D a trên nghiên c u kinh nghi m th gi i và k t h p v i các bài nghiên c u
tr c đây tác gi đ xu t quy trình th c hi n g m các b c nh sau:
B c 1: t v n đ , kh o sát và thu th p thơng tin:
Xác đnh m c đích và th i đi m và đ a đi m th m đnh giá.
Kh o sát t ng quan thơng tin th tr ng, sau đĩ ti n hành thu th p và phân tích d li u v a tìm đ c. L u tr các thơng tin giao dch trong c s d theo m t
đnh d ng th ng nh t đ cung c p cho các c quan ho c cá nhân khi cĩ yêu c u ki m tra v ngu n d li u.
Thu th p thơng tin c n ph i đ m b o tính đ l n v s l ng, chính xác, phù h p, ph bi n v i th tr ng và ph i đ c liên t c c p nh t, lo i b thơng tin c
khơng cịn phù h p, đi u ch nh m i. ịi h i, b ph n thu th p thơng tin c n ph i bám sát, am hi u và n m b t đúng tình hình th tr ng b t đ ng s n đ lo i b nh ng thơng tin sai l ch, phi th tr ng, đi u ki n bán và m c đích bán cá bi t.
Thơng tin đ u vào địi h i ph i đ t ch t l ng, phù h p thì k t qu mơ hình xây
Ti n hành phân tích đ nh l ng và đ nh tính đ tìm ra các y u t nh h ng
đ n giá tr khu đ t đ xác đ nh c c u c a mơ hình.
B c 2: Ch n ph ng pháp th m đ nh và d ng mơ hình: N u thơng tin là
đ t tr ng thì áp d ng ph ng pháp so sánh tr c ti p là m t gi i pháp ch y u s d ng trong vi c đnh giá hàng lo t b ng cách so sánh các giao d ch t ng t trên th
tr ng đ c tính giá tr khu đ t; n u thơng tin cĩ tài s n g n li n v i đ t (cơng trình xây d ng) thì áp d ng ph ng pháp chi t tr đ c tính giá tr tài s n g n li n
v i đ t b ng cách xác đ nh chi phí xây d ng m i m t cơng trình t ng t ng sau đĩ
tr giá tr ph n kh u hao đ i v i cơng trình đĩ, tr đi giá tr ph n cơng trình đ c
tính giá đ t; n u thơng tin phát sinh thu nh p thì áp d ng ph ng pháp v n hĩa đ
xác đ nh. Thơng th ng ph ng pháp th m đ nh giá hàng lo t v i đ i t ng là đ t
tr ng nên ph ng pháp đ c áp d ng nhi u là ph ng pháp so sánh và t ng ng
v i các mơ hình cĩ th l a ch n là mơ hình c ng, mơ hình nhân ho c mơ hình h n h p sao cho phù h p v i d li u thu th p đ c và d th c hi n nh t.
B c 3: Xây d ng và hi u ch nh mơ hình: Xây d ng mơ hình d a trên c
s d li u thu th p đ c, sau đĩ mư hĩa các bi n đnh tính theo d ng s v i giá tr 0; 1. K t qu phân tích h i quy ph n ánh các h s c a mơ hình và ý ngh a c a các bi n đ c l p s đ c gi i thích. Sau khi lo i b nh ng bi n khơng phù h p, b sung m t s bi n khác đ đ c m t mơ hình hồn ch nh và mang tính phù h p v i đ c tính tài s n th m đnh, d li u s d ng cĩ th s d ng đ xác đnh giá c a khu đ t.
B c 4: Ki m đnh k t qu : Nh n i dung đư trình bày t i b c 1, vi c ch n l c và lo i b thơng tin cá bi t khơng ph n ánh đúng th tr ng là quan tr ng và c n thi t đ gi m thi u đ c sai l ch trong k t qu h i quy. Khĩ cĩ m t mơ hình nào cĩ th ph n ánh t ng thích hồn hồn v i th tr ng (do quá trình ch n l c thơng tin khơng k l ng d n đ n thơng tin sai l ch, khơng ph n ánh th tr ng ho c mơ hình
Ki m đnh mơ hình thơng qua các chu n m c th ng kê, phân tích đ l ch c a các giá tr d báo so v i giá tr th c t đ đi u ch nh h s c a mơ hình m t cách phù h p h n.
ng th i cĩ th ki m đnh b ng cách so sánh v i th tr ng th c t , thơng qua vi c phân tích, đánh giá th tr ng đ n m b t m c giá ph n ánh chính xác nh t, phù h p nh t v i th tr ng hi n t i, n u x y ra tr ng h p k t qu theo mơ hình khác bi t quá l n so v i th tr ng thì c n ti n hành hi u ch nh l i đ đ c mơ hình phù h p h n, t ng thích v i th tr ng h n.
5.3. H n ch c a đ tài:
Trong đi u ki n h n ch v qu th i gian nghiên c u c ng v i vi c thi u kinh nghi m trong l n đ u nghiên c u v đ tài này, nên nh ng am hi u v đ tài
ch a th t s sâu và r ng d n đ n vi c khơng tránh kh i m t s h n ch nh sau:
Mơ hình xây d ng ch áp d ng cho m c đích s d ng đ t , ch a xét đ n các m c đích s d ng khác nh đ t s n xu t kinh doanh phi nơng nghi p, đ t nơng nghi p.
S l ng m u nghiên c u cịn t ng đ i h n h p nên cĩ th ch a bao quát
h t đ c cho c nghiên c u. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
tài nghiên c u ch s d ng m t mơ hình c ng đ xác đnh m c đ đĩng
gĩp giá tr c a các bi n đ c p trong khi cĩ nhi u mơ hình khác nh mơ hình nhân, mơ hình t ng h p, hedonic, SVM, LMP và m t s ch ng trình chuyên sâu v th m
đnh giá hàng lo t.
Thơng tin thu th p ch y u t các thơng tin đang giao d ch và gi đnh giá bán b ng cách đi u ch nh giá rao bán d a trên m c đ c p thi t và nhu c u bán (qua
trao đ i tr c ti p v i ng i bán) đ đ c m c giá s n sàng bán – mua trong đi u
ki n th ng m i bình th ng, tuy nhiên c ng ch a ph n ánh đ c 100% m c giá
đi u ch nh s chính xác v i giá th c t bán đ c gây nh h ng đ n k t qu mơ hình. (Tác gi khơng s d ng thơng tin giao d ch thành do g p b t c p trong vi c
xác đnh giá tr chuy n nh ng th c) th c t đa s thơng tin giao dch thành đ c khai báo trong h p đ ng mua bán, t i v n phịng đ ng ký quy n s d ng đ t, phịng cơng ch ng đư cĩ tác đ ng ch quan gi a bên mua và bên bán, xu t phát t b t c p
trong v n b n pháp lý d n đ n tình tr ng tiêu c c là ‘né thu ’.
Ngồi nh ng y u t nh h ng đ n giá tr th a đ t đ c đ c p trong n i dung nghiên c u, cịn m t s y u t khác c ng tác đ ng đ n giá tr th a đ t nh s
thay đ i c a chính sách thu , chính sách ti n t , phong th y, tâm lý c a các ch th
tham gia th tr ng B S, đi u ki n mua bán cĩ th nh h ng đ n k t qu nghiên c u.
5.4. Ki n ngh :
V i tâm ni m ph ng pháp th m đnh giá hàng lo t s đ c nghiên c u sâu,
r ng h n, kh n ng ng d ng cao h n đ cán b nhân viên th m đ nh giá và cán b
nhân viên s ban ngành t tin ti p c n s d ng, tác gi đ xu t m t s ki n ngh sau:
Các đ tài nghiên c u sau c n m r ng, b sung xây d ng mơ hình th m
đnh giá hàng lo t cho m c đích s d ng đ t s n xu t kinh doanh phi nơng nghi p,
đ t nơng nghi p.
M r ng trong vi c ng d ng các mơ hình và ph ng pháp ti p c n v i các
m c đích khác nh mơ hình xác đnh giá thuê m t b ng, xác đnh t su t v n hĩa.
C n cĩ gi i pháp can thi p, kh ng ch tiêu c c trong v n đ khai báo giá tr
chuy n nh ng đ ngu n d li u t thơng tin giao d ch thành cơng cĩ th s d ng
đ c do ph n ánh giá tr th c t chuy n nh ng, gĩp ph n t o s minh b ch, chính xác cho k t qu mơ hình h i quy.
1. Lu t đ t đai. Qu c H i N c CHXHCN Vi t Nam (2013). 2. Lu t giá s 11/2012/QH13 ngày 20/06/2012 c a Qu c h i.
3. Ngh đnh s 43-44-45-46-47/2014/N -CP ngày 15/05/2014 c a Chính ph .
4. Ngh đnh s 104/2014/N -CP ngày 14/11/2014 c a Chính ph .
5. Quy t đ nh s 66/2012/Q -UBND ngày 28/12/2012 c a y ban nhân
dân thành ph H Chí Minh.
6. Thơng t s 36/2014/N -CP ngày 30/06/2014 c a B Tài nguyên và (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mơi tr ng.
7. Thơng t s 45/2013/TT-BTC ngày 25/04/2013 c a B Tài chính.
8. Thơng t liên b s 13/LB-TT ngày 18/08/1994 c a B Xây d ng – Tài chính – Ban v t giá Chính ph .
9.
Tài li u tham kh o ti ng Vi t
1. Hay Sinh và Tr n Bích Vân, 2012. Giáo trình nguyên lý th m đnh giá. H Chí Minh: Nhà xu t b n Lao đ ng – Xã h i.
2. Lê Kh ng Ninh (2011). Các y u t nh h ng đ n giá đ t vùng ven đơ
th đ ng b ng sơng C u Long. T p chí Phát tri n Kinh t s 254 – tháng 12/2011, trang 11 – 17.
3. Lê Quang Trí. 1998. Giáo trình Tài nguyên đ t đai. B mơn Khoa H c
t & Qu n Lý t ai, khoa Nơng Nghi p, tr ng i h c C n Th .
4. Nguy n Qu nh Hoa & Nguy n Th ch (2013). Xây d ng mơ hình th m
đnh giá hàng lo t cho đa bàn Tp. HCM. T p chí Phát tri n Kinh t s 269 – tháng 3/2013, trang 11 – 19.
5. Nguy n Qu nh Hoa (2013). ng d ng ph ng pháp th m đnh giá hàng lo t trong qu n lý nhà n c v đ t đai. tài nghiên c u khoa h c c p tr ng.
Kinh t s 26(3) – tháng 3/2015, trang 82 – 103.
7. Nguy n Ng c Vinh và Nguy n Qu nh Hoa, 2012. Giáo trình th m đ nh giá tr b t đ ng s n. H Chí Minh: Nhà xu t b n Lao đ ng – Xã h i, 2011.
8. Nguy n Th M Linh (2011). ng d ng mơ hình “DECISION TREE”
trong đ nh giá đ t t i Vi t Nam. T p chí Tài chính s 8 (562) tháng 8/2011.
9. Ph m Trí Cao & V Minh Châu (2009). Kinh t l ng ng d ng.
Tp.HCM: NXB Th ng kê.
10. Tr n Thanh Hùng (2011). Lý thuy t v th - ch t l ng: các ng d ng trong nghiên c u và qu n lý th tr ng b t đ ng s n. B n đi n t đ c t i v t :
http://quangiavn.blogspot.com/2011/10/vi-chat-luong-va-ung-dung-trong- nghien.html
11. Tr n Thu Vân và Nguy n Th Giang (2011). ng d ng mơ hình Hedonic v các y u t nh h ng giá b t đ ng s n t i Tp. HCM. T p chí Phát tri n kinh t , s 254, trang 18-23.
Tài li u tham kh o ti ng Anh.
1. Anthony Owusu-Ansah (2012).
2. Eckert, J. K. (1990). “Property Appraisal and Assessment Administration”, Chicago IL, International Association of Assessing Officers.
3. Examination of the Determinants of Housing Values in Urban Ghana and Implications for Policy Makers. B n đi n t đ c t i v t :
http://www.afrer.org/docs/pdf/Anthony_Owusu-
Ansah_Examination_of_the_Determinants_of_Housing_Values_in_Urban_Ghana _and_Implications_for_Policy_Makers.pdf
Truy c p ngày 12/01/2015.
4. Garrod, Guy and Kenneth G. Willis. (1992). The Environmental Economic Impact of Woodland: A Two State Hedonic Price Model of the (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
ftp://131.252.97.79/Transfer/ES_Pubs/ESVal/hedonics/garrod_92_Woodland_and _hedonic.pdf
Truy c p ngày 18/01/2015.
5. IAAO. Standard on Mass Appraisal of Real Property (2012). B n đi n t
đ c t i v t :
http://iaao.org/uploads/standardonmassappraisal.pdf
Truy c p ngày 15/01/2015.
6. Kathmann, R.M (1993). Neural Networks for the Mass Appraisal of Real Estate, Computers, Environment and Urban Systems, No. 17, p. 373-384.
7. Lancaster K. J. (1966). A New Approach to Consumer Theory, Journal of Political Economy, Vol. 74, p: 132-156. B n đi n t đ c t i v t :
https://www.iei.liu.se/nek/730g83/artiklar/1.328858/Lancaster2.pdf
Truy c p ngày 20/01/2015.
8. Netusil, Noelwah R. (2005) “The Effect of Environmental Zoning and
Amenities on Property Values: Portland, Oregon,” Land Economics, 81, 227–246.
B n đi n t đ c t i v t :
http://le.uwpress.org/content/81/2/227.full.pdf+html
Truy c p ngày 22/01/2015.
9. Richard J. Cebula (2009). The Hedonic Pricing Model Applied to the Housing Market of the City of Savannah and Its Savannah Historic Landmark District. No.1, p 9-22. B n đi n t đ c t i v t :
http://journal.srsa.org/ojs/index.php/RRS/article/download/182/137
Truy c p ngày 22/01/2015.
10. Tom Kauko and Maurizio d’Amato (2008). “Mass Appraisal Methods”,
p. 26-36. B n đi n t đ c t i v t :
http://samples.sainsburysebooks.co.uk/9781444301038_sample_386076.pd f
Measurement, Hard - to- Measure Goods and Services: Essays in Honor of Zvi Griliches, National Bureau of Economic Research, p: 573-589. B n đi n t đ c t i v t :
http://www.nber.org/chapters/c0890.pdf
Truy c p ngày 22/01/2015.
12. Vilius Kontrimas và Antanas Verikas (2011). The mass appraisal of the real estate by computational intelligence. Applied Solf Computing 2011, p: 443- 448. B n đi n t đ c t i v t :
http://isiarticles.com/bundles/Article/pre/pdf/6781.pdf
Truy c p ngày 12/01/2015.
13. Wen Hai-zhen et al. (2005) Hedonic price analysis of urban housing: An empirical research on Hangzhou, China, p: 907-914. B n đi n t đ c t i v t :
http://www.zju.edu.cn/jzus/opentxt.php?doi=10.1631/jzus.2005.A0907
Truy c p ngày 12/01/2015. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
14. Xu Ting (2008). Heterogeneity in Housing Attribute Prices: An Interaction Approach between Housing Attributes, Absolute Location and Household Characteristics. B n đi n t đ c t i v t :
http://www.prres.net/Papers/Xu_Ting_Heterogeneity_in_Housing_Attribute_Pric es.pdf
PH L C
PH L C 1. K T QU H I QUY B ng 1: K t qu h i quy m t ti n l n đ u
Dependent Variable: DON_GIA Method: Least Squares Date: 05/19/15 Time: 22:23
Sample: 1 155
Included observations: 155
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 38,96464 6,473049 6,019519 0,0000 AN_BT 0,319818 2,489258 0,128479 0,8980 AN_TOT 10,52900 2,587894 4,068559 0,0001 CD_LD 0,114245 0,211378 0,540477 0,5897 CR_LD 0,150577 0,780847 0,192838 0,8474 DTKV -0,032500 0,034309 -0,947267 0,3452 HD1 -6,845622 3,889840 -1,759872 0,0807 HD2 -11,10329 4,338563 -2,559209 0,0116 KHUVUC_1 6,982524 1,751418 3,986782 0,0001 KHUVUC_2 8,782101 1,726371 5,087031 0,0000 LO_GIOI 0,347140 0,096661 3,591305 0,0005 LTKD_BT 12,82964 1,850271 6,933922 0,0000 LTKD_KHA 21,80043 1,952474 11,16554 0,0000 LTKD_TOT 22,55493 2,277293 9,904271 0,0000 LTKD_RATTOT 59,86203 3,691619 16,21566 0,0000 MT_BT -1,369671 2,326295 -0,588778 0,5570 MT_TOT -2,334698 2,539589 -0,919321 0,3595 TRUC_GT 0,704753 2,355607 0,299181 0,7653
R-squared 0,864907 Mean dependent var 62,71480
Adjusted R-squared 0,848144 S.D. dependent var 18,91635 S.E. of regression 7,371468 Akaike info criterion 6,941925
Sum squared resid 7444,379 Schwarz criterion 7,295355
Log likelihood -519,9992 Hannan-Quinn criter. 7,085480
F-statistic 51,59504 Durbin-Watson stat 1,211937
B ng 2: H i quy đ n bi n gi a bi n DON_GIA và bi n AN_BT
Dependent Variable: DON_GIA Method: Least Squares Date: 05/21/15 Time: 10:59
Sample: 1 155
Included observations: 155
Variable Coefficient Std, Error t-Statistic Prob,
C 64,94533 1,815197 35,77867 0,0000
AN_BT -7,055743 3,228431 -2,185502 0,0304
R-squared 0,030273 Mean dependent var 62,71480
Adjusted R-squared 0,023935 S.D. dependent var 18,91635 S.E. of regression 18,68860 Akaike info criterion 8,706523 Sum squared resid 53437,33 Schwarz criterion 8,745793 Log likelihood -672,7556 Hannan-Quinn criter. 8,722474
F-statistic 4,776419 Durbin-Watson stat 0,885125
Prob(F-statistic) 0,030373
B ng 3: H i quy đ n bi n gi bi n DON_GIA và bi n CR_LD
Dependent Variable: DON_GIA Method: Least Squares Date: 05/19/15 Time: 23:21
Sample: 1 155
Included observations: 155
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
C 58,64354 3,996110 14,67516 0,0000
CR_LD 0,839346 0,762067 1,101406 0,2724
R-squared 0,007866 Mean dependent var 62,71480
Adjusted R-squared 0,001382 S.D. dependent var 18,91635 S.E. of regression 18,90328 Akaike info criterion 8,729367
Sum squared resid 54672,08 Schwarz criterion 8,768637
Log likelihood -674,5259 Hannan-Quinn criter. 8,745317