Ứng dụng mô hình Hedonic cho định giá nhà ở thương mại xây dựng mới – nghiên cứu tình huống nhà chung cư tại thành phố Hà Nội

Hiệu quả đầu tư của một dự án bất động sản nói chung và nhà ở nói riêng phụ thuộc rất nhiều ở khâu định giá; Trong khi đó phần lớn việc định giá nhà ở thương mại xây dựng mới tại các doanh nghiệp đầu tư, xây dựng và kinh doanh nhà ở trong thời gian vừa qua vẫn còn mang nặng tính chủ quan áp đặt, nhiều khi còn mang tính biểu quyết, cách thức tổ chức chủ yếu dựa trên kinh nghiệm…

HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) ỨNG DỤNG MƠ HÌNH HEDONIC CHO ĐỊNH GIÁ NHÀ Ở THƯƠNG MẠI XÂY DỰNG MỚI – NGHIÊN CỨU TÌNH HUỐNG NHÀ CHUNG CƯ TẠI THÀNH PHỐ HÀ NỘI APPLY HEDONIC MODEL FOR VALUATING THE COMMERCIAL HOUSING CONSTRUCTION – A CASE STUDY OF APARTMENTS IN HA NOI ThS Lục Mạnh Hiển Trường Đại học Lao động - Xã hội TÓM TẮT Hiệu đầu tư dự án bất động sản nói chung nhà nói riêng phụ thuộc nhiều khâu định giá; Trong phần lớn việc định giá nhà thương mại xây dựng doanh nghiệp đầu tư, xây dựng kinh doanh nhà thời gian vừa qua mang nặng tính chủ quan áp đặt, nhiều cịn mang tính biểu quyết, cách thức tổ chức chủ yếu dựa kinh nghiệm… Do vậy, việc lựa chọn mô hình định giá để giúp cho doanh nghiệp đưa mức giá vừa đảm bảo mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận vừa đảm bảo mức giá thị trường chấp nhận đòi hỏi cấp thiết, qua góp phần ổn định phát triển thị trường bất động sản nước nhà Từ khoá: Định giá nhà ở, giá nhà thương mại, Mô hình Hedonic, giá nhà thương mại, Yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ABSTRACT Efficiency of an investment in real estate project in general and housing project in particular highly depends on valuation phase However, most of valuation in commercial housing construction is still subjective and structure of valuation is mainly based on experience Thus, selection of valuation model to help enterprises both maximize profit and choose acceptable price level for overall market is an urgent demand in order to ensure stability and development of domestic real estate market Keywords: Valuation of housing, commercial housing prices, hedonic model, the price of commercial housing, factors affecting house prices Giới thiệu lựa chọn mơ hình nghiên cứu Hiện nay, nhiều hộ gia đình, bất động sản, cụ thể nhà mà họ sinh sống không đơn nơi để mà có giá trị mặt đầu tư sinh lời Giá trị bất động sản có tác động đáng kể đến hội chi tiêu, tiết kiệm đầu tư thân chủ bất động sản Do vậy, giá nhà mối quan tâm hàng đầu không nhà đầu tư thị trường bất động sản, mà quan trọng nhà lập sách ngân hàng Việc định giá nhà thương mại cần thiết nhiều tác nhân khác thị trường công ty đầu tư, xây dựng kinh doanh nhà ở, công ty bất động sản, chuyên viên giám định, đánh giá, người cho vay chấp, môi giới, nhà đầu tư bất động sản, nhà đầu tư quản lý quỹ người cho vay, chuyên gia phân tích nghiên cứu thị trường chuyên gia, tư vấn viên khác Giá trị thị trường ước định thông qua việc áp dụng biện pháp quy trình định giá khác phản ánh chất tài sản trường hợp mà loại tài sản có nhiều khả giao dịch thị trường mở (Pagourtzi et al., 2003) Hiện có số phương pháp sử dụng để ước định giá trị thị trường, Pagourtzi et al (2003) chia phương pháp thành hai loại: truyền thống đại Các phương pháp định giá truyền thống phương pháp so sánh phương pháp đầu tư/thu nhập, phương pháp lợi nhuận, phương pháp phát triển/thặng dư, phương pháp nhà thầu/phương pháp chi 321 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG phí, phương pháp đa hồi quy phương pháp hồi quy theo bước Trong đó, phương pháp định giá đại phương pháp mạng thần kinh nhân tạo (ANN), phương pháp định giá ẩn (hedonic pricing), phương pháp phân tích khơng gian, mơ hình tự hồi quy kết hợp trung bình trượt logic mờ Trong nghiên cứu tác giả lựa chọn phương pháp định giá ẩn theo mô hình hồi quy hàm logarith (Hedonic Pricing Model) để nghiên cứu đề xuất áp dụng cho việc định giá nhà thương mại xây dựng Việt Nam Mơ hình định giá Hedonic - Cơ sở lý luận Thuật ngữ Hedonic sử dụng để mô tả "tỷ trọng tầm quan trọng tương đối thành phần khác so với thành phần khác nhằm tạo số hiệu dụng mong muốn" (Goodman, 1998: 292) Rosen (1974: 34) định nghĩa giá thụ hưởng "giá ẩn thuộc tính tác nhân kinh tế biết mức giá quan sát giá sản phẩm dị biệt đặc điểm cụ thể kèm với chúng" (Ustaoglu, 2003) Rosen (1974), đặt tảng lý thuyết cho việc xác định giá mua, giá ẩn thuộc tính hàng hóa cho nhiều đối tượng người tiêu dùng khác Giá mua xác định số tiền tối đa mà người tiêu dùng sẵn sàng trả cho hàng hóa với điều kiện họ trì mức độ thỏa mãn hài lòng định Hàm giá bán định nghĩa hàm để xác định mức giá tối thiểu mà nhà sản xuất chấp nhận bán hàng hóa để thu lại khoản lợi nhuận định Như nêu trên, lý thuyết hàm đo lường độ thỏa dụng tạo sở để phân tích hàng hóa đặc biệt chẳng hạn đơn vị nhà mà thuộc tính riêng lẻ chúng khơng có mức giá rõ ràng Việc áp dụng phương pháp đánh giá độ thỏa dụng truyền thống nghiên cứu nhà đất nhằm mục đích đưa suy luận giá trị quan sát thuộc tính khác chẳng hạn chất lượng khơng khí, tiếng ồn sân bay, phương tiện lại (đường sắt, 322 tàu điện ngầm đường cao tốc) tiện nghi lân cận (Janssen et al 2001) Trong ba thập kỷ qua, phương pháp hồi quy dựa độ thỏa dụng sử dụng rộng rãi tài liệu thị trường nhà đất để điều tra mối tương quan giá nhà đặc điểm nhà đất Lý cho việc ứng dụng rộng rãi phân tích nhu cầu nhà đặc điểm xây dựng số giá nhà Tuy nhiên, phương pháp gặp phải số trích phát sinh từ vấn đề tiềm ẩn liên quan đến việc ước định giả định mơ hình bản, chẳng hạn xác định nhu cầu cung cầu, cân đối thị trường, việc lựa chọn biến độc lập, lựa chọn dạng phương trình thỏa dụng phân đoạn thị trường Phần lớn nghiên cứu giá thực mơ hình thỏa dụng phương pháp khác dựa phân tích đa hồi quy Về bản, phương pháp phù hợp với đánh giá đơn giản mối liên hệ giá đặc điểm khác Tuy nhiên, kỹ thuật trở nên khó hiểu kế hoạch thẩm định mở rộng bao gồm khía cạnh yếu tố ngoại lai, phi tuyến tính, khơng gian hình thức phụ thuộc khác quan sát, không liên tục không rõ ràng Tuy nhiên, vậy, số lựa chọn thay hợp lý sử dụng mơ hình mạng thần kinh nhân tạo phù hợp với lĩnh vực Thực tế, mạng thần kinh nhân tạo ví dụ phương pháp hồi quy linh hoạt Các loại phương pháp khác với phương pháp tiêu chuẩn Cụ thể, phương pháp cho phép kết có phạm vi biến thiên rộng so với mơ hình hồi quy thỏa dụng, với mở rộng mặt không gian Nền tảng lý thuyết mơ hình định giá Hedonic Trong nghiên cứu vào năm 2003, Malpezzi có nhận định xuất sắc phát triển lý thuyết mơ hình định giá Hedonic Ơng ra, mơ hình Hedonic ước lượng giá trị nhiều yếu tố riêng lẻ Phương trình Hedonic khơng đo lường nhân tố ảnh hưởng mà đo lường sở thích người mua tác HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) động đến giá nhà Cụ thể, với dạng mơ hình Hedonic phương trình đơn nhất, mơ hình đơn đo lường tác động yếu tố lên không kiểm tra tham số cấu trúc yếu tố tác động Biến giá dạng giá trị tuyệt đối logarit Dạng thường sử dụng từ trước tới dạng bán logarit, biến giá logarit tự nhiên chạy hồi quy với biến độc lập khác Dùng mơ hình thấy phương sai yếu tố vùng giá khác mẫu Như Malpezzi (2003) thảo luận, mơ hình Hedonic hình thành không đồng yếu tố ảnh hưởng sở thích người tiêu dùng, hay nói cách khác giá nhà không ảnh hưởng yếu tố cấu thành khác mà yếu tố định giá theo cách khác người tiêu dùng Do khó khăn việc áp dụng thực tế mơ hình Hedonic, dạng hàm biến đưa vào mơ hình thường có dạng đặc biệt Điều khởi nguồn từ nghiên cứu ban đầu Lancaster (1966) Rosen (1974) có đề cập đến mơ hình yếu tố ảnh hưởng giá nhà nhiên lại khơng cụ thể yếu tố Trong ứng dụng thực tế, biến phụ thuộc thường giá bán đóng vai trị đại diện cho giá trị ngơi nhà Sử dụng giá trị quan sát làm giảm thiểu nhiều sai lệch so với phương pháp khác chủ nhà tự định giá cho nhà Chúng ta đưa vào mơ hình vô số biến, mối tương quan cao số biến có dẫn đến vấn đề ước lượng không đưa tất biến vào mơ hình.Ví dụ, biến địa điểm quan trọng mơ hình lại phản ánh biến khác chẳng hạn chất lượng trường học Bởi xác định hệ số cá nhân biến khó khăn Các nghiên cứu nỗ lực để tìm dạnh hàm xác cho mơ hình Follain Malpezzi (1980) phát dạng hàm semi-log có nhiều lợi so với dạng tuyến tính.Trong phải kể đến lợi sau: (1) cho thấy phương sai giá trị yếu tố, (2) hệ số dễ dàng xác định thay đổi tỷ lệ phần trăm giá với đơn vị thay đổi yếu tố, (3) mơ hình semi-log giảm thiểu tối đa số vấn đề thống kê (heteroscedasticity-phương sai phụ thuộc vào biến ngẫu nhiên khác) Thực tế nghiên cứu áp dụng mơ hình Hedonic Trong phần này, tác giả điểm qua thực tế áp dụng mơ hình giới Việt Nam Mơ hình giá thỏa dụng dựa thuyết người tiêu dùng Lancaster (1966) Kể từ Rosen (1974) mở rộng thuyết thị trường nhà ở, phân tích thỏa dụng nhà áp dụng rộng rãi công cụ để đánh giá thị trường bất động sản phân tích thị Hồi quy giá nhà đất nhiều biến mô tả bất động sản, biến lân cận cụ thể khác đánh giá tham gia phần chúng, gọi giá ẩn hay giá trị thụ hưởng Rosen (1974) đưa cách xử trí tồn diện với thuyết giá ẩn Thuyết giá ẩn tạo nên vấn đề kinh tế học cân khơng gian mà theo tồn giá ẩn giúp định hướng người tiêu dùng nhà sản xuất đưa định vị trí liên quan đến đặc điểm khơng gian Mơ hình Hedonic kỹ thuật lâu đời xác định giá trị kinh tế phát triển Lancaster (1966), Ridker (1967), Griliches (1971), Rosen (1974) nhà nghiên cứu khác Ban đầu mơ hình sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ giảm thiểu ô nhiễm khơng khí tác động đến giá trị tài sản, mơ hình Hedonic trở thành nghiên cứu quan trọng nửa sau năm1970 năm 1980 Trong thời kỳ này, phương thức giá Hedonic chuyển đổi công cụ quan trọng nghiên cứu học thuật, sử dụng nghiên cứu lý thuyết thực nghiệm xác định giá trị tiền tệ hàng hóa có liên quan đến đặc tính mơi trường địa điểm BĐS Mơ hình Hedonic Ridker (1967) trình bày: 323 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Pi = f (S1i Ski , N1i Nmi , Z1i Zni) Trong đó: Pi: Giá nhà S: đặc điểm kết cấu nhà (1 k), diện tích nhà, số lượng phịng, loại hình xây dựng số nhân tố khác N: đặc điểm khu dân cư (1 m), khoảng cách tới nơi làm việc, chất lượng trường học, tỷ lệ tội phạm địa phương nhân tố khác Z: môi trường đặc trưng (1 n), chất lượng khơng khí, nguồn nước, tiếng ồn nhân tố khác Pi = α0 + α1S1i + α2i S2i + + αki Ski + α1N1i + α2N2i + + αmNmi + αaZai Một số nghiên cứu thực nghiệm gần ứng dụng mơ hình Hedonic để xác định giá BĐS Sérgio A B cộng (2002), nghiên cứu ứng dụng mơ hình Hedonic để đánh giá ảnh hưởng xấu môi trường “mùi hôi” phát từ nhà máy xử lý nước thải Brasilia (là thành phố Brazil) Ông xác định 20 biến xây dựng mơ hình để phân tích ảnh hưởng mơi trường khơng khí tới giá hộ Kết mơ hình cho thấy “chất lượng khơng khí có ảnh hưởng tới giá trị hộ” hộ nằm gần nhà máy xử lý nước thải có giá trị thấp Theo Selim S (2008) nghiên cứu yếu tố nội nhà thực Thổ Nhĩ Kỳ, ông xây dựng mô hình giá nhà sau LnP = bx + u Kết mơ hình hồi quy Hedonic ơng cho thấy diện tích nhà, số lượng phịng, loại nhà, hệ thống nước, hồ bơi, đặc trưng vị trí kiểu tòa nhà biến quan trọng có ảnh hưởng tới giá nhà Mơ hình tiếp tục mở rộng Selim H (2009) Với hai loại phương pháp tiếp cận mơ hình sử dụng phân tích: mơ hình hồi quy Hedonic ANN Các kết mơ hình hồi quy cho thấy hệ thống nước, hồ bơi, loại nhà, số phịng, kích thước ngơi nhà, đặc trưng vị trí kiểu tòa nhà biến số quan trọng ảnh hưởng đến giá nhà Có thể thấy giá nhà khu đô thị cao khu vực nông thôn 26,26% Theo nghiên cứu gần Gabriel K B 324 (2011), yếu tố ngoại tác tác động tới BĐS ảnh hưởng tới giá BĐS đó, ơng sử dụng mơ hình Hedonic xét yếu tố như: khoảng cách từ BĐS tới nhà thờ, khoảng cách từ BĐS tới nơi làm việc, an ninh, nơi đậu xe Mơ hình có dạng: P= β0 + βjXj + βd Xd + u Kết mô hình hồi quy cho thấy yếu tố ngoại tác nhà thờ ảnh hưởng tiêu cực tới giá BĐS, BĐS xa nhà thờ giá tăng Nhà lĩnh vực quan trọng chất lượng sống cộng đồng Do vậy, việc định giá phù hợp đặc điểm nhà cần thiết Để đạt mục tiêu này, nhà nghiên cứu có kinh nghiệm thường quy định rõ hàm giá thỏa dụng mơ hình thỏa dụng (Ogwang and Wang, 2003) Trong số nhà nghiên cứu đó, Adair et al (2000) tập trung vào yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc giá thị trường bất động sản Khu vực Đơ Thị Belfast, tìm hiểu tác động tương đối đặc điểm bất động sản, yếu tố kinh tế xã hội tác động khả tiếp cận Phân tích đề cao tầm quan trọng việc điều tra thị trường cấp đến kết luận phức tạp mối tương quan khu vực đô thị Janssen et al (2001) so sánh hiệu suất phương pháp bình phương nhỏ bình phương trung bình tối thiểu, phương pháp hiệu quả, đánh giá mối tương quan thu nhập/giá khu hộ Meese Wallace (2003) lại đối chiếu hai phương pháp nhằm đánh giá tác động yếu tố thị trường lên động lực giá nhà đất Phương pháp tuân theo quy trình hai bước truyền thống theo bước ước định số giá nhà đất sau sử dụng số ước định mơ hình cấu trúc Phương pháp thứ hai áp dụng chiến lược lọc Kalman cho phép ước định đồng thời tham số mơ hình giá thỏa dụng động, số giá tham số mơ hình cấu trúc giá nhà đất Stevenson (2004) xem xét lại vấn đề tính dị biến mơ hình giá nhà đất thỏa dụng Kim Park (2005) xác định mơ hình khơng gian thay đổi giá nhà HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) đất yếu tố định đến giá nhà đất Seoul thị trấn lân cận Kết phân tích nhóm cho thấy mơ hình khơng gian tốc độ thay đổi giá nhà đất không liên quan đến giá nhà đất Filho Bin (2005) xây dựng mơ hình hàm giá ẩn nhà phương pháp hồi quy không tham biến bổ sung Việc định giá thực thơng qua quy trình backfitting (chỉnh hợp lặp) kết hợp với hàm ước lượng đa thức quỹ tích, đó, giúp tránh sai sót hàm ước lượng khơng tham biến vô Họ đối chiếu kết với mô hình tham biến tìm chứng chứng minh tính ưu việt mơ hình khơng tham biến Fan et al (2006) áp dụng phương pháp định hình cây, cơng cụ xác định mẫu thống kê quan trọng việc tìm hiểu mối liên hệ giá nhà đất đặc điểm nhà đất Với việc sử dụng thị trường nhà đất công bán lại Singapore làm mẫu nghiên cứu, viết chứng minh phù hợp kỹ thuật Kestens et al (2006) sử dụng liệu cấp hộ gia đình mơ hình thỏa dụng nhằm đánh giá tính khơng đồng giá ẩn loại nhà, tuổi tác, trình độ học vấn, thu nhập tình trạng sở hữu trước người mua Hai phương pháp sử dụng cho mục đích bao gồm: loạt mơ hình sử dụng số hạng khai triển, mơ hình thứ hai áp dụng phép Hồi quy Quyền số Địa lý Ngoài ra, nước ta có số nghiên cứu giá bất động sản, nghiên cứu dựa mơ hình hồi quy Hedonic Theo lý thuyết vị - chất lượng phát triển gần Hồng Hữu Phê Patrick Wakely (2000), đưa số gợi ý định hướng xây dựng sở khoa học phương pháp định giá bất động sản phù hợp với thể chế kinh tế thị trường Bài nghiên cứu giá bất động sản phụ thuộc vào yếu tố chất lượng vị thế: Y = f(CL, VT) Kết hồi quy cho thấy biến diện tích khn viên ảnh hưởng mạnh tới giá bất động sản sau biến khoảng cách tới trung tâm thành phố, số tầng xây dựng, vị trí nhà đất mặt tiền hay hẻm Bên cạnh đó, Kim (2007) cịn xem xét tác động pháp lý đến giá nhà TP Hồ Chí Minh TP Hà Nội, tác giả xây dựng mô hình với biến đại diện cho pháp lý giấy tờ pháp lý sổ hồng, sổ đỏ, quyền pháp lý liên quan Các thành phần mô hình Hedonic Rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến việc định giá ngơi nhà, mơ hình phân tích hồi quy Hedonic mơ hình tiêu biểu ước lượng phần đóng góp biên yếu tố Nội dung nghiên cứu phần đánh giá tổng hợp nghiên cứu gần có sử dụng mơ hình Hedonic để định giá nhà Những phát cho thấy yếu tố mái dốc hay mái bằng, hệ thống phun nước, vườn tắm, buồn tắm riêng biệt, lị đơi thiết kế hướng tới cộng đồng có ảnh hưởng tích cực đến giá bán yếu tố thiếu không gian tầng áp mái, sống khu vực động đất, gần trang trại lợn, gần bãi rác, gần đường dây điện áp cao, sống vùng đất thuộc sở hữu cơng ty, gần nới có khả chịu ảnh hưởng lũ lụt… tác động tiêu cực đến giá bán Ngôi nhà định nghĩa nơi thành viên gia đình chung sống với Mặt khác, nhà tập hợp yếu tố kích thước, chất lượng vị trí Vì số lý định nên việc định giá ngơi nhà khó Là tài sản hữu hình, ngơi nhà có vị trí cụ thể Ngồi ra, ngơi nhà tài sản giá trị lâu bền có tuổi đời riêng nó; có nghĩa lúc, thị trường tồn nhiều ngơi nhà có tuổi đời khác đáng kể Và ngơi nhà có yếu tố khác biệt để tạo nên giá trị cho riêng Hơn nữa, yếu tố có giá trị khác khu vực Ví dụ, nhà để xe có giá trị ngơi nhà vùng có khí hậu lạnh bể bơi có giá trị nơi có khí hậu nóng Ngồi ảnh hưởng yếu tố nói trên, giá trị ngơi nhà cịn đánh giá thơng qua nhu cầu tiện ích khác người mua nhà Ví dụ, người mua nhà đánh giá cao sàn gỗ cứng so với người khác Vì người mua 325 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG khác định giá khác cho nhà Tất yếu tố cho thấy nhà thực thể khác Những yếu tố khác biệt khiến cho việc định giá khó, thêm vào thực tế người mua lại định giá yếu tố ưu tiên với giá trị khác khiến cho việc định giá thêm phức tạp Tuy vậy, nhiều nghiên cứu nỗ lực để tìm phương thức định giá nhà thơng qua yếu tố ảnh hưởng Một phương pháp điển hình phương pháp mơ hình định giá Hedonic cho phép tổng giá trị ngơi nhà phân tích thành giá trị thành phần riêng lẻ Một điều lưu ý việc sử dụng mơ hình áp dụng khu vực cụ thể khó để khái quát nhiều khu vực địa lý khác Bởi vậy, người ta hay sử dụng mơ hình để có nhìn sâu sắc vào hoạt động mua bán thị trường cụ thể Mặt khác, so sánh nghiên cứu khu vực khác giúp nhận yếu tố hầu hết người mua nhà đánh giá cao đánh giá thấp Từ trình tìm hiểu nghiên cứu cho thấy, phần lớn nghiên cứu ứng dụng mơ hình Hedonic tập trung vào yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà là: Vị trí, cấu trúc nhà, khu dân cư thuộc tính chúng Sau tác giả làm rõ nghiên cứu này: 5.1 Thứ thuộc tính vị trí Vị trí bất động sản đề cập hầu hết nghiên cứu thuộc tính vị trí cố định tương đối Các thuộc tính vị trí cố định (Follain & Jimenez, 1985; Orford, 1988) định lượng toàn khu thị liên hệ tới số hình thức phương pháp tiếp cận Thuộc tính vị trí tương đối định lượng thông qua phương pháp thay chẳng hạn tầng lớp kinh tế - xã hội, thành phần chủng tộc, thuộc tính thẩm mỹ, mức độ ô nhiễm, độ gần với trung tâm giải trí địa phương (Dubin & Sung, 1990) Trong quan điểm truyền thống vị trí, khả tiếp cận đánh giá điều kiện tiếp cận quận trung tâm thương mại 326 (CBD) Khả tiếp cận, hình thức đo đạc có ảnh hưởng tới giá nhà (McMillan, Jarmin, & Thorsnes, năm 1992; Palmquist năm 1992; Ridker Henning, năm 1968) Khả tiếp cận phương tiện vận tải thường kết hợp với việc dễ dàng lại khoảng cách với trung tâm giải trí, đo thời gian di chuyển, chi phí lại, thuận tiện phương thức vận tải khác (Adair, Greal, Smyth, Cooper, & Ryley, 2000; tác giả khác, 1996.) Người mua có xu hướng gộp chi phí nhà với chi phí vận chuyển, điều khơng phải lúc Edmonds (1984) thấy chi phí lại khơng bao gồm mạng giá trị Nghiên cứu ông Nhật Bản thói quen doanh nghiệp hoàn trả cho người lao động để lại Như vậy, trường hợp rõ ràng "chi phí" cho việc lại thời gian bất tiện Cảnh quan xung quanh coi tiện nghi gia đình gắn liền với vị trí khu nhà (Benson, Hansen, Schwartz, & Smersh, 1998) Nhiều nghiên cứu người mua thích khu nhà có quang cảnh đẹp, chẳng hạn hồ, sân golf, sẵn sàng trả tiền thưởng cho khu nhà (Cassel & Mendelsohn, 1985, Darling, 1973; Gillard, 1981; Mok đồng nghiệp, 1995; Plattner & Campbell, 1978; Rodriguez & Sirmans, năm 1994) Benson nhà nghiên cứu khác lưu ý cảnh quan khơng đồng bộ, đa dạng theo loại (ví dụ điểm nhìn hồ, núi thung lũng) chất lượng (ví dụ điểm nhìn tồn cảnh, phần phần nhỏ) Bằng việc phân loại cảnh quan mặt tiền hướng biển, từ hộ nhìn biển, phần biển, khơng nhìn được, tác giả phát rằng, so với khơng có cảnh quan, mặt tiền hướng biển thêm 147% vào giá bán, địa nhà nhìn biển thêm 32%, ngắm phần biển thêm 10% Đánh giá số nghiên cứu khác cho thấy tồn điểm nhìn cảnh quan HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) lúc quan trọng cách máy móc, nói chung có liên kết tích cực tới giá (ví dụ: Brown & Pollakowski, 1977; Correll, Lillydahl & Singell, 1978) Nghiên cứu Brown Pollakowski giá trị hộ gần hồ Seattle, Washington, khoảng cách tới bờ sông lớn làm giảm đáng kể giá bán bất động sản, điểm nhìn khơng quan trọng Họ lý giải cho bất thường phạm vi ví dụ cịn hẹp Trong thử nghiệm Correll cộng sự, điểm nhìn hướng thung lũng phân loại thành “tuyệt vời”, “vừa phải”, “khơng có điểm nhìn”, mối quan hệ điểm nhìn giá khơng đáng kể 5.2 Thứ hai thuộc tính kết cấu Giá bất động sản gắn kết tới thuộc tính cấu trúc, Ball (1973) ra, ngơi nhà có nhiều thuộc tính mong muốn khác, giá trị thuộc tính phản ánh giá thị trường cao cho nhà Tuy nhiên, nhà nghiên cứu khác lưu ý thuộc tính cấu trúc mà người mua ưa chuộng khơng phải lúc giống Kohlhase (1991) cho tầm quan trọng thuộc tính cấu trúc thay đổi theo thời gian, khác quốc gia Trong thuộc tính liên quan đến số lượng phịng diện tích sàn tương đối quan trọng nhiều nước, thuộc tính khác thay đổi xu hướng phong cách xây dựng truyền thống Nhiều nghiên cứu cho thấy số lượng phòng khách phòng ngủ (Fletcher cộng sự, 2000; Li & Brown, 1980), số lượng phòng tắm (Garrod & Willis năm 1992; Linneman 1980), diện tích sàn (Carroll, Clauretie, Jensen, năm 1996, Rodriguez & Sirmans, năm 1994) có mối liên hệ tích cực đến giá bán nhà Do người mua sẵn sàng trả nhiều cho không gian lớn hơn, đặc biệt khơng gian đa chức Những gia đình lớn mong có hộ với diện tích sàn lớn người mua có đủ khả chi trả cho tiêu chuẩn sống tốt Ví dụ, Garrod Willis phát phòng bổ sung làm tăng giá trị tài sản khoảng 7%, thêm phòng tắm kiếm thêm hai lần tiền thưởng Các nhà nghiên cứu khác cho kích thước lơ đất, tầng hầm, nhà để xe (Forrest, Glen & Ward, 1996), sân trong, hệ thống bình nóng lạnh, nhiều lị sưởi, và/hoặc hệ thống sưởi ấm khơng khí liên quan đáng kể đến giá nhà (Garrod & Willis, năm 1992, Li & Brown, 1980; Michaels & Smith, 1990) Ví dụ, Garrod Willis lưu ý nhà để xe đơn tăng thêm 6,9% giá nhà để xe đôi tăng gấp ba lần số tiền này, hệ thống sưởi thêm khoảng 6,5% giá nhà Kain Quigley (1970) tiến hành nghiên cứu lớn điều tra tác động chất lượng tới giá nhà Họ sử dụng cách tính điều kiện lái xe lại, cấu trúc bên ngồi, tình trạng sàn nhà, cửa sổ, tường, mức vệ sinh hộ Những đặc tính chất lượng có tác động lớn vào giá nhà số phòng sinh hoạt, số phòng tắm, kích thước lơ đất Chau cộng (2001) phân loại điều kiện vật lý bất động sản chẳng hạn kích thước, số tầng, tuổi tác, thuộc tính hữu hình, thuộc tính khả tiếp cận, hướng biển, chất lượng mơi trường, thiện chí nhà phát triển coi thuộc tính vơ hình Theo Chau đồng nghiệp, người mua sẵn sàng trả khoảng 416$ HK cho foot vuông tài sản xây nhà phát triển lớn có uy tín Giá cao khoảng 7% so với giá nhà trung bình 5.3 Thứ ba thuộc tính khu dân cư Goodman (1989) lập luận thuộc tính khu dân cư khơng có giá trị rõ ràng thị trường, chúng có giá trị ngầm thông qua giá ẩn cách so sánh nhà có chất lượng khu dân cư khác Goodman cho việc khơng mơ hình hóa thuộc tính khu dân cư dẫn đến sai sót nội dung định giá tài sản cá nhân thị trường nói chung, điều xác nhận Linneman (1980) Linneman nhận thấy từ 15 đến 50% thay đổi tiêu chuẩn định giá khu nhà thuộc tính khu dân cư Đối vơi khu dân cư có cấu trúc giống hệt nhau, 100% khác biệt định giá khu nhà 327 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG tạo từ thuộc tính khu dân cư Nghiên cứu (1970) Kain Quigley tiếp tục chứng minh hộ gia đình thu nhập cao với giáo dục tốt thích sống vùng có chất lượng tương đối cao nằm xa trung tâm thương mại thành phố.Trong nghiên cứu trước đây, thuộc tính khu dân cư phân loại khác sau: (i) Khác biệt kinh tế - xã hội (Garrod & Willis, 1992), ví dụ, tầng lớp xã hội khu dân cư (Richardson, Vipond, Furbey, 1974) nghề nghiệp người dân (ii) Chính quyền địa phương dịch vụ thị, ví dụ trường học (Clauretie & Neill, 2000; Jud Watts, 1981; Kain & Quigley, năm 1970), bệnh viện (Huh & Kwak, 1997), địa điểm tôn giáo (Carroll et al , 1996) (iii) Các yếu tố bên tỷ lệ tội phạm (Thaler, 1978), tiếng ồn giao thông (Williams, 1991), tiếng ồn sân bay (Espey & Lopez, 2000; Feitelson cộng sự, 1996; Mieszkowski Saper, 1978), trung tâm mua sắm (Des Rosiers, Lagana, Theriault, & Beaudoin, 1996) Về dịch vụ quyền địa phương, chất lượng trường cơng lập có tác động lớn đến giá nhà thực tế Chất lượng trường học quan trọng với cư dân địa phương (đặc biệt với trẻ em) so với chất lượng môi trường sống hay yếu tố tội phạm (Clark & Herrin, năm 2000; Haurin Brasington, năm 1996) Chất lượng trường học đánh giá theo thay đổi đầu vào trường, chẳng hạn chi phí cho học sinh số tiền trả trung bình cho học sinh (Ketkar, 1992), mức thành tích học sinh điểm kiểm tra khiếu chuẩn (SAT) (Jud & Watts, 1981; Ketkar, năm 1992; Walden, 1990) Nói chung, điểm thi trường cao có tác động tích cực đến giá bất động sản (Clauretie & Neill, 2000; Jud & Watts, 1981) Đối với bệnh viện, nghiên cứu Huh Kwak (1997) Seoul tiết lộ bệnh viện có ảnh hưởng tiêu cực đáng kể tới giá bất động sản Sự diện bệnh viện trướng ngại Seoul chuẩn mực văn hóa 328 Hàn Quốc Khi có người chết Hàn Quốc, xác chết đặt nhà xác bệnh viện, lời chia buồn gửi tới thành viên gia đình người thân ba ngày Người dân khơng thích khu lân cận bệnh viện trung tâm y tế rối loạn xảy bao gồm phiền tối cịi báo động xe cứu thương, tắc nghẽn vùng lân cận bệnh viện nói chung, mê tín dị đoan Khơng thể phủ nhận việc người mua thận trọng với khu vực có bất ổn an ninh tỷ lệ tội phạm cao cao Bằng cách sử dụng tỷ lệ người độ tuổi từ 16 đến 21 bỏ học từ trung học thước đo tội phạm phá hoại, Li Brown (1980) tìm thấy người mua khơng thích khu vực có tỷ lệ tội phạm phá phách cao Clark Herrin (2000) thấy Fresno County, California nơi xảy thêm 10.000 vụ giết người giá bất động sản lại thấp 7,28% Tội phạm đánh giá hình thức khác số vụ hiếp dâm, cướp bóc, hành dã man, trộm cắp xe, đốt phá 1.000 cư dân (Haurin & Brasington, năm 1996) Ngồi cịn có nghiên cứu yếu tố bên tiếng ồn từ phương tiện giao thông ảnh hưởng chúng tới giá trị bất động sản (Palmquist, 1992) Tuy nhiên, phản ứng tiếng ồn hay n tĩnh khơng giống nhóm người khác Palmquist cung cấp chứng chứng minh khu phố trung lưu, giá trị bất động sản giảm 0,48% cho đề-xi-ben tiếng ồn từ đường cao tốc, khu phố hạng thấp giá trị 0,3% đề-xiben Tại khu vực nghèo nhất, ảnh hưởng chí cịn thấp hơn, có 0,08% cho đề-xi-ben Điều cho thấy trường hợp người nghèo, việc sẵn sàng chi trả tối đa cho yên tĩnh thấp, hay chí khơng có khả chi trả Việc gần trung tâm mua sắm độ lớn trung tâm mua sắm ảnh hưởng tới giá trị bất động sản xung quanh (Des Rosiers đồng nghiệp, 1996; Sirpal, 1994) Ở gần trung tâm mua sắm có nghĩa với việc HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) lại dễ dàng, chi phí lại giảm, điều gây bất lợi nhiễm tiếng ồn tắc nghẽn Độ lớn trung tâm mua sắm ảnh hưởng đến tiện ích trung tâm Des Rosiers cộng thấy thêm cửa hàng giá trị thị trường bất động sản vùng lân cận trung tâm mua sắm lại tăng thêm khoảng 27$ Lợi ích bên ngồi bao gồm cảnh quan dễ chịu, khơng khí khơng bị ô nhiễm, thản, không gian yên tĩnh, khu rừng đô thị Tyrvainen (1997) nghiên cứu cách sử dụng liệu bán hộ cho người dân Bắc Carelia, Phần Lan Trung bình, kết cho thấy người dân đánh giá cao khu nhà toàn màu xanh khả tiếp cận khu vực vui chơi giải trí gần rừng Tuy nhiên, tác dụng rừng đô thị tới giá tài sản không rõ ràng, khu vực gần rừng phải giảm giá bán rừng gần Tác động chúng gia tăng ảnh hưởng đến giá phụ thuộc vào khoảng cách, kích thước, chất lượng Đề xuất ứng dụng mơ hình Hedonic cho định giá nhà thương mại xây dựng – Nghiên cứu tình nhà chung cư TP Hà Nội 6.1 Xác định biến mô hình phương pháp xây dựng hàm hồi quy tuyến tính bội nghiên cứu - Biến phụ thuộc (biến mục tiêu): Giá nhà thương mại xây dựng tính 1m2 - Biến độc lập: Căn vào đặc thù sản phẩm nhà ở, vào nghiên cứu trước đây, tác giả dự kiến đưa biến sau vào mơ sau: Khoảng cách từ tòa nhà đến trung tâm thành phố; khoảng cách từ tịa nhà đến đường chính; vị trí tịa nhà; khu vực tịa nhà; mơi trường sinh thái; an ninh khu vực tịa nhà; dân trí khu vực tịa nhà; khơng gian sống; mật độ giao thơng xung quanh tịa nhà; tiện ích tịa nhà; giá thành hộ - Mơ hình hồi quy: Mơ hình hồi qui đa biến sử dụng để nhận diện yếu tố ảnh hưởng đến đến giá chung cư Hà Nội, đồng thời xác định mức độ tác động của yếu tố đến biến mà tác giả mong muốn Mơ hình xây dựng dựa vào cơng cụ SPSS 16 Mơ hình hồi quy đa biến mơ hình mở rộng mơ hình hồi quy hai biến cách thêm vào số biến độc lập để giải thích tốt cho biến phụ thuộc Mơ hình có dạng sau: Yi = B0 + B1X1i + B2X2i + …+ BpXpi + ei Trong đó: Yi: Biến phụ thuộc Xpi: Biểu giá trị biến độc lập thứ p quan sát thứ i Bk: Được gọi hệ số hồi quy riêng phần (Partial regression coefficient) ei: Là biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình phương sai khơng đổi σ Mơ hình hồi quy tác giả xây dựng chủ yếu dựa vào việc phân tích định tính ban đầu yếu tố phổ biến tác động đến giá chung cư Việt Nam nói chung địa bàn Thủ Hà Nội nói riêng Thơng qua bước nghiên cứu định tính có 18 yếu tố tác động đến giá chung cư Hà Nội, nhiên 18 biến khơng thể đưa trực tiếp vào mơ hình hồi quy số 18 biến chắn có biến khơng phù hợp khơng giải thích cho biến động giá chung cư Mặc khác ngun nhân việc khơng thể đưa trực tiếp 18 biến vào mơ hình xuất phát từ tiêu chuẩn quan trọng đánh giá mức độ xác hay phù hợp hàm hồi quy Một tiêu chuẩn quan trọng giá trị R2 (phản ảnh mức độ giải thích biến độc lập cho biến phụ thuộc), nhiên R2 hàm không giảm theo số lượng biến đưa vào mơ hình Điều có nghĩa đưa nhiều biến vào mơ hình R2 cao khơng phải biến có ý nghĩa, mặt khác hàm hồi quy vi phạm giả định quan trọng: giả định liên hệ tuyến tính biến độc lập với biến phụ thuộc; giả định phương sai sai số không đổi; giả định phân phối chuẩn phần dư; giả định tượng tự tương quan đa cộng tuyến cho việc phân tích hồi quy trở nên vơ nghĩa 329 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Với nhận định việc lựa chọn biến phù hợp đưa vào mơ hình hồi quy nghiên cứu vô quan trọng Với việc sử dụng phần mềm SPSS 16, tác giả sử dụng phương pháp chọn biến bước (stepwise selection) để lựa chọn biến quan trọng đưa vào mô hình Các bước chọn biến theo phương pháp chọn biến biến: - Bước 1: Xác định hệ số tương quan biến phụ thuộc với biến độc lập (hệ số tương quan Pearson - r) - Bước 2: Xác định thứ tự biến độc lập theo tiêu chí hệ số tương quan Pearson với biến phụ thuộc từ cao xuống thấp - Bước 3: Đưa biến vào phân tích hồi quy, biến có r cao đưa vào trước Q trình đưa biến vào dừng lại mơ hình hồi quy không nhận biến biến đưa vào trước biến chọn Sau chọn biến từ phương pháp stepwise, mơ hình hồi quy xác định lại phương pháp enter để lấy giá trị quan trọng thiết lập mơ hình cách xác đồng thời kiểm định lại ý nghĩa mơ hình hồi quy 6.2 Ứng dụng mơ hình nghiên cứu xác định giá nhà chung cư thương mại TP Hà Nội Trong nghiên cứu mình, tác giả tiến hành khảo sát 300 mẫu hộ chung cư 10 dự án nhà chung cư thương mại khác phạm vi TP Hà Nội Những dự án điều tra, khảo sát thực đảm bảo với vị trí, chất lượng nhà khác Phương pháp sử dụng hàm hồi quy theo mơ hình Hedonic có mở rộng cho phù hợp với biến liệu nghiên cứu Quá trình chọn mẫu thu thập cách ngẫu nhiên, dự án khảo sát nằm chủ yếu quận Thanh Xuân, Cầu Giấy, Hà Đông Hai Bà Trưng Các dự án hoàn thiện bàn giao nhà, hộ có đầy đủ giấy tờ theo ký kết hợp đồng mua bán với chủ đầu tư dự án Để đảm bảo giảm thiểu việc biến động lớn giá giai đoạn thị trường ảnh hưởng đến kết nghiên cứu, mẫu nghiên cứu nghiên cứu thực từ tháng năm 2011 đến tháng năm 2012 Đây giai đoạn thị trường nhà có biến động bất thường giá, làm cho kết khảo sát giá nhà có tác động tình trạng thị trường nhà “đóng băng” “sốt”, đồng thời giúp giảm thiểu biến động vĩ mô thị trường, biến động đầu tư vốn, lãi suất, tỷ giá 6.2.1 Xây dựng hàm hồi quy tuyến tính phản ánh yếu tố ảnh hưởng đến giá chung cư Phương pháp hồi quy bình phương nhỏ OLS (Ordinary Least Squares) sử dụng với biến phụ thuộc: GIA (Giá chung cư) biến độc lập xác định bảng đây: Bảng Mơ tả biến độc lập STT Mã hóa DIENTICH KC_TT KC_DC VITRI KC_TH KC_MS KC_BV KC_LV MOITRUONG 330 Kỳ vọng Diện tích chung cư + Khoảng cách đến trung tâm thành phố Khoảng cách đến đường Biến giả mơ tả vị trí tịa nhà, nhận giá trị chung cư + mặt tiền; nhận giá trị chung cư không mặt tiền Khoảng cách đến trường học Khoảng cách đến nơi mua sắm Khoảng cách đến bệnh viên Khoảng cách đến nơi làm việc thành viên gia đình Mơi trường sinh thái chung cư, nhận giá trị (Rất ô + Ý nghĩa HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) 10 ANNINH 11 KHONGGIAN 12 GIAOTHONG 13 DANTRI 14 KHU_VC 15 KHU_TT 16 DV_GX 17 DV_GT 18 GIATHANH nhiễm); (Ít nhiễm); (Trung bình); (Tốt); (Rất tốt) Tình hình an ninh chung cư nhận giá trị (Rất kém); (Kém); (Trung bình); (Tốt); (Rất tốt) Không gian sống khu vực chung cư, nhận giá trị (Rất ồn ào); (Ồn ào); (Bình thường); (Yên tĩnh); (Rất yên tĩnh) Mật độ giao thông, nhận giá trị (Rất đơng); (Đơng); (Bình thường); (Vắng); (Rất vắng) Dân trí khu vực tịa nhà, nhận giá trị (Thấp); (Trung bình); (Cao) Chất lượng khu vui chơi, nhận giá trị (Hồn tồn khơng tốt); (Khơng tốt); (Bình thường); (Tốt); (Hồn toàn tốt) Chất lượng khu thể thao, nhận giá trị (Hồn tồn khơng tốt); (Khơng tốt); (Bình thường); (Tốt); (Hoàn toàn tốt) Chất lượng dịch vụ giữ xe, nhận giá trị (Hồn tồn khơng tốt); (Khơng tốt); (Bình thường); (Tốt); (Hoàn toàn tốt) + + + + + + + Chất lượng dịch vụ giải trí, nhận giá trị (Hồn tồn khơng + tốt); (Khơng tốt); (Bình thường); (Tốt); (Hoàn toàn tốt) Giá thành hộ tính m2 + Một yếu tố phản ánh ý nghĩa mơ hình hồi quy hệ số R2 hệ số hàm không giảm theo số lượng biến đưa vào mô hình Điều có nghĩa đưa nhiều biến vào mơ hình hồi quy giá trị R2 cao, nhiên biến đưa vào hàm hồi quy có ý nghĩa giải thích cho biến thiên biến phụ thuộc Vì 18 biến tác giả dự trù đưa vào mơ hình hồi quy số khơng nhỏ, tác giả định lựa chọn biến phương pháp stepwise – phương pháp chọn biến bước Để thực thủ tục tác giả tiến hành kiểm tra mối tương quan biến phụ thuộc (GIA) với 18 biến độc lập thông qua bảng ma trận hệ số tương quan Pearson Sau xác định hệ số tương quan tác giả tiến hành phân tích hồi quy đa biến phần mềm SPSS 16 với phương pháp stepwise Kết phân tích hồi quy đa biến phương pháp stepwise cho thấy có biến độc lập phù hợp để đưa vào mơ hình hồi quy đa biến, biến KC_TT; GIATHANH; KC_MS; ANNINH; MOITRUONG Bảng Kết phân tích hồi quy đa biến phương pháp stepwise Hệ số chưa chuẩn hóa Biến Hệ số chuẩn hóa B Độ lệch chuẩn Hằng số 19,855 3,379 KC_TT -0,814 0,091 -0,377 GIATHANH 0,712 0,110 0,285 Kiểm định đa cộng tuyến t Sig Beta Tolerance VIF -8,973 0,000 0,198 5,045 6,487 0,000 0,181 5,511 5,876 0,000 331 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG KC_MS -0,556 0,243 -0,096 -2,284 0,023 0,197 5,085 ANNINH 1,563 0,357 0,165 4,379 0,000 0,246 4,065 MOITRUONG 0,889 0,326 0,100 2,727 0,007 0,262 3,822 Kết bảng cho thấy biến chọn phương pháp stepwise có ý nghĩa giá trị Sig biến bé 0,05 Cụ thể biến KC_TT; GIATHANH; ANNINH; MOITRUONG có độ tin cậy 99%, riêng biến KC_MS có độ tin cậy 95% Điều cho thấy Giá chung cư chịu tác động yếu tố Khoảng cách từ chung cư đến trung tâm thành phố; Giá thành chung cư; Khoảng cách từ chung cư đến trung tâm mua sắm; Tình hình an ninh khu chung cư; Môi trường sinh thái Hàm hồi quy xây dựng có dạng sau: GIA = 19,855 – 0,814*KC_TT + 0,712*GIATHANH – 0,556*KC_MS + 1,563*ANNINH + 0,889*MOITRUONG Hệ số biến hàm hồi quy kỳ vọng tác giả, đồng thời hệ số Beta (hệ số chuẩn hóa) cho thấy tầm quan trọng biến mơ hình hay mức độ tác động biến đến đến biến phụ thuộc GIA Hệ số Beta biến KC_TT lớn (37,7%) nên khoảng cách từ chung cư đến trung tâm yếu tố tác động mạnh đến Giá chung cư, tiếp đến biến GIATHANH (28,5%); biến ANNINH (16,5%); biến MOITRUONG (10%); KC_MS (9,6%) Dựa vào hệ số hồi quy biến tác giả nhận thấy: - Khi biến KC_TT tăng lên đơn vị (Khoảng cách từ chung cư đến trung tâm tăng lên km) làm cho Giá chung cư giảm xuống 0,814 nghìn đồng với điều kiện yếu tố khác mơ hình cố định Điều hồn tồn phù hợp với thực tế Thủ Hà Nội nói riêng địa bàn khác nước nói chung Những khách hàng mua hay thuê trung cư thường lưu tâm đến vị trí mà họ sinh sống so với trung tâm thành phố - nơi có nhiều điều kiện thuận lợi cơng việc, chăm sóc sức khỏe, trường học…vì chung cư có vị trí khơng thuận lợi, cách xa trung tâm địa bàn có giá thấp điều tất yếu - GIATHANH (Giá thành chung cư tính m2) biến có tác động khơng nhỏ đến Giá chung cư Điều chứng minh GIATHANH tăng lên triệu đồng Giá chung cư tăng lên 0,712 triệu đồng đồng điều kiện yếu tố khác cố định - Khi yếu tố khác không đổi, biến KC_MS (Khoảng cách từ chung cư đến trung tâm mua sắm/chợ) tăng lên đơn vị (1 km) Giá chung cư giảm xuống 0,556 triệu đồng - Khi yếu tố ANNINH (Tình hình an ninh khu vực chung cư) tăng lên đơn vị Giá chung cư tăng lên 1,563 triệu đồng điều kiện yếu tố khác không đổi - Tương tự yếu tố MOITRUONG (Môi trường sinh thái khu vực chung cư) tăng lên đơn vị Giá chung cư tăng lên 0,889 triệu đồng Hệ số R2 điều chỉnh mô hình đạt 89,3% chứng tỏ biến mơ hình hồi quy giải thích 89,3% biến thiên biến Giá chung cư Bảng Kết phân tích hồi quy Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng 0,946 0,895 0,893 3,044 Bảng Kết phân tích phương sai Mơ hình 332 Tổng bình phương Bình phương trung bình Bậc tự Hồi quy 23676,260 Phần dư 2778,931 300 F 4735,252 511,195 9,263 Sig 0,000 HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) Tổng 26455,191 Giá trị F mô hình hồi quy đạt 511,195, giá trị Sig = 0,000, chứng tỏ giả thuyết H0 bị bác bỏ tồn mối quan hệ tuyến tính biến GIA với biến biến KC_TT; GIATHANH; KC_MS; ANNINH; MOITRUONG 6.2.2 Dị tìm vi phạm hàm hồi quy Để tăng cường khả giải thích xác cho mơ hình tác giả tiến hàng dị tìm vi phạm cần thiết Vấn đề xem xét khía cạnh xem mơ hình có vi phạm giả định quan trọng hay không có có ảnh hưởng lớn đến ý nghĩa mơ hình khơng cách khắc phục • Giả định liên hệ tuyến tính Trong bảng ta thấy hệ số tương quan mẫu R hàm hồi quy đạt 0,946 > 0,8, hệ số tương quan Pearson biến GIA với biến KC_TT; GIATHANH; KC_MS; ANNINH; MOITRUONG 0,905; 0,893; 0,864; 0,820 0,804 Điều cho thấy tương quan tuyến tính mơ hình hồi quy mạnh giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm • Giả định phương sai sai số khơng đổi Giả thuyết đặt cho kiểm định tương quan hạng Phương sai sai số thay đổi, giả thuyết hệ số tương quan hạng 305 tổng thể phần dư biến độc lập khác Giả thuyết H0 cho phần dư với biến độc lập là: Hệ số tương quan hạng tổng thể không Dựa vào giá trị Sig kiểm định Spearman biến Giá trị tuyệt đối phần dư khơng chuẩn hóa với biến KC_TT; GIATHANH; KC_MS; ANNINH; MOITRUONG lớn 0,05 khơng thể bác bỏ giả thuyết H0 Tức hàm hồi quy mà tác giả xây dựng không vi phạm giả định phương sai sai số khơng đổi • Giả định phân phối chuẩn phần dư Phần dư khơng tn theo phân phối chuẩn lý như: sử dụng sai mơ hình, phương sai số, số lượng phần dư nhiều khơng đủ để phân tích…Vì nên thực nhiều cách khảo sát khác Một cách khảo sát đơn giản xây dựng biểu đồ tần số phần dư Hình Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa 333 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Dựa vào hình 1, tác giả nhận thấy đường cong phân phối chuẩn chồng lên biểu đồ tần số Với trung bình Mean = độ lệch chuẩn Std Dev gần 1, ta kết luận giả định phân phối chuẩn phần dư liệu khơng bị vi phạm • Giả định tượng đa cộng tuyến tự tương quan Số liệu thu thập đề tài thực thời gian ngắn, tượng tự tương quan phương sai sai số thay đổi Theo kiểm định tương quan hạng phần giả định khơng bị vi phạm, tượng tự tương quan số liệu mang tính chất thời gian khơng ảnh hưởng đến ý nghĩa mơ hình hồi quy đa biến thiết lập Dựa vào kết chạy hồi quy (bảng 1), tác giả nhận thấy hệ số VIF (hệ số phóng đại phương sai) biến độc lập mơ hình bé 10 [4], tượng đa cộng tuyến khơng xảy mơ hình Nên kết hàm hồi quy không bị ảnh hưởng 6.2.3 Sử dụng mô hình hồi quy để định giá cho dự án chung cư cụ thể Từ kết phân tích hàm hồi quy xây dựng, tác giả sử dụng để định giá cho dự án chung cư cụ thể để xác định giá, qua so sánh mức giá xác định mơ hình hồi quy với mức giá chủ đầu tư công bố mức giá bình qn mà thị trường giao dịch thành cơng dự án Thơng tin cụ thể dự án sau: - Tên chung cư: Tòa nhà Bitexco II - Mức giá bán hộ chủ đầu tư cơng bố: 23,5 triệu đồng/1m2 - Mức giá bình quân giao dịch thành công thị trường: 28 triệu đồng/1m2 - Các thông tin biến theo mô hình xây dựng: Khoảng cách từ trung cư đến trung tâm thành phố 15 km; Giá thành chung cư 16 triệu đồng/1m2; Khoảng cách từ trung cư đến trung tâm mua sắm km; Tình hình an ninh khu vực chung cư đánh giá mức (tốt) Môi trường sinh thái khu vực chung cư đánh giá mức (trung bình) Thay thơng tin biến vào mơ hình hồi quy xây dựng ta có: GIA = 19,855 – 0,814*15 + 0,712*16 – 0,556*2 + 1,563*4 + 0,889*3 = 26,8 triệu đồng/1m2 334 Như mức giá xác định qua hàm hồi quy 26,8 triệu đồng/1m2, mức giá gần sát với mức giá bình qn giao dịch thành cơng thị trường (28 triệu đồng/1m2), chênh lệch so với mức giá chủ đầu tư công bố 3,5 triệu đồng/1m2 Như vậy, chủ đầu tư sử dụng mơ hình hồi quy xây dựng để định giá, mức chủ đầu tư công bố đảm bảo thị trường chấp nhận đồng thời làm tăng thêm mức lợi nhuận cho chủ đầu tư 3,5 triệu đồng cho m2 sàn hộ bán 6.2.4 Kết luận Hàm hồi quy đa biến với biến phụ thuộc biến Giá chung cư (GIA) tác giả xây dựng phương pháp stepwise thông qua công cụ SPSS 16 Bằng phương pháp định lượng tác giả xác định yếu tố tác động trực tiếp đến Giá chung cư là: Khoảng cách từ trung cư đến trung tâm thành phố; Giá thành chung cư; Khoảng cách từ trung cư đến trung tâm mua sắm; Tình hình an ninh khu vực chung cư Môi trường sinh thái khu vực chung cư Mức độ giải thích biến động Giá chung cư biến 89,3% kiểm định phù hợp hàm hồi quy đảm bảo hàm hồi quy không vi phạm giả định quan trọng Tuy nhiên, biến lựa chọn đưa vào mơ hình hồi quy định giá phù hợp với loại hình hộ chung cư địa bàn TP Hà Nội Các biến lựa chọn đưa vào mơ hình hệ số ảnh hưởng biến thay đổi hàm mơ hình xây dựng cho hộ chung cư địa bàn khác đặc biệt biến thay đổi hàm hồi quy xây dựng cho loại nhà phân lô, nhà liền kề biệt thự Vì vậy, chủ đầu tư cần phải có hệ thống sở liệu đủ lớn để giúp cho việc xây dựng mô hình hồi quy để định giá đảm bảo tính xác phù hợp Bên cạnh đó, mức giá xác định từ mơ hình hồi quy xây dựng chưa tính đến yếu tố có biến động lớn thị trường, người làm cơng tác định giá doanh nghiệp cần phải có điều chỉnh cho phù hợp với xu hướng thị trường mục tiêu doanh nghiệp thời điểm định giá, có điều chỉnh kịp thời mức giá giai đoạn để đạt hiệu kinh doanh doanh nghiệp HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Tiến sỹ Hoàng Văn Cường (Chủ biên) – Thị trường bất động sản, Nhà xuất xây dựng – 2006 [2] PGS-TS Bùi Văn Yêm – Phương pháp định giá sản phẩm xây dựng – Nhà xuất xây dựng – 1999 [3] PGS-TS Đỗ Hậu – TS Nguyễn Đình Bồng – Quản lý đất đai bất động sản đô thị - Nhà xuất xây dựng – 2005 [4] Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Hồng Đức - 2008 [5] Luật kinh doanh bất động sản – 2006 [6] Adair, A.S., Berry, J N& McGreal, W S (1996) Hedonic modeling, housing submarkets and residential valuation, Journal of Property Research, vol 13, pp 67-83 [7] Adair, A S., Greal, S., Smyth, A, Cooper, J & Ryley, T (2000) House prices and accessibility: The testing of relationships within the Belfast urban area, Housing Studies, vol 15, no 5, pp 699-716 [8] Ball, M (1973) Recent empirical work of the determinants of relative house prices, Urban Studies, vol 10, pp 213-233 [9] Bartik, T J (1987) The estimation of demand parameters in hedonic price models, Journal of Political Economy, vol 95, no 11, pp 81-88 [10] Benson, E D., Hansen, J L., Schwartz, A L & Smersh, G T (1998) Pricing residential amenities:The value of a view, Journal of Real Estate Finance and Economics, vol 16, no 1, pp 55-73 [11] Bloomquist, G & Worley, L (1981) Hedonic prices, demands for urban housing attributes and benefit estimates, Journal of Urban Economics, vol 9, pp 212-221 [12] Bourassa, S C & Peng, V S (1999) Hedonic prices and house numbers: The influence of feng shui, International Real Estate Review, vol 2, no 1, pp 79-93 [13] Brown, G M & Pollakowski, H O (1977) Economics valuation of shoreline, The Review of Economics and Statistics, vol 59, no 3, pp 272-278 [14] Bo, G E P & Cox, D R (1964) An analysis of transformation, Journal of the Royal Statistical Society Series B, vol 26, pp 211-252 [15] Butler, R V (1982) The specification of hedonic indexes for urban housing, Land Economics, vol 58, pp 94-108 335 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG [16] Carroll, T M., Clauretie, T M & Jensen, J (1996) Living next to godliness: Residential property values and churches, Journal of Real Estate Finance and Economics, vol 12, pp 319-330 [17] Cassel, E & Mendelsohn R (1985) The choice of functional forms for hedonic price equations: Comment, Journal of Urban Economics, vol 18, no 2, pp 135-142 [18] Chattopadhyay, S (1999) Estimating the demand for air quality: New evidence based on the Chicago housing market, Land Economics, vol 75, no 1, pp 1- 22 [19] Chau, K W., Ma, V S M & Ho, D C W (2001) The pricing of “luckiness” in the apartment market, Journal of Real Estate Literature, vol 9, no 1, pp 31-40 [20] Chau, K W., Ng, F F & Hung, E C T (2001) Developer's good will as significant influence on apartment unit prices, Appraisal Journal, vol 69, pp 26-34 [21] Clapp, J M & Giaccotto, C (1998) Residential hedonic models: A rational expectations approach to age effects, Journal of Urban Economics, vol 44, pp 415-437 [22] Clark, D E & Herrin, W E (2000) The Impact of public school attributes on home sale price in California, Growth and Change, vol 31, pp 385-407 [23] Clauretie, T M & Neill, H R (2000) Year-round school schedules and residential property values, Journal of Real Estate Finance and Economics, vol 20, no 3, pp 311-322 [24] Colwell, P F & Dilmore, G (1999) Who was first? An examination of an early hedonic study, Land Economics, vol 75, no 4, pp 620-626 [25] Correll, M R., Lillydahl, J H & Singell, L D (1978) The effects of greenbelts on residential property values: Some findings on the political economy of open space, Land Economics, vol 54, no 2, pp 206-217 [26] Daniels, C B (1975) The Influence of racial segregation on housing prices, Journal of Urban Economics, vol 2, pp 105-122 [27] Darling, A H (1973) Measuring benefits generated by urban water parks, Land Economics, vol 49, pp 22-34 [28] Des Rosiers, F., Lagana, A., Theriault, M & Beaudoin, M (1996) Shopping centres and house values: An empirical investigation, Journal of Property Valuation & Investment, vol 14, no 4, pp 41-62 [29] Do, A Q., Wilbur, R W & Short, J L (1994) An empirical examination of the externalities of neighbourhood churches on housing values, The Journal of Real Estate Finance and Economics, vol 9, no 2, pp 127-136 [30] Dubin, R A & Sung, C H (1990) Specification of hedonic regressions: Non-nested tests on measures of neighbourhood quality, Journal of Urban Economics, vol 27, pp 97-110 336 HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) [31] Dusse, N & Jones, C (1998) A hedonic price model of office rent, Journal of Property Valuations and Investment, vol 16, no 3, pp 297-312 [32] Edmonds, R (1984) A theoretical basis for hedonic regression: A research primer, AREUEA Journal, vol 12, no 1, pp 72-85 337 ... xuất ứng dụng mơ hình Hedonic cho định giá nhà thương mại xây dựng – Nghiên cứu tình nhà chung cư TP Hà Nội 6.1 Xác định biến mơ hình phương pháp xây dựng hàm hồi quy tuyến tính bội nghiên cứu. .. thời kiểm định lại ý nghĩa mơ hình hồi quy 6.2 Ứng dụng mơ hình nghiên cứu xác định giá nhà chung cư thương mại TP Hà Nội Trong nghiên cứu mình, tác giả tiến hành khảo sát 300 mẫu hộ chung cư 10... thấy Giá chung cư chịu tác động yếu tố Khoảng cách từ chung cư đến trung tâm thành phố; Giá thành chung cư; Khoảng cách từ chung cư đến trung tâm mua sắm; Tình hình an ninh khu chung cư; Môi trường