M t cách tr c quan, tác gi s xem xét m i quan h gi a bi n LnPrice v i các bi n đ c l p, qua các bi u đ cho th y r ng có m i quan h tuy n tính gi a bi n ph thu c v i các bi n đ c l p (xem bi u đ 4.β.β)
Bi uăđ ă4.2.2ăBi uăđ ămaătr năh ăs ăt ngăquanăgi aăcácăbi n
C th h n, chúng ta ti n hành phân tích h s t ng quan gi a bi n LnPrice và v i các bi n đ c l p.
Trong b ng k t qu ma tr n h s t ng quan các bi n đ c l p đ u có t ng
quan v i bi n ph thu c nên ta có th đ a chúng vào mô hình h i quy tuy n tính (xem ph l c 4.β.β) và có th k t lu n r ng gi a bi n LnPrice và các bi n đ c l p có t ng quan tuy n tính v i nhau. Gi a bi n DAT v i bi n NHA, gi a bi n VT v i bi n LG có m i quan h tuy n tính có Ủ ngh a (tuy nhiên t ng quan không l n <0.8), do đó c n chú Ủ khi phân tích h i quy có th x y ra hi n t ng đa c ng tuy n.
4.3 Phân tích k tăqu ăh iăquy
4.3.1 K tăqu ăh iăquy
T k t qu h i quy (xem ph l c 4.γ.1) cho th y trong 6 bi n gi i thích c a mô hình
thì có 5 bi n có Ủ ngh a v i h s Sig. c a các bi n này đ u nh h n 0.05. i u này cho th y giá nhà trên đ a bàn qu n 11, TP. H Chí Minhch u nh h ng b i các nhân t c th nh sau: v trí B S; di n tích đ t; di n tích nhà; chi u ngang m t đ ng, h m phía tr c B S; kho ng cách t B S đ n trung tâm thành ph (Ch B n Thành). Riêng bi n ST không có Ủ ngh a do h s Sig. = 0.1βγ l n h n 0.05, ch ng t y u t s t ng c a B S không có nh h ng đ n giá nhà trên đ a bàn
qu n 11, TP. H Chí Minh.
H s VIF c a các bi n đ u nh h n 10, do đó có th nói r ng không có d u hi u c a hi n t ng đa c ng tuy n.
4.3.2 Ki măđ nhăh ăs ăDurbin-Watson
B ngă4.3.2 B ngăki măđ nhăh ăs ăDurbinăậ Watson
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .935a .874 .869 .24777 1.778
a. Predictors: (Constant), KC, DAT, ST, LG, NHA, VT b. Dependent Variable: LnPrice
H s Durbin-Watson = 1.778 n m trong kho ng t 1.4 - β.5. Theo quy t c kinh nghi m, đi u này choth y r ng không có hi n t ng t ng quan x y ra.
4.3.3 Ki măđ nhăgi ăđ nhăkhôngăcóăquanăsátăd ăbi t
ki m tra trong mô hình quan sát có quan sát d bi t hay không, tác gi s d ng phân tích ph n d thông qua kho ng cách Mahalanobis và kho ng cách Cook, m u quan sát có tính d bi t khi giá tr Cook t i đa l n h n 1, và giá tr Mahalanobis l n h n chi bình ph ng v i b c t do 6, m c Ủ ngh a 5% (đ tin c y 95%) = 1β.59, ngoài ra h s LV ph i l n h n 6 (là s bi n đ c l p)*2/147 = 0.08, Tuy nhiên, đ i v i nh ngm u nh thì c n l u Ủ khi s d ng h s này. Do đó, tác gi s lo i nh ng
D a vào b ng k t qu ki m đ nh gi đ nh không có quan sát d bi t (xem ph l c
4.3.3) cho th ymô hình kh o sát có các quan sát d bi t, do đótác gi th c hi n lo i b các quan sát có tính d bi t ra kh i mô hình và th ng kê l i s l ng các quan sát, k t qu là t 147 quan sát ban đ ulo i đi 14 quan sát có tính d bi tcòn l i 1γγ
quan sát, các quan sát đ c th ng kê mô t ph l c 4.γ.4.
Theo s đ quy trình phân tích, tác gi th c hi n ki m đ nh s t ng quan gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c, t B ngk t qu ki m đ nh s t ng quan gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c c a 1γγ quan sát (ph l c 4.3.5) cho th y trong ma tr n h s t ng quan các bi n đ c l p đ u có t ng quan v i bi n ph thu c nên có th đ a các bi n nàyvào mô hình h i quy tuy n tính và chúng ta k t lu n r nggi a bi n LnPrice và các bi n đ c l p có t ng quan tuy n tính v i nhau.
B c ti p theo tác gi ti p t c th c hi n h i quy mô hình sau khi lo i b các quan sát có tính d bi t đ ti p t c phân tích. Qua b ng k t qu h i quy 6 bi n sau khi lo i b các bi n d bi t(ph l c 4.γ.6) cho th y bi n ST có h s Sig. = 0.541 > 0.05, do
đó bi n ST c ng không có Ủ ngh a trong mô hình sau khi đư lo i b 14 bi n có tính
d bi t. i u này có th là do nhu c u v muanhà có s t ng l n h n γth p vì khi
ch s h u có nhu c u xây d ng l i ho c c n s a ch a s g p m t s khó kh n nh t đ nh. Bên c nh đó, do đ c thù riêng v công d ng c a nhà, s t ng xây d ng c a nh ng c n nhà ph dùng đ th ng ch có t 1-γ t ng, còn nhà có nhi u t ng tr
lên thì th ng t p trung s d ng vào m c đích kinh doanh nh là v n phòng cho (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
thuê, cho thuê nhà tr , khách s n, trung tâm mua s m, và các m c đích khác.T đó, có th k t lu n trong bài nghiên này, s t ng c a B S không có tác đ ng đ n giá B S trên đ a bàn qu n 11, TP. H Chí Minh.
Bên c nh đó, bi n NHA có Sig. = 0.091 > 0.05, do đó bi n NHA c ng không có ý
ngh a. Tuy nhiên, v m t lỦ thuy t và tham kh o các mô hình nghiên c u tr c, cho th y r ng vi c b y u t di n tích nhà ra kh i mô hình là không phù h p. Qua phân
tích mô t ban đ u, cho th y r ng bi n NHA không có phân ph i chu n, vì v y tác
(LnNha) đ thu h p kho ng bi n thiên và ti n hành h i quy v i các bi n còn l i
trong mô hình trên.
Mô t k t qu sau khi bi n đ i bi n NHA thành bi n LnNha nh sau:
B ngă4.3.3ăB ngămôăt ăbi năLnNha
Statistics LnNha N Valid 133 Missing 0 Mean 4.5077 Median 4.5951 Mode 5.09 Skewness -.157 Std. Error of Skewness .210 Kurtosis -.530 Std. Error of Kurtosis .417 Sum 599.53
Bi uăđ ă4.3.3ăBi uăđ ămôăt ăbi năLnNha
Sau đó tác gi th c hi n ki m tra s t ng quan, t b ng k t qu ma tr n h s t ng quan gi a các bi n VT, DAT, LG, KC, LnNha và bi n ph thu c LnPrice (xem ph l c 4.γ.7) cho r ng có s t t ng quan gi a bi n ph thu c và các bi n đ c l p.
Ti p theo, tác gi th c hi n ch y mô hình h i quy v i bi n ph thu c Ln(Price) và 5 bi n đ c l p: DAT, VT, KC, LC, LnNha. Thông qua b ng k t qu h i quy (xem ph l c 4.γ.8), cho th y h s R2đi u ch nh c a mô hình đ t 0.859 ch ng t 5 bi n trong mô hình có th gi i thích đ c 85,9% bi n thiên c a giá nhà trên đ a bàn qu n 11, TP. H Chí Minh.
Th c hi n ki m đ nh ANOVA (xem ph l c 4.γ.8), k t qu giá tr F c a mô hình đ t 161,61β v i Sig. = 0.000, ch ng t gi thuy t H0b bác b và t n t i m i quan h tuy n tính gi a bi n LnPrice v i ít nh t m t trong các bi n VT, DAT, LnNha,
T b ng k t qu h i quy v i bi n ph thu c Ln(Price) và 5 bi n đ c l p: DAT, VT,
KC, LC, LnNha (xem ph l c 4.γ.8)cho th yc 5 bi n đ c l p đ u có Ủ ngh a do h s Sig. đ u nh h n 0.05 và h s Beta ( ) c a các bi n này đ u có d u đúng v i k v ng d u ban đ u. Do đó, đ tài s t p trung phân tích và ti p t c ki m đ nh các gi đ nh trong mô hình h i quy sau:
LnPRICE = 21,552 + 0,212*VT + 0,012*DAT+ 0,081*LnNha + 0.025*LG - 0.122*KC (2)
T b ng k t qu h i quy (ph l c 4.3.8), h s chu n hóa (Standardized
Coefficients Beta) cho th y đ c t m quan tr ng c a t ng bi n trong mô hình h i quy hay m c đ tác đ ng c a t ng bi n đ c l p đ n bi n ph thu c LnPrice. H s
Beta chu n hóa c a bi n DAT đ t giá tr cao nh t (0.475) nên di n tích đ t c a B S là y u t tác đ ng m nh nh t đ n giá nhà trên đ a bàn qu n 11, TP. HCM. Ti p
theo là bi n LG đ t giá tr 0.γ94, t c là Chi u ngang m t đ ng, h m phía tr c là
y u t tác m nh c ng không kém y u t di n tích đ t. Bi n VT đ t giá tr 0.17 cho th y v trí c a B S c ng tác đ ng đ n giá nhà . Bi n ti p theo là bi n KC đ t 0.114, ch ng t Kho ng cách t B S đ n Ch B n Thành tác đ ng đ n giá nhà và cu i cùng làbi n LnNha, y u t Di n tích nhà (0.086).
4.4 Ki măđ nhăcácăgi ăđ nhătrongămôăhìnhăh iăquy
Sau khi ki m tra các bi n đ c l p và bi n ph thu c v s t ng quan, lo i b các quan sát có tính d bi t, lo i b các bi n không có Ủ ngh a trong mô hình. Tác gi ch n mô hình phù h p là mô hình h i quy (β) là đ phân tích và ti n hành ki m đ nh các gi đ nh trong mô hình h i quy.
LnPRICE = 21,552 + 0,212*VT + 0,012*DAT+ 0,081*LnNha + 0.025*LG - 0.122*KC (2)
4.4.1 Gi ăđ nhăv ăphơnăph iăchu năc aăph năd
Ph n d có th không tuân theo phân ph i chu n, đ ki m đ nh gi đ nh này, tác gi s d ng Bi u đ t n s Histogram đ kh o sát phân ph i c a ph n d . V m t s h c có th nói r ng phân ph i c a ph n d x p x chu n (trung bình Mean=0 và đ
l ch chu n Std.Dev=0.981) và Bi u đ 4.4.1 cho th y ph n d có phân ph i chu n. Do đó, có th k t lu n r ng gi thi t ph n d có phân ph i chu n không b vi ph m.
Bi uăđ ă4.4.1ăBi uăđ ăki măđ nhăphơnăph iăchu năc aăph năd
4.4.2 Gi ăđ nhăv ătínhăđ căl păc aăsaiăs ă(ki măđ nhăkhôngăcóăt ngăquanăgi aăcácăph năd ) cácăph năd )
Gi đ nh v tính đ c l p c a sai s , t c là gi a các ph n d không có m i quan h t ng quan. M t lỦ do d n đ n hi n t ng này là các bi n có nh h ng không đ c đ a h t vào mô hình là do gi i h n v m c tiêu nghiên c u c a đ tài, ho c ch n d ng mô hình sai, sai s trong đo l ng các bi n. Khi mô hình có hi n t ng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
này, s d n đ n v n đ t ng quan chu i trong sai s và t ng quan chu i gây ra nh ng tác đ ng sai l ch nghiêm tr ng đ n mô hình h i quy tuy n tính nh hi n t ng ph ng sai thay đ i. i l ng th ng k Durbin-Watson dùng đ ki m đ nh t ng quan c a các sai s k nhau. H s Durbin-Watson th ng n m trong kho ng 1.4 –β.5 là phù h p.
B ngă4.4.2ăB ngăk tăqu ăki măđ nhătínhăđ căl păc aăsaiăs
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .930a .864 .859 .23409 1.455
a. Predictors: (Constant), LnNha, KC, LG, DAT, VT b. Dependent Variable: LnPrice
4.4.3 Gi ăđ nhăkhôngăcóăt ng quanăgi aăcácăbi năđ căl pă(ki măđ nhă đaă c ngătuy n)
C ng tuy n là tr ng thái trong đó các bi n đ c l p có t ng quan ch t ch v i nhau. V n đ c a hi n t ng đa c ng tuy n là chúng cung c p cho mô hình nh ng thông tin r t gi ng nhau, khó tách r i nh h ng c a t ng bi n đ c l p đ n bi n ph thu c, làm t ng đ l ch chu n c a các h s h i quy.Trong ki m đ nh này, yêu c u các h s VIF c a cácbi n đ c l p ph i nh h n 10 thì mô hình ki m đ nh không có hi n t ng đa c ng tuy n x y ra.
Qua b ng ki m đ nh ph l c 4.γ.8, H s VIF c a các bi n đ u nh h n 10, do đó có th k t lu nr ng không có d u hi u c a hi n t ng đa c ng tuy n.
4.4.4 Gi ăđ nhăliênăh ătuy nătính
Ti n hành v đ th phân tán gi a các ph n d và giá tr d đoán xem mô hình có
liên h tuy n tính. N u gi đ nh liên h tuy n tính và ph ng sai b ng nhau đ c th a mưn, thì s không nh n th y có liên h gi a các giá tr d đoán và ph n d .
N u gi đ nhliên h tuy n tính đ c th a mưn thì ph n d ph i phân tán ng u nhiên trong m t vùng xung quanh đ ng đi qua tung đ 0.
4.4.5 Gi ăđ nhăph ngăsaiăc aăsaiăs ăkhôngăđ i
Hi n t ng ph ng sai thay đ i gây ra khá nhi u h u qu đ i v i mô hình c l ng b ng ph ng pháp OLS. Nó làm cho c l ng c a các h s h i quy không ch ch nh ng không hi u qu .
Do ph n m m SPSS không h tr ki m đ nh Goldfeld-Quandt, ta có th s d ng bi u đ P-P plot đ kh o sát ph ng sai đ ng nh t và phân ph i chu n c a ph n d . Bi u đ P-P plot th hi n nh ng giá tr c a các đi m phân v c a phân ph i chu n. Nh ng giá tr k v ng này t o thành m t đ ng chéo, các đi m quan sát th c t s t p trung sát đ ng chéo n u d li u có phân ph i chu n và ph ng sai ph n d là đ ng nh t.
D a vào bi u đ P-P plot cho th y gi đ nh ph ng sai c a sai s không đ i không b vi ph m.
4.5 Ki măđ nhătìmănhơnăt ăquanătr ngănh t
Theo h s Beta chu n hóa thì bi n DAT và bi n LG là β bi n có nh h ng nhi u nh t đ n bi n ph thu c LnPrice.
tìm bi n có nh h ng nh t đ n bi n ph thu cLnPrice trong mô hình h i quy, tác gi xét đ n s t ng quan c a bi n DAT và bi n LG v i bi n LnPrice đ xác đ nh t m quan tr ng c a bi n DAT và bi n LG khi đ c s d ng riêng bi t đ d đoán giá nhà . Khi nhìn vào h s t ng quan, k t qu cho th y bi n DAT (r = 0.778) tác đ ng đ n bi n LnPice nhi u h n là bi n LG (r = 0.754), t c là di n tích đ t có nh h ng t i giá nhà h n là chi u ngang m t đ ng, h m phía tr c c a B S. Do đó, có th k t lu n r ng bi n DAT quan tr ng h n bi n LG khi d đoán
giá nhà trên đ a bàn qu n 11, TP HCM.
Ngoài ra, ta c ng c n xem xét đ n nh h ng c a các bi n DAT và LG đ n bi n
LnPrice trong m i quan h ph thu c v i các bi n khác trong mô hình thông qua t ng quan t ng ph n và t ng quan riêng.
B ngă4.5ăB ngăk tăqu ăki măđ nhătìmănhơnăt ăquanătr ngănh t
Model
Correlations
Zero-order Partial Part
1 (Constant) VT .755 .254 .097 DAT .778 .683 .344 LG .754 .536 .234 KC -.211 -.287 -.111 LnNha .523 .177 .066
Nhìn vào h s t ng quan t ng ph n và t ng quan riêng, k t qu cho th y bi n
DAT quan tr ng h n bi n LG và bi n DAT là bi n quan tr ng nh t trong mô hình
đ nh giá này.
4.6 PhơnătíchăỦăngh aăc aăh ăs ăh iăquy (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sau khi th c hi n lo i b bi n ST, thay đ i bi n NHA thành LnNha đ gi m s bi n thiên và th c hi n các ki m đ nh, đ tài xác đ nh đ c mô hình h i quy nh sau:
LnPRICE = 21,552 + 0,212*VT + 0,012*DAT+ 0,081*LnNha + 0,025*LG