7. KẾT CẤU LUẬN VĂN
4.2. PHÂN TÍCH HỒI QUI TUYẾN TÍNH
Tác giả đã dùng hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố EFA đã xác định được 04 nhân tố ảnh hưởng đến thị trường căn hộ. Đó là, GDP; lạm phát; lãi suất và chính sách. Do vậy, mô hình nghiên cứu này sau khi phân tích hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố EFA được xác định lại như sau:
Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu chính thức
(Nguồn: Từ phân tích số liệu của tác giả)
Tổng sản phẩm quốc Lạm phát Lãi suất Chính sách Giá căn hộ
75
Phân tích hồi qui tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp hồi qui được sử dụng ở đây là phương pháp bình phương bé nhất thông thường OLS với biến phụ thuộc là tình hình kinh tế và việc thực thi chính sách tài chính ảnh hưởng đến thị trường căn hộ, còn các biến độc lập là các biến thể hiện ở mô hình đã điều chỉnh ở trên.
Ta có phương trình hồi qui tuyến tính như sau: Yi = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4
Trong đó
Xi : giá trị sự thỏa mãn của quan sát thứ i βk: hệ số hồi qui riêng phần của biến thứ k Xpi : biến độc lập thứ p đối với quan sát thứ i
Từ ma trận tương quan và các biến nhân tố; các biến phụ thuộc đo lường sự thỏa mãn của khách hàng về các yếu tố kinh tế, tài chính ảnh hưởng đến giá căn hộ, cho thấy được biến nhân tố tác động phụ thuộc đồng biến hay nghịch biến. Điều chỉnh giả thuyết của mô hình:
Giả thuyết H1: yếu tố F1 “GDP” tăng ảnh hưởng tốt đến giá căn hộ.
H2: yếu tố F2 “Lạm phát” có tác động đồng biến biến giá căn hộ H3: yếu tố F3 “Lãi suất” có tác động đồng biến biến giá căn hộ H4: yếu tố F4 “Chính sách” có tác động đồng biến biến giá căn hộ
4.2.1. Kiểm định hệ số tương quan (phụ lục B.3 trang 110)
Bước đầu tiên khi phân tích hồi qui tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến phụ thuộc và từng biến độc lập. Nếu hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi qui tuyến tính có thể phù hợp. Mặc khác nếu giữa các biến có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi qui tuyến tính ta đang xét.
76
Kết quả bảng hệ số tương quan cho ta thấy biến phụ thuộc có mối quan hệ tương quan tuyến tính với cả biến độc lập, trong đó hệ số tương quan giữa biến độc lập với GDP là lớn nhất, hệ số tương quan giữa biến độc lập với chính sách là thấp nhất.
4.2.2. Đánh giá độ phù hợp của mô hình (phụ lục B.4 trang 111)
Bước tiếp theo ta tiến hành xây dựng phương trình hồi qui tuyến tính. Dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson ở trên, ta sẽ đưa ra tất cả các biến độc lập trong mô hình hồi qui đã điều chỉnh bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc (phương pháp Enter). Phần mềm xử lý số liệu cho ra phương trình hồi qui tuyến tính với các biến độc lập được đưa ra bao gồm: tổng sản phẩm quốc nội (GDP); lạm phát; lãi suất; chính sách tài chính, pháp luật và biến phụ thuộc là tình hình kinh tế thành phố và việc thực thi chính sách tài chính ảnh hưởng đến giá căn hộ được viết như sau:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4
Trong đó
Y: là biến phụ thuộc thể hiện sự đồng ý của khách hàng đối với yếu tố kinh tế, tài chính ảnh hưởng đến giá căn hộ
β0, β1, β2, β3, β4: là các hệ số hồi qui
X1, X2, X3, X4: là các biến độc lập theo thứ tự như trên (GDP, LP, LS, CS) Khi tiến hành phân tích hồi qui chúng ta thu được kết quả như sau:
Bảng 4.3: Kết quả phân tích hồi qui (tổng hợp mô hình)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .824a .680 .671 .33602 1.547 a. Predictors: (Constant), CS, GDP, LS, LP b. Dependent Variable: Y
77
Bảng 4.4: Kết quả phân tích hồi qui (ANOVA)
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 34.722 4 8.680 76.880 .000b Residual 16.372 145 .113 Total 51.093 149 a. Dependent Variable: Y b. Predictors: (Constant), CS, GDP, LS, LP
Bảng 4.5: Kết quả phân tích hệ số hồi qui
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.127 .234 -.544 .588 GDP .329 .047 .359 7.032 .000 .849 1.178 LP .362 .047 .422 7.665 .000 .730 1.370 LS .225 .051 .236 4.426 .000 .777 1.287 CS .143 .046 .162 3.082 .002 .803 1.246 a. Dependent Variable: Y
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu của tác giả)
Theo kết quả trên thì, hệ số bình phương hiệu chỉnh Adjusted R Square = 0.671 nghĩa là mô hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 67.1% điều này thể hiện sự biến thiên của các nhân tố độc lập giải thích được 67.1% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Đây là tỷ lệ khá cao, thể hiện sự phù hợp của mô hình nghiên cứu.
Bảng kiểm định ANOVA cho thấy sự phù hợp của mô hình vì hệ số P- value (Sig) là 0.000 < 0.05. Hệ số Durbin-Watson của mô hình ở mức 1.546 thỏa mãn tiêu chuẩn (1<Durbin-Watson< 3), thể hiện không có sự tương quan của các nhân tố trong mô hình. Như vậy mô hình hồi qui là hoàn toàn phù hợp.
Xét bảng hệ số, chúng ta có thể thấy hệ số Sig của các nhân tố điều nhỏ hơn 0.05, vì vậy việc hồi qui được giữ nguyên mà không cần loại bỏ biến độc lập nào. Như vậy phương trình hồi qui có thể được viết như sau:
78
Y = 0.359 GDP + 0.422 LP + 0.236 LS + 0.162 CS Từ phương trình hồi qui chúng ta có thể thấy được:
Nếu nhân tố GDP có được sự thỏa mãn tăng thêm 1 đơn vị thì yếu tố kinh tế, tài chính sẽ tăng lên 0.359 đơn vị; nhân tố LP có được sự thỏa mãn tăng thêm 1 đơn vị thì yếu tố kinh tế, tài chính sẽ tăng lên 0.422 đơn vị; nhân tố LS có được sự thỏa mãn tăng thêm 1 đơn vị thì yếu tố kinh tế, tài chính sẽ tăng lên 0.236 đơn vị; nhân tố CS có được sự thỏa mãn tăng thêm 1 đơn vị thì yếu tố kinh tế, tài chính sẽ tăng lên 0.162 đơn vị.
Ngoài ra, việc đánh giá độ phù hợp của mô hình ta sẽ dùng các cộng cụ như tính hệ số xác định R2 , kiểm định F và kiểm định t. Trước tiên, hệ số xác định của mô hình trên là 0.680, thể hiện bốn biến độc lập trong mô hình giải thích được 68% biến thiên của biến phụ thuộc về sự thỏa mãn của yếu tố kinh tế, tài chính tác động đến thị trường. Với giá trị này thì độ phù hợp của mô hình khá cao.
Thêm nữa, việc xác định tầm quan trọng của biến nhân tố đến biến phụ thuộc dựa vào hệ số chuẩn hóa Beta (Standardized Coefficients). Từ kết quả thu được ta có phương trình hồi qui từ hệ số Beta chuẩn hóa lần lượt (0.359; 0.422; 0.236; 0.162) của từng yếu tố ảnh hưởng tương ứng.
Tóm lại, với quá trình nghiên cứu này cho chúng ta biết được nếu muốn tăng cao sự tác động của yếu tố kinh tế, tài chính ảnh hưởng đến thị trường căn hộ thì phải tác động vào yếu tố nào cho phù hợp, khoa học và đạt hiệu quả tốt nhất của các nhà quản lý liên quan đến thị trường.
4.2.3. Đặc điểm cá nhân ảnh hưởng đến sự thỏa mãn của yếu tố kinh tế, tài chính đến thị trường căn hộ tại TP.HCM đến thị trường căn hộ tại TP.HCM
Trước khi đi vào phân tích đặc điểm cá nhân của từng người được khảo sát ảnh hưởng sự thỏa mãn của các yếu tố kinh tế, tài chính đến thị căn hộ thì tác giả phải nhận dạng xem các đặc điểm này có phân phối chuẩn hay không có phân phối chuẩn, rồi sau đó mới sử dụng phương pháp nào kiểm định cho từng đặc điểm cá nhân đó. Cách nhận biết một phân phối có chuẩn hay không thì ta sử dụng: (1) thống kê mô tả khi giá trị trung bình và trung vị có gần bằng nhau và độ xiên gần bằng không; (2) dùng kiểm định
79
Kolmogorov-Smirnov khi cở mẫu lớn hơn 50 với hệ số Sig. > 0.05 thì được xem là phân phối chuẩn.
Sau khi tiến hành thống kê mô tả với thủ tục Explore đối với từng nhóm đặc điểm cá nhân được tổng hợp kết quả như sau:
Bảng 4.6: Tổng hợp kết quả thống kê với thủ tục Explore (phụ lục B.5 trang 112)
Giới tính Độ tuổi Nghề nghiệp Số năm sống hoặc làm việc Trị trung bình (Mean) 0.47 1.53 2.49 2.55 Trung vị (Mediane) 0.00 1.00 2.00 2.00 Độ xiên (Skewness) 0.135 1.045 0.208 0.180 Kiểm định Kolmogorov-
Smirnov với hệ số Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu của tác giả)
Theo kết quả trên thì, các đặc điểm cá nhân có giá trị trung bình và trung vị không gần bằng nhau, độ xiên có giá trị không tiến gần bằng 0 và hệ số Sig. của các đặc điểm cá nhân bằng 0 (nhỏ hơn 0.05) nên không có phân phối chuẩn trong các đặc điểm cá nhân.
4.2.3.1. Sự thỏa mãn trong nhóm giới tính (phụ lục B.6 trang 116)
Do giới tính là nhóm có phân bổ gồm hai thành phần nam và nữ nên việc đánh giá trung bình cho hai thành phần giới tính với sự thỏa mãn của yếu tố kinh tế, tài chính ảnh hưởng đến giá căn hộ sẽ được sử dụng phương pháp đánh giá Independent – sample. Sau khi tiến hành kiểm địnhMann - Whitney thì kết quả thu được với giả thuyết nêu ra như sau H0: sự thỏa mãn yếu tố kinh tế, tài chính ở nam và nữ là như nhau. Thì với giá trị Sig. là 0.749 > 0.05, cho thấy sự thỏa mãn của các yếu tố kinh tế, tài chính không phụ thuộc vào giới tính nam hay nữ.
4.2.3.2. Sự thỏa mãn trong nhóm tuổi (phụ lục trang 116)
Đánh giá sự thỏa mãn của các yếu tố kinh tế, tài chính trong nhóm tuổi thì phải sử dụng kiểm định K Independent – sample do trong nhóm tuổi có tối 3 thành phần. Kết quả
80
sau khi kiểm định Kruskal – Wallis có Sig. = 0.317 > 0.05 cho thấy sự thỏa mãn của các yếu tố kinh tế, tài chính không phụ thuộc vào nhóm độ tuổi.
4.2.3.3. Sự thỏa mãn trong nhóm nghề nghiệp (phụ lục trang 117)
Đánh giá sự thỏa mãn của các yếu tố kinh tế, tài chính trong nhóm nghề nghiệp thì phải sử dụng kiểm định K Independent – sample do trong nhóm tuổi có tối 4 thành phần. Kết quả sau khi kiểm định Kruskal – Wallis có Sig. = 0.724 > 0.05 cho thấy sự thỏa mãn của các yếu tố kinh tế, tài chính không phụ thuộc vào nghề nghiệp.
4.2.3.4. Sự thỏa mãn trong nhóm người có số năm sống hoặc làm việc tại thành phố Hồ Chí Minh (phụ lục trang 117)
Đánh giá sự thỏa mãn của các yếu tố kinh tế, tài chính trong nhóm nghề nghiệp thì phải sử dụng kiểm định K Independent – sample do trong nhóm tuổi có tối 4 thành phần. Kết quả sau khi kiểm định Kruskal – Wallis có Sig. = 0.465 > 0.05 cho thấy sự thỏa mãn của các yếu tố kinh tế, tài chính không phụ thuộc vào số năm sống hoặc làm việc tại thành phố Hồ Chí Minh nhiều năm hay ít năm.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Chương này tác giả nghiên cứu kết quả khảo sát từ việc xử lý và phân tích số liệu thu thập được. Đầu tiên, dữ liệu thực hiện quá trình sàng lọc, mã hóa trước khi tiến hành xử lý và cho ra kết quả nghiên cứu. Tiếp theo, là xác định hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố để hỗ trợ trong việc xác định lại các nhân tố có độ tin cậy cao trước khi đưa vào phân tích nhân tố, hồi qui và tương quan. Và tác giả phân tích hồi qui tuyến tính được tiến hành với phương pháp bình phương bé nhất OSL để có phương trình hồi qui tuyến tính thể hiện mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến giá căn hộ. Kết quả nghiên cứu:
1) Yếu tố GDP là yếu tố có mức độ (0.359) ảnh hưởng đến giá căn hộ chỉ sau yếu tố lạm phát. Thành phố là trung tâm kinh tế cả nước nên có tốc độ tăng trưởng GDP cao nhất cả nước đó là một trong những động lực chính thúc đẩy sự phát triển của thị trường bất động sản của Thành phố và GDP là chỉ số không tác động tức thời đến thị trường. Qua khảo sát và kết hợp thực tế ta nhận thấy yếu tố GDP có mối tương đồng với thị trường là khi tăng trưởng GDP cao thì nền kinh tế phát triển dẫn đến thị trường căn hộ cũng sẽ phát
81
triển. Do vậy, Thành phố cần phải có những mục tiêu, kế hoạch cụ thể để khi thị trường gặp khó khăn sẽ chủ động để có những biện pháp khắc phục tránh tình trạng trầm lắng trong khoản thời gian dài ảnh hưởng tăng trưởng nền kinh tế;
2) Yếu tố lạm phát có mức độ ảnh hưởng đến thị trường nhiều nhất (0.422). Lạm phát là yếu tố dự báo đáng tin cậy cho một cuộc khủng hoảng kinh tế trong thời gian vừa qua, thể hiện việc chỉ số lạm phát tăng năm 2011 đã làm nền kinh tế bất ổn. Việc kiềm chế lạm phát cần có độ trễ vì các cộng cụ không thể có hiệu quả tức thì đến việc thực thi. Do vậy, lạm phát tăng cao không thể hiện ngay tức khắc ảnh hưởng tiêu cực nhưng tiềm ẩn những rủi ro cho nền kinh tế, vì vậy cần giám sát chặt chẽ, thường xuyên với yếu tố này. Mặc khác, muốn tăng trưởng nền kinh tế thì nền kinh tế phải chịu mức lạm phát có thể chấp nhận được thì mới thúc đẩy kinh tế phát triển. Việc điều hành chính sách tiền tệ nhằm kiểm soát lạm phát tránh việc tăng trưởng để đổi lấy lạm phát và điều đó sẽ ảnh hưởng đến toàn bộ nền kinh tế;
3) Lãi suất là yếu tố có mức độ (0.236) ảnh hưởng thứ ba sau lạm phát và GDP đến giá căn hộ. Việc ngân hàng nhà nước điều hành lãi suất cần cân nhắc, bởi mức tác động của việc điều chỉnh lãi suất đến thị trường và thời gian ảnh hưởng thường kéo dài. Dù thị trường căn hộ chưa đủ tầm và chưa đủ lực tác động đến nền kinh tế nhưng một khi có sự thay đổi của một yếu tố nào trong nền kinh tế điều chịu tác động, đặc biệt là những tác động của chính sách tiền tệ. Vì vậy, ngân hàng nhà nước cần tránh những động thái bất ngờ thắt chặt tiền tệ với việc tăng lãi suất lên quá cao diễn ra trong suốt thời gian dài đã tác động tức thì ảnh hưởng đến thị trường. Việc sử dụng công cụ lãi suất với mục tiêu chủ yếu là kiểm soát yếu tố lạm phát, ngân hàng nhà nước cần khống chế chặt chẽ mức lạm phát trong phạm vi cho phép, để tránh những cú sốc cho thị trường bằng việc đột ngột tăng lãi suất lên quá cao, đặc biệt là khi nền kinh tế vẫn chưa thực sự thoát khỏi khủng hoảng. Ngân hàng nhà nước duy trì một mức lãi suất ổn định, dưới 2 con số là điều kiện thuận lợi cho thị trường phát triển. Chính sách cho vay theo lãi suất thoả thuận với những khoản vay trung dài hạn cũng là một giải pháp giúp bình ổn thị trường lãi suất. Tuy nhiên, để thực hiện chính sách này, cần có sự đồng thuận của các ngân hàng trong toàn hệ thống và sự kiểm soát chặt bởi vì thị trường căn hộ cần nhiều vốn trung và dài hạn để phát triển;
82
4) Yếu tố chính sách tài chính, pháp luật là yếu tố có mức độ (0.162). Mặc dù kết quả phân tích định lượng cho ta thấy yếu tố chính sách tác động ít đối với thị trường nhưng đây là một yếu tố tổng hợp của các yếu tố về GDP, lạm phát hay lãi suất. Vì ở khía cạnh nghiên cứu tác giả chỉ nêu lên một vài chính sách cụ thể nhưng thực tế có rất nhiều chính sách tác động trong thời gian qua đối với thị trường cho ta thấy nếu muốn tăng trưởng kinh tế tốt thì đòi hỏi nhà nước cần có mục tiêu và kế hoạch cụ thể tác động đến