Tóm tắt luận án: Phân tích mối quan hệ giữa chiến lược rao giá, giá bán, thời gian rao bán và khả năng bán. Nghiên cứu thị trường nhà ở riêng lẻ TP.HCM.

Phân tích mối quan hệ giữa chiến lược rao giá, giá bán, thời gian rao bán và khả năng bán. Nghiên cứu thị trường nhà ở riêng lẻ TP.HCM.Phân tích mối quan hệ giữa chiến lược rao giá, giá bán, thời gian rao bán và khả năng bán. Nghiên cứu thị trường nhà ở riêng lẻ TP.HCM.Phân tích mối quan hệ giữa chiến lược rao giá, giá bán, thời gian rao bán và khả năng bán. Nghiên cứu thị trường nhà ở riêng lẻ TP.HCM.Phân tích mối quan hệ giữa chiến lược rao giá, giá bán, thời gian rao bán và khả năng bán. Nghiên cứu thị trường nhà ở riêng lẻ TP.HCM.Phân tích mối quan hệ giữa chiến lược rao giá, giá bán, thời gian rao bán và khả năng bán. Nghiên cứu thị trường nhà ở riêng lẻ TP.HCM.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ BÍCH HỒNG PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA CHIẾN LƯỢC RAO GIÁ, GIÁ BÁN, THỜI GIAN RAO BÁN VÀ KHẢ NĂNG BÁN NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG NHÀ Ở RIÊNG LẺ TP.HCM Chuyên ngành: Kinh tế phát triển Mã ngành: 9310105 TÓM TÁT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh – Năm 2021 Cơng trình hồn thành Đại học Kinh tế TP Hồ Chí Minh Người hướng dẫn khoa học: TS Phạm Khánh Nam TS Nguyễn Hoàng Bảo Phản biện : Phản biện : Phản biện : Luận án bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp trường họp tại……………………………… …………………………………………………… Vào hồi……giờ… ngày………tháng…… năm……… Có thể tìm hiệu luận án thư viện: ………….……………………… (ghi tên thư viện nộp luận án) Chương 1: Giới thiệu 1.1 Bối cảnh nghiên cứu Giá bán nhà thời gian rao bán nhà hai yếu tố quan trọng người bán nhà Người bán muốn giá bán cao tốt thời gian rao bán ngắn tốt Tuy nhiên, theo lý thuyết tìm kiếm thị trường nhà đưa Simon (1955) sau phát triển Wheaton (1990), Yavas (1992), Krainer&LeRoy (2002), Anglin & đồng (2003), Lin&Vandell (2007), Cheng & đồng (2008) hai mục tiêu trái ngược Khi người bán nhà dành nhiều thời gian tìm kiếm người mua tiềm (thời gian rao bán dài) họ tìm thấy người mua sẵn lịng trả giá cao cho nhà Trong đó, giá rao bán đóng vai trị cơng cụ định đánh đổi người bán, mức giá rao bán cao tín hiệu người bán mức giá ngưỡng bán cao nên có thời gian rao bán kéo dài, mức giá bán cao chất lượng người mua tiềm tốt (Hoeberichts & đồng sự, 2008) Tuy nhiên, có 8/18 nghiên cứu tổng hợp Sirmans đồng (2005) phát quan hệ đồng biến giá bán thời gian rao bán (ngược với lý thuyết trên) Tương tự, Johnson & đồng (2008) tổng hợp 108 nghiên cứu mối quan hệ giá thời gian rao bán giai đoạn từ 1995 – 2007 có 29 nghiên cứu có kết mối quan hệ nghịch chiều phù hợp với lý thuyết trên, 52 nghiên cứu phát mối quan hệ đồng biến trái ngược với lý thuyết 24 trường hợp khơng tìm thấy mối quan hệ yếu tố Tương tự, Benefield đồng (2014) tổng hợp 197 nghiên cứu liên quan phát tương tự với 100 nghiên cứu xác định mối quan hệ trái lý thuyết Nhằm để giải thích cho mối quan hệ đồng biến giá bán thời gian rao bán phát số nghiên cứu thực nghiệm, Taylor (1999) dựa mơ hình bán lẻ Lazear (1986) để phát triển khuôn khổ lý thuyết tín hiệu chất lượng thị trường nhà Theo đó, mà chất lượng nhà khó quan sát người mua, nhà có thời gian rao bán dài tín hiệu chất lượng “tồi” giá giao dịch nhà giảm Từ đó, ta thấy mối quan hệ giá thời gian rao bán nhà chưa rõ ràng lý thuyết thực nghiệm, nên vai trò mức giá rao bán mức giá bán thời gian rao bán nhà vấn đề chưa thống nhà ngiên cứu Do đó, nhiều nhà nghiên cứu đề nghị cần tiếp tục thực thêm nhiều nghiên cứu thực nghiệm tác động yếu tố lên mối quan hệ giá bán thời gian rao bán, khả bán nhà thị trường bất động sản khác nhau, đặc biệt thị trường nhà phát triển, thị trường nhà mỏng nhỏ, nhằm góp phần gia tăng thêm hiểu biết nâng cao hiệu hoạt động thị trường (McGreal & đồng sự, 2009; Filippova&Fu, 2011; Cirman & đồng sự, 2015) Đặc biệt, có lượng nhỏ đề tài nghiên cứu khả bán nhà ở, đo lường tác động chiến lược rao giá (Kluger & Miller, 1990; Hui & đồng sự, 2012); tính dị biệt nhà (Krainer, 1999); giá trị nhà (Smith, 2010); động người bán (Johnson & đồng sự, 2008; Cirman & đồng sự, 2015) lên khả bán nhà Và nghiên cứu giới hạn việc đo lường tác động tĩnh yếu tố Tuy nhiên, theo Taylor (1999) thời gian rao bán kéo dài hành vi người mua nhà thay đổi, nên tác giả luận án giả thuyết tác động yếu tố lên khả bán nhà thay đổi dần theo thời gian rao bán, vấn đề chưa đề cập nghiên cứu trước đây, lỗ hổng nghiên cứu giới cần lấp đầy Bên cạnh đó, nghiên cứu lĩnh vực nhà Việt Nam tập trung vào tác động yếu tố lên giá nhà (Kim, 2004, 2007; Bui, 2020a, 2020b; Seo Kwon, 2017), chiến lược hành vi người mua-người bán, tính khoản, khả bán nhà chưa quan tâm nghiên cứu Do đó, nội dung luận án này, phía người bán, tác giả thực nghiên cứu tác động chiến lược rao giá người bán có vai trị mức giá bán, thời gian rao bán khả bán nhà thị trường nhà riêng lẻ TP.HCM Đặc biệt, tác động chiến lược rao giá khả bán nhà đo lường ứng với mốc thời gian rao bán khác (1 tháng, tháng, tháng, tháng) nhằm đo lường biến động tác động theo thời gian rao bán Cịn phía người mua nhà, phát tác giả tìm hiểu khn khổ lý thuyết hành vi người mua nhà nay, chưa có khn khổ lý thuyết phân tích tác động đặc tính nhà cũ (đang cư ngụ) lên hành vi tìm kiếm nhà họ Cụ thể, người mua nhà kinh nghiệm nóng bức, ngột ngạt nhà cũ ánh nắng chiều quan tâm nhiều đến hướng nhà mới, vấn đề chưa có nghiên cứu liên quan (cả lý thuyết thực nghiệm) Đây lỗ hổng lý thuyết cần bổ sung Do đó, luận án này, tác giả tiến hành phát triển khuôn khổ lý thuyết phân tích ảnh hưởng nhà cũ lên hành vi tìm kiếm người mua nhà 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu luận án nghiên cứu hai khía cạnh thị trường nhà TP HCM: phân tích phía cung nhà phân tích phía cầu nhà Về phía cung, tác giả phân tích chiến lược rao giá người bán Về phía cầu, luận án tập trung vào hành vi mua nhà ảnh hưởng đặc tính nhà cũ Cụ thể: - Phân tích mối quan hệ chiến lược rao giá người bán giá bán, thời gian bán nhà ở, khả bán nhà ứng với mốc thời gian rao bán khác - Phát triển khuôn khổ lý thuyết phân tích tác động đặc điểm nhà cũ người mua đến hành vi mua nhà họ kiểm định mối quan hệ kết thực nghiệm 1.3 Phương pháp nghiên cứu Với mục tiêu phân tích tác động chiến lược rao giá người bán giá bán, thời gian bán, khả bán nhà ứng với mốc thời gian rao bán khác nhau, tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu bước Trong đó, bước tiến hành xác định chiến lược rao giá người bán dựa tỷ lệ chênh lệch mức giá rao bán thực tế mức giá thị trường nhà, ước tính từ đặc tính nhà với mơ hình đánh gia hưởng thụ Bước đo lường ảnh hưởng chiến lược rao giá lên mức giá giao dịch thời gian rao bán nhà thông qua mơ hình lượng hóa Bước đo lường ảnh hưởng chiến lược rao giá lên khả bán nhà thơng qua mơ hình khả sống Cox (Cox Proportional Hazard Model) với mốc thời gian rao bán 1, 3, 6, tháng nhằm xem xét thay đổi mức độ ảnh hưởng yếu tố qua mốc thời gian rao bán Cịn với mục tiêu phát triển khn khổ lý thuyết phân tích ảnh hưởng đặc tính nhà cũ lên hành vi tìm kiếm nhà người mua nhà, tác giả luận án lược khảo lý thuyết liên quan đến hành vi tìm kiếm người mua nhà nay, kế thừa phát triển khuôn khổ lý thuyết Các kết luận khn khổ lý thuyết kiểm định lại thực nghiệm nhằm xác định đắn khuôn khổ lý thuyết phát triển 1.4 Bố cục luận án Nội dung gồm Chương 2: Cơ sở lý thuyết; Chương 3: Kết đo lường tác động chiến lược rao giá; Chương 4: Phát triển mơ hình lý thuyết phân tích ảnh hưởng nhà cũ sống lên hành vi người mua nhà; Chương 5: Kết luận kiến nghị Chương 2: Cơ sở lý thuyết 2.1 Một số khái niệm liên quan Trong nội dung này, tác giả trình bày số khái niệm liên quan: nhà riêng rẻ, loại giá liên quan đến nhà ở, chiến lược rao giá gồm chiến lược rao giá chiến lược rao giá 2.2 Cơ sở lý thuyết Trong nội dung tác giả trình bày nhóm sở lý thuyết sau: 2.2.1 Nhóm sở lý thuyết liên quan đến mối quan hệ giá rao bán, giá bán thời gian rao bán thị trường nhà Gồm sở lý thuyết mối quan hệ giá thời gian rao bán Cheng & đồng (2008), lý thuyết tín hiệu chất lượng thị trường nhà Taylor (1999), mơ hình lý thuyết hành vi câu cá người bán nhà Sun Seiler (2013) Trong đó: * Cơ sở lý thuyết mối quan hệ giá bán thời gian rao bán nhà Cheng & đồng (2008) phát triển từ lý thuyết liên quan trước Wheaton (1990), Krainer & LeRoy (2002), Anglin & đồng (2003), Lin &Vandell (2007) Trong sở lý thuyết Cheng & đồng (2008), người bán nhà chờ đợi n người mua nhà đến xem nhà đưa mức giá đề nghị, sau người mua nhà thương lượng với người mua trả giá cao n người mua để bán nhà Vấn đề người bán (sợ rủi ro) nên phải chờ bao lâu, nghĩa xác định n* tối ưu, để đạt mức kỳ vọng giá bán điều chỉnh rủi ro cao nhất, trường hợp người mua không rời bỏ thị trường, trường hợp có tỷ lệ người mua rời bỏ thị trường Kết lý thuyết Cheng & đồng (2008) xác định mối quan hệ đồng biến việc rao bán lâu mức giá giao dịch điều chỉnh rủi ro kỳ vọng cao hai trường hợp * Khn khổ lý thuyết tín hiệu chất lượng nhà (Taylor, 1999) trình bán nhà gồm giai đoạn, người mua giai đoạn đấu giá với nhau, người thắng đấu giá xem xét nhà định mua hay không dựa kết xem xét, biết việc xem xét tồn tỷ lệ sai sót Kết khn khổ lý thuyết cho thấy rằng, người mua giai đoạn sau không quan sát kết kiểm tra giai đoạn 1, khả gặp nhà chất lượng tốt giai đoạn thấp so với giai đoạn nên mức người mua chấp nhận trả thấp hơn, theo Taylor (1999) thời gian rao bán dài tín hiệu chất lượng tồi nhà (Taylor gọi tâm lý kỳ thị), nên mối quan hệ giá giao dịch thời gian rao bán nghịch biến * Lý thuyết hành vi câu cá người bán (Sun & Seiler, 2013) xem xét trình bán nhà gồm giai đoạn với thời gian rao bán bị hạn chế, nên giai đoạn cuối (giai đoạn 2) người bán chắn bán với mức giá bình qn thị trường, giai đoạn mức giá đề nghị x phải lớn mức giá bình quân thị trường xem xét Từ Sun & Seiler (2013) xác định mức giá chấp nhận tối ưu x* người bán gọi khoản lệch cao so với mức giá bình quân thị trường nhà hành vi câu cá Kết lý thuyết Sun & Seiler hầu hết trường hợp, người bán ln có động câu cá, chất lượng nhà cao (giá trị người bán lớn) hành vi câu cá mạnh Từ ba lý thuyết này, tác giả luận án đưa hai giả thuyết nghiên cứu mà luận án cần làm rõ gồm: H0: Một chiến lược rao vượt giá cao tín hiệu mức ngưỡng bán cao, tác động làm tăng mức giá bán làm kéo dài thời gian rao bán (xuất phát từ lý thuyết Cheng & đồng 2008) H1: Một chiến lược rao giá tín hiệu khả có vấn đề nhà (xuất phát từ lý thuyết Sun & Seiler, 2013), nhà trở nên khó bán với giá bán giảm thời gian rao bán kéo dài (xuất phát từ lý thuyết Taylor, 1999) 2.2.2 Cơ sở lý thuyết mơ hình khả bán nhà Cox Trước đây, nhà nghiên cứu thường dùng mô hình thời gian sống cịn (Survival model) để đo lường mức độ ảnh hưởng yếu tố lên khả sai lệch khỏi quy luật sống (baseline) đối tượng nghiên cứu, vấn đề quy luật sống cịn khơng thể quan sát nên hạn chế khả áp dụng mơ hình thời gian sống cịn Sau đó, Cox (1972) phát triển thành mơ hình khả nguy Cox với ưu điểm không cần biết quy luật rủi ro so sánh với đối tượng nghiên cứu chuẩn mẫu thay so sánh với quy luật bản, việc mở rộng khả áp dụng mơ hình khả nguy Cox (Cajias & Freudenreich, 2018) Do đó, luận án áp dụng mơ hình Cox để đo lường tác động lên khả bán nhà (nên gọi mơ hình khả bán nhà Cox), thiết lập mơ hình Cox với mốc thời gian 1, 3, 6, tháng để phân tích biến động tác động theo thời gian rao bán Mơ hình Cox ước tính số HR (hazard ratio) biến giải thích mơ hình cho biết biến số có tác động làm gia tăng (HR>1) giảm (HR 1) đại diện cho chiến lược rao giá (DOP < 1) phương trình (2) lúc gọi (2’) 𝐸 (𝑙𝑛(𝑃𝑗𝑆 )) = 𝛼2 𝑆𝑗 + 𝛽2 𝐿𝑗 + 𝜃2 𝑁𝑗 + 𝐷𝑢𝑚_𝐷𝑂𝑃𝑗 𝛿2 + 𝜀2 (2′) + Và đo lường tác động lên thời gian bán thơng qua phương trình: 𝐸 (𝑙𝑛(𝑇𝑂𝑀𝑗 )) = 𝛼3 𝑆𝑗 + 𝛽3 𝐿𝑗 + 𝜃3 𝑁𝑗 + 𝛿3 𝐷𝑂𝑃𝑗 + 𝜀3 (3) 11 Bước 3: Đo lường ảnh hưởng chiến lược rao giá khả bán nhà tương ứng với mốc thời gian rao bán + Và đo lường tác động lên khả bán qua phương trình: ℎ(𝑡 |𝑆𝑗 , 𝐿𝑗 , 𝑁𝑗 , 𝐷𝑂𝑃𝑗 ) 𝐻𝑅 = ℎ(𝑡 𝑆 , 𝐿 , 𝑁 , 𝐷𝑂𝑃 = 𝐸𝑥𝑝{𝛼4 (𝑆𝑗 − 𝑆0 ) + 𝛽4 (𝐿𝑗 − 𝐿0 ) + | 0 0) 𝜃4 (𝑁𝑗 − 𝑁0 ) + 𝛿4 (𝐷𝑂𝑃𝑗 − 𝐷𝑂𝑃0 )} (4) Trong đó: ℎ(𝑡|𝑆𝑗 , 𝐿𝑗 , 𝑁𝑗 , 𝐷𝑂𝑃𝑗 )là khả bán nhà j với điều kiện đặc tính Sj, Lj, Nj chiến lược rao giá DOPj ℎ(𝑡|𝑆0 , 𝐿0 , 𝑁0 , 𝐷𝑂𝑃0 ) khả bán nhà chuẩn với điều kiện đặc tính nhà chuẩn S0, L0, N0 DOP0 Các biến số phụ thuộc PS TOM biến số giải thích Sj, Lj, Nj nhà, sử dụng phương trình (1), (2), (3), (4), tác giả thảo luận cụ thể mục 3.1.1.1 3.1.1.2 3.1.2 Dữ liệu nghiên cứu Tác giả khảo sát 460 giao dịch nhà riêng lẻ khu vực đô thị Tp HCM từ 9/2017 đến 5/2018 theo phương pháp xác suất phân tầng theo khu vực địa lý, quận có hoạt động giao dịch sôi động phân bổ số lượng mẫu nhiều ngược lại Đối tượng khảo sát giao dịch nhà riêng lẻ (không bao gồm biệt thự) thị trường thứ cấp với tham gia nhà môi giới nhằm đảm bảo (1) vị thương lượng người mua bán tương đương (thị trường thứ cấp), (2) người bán có thơng tin mức giá bình qn nhà tương tự khu vực (nhà môi giới) đưa định giá rao bán, (3) tương đồng loại nhà mục đích sử dụng đất (nhà riêng lẻ khu vực đô thị khơng tính biệt thự) để giảm thay đổi phương sai Trong đó, liệu giá, thời gian rao bán, đặc tính cấu trúc vị trí hỏi người mơi giới, cịn đặc tính khả tiếp 12 cận mơi trường xung quanh hỏi người mua nhà (hỏi thông tin nhà cũ họ) Bảng 3.2: Thống kê mô tả liệu khảo sát nhà riêng lẻ TP HCM sau điều chỉnh Tên biến ĐVT Triệu đồng Ngày Năm m2 m2 cũ nhất, vuông/nở hậu, khác Mét Mét Số phịng Số phịng bị nắng chiều, khơng hẻm, mặt tiền Mét Mét Km Phút Phút tồi nhất, tốt khơng có Waste có Smelly tồi nhất, tốt Noisy tồi nhất, tốt Flooding không ngập, bị ngập Price Tom Age Slotarea floorarea Outside Shape Wide Long Nbedr Nbathr Sun Face Dstreet widestreet Dcbd Tcbd Tworkpla Safe Ý nghĩa Giá bán Thời gian rao bán Tuổi nhà Diện tích khn viên Diện tích sàn Vẻ bề Dạng đất chiều rộng nhà chiều dài nhà Số phòng ngủ Số nhà tắm ánh nắng chiều mặt tiền đường khoảng cách đến mặt tiền chiều rộng mặt đường khoảng cách đến Bến Thành thời gian đến Bến Thành thời gian đến chổ làm tình trạng an tồn khu vực tình trạng thu gom rác khu vực tình trạng mùi khu vực tình trạng tiếng ồn khu vực tình trạng ngập Trung bình 7,932.455 114.380 8.933 71.210 186.747 2.531 0.817 4.487 15.657 3.830 3.504 0.362 0.228 89.179 8.688 8.147 22.978 14.384 5.830 Sai số Tối chuẩn thiểu 5,777.346 900 130.143 7.178 36.636 25 111.696 44 1.293 0.387 1.436 4.926 6.8 1.875 2.002 0.481 0.420 163.390 6.299 3.917 0.6 10.219 8.005 1.214 Tối đa 26600 884 30 320 600 12 32 14 15 1 1000 30 16.4 60 40 0.613 0.365 4.683 5.058 0.906 1.948 1.813 0.292 1 7 (Nguồn: tính tốn Nghiên cứu từ liệu tự khảo sát) 3.2 Xác định chiến lược rao giá 3.2.1 Phương pháp nghiên cứu xác định chiến lược rao giá Đây bước phương pháp bước luận án để đo lường tác động chiến lược rao giá với mục tiêu bước xác định chiến lược rao giá DOP nhà Do mức giá rao bán mức giá giao dịch thực tế có tương quan (Yavas & Yang, 1995; Hui & đồng sự, 2012) nên tác giả áp dụng phương pháp đề nghị Kluger & Miller (1990) áp dụng thành cơng nghiên cứu liên quan, ước tính mức giá kỳ vọng thị trường nhà thơng qua mơ hình đánh giá hưởng thụ dùng mức giá để tính độ lệch giá DOP Do đó, bước này, tác giá thiết lập mơ hình 13 đánh giá hưởng thụ theo dạng phương trình (1) dùng để ước tính mức giá kỳ vọng thị trường nhà, sau dùng mức giá để tính khoản lệch giá DOP so với mức giá rao bán thực tế 3.2.2 Kết mơ hình xác định chiến lược rao giá người bán Bảng 3.3: Kết ước lượng mơ hình ước tính giá nhà theo đặc tính Variables Lnage lnfloorarea floorareasqu lnslotarea slotareasqu Face Shape widestreet Acar dstreet lntworkpla Lntcbd Sun Safe Waste Smelly Noisy flooding slig_flood stri_flood _cons D C.Dummy R-squared Prob(F) Root MSE Dep Var N of obs Coef Mơ hình Robust VIF Std Err -0.0318 0.1818*** 1.26E-07 0.6044*** -3.5E-06* 0.1056* -0.0892** 0.0153*** 0.0202 0.0514 3.7E-07 0.0741 2.1E-06 0.0631 0.0348 0.0041 4.8235*** 0.3116 Yes 0.8706 0.24958 lnprice 448 3.4 3.7 5.1 2.9 2.8 1.2 2.6 Mơ hình Robust VIF Std Err Coef -0.0417** 0.163*** Mơ hình Robust VIF Std Err Coef Mơ hình Robust VIF Std Err Coef 0.0201 0.0391 3.5 2.3 -0.0374** 0.1522*** 0.0178 0.0374 3.6 2.3 -0.0419** 0.1551*** 0.0179 0.0373 3.7 2.3 0.6253*** 0.0715 -3.9E-06* 2.2E-06 0.0805 0.0584 -0.0843** 0.0334 0.0154*** 0.0037 0.1821** 0.0919 -1.5E-04* 8.5E-05 -0.0509** 0.021 -0.0694*** 0.0247 0.0672*** 0.0242 5.1 2.9 3.3 1.2 2.8 1.3 1.8 1.2 1.8 1.2 0.5297*** 0.0556 2.8 0.5261*** 0.0559 2.8 -0.0894* 0.0346 0.018*** 0.0021 0.1466* 0.0834 -1.5E-04* 7.9E-05 -0.0471** 0.0213 -0.067** 0.0296 0.0543** 0.024 0.0143 0.0137 0.0585 0.0447 0.0362*** 0.0094 -0.0301*** 0.0105 -0.0904** 0.0425 1.2 1.5 1.3 1.5 1.3 1.9 1.3 1.7 1.2 1.9 1.3 -0.0855** 0.0181*** 0.1456* -1.5E-04* -0.0488** -0.0638** 0.0565** 0.0146 0.0568 0.0363*** -0.0294*** 0.0348 0.002 0.0818 8E-05 0.0212 0.0298 0.0241 0.0138 0.0449 0.0094 0.0105 1.2 1.5 1.3 1.6 1.3 1.9 1.3 1.7 1.2 2 -0.0878** 0.0428 -0.1957*** 0.063 5.4636*** 0.2621 Yes 1.7 1.7 5.0776*** 0.2929 Yes 0.8795 0.24195 lnprice 448 5.4684*** 0.2605 Yes 0.888 0.23412 lnprice 448 0.8887 0.23364 Lnprice 448 Ghi chú: - Các mơ hình bảng ước tính theo phương pháp OLS sai số chuẩn vững - *, **, *** thể mức ý nghĩa mức 10%, 5% 1% - Kiểm tra VIF biến mơ hình khơng có dấu hiệu đa cộng tuyến (Nguồn: Ước lượng dựa liệu khảo sát nghiên cứu) Loại bỏ số biến có biểu đa cộng tuyến, kết mơ hình (đã kiểm tra đa cộng tuyến, phương sai thay đổi vấn đề nội sinh) sử dụng để ước tính mức giá kỳ vọng thị trường nhà từ đặc tính nhà có mức độ giải thích xác cao Sau đó, khoản chênh lệch mức giá rao bán thực tế so với so với mức giá kỳ vọng thị trường nhà đại diện cho chiến lược rao giá người bán 14 3.3 Đo lường ảnh hưởng chiến lược rao giá mức giá bán thời gian rao bán nhà 3.3.1 Phương pháp nghiên cứu áp dụng bước Đây bước thứ phương pháp bước, mục tiêu bước đo lường tác động chiến lược rao giá (DOP) lên giá thời gian rao bán nhà Đầu tiên, tác giả áp dụng mơ hình bảng 3.2 để ước tính giá kỳ vọng thị trường nhà 𝐸(𝑃𝑗𝑆 )(biến Pricef) Và chiến lược rao giá nhà, DOPj, xác định sau: 𝐷𝑂𝑃𝑗 = 𝑃𝑗𝑙 𝐸(𝑃𝑗𝑆 ) 𝑃𝑙𝑗 )] 𝐸(𝑃𝑆 𝑗) [𝑙𝑛( =𝑒 = 𝐸𝑥𝑝 [𝑙𝑛(𝑃𝑗𝑙 ) − 𝐸 (𝑙𝑛(𝑃𝑗𝑆 ))] Sau đó, chiến lược rao giá nhà DOPj sử dụng biến giải thích phương trình (2’) (3) để đo lường tác động chiến lược rao giá đến mức giá giao dịch thời gian rao bán nhà 3.3.2 Kết đo lường tác động chiến lược rao giá mức giá bán nhà Để đo lường tác động chiến lược rao giá, DOP, đến giá bán nhà ở, tác giả ước tính mơ hình đánh giá hưởng thụ theo dạng phương trình (2’) đề cập trên, với biến chiến lược rao giá DOP trường hợp biến đổi thành biến giả Dum_DOP Bảng 3.4: Kết đo lường tác động chiến lược rao giá giá bán nhà Variables Dum_DOP lnage lnfloorarea floorareasqu lnslotarea slotareasqu face shape widestreet acar dstreet lntworkpla lntcbd sun safe Mơ hình Robust VIF Std Err Coef 0.3053*** -0.0505*** 0.1696*** -5.35E-08 0.6055*** -2.11E-06 0.1034* -0.1082*** 0.0167*** 0.0218 0.0176 0.0383 2.3E-07 0.0556 1.3E-06 0.0533 0.0267 0.0032 Mơ hình Robust VIF Std Err Coef 1.06 0.3187*** 0.0206 3.4 -0.0651*** 0.0167 4.0 0.1287*** 0.0276 3.7 5.1 0.6226*** 0.0506 2.9 -2.5E-06** 1.2E-06 2.8 0.0598 0.0455 1.2 -0.1008*** 0.0241 2.6 0.0183*** 0.0026 0.1301* 0.0667 -1.9E-04*** 5.9E-05 -0.0692*** 0.0165 -0.0987*** 0.0169 0.0733*** 0.0178 Mơ hình Robust VIF Std Err Coef Mơ hình Robust VIF Std Err Coef 1.08 0.3513*** 3.5 -0.0618*** 2.3 0.1037*** 0.0189 0.0143 0.0258 1.1 3.6 2.3 0.3553*** 0.0186 -0.0692*** 0.0143 0.1078*** 0.0255 1.1 3.7 2.3 5.1 2.9 3.4 1.2 2.8 1.3 1.8 1.3 1.8 1.2 0.5514*** 0.0348 2.8 0.5458*** 0.0349 2.8 -0.1012*** 0.02*** 0.0934 -1.7E-04*** -0.0645*** -0.1003*** 0.0577*** 0.0299*** 0.0218 0.0013 0.0595 4.7E-05 0.0153 0.0179 0.0159 0.0094 1.2 -0.0951*** 0.0221 1.5 0.0201*** 0.0012 1.3 0.0911* 0.054 1.5 -1.6E-04*** 4.7E-05 1.3 -0.0675*** 0.015 1.9 -0.0954*** 0.0178 1.3 0.0612*** 0.0156 1.7 0.0307*** 0.0095 1.2 1.5 1.3 1.6 1.3 1.9 1.3 1.7 15 waste smelly noisy flooding slig_flood stri_flood _cons D.C.Dummy 0.0788*** 0.0467*** -0.0385*** -0.1449*** 4.7527*** R-squared Prob(F) Root MSE Dep V N of obs 0.2352 Yes 5.3157*** 0.917 0.2001 lnprice 448 0.2003 Yes 5.6097*** 0.9294 0.18546 lnprice 448 0.03 0.0067 0.0072 0.0234 1.2 1.9 1.3 0.1648 Yes 0.0763** 0.0301 0.0469*** 0.0067 -0.0375*** 0.0071 1.2 1.9 -0.1414*** 0.0236 -0.3124*** 0.0391 5.6037*** 0.1668 Yes 1.7 1.7 0.9471 0.16104 lnprice 448 0.949 0.15844 lnprice 448 Ghi chú: - Các mơ hình bảng ước tính theo phương pháp OLS sai số chuẩn mạnh - *, **, *** thể mức ý nghĩa mức 10%, 5% 1% - Kết kiểm tra VIF biến mơ hình khơng có dấu hiệu đa cộng tuyến (Nguồn: Ước lượng dựa liệu khảo sát nghiên cứu) Kết ước tính cho thấy, chiến lược rao vượt giá có tác động có ý nghĩa mức 1% với mức độ giúp gia tăng thêm 35% giá giao dịch nhà so với chiến lược rao giá Bên cạnh chiến lược rao giá, số đặc tính khác nhà xác định có ảnh hưởng lên mức giá bán nhà tuổi, diện tích, dạng đất, gần trung tâm, chỗ làm, dễ tiếp cận môi trường xung quanh an toàn vệ sinh 3.3.3 Kết đo lường tác động chiến lược rao giá thời gian rao bán Để đo lường tác động chiến lược rao giá, DOP, đến thời gian rao bán nhà ở, tác giả tiến hành ước tính mơ hình đánh giá hưởng thụ theo dạng phương trình (3) với biến phụ thuộc logarit TOM Bảng 3.5: Kết đo lường tác động chiến lược rao giá thời gian rao bán nhà Variables DOP Lnage Lnfloorarea floorareasqu Lnslotarea Slotareasqu Face Shape Widestreet Acar Dstreet Lntworkpla Lntcbd Coef Mơ hình Robust Std VIF Err Coef Mơ hình 10 Robust Std VIF Err Coef Mơ hình 11 Robust Std Err VIF -0.4711* 0.2856 1.05 -0.4849* 0.2817 1.05 -0.449* 0.2646 1.04 -0.1009 -0.5771** 2.57E-06* 0.6558*** 0.1149 0.2295 1.4E-06 0.2234 3.39 3.97 3.71 2.76 -0.0731 -0.2536 0.1171 0.1572 3.5 2.24 -0.1184 -0.1785 0.1096 0.1485 3.58 2.31 0.6703*** 0.2231 2.7 0.8452*** 0.2312 2.83 0.2386 0.075 -0.0114 0.2257 0.1746 0.015 2.78 1.19 2.56 0.5079** 0.0322 -0.025 -0.0811 9.91E-04** 0.0693 0.4075*** 0.244 0.1672 0.0158 0.256 0.00039 0.1048 0.1369 3.34 1.22 2.81 1.28 1.77 1.24 1.84 0.0319 0.0028 -0.2894 5.75E-04 0.0123 0.3694*** 0.1693 0.0117 0.2882 0.00038 0.1063 0.1411 1.24 1.49 1.28 1.54 1.27 1.88 16 Sun Safe Waste Smelly Noisy Flooding Slig_flood Stri_flood _cons D.C.Dummy R-squared Prob(F) Root MSE Dep Var N of obs 4.2946*** 1.4643 Yes 0.2601 1.2277 Lntom 448 -0.0727 0.1423 1.0985 1.4167 Yes 1.24 -0.1137 -0.1885*** -0.1717 -0.1144*** 0.1019** -0.2914 0.1446 0.0576 0.1537 0.0416 0.0462 0.233 1.9464 1.4572 Yes 0.2803 1.2165 Lntom 448 1.27 1.65 1.17 1.98 1.94 1.27 0.3133 1.194 lntom 448 Ghi chú: - Các mơ hình bảng ước tính theo phương pháp OLS sai số chuẩn mạnh - *, **, *** thể mức ý nghĩa mức 10%, 5% 1% - Kết kiểm tra VIF biến mơ hình khơng có dấu hiệu đa cộng tuyến (Nguồn: Ước lượng dựa liệu khảo sát nghiên cứu) Mức ý nghĩa mơ hình thời gian rao bán biến động khoảng 26%-31% phù hợp với mơ hình đo lường thời gian rao bán nhà tác giả khác Chiến lược rao giá (DOP) nhà tìm thấy có tác động mức ý nghĩa 10% giúp rút ngắn thời gian rao bán nhà Như vậy, với mơ hình 8, tác giả luận án kết luận ta bác bỏ giả thuyết nghiên cứu H0 chấp nhận H1 Theo đó, chiến lược rao giá cao đóng vai trị tín hiệu chất lượng “tốt” nhà, người mua chấp nhận trả mức giá cao mà cịn có động mua nhanh Hình 3.3: Chỉ số giá nhà theo quý HCM Nguồn: Savills Research and Consultancy 17 Nguyên nhân, theo tác giả tình trạng thiếu hụt nhà thị trường giai đoạn nghiên cứu, với tỷ lệ hấp thụ có gia tăng đột biến đạt mức 50% - 59% Trong điều kiện này, nhà “tốt” kỳ vọng tăng giá tương lai gần người bán rao với giá cao hơn, người mua muốn mua sớm tốt chi phí hội việc trì hỗn cao (Hui & đồng sự, 2012) Bên cạnh chiến lược rao giá, nhà diện tích nhỏ, gần trung tâm, khu vực an ninh môi trường tốt yếu tố thu hút người mua giúp rút ngắn thời gian rao bán nhà 3.4 Đo lường ảnh hưởng chiến lược rao giá khả bán nhà 3.4.1 Phương pháp nghiên cứu áp dụng bước Mơ hình khả bán nhà Cox phát triển từ mơ hình khả tồn tại, nên gồm thành phần chủ yếu khả tồn S(t) khả xảy rủi ro h(t) Trong S(t) khả nhà tồn thị trường thời điểm (t) h(t) khả rủi ro xảy thời điểm t Nên, mơ hình Cox địi hỏi phải có số quan sát thay đổi (quan sát bị kiểm duyệt) số khác không thay đổi trạng (quan sát kiểm duyệt) trước sau thời điểm t Do đó, để giải vấn đề này, tác giả phân chia khoảng thời gian nghiên cứu thành nhiều mốc: 1, 3, 6, tháng (các mốc thời điểm t) Và ứng với mốc thời gian, biến kiểm duyệt nhận giá trị cho nhà có thời gian rao bán nhỏ mốc thời gian, ngược lại Điều có nghĩa ta có biến kiểm duyệt tương ứng với mốc thời gian: onemonth, threemonths, sixmonths, ninemonths Và mơ hình Cox ước tính để đo lường ảnh hưởng chiến lược rao giá đặc tính khác lên khả bán nhà với biến phụ 18 thuộc mơ hình thời gian rao bán với điều kiện kiểm duyệt tương ứng 3.4.2 Kết đo lường tác động chiến lược rao giá người bán khả bán nhà Bảng 3.7: Kết ước tính mơ hình khả bán nhà Cox mốc thời gian tháng, tháng, tháng, tháng Breslow method for ties DOP Age Lnfloorarea lnslotarea widestreet Acar Dstreet Lntcbd lntworkpla Sun Safe Waste Smelly Noisy Flooding Mơ hình Cox tháng Mơ hình Cox tháng Robust Std Robust Std Haz Ratio Haz Ratio Err Err Mơ hình Cox tháng Robust Std Haz Ratio Err 2.0827* 1.0106 1.207 0.3305*** 0.9829 3.406* 1.0007 0.9832 0.9238 1.1939 1.1533* 1.6523*** 1.2283*** 0.829*** 1.1224 1.5549* 1.0243 1.2188 0.5898** 0.9909 0.8772 1.2398 1.1726 1.107 1.1472*** 1.6931*** 1.0811** 0.8762*** 1.0754 0.7966 0.0176 0.3023 0.1228 0.0212 2.4489 0.0005 0.2434 0.1797 0.2527 0.0906 0.2781 0.0974 0.0500 0.4305 No of subjects = 448 No of failures = 108 Time at risk = 51242 Wald chi2(15) = 60.32 Prob > chi2 = Log pseudollh = -626.55 1.645* 1.0107 1.0723 0.622** 1.0023 0.8632 1.0005 1.1744 1.0007 1.1703 1.1541* 1.7565*** 1.153*** 0.8402*** 0.9677 0.4264 0.0111 0.1700 0.1439 0.0119 0.2476 0.0003 0.1904 0.1177 0.1586 0.0641 0.2191 0.0523 0.0328 0.2175 No of subjects = 448 No of failures = 260 Time at risk = 51242 Wald chi2(15) = 91.65 Prob > chi2 = Log pseudollh = -1469.78 0.3829 0.0096 0.1755 0.1240 0.0110 0.2255 0.0004 0.1737 0.1165 0.1333 0.0603 0.2306 0.0403 0.0322 0.2192 No of subjects = 448 No of failures = 366 Time at risk = 51242 Wald chi2(15) = 62.43 Prob > chi2 = Log pseudollh = -1993.93 Mơ hình Cox tháng Robust Haz Ratio Std Err 1.4224 1.0258 1.1882 0.5856** 0.9945 0.9281 1.1121 1.1699 1.1336 1.1359** 1.6146*** 1.0802** 0.892*** 1.0569 0.3293 0.0095 0.1632 0.1236 0.0097 0.2506 0.0004 0.1366 0.1139 0.1333 0.0603 0.2317 0.0398 0.0332 0.2203 No of subjects = 448 No of failures = 380 Time at risk = 51242 Wald chi2(15) = 56.09 Prob > chi2 = Log pseudollh = -2056.96 Ghi chú: - Các mơ hình bảng ước tính theo phương pháp Cox proportional hazards sai số chuẩn mạnh - *, **, *** thể mức ý nghĩa mức 10%, 5% 1% (Nguồn: Ước lượng dựa liệu khảo sát nghiên cứu) Kết cho thấy chiến lược rao giá có tác động mạnh lên khả bán nhà 30 ngày đầu rao bán, sau đó, tác động giảm dần sau 180 ngày rao bán khơng cịn tác động Điều cho thấy, chiến lược rao vượt giá tín hiệu “tốt” chất lượng nhà người mua nên làm tăng khả bán nhà, thời gian rao bán bị kéo dài lại tín hiệu “không tốt” chất lượng nhà (Taylor, 1999) triệt tiêu tác động chiến lược rao giá 19 Vấn đề tương tự tìm thấy yếu tố diện tích nhà Một nhà riêng lẻ diện tích nhỏ ln thu hút người mua (do vấn đề ngân sách) nên có khả bán cao 30 ngày rao bán đầu, sau thời gian rao bán lại tín hiệu “tồi” bào mịn tác động yếu tố Khả xe vào nhà lại khác, theo tác giả khác nhóm người mua, người mua dư thừa tài hạn chế tài Chương Phát triển mơ hình lý thuyết phân tích ảnh hưởng nhà cũ lên hành vi người mua nhà 4.1 Phát triển khuôn khổ lý thuyết Mỗi nhà i rao bán bao gồm vector đặc tính nhà, Xi, nên mang lại cho người mua mức hữu dụng u(Xi) có giá trị người mua 𝑉[𝑢(𝑥𝑖 )] có mức giá bán Pi Khi đó, mua nhà người mua đạt lợi ích: 𝐺𝑖 = 𝑉[𝑢(𝑥𝑖 )] − 𝑃𝑖 (1), biết Gi ∈ [-∞, +∞] tuân theo quy luật phân phối F(G) (Cronin, 1982; Turnbull & Sirmans,1993; Tu & đồng sự, 2016; Qiu & Zhao, 2018) Cịn khơng mua tiếp tục tìm kiếm người mua tiếp tục cư ngụ nhà cũ với đặc tính x0 hưởng mức lợi 𝑣0 (𝑥0 ) từ nhà cũ thời gian tiếp tục tìm kiếm, tốn chi phí tìm kiếm SC kỳ vọng khoản lợi ích nhà tìm E(G), nghĩa lợi ích việc tiếp tục tìm 𝑣0 (𝑥0) + 𝐸(𝐺) − 𝑆𝐶 Quyết đinh người mua nhằm: 𝑀𝑎𝑥{𝐺𝑖 , 𝑣0 (𝑥0 ) + 𝐸(𝐺) − 𝑆𝐶} Ta có, nhà xem xét có 𝐺𝑖 < 𝑣0 (𝑥0 ) + 𝐸(𝐺) − 𝑆𝐶 tiếp tục tìm khác, cịn 𝐺𝑖 ≥ 𝑣0(𝑥0 ) + 𝐸(𝐺) − 𝑆𝐶 dừng tìm kiếm đinh mua Do đó, mức lợi ích thấp để người mua 20 nhà định mua, gọi mức ngưỡng mua G*, xác định: 𝐺 ∗ ≡ 𝐺𝑖 = 𝑣0 (𝑥0 ) + 𝐸(𝐺) − 𝑆𝐶 ∗ +∞ 𝐺 +∞ Với 𝐸(𝐺) = ∫−∞ 𝐺 𝑓(𝐺)𝑑𝐺 = ∫−∞ 𝐺 𝑓(𝐺)𝑑𝐺 + ∫𝐺 ∗ 𝐺 𝑓(𝐺)𝑑𝐺 ∗ Sau biến đổi, ta có: ∫𝐺+∞ ∗ (𝐺 − 𝐺) 𝑓(𝐺) 𝑑𝐺 = 𝑣0 (𝑥0 ) − 𝑆𝐶 Phương trình giúp ta xác định điểm dừng tối ưu người mua nhà, so với phương trình điểm dừng khuôn khổ lý thuyết liên quan, ta thấy điểm dừng chịu ảnh hưởng đặc tính x0 nhà cũ Từ ta rút hai kết luận sau: KL1: mối quan hệ mức lợi ích ngưỡng mua với đặc tính nhà cũ xác định 𝜕𝐺 ∗ 𝜕𝑥0 𝜕𝑣0 = 𝜕𝑥0⁄ +∞ ∫𝐺∗ 𝑓(𝐺)𝑑𝐺 Cho thấy tác động đặc tính nhà cũ lên hành vi tìm kiếm tùy thuộc vào vai trị đặc tính nhà cũ KL2: Tác động đặc tính nhà cũ lên thời gian tìm kiếm T người mua nhà phụ thuộc vào vai trị ngơi nhà cũ 𝜕𝑣0 > 𝑛ế𝑢 >0 𝜕𝑇 𝜕𝑇 𝜕𝑇 𝜕𝐺 ∗ 𝜕𝑥0 𝑇 = +∞ → > 0; = = 𝜕𝑣0 𝜕𝐺 ∗ 𝜕𝑥0 𝜕𝐺 ∗ 𝜕𝑥0 ∫𝐺∗ 𝑓(𝐺)𝑑𝐺 < 𝑛ế𝑢 >0 { 𝜕𝑥0 Cho thấy đặc tính bất lợi nhà cũ có tác động rút ngắn thời gian tìm kiếm người mua nhà Như vậy, kết phân tích mơ hình lý thuyết cho thấy đặc tính nhà cũ (thể qua giá trị lợi ích nó, G0) có tác động lên hành vi tìm mua nhà người mua 4.2 Kiểm định thực nghiệm ảnh hưởng nhà cũ 4.2.1 Phương pháp kiểm định thực nghiệm Để kiểm định tác động lý thuyết đặc tính nhà cũ lên hành vi người mua nhà, tác giả dùng mơ hình hedonic để đo lường 21 ảnh hưởng đặc tính ngập đô thị nhà cũ (Oldflood) lên mức giá thời gian rao bán nhà chọn mua 4.2.2 Kết kiểm định thực nghiệm ảnh hưởng nhà cũ lên hành vi mua nhà người mua Bảng 4.1 : Kết kiểm định tác động đặc tính ngập lụt nhà cũ lên giá bán thời gian rao bán nhà chọn mua Mơ hình giá nhà Mơ hình thời gian rao bán Mơ hình 12 Mơ hình 13 Mơ hình 14 Mơ hình 15 Coef Robust Coef Robust Coef Robust Coef Robust Variables Std Err Std Err Std Err Std Err LnAge -0.0387** 0.018 -0.0404** 0.018 -0.1208 0.111 -0.1202 0.111 LnFloorarea 0.1609*** 0.036 0.169*** 0.036 -0.1864 0.148 -0.1892 0.151 LnSlotarea 0.5282*** 0.056 0.5261*** 0.055 0.8548*** 0.233 0.8555*** 0.233 Shape -0.0864** 0.035 -0.0849** 0.035 0.0266 0.169 0.0261 0.170 Sun 0.0539** 0.024 0.0564** 0.024 -0.1065 0.146 -0.1073 0.147 Widestreet 0.0189*** 0.002 0.019*** 0.002 0.0012 0.011 0.0011 0.011 Dstreet -0.0002** 0.000 -0.0002** 0.000 0.0006 0.000 0.0006 0.000 LnTworkpla -0.043** 0.022 -0.0439** 0.022 0.006 0.108 0.0063 0.108 LnTcbd -0.0709** 0.030 -0.069** 0.029 0.3738*** 0.144 0.3732*** 0.145 Safe 0.0129 0.014 0.0125 0.014 -0.183*** 0.059 -0.1829*** 0.059 Waste 0.0632 0.045 0.0643 0.045 -0.17 0.156 -0.1704 0.156 Smelly 0.0357*** 0.010 0.0365*** 0.010 -0.115*** 0.042 -0.1153*** 0.043 Noisy -0.0315*** 0.011 -0.0303*** 0.010 0.1027** 0.046 0.1023** 0.046 Flooding -0.0957** 0.042 -0.1021** 0.042 -0.2911 0.235 -0.2889 0.237 Oldflood 0.0631*** 0.023 -0.0215 0.163 _cons 5.5727*** 0.256 5.4939*** 0.258 1.1945 1.450 1.2213 1.485 D C Yes Yes Yes Yes Dummy R-squared 0.8867 0.8879 0.3063 0.3063 Prob(F) 0 0 Root MSE 0.23267 0.23427 1.1973 1.1987 Dep Var lnprice lnprice lntom lntom N of obs 448 448 448 448 Ghi chú: - Các mơ hình bảng ước tính theo phương pháp OLS sai số chuẩn mạnh - *, **, *** thể mức ý nghĩa mức 10%, 5% 1% - Kết kiểm tra VIF biến mơ hình khơng có dấu hiệu đa cộng tuyến (Nguồn: Ước lượng dựa liệu khảo sát nghiên cứu) Kết mơ hình giá giải thích 89% mơ hình thời gian rao bán giải thích 30%, tương tự nghiên cứu trích dẫn So sánh hệ số mơ hình 12, 13 mơ hình 14, 15 cho thấy việc thêm biến Oldflood vào mơ hình khơng làm thay đổi hệ số ước 22 tính cho thấy tính vững khả giải thích đặc tính ngập nhà cũ lên giá thời gian rao bán nhà mua Mơ hình 13 15 cho thấy việc ngập lụt nhà cũ có tác động có ý nghĩa lên mức giá chấp nhận trả cho nhà người mua Còn thời gian rao bán, tác động âm tìm thấy, nhiên khơng có ý nghĩa thống kê, thời gian rao bán đại diện tốt cho thời gian tìm kiếm người mua Kết kiểm định thực tế góp phần khẳng định kết luận từ phân tích mơ hình lý thuyết ảnh hưởng đặc tính nhà cũ hành vi mua nhà người mua tác giả nghiên cứu phát triển trình bày mục 4.1 Chương 5: Kết luận kiến nghị 5.1 Kết luận kết luận án 5.1.1 Kết luận đo lường tác động chiến lược rao giá Từ phân tích sở lý thuyết mối quan hệ giá rao bán, giá bán thời gian rao bán nhà Cheng & đồng (2008), Taylor (1999), Sun & Seiler (2013), tác giả đưa hai giả thuyết: H0: Một chiến lược rao vượt giá cao tín hiệu mức ngưỡng bán cao tác động làm gia tăng mức giá bán nhà đồng thời làm kéo dài thời gian rao bán H1: Một chiến lược rao bán giá tín hiệu người mua khả có vấn đề nhà, nhà trở nên khó bán với giá bán giảm thời gian rao bán kéo dài Dựa vào dự liệu khảo sát 448 giao dịch nhà riêng lẻ địa bàn quận Tp HCM, tác giả kiểm định tác động chiến lược rao giá lên giá bán, thời gian rao bán, khả bán nhà dựa phương pháp bước: Bước 1: tác giả thiết lập mơ hình đánh giá hưởng thụ để ước tính giá nhà từ đặc tính nhà ở, để từ ước 23 tính mức giá kỳ vọng thị trường nhà dựa đặc tính nó, mức giá trở thành để xác định chiến lược rao giá người bán (DOP) khoản chênh lệch giá rao thực tế so với mức giá kỳ vọng thị trường Bước 2: tác giả đo lường tác động chiến lược rao giá DOP lên mức giá bán (do tính gần gũi tiềm DOP mức giá bán, tác giả thay biến giả Dum_DOP trường hợp này) lên thời gian rao bán dựa mơ hình đánh giá hưởng thụ sai số chuẩn mạnh Kết cho thấy chiến lược rao vượt giá vừa có tác động làm gia tăng mức giá bán vừa tác động rút ngắn thời gian rao bán nhà Do đó, tác giả kết luận bác bỏ H0 chấp nhận H1 Bước 3: áp dụng mơ hình Cox với mốc thời gian khác để đo lường tác động chiến lược rao giá lên khả bán nhà biến động tác động theo thời gian rao bán, điểm luận án chưa có nghiên cứu nghiên cứu vấn đề Kết cho thấy chiến lược rao vượt giá có tác động làm gia tăng khả bán nhà ở, mạnh 30 ngày rao bán đầu tiên, sau tác động giảm dần biến sau 180 ngày rao bán 5.1.2 Kết luận phát triển khuôn khổ lý thuyết Theo tác giả, kinh nghiệm mà người mua trải qua nhà cũ tác động lên hành vi lựa chọn nhà họ tại, chưa có lý thuyết phân tích tác động này, tác giả phát triển khn khổ lý thuyết phân tích tác động đặc tính nhà cũ lên hành vi tìm kiếm người mua nhà, đóng góp luận án Kết phát triển khuôn khổ lý thuyết rằng, trải nghiệm người mua nhà nhà cũ có tác động lên hành vi tìm kiếm nhà họ Cụ thể, người mua có lợi ích từ nhà cũ thấp dễ tính tìm kiếm nhà có 24 mức lợi ích ngưỡng mua thấp, họ chấp nhận trả nhiều kỳ vọng có trình tìm kiếm ngắn Và kết kiểm định thực nghiệm từ số liệu 448 giao dịch khảo sát ủng hộ kết luận khuôn khổ lý thuyết DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN Nguyễn Thị Bích Hồng Trương Thành Hiệp, 2019 Kiểm định ảnh hưởng tâm lý kỳ thị hành vi người mua nhà: Nghiên cứu thị trường nhà Việt Nam Nghiên cứu Kinh tế, 2(489), trang 43 – 54 Nguyễn Thị Bích Hồng Trương Thành Hiệp, 2018 Lý thuyết tìm kiếm người mua nhà: Ảnh hưởng nhà lên định người mua nhà Tạp chí Tài chính-Marketing, 46, trang – Phan Đình Ngun, Tơ Thị Nhật Minh, Nguyễn Thị Bích Hồng, 2018 Thực trạng giải pháp phát triển thị trường bất động sản TP.Hồ Chí Minh Tạp chí Kinh tế Phát triển, 252(8), 30 – 38 Nguyen, H.T.B, Nguyen, H.T., Truong, H.T (2020) The role of Listing Price Strategies on the Probability of Sale of a House: Evidence from Vietnam Real Estate Management and Valuation, 28(2), 63 – 75 DOI: 10.1515/remav-2020-0016 ... tính nhà cũ Cụ thể: - Phân tích mối quan hệ chiến lược rao giá người bán giá bán, thời gian bán nhà ở, khả bán nhà ứng với mốc thời gian rao bán khác - Phát triển khn khổ lý thuyết phân tích. .. lường tác động chiến lược rao giá 3.1 Mơ hình phân tích liệu nghiên cứu 3.1.1 Mơ hình kinh tế lượng Để đo lường tác động chiến lược rao giá lên giá bán, thời gian rao bán, khả bán nhà ở, tác giả... giá chiến lược rao giá 2.2 Cơ sở lý thuyết Trong nội dung tác giả trình bày nhóm sở lý thuyết sau: 2.2.1 Nhóm sở lý thuyết liên quan đến mối quan hệ giá rao bán, giá bán thời gian rao bán thị trường