tiểu luận kinh tế lượng TIỂU LUẬN các yếu tố ẢNH HƯỞNG đến GIÁ NHÀ

II Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu đề tài Từ những yếu tố thực tiễn khách quan và nhu cầu cấp thiết, nhóm chúng em tiến hành khảo sát mô hình hồi quy dựa trên bộ số liệu của kho Gretl để

Trang 1

ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ VÀ KINH DOANH QUỐC TẾ

BÀI TẬP NHÓM MÔN KINH TẾ LƯỢNG

Đề tài: Nghiên cứu tác động của các yếu tố ảnh

Lê Minh Huyền 1511110379

Phạm Thị Lan Hương 1511120026

Hà Nội, ngày 13 tháng 12 năm 2017

Trang 2

MỞ ĐẦU 1

I Lí do chọn đề tài 1

II Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu đề tài 1

III Kết cấu bài tiểu luận 1

NỘI DUNG 2

I Cơ sở nền 2

1 Cơ sở lý thuyết 2

2 Thực nghiệm đã xảy ra trên thế giới 3

II Xây dựng mô hình 4

1 Xây dựng mô hình kinh tế lượng 4

2 Dự đoán kì vọng của các biến 5

3 Mô tả thống kê 5

4 Hồi quy mô hình (phương pháp OLS) 8

III Ước lượng kiểm định mô hình và suy diễn thống kê 10

1 Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình 10

2 Kiểm định tham số hồi quy của mô hình sau khi bỏ biến A-số tuổi ngôi nhà ( với mức ý nghĩa ∝=0 05) 13

3 Hệ số R 2' 15

4 Kiểm định sự phù hợp của mô hình mới ( với mức ý nghĩa ∝=0 05 ) 15

5 So sánh 2 mô hình hồi quy 16

IV KIỂM ĐỊNH CÁC VI PHẠM GIẢ THIẾT CỦA MÔ HÌNH 16

1 Kiểm định bỏ sót biến 16

2 Kiểm định đa cộng tuyến 17

3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi (PSSS) 19

4 Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu 20

5 Kiểm định tự tương quan 21

KẾT LUẬN 22

TÀI LIỆU THAM KHẢO 23

Trang 3

MỞ ĐẦU

I Lí do chọn đề tài

Thị trường bất động sản là thị trường khá phức tạp và có ảnh hưởng sâu sắc đến nền kinh tế quốc dân Trong phần tài sản cố định của các nước có nền kinh tế thị trường ổn định thì bất động sản chiếm khoảng 60% giá trị Không những chiếm giátrị lớn mà thị trường BĐS còn có ảnh hưởng mạnh mẽ đến các thị trường khác như:Thị trường vốn, thị trường hàng hoá ,dịch vụ Khi thị trường BĐS biến động cũng làm các thị trường khác biến động theo.Đặc biệt khi xảy ra khủng hoảng trong thị trường BĐS sẽ làm cho cả nền kinh tế chao đảo thậm chí dẫn đến suy thoái kinh tế dài hạn Do vậy việc nghiên cứu thực trạng thị trường BĐS để có cái nhìn rõ nét, từ

đó đề ra định hướng phát triển thị trường BĐS là một việc hết sức quan trọng với các nhà hoạch định kinh tế Nắm rõ tình hình giá cả của nhà đất là một lợi thế rất lớn đối với các nhà kinh doanh bất động sản cũng như những người có nhu cầu mua nhà Trên thực tế, quyết định mua nhà mang ý nghĩa đầu tư kinh doanh tài chính hơn là chỉ tiêu dùng cá nhân Chính vì vậy, xét trên cả phương diện kinh tế học cũng như phương diện mô hình kinh tế lượng, việc nghiên cứu những nhân tố ảnh hưởng tới giá nhà mang lại nhiều ý nghĩa quan trọng trong thực tiễn

II Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu đề tài

Từ những yếu tố thực tiễn khách quan và nhu cầu cấp thiết, nhóm chúng em tiến hành khảo sát mô hình hồi quy dựa trên bộ số liệu của kho Gretl để tìm ra sự phụ thuộc của giá nhà đến các yếu tố cấu trúc và môi trường xung quanh ảnh hưởng như thế nào: số tuổi ngôi nhà, diện tích nhà, sân xung quanh nhà, chất lượng của nhà hàng xóm xung quanh đến giá nhà

III Kết cấu bài tiểu luận

Trang 4

Đó là điểm tối ưu của giá thị trường Nền tảng lý thuyết định giá Hedonic đã được hình thành từ những nghiên cứu và mô tả của Court (1941), Lancaster (1966) và Rosen (1974) mà sau này đã được ứng dụng phổ biến ở nhiều lĩnh vực khác nhau Rosen (1974) đã xác định vấn đề về giá Hedonic dựa trên mối liên hệ giữa hai bên cung - cầu trong việc mua bán cùng một sản phẩm chứa các đặc tính khác biệt nhau Phương pháp tiếp cận của Rosen đã được áp dụng nhiều ở những tài liệu nghiên cứu về nhà ở, kinh tế công, kinh tế môi trường, thị trường lao động và một vài ứng dụng trong lĩnh vực marketing và tổ chức công nghiệp (Bajari & Benkard, 2005).

Giá của một sản phẩm đặc trưng được quyết định bởi các yếu tố bên trong và bên ngoài mà gắn liền với giá trị sản phẩm đó Vì vậy, một tập hợp các thuộc tính sản phẩm sẽ được xem xét Sản phẩm không thể được tách rời và bán riêng rẻ từng thuộc tính mà phải là một sản phẩm hoàn chỉnh là tổng hợp của nhiều thuộc tính Bất cứ sản phẩm hoặc dịch vụ nào cũng là sự tích hợp chuỗi các đặc điểm khác nhau quyết định trong việc định giá giá trị của sản phẩm hay dịch vụ đó Phương pháp tiếp cận Hedonic ước lượng giá trị kinh tế dựa trên giá ẩn từng đặc điểm của một sản phẩm trên nền tảng giá thị trường (Rosato, 2008) Do đó, các yếu tố cấu thành nên một sản phẩm, dịch vụ hay nói cách khác là những đặc điểm, thuộc tính của sản phẩm hay dịch vụ có một vai trò rất quan trọng trong lý thuyết định giá Hedonic Tuy nhiên, không phải thuộc tính nào của sản phẩm cũng dễ dàng quan sát và nhận biết được Griliches, cha đẻ của mô hình định giá Hedonic hiện đại rất

Trang 5

quan tâm về đo lường giá ẩn (missing price) và ông đã nỗ lực không ngừng khi tìm

ra phương cách để đo lường giá ẩn (Berndt, 1996) Giá ẩn (missing price) là giá mà

đã bị bỏ lỡ hoặc không được xem xét khi diễn ra giao dịch mua bán Nó cũng có thể được xem là ẩn vì không thể quan sát nhận thấy được nhất là khi không có giaodịch diễn ra (Griliches, 1991)

Nói tóm lại, điểm then chốt của lý thuyết này là một giả thiết về mô hình hồi quy

có giá là hàm số của các thuộc tính đã có hoặc được bổ sung trong quá trình hoàn thiện sản phẩm (Thrane, 2005)

p = f(x)

Trong đó: p là giá của sản phẩm hoặc dịch vụ

x: thuộc tính của sản phẩm

2 Thực nghiệm đã xảy ra trên thế giới

Một số nghiên cứu thực nghiệm gần đây ứng dụng mô hình Hedonic để xác định

giá BĐS Sergio et al (2002), trong nghiên cứu ứng dụng mô hình Hedonic để

đánh giá tác động của môi trường mà tiêu biểu là “mùi hôi” phát ra từ một nhà máy

xử lý nước thải tại Brasilia, tác giả xác định 20 biến và xây dựng 4 mô hình để phân tích ảnh hưởng của môi trường không khí tới giá của các căn hộ Kết quả mô hình cho thấy “Chất lượng không khí có ảnh hưởng tới giá trị căn hộ” căn hộ càng nằm gần nhà máy xử lý nước thải thì có giá trị càng thấp

Selim (2008) nghiên cứu các yếu tố/giá trị nội tại của căn nhà được thực hiện tại Thổ Nhĩ Kỳ, kết quả của mô hình hồi quy Hedonic cho thấy, diện tích nhà, số lượng phòng, loại nhà, hệ thống nước, hồ bơi, đặc trưng về vị trí và kiểu nhà là các biến quan trọng nhất có ảnh hưởng tới giá nhà

Theo nghiên cứu của Babawale (2011), yếu tố ngoại tác động tới BĐS cũng ảnh hưởng tới giá của BĐS Ông sử dụng mô hình Hedonic xét các yếu tố như: Khoảngcách từ BĐS tới nhà thờ, khoảng cách từ BĐS tới nơi làm việc, an ninh, nơi đậu

xe Kết quả mô hình hồi quy cho thấy, yếu tố ngoại cảnh như nhà thờ ảnh hưởng tiêu cực tới giá BĐS, BĐS càng xa nhà thờ thì giá càng tăng

Trang 6

Ngoài ra, ở nước ta cũng có một số nghiên cứu về giá BĐS, các nghiên cứu cũng dựa trên mô hình hồi quy Hedonic Kim (2007) xem xét tác động của pháp lý đến giá nhà tại TP Hồ Chí Minh và Hà Nội Tác giả xây dựng mô hình với các biến đạidiện cho pháp lý như giấy tờ pháp lý sổ hồng, sổ đỏ và các giấy tờ/quyền pháp lý khác có liên quan.

Nghiên cứu của Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011) đã ứng dụng mô hình Hedonic và thuyết vị thế chất lượng đối với 160 mẫu để xác định giá BĐS ở khu vực TP Hồ Chí Minh Kết quả cho thấy vị trí, khoảng cách từ BĐS đến mặt tiền đường, khoảng cách từ BĐS đến trung tâm, diện tích đất và diện tích nhà là những biến có ảnh hưởng quan trọng đến giá của BĐS

Theo lý thuyết vị thế - chất lượng được phát triển gần đây, Hoàng Hữu Phê và

Wakely (2000), đã đưa ra một số gợi ý định hướng xây dựng cơ sở khoa học và phương pháp định giá BĐS phù hợp với thể chế kinh tế thị trường Bài nghiên cứu chỉ ra giá BĐS phụ thuộc vào yếu tố chất lượng và vị thế: Kết quả hồi quy cho thấy, biến diện tích khuôn viên ảnh hưởng mạnh nhất tới giá BĐS, sau đó là các biến khoảng cách tới trung tâm thành phố, số tầng xây dựng, vị trí nhà đất mặt tiền hay trong hẻm

II Xây dựng mô hình

1 Xây dựng mô hình kinh tế lượng

Bài tiểu luận sẽ đi nghiên cứu sự ảnh hưởng giá nhà dựa vào các yếu tố sau:

 Những đặc điểm thuộc cấu trúc:

o S: Diện tích của ngôi nhà

o Y: Diện tích sân xung quanh ngôi nhà

 Những đặc điểm thuộc môi trường xung quanh ngôi nhà:

o N: chất lượng của nhà hàng xóm ( 1-4 thang điểm với 1= best, 4= worst)

o Và thêm vào đó là A: số tuổi của ngôi nhà

Khi đưa vào mô hình hồi quy kinh tế lượng, biến P là biến phụ thuộc, các biến A,

S, Y, N là các biến độc lập Ta xét mô hình hồi quy kinh tế:

Trang 7

P=β0+β1A +β2S+β3Y + β4N +u i

2 Dự đoán kì vọng của các biến

Dự báo dấu của các hệ số vào lý thuyết kinh nghiệm thực tế:

 Do theo lý thuyết trong các ngành khác cũng như trong thực tế, ta thấy diện tích nhà tác động cùng chiều với giá nhà, tức là diện tích nhà càng lớn thì diện tích nhà càng có xu hướng tăng Do đó β2mang dấu (+)

 Tương tự với biến số diện tích sân xung quanh càng lớn thì giá nhà có xu hướng tăng Do đó β3 mang dấu (+)

 Ngược lại với 2 biến số số tuổi ngôi nhà và chất lượng các nhà hàng xóm càng tăng thì giá nhà có xu hướng giảm Vì vậy β1 và β4mang dấu (-)

Ý nghĩa của các tham số hồi quy như sau:

 β0: hệ số chặn

 β1: mức thay ổi giá nhà theo số tuổi ngôi nhàđổi giá nhà theo số tuổi ngôi nhà

 β2: mức thay đổi giá nhà theo diện tích nhà

 β3: mức thay đổi giá nhà theo sân xung quanh nhà

 β4: mức thay đổi giá nhà theo chất lượng của nhà hàng xóm xung quanh

 u i: yếu tố ngẫu nhiên

 S: diện tích nhà (square feet)

 Y: diện tích sân xung quanh nhà (square feet)

 N: chất lượng khu phố:

o 1= the best

o 2= good

Trang 8

o 3= bad

o 4= the worst

Bảng 1: Bảng mô tả thống kê với

Số quan sát: N=43 Dependent value: P

o Độ lệch chuẩn: 8.9018 với phướng sai là 79.242

Như vậy có thể thấy dữ liệu đã cho có độ chênh lệch rất lớn, chính vì thế không thể đánh giá thông qua giá trị trung bình để đưa ra một mức kết quả chung.

 Biến A(age of the house, in year-số tuổi ngôi nhà): năm

o Giá trị trung bình: 44.837

o Giá trị lớn nhất: 77; Giá trị nhỏ nhất: 1

o Độ lệch chuẩn: 4.237 với phương sai là 17.952

Trang 9

 Biến S (size of the house-diện tích nhà) : square feet

o Độ lệch chuẩn: 22.6513 với phương sai là 513.08

Ta có thể thấy biến S cũng như P có độ lệch chuẩn vô cùng lớn

 Biến Y (size of the yard around the house-diện tích sân xung quanh nhà): square feet

o Độ lệch chuẩn: 55.431 tương đương với phương sai: 3072.6

Có thể nhận thấy biến Y giống như biến S và P có độ lệch chuẩn rất lớn.

 Biến N: quality of the neighborhood of the house-chất lượng khu phố

o Là một biến định tính

o Phương sai: 0.9354 tương đương với phương sai là 0.8493

Ta có thể thấy dữ liệu có độ chênh lệch không lớn lắm.

Bảng 2: Bảng mô tả tương quan Using observations: 1-43Correlation coefficients, using the observations 1 - 43

5% critical value (two-tailed) = 0.3008 for n = 43

Trang 10

Từ bảng 2 ta có:

Mối quan hệ tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc:

 Giữa biến độc lập A và biến phụ thuộc P

Hệ số tương quan: ρ(A, P) = -0.3940

Như vậy:

o Biến A tương quan ngược chiều với biến P Trên cơ sở đó hệ số hồi quy của A trong mô hình hồi quy mang dấu (-)

o Mức độ tương quan giữa A và P là trung bình mạnh ( =39.40%)

 Giữa biến độc lập S và biến phụ thuộc P

Hệ số tương quan: ρ(S,P) = 0.8911

Như vậy:

o Biến S tương quan cùng chiều với biến P Trên cơ sở đó hệ số hồi quy của S trong mô hình hồi quy mang dấu (+)

o Mức độ tương quan giữa S và P là tương quan mạnh (=89.11%)

 Giữa biến độc lập Y và biến phụ thuộc P

Hệ số tương quan: ρ(Y,P) = 0.5620

4 Hồi quy mô hình (phương pháp OLS).

Hàm hồi quy mẫu (SRF): P= ^β0+ ^β1A+ ^ β2S+ ^ β3Y +^ β4N +e i

Từ việc chạy mô hình, ta có bảng số liệu sau:

Trang 11

 ^β0= 142.565  Nghĩa là khi giá trị của các biến độc lập bằng 0 thì giá nhà là

142.565 nghìn USD trong điều kiện các yếu tố khác không đổi

 ^β1= -0.430041 < 0  Nghĩa là tuổi của ngôi nhà tăng 1 năm thì giá nhà sẽ

giảm một lượng trung bình là 0.430041 nghìn USD trong khi các điều khiện khác không đổi

 ^β2= 0.0942750 >0  Nghĩa là kích thước của ngôi nhà tăng 1 thước vuông

thì giá nhà sẽ tăng một lượng trung bình là 0.0942750 nghìn USD trong khi các điều khiện khác không đổi

 ^β3= 0.00494731 >0 Nghĩa là kích thước sân quanh ngôi nhà tăng 1 thước

vuông thì giá nhà sẽ tăng một lượng trung bình là 0.00494731 nghìn USD trong khi các điều khiện khác không đổi

 ^β4= -29.0488 <0  Đây là một biến định tính Có thể nói nếu chất lượng

của khu phố của ngôi nhà tăng một đơn vị thì giá nhà sẽ giảm một lượng trung bình là 29.0488 nghìn USD trong khi các điều khiện khác không đổi

Có hệ số R 2 =83.1432%, ý nghĩa: các biến giải thích giải thích được 83.1432% sự

biến động của biến phụ thuộc

Trang 12

III Ước lượng kiểm định mô hình và suy diễn thống kê

1 Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình

i Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình

0.0896>

α=0,05

Không có

ý nghĩa thống kê

Tuổi của ngôi nhà không ảnhhưởng đến giá của ngôi nhà

2 S (size of the

house-diện tích nhà)

0.0001<

α=0,05

Có ý nghĩa thống kê

Kích thước của ngồi nhà

có ảnh hưởng đến giá của ngôi nhà

3 Y (size of the

yard around the house-diện tích sân xung quanh

0.0019<

α=0,05

Kích thước sân quanh ngôi nhà có ảnh hưởng đếngiá của ngôi

Trang 13

nhà) nhà.

N (quality of

the neighborhoo

d of the house-chất lượng khu phố)

0.0001<

α=0,05

Chất lượng trong khu phố của ngôi nhà

Không

có ý nghĩa thống kê

Tuổi của ngôi nhà không ảnh hưởng đến giá của ngôi nhà

2 S (size of the

house)

9.1734>2.021 Có ý

nghĩa thống kê

Kích thước củangồi nhà

có ảnh hưởng đến giá của ngôi

Trang 14

yard around the house)

3.3366>2.021 Có ý

nghĩa thống kê

Kích thước sânquanh ngôi nhà

4 N(quality of

the neighborhoo

d of the house)

5.7966>2.021 Có ý

nghĩa thống kê

Chất lượng trong khuphố của ngôi nhà

iii Hệ số hồi quy có phù hợp với lí thuyết thực tế hay không?

Nhận xét: vì hệ số β1 không có ý nghĩa thống kê nên ta xét mô hình hồi quy kinh tế mới ( loại bỏ biến β1 : số tuổi ngôi nhà ra khỏi mô hình):

Trang 15

2 Kiểm định tham số hồi quy của mô hình sau khi bỏ biến A-số tuổi ngôi nhà ( với mức ý nghĩa ∝=0.05)

Kích thước củangồi nhà

Kích thước sânquanh ngôi nhà

Trang 16

có ảnh hưởng đến giá của ngôi nhà.

3 N ( quality of the

neighborhood of the house)

0.0001<

α=0,05

Có ý nghĩathốngkê

Chất lượng trong khuphố của ngôi nhà

◦ Cách 2 : Sử dụng kiểm định t-test

Ta có công thức tính tqs: |tqs| = ¿ûưu∨ ¿

¿se (û)∨¿ ¿¿ ; t0.2538 = 2.021ST

Kích thước của ngồinhà có ảnh hưởng đến giá của ngôinhà

yard around the house)

3.3366>2.021

Kích thước sân quanh ngôi nhà

có ảnh hưởng đến giá

Trang 17

của ngôinhà.

3 N(quality of the

neighborhood ofthe house)

5.7966>2.021

Chất lượng trong khu phố của ngôinhà có ảnh hưởng đến giá của ngôinhà

 Với mức ý nghĩa α=0,05, bác bỏ H0, chấp nhận H1 tức là mô hình phù hợp và

R2 ≠ 0tức là các biến giải thích được 90.4789% sự biến động của biến phụ thuộc

Trang 18

5 So sánh 2 mô hình hồi quy.

Vì R´2< ´R 2 ' ( 89.51% < 89.7465%)

→ Mô hình hồi quy mới phù hợp và chính xác hơn so với mô hình hồi quy cũ

→ Lựa chọn mô hình hồi quy mới để kiểm định và khắc phục các khuyết tật của

mô hình ở những phần sau của bài tiểu luận

IV KIỂM ĐỊNH CÁC VI PHẠM GIẢ THIẾT CỦA MÔ HÌNH

1 Kiểm định bỏ sót biến

Kiểm định sử dụng Ramsey’s RESET Test với cặp giả thiết thống kê:

H 0 : Mô hình không bỏ sót biến.

H 1 : Mô hình có bỏ sót biến.

Auxiliary regression for RESET specification test

OLS, using observations 1-43 Dependent variable: P

coefficient std error t-ratio p-value

Định dạng
Số trang	26
Dung lượng	107,09 KB