CÁC NHÂN tố ẢNH HƯỞNG đến GIÁ NHÀ tại địa bàn TP HCM

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: CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ NHÀ TẠI ĐỊA BÀN TP. HCM TP. Hồ Chí Minh, năm 2010 GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN HỌC VIÊN THỰC HIỆN PGS.TS. NGUYỄN TRỌNG HOÀI NHÓM 7 - LỚP CAO HỌC K19 TH.S. PHÙNG THANH BÌNH Nguyễn Minh Tuấn Lê Thị Minh Tuyền Nguyễn Hoàng Anh Nguyễn Ngọc Anh Tài 1 Mục Lục TÓM TẮT 2 Chương 1. Giới Thiệu .3 1.Lý do chọn đề tài 3 2. Mục tiêu của đề tài 3 3. Phạm vi nghiên cứu .3 4. Ý nghĩa đề tài 4 Chương 2: Cơ Sở Lý Luận 5 Cơ sở lý thuyết .5 Chương 3: Thu Thập số liệu .7 Phương pháp thu thập số liệu: thứ cấp và sơ cấp .7 Chương 4: Phân Tích Dữ Liệu 8 Mô tả dữ liệu: 8 Mô hình kinh tế lượng 8 Ma trận tương quan cặp giữa các biến 8 Kết quả chạy hồi qui: .10 Chạy mô hình hồi qui tổng thể 10 Lựa chọn mô hình: .12 Mô hình tốt nhất: .13 Thực hiện kiểm định mô hình 14 Chương 5 : Kết Luận .16 TÓM TẮT Việc định giá đúng giá trị của một ngôi nhà cho cả người bán và cho người mua quả là một vấn đề quan trọng hiện nay, trong hoàn cảnh nhu cầu nhà ngày càng tăng trong giai đoạn hiện nay Trong hoàn cảnh cụ thể như vậy, một trong những mục tiêu lớn là làm sao định giá đúng giá trị của ngôi nhà sẽ giúp cho người mua bán đúng giá, người bán mua đúng giá 2 trị của nó. Để định ra giá đúng nhóm tìm hiểu được những nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà, cụ thể là cụ thể là giá nhà tại thành phố Hồ Chí Minh. Sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính, nhóm nghiên cứu đã thực hiện phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà tại thành phố Hồ Chí Minh. Quá trình phân tích dựa trên bộ dữ liệu được thu thập trong khảo sát “Thu thập dữ liệu thứ cấp 100 mẫu ngẫu nhiên (những tin đăng bán nhà) của 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 những trang web: www.nhadat24h.net www.nhaban.com , www.muabanthue.com , trên báo Mua và Bán… Kết quả hồi quy cho thấy giá cả của một căn nhà luôn tỷ lệ thuận với giá trị của nó. Các yếu tố ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến giá trị của một căn nhà là giá đất, hiện trạng căn nhà và chiều rộng mặt đường trước nhà. Cần áp dụng quy luật này vào trong quá trình định giá bán cho một căn nhà. Dựa trên các kết quả hồi quy này, một số khuyến nghị chính sách cũng được đề nghị 3 Chương 1. Giới Thiệu 1.Lý do chọn đề tài Hiện nay nhu cầu nhà ở của người dân rất là cao, nhất là ở các thành phố lớn. Theo ông Nguyễn Tấn Bền – giám đốc sở xây dựng Thành phố Hồ Chí Minh – 60% hộ gia đình của TP.HCM có thu nhập thấp thì trong đó số hộ có nhu cầu nhà ở là 30.000. Còn theo Thứ trưởng Bộ Xây dựng, ông Nguyễn Trần Nam thì trong mỗi năm diện tích nhà ở cả nước tăng bình quân 30 triệu mét vuông nhưng chỉ mới phát triển ở phân khúc thị trường cao cấp, ít phục vụ cho người có thu nhập trung bình và thấp, đặc biệt là sinh viên, sau khi tốt nghiệp sẽ có việc làm ở tại TP nơi mà họ học tập,họ mong muốn có một chỗ ở ổn định, nói một cách cụ thể hơn là chúng ta hy vọng sẽ có một căn nhà riêng. Thế nhưng, việc mua một căn hộ cao cấp thì không khả thi đối với sinh viên ra trường. Vì thế, đích ngắm tới của hầu hết các bạn là những căn nhà phù hợp với khả năng hiện tại của mình. Đứng trước nhu cầu nhà ở ngày càng tăng như vậy, đối với những người hoạt động mua bán nhà nói chung, hay những ai muốn bán nhà cần có một cách định giá tốt cho căn nhà của mình. Bắt nguồn từ ý tưởng này, nhóm chúng tôi đã thực hiện đề tài nghiên cứu : “ Các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh” để giúp cho các nhà buôn bán nhà có thể định giá tốt hơn cho căn hộ của mình, đồng thời mong muốn cung cấp cho các người muốn mua nhà có một tài liệu tham khảo về giá cả nhà hiện nay trên địa bàn Thành Phố. Đồng thời nhóm chúng tôi cũng đưa ra một số kiến nghị làm tài liệu tham khảo cho các nhà kinh doanh bất động sản cũng như như những ai đã và đang muốn bán nhà 2. Mục tiêu của đề tài Xác định những nhân tố chủ yếu tác động đến giá nhà tại thành phố Hồ Chí Minh. Từ đó đưa ra những kiến nghị giúp cho người bán và người mua định giá đúng ngôi nhà mình muốn bán và ngôi nhà mình muốn mua. 3. Phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu dựa trên dữ liệu thứ cấp 100 mẫu ngẫu nhiên (những tin đăng bán nhà) của 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 những trang web: www.nhadat24h.net www.nhaban.com , www.muabanthue.com , trên báo Mua và Bán… 4. Ý nghĩa đề tài 4 Nếu mô hình nghiên cứu thành công trên dữ liệu nghiên cứu thì kết quả của nó sẽ đóng góp cho việc định giá nhà tốt hơn, chính xác hơn. Bài nghiên cứu gồm 5 chương. Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết, dựa trên cơ sở qui luật giá trị trong kinh tế vi mô để xác định các nhân tố ảnh hưởng giá nhà. Chương 3 tiến hành trình bày phương pháp nghiên cứu, mô tả lại các bước nghiên cứu. Chương 4 tiến hành phân tích dữ liệu, kết quả chạy mô hình hồi qui và chọn ra mô hình có mức ý nghĩa giải thích nhất. Chương 5 sẽ trình bày các kiến nghị. Chương 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 2.1. Cơ sở lý thuyết 5 Dựa vào quy luật giá trị, chúng ta biết rằng giá cả có thể lên xuống xoay quanh giá trị (do tác động của cung, cầu…) nhưng giá cả luôn luôn phụ thuộc vào giá trị (giá cả tỷ lệ thuận với giá trị). Nhóm chúng tôi đã áp dụng quy luật này vào việc phân tích giá nhà ở trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Từ đó, chúng tôi thấy rằng luôn có mối liên hệ mật thiết giữa giá cả mà người bán định ra cho căn nhà căn nhà với chất lượng thật sự của căn nhà của họ. Theo chúng tôi, các yếu tố sau sẽ quyết định chất lượng thực sự của một căn nhà. • Thứ nhất: giá mảnh đất xây dựng nên căn nhà đó • Thứ hai: vị trí của căn nhà (gần chợ, trường học, siêu thị, bệnh viện, trung tâm thành phố, khu vực không ngập nước, không giải tỏa…) • Thứ ba: hiện trạng căn nhà (cấp 4, cấp 3, kiên cố…) • Thứ tư: chiều rộng của mặt đường trước nhà (mặt tiền, hẻm nhỏ, hẻm cụt, hẻm xe hơi…) • Thứ năm: tình trạng pháp lý của căn nhà (chủ quyền Hồng, sổ đỏ, giấy tay, kê khai 99…) Do nguồn lực có hạn nên chúng tôi quyết định chọn ngẫu nhiên 100 mẫu ở 10 quận trên địa bàn thành phố để khảo sát. Trong quá trình khảo sát, chúng tôi thấy rằng 92% các căn nhà này có giấy tờ pháp lý là chủ quyền hồng (giấy chứng nhận quyền sở hữu nhà và đất ở). Do vậy, chúng tôi quyết định bỏ qua yếu tố giấy tờ pháp lý của căn nhà. 2.2. Dự đoán mô hình Từ cơ sở lý thuyết trên, chúng tôi quyết định đưa ra mô hình như sau: Y= β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 X 5 + β 6 X 6 • Y (triệu đồng): giá 1m 2 nhà (giá 1m 2 đất sau khi đã xây dựng nhà bằng giá nhà chia diện tích đất). • X 1 (triệu đồng): giá 1m 2 đất nơi căn nhà được xây dựng. • X 2 (tầng): số tầng của căn nhà • X 3 : hẻm nhỏ (biến dummy) • X 4 : hẻm xe hơi ( biến dummy) • X 5 : ngập nước (biến dummy) • X 6 : khoảng cách từ nhà đến chợ (siêu thị) gần nhất (đơn vị: km) 6 Kỳ vọng về dấu của mô hình β 1 mang dấu (+): khi giá 1 m 2 đất xây dựng nhà tăng lên thì giá 1 m 2 nhà cũng tăng lên. β 2 mang dấu (+): khi số tầng của căn nhà càng tăng thì giá 1 m 2 nhà cũng tăng lên. β 3 mang dấu (–): nếu nhà trong hẻm nhỏ thì giá 1 m 2 nhà giảm xuống (so với khi ở mặt tiền). β 4 mang dấu (–): nếu nhà trong hẻm xe hơi thì giá 1 m 2 nhà giảm xuống (so với khi ở mặt tiền). β 5 mang dấu (–): nếu nhà nằm ở khu vực thường xuyên bị ngập nước khi triều cường, trời mưa thì giá 1 m 2 nhà giảm xuống. β 6 mang dấu (–): nếu khoảng cách từ nhà đến chợ hoặc siêu thị gần nhất càng xa thì giá 1 m 2 nhà giảm xuống. Chương 3: THU THẬP SỐ LIỆU 7 3.1. Phương pháp thu thập số liệu: thứ cấp và sơ cấp Thu thập dữ liệu thứ cấp 100 mẫu ngẫu nhiên (những tin đăng bán nhà) của 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 những trang web: www.nhadat24h.net www.nhaban.com , www.muabanthue.com , trên báo Mua và Bán… Từ những dữ liệu thứ cấp thu thập được chúng tôi tiến hành thu thập dữ liệu sơ cấp bằng phương pháp phỏng vấn bằng điện thoại để xác minh lại thông tin. BẢNG CÂU HỎI PHỎNG VẤN QUA ĐIỆN THOẠI Xin chào anh (chị), em đang tìm mua một căn nhà ở quận… Thành Phố Hồ Chí Minh. Em có đọc thông tin trên Internet (báo) và được biết anh (chị) đang cần bán một căn nhà ở quận . Xin anh (chị) vui lòng trả lời một số câu hỏi sau đây để em biết rõ hơn thông tin về căn nhà của anh (chị). 1. Nhà anh (chị) nằm trên đường nào của quận… ? 2. Diện tích đất là bao nhiêu? 3. Hiện trạng căn nhà như thế nào (bao nhiêu tầng)? 4. Nhà anh (chị) ở ngoài mặt tiền hay trong hẻm và hẻm rộng bao nhiêu mét? 5. Khoảng cách từ nhà anh (chị) đến chợ (siêu thị ) gần nhất là bao nhiêu km? 6. Giá thật sự anh (chị) định bán là bao nhiêu? Cám ơn những thông tin của anh (chị). Mọi vấn đề cần thiết em sẽ liên lạc sau với anh (chị) qua số điện thoại này. Thông thường, người bán thường muốn đưa ra thông tin tốt về sản phẩm của mình từ đó dẫn đến tình trạng thông tin mà người mua thu thập được thường kém chính xác (chênh lệch thông tin – vấn đề quả chanh). Vì vậy, sau khi phỏng vấn qua điện thoại, nhóm tiến hành đi khảo sát thực tế để xác thực lại một lần nữa thông tin. Mỗi thành viên trong nhóm phụ trách 2 quận (20 mẫu), kiểm tra lại các thông tin đã thu thập được. Đặc biệt, nhóm tiến hành hỏi những người sống xung quanh đó xem khu vực này có hay bị ngập nước không, chợ hay siêu thị gần nhất cách đó khoảng bao nhiêu km. Sau khi kiểm tra lại dữ liệu mẫu một lần nữa, nhóm đã tổng hợp được bảng số liệu như sau: CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 8 1. Mô tả dữ liệu: Bảng thống kê mô tả dữ liệu: X1 X2 X3 X4 X5 X6 Mean 14.68800 2.950000 0.300000 0.400000 0.410000 1.524000 Median 14.10000 3.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.500000 Maximum 50.60000 6.000000 1.000000 1.000000 1.000000 3.500000 Minimum 2.200000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.100000 Std. Dev. 9.536663 1.369767 0.460566 0.492366 0.494311 0.795457 Skewness 1.339975 0.220711 0.872872 0.408248 0.365978 0.373831 Kurtosis 5.617059 2.039350 1.761905 1.166667 1.133940 2.531096 Jarque-Bera 58.46304 4.657094 19.08541 16.78241 16.74142 3.245288 Probability 0.000000 0.097437 0.000072 0.000227 0.000232 0.197376 Sum 1468.800 295.0000 30.00000 40.00000 41.00000 152.4000 Sum Sq. Dev. 9003.846 185.7500 21.00000 24.00000 24.19000 62.64240 Observations 100 100 100 100 100 100 2. Mô hình kinh tế lượng Căn cứ vào lý thuyết kinh tế lượng và mục tiêu nghiên cứu, nhóm lựa chọn mô hình hồi qui tuyết tính để chạy mô hình. Y= β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 X 5 + β 6 X 6 Ban đầu nhóm đã chạy mô hình hồi qui với 6 biến độc lập. Căn cứ vào kết quả hồi quy quan sát giá trị P value của các biến độc lập với mức ý nghĩa 10%, loại bỏ từng biến một có giá trị P value lớn hơn 10% để xác định mô hình có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức 10%. Thực hiện kiểm định wald đối với các biến đã loại ra khỏi mô hình. 3. Ma trận tương quan cặp giữa các biến: Covariance Analysis: Ordinary Date: 09/15/10 Time: 20:18 Sample: 1 100 Included observations: 100 Correlation t-Statistic Probability Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y 1.000000 ----- ----- X1 0.518489 1.000000 6.002659 ----- 0.0000 ----- X2 0.398232 0.016656 1.000000 4.297783 0.164908 ----- 9 0.0000 0.8694 ----- X3 -0.333269 -0.218336 -0.240169 1.000000 -3.499244 -2.214854 -2.449240 ----- 0.0007 0.0291 0.0161 ----- X4 -0.168486 0.058039 -0.029954 -0.534522 1.000000 -1.692118 0.575530 -0.296666 -6.260990 ----- 0.0938 0.5663 0.7673 0.0000 ----- X5 -0.372908 -0.611125 0.030582 0.208531 0.024902 1.000000 -3.978578 -7.643160 0.302892 2.110753 0.246590 ----- 0.0001 0.0000 0.7626 0.0373 0.8057 ----- X6 -0.314326 -0.436425 0.007602 0.148333 0.034559 0.424280 1.000000 -3.277799 -4.801810 0.075256 1.484850 0.342324 4.638339 ----- 0.0014 0.0000 0.9402 0.1408 0.7328 0.0000 ----- Kiểm định bảng ma trận tương quan cặp biến độc lập với biến phụ thuộc: Kết quả trên cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc của mẫu như sau: X1 X2 X3 X4 X5 X6 Hệ số tương quan với biến phụ thuộc 0.518489 0.398232 -0.333269 -0.168486 -0.372908 -0.314326 Quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc Đồng biến Đồng biến Nghịch biến Nghịch biến Nghịch biến Nghịch biến Nhận xét: Ta có Prob của các cặp biến độc lập và phụ thuộc đều nhỏ hơn 10%. Như vậy các biến độc lập có tác động lên biến phụ thuộc riêng biến X4. 10