các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà trên địa bàn thành phố hồ chí minh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH KHOA KINH TẾ PHÁT TRIỂN ĐỀ ÁN MÔN HỌC KINH TẾ LƯỢNG CĂN BẢN TÊN ĐỀ TÀI: GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN HỌC VIÊN THỰC HIỆN PGS.TS NGUYỄN TRỌNG HỒI NHĨM - LỚP CAO HỌC K19 TH.S PHÙNG THANH BÌNH Lê Thị Minh Tuyền Nguyễn Minh Tuấn Nguyễn Hoàng Oanh Phạm Ngọc Anh Tài Trang TÓM TẮT Việc định giá giá trị nhà cho người bán cho người mua vấn đề quan trọng nay, hoàn cảnh nhu cầu nhà ngày tăng giai đoạn Trong hoàn cảnh cụ thể vậy, mục tiêu lớn định giá giá trị nhà giúp cho người mua bán giá, người bán mua giá trị Để định giá nhóm tìm hiểu nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà, cụ thể cụ thể giá nhà thành phố Hồ Chí Minh Sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính, nhóm nghiên cứu thực phân tích yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà thành phố Hồ Chí Minh Quá trình phân tích dựa liệu thu thập khảo sát “Thu thập liệu thứ cấp 100 mẫu ngẫu nhiên (những tin đăng bán nhà) 10 quận nội thành gồm quận 1, quận 2, quận 3, quận 5, quận 6, quận 10, quận Bình Thạnh, quận Tân Bình, quận Tân Phú, quận Phú Nhuận thơng qua trang web: www.nhadat24h.net www.nhaban.com , www.muabanthue.com , báo Mua Bán… Kết hồi quy cho thấy giá nhà tỷ lệ thuận với giá trị Các yếu tố ảnh hưởng mạnh mẽ đến giá trị nhà giá đất, trạng nhà chiều rộng mặt đường trước nhà Cần áp dụng quy luật vào trình định giá bán cho nhà Dựa kết hồi quy này, số khuyến nghị sách đề nghị Trang Chương Giới Thiệu 1.Lý chọn đề tài Hiện nhu cầu nhà người dân cao, thành phố lớn Theo ông Nguyễn Tấn Bền – giám đốc sở xây dựng Thành phố Hồ Chí Minh – 60% hộ gia đình TP.HCM có thu nhập thấp số hộ có nhu cầu nhà 30.000 Còn theo Thứ trưởng Bộ Xây dựng, ơng Nguyễn Trần Nam năm diện tích nhà nước tăng bình qn 30 triệu mét vng phát triển phân khúc thị trường cao cấp, phục vụ cho người có thu nhập trung bình thấp, đặc biệt sinh viên, sau tốt nghiệp có việc làm TP nơi mà họ học tập,họ mong muốn có chỗ ổn định, nói cách cụ thể hy vọng có nhà riêng Thế nhưng, việc mua hộ cao cấp khơng khả thi sinh viên trường Vì thế, đích ngắm tới hầu hết bạn nhà phù hợp với khả Đứng trước nhu cầu nhà ngày tăng vậy, người hoạt động mua bán nhà nói chung, hay muốn bán nhà cần có cách định giá tốt cho nhà Bắt nguồn từ ý tưởng này, nhóm chúng tơi thực đề tài nghiên cứu : “ Các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh” để giúp cho nhà bn bán nhà định giá tốt cho hộ mình, đồng thời mong muốn cung cấp cho người muốn mua nhà có tài liệu tham khảo giá nhà địa bàn Thành Phố Đồng thời nhóm chúng tơi đưa số kiến nghị làm tài liệu tham khảo cho nhà kinh doanh bất động sản như muốn bán nhà Mục tiêu đề tài Xác định nhân tố chủ yếu tác động đến giá nhà thành phố Hồ Chí Minh Từ đưa kiến nghị giúp cho người bán người mua định giá ngơi nhà muốn bán ngơi nhà muốn mua Phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu dựa liệu thứ cấp 100 mẫu ngẫu nhiên (những tin đăng bán nhà) 10 quận nội thành gồm quận 1, quận 2, quận 3, quận 5, quận 6, quận 10, quận Bình Trang Thạnh, quận Tân Bình, quận Tân Phú, quận Phú Nhuận thông qua trang web: www.nhadat24h.net www.nhaban.com , www.muabanthue.com , báo Mua Bán… Ý nghĩa đề tài Nếu mơ hình nghiên cứu thành cơng liệu nghiên cứu kết đóng góp cho việc định giá nhà tốt hơn, xác Bài nghiên cứu gồm chương Chương trình bày sở lý thuyết, dựa sở qui luật giá trị kinh tế vi mô để xác định nhân tố ảnh hưởng giá nhà Chương tiến hành trình bày phương pháp nghiên cứu, mơ tả lại bước nghiên cứu Chương tiến hành phân tích liệu, kết chạy mơ hình hồi qui chọn mơ hình có mức ý nghĩa giải thích Chương trình bày kiến nghị Trang Chương 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 2.1 Cơ sở lý thuyết Dựa vào quy luật giá trị, biết giá lên xuống xoay quanh giá trị (do tác động cung, cầu…) giá luôn phụ thuộc vào giá trị (giá tỷ lệ thuận với giá trị) Nhóm áp dụng quy luật vào việc phân tích giá nhà địa bàn thành phố Hồ Chí Minh Từ đó, chúng tơi thấy ln có mối liên hệ mật thiết người bán định cho nhà nhà với chất lượng thật nhà họ Theo chúng tôi, yếu tố sau định chất lượng thực nhà Thứ nhất: giá mảnh đất xây dựng nên nhà Thứ hai: vị trí nhà (gần chợ, trường học, siêu thị, bệnh viện, trung tâm thành phố, khu vực không ngập nước, không giải tỏa…) Thứ ba: trạng nhà (cấp 4, cấp 3, kiên cố…) Thứ tư: chiều rộng mặt đường trước nhà (mặt tiền, hẻm nhỏ, hẻm cụt, hẻm xe hơi…) Thứ năm: tình trạng pháp lý nhà (chủ quyền Hồng, sổ đỏ, giấy tay, kê khai 99…) Do nguồn lực có hạn nên định chọn ngẫu nhiên 100 mẫu 10 quận địa bàn thành phố để khảo sát Trong q trình khảo sát, chúng tơi thấy 92% nhà có giấy tờ pháp lý chủ quyền hồng (giấy chứng nhận quyền sở hữu nhà đất ở) Do vậy, định bỏ qua yếu tố giấy tờ pháp lý nhà 2.2 Dự đốn mơ hình Từ sở lý thuyết trên, chúng tơi định đưa mơ sau: Y= β0+ β1 X1 + β2X2+ β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 • Y (triệu đồng): giá 1m2 nhà (giá 1m2 đất sau xây dựng nhà giá nhà chia diện tích đất) • X1 (triệu đồng): giá 1m2 đất nơi nhà xây dựng • X2 (tầng): số tầng nhà • X3: hẻm nhỏ (biến dummy) • X4: hẻm xe ( biến dummy) Trang • X5: ngập nước (biến dummy) • X6: khoảng cách từ nhà đến chợ (siêu thị) gần (đơn vị: km) Kỳ vọng dấu mô hình β1 mang dấu (+): giá m2 đất xây dựng nhà tăng lên giá m2 nhà tăng lên β2 mang dấu (+): số tầng nhà tăng giá m2 nhà tăng lên β3 mang dấu (–): nhà hẻm nhỏ giá m2 nhà giảm xuống (so với mặt tiền) β4 mang dấu (–): nhà hẻm xe giá m2 nhà giảm xuống (so với mặt tiền) β5 mang dấu (–): nhà nằm khu vực thường xuyên bị ngập nước triều cường, trời mưa giá m2 nhà giảm xuống β6 mang dấu (–): khoảng cách từ nhà đến chợ siêu thị gần xa giá m2 nhà giảm xuống Trang Chương 3: THU THẬP SỐ LIỆU 3.1 Phương pháp thu thập số liệu: thứ cấp sơ cấp Thu thập liệu thứ cấp 100 mẫu ngẫu nhiên (những tin đăng bán nhà) 10 quận nội thành gồm quận 1, quận 2, quận 3, quận 5, quận 6, quận 10, quận Bình Thạnh, quận Tân Bình, quận Tân Phú, quận Phú Nhuận thông qua trang web: www.nhadat24h.net www.nhaban.com , www.muabanthue.com , báo Mua Bán… Từ liệu thứ cấp thu thập tiến hành thu thập liệu sơ cấp phương pháp vấn điện thoại để xác minh lại thông tin BẢNG CÂU HỎI PHỎNG VẤN QUA ĐIỆN THOẠI Xin chào anh (chị), em tìm mua nhà quận… Thành Phố Hồ Chí Minh Em có đọc thơng tin Internet (báo) biết anh (chị) cần bán nhà quận Xin anh (chị) vui lòng trả lời số câu hỏi sau để em biết rõ thông tin nhà anh (chị) Nhà anh (chị) nằm đường quận… ? Diện tích đất bao nhiêu? Hiện trạng nhà (bao nhiêu tầng)? Nhà anh (chị) mặt tiền hay hẻm hẻm rộng mét? Khoảng cách từ nhà anh (chị) đến chợ (siêu thị ) gần km? Giá thật anh (chị) định bán bao nhiêu? Cám ơn thông tin anh (chị) Mọi vấn đề cần thiết em liên lạc sau với anh (chị) qua số điện thoại Thông thường, người bán thường muốn đưa thông tin tốt sản phẩm từ dẫn đến tình trạng thông tin mà người mua thu thập thường xác (chênh lệch thơng tin – vấn đề chanh) Vì vậy, sau vấn qua điện thoại, nhóm tiến hành khảo sát thực tế để xác thực lại lần thông tin Mỗi thành viên nhóm phụ trách quận (20 mẫu), kiểm tra lại thông tin thu thập Đặc biệt, nhóm tiến hành hỏi người sống xung quanh xem khu vực có hay bị ngập nước khơng, chợ hay siêu thị gần cách khoảng km Sau kiểm tra lại liệu mẫu lần nữa, nhóm tổng hợp bảng số liệu sau: Trang CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Mô tả liệu: Bảng thống kê mô tả liệu: Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis X1 14.68800 14.10000 50.60000 2.200000 9.536663 1.339975 5.617059 X2 2.950000 3.000000 6.000000 1.000000 1.369767 0.220711 2.039350 X3 0.300000 0.000000 1.000000 0.000000 0.460566 0.872872 1.761905 X4 0.400000 0.000000 1.000000 0.000000 0.492366 0.408248 1.166667 X5 0.410000 0.000000 1.000000 0.000000 0.494311 0.365978 1.133940 X6 1.524000 1.500000 3.500000 0.100000 0.795457 0.373831 2.531096 Jarque-Bera Probability 58.46304 0.000000 4.657094 0.097437 19.08541 0.000072 16.78241 0.000227 16.74142 0.000232 3.245288 0.197376 Sum Sum Sq Dev 1468.800 9003.846 295.0000 185.7500 30.00000 21.00000 40.00000 24.00000 41.00000 24.19000 152.4000 62.64240 Observations 100 100 100 100 100 100 Mơ hình kinh tế lượng Căn vào lý thuyết kinh tế lượng mục tiêu nghiên cứu, nhóm lựa chọn mơ hình hồi qui tuyết tính để chạy mơ hình Y= β0+ β1 X1 + β2X2+ β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 Ban đầu nhóm chạy mơ hình hồi qui với biến độc lập Căn vào kết hồi quy quan sát giá trị Pvalue biến độc lập với mức ý nghĩa 10%, loại bỏ biến có giá trị Pvalue lớn 10% để xác định mơ hình có ý nghĩa mặt thống kê mức 10% Thực kiểm định wald biến loại khỏi mơ hình Ma trận tương quan cặp biến: Covariance Analysis: Ordinary Date: 09/15/10 Time: 20:18 Sample: 100 Included observations: 100 Correlation t-Statistic Probability Y X1 Y 1.000000 - X1 0.518489 6.002659 0.0000 1.000000 - X2 X3 X4 Trang X5 X6 X2 0.398232 4.297783 0.0000 0.016656 0.164908 0.8694 1.000000 - X3 -0.333269 -3.499244 0.0007 -0.218336 -2.214854 0.0291 -0.240169 -2.449240 0.0161 1.000000 - X4 -0.168486 -1.692118 0.0938 0.058039 0.575530 0.5663 -0.029954 -0.296666 0.7673 -0.534522 -6.260990 0.0000 1.000000 - X5 -0.372908 -3.978578 0.0001 -0.611125 -7.643160 0.0000 0.030582 0.302892 0.7626 0.208531 2.110753 0.0373 0.024902 0.246590 0.8057 1.000000 - X6 -0.314326 -3.277799 0.0014 -0.436425 -4.801810 0.0000 0.007602 0.075256 0.9402 0.148333 1.484850 0.1408 0.034559 0.342324 0.7328 0.424280 4.638339 0.0000 Kiểm định bảng ma trận tương quan cặp biến độc lập với biến phụ thuộc: Kết cho thấy mối quan hệ biến độc lập biến phụ thuộc mẫu sau: Hệ số tương quan với biến phụ thuộc Quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc X1 X2 X3 X4 X5 X6 0.518489 0.398232 -0.333269 -0.168486 -0.372908 -0.314326 Đồng biến Đồng biến Nghịch biến Nghịch biến Nghịch biến Nghịch biến Trang 1.000000 - Nhận xét: Ta có Prob cặp biến độc lập phụ thuộc nhỏ 10% Như biến độc lập có tác động lên biến phụ thuộc riêng biến X4 Kết chạy hồi qui: 4.1 Chạy mơ hình hồi qui tổng thể: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/15/10 Time: 08:53 Sample: 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob X1 X2 X3 X4 X5 X6 C 2.701442 13.15608 -47.41365 -46.24226 -1.816502 -4.630256 35.27787 0.589878 3.309803 12.12420 10.72868 11.42438 6.168540 20.13654 4.579665 3.974882 -3.910661 -4.310154 -0.159002 -0.750624 1.751933 0.0000 0.0001 0.0002 0.0000 0.8740 0.4548 0.0831 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.542641 0.513134 42.61386 168882.5 -513.4833 18.39020 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 73.24480 61.07254 10.40967 10.59203 10.48347 2.118318 Tiến hành chạy mơ hình hồi qui với biến độc lập cho kết biến khơng có ý nghĩa mặt thống kê có Pvalue > 10% biến X5 va X6 Chạy lại mô hình theo phương pháp loại biến có giá trị Pvalue từ lớn đến nhỏ Mơ hình 1: Từ liệu thu thập được, kết ước lượng ban đầu sau: Y = 35.2778* + 2.7014 X1**** + 13.1561 X2**** - 47.4137 X3**** (20.1365) (0.5898) (3.3098) (12.1242) - 46.2423 X4**** - 1.8165 X5 - 4.6303 X6 (10.7387) (11.4244) (6.1685) R2 = 0.54264 ; N = 100, ESS = 168882.5 Nhận xét: Ta thấy hai biến X5 (ngập nước) X6 (gần chợ - siêu thị) khơng có ý nghĩa mơ hình Loại bỏ hai biến X5 , X6 khỏi mơ hình 1, ta được: Mơ hình 2: Y = 25.9117 + 2.9159 X1**** + 12.9533 X2**** - 48.9384 X3**** - 47.5666 X4**** Trang 10 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tham khảo tiếng Việt: Bài giảng Basic Econometrics thày Nguyễn Trọng Hoài, Thày Phùng Thanh Bình Thày Nguyễn Khánh Duy lớp cao học KTPT K19 Nguyễn Hoàng Bảo (2004) ‘Kinh tế lượng ứng dụng’ Bài giảng cho học viên cao học, Đại học Kinh tế TP.HCM Nguyễn Quang Dong (2003) ‘Kinh tế lượng’, Hà Nội: Nhà xuất Thống kê Nguyễn Quang Dong (2007) ‘Kinh tế lượngchương trình nâng cao’, Hà Nội: Nhà xuất Khoa học kỉ thuật Phạm Trí Cao Vũ Minh Châu (2006) ‘Kinh tế lượng ứng dụng’ ,Nhà xuất Lao Động Xã Hội Tài liệu tham khảo tiếng Anh: Ellen K Nyhus, Empar Pons The efects of personality on earning (2004) - Lấy từ Internet Keshab Bhattarai and Tomaz Winiewski Determinants of Wages and Labour supply in UK (2002) - Lấy từ internet Sevil Uygur, Econometric Models for Household Disposable Income & Consumption Expenditure for Selected Province Centers In Turkey - Lấy từ Internet Ivan O Kitov, Mechanical Model of Personal Income Distribution Kosovka Ognjenović (2002), Analysing Determinants of Wages and Wages Discrimination; The Example of Serbia Trang 18 PHỤ LỤC PHỤ LỤC BẢNG DỮ LIỆU THU THẬP 5.1 a Phương pháp thu thập số liệu: thứ cấp sơ cấp Thu thập liệu thứ cấp 100 mẫu ngẫu nhiên (những tin đăng bán nhà) 10 quận nội thành gồm quận 1, quận 2, quận 3, quận 5, quận 6, quận 10, quận Bình Thạnh, quận Tân Bình, quận Tân Phú, quận Phú Nhuận thông qua trang web: www.nhadat24h.net www.nhaban.com , www.muabanthue.com , báo Mua Bán… Từ liệu thứ cấp thu thập tiến hành thu thập liệu sơ cấp phương pháp vấn điện thoại để xác minh lại thông tin BẢNG CÂU HỎI PHỎNG VẤN QUA ĐIỆN THOẠI Xin chào anh (chị), em tìm mua nhà quận… Thành Phố Hồ Chí Minh Em có đọc thông tin Internet (báo) biết anh (chị) cần bán nhà quận Xin anh (chị) vui lòng trả lời số câu hỏi sau để em biết rõ thông tin nhà anh (chị) Nhà anh (chị) nằm đường quận… ? Diện tích đất bao nhiêu? Hiện trạng nhà (bao nhiêu tầng)? 10 Nhà anh (chị) mặt tiền hay hẻm hẻm rộng mét? 11 Khoảng cách từ nhà anh (chị) đến chợ (siêu thị ) gần km? Trang 19 12 Giá thật anh (chị) định bán bao nhiêu? Cám ơn thông tin anh (chị) Mọi vấn đề cần thiết em liên lạc sau với anh (chị) qua số điện thoại Thông thường, người bán thường muốn đưa thông tin tốt sản phẩm từ dẫn đến tình trạng thông tin mà người mua thu thập thường xác (chênh lệch thơng tin – vấn đề chanh) Vì vậy, sau vấn qua điện thoại, nhóm tiến hành khảo sát thực tế để xác thực lại lần thông tin Mỗi thành viên nhóm phụ trách quận (20 mẫu), kiểm tra lại thông tin thu thập Đặc biệt, nhóm tiến hành hỏi người sống xung quanh xem khu vực có hay bị ngập nước khơng, chợ hay siêu thị gần cách khoảng km Sau kiểm tra lại liệu mẫu lần nữa, nhóm tổng hợp bảng số liệu sau: 5.1 b Bảng tổng hợp số liệu STT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Y X1 18.13 26.79 48.57 28.89 49.94 29.17 29.9 25.81 52.75 56.45 73.43 137.09 31.94 58.39 38.15 57.35 32.29 102.78 72.2 7.7 21.6 8.8 16.2 12.5 15.6 13.2 13.9 9.5 15.2 21.6 9.6 7.2 12 13.8 15.2 X2 X3 2 1.5 1.5 1.5 3.5 4.5 1.5 2.5 5.5 X4 1 1 1 0 0 0 0 X5 0 1 1 0 0 0 X6 1 0 0 0 1 1 1 0.5 2.5 1.5 0.4 2.5 1.5 0.5 1.5 2.5 Trang 20 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 6.5 29.17 18.65 118.75 106.88 56.67 28.33 58.64 24.38 71.25 50.05 23.61 73.86 33 89.06 27.9 110 324.12 54.05 34.26 363.23 48.36 70.51 108.55 68.33 102.38 113.8 189.39 112.5 153.88 79.17 43.33 77.08 100.39 110.24 166.25 50.74 94.37 296.05 2.7 7.5 3.6 22 31.9 18.7 4.8 46.2 3.6 16.5 27.5 20.5 22 17.6 30.8 5.3 50.6 36.3 13.2 11.7 17 18 15.4 23.1 14.3 16.5 15 26.4 46.6 18.4 15.2 17 16.5 19.8 15.8 20.9 15.4 14.5 24.2 3 4.5 2.5 4.5 4.5 1 3.5 3.5 2.5 2 2.5 1.5 4.5 3 3.5 5.5 2.5 3.5 1.5 4 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.5 2.5 0.3 1.5 0.5 1.5 0.5 1 1.5 1 0.6 0.4 1 1.5 1.5 0.2 1 2.5 0.1 0.2 1.5 1.5 Trang 21 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 76 142.86 59.72 98.36 64.74 20 73.61 72 124.32 65.2 54.11 54.86 79.41 53.76 205.33 70.83 120.63 123.7 53.2 49.15 52.38 22.5 16.45 65.66 88.89 47.92 19 142.86 30.2 14.36 104.07 15.39 24.74 52.72 25 17.74 16.03 39.4 48.78 13.7 22 6.9 15.6 20.6 6.2 10.8 26.4 28.6 9.5 8.6 17.2 10.8 7.8 21.3 14.3 12 12.8 19.8 8.6 6.9 7.7 3.5 19.8 10.3 15.6 3.3 18.5 9.7 2.2 28.6 2.4 7.8 7.2 4.2 2.2 3.3 5.4 2.5 2.5 2.5 4.5 3.5 4 4.5 4.5 1.5 4.5 3.5 3 4 1.5 2.5 2 2.5 1.5 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 2 1.5 0.5 0.5 1.5 2.5 1 1.5 2 1.5 2.5 1.5 1.5 1.5 2 1.5 0.5 0.2 0.5 2.5 1.5 1.5 2.5 3.5 Trang 22 120.45 19.16 21.29 13.2 5.2 4.2 0 1 0 1 2.5 PHỤ LỤC Đồ thị mối quan hệ biến X1 Y 60 50 40 X1 98 99 100 30 20 10 0 100 200 300 400 Y Đồ thị mối quan hệ biến X2 Y Trang 23 X2 0 100 200 300 400 Y Đồ thị mối quan hệ biến X3 Y X3 0 100 200 300 400 Y Đồ thị mối quan hệ biến X4 Y Trang 24 X4 0 100 200 300 400 Y Đồ thị mối quan hệ biến X5 Y X5 0 100 200 300 400 Y Đồ thị mối quan hệ biến X6 Y Trang 25 3.6 3.2 2.8 2.4 X6 2.0 1.6 1.2 0.8 0.4 0.0 100 200 300 400 Y Trang 26 PHỤ LỤC Hình 3.1 : Đồ thị thống kê miêu tả biến X1 20 Series: X1 Sample 100 Observations 100 16 12 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 14.68800 14.10000 50.60000 2.200000 9.536663 1.339975 5.617059 Jarque-Bera Probability 58.46304 0.000000 0 10 20 30 40 50 Hình 3.2 : Đồ thị thống kê miêu tả biến X2 16 Series: X2 Sample 100 Observations 100 14 12 10 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 2.950000 3.000000 6.000000 1.000000 1.369767 0.220711 2.039350 Jarque-Bera Probability 4.657094 0.097437 Hình 3.3 : Đồ thị thống kê miêu tả biến X3 Trang 27 80 Series: X3 Sample 100 Observations 100 70 60 50 40 30 20 10 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 0.300000 0.000000 1.000000 0.000000 0.460566 0.872872 1.761905 Jarque-Bera Probability 19.08541 0.000072 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Hình 3.4 : Đồ thị thống kê miêu tả biến X4 70 Series: X4 Sample 100 Observations 100 60 50 40 30 20 10 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 0.400000 0.000000 1.000000 0.000000 0.492366 0.408248 1.166667 Jarque-Bera Probability 16.78241 0.000227 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Hình 3.5 : Đồ thị thống kê miêu tả biến X5 Trang 28 60 Series: X5 Sample 100 Observations 100 50 40 30 20 10 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 0.410000 0.000000 1.000000 0.000000 0.494311 0.365978 1.133940 Jarque-Bera Probability 16.74142 0.000232 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Hình 3.6: Đồ thị thống kê miêu tả biến X6 28 Series: X6 Sample 100 Observations 100 24 20 16 12 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 1.524000 1.500000 3.500000 0.100000 0.795457 0.373831 2.531096 Jarque-Bera Probability 3.245288 0.197376 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 PHỤ LỤC Từ phương trình [4.1a] tác giả hồi qui phương trình theo phương pháp bình phương bé (OLS) để ước đoán hệ số phương trình, kết đạt xem bảng 4.3 Bảng 4.1: Kết hồi qui tổng thể Trang 29 Mơ hình 1: Từ liệu thu thập (gồm toàn biến độc lập), kết ước lượng ban đầu sau: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/14/10 Time: 09:27 Sample: 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X1 X2 X3 X4 X5 X6 35.27787 2.701442 13.15608 -47.41365 -46.24226 -1.816502 -4.630256 20.13654 0.589878 3.309803 12.12420 10.72868 11.42438 6.168540 1.751933 4.579665 3.974882 -3.910661 -4.310154 -0.159002 -0.750624 0.0831 0.0000 0.0001 0.0002 0.0000 0.8740 0.4548 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.542641 0.513134 42.61386 168882.5 -513.4833 18.39020 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 73.24480 61.07254 10.40967 10.59203 10.48347 2.118318 Nhận xét: Nhìn vào mơ hình ta thấy X5 ( ngập nước) X6 ( khoảng cách nhà với chợ, siêu thị) khơng có ý nghĩa mơ hình Ta loại bỏ biến khỏi mơ sau: Bảng 4.2: Kết hồi qui bỏ bớt biến Mơ hình 2: Từ liệu thu thập (loại bỏ biến X5 – biến ngập nước), kết ước lượng sau: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/14/10 Time: 09:26 Sample: 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X1 34.48209 2.749393 19.40326 0.504323 1.777128 5.451646 0.0788 0.0000 Trang 30 X2 X3 X4 X6 13.10241 -47.73776 -46.49727 -4.824299 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.542516 0.518182 42.39235 168928.4 -513.4969 22.29436 0.000000 3.275431 11.88949 10.55298 6.015184 4.000208 -4.015121 -4.406079 -0.802020 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.0001 0.0001 0.0000 0.4246 73.24480 61.07254 10.38994 10.54625 10.45320 2.111521 Mơ hình 3: Từ liệu thu thập (loại bỏ biến X6 – biến khoảng cách từ nhà đến chợ), kết ước lượng sau: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 09/14/10 Time: 09:34 Sample: 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C X1 X2 X3 X4 25.91173 2.915910 12.95333 -48.93839 -47.56655 16.16514 0.458740 3.264007 11.77271 10.44875 1.602938 6.356348 3.968537 -4.156936 -4.552369 0.1123 0.0000 0.0001 0.0001 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.539386 0.519992 42.31267 170084.4 -513.8378 27.81159 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 73.24480 61.07254 10.37676 10.50702 10.42947 2.125856 Mơ hình 4: Từ mơ hình hồi qui chạy, ta thấy X3 X4 có mối tương đồng, giống nhau, gộp X3 X4 lại Chạy mơ hình, kết ước lượng sau: Trang 31 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/27/09 Time: 18:54 Sample: 100 Included observations: 100 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob X1 X2 X3 C 0.045161 0.202945 -0.512706 3.117974 0.004452 0.031816 0.095787 0.156440 10.14420 6.378757 -5.352576 19.93079 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.698080 0.688645 0.417090 16.70052 -52.40735 1.924495 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 4.021092 0.747483 1.128147 1.232354 73.98837 0.000000 Trang 32 ... nghiên cứu : “ Các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh để giúp cho nhà bn bán nhà định giá tốt cho hộ mình, đồng thời mong muốn cung cấp cho người muốn mua nhà có tài liệu... giúp cho người mua bán giá, người bán mua giá trị Để định giá nhóm tìm hiểu nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà, cụ thể cụ thể giá nhà thành phố Hồ Chí Minh Sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính, nhóm... Kết hồi quy cho thấy giá nhà ln tỷ lệ thuận với giá trị Các yếu tố ảnh hưởng mạnh mẽ đến giá trị nhà giá đất, trạng nhà chiều rộng mặt đường trước nhà Cần áp dụng quy luật vào trình định giá