Đang tải... (xem toàn văn)
Bài tiểu luận chọn nghiên cứu về các ảnh hưởng lên giá thuê căn hộ, với mục đích tìm hiểu những nhân tố ảnh hưởng giá căn hộ cho thuê ở phường Quảng An trong năm qua nhằm phục vụ cho công tác kinh doanh trên địa bàn của Công ty TNHH Hồ Tây một thành viên.
PHẦN I: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG MỞ ĐẦU * Tính cấp thiết đề tài: Là phường có địa đẹp Quận Tây Hồ, Hà Nội, sở hữu vị trí giao thơng kết nối thuận tiện, phường Quảng An không thiên nhiên ưu với cảnh quan xanh, mặt nước rộng lớn Đây nơi tập trung khu thị với nhiều tiện ích dịch vụ cao cấp, chất lượng hàng đầu, khu vực tập trung đơng đảo người nước ngồi sinh sống với giao thoa nhiều văn hóa đa dạng Vì lý đó, năm gần khu vực phường Quảng An lựa chọn hàng đầu nơi người có thu nhập cao người nước ngồi, đặc biệt mảng hộ cao cấp với mức giả thuê hàng tháng từ vài trăm đến hàng hàng nghìn la Mỹ Bài tiểu luận chọn nghiên cứu ảnh hưởng lên giá thuê hộ, với mục đích tìm hiểu nhân tố ảnh hưởng giá hộ cho thuê phường Quảng An năm qua nhằm phục vụ cho công tác kinh doanh địa bàn Công ty TNHH Hồ Tây thành viên CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Cơ sở lý thuyết 1.1 Định giá bất động sản Việc định giá bất động sản dựa việc đánh giá, phân tích so sánh khối bất động sản khác Tuy nhiên, việc so sánh không dễ dàng mà miếng đất, nhà,… lại có đặc điểm khác Sở dĩ có điểm khác tính chất bất động sản, loại hàng hóa khơng đồng Hàng hóa khơng đồng hàng hố hay dịch vụ đơi vị kinh tế đưa thị trường định mà có tổ hợp thuộc tính khơng giống mắt người mua sản phẩm 1.2 Mơ hình Hedonic Phương pháp định giá Hedonic định nghĩa kỹ thuật phân tích hồi quy sử dụng để xác định giá trị thuộc tính liên quan (giá trị tiềm ẩn) hàng hóa thị trường giai đoạn cụ thể Ý tưởng chủ đạo phương pháp liên quan trực tiếp đến lý thuyết cung cầu Những thuộc tính khơng xuất phát từ giá trị nội sản phẩm, mà từ thuộc tính mơi trường bên ngồi tác động gián tiếp đến sản phẩm Theo Griliches (1971), phương pháp Hedonic dựa giá hàng hóa khơng đồng xác định thơng qua thuộc tính liên quan đến hàng hóa Do đó, hàm hồi quy Hedonic có dạng: pi = h (ci), pi giá hàng hóa ci vectơ thuộc tính liên quan đến hàng hóa Theo Triplett (1986), phương pháp định giá Hedonic phát triển áp dụng rộng rãi để xác định số giá trước xây dựng thành khung hồn chỉnh Mơ hình sử dụng rộng rãi phân tích định giá bất động sản Nói tóm lại, mơ hình Hedonic sử dụng nghiên cứu dựa tiêu chí đánh giá sản phẩm người tiêu dùng, cách họ quan tâm đến đặc điểm hữu hình sản phẩm màu sắc, đặc điểm kỹ thuật (công nghệ) tiện ích liên quan Một ưu điểm phương pháp định giá theo mơ hình Hedonic sử dụng hồi quy để ước tính giá nhà, khắc phục nhược điểm phương pháp định giá truyền thống Ví dụ, làm giảm ảnh hưởng chủ quan lớn người thẩm định giá trị nhà giống phương pháp khác Tuy nhiên, hầu hết nghiên cứu thực nghiệm sử dụng mơ hình có hạn chế khơng thể thu thập tập liệu hồn chỉnh đại diện cho tồn thị trường Đó việc thu thập liệu dự án nhà giao dịch cịn khó khăn, đặc biệt quốc gia có thị trường nhà đời Điều dẫn đến số sai sót lớn việc áp dụng kết ước lượng đề xuất nghiên cứu trước Do đó, kiểm sốt tốt vấn đề kết áp dụng mơ hình đáng tin cậy áp dụng rộng rãi thực tế Đối với sản phẩm bất động sản đặc biệt hộ, đất nền, nhà ở, văn phịng cho th tiêu chí quan tâm khảo sát dựa ý kiến người tiêu dùng kể đến tiện ích xung quanh, mơi trường sống, vị trí, diện tích khơng gian, số phịng ngủ sở vật chất Giả thuyết nghiên cứu Các yếu tố ảnh hưởng đến giá thuê: Theo Kain Quigley (1970), giá nhà bị ảnh hưởng đáng kể tổng số phịng ngủ, phịng tắm kích thước ngơi nhà Theo thống kê, khu hộ cao cấp khu vực quận Tây Hồ tương đối giống yếu tố bên ngồi tiện ích, mơi trường sống Một đặc điểm bật số hộ phân khúc tầm nhìn trực tiếp Hồ Tây Từ đó, tiểu luận đưa giả thiết: Các yếu tố diện tích hộ, số phòng ngủ, số phòng vệ sinh, cà tầm nhìn phía hồ có ảnh hưởng đến giá th hộ cao cấp khu vực quận Tây Hồ CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Phạm vi nghiên cứu phương pháp lấy số liệu Phạm vi nghiên cứu bao gồm hộ nằm chung cư cao cấp chung cư mini khu vực phường Quảng An, quận Tây Hồ, Hà Nội Số liệu thứ cấp thu thập từ trang web hanoihousing.vn, bao gồm 200 hộ khu vực phường Quảng An trạng thái tìm khách thuê vào đầu tháng 10/2021 Mơ hình nghiên cứu Mơ hình sử dụng nghiên cứu gồm mơ hình Hedonic mơ hình hồi quy bình phương nhỏ thơng th ường (OLS) Về phân tích, hồi quy bình phương nhỏ thơng thường (OLS) sử dụng để ước tính mơ hình nghiên cứu Dựa mơ hình định giá Hedonic, kết trước giả thuyết phát triển trên, mơ hình nghiên cứu ước tính sau: +ε Với biến phụ thuộc Y giá tiền thuê nhà/tháng (RENT, đơn vị: USD/tháng), biến độc lập cịn lại mơ tả bảng ST T Biến Mô tả Đơn vị AREA BEDROOM RESTROOM LAKEVIEW Diện tích hộ Số phịng ngủ Số phịng vệ sinh Tầm nhìn Hồ Tây m2 Phịng ngủ Phịng vệ sinh 1: có; 0: không CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Mô tả số liệu Số liệu gồm 200 quan sát mô tả theo bảng Biến Đơn vị Số quan sát Giá trị thấp Giá trị lớn Giá trị trung bình RENT AREA BEDROOM RESTROO M LAKEVIEW USD/tháng m2 Phòng ngủ Phòng vệ sinh 200 300 4700 1239 200 30 500 107.9 200 1.849 200 1.746 1: có; 0: khơng 200 0.463 Từ bảng số liệu, rút nhận xét: - Biến phụ thuộc RENT có giá trị trải từ 300 đến 4700 , có giá trị trung bình 1239 - Biên độc lập AREA có giá trị trải từ 30 đến 500, giá trị trung bình 107.9 - Biến độc lập BEDROOM có giá trị trải từ đến 4, có giá trị trung bình 1.849 - Biến độc lập RESTROOM có giá trị trải từ đến 4, có giá trị trung bình 1.746 - Biến độc lập LAKEVIEW biến giả, với giá trị: LAKEVIEW = h ộ có tầm nhìn hồ; LAKEVIEW = hộ khơng có tầm nhìn h Giá tr ị trung bình biên 0.4634 Ma trận hệ số tương quan RENT AREA BEDROOM 1.000 RESTROOM LAKEVIEW 0.7609 0.6621 0.6291 0.3769 RENT 1.0000 0.7877 0.8047 0.2038 AREA 1.0000 0.8283 0.1282 BEDROOM 1.0000 0.2085 RESTROOM 1.0000 LAKEVIEW - Qua bảng ma trận hệ số tương quan, thấy có hai hệ số cao h ơn 0.8 hệ số tương quan diện tích số phịng vệ sinh h ệ s ố gi ữa s ố phịng ngủ số phịng vệ sinh Qua thấy, biến có s ự t ương quan lớn với _ Các hệ số tương quan biến độc lập biến phụ thuộc d ưới 0.8, tự tượng quan khó xảy biến Dự báo dấu hệ số: - Hệ số AREA (+): Diện tích hộ tăng giá th tăng theo - Hệ số BEDROOM (+): Số lượng phòng ngủ tỷ lệ thuận v ới giá thuê - Hệ số RESTROOM(+): Số lượng nhà vệ sinh tỷ lệ thuận với giá thuê - Hệ số LAKEVIEW (+): Căn hộ có tầm nhìn h giá cao h ơn Kết ước lượng Hồi quy biến phụ thuộc theo biến độc lập AREA, LAKEVIEW, BEDROOM, RESTROOM, bảng kết H Biến độc ệ lậ p Giá trị hệ số Sai số 5.90774 0.0742493 số AREA 0.00472646 0.00072935 LAKEVIEW 0.286579 BEDROOM RESTROOM 0.209551 −0.0061188 0.0534612 0.0630402 0.0731927 T quan P- sát value 79.57 1.89e- 6.480 017 8.64e- 3.324 015 1.25e- 1.810 −0.0836 06 0.0718 0.9335 Qua bảng kết quả, ta có mơ hình hồi quy mẫu nh sau: = 5.90774 + 0.00472646*AREA + 0.286579*LAKEVIEW + 0.209551*BEDROOM − 0.00611882* RESTROOM (1) Ý nghĩa hệ số hồi quy: = 5.90774: = 0.00472646: Khi diện tích hộ tăng lên mét vng giá th tăng trung bình 0.472646%, với điều kiện yếu tố khác khơng đổi = 0.286579: Nếu hộ có tầm nhìn phía h giá th hộ tăng trung bình 28.6579%, với điều kiện yếu tố khác khơng đổi = 0.209551: Nếu hộ có thêm phịng ngủ giá th hộ tăng trung bình 20.9551%, với điều kiện y ểu tố khác khơng đổi = −0.00611882: Nếu hộ có thêm phịng tắm giá th hộ giảm 0.611882%, với điều kiện yếu tố khác không đổi Với hệ số xác định = 0.642641, mơ hình hồi quy m ẫu gi ải thích đ ược 64.2641% biến động giá trị biến phụ thuộc Kiểm định khuyết tật Để tiến hành kiểm định, chọn mức ý nghĩa α = 0.05 a Kiểm định nhận dạng mơ hình – Reset Mục đích: Kiểm tra xem mơ hình xác định hay ch ưa, mơ hình có bị thiếu biến quan trọng khơng Phương pháp kiểm định: kiểm định F, sử dụng Giả thiết H0 : Hệ số H1 : Hệ số khác Kết kiểm định Fqs = 9.78433, với p-value = 0.0597656 > α = 0.05 Không bác bỏ giả thiết H0 Hệ số Như vậy, mơ hình xác định b Kiểm định phương sai sai số thay đổi Mục đích: Kiểm tra xem mơ hình có hay khơng khuy ết t ật ph ương sai sai số thay đổi, vi phạm đến giả thiết phương pháp OLS Phương pháp kiểm định: Kiểm định White Giả thiết: H0 : Các hệ số αi mô hình hồi quy phụ H1 : Có hệ số αi mơ hình hồi quy phụ khác Kết kiểm định: χ^2 = 29.781854, với p-value = 0.005063 < α = 0.05 Bác bỏ giả thiết H0 Có hệ số αi mơ hình hồi quy phụ khác Như vậy, mơ hình mắc khuyết tật phương sai sai số thay đổi Khắc phục: Biến đổi log với biến độc lập AREA, phương trình mới: = 3.07100 + 0.803573*AREA + 0.254668*LAKEVIEW + 0.113568*BEDROOM − 0.0671892* RESTROOM Tiến hành kiểm định White với hai giả thiết kết quả: = 18.808493, với p-value = 0.129162 > α = 0.05 Không bác bỏ giả thiết H0 Các hệ số αi mơ hình hồi quy phụ Mơ hình khơng cịn mắc khuyết tật phương sai sai số thay đ ổi, s dụng mơ hình để tiến hành kiểm định c Kiểm định phân phối chuẩn nhiễu Do mẫu có 205 quan sát, đủ lớn để khiến biến phụ thuộc tuân theo phân phối chuẩn, thế, tiểu luận không tiến hành ki ểm đ ịnh phân phối chuẩn nhiễu d Kiểm định đa cộng tuyến Mục đích: Kiểm tra tương quan tuyến tính biến độc lập đ ể đảm bảo xác kết ước lượng Phương pháp kiểm định: dùng nhân tử phóng đại ph ương sai VIF Kết kiểm định: VIF AREA = 4.281 < 10 VIF RESTROOM = 4.114 < 10 VIF BEDROOM = 4.118 < 10 VIF LAKEVIEW = 1.078 < 10 Hệ số VIF tất biến độc lập nhỏ 10, m ức tương quan biến độc lập thấp, vậy, bỏ qua tượng đa cộng tuyến Như vậy, mơ hình khơng bị mắc khuyết tật đa cộng tuyến e Kiểm đình tượng tự tương quan Do mẫu số liệu số liệu chéo, khó xảy tượng tự t ương quan, vậy, tiểu luận không tiến hành kiểm định tượng Vậy, trình ước lượng kiểm định cho thấy mơ hình (1) xác định khơng mắc khuyết tật Từ đây, mơ hình đ ược s dụng để tiến hành suy diễn thống kê 3 Suy diễn thống kê Mơ hình hàm hồi quy mẫu: = 3.07100 + 0.803573*AREA + 0.254668*LAKEVIEW + 0.113568*BEDROOM − 0.0671892* RESTROOM a Sự phù hợp với lý thuyết So sánh với mơ hình, thấy, dấu hệ số hồi quy v ới kỳ vọng, trừ dấu hệ số β5 b Sự phù hợp hàm hồi quy Do dấu hệ số phù hợp với kỳ vọng nh lý thuy ết, c ần kiểm định phù hợp mơ hình Phương pháp kiểm định: kiểm định F Giả thiết: H0 : β2 = β3 = β4 = β5 = H1 : β2 = β3 = β4 = β5 ≠ Kết kiểm định: Fqs = 106.3485, với p-value = 3.02.10-21 < α = 0.05 Bác bỏ giả thiết H0 Có hệ số hồi quy khác Như vây, mơ hình có phù hợp c Ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy Để xác định mức ảnh hưởng thực biến độc lập lên biến ph ụ thuộc, cẩn tiến hành kiểm định hệ số hồi quy ứng với biến độc lập Phương pháp kiếm định: Kiểm định T a Kiểm định hệ số β1 Giả thiết 1: H0 : β1 = H1 : β1 ≠ Kết kiểm định: tqs = 9.343, với p-value = 7.82.10-8 < α = 0.05 Bác bỏ giả thiết H0 β1 ≠ Như vậy, hệ số chặn β1 thực có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc b Kiểm định hệ số β2 Giả thiết 2: H0 : β2 = H1 : β2 ≠ Kết kiểm định: tqs = 8.391, với p-value = 2.64.10-6 < α = 0.05 Bác bỏ giả thiết H0 β2 ≠ Như vậy, biến độc lập lnAREA thực có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc , với.điều kiện yếu tố khác không đổi, diện tích h ộ tăng lên 1% giá th tăng trung bình 80.3573%, c Kiểm định hệ số β3 Giả thiết 3: H0 : β3 = H1 : β3 ≠ Kết kiểm định: tqs = 4.999, với p-value = 3.07.10-3 < α = 0.05 Bác bỏ giả thiết H0 β3 ≠ Như vậy, biến độc lập LAKEVIEW thực có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc , điều kiến yếu tố khác không đổi, h ộ có t ầm nhìn phía hồ giá thuê hộ tăng trung bình 25.4668%, v ới điều ki ện y ếu tố khác không đổi d Kiểm định hệ số β4 Giả thiết 4: H0 : β4 = H1 : β4 ≠ Kết kiểm định: tqs = 1.810, với p-value = 0.0718 < α = 0.05 Không bác bỏ giả thiết H0 β4 = Như vậy, với mức ý nghĩa α = 0.05, biến độc lập BEDROOM khơng có ý nghĩa thống kế, khơng có tác động thực s ự lên biến ph ụ thu ộc Tuy nhiên, với mức ý nghĩa α = 0.1, hệ số β4 có ý nghĩa th ống kê Đi ều cho thấy, với số liệu này, biến độc lập BEDROOM có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc , nhiên ảnh hưởng không lớn e Kiểm định hệ số β4 Giả thiết 5: H0 : β5 = H1 : β5 ≠ Kết kiểm định: tqs = 1.810, với p-value = 0.3387 < α = 0.05 Không bác bỏ giả thiết H0 β5 = Như vậy, biến độc lập RESTROOM khơng có ý nghĩa thống kê, khơng có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc KẾT LUẬN Quá trình ước lượng kiểm định cho thấy, hai biến độc lập AREA LAKEVIEW có ảnh hưởng rõ rệt lên biến phụ thuộc, nh lý thuyết Hai biến độc lập cịn lại, BEDROOM RESTROOM, lại khơng thể ảnh hưởng theo kỳ vọng lý thuyết Sở dĩ có tượng đối tượng nghiên cứu hộ cao cấp dành cho người nước thuê Người nước sinh sống Việt Nam hầu hết sống theo cặp, nhu cầu phòng ngủ nhà vệ sinh không l ớn B ởi vậy, hộ dành cho người nước thuê th ường m ột ki ểu thi ết kế, có từ đến phòng ngủ phòng tắm Chính s ự t ương đồng số phịng mà ảnh hưởng hai biến độc lập lên bi ến ph ụ thuộc không lớn ảnh hưởng Sự khác gi ữa h ộ ch ỉ thể diện tích khung cảnh xung quanh hộ, lý hai biến AREA LAKEVIEW lại có ảnh hưởng lớn lên biến phụ thuộc ... thuyết nghiên cứu Các yếu tố ảnh hưởng đến giá thuê: Theo Kain Quigley (1970), giá nhà bị ảnh hưởng đáng kể tổng số phòng ngủ, phịng tắm kích thước ngơi nhà Theo thống kê, khu hộ cao cấp khu vực quận... phía hồ có ảnh hưởng đến giá th hộ cao cấp khu vực quận Tây Hồ CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Phạm vi nghiên cứu phương pháp lấy số liệu Phạm vi nghiên cứu bao gồm hộ nằm chung cư cao cấp chung... cư cao cấp chung cư mini khu vực phường Quảng An, quận Tây Hồ, Hà Nội Số liệu thứ cấp thu thập từ trang web hanoihousing.vn, bao gồm 200 hộ khu vực phường Quảng An trạng thái tìm khách th vào đầu