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
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 - 0,122*KC (2)
ụăngh aăc aăcácăh ăs ăh iăquyănh ăsau:
V ătríăB Sv i đi u ki n các các y u t khác không đ i, n u B S có v trí m t ti n đ ng thì giá B S đó s cao h nB S có v trí trong h m là β1,2%. Vì B S v trí m t ti n đ ng thì thu n l i v nhi u m t nh giao thông, t kinh doanh ho c cho thuê m t b ngvà các y u t khác. V i cùng di n tích và ki n trúc nh nhau, nh ng B S có v trí m t ti n đ ng thì giá s cao h n.
Di nătíchăđ t v i đi u ki n các các y u t khác không đ i, giá B S s t ng 1,2%
n u di ndi n tích đ t t ng thêm 1m2. Theo k t qu h i quy và phân tích trên thì di n tích đ t là y u t quan tr ng nh t đ i v i giá B S. T i trung tâm thành ph , nhu c u v đ t có di n tích l n s nhi u h n, c h i cho các giao d ch s thu n l i h n.
Di nătíchănhƠ t ng t nh bi n di n tích đ t, v i các đi u ki n khác không đ i, di n tích nhà thay đ i 1% thì giá nhà thay đ i 0.081%. Trên th c t nh đư phân tích trên, di n tích nhà ch nh h ng nh đ n giá tr b t đ ng s n, ví d đ i v i nh ng nhà cùng di n tích đ t, tuy là nhà tr t có v trí m t ti n đ ng nh ng giá B S l i cao h n nh ng nhà nhi u t ng nh ng có v trí trong h m do nh ng nhà có di n tích nhà l n nh ng trong h m thì c ng không có đ c các l i th v v trí.
Chi uăngangăm tăti năđ ng,ăh măphíaătr cn ucác y u t khác không đ i, n u chi u ngang m t ti n đ ng, h m phía tr c B S t ng thêm 1m thì giá c a B S s t ng thêm β,5%. Do chi u ngang m t ti n đ ng, h m phía tr c càng r ng thì càng thu n ti n cho giao thông, vi c đi l i c ng d dàng h n.
Kho ngăcáchăt ăB Săđ năCh ăB năThƠnh v i đi u ki n các y u t khác không đ i, giá B S s gi m 1β,β% n u B S xa trung tâm thêm 1 km. i u nay có th lỦ gi i ch B S càng g n trung tâm thì s có nhi u có nhi u c h i kinh doanh, c h i giao d ch trong mua bán c ng thu n l i h n.
4.7 V năd ngămôăhìnhăvƠoăvi căđ nhăgiáăb tăđ ngăs n
T k t qu h i quy và các gi đ nh trong mô hình đ u không b vi ph m, tác gi cho r ng có th v n d ng mô hình (β) đ xác đ nh giá tr nhà c th c a các B S đ a
LnPRICE = 21,552 + 0,212*VT + 0,012*DAT+ 0,081*LnNha + 0,025*LG - 0,122*KC (2)
B S đ c ch n đ v n d ng vào mô hình h i quy tìm đ c là B S có các s li u nh b ng d i đây:
Bi n VT DAT NHA LG KC Tung đ g c
Mean 1 49,28 111,155 14,12 7,5 21,552
B St aăl că ăm tăti năđ ng
Qua b ng th ng kê mô t bi n, ch n ng u nhiên m t B S có các giá tr trung bình c a các quan sát và hàm h i quy tìm đ c, tác gi v n d ng mô hình đ tính giá m t B S c th . K t qu lnPrice = 21,552 + 0,212*1 + 0,012*49,28 + 0,081*Ln(111,115) + 0,025*14,12 - 0,122*7,5 = ββ.17494 t ong đ ng 4 t 554 tri u đ ng
B S có v trí m t ti n đ ng, di n tích đ t là 49,28 m2, di n tích nhà là 111,115 m2,
có chi u ngang m t đ ng là 14,12 m, kho ng cách t B S đ n Ch B n Thành là
7,5 km thì có m c giá là 4 t 554 tri u đ ng. Và n u ch tính riêng cho ph n đ t thì đ t c a B S có giá 4 t 344 tri u đ ng, t ng ng v i 88,14 tri u đ ng/m2. V i nh ng y u t thu n l i, giá này đ c cho là phù h p v i th tr ng t i th i đi m ti n hành kh o sát.
B St aăl că ăh m
Cùng m t B S có cùng các s li u trên nh ng có v trí trong h m thì có lnPrice = β1.581γ6 => Price = 4,4γ7 t ng đ ng v i giá B S là 4 t 4γ7 tri u đ ng. Và n u ch tính riêng cho ph n đ t thì đ t c a B S có giá 4 t βγ0 tri u đ ng, t ng ng v i 85,8γ tri u đ ng/m2. Giá này đ c cho là phù h p v i th tr ng t i th i đi m ti n hành kh o sát.
CH NGă5:ăK TăLU NăVĨăKI NăNGH
Trong ch ng này, tác gi s đ a ra k t lu n v k t qu nghiên c u, nh ng đóng góp c a đ tài, c ng nh nh ng m t h n ch và h ng phát tri n c a đ tài. Qua đó, đ xu t m t s ki n ngh .
5.1 K tălu n
5.1.1 K tălu năk tăqu ănghiênăc u
T vi c k th a k t qu c a các nghiên c u tr c và thông qua công c SPSS β0,
tác gi đư xây d ng đ c hàm h i quy đa bi n v i bi n ph thu c là giá nhà (LnPrice). B ng ph ng pháp đ nh l ng này, tác gi đư xác đ nh n m nhân t có tác đ ng đ n giá nhà trên đ a bàn qu n 11, TP. HCM là di n tích đ t; chi u ngang
đ ng, h m phía tr c; v trí c a B S; kho ng cách t B S đ n trung tâm thành ph ;di n tích nhà. M c đ gi i thích s bi n đ ng c a 5 bi n này là 85,9%, s phù h p c a mô hình h i quy đ u đ c đ m b o và các ki m đ nh hàm h i quy không vi ph m b t c gi đ nh quan tr ng nào. K t lu n m c đ tác đ ng c a các nhân t đ n giá nhà nh sau:
(i) Di n tích đ t có tác đ ng m nh nh t đ n giá nhà và c ng phù h p v i th c t vì di n tích đ t là nhân t quan tr ng hình thành nên giá tr B S, đúng v i thành ng t ngàn x a “t cđ t t c vàng”. Giá B S s cao đ i v i nh ng B S có di n tích l n do giá tr quy n s d ng đ t cao, chi phí xây d ng s t n kém h n nh ng B S có di n tích nh . Bên c nh đó, nh ng B S có di n tích l n thì ng i s d ng đ t có th t i đa hóa tính h u d ng b ng cách t i đa hóa m c đích s d ng đ t, c th : ngoài m c đích nhà , ng i s d ng có th dùng cho thuê, dùng làm v n phòng, t (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
kinh doanh và các m c đích khác. Ngoài ra, khi B S có di n tích đ t l n, ng i s d ng có th c i thi n ch t l ng cu c s ng b ng cách trang trí n i th t theo phong cách, cá tính riêng; t o không gian s ng tho i mái h n và làm vi c s có hi u qu h n. Vì v y, di n tích đ t l n s đáp ng đ c nhi u nhu c u h n, do đó mà giá B S s cao h n.
(ii) Chi u ngang m t đ ng, h m phía tr c B S c ng là nhân t tác đ ng m nh
tr c càng r ng thì giá c a B S càng cao. i u này là phù h p v i th c t , n u hai
B S có t t c các đ c đi m nh nhau v di n tích đ t, di n tích nhàvà các đ c đi m
khác nh ng m t B S t a l c trên con đ ng r ng βm thì giá c a B S nàygi m r t nhi u so v i giá c a B S còn l i t a l c con đ ng có chi u ngang 8m, vì đ i v i nh ng con đ ng có chi u ngang h p thì vi c giao thông đi l i trong vùng s khó
kh n, có th gây ra ùn t c b t c lúc nào, làm gi m hi u qu cu c s ng. Bên c nh đó, theo tính ch t “tính ch u nh h ng l n nhau” thì chi u ngang m t đ ng, h m có chi u ngang càng l n s làm cho c nh quan phía tr c B S thoáng mát, làm
t nggiá tr c a B S.
(iii) V trí B S là nhân t ti p theo có tác đ ng m nh đ n giá nhà , bài nghiên c u c ng góp ph n xác đ nh t m quan tr ng c a nhân t v trí B S. N u hai B S có cùng di n tích, s t ng, cách trang trí và các đ c đi m khácnh ng B S v trí m t ti n đ ng thì giá B S s cao h n nhi u so v i B S v trí trong h m. M t nguyên t c vàng b t bu c ph i luôn luôn ghi nh đ i v i b t k ai s h u B S, ho c tham
gia vào th tr ng B S đó là “V trí –V trí – V trí”.
(iv) Kho ng cách t B S đ n trung tâm thành ph (Ch B n Thành) là nhân t có
tác đ ng đ n giá nhà . Các B S càng xa trung tâm thành ph thì giá s càng gi m
và đi u này c ngphù h p v i th c t . i v i nh ng B S có cùng các đ c đi m v di n tích đ t, di n tích nhà, ki n trúc xây d ng và các đ c đi m khác nh ng g n trung tâm thành ph thì có giá s cao h n các B S cách xa trung tâm. Nguyên
nhân chính là do các B S g n trung tâm thành ph s có l i th v kinh doanh, giao thông; không ph i t n kém nhi u th i gian, chi phí kinh t và chi phí c h i cho vi c đi l i.
(v) Di n tích nhà là nhân t có tác đ ng kém nh t trong nh ng nhân t tác đ ng đ n giá nhà . úng v i nh n đ nh ban đ u, di n tích nhà là nhân t có nh h ng r t nh đ n giá tr c a B S. M t B S có di n tích nhà l n v i ki n trúc nhi u t ng nh ng di n tích đ t (di n tích sàn xây d ng) quá nh , t a l c nh ng v trí không thu n l i thì giá c a B S đó s không cao b ng nh ng B S có di n tích đ t l n cùng v trí.
5.1.2 Nh ngăđóngăgópăc aăđ ătƠi
Thông qua vi c ng d ng mô hìnhHedonic đ xác đ nh các nhân t nh h ng đ n