LI CAM OAN
5.4H NGăNGHIểNăC UăTI PăTHEO
5. 1K TăL UN
5.4H NGăNGHIểNăC UăTI PăTHEO
ă tƠiă m iă ch ă t pă trungă vƠoă vi că phơnă tíchă cácă y uă t ă tácă đ ngă đ nă giáă v nă phòngăchoăthuêăt iăkhuăv cătrungătơmăTP. HCMăđ iăv iăcaoă căv năphòngăchoăthuêă
h ngăB.ăTuyănhiên,ăđ ăgiúpăth ătr ngăcóăthêmăthôngătinăvƠăxácăđ nhăgiáăcaoă căv nă phòngăchoăthuêăm tăcáchăphùăh păvƠăcóăhi uăqu ăv ăcácăy uăt ătácăđ ngăđ năgiáăv nă phòngăchoăthuêăt iăTP. HCMăc năph iăkh oăsátăthêmăcácăcaoă căv năphòngăchoăthuêă h ngăAăvƠăCăvƠăm ăr ngăph măviăkh oăsát.ă
TịMăT TăCH NGăV
N iădungăchínhăc aăch ngăVăbaoăg măk tălu n,ăg iăỦăchínhăsách,ăgi iăh năc aă lu nă v nă vƠă h ngă nghiênă c uă ti pă theo.ă Trongă ch ngă tácă gi ă c ngă đưă đ aă raă nh ngă khuy nă ngh ă nh mă giúpă NhƠă n că qu nă lỦă t tă th ă tr ngă B Să nóiă chungă c ngănh ăgiáăv năphòngăchoăthuêănóiăriêng.ă ngăth iăgiúpăchoăcácănhƠăđ uăt ăđ aă raăgiáăchoăthuêăm tăcáchăchínhăxác,ăh pălỦăvƠăgiúpăcácăcôngăty,ădoanhănghi păch nă đ căv năphòngăphùăh păv iăho tăđ ngăkinhădoanhăc aămình.ăă
TĨIăLI UăTHAMăKH O DANHăM CăTĨIăLI UăTI NGăVI T
- B ăLu tăDơnăs ăs ăγγ/2005/QH11 c aăn căC ngăHoƠăXưăH iăCh ăNgh aă Vi tăNambanăhƠnhăngƠyă14/6/β005.
- http://vi.wikipedia.org/wiki/Gi%C3%A1_tr%E1%BB%8B_%28kinh_t%E1%BA% BF_h%E1%BB%8Dc%29 truyăc păngƠyă10/γ/β015.
- http://vi.wikipedia.org/wiki/V%C4%83n_ph%C3%B2ng truyă c pă ngƠyă
11/3/2015.
- LêăHoƠngăVi tăPh ngă(β010).ă ng d ng mô hình h i quy và h th ng thông tin đ a lý đ phân tích các nhân t nh h ng đ n giá nhà t i Vi t Nam.
- LêăKh ngăNinhă(β011). Các y u t nh h ng đ n giá đ t vùng ven đô th đ ng b ng sông C u Long,T păchíăphátătri năkinhăt ,ăS ăβ54,ă11ăậ 17.
- Nguy nă ìnhă Th ă (β011).ăPh ng pháp nghiên c u khoa h c trong kinh
doanh,ăNxbăLaoăđ ngă- Xưăh i,ăHƠăN i.
- Nguy nă Ng că Vinhă (β011). Nhân t chính sách tác đ ng đ n giá nhà , nghiên c u tình hu ng t i Vi t Nam,ăT păchíăPhátătri năkinhăt ,ăs ăβ54, 24 - 29.
- Nguy năNg căVinhă(β011). Vì sao giá nhà đ t đô th t i n c ta cao? T pă chíăCôngăngh ăngơnăhƠngăs ă68,ăγ9ăậ 43.
- Nguy năNg căVinhăvƠăNguy năQu nhăHoaă(β01β).ă Giáoătrình:ăTh m đ nh giá tr b t đ ng s n.ăNhƠăxu tăb nălaoăđ ngăxưăh i.
- Nguy năQu căNghi,ăNguy nă inhăY năOanh,ăQuáchăTônăM ngăTuy năvƠă Nguy năTh ăH iăAnhă(ăβ01β).ă ng d ng mô hình đ nh giá Hedonic nh m xác đ nh các nhân t nh h ng đ n giá cho thuê trên đ a bàn thành ph C n Th .ăK ăy uăkhoaăh c iăh căC năTh , 2012: 186-194.
- Nguy năQu nhăHoa,ăNguy năTh chă(β01γ). nh giá đ t hàng lo t b ng mô hình h i quy. T păchíăPhátătri năkinhăt ,ăβ69,ăγ/β01γ,ă11ă-19.
- Nguy năTh ăM Linhă(β011)ă ngăd ngămôăhìnhăắDECISIONăTREE”ătrongă đ nhăgiáăđ tăt iăVi tăNam,ăT păchíăTƠiăchínhăs ă8/β01γ.
- Ph măTríăCaoă(β014).ăKinh t l ng ng d ng. NxbăLaoăđ ngă- xưăh i.
- Tr năThanhăHùngă(β008) Thamălu n:ăLý thuy t tri n v ng mô hình hóa toán
h c và c u n i gi a kinh t h c hành vi v i kinh t h c c đi n. T aăđƠmădoă T ngăh iăxơyăd ngăt ăch c.
- Tr năThuăVơnăvƠăNguy năTh ăGiangă(β011).ă ng d ng mô hình Hedonic v các y u t nh h ng giá b t đ ng s n t i Tp, H Chí Minh, T păchíăPhátă tri năkinhăt ,ăs ăβ54, 18 - 23.
DANHăM CăTĨIăLI UăTI NGăANH
- Brennan T. P., Cannaday R. E., Colwell P. F. (1984). “Office Rent in the Chicago CBD”, Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association, Vol.12, p 243 - 260.
- Brent R. Moulton (2011). “The Expanding Role of Hedonic Methods in the Official Statistics of the United States”, Bureau of Economic Analysis, U. S. Department of Commerce Washington DC, No. 0014.
- Court A. T. (1939). “Hedonic Price Indexes with Automotive Examples”, In
ắThe Dynamics of Automotive Demand”,ăGeneralăMotors,ăNewăYork:,ăp:ă98ă ậ 119.
- Dunse N., Jones C. (1998). “A Hedonic Price Model of Office Rents”,
- Edaă Ustaoğluă (β00γ). “Hedonic Price Analysis Of Office Rents: A Case
Study Of The Office Market In Ankara”, Middle East Technical University Master Thesis. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Frew J., Jud G. D. (1988). “The Vacancy Rate and Rent Level in the Commercial Office Market”, Journal of Real Estate Research, Vol. 3, No. 1, p: 1-8.
- Glasscock J. L., Johanian S., Sirmans C. F. (1990). “An Analysis of Office Market Rents: Some Empirial Evidences”, Journal of American Real Estate and Urban Economics Association, Vol. 18, No. 1, p: 105-119.
- Goodman, A. C. (1998). “Andrew Court and the Invention of Hedonic Price
Analysis”, Journal of Urban Economics, Vol. 44, p: 291 ậ 298.
- Hoang Huu Phe and Patrick Wakley (2000). Status, Quality and the Other Trade – off Towards a New Theory of Urban Residencial Location. Urban studies vol 37, N1, 7 - 35.
- Hough D. E., Kratz C. G. (1983). “Can “Good” Architecture Meet the Market Test”?”. Journal of Urban Economics, Vol. 14, p 40 -54.
- MalpezziăStephenă(β00β).ăắChapter 5: Hedonic Pricing Models: A Selective and Applied Review”, Housing Economics and Public Policy, Blackwell Science Ltd, Oxford, UK.
- Mills, E. S. (1992). “Office Rent Determinants in the Chicago Area”,ăJournală
of the American Real Estate and Urban Economics Association, Vol. 20, p: 273-287.
- Ronald G. Ridker, John A. Henning (1967). “The Determinants of Residential Property Values with Special References to Air Pollution”. The review of Economics and Statistics, Vol. 49, No. 2, p: 246-257.
- Rosen S. (1974). “Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition”, Journal of Political Economy, Vol. 82, No. 1, p: 34 ậ 55.
- Sivitanidouă R.ă (1995).ă ắUrban Spatial Variations in Office-Commercial
Rents: The Role of Spatial Amenities and Commercial Zoning”, Journal of Urban Economics, Vol.38, p.23 - 49.
- Triplett J. E. (1986). “The Economic Interpretation of Hedonic Methods”, Survey of Current Business 86:1, January, p: 36 ậ 40.
- Triplett J. E. (2002). “Chapter 3: Hedonic Price Indexes and Hedonic Quality Adjustments”, Handbook on Quality Adjustment of Price Indexes for Information and Communication Technology Products, OECD Directorate for Science.
- Webb R. B., Fisher J.D. (1996). “Development of an Effective (Lease) Index for the Chicago CBD”, Journal of Urban Economics, Vol.39, p: 1-19.
- Wheaton W. C., Torto R. G. (1994). “Office Rent Indices and Their
PH ăL C Ph ăl că1.
Phi uăkh oăsát
Nh mă th că hi năđ ă tƠiă nghiênă c uă lu nă v n:ăPHỂNă TệCHă CỄCă NHỂNăT ă
TỄCă NGă Nă GIỄă V Nă PHọNG CHOă THUểă T Iă KHUă V Că
TRUNGăTỂMăTHĨNHăPH ăH ăCHệăMINH xinăanh/ch ăvuiălòngăchoăbi tăỦă
ki năv ănh ngăcơuăh iătrongăb ngăkh oăsát,ăm iăthôngătinăcungăc păs ăđ căb oă m tăvƠăch ăph căv ăchoăvi cănghiênăc uăc aăđ ătƠi.
A.ăPH NăTHỌNGăTINăCỄăNHỂN
- H ăvƠătênăng iătr ăl iăkh oăsát: --- - Ch căv : --- - Ngh ănghi p : --- - Tênăc ăquan : --- - i nătho iăliênăh : --- - aăch : --- ---
Anh/ch ălƠă Ng iăchoăthuêă Ng iăthuê
B.ăPH NăKH OăSỄTăV ăV NăPHọNGCHOăTHUể
1.ăAnh/ch ăthuêăv năphòngăv iăm căđích:
Th ngăm iăăăăăăăăăăăăăă D chăv
Khác (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2. Anh/ch ăvuiălòngăchoăbi tăkho ngăcáchăt ăv năphòngămƠăanhăch ăđangăthuêăđ nă vòngăxoayăQuáchăTh ăTrangăkho ng:ă………km.
γ.ăAnh/ch ăvuiălòngăchoăbi tăkho ngăcáchăt ăv năphòngămƠăanhăch ăđangăthuêăđ nă đ ngătr căgiaoăthôngăchínhăg nănh tăkho ng:ă…………..km.
4. V năphòngăanh/ch ăđangăthuêăcóăm tăti năđ ngăchínhăkhông? Cóă
Không
5.ăDi nătíchăsƠnăthuê: ... m2
6.ăAnh/ch ăvuiălòngăchoăbi tătòaănhƠănƠyăxơyăd ngăxongăvƠoăn mănƠo?: ...
7.ăAnh/ch ăvuiălòngăchoăbi t,ătheoăđánhăgiáăc aăanh/ch ăvi căthuăgomărác,ăv ăsinhă sƠnbênătrongătòaănhƠăălƠ: R tăt t T t Trungăbình Kém R tăkém
8.ăAnh/ch ăvuiălòngăchoăbi tăthôngătinăv ătìnhătr ngăanăninhătrongăkhuăv căv nă phòngăđangăthuêălƠ: R tăt t T t Trungăbình Kém R tăkém
9.ăAnh/ch ăvuiălòngăchoăbi tăthôngătinăv ăs ăph nă ngăk păth iăc aăbanăqu nălỦ,ă khiăbênătrongătòaănhƠăx yăraăs ăc :
R tăt t T t
Trungăbình Kém R tăkém
10.ăAnh/ch ăvuiălòngăchoăbi tăthôngătinăv ăc nhăquanăxungăquanhătòaănhƠălƠ: R tăt tă(r tăthoángămát,ăcóăcơyăxanh)
T tă(thoáng,ăcóăm tăítăcơy xanh)
Trungăbìnhă(cóăm tăítăcơyăxanh)
R tăkémă(khôngăcóăgìăc )
11.ă Anh/ch ă vuiă lòngă choă bi tă thôngă tină v ă tìnhă tr ngă ho tă đ ngă c aă h ă th ngă đ ngătruy nădi nătho i,ăinternetătrongătòaănhƠălƠ:
R tăt t T t
Trungăbình
Kém
R tăkém
1β.ă Anh/ch ă vuiă lòngă choă bi tă thôngă tină v ă tìnhă tr ngă ho tă đ ngă c aă h ă th ngă thangămáyăc aătòaănhƠălƠ: R tăt t T t Trungăbình Kém R tăkém
1γ.ăAnh/ch ăvuiălòngăchoăbi tăthôngătinăv ătìnhătr ngăho tăđ ngăc aăh ăth ngăđi nă c aătòaănhƠălƠ: R tăt t T t Trungăbình Kém R tăkém
14.ăTrênăh păđ ng,ăth iăh năchoăthuêăchínhăth călƠ: ... tháng. 15.ăGiáăthuêătr căđơyălƠ:ă ... VN /m2/tháng. 16.ăGiáăchoăthuêăhi năt iătrongăh păđ ngălƠ:ă... VN /m2/tháng. 17.ăT ngădi nătíchăsƠnăchoăthuêc aătòaănhƠălƠ:ă………. m2
18.ăT ngădi nătíchăbưiăđ ăxeăc aătòaănhƠălƠ:ă ... m2
19.ă Anh/ch ă vuiă lòngă choă bi tă v ă m tă đ ă giaoă thôngă khuă v că xungă quanhă v nă phòngăđangăthuêălƠ:
R tăđôngă(th ngăxuyênăk tăxe) ông
Trungăbình V ng R tăv ng
20. Trong h păđ ngăthuê,ăanh/ch ăcóăđi uăch nhăgiáăthuêătheoăth iăgiá Có
Khôngă
β1.ăGiáăchoăthuêăđ căđi uăch nhătheo Ch ăs ăl măphát (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
%ătrênăh păđ ngăchoăthuêă(n uăcó,ăt ăl ă ---%)
Khác
ββ.ăTheoăanh/ch ăy uăt ăquanătr ngănh tătácăđ ngăđ năgiáăthuêăc aăv năphòngălƠ: V ătríăv năphòng
Di nătíchăv năphòngăchoăthuê Giáăthuêăv năphòngătrongăquáăkh Tu i,ăth iăh năchoăthuêăv năphòng
ụăki năkhác ...
XinăchơnăthƠnhăc mă năs h pătácc aăanh/ch
Chúcăanh/ch ăvuiăkho
Ngày tháng n m 2015
Ph ăl că2.
Chiăti tăk tăqu ăh iăquyăđaăbi nc aămôăhình 1
_cons 141.3661 18.32778 7.71 0.000 105.1635 177.5688 dc2 .0245798 .029194 0.84 0.401 -.0330868 .0822463 dc1 .0036331 .0308139 0.12 0.906 -.0572332 .0644994 md2 .0786164 .0214296 3.67 0.000 .0362868 .120946 md1 .0803309 .0271947 2.95 0.004 .0266136 .1340483 dtx .0000598 .0000204 2.93 0.004 .0000195 .0001001 tdt -2.87e-06 3.36e-06 -0.85 0.395 -9.49e-06 3.76e-06 tht -.0235161 .0023377 -10.06 0.000 -.0281338 -.0188985 d2 -.0264156 .0365113 -0.72 0.470 -.0985359 .0457048 d1 -.032404 .0409694 -0.79 0.430 -.1133303 .0485224 tm2 -.0161987 .0221469 -0.73 0.466 -.0599452 .0275477 tm1 .0041634 .0273621 0.15 0.879 -.0498847 .0582115 vt2 .0291128 .0323997 0.90 0.370 -.0348859 .0931116 vt1 .0110736 .036614 0.30 0.763 -.0612495 .0833968 cq2 .0658057 .0189128 3.48 0.001 .0284474 .103164 cq1 .0400783 .0284487 1.41 0.161 -.016116 .0962726 pu2 -.0130546 .0320538 -0.41 0.684 -.0763701 .050261 pu1 .0068922 .0367372 0.19 0.851 -.0656743 .0794586 an2 .0314745 .0256595 1.23 0.222 -.0192104 .0821594 an1 .0234446 .0298662 0.78 0.434 -.0355498 .0824389 vs2 -.0349758 .0353394 -0.99 0.324 -.1047812 .0348296 vs1 -.0321336 .0391521 -0.82 0.413 -.1094702 .0452031 td -.0636013 .0091334 -6.96 0.000 -.0816425 -.0455601 dtt -.000162 .0000428 -3.78 0.000 -.0002466 -.0000774 kc2 -.1769869 .1496418 -1.18 0.239 -.4725726 .1185988 kc1 -.0510877 .0064178 -7.96 0.000 -.0637648 -.0384107 lngt2 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 11.3155224 181 .062516698 Root MSE = .09531 Adj R-squared = 0.8547 Residual 1.41697452 156 .00908317 R-squared = 0.8748 Model 9.89854788 25 .395941915 Prob > F = 0.0000 F( 25, 156) = 43.59 Source SS df MS Number of obs = 182
. reg lngt2 kc1 kc2 dtt td vs1 vs2 an1 an2 pu1 pu2 cq1 cq2 vt1 vt2 tm1 tm2 d1 d2 tht tdt dtx md1 md2 dc1
Ph ăl că3.
K tăqu ăh iăquyăbi n KC2
_cons 13.01843 .0238686 545.42 0.000 12.97133 13.06553 kc2 -.5710446 .1212741 -4.71 0.000 -.8103464 -.3317427 lngt2 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 11.3155224 181 .062516698 Root MSE = .23658 Adj R-squared = 0.1047 Residual 10.0745635 180 .055969797 R-squared = 0.1097 Model 1.24095894 1 1.24095894 Prob > F = 0.0000 F( 1, 180) = 22.17 Source SS df MS Number of obs = 182 . reg lngt2 kc2
Ngu n: K t qu Ệh o sát Ế a táẾ gi , 2015
K tăqu ăh iăquyăbi n VS1
_cons 12.91655 .021882 590.28 0.000 12.87338 12.95973 vs1 .086397 .0401722 2.15 0.033 .007128 .165666 lngt2 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 11.3155224 181 .062516698 Root MSE = .24757 Adj R-squared = 0.0196 Residual 11.0320379 180 .061289099 R-squared = 0.0251 Model .28348451 1 .28348451 Prob > F = 0.0328 F( 1, 180) = 4.63 Source SS df MS Number of obs = 182 . reg lngt2 vs1
Ph ăl că4.
K tăqu ăh iăquyăbi n AN1
_cons 12.87366 .0211491 608.71 0.000 12.83193 12.91539 an1 .201159 .0362353 5.55 0.000 .1296584 .2726596 lngt2 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 11.3155224 181 .062516698 Root MSE = .23168 Adj R-squared = 0.1414 Residual 9.66135115 180 .053674173 R-squared = 0.1462 Model 1.65417125 1 1.65417125 Prob > F = 0.0000 F( 1, 180) = 30.82 Source SS df MS Number of obs = 182 . reg lngt2 an1
Ngu n: K t qu kh o sát c a tác gi , 2015
K tăqu ăh iăquyăbi năAN2
_cons 13.00579 .0260676 498.92 0.000 12.95435 13.05723 an2 -.1218456 .0360808 -3.38 0.001 -.1930413 -.0506499 lngt2 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 11.3155224 181 .062516698 Root MSE = .24314 Adj R-squared = 0.0544 Residual 10.6413189 180 .059118438 R-squared = 0.0596 Model .674203504 1 .674203504 Prob > F = 0.0009 F( 1, 180) = 11.40 Source SS df MS Number of obs = 182 . reg lngt2 an2
Ph ăl c 5.
K tăqu ăh iăquyăbi năPU1
_cons 12.86895 .0208901 616.03 0.000 12.82773 12.91017 pu1 .2149868 .0357915 6.01 0.000 .144362 .2856117 lngt2 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 11.3155224 181 .062516698 Root MSE = .22884 Adj R-squared = 0.1623 Residual 9.42611621 180 .052367312 R-squared = 0.1670 Model 1.88940619 1 1.88940619 Prob > F = 0.0000 F( 1, 180) = 36.08 Source SS df MS Number of obs = 182 . reg lngt2 pu1
Ngu n: K t qu kh o sát c a tác gi , 2015
K tăqu ăh iăquyăbi n PU2
_cons 13.04393 .0269891 483.30 0.000 12.99068 13.09719 pu2 -.174696 .0353648 -4.94 0.000 -.2444788 -.1049131 lngt2 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 11.3155224 181 .062516698 Root MSE = .23529 Adj R-squared = 0.1145 Residual 9.96465118 180 .055359173 R-squared = 0.1194 Model 1.35087121 1 1.35087121 Prob > F = 0.0000 F( 1, 180) = 24.40 Source SS df MS Number of obs = 182 . reg lngt2 pu2 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ph ăl că6.
K tăqu ăh iăquyăbi n CQ1
_cons 12.87051 .0185314 694.52 0.000 12.83394 12.90707 cq1 .2899071 .0372682 7.78 0.000 .2163684 .3634458 lngt2 Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 11.3155224 181 .062516698 Root MSE = .2169 Adj R-squared = 0.2474 Residual 8.46857525 180 .04704764 R-squared = 0.2516 Model 2.84694715 1 2.84694715 Prob > F = 0.0000 F( 1, 180) = 60.51 Source SS df MS Number of obs = 182