xây dựng quy trình công nghệ để xử lý nhiệt nóng, bụi hơi khí độc.doc

xây dựng quy trình công nghệ để xử lý nhiệt nóng, bụi hơi khí độc

DỰ ÁN NHÓM KINH TẾ LƯỢNG

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁPHÒNG TRỌ CHO SINH VIÊN LÀNGĐẠI HỌC – LINH TRUNG – THỦ ĐỨC

Nguyễn Thị Trà GiangK074020293

Nguyễn Thị Cẩm LĩnhK074050935

Lê Thị Thái ThanhK074050966

Huỳnh Ngọc Yến VânK074051002

5.1 Mô hình tối ưu 13

5.2 Ý nghĩa kinh tế của mô hình 13

5.3 Kiến nghị 13

5.4 Ứng dụng mô hình 13

Phần 1

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Hằng năm, vào mỗi độ khai trường, hàng ngàn lượt sinh viên đổ về các thànhphố lớn để học tập Cùng với nỗi lo cơm áo, học hành thì chỗ trọ cũng là một vấn đềnan giải của sinh viên xa nhà Riêng tại khu vực làng Đại học Linh Trung – ThủĐức, kí túc xá chỉ đáp ứng được khoảng 9.000 chỗ ở cho sinh viên Số sinh viên cònlại phải đi tìm nhà trọ ở ngoài Trong đó, khu trọ ở làng Đại học Linh Trung – ThủĐức là một trong những sự lựa chọn của sinh viên các trường đại học ở khu vựcnày.

Nhắc đến nhà trọ cho sinh viên, chúng ta thường nghĩ đến những khu nhà trọchật chội, ngột ngạt nằm sâu trong các hẻm giữa lòng thành phố phồn hoa Gầnđây, tuy các chủ nhà trọ đã có sự quan tâm hơn đến chất lượng phòng trọ của mìnhnhư phòng ở rộng hơn, thoáng mát hơn và còn quan tâm hơn đến các dịch vụ hỗ trợhọc 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 trọở khu vực này và mức đọ tác động của chúng như thế nào và làm cách nào đểnhững 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 làng Đại học Linh Trung – Thủ Đức” của nhóm mong muốn giải quyết

những vấn đề trên.

CƠ SỞ LÝ LUẬN

Như chúng ta đã biết, giá cả là một trong những vấn đề nhạy cảm và để xácđịnh giá một tài sản đó là một yếu tố không dễ Và vấn đề giá phòng trọ như đã nóiở trên rất được sinh viên quan tâm và nhất là sinh viên ở khu vực làng Đại học QuốcGia – Linh Trung – Thủ Đức

Khi nghiên cứu vấn đề này, dựa trên cơ sở các lý thuyết hành vi người tiêudùng và chi phí lợi ích của người cung ứng chúng tôi đã đưa ra những biến ảnhhưởng tới giá phòng trọ Bên cạnh đó, để không làm mất đi tính thực tiễn và vì mỗikhu nhà trọ ở một nơi lại có những đặc tính riêng nên chúng tôi sau khi đã nghiêncứu, đến một số phòng trọ đã rút ra được một số yếu tố sau:

Trước khi đề cập đến giá phòng khu vực làng Đại học Thủ đức, 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 dĩnhiên 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 vànhộn nhịp thì giá cả bao giờ cũng cao hơn những vùng xa xôi như thủ đức, quận2…

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…

Tuy nhiên với đề tài chỉ trong phạm vi làng Đại học Quốc Gia – LinhTrung – Thủ Đức, do vậy mà khi lựa chọn biến chúng tôi chỉ chọn những biếnđặc 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 thànhphố là như nhau, không khác nhau giữa các phòng trọ Vì thế mà nó không có ýnghĩa giải thích trong trường hợp này.

- Về đặc điểm vị trí : theo thực tế mà nhóm chúng tôi quan sát thấy là hầu hết cáckhu 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 ảnhhưởng lớn tới giá phòng (điều này hầu như ai cũng biết) 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 đôngthì 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 giákhi tăng người ở (khoán phòng cho người trọ, người cho thuê không quan tâm đếnsố 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 gần nhất.

Chỗ trọ của chúng ta càng gần các trường thì giá càng cao vì lúc đó họ nghĩ làchúng 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 làng Đại học có điểm chung là: hầu hết mỗi phòng đềucó nhà vệ sinh, do vậy chúng tôi khônng đưa biến này vào mô hình Giá điện, nước,mạng internet cùng nột số dịch vụ khác được trả hàng tháng, không tính vào giáphòng, do vậy chúng tôi không đưa các biến này vào mô hình.

Biến được giải thích là PRICE (VNĐ): giá phòng trọ.

SỐ LIỆU3.1 Phạm vi thu thập số liệu

Số liệu được thu thập tại khu vực làng Đại học – Linh Trung – Thủ Đức trongtháng 5/2009.

3.2 Nguồn số liệu

Nhóm đã tiến hành điều tra số liệu tại các dãy nhà trọ cho sinh viên ở khu

Phần 4

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT

Mô hình nghiên cứu bao gồm các biến:

Các biến đưa vào mô hình bao gồm: ký hiệu của các biến đã đề cập:

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 tăngngười ở.

Method: Least SquaresDate: 05/20/09 Time: 01:44Sample: 1 80

Included observations: 80

VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb C101194.560653.761.6683960.0995SQUARE4419.9992488.4201.7762270.0798NUMB134288.215739.888.5317150.0000INCR1689.47230067.850.0561890.9553TIME-1969.5493516.933-0.5600190.5772SAFE34191.4414439.212.3679580.0205R-squared0.635209 Mean dependent var610625.0Adjusted R-squared0.610561 S.D dependent var212979.7S.E of regression132910.2 Akaike info criterion26.50477Sum squared resid1.31E+12 Schwarz criterion26.68343Log likelihood-1054.191 F-statistic25.77113Durbin-Watson stat1.581559 Prob(F-statistic)0.000000

Kết quả ước lượng được tóm tắt lại như sau:

PRICE = 101194* + 4415SQUARE* + 134288NUMB*** + 1689INCR (60653.76) (2488.420) (15739.88) (30067.85)

- 1970TIME + 34191SAFE** (3516.933) (14439.21)

Chú thích: * là ở mức ý nghĩa 10%, ** là ở mức ý nghĩa 5%, *** là ở mức ý nghĩa

1% Số trong ngoặc là standard error

Các dấu của các hệ số ước lượng phù hợp với kỳ vọng ban đầu.

(Nhóm cho chạy thử một số mô hình các cặp biến trong mô hình ở một số dạnghàm, nhóm nhận thấy các biến này độc lập với nhau, không có hiện tượng đa cộngtuyến giữa các biến của mô hình).

Kiểm định t - test:

Kiểm định giả thiết: H0: 1 = 0 vs H1: 1 ≠ 0

Ta thấy, p – value = 0.0995 < 0.1, do đó, RH0 tức là 1 có ya nghĩa giải ythích chomô hình

Tương tự, ta có thể dễ dàng nhận thấy biến SQUARE, NUMB, SAFE có ýnghĩa giải thích cho mô hình còn 2 biến INCR và biến TIME là không có ý nghĩagiải thích cho mô hình Tuy nhiên có nên cùng lúc bỏ cả hai biến này đi hay không,ta tiến hành kiểm định F

Included observations: 80

VariableCoefficient Std Errort-StatisticProb C91748.62 55341.021.6578770.1015SQUARE4416.844 2457.2321.7974880.0762NUMB133412.4 15483.698.6163160.0000SAFE33257.98 14161.242.3485220.0214R-squared0.633654 Mean dependent var610625.0Adjusted R-squared0.619193 S.D dependent var212979.7S.E of regression131428.8 Akaike info criterion26.45902Sum squared resid1.31E+12 Schwarz criterion26.57813Log likelihood-1054.361 F-statistic43.81812Durbin-Watson stat1.577444 Prob(F-statistic)0.000000

Ta có: ESSU = 1.31x1012, ESSR = 1.31x1012, số biến ràng buộc: J=2, số bậc tự do: N – K=74

Kiểm định ở mức ý nghĩa 5% Giá trị tra bảng: F0.05(2,74)=3.12 Vì vậy, khôngthể bác bỏ giả thuyết H0, và quyết định loại ICNR và TIME ra khỏi mô hình.

Các biến trên bảng trên đều có ý nghĩa, vậy ta có mô hình cuối cùng như sau:

+ 33257.98 SAFE (14161.24)

Phần 5KẾT LUẬN

5.1 Mô hình tối ưu

+ 33257.98 SAFE (14161.24)

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 trọtăng thêm 4417 ngàn đồng.

5.4 Kiến nghị

Từ kết quả nghiên cứu giá phòng trọ của khu vực Làng Đại học – Linh Trung– Thủ Đức,với 37.5% số người được hỏi cho rằng giá phòng trọ như vậy là chưahợp lý, chúng tôi có một số kiến nghị sau:

Một số phòng trọ hiện nay không đáp ứng được những tiêu chuẩn cần thiếtnhư: diện tích trên một người ở Đơn cử, trong quá trình đi điều tra, chúng tôi thấycó phòng 2 người ở trong một căn phòng rộng 5 m2 Do vậy, yêu cầu đặt ra là: cần

họ thực hiện theo Nếu vi phạm sẽ bị chính quyền địa phương xử lý.

Về an ninh, trật tự Nhìn chung những người được hỏi cho rằng các vụ mấttrộm xe máy, điện thoại di động, áo quần, giày dép… thường xuyên xảy ra ở khu trọcủa mình Vấn đề chỉ là ai cẩn trọng hơn và có thể nói là may mắn hơn những ngườikhác thì chưa bị mất mà thôi Do đó, cần tăng cường đội ngũ tuần tra ban đêm Độingũ này có thể bao gồm công an, dân quân, sinh viên tình nguyện… Đội ngũ nàylàm việc theo ca và thay nhau tuần tra tại những điểm nóng về tệ nạn trộm cắp tạikhu vực này Bên cạnh đó, cần lắp đặt thêm hệ thống đèn đường, đặc biệt là khuvực gần nhà điều hành Đại học Quốc Gia Thành phố Hồ Chí Minh và trường Đạihọc Thể dục thể thao.