TL Kinh tế lượng Khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến giá bán một căn nhà.doc

TL Kinh tế lượng Khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến giá bán một căn nhà.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG CƠ SỞ II TP HCMKHOA KINH TẾ ĐỐI NGOẠI

NHÓM 8 – K46E

1.MAI THỊ THANH HÀ 7091.TRỊNH THỊ NGỌC MỸ 7281.LÊ THỊ THANH NGA 7301.HÀ THỊ THU NGÂN 8121.PHAN THỊ BÍCH NGỌC 733

ĐỀ TÀI 16: KHẢO SÁT CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ BÁN MỘT CĂNNHÀ.

I.Ý NGHĨA CỦA VIỆC LỰA CHỌN ĐỀ TÀI

Nhà ở là nhu cầu thiết yếu trong đời sống của con người, “an cư” thì mới “lạcnghiệp” Trong thời đại ngày nay, khi dân số tăng nhanh thì nhu cầu này lại càng trở nêncấp thiết hơn bao giờ hết, đặc biệt là ở những khu vực đông dân cư và có kinh tế pháttriển như thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội…

Tuy nhiên, việc người dân có thể thỏa mãn nhu cầu về nhà ở hay không lại bị tácđộng rất lớn bởi giá bán ngôi nhà đó Giá bán lại do nhiều yếu tố khác chi phối như: diệntích, vị trí, kết cấu, môi trường xung quanh ngôi nhà,…nhưng với mức độ ảnh hưởngkhác nhau Do đó, việc tìm mua nhà đáp ứng được yêu cầu và phù hợp với khả năng chitrả là vấn đề quan trọng hàng đầu với những người có nhu cầu Vì lí do trên, nhóm đã tiếnhành khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến giá bán nhà ở thành phố Hồ Chí Minh để có cáinhìn toàn diện hơn về vấn đề này.

II.PHƯƠNG PHÁP THU THẬP SỐ LIỆU VÀ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI

Nhóm đã tiến hành thu thập số liệu gồm 100 mẫu quảng cáo bán nhà từ các tờ báonhư : Thanh niên ( số ra ngày 6/3/2009), báo Mua & Bán ( số ra ngày 12/3/2009), báo

Tuổi trẻ ( số ra ngày 12/3/2009), các website như muanha.com, nhaban.com

Nhóm đã tiến hành chọn lọc thông tin, tiến hành hồi quy, kiểm định đa cộngtuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi dựa trên 100 mẫu quan sát thu thập được.

Trong quá trình tiến hành thực hiện đề tài, nhóm đã sử dụng kiến thức của mônkinh tế lượng cũng với sự hỗ trợ của các phần mềm như: Word, Excel Power Point,Eviews để hoàn thành đề tài.

III.THIẾT LẬP MÔ HÌNH TỔNG QUÁT1 Giải thích các biến:

 D1_VT = 0: trong hẻm.

D2_QTT: quận trung tâm ( Quận 1, 3, 5, 10). D2_QTT = 1: quận trung tâm thành phố. D2_QTT = 0: các quận khác.

D3_QNT: quận ngoại thành.

 D3_QNT = 1: quận ngoại thành. D3_QNT = 0: các quận khác D4_TTNN: tình trạng ngôi nhà. D4_TTNN = 1: nhà mới xây.

 D4_TNNN = 0: nhà đã qua sử dụng.D5_KC1: kết cấu.

 D5_KC1 = 1: biệt thự. D5_KC1 = 0: khác.D6_KC2: kết cấu.

 D6_KC2 = 1: nhà lầu. D6_KC2 = 0: khác.D7_GTPL: giá trị pháp lý.

 D7_GTPL = 1: có giấy tờ pháp lý.

 D7_GTPL = 0: không có giấy tờ pháp lý.D8_GT: giao thông.

 D8_GT = 1: giao thông thuận lợi.

 D8_GT = 0: giao thông không thuận lợi.D9_THC: truyền hình cáp.

 D9_THC = 1: có truyền hình cáp.

 D9_THC = 0 : không có truyền hình cáp.D10_I: Internet.

 D10_I = 1: có Internet.

 D10_I = 0 : không có Internet.D11_AN: an ninh.

 D11_AN = 1: có an ninh. D11_AN = 0: không an ninh.

2 Bảng thống kê mô tả:

 Nhận xét trị thống kê mô tả:

Số quan sát của chúng tôi là 100 mẫu quảng cáo bán nhà tại Thành phố Hồ Chí Minh.Trong 100 mẫu quảng cáo thì giá bán trung bình của một ngôi nhà là: 3669.59 triệu đồng.Nhà có giá bán cao nhất là: 33100 triệu đồng.

Nhà có giá bán thấp nhất là: 400 triệu đồng.

Khoảng chênh lệch giữa giá bán cao nhất và giá bán thấp nhất là: 32700 triệu đồng.Khoảng chênh lệch này khá lớn là do có sự khác biệt về vị trí căn nhà, kết cấu, giấy tờpháp lý và an ninh ngôi nhà.

Biến X2_DT: diện tích của căn nhà.

Biến D1_VT: vị trí của căn nhà, trong số 100 mẫu nhà được khảo sát là 71 mẫu nhà trongtrong hẻm, 29 mẫu là nhà mặt tiền.

Biến D2_QTT: có 27 căn nhà thuộc các quận trung tâm thành phố.Biến D3_QNT: có 29 căn nhà thuộc quận ngoại thành.

Còn 44 mẫu là nhà thuộc các quận khác (không thuộc trung tâm thành phố cũng khôngthuộc quận ngoại thành).

Biến D4_TTNN: tình trạng ngôi nhà, trong đó có 22 căn nhà mới xây, 78 căn nhà đã quasử dụng.

Biến D5_KC1: kết cấu nhà kiểu biệt thự, có 7 mẫu nhà là biệt thự

Biến D6_KC2: kết cấu nhà có lầu, có 79 mẫu nhà có lầu Còn 14 mẫu nhà có kết cấukhác.

Biến D7_GTPL: giấy tờ pháp lí của căn nhà, trong đó có 98 mẫu nhà có giấy tờ pháp lí, 2mẫu nhà không có giấy tờ pháp lí.

Biến D8_GT: giao thông, trong đó có 10 mẫu nhà không có vị trí giao thông thuận lợi và90 mẫu nhà có vị trí giao thông thuận lợi.

Biến D9_TTC: truyền hình cáp, trong đó có 70 mẫu nhà có truyền hình cáp, 30 mẫu nhàkhông có truyền hình cáp.

Biến D10_I: Internet, trong đó có 68 mẫu nhà có Internet, 32 mẫu nhà không có Internet.Biến D11_ AN: an ninh xung quanh căn nhà, trong đó có 54 mẫu nhà có an ninh, 46 mẫunhà có 46 mẫu nhà không có an ninh.

3 Bảng hồi quy gốc:

Phương trình hồi quy gốc:

Y_GB = -2376.0555 + 14.6435*X2_DT + 722.0592*D1_ VT + 2105.6156*D2_QTT 359.1278*D3_QNT - 390.0384*D4_TTNN + 5228.3218*D5_KC1 - 524.8906*D6_KC2 +2659.4737*D7_GTPL + 2188.6948*D8_GT - 3369.4760*D9_THC + 93.4885*D10_I +1921.4433*D11_AN

-MÔ HÌNH 1

Dependent Variable: YMethod: Least Squares

Date: 03/14/09 Time: 18:00Sample: 1 100

Included observations: 100

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C -2376.056 2498.301 -0.951068 0.3442X2 14.64352 2.279999 6.422598 0.0000D1 722.0592 776.8533 0.929467 0.3552D2 2105.616 805.1979 2.615029 0.0105D3 -359.1278 752.0593 -0.477526 0.6342D4 -390.0384 805.4675 -0.484239 0.6294D5 5228.322 1698.166 3.078806 0.0028D6 -524.8906 856.3592 -0.612933 0.5415D7 2659.474 2472.311 1.075704 0.2850D8 2188.695 1257.375 1.740685 0.0853

D10 93.48846 2288.876 0.040845 0.9675D11 1921.443 807.5106 2.379465 0.0195R-squared 0.624332 Mean dependent var 3533.870Adjusted R-squared 0.572515 S.D dependent var 4727.918S.E of regression 3091.222 Akaike info criterion 19.03126Sum squared resid 8.31E+08 Schwarz criterion 19.36993Log likelihood -938.5629 F-statistic 12.04893Durbin-Watson stat 2.104871 Prob(F-statistic) 0.000000

Nhận xét:

Mức độ phù hợp của mô hình so với thực tế là R2 = 62.4332%, dựa vào bảng hồiquy gốc ta thấy các biến X2, D2, D5, D11 có /t-stat/ > 2 nên các biến này thực sự có ý nghĩathống kê Các biến còn lại có /t-stat/ <2 nên không có ý nghĩa thống kê.

Mô hình tổng quát:

Y_GB = -2376.0555 + 14.6435*X2_DT + 2105.6156*D2_QTT + 5228.3218*D5_KC1 +1921.4433*D11_AN

MÔ HÌNH 2

Dependent Variable: YMethod: Least Squares

Date: 03/12/09 Time: 17:57Sample: 1 100

4 Kiểm định và khắc phục

4.1 Kiểm định đa cộng tuyến

Xem xét qua ma trận tương quan giữa các biến: không có hiện tượng đa cộngtuyến.

X2 1.000000 0.057257 0.498579 0.167068D2 0.057257 1.000000 0.009711 0.109370D5 0.498579 0.009711 1.000000 0.095939D11 0.167068 0.109370 0.095939 1.000000

Vì mức tương quan giữa các biến là rất nhỏ nên không có đa cộng tuyến xảy ra.

MÔ HÌNH HỒI QUI PHỤ:

Dependent Variable: X2Method: Least SquaresDate: 03/20/09 Time: 16:33

Vì R2 của mô hình hồi qui phụ bằng 0.264499 nhỏ hơn R2 của mô hình hồi qui 2 bằng 0.556500 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.

4.2 Kiểm định tự tương quan:

Vì p_value = 0.914347 > α = 0.05 nên không có hiện tượng tự tương quan trongmô hình.

MÔ HÌNH 3

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.083426 Probability 0.920028Obs*R-squared 0.179090 Probability 0.914347Test Equation:

Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 03/16/09 Time: 21:01

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.C -22.33991 553.7234 -0.040345 0.9679X2 0.221295 2.348885 0.094213 0.9251D2 -13.19334 737.0807 -0.017899 0.9858D5 -110.1624 1495.111 -0.073682 0.9414D11 4.681078 664.9583 0.007040 0.9944RESID(-1) -0.025574 0.106033 -0.241191 0.8099RESID(-2) -0.035982 0.105078 -0.342431 0.7328R-squared 0.001791 Mean dependent var 9.83E-14Adjusted R-

squared -0.062610 S.D dependent var 3148.593S.E of regression 3245.663 Akaike info criterion 19.07546Sum squared

resid 9.80E+08 Schwarz criterion 19.25782Log likelihood -946.7728 F-statistic 0.027809Durbin-Watson

stat 1.976320 Prob(F-statistic) 0.999904

4.3 Kiểm định phương sai thay đổi:

Tiến hành kiểm định White bằng Eviews ta thu được kết quả:P_value > α = 0.05 nên không có hiện tượng phương sai thay đổi.White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.064627 Probability 0.398849Obs*R-squared 11.74485 Probability 0.383124Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2Method: Least Squares

Date: 03/16/09 Time: 21:02Sample: 1 100

Included observations: 100

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.C 90741.06 9302488 0.009754 0.9922X2 61868.51 72125.07 0.857795 0.3933X2^2 -113.8510 132.6044 -0.858576 0.3929X2*D2 95299.91 95350.91 0.999465 0.3203X2*D5 2180.032 94087.06 0.023170 0.9816X2*D11 24928.14 80250.80 0.310628 0.7568D2 -9682232 16845581 -0.574764 0.5669D2*D5 -83698627 47953111 -1.745426 0.0844D2*D11 22188199 18193213 1.219587 0.2259D5 14081295 35673466 0.394727 0.6940D5*D11 40087868 39238275 1.021652 0.3097D11 -4360610 13100239 -0.332865 0.7400R-squared 0.117449 Mean dependent var 9814502.Adjusted R-squared 0.007130 S.D dependent var 38216801S.E of regression 38080323 Akaike info criterion 37.86046Sum squared resid 1.28E+17 Schwarz criterion 38.17308Log likelihood -1881.023 F-statistic 1.064627Durbin-Watson stat 2.120929 Prob(F-statistic) 0.398849

5 Kết quả hồi quy:

Y_GB = -2376.0555 + 14.6435*X2_DT + 2105.6156*D2_QTT + 5228.3218*D5_KC1 +1921.4433*D11_AN

Nhận xét:

_Mức độ phù hợp của mô hình so với thực tế tương đối cao là R2 = 55.65%._Dựa vào bảng hồi quy gốc ta thấy /t-stat/ của các biến X2, D2, D5, D11 > 2 nên cácbiến này có ý nghĩa thống kê.

X2_DT: tác động cùng chiều với giá bán, có nghĩa là khi diện tích tăng lên 1m2 thìgiá bán nhà tăng 14.6435 triệu đồng (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi).

D2_QTT: tác động cùng chiều với giá bán, nghĩa là nếu căn nhà là thuộc quậntrung tâm thành phố thì giá bán sẽ cao hơn 2105.6156 triệu đồng so với nhà thuộc cácquận khác (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi).

D5_KC1: tác động cùng chiều với giá bán, có nghĩa là nếu căn nhà là biệt thự thìgiá bán sẽ cao hơn 5228.3218 triệu đồng so với nhà trệt (trong điều kiện các yếu tố kháckhông đổi)

D11_AN: tác động cùng chiều với giá bán, có nghĩa là nếu căn nhà nằm trong khuvực có an ninh thì giá bán sẽ cao hơn 1921.4433 triệu đồng so với nhà thuộc khu vựckhông an ninh (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi).

6 Khó khăn trong quá trình thực hiện:

Với mô hình ước lượng trên, do số lượng quan sát còn hạn chế và chất lượng dữ liệuchưa được chính xác lắm vì số liệu được thu thập thông qua Internet và các báo nên thôngtin chưa được kiểm chứng Do đó, mức ý nghĩa các trị thống kê tương đối cao Việc chọncác biến độc lập để đưa vào mô hình chủ yếu dựa trên ý kiến chủ quan và có thể còn thiếusót

MỤC LỤC

I Ý NGHĨA CỦA VIỆC LỰA CHỌN ĐỀ TÀI

II.PHƯƠNG PHÁP THU THẬP SỐ LIỆU VÀ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI 2

III.THIẾT LẬP MÔ HÌNH TỔNG QUÁT 2

1.Giải thích các biến: 2

2.Bảng thống kê mô tả: 3

3 Bảng hồi quy gốc: 4

4 Kiểm định và khắc phục 6

4.1 Kiểm định đa cộng tuyến 6

4.2 Kiểm định tự tương quan: 7

4.3 Kiểm định phương sai thay đổi: 8

5 Kết quả hồi quy: 9

6.Khó khăn trong quá trình thực hiện: 10