godfrey) ến
H0: Mô hình th a bi n SAFEừa biến SQUARE ết quả bảng trên, vì P(F
H1: Mô hình không th a bi n SAFEừa biến SQUARE ết quả bảng trên, vì P(F
Redundant Variables: SAFE
Trang 14p-value = 0.0382 <0.1 nên ta bác b gi thi t Hỏi mô hình ả bảng trên, vì P(F ết quả bảng trên, vì P(F 0, mô hình không th a bi nừa biến SQUARE ết quả bảng trên, vì P(F SAFE
4.8 Ki m đ nh phân ph i chuân U ểm định BG (Breusch-Godfrey) ịnh BG (Breusch-Godfrey) ối chuân U
H0 :U phân ph i chu n ố hồi quy của các biến ICNR, TIME không ảnh hưởng đến ẩn
H1:U không theo phân ph i chu nố hồi quy của các biến ICNR, TIME không ảnh hưởng đến ẩn
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-250000 -125000 0 125000 250000 375000
Series: Residuals Sample 1 77 Observations 77
Jarque-Bera 4.208189
Ta th y p_value = 0.121956 > 0.1 nên ch p nh n Hấp nhận ấp nhận ận 0.V y U theo phân ph iận ố hồi quy của các biến ICNR, TIME không ảnh hưởng đến chu n.ẩn
Trang 15Phần 5 KẾT LUẬN
5.1 Mô hình tối ưu
+ 31619.30SAFE (14979.54)
5.2 Ý nghĩa kinh tế của mô hình
Với các yếu tố khác không đổi, nếu diện tích tăng lên 1 m2thì giá phòng trọ tăng thêm 4465.672 ngàn đồng
thêm 133430.1 ngàn đồng
Với các yếu tố khác không đổi, nếu an tăng lên 1 đơn vị thì giá phòng trọ tăng lên 31619.30 ngàn đồng
5.3 Ứng dụng mô hình
Với mô hình này, chúng ta có thể xây dựng biểu giá phòng trọ của khu vực Đại học Ngân Hàng – Thủ Đức Trong đó, giá phòng trọ được xếp hạng theo mức
độ từ thấp đến cao cùng với các tiêu chuẩn: diện tích, số người ở tối đa cho phép, và mức độ an ninh do chính người ở trọ đánh giá Biểu giá này sẽ do trung tâm hỗ trợ sinh viên cung cấp miễn phí cho sinh viên, nhất là sinh viên năm nhất Việc làm này nhằm ngăn chặn tình trạng các chủ phòng trọ lợi dụng sinh viên năm nhất còn bỡ ngỡ, lạ lẫm trước môi trường mới nâng giá phòng trọ lên một cách bất hợp lý Các sinh viên có thể chiếu những nhu cầu mong muốn của mình vào bảng này để tìm ra được căn phòng phù hợp với nhu cầu cũng như khả năng chi trả của mình
Trang 16BẢNG KHẢO SÁT: “Các yếu tố ảnh hưởng đến giá phòng trọ cho sinh viên ở khu vực Đại Học Ngân Hàng ”
1.Giá phòng trọ của bạn là bao nhiêu?
2.Diện tích phòng của bạn (m2)?
3.Thời gian đi bộ từ chỗ trọ đến trường học của bạn(phút)?
4.Phòng trọ của bạn ở bao nhiêu người ?
5.Phòng trọ có tăng giá khi tăng người ở hay không?
Phòng tăng giá khi tăng người ở
Phòng không tăng giá khi tăng người ở (khoán phòng cho người trọ, người cho thuê không quan tâm đến số người ở thêm trong phòng sau khi đã cho thuê trọ)
6 Bạn đánh giá an ninh ở phòng trọ như thế nào ?
Rất tệ
Tệ
Bình thường
Tốt
Rất tốt