0
Tải bản đầy đủ (.pdf) (127 trang)

Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy

Một phần của tài liệu (LUẬN VĂN THẠC SĨ) NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ BÁN CĂN HỘ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP KINH DOANH BẤT ĐỘNG SẢN TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH​ (Trang 82 -82 )

Có 5 nhân tố đƣợc đề xuất trong mô hình, và có 5 nhân tố có mối quan hệ tuyến tính với giá căn hộ chung cƣ. Vì vậy, cần thiết phải kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của các hệ số hồi quy này để đi đến kết luận mối quan hệ và mức độ tác động của các nhân tố trên.

Giả thuyết:

H0 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0 H1 là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5≠ 0 Với mức ý nghĩa α = 5%

Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa các hệ số hồi quy ( Bảng 4.15), các giá trị tƣơng ứng với Sig < 0.05. Vì vậy, bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận rằng các biến độc lập VITRI, CSHT, DACDIEM, TIENICH và CLMT.

4.4.2. Kiểm định giả thuyết về phương sai của sai số không đổi

Có 6 nhân tố tƣơng ứng với 5 biến độc lập có tƣơng quan với biến phụ thuộc Y, tuy nhiên để kiểm tra xem ƣớc lƣợng của các hệ số hồi quy có đạt hiệu quả không, kiểm định tƣơng quan hạng Spearman đƣợc lựa chọn sử dụng với giả thuyết sau:

Giả thuyết: H0: Hệ số tƣơng quan hạng của các biến VITRI=CSHT=DACDIEM=TIENICH=CLMT=0

Kiểm định Spearman cho mối tƣơng quan giữa hai biến gồm 1 biến độc lập lần lƣợt là VITRI, CSHT, DACDIEM, TIENICH và CLMT với phần dƣ

(ký hiệu biến "phan du”). Kết quả kiểm định cho thấy không thể bác bỏ đƣợc giả thuyết H0 do hệ số tƣơng quan hạng của các biến VITRI, CSHT, DACDIEM, TIENICH và CLMT lần lƣợt là 0.826, 0.525, 0.673, 0.616, 0.527. Đều có mức ý nghĩa lớn hơn 0.05. Điều này cho thấy phƣơng sai của phần dƣ không thay đổi (Bảng 4.16).

Bảng 4. 16: Kết quả phân tích tương quan Spearman giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc

Correlations

GIA VITRI CSHT DACDIE M TIENIC H CLMT GIA Pearson Correlation 1 .826 ** .525** .673** .616** .527** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 233 233 233 233 233 233 VITRI Pearson Correlation .826 ** 1 .472** .563** .557** .513** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 233 233 233 233 233 233 CSHT Pearson Correlation .525 ** .472** 1 .314** .334** .398** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 233 233 233 233 233 233 DACDI EM Pearson Correlation .673 ** .563** .314** 1 .489** .447** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 233 233 233 233 233 233 TIENI CH Pearson Correlation .616 ** .557** .334** .489** 1 .320** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 233 233 233 233 233 233 CLMT Pearson Correlation .527 ** .513** .398** .447** .320** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 233 233 233 233 233 233

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

4.4.3. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

tƣơng quan chặt chẽ với nhau.Vấn đề của hiện tƣợng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin giống nhau rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến. Để dò tìm hiện tƣợng đa cộng tuyến ta phải tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor- VIF).

Kết quả đo lƣờng ta thấy độ chấp nhận của biến khá cao, tuy nhiên hệ số phóng đại phƣơng sai VIF rất thấp (<2), điều này chứng tỏ hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra với các biến độc lập (bảng 4.16).

4.4.4. Kiểm định về phân phối chuẩn của phần dư

Mô hình hồi quy tuyến tính chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan sát khi phần dƣ có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phƣơng sai không đổi. Cách này thực hiện bằng cách xây dựng biểu đồ Histogram và biểu đồ P– P Plot.

Kết quả trong biểu đồ tần số Histogram cho thấy một đƣơng cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số. Với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,98 và Mean = 0 (phụ lục ), ta có thể kết luận rằng, giả thiết phân phối chuẩn có phần dƣ không bị vi phạm. Để cũng cố cho kết luận này chúng ta xem thêm biểu đồ P-P Plot của phần dƣ chuẩn hóa, các điểm quan sát không phân tán xa đƣờng chéo kỳ vọng, nên ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.

4.4.5. Kiểm định về tính độc lập của phần dư

Đại lƣợng thống kê Durbin- Waston (d) có thể dùng để kiểm định tƣơng quan của các sai số liên quan.

Đại lƣợng (d) có giá trị biến thiên từ 0 đến 4. Nếu các phần dƣ không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Kết quả cho thấy (d) đƣợc chọn rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất (d = 2.196 gần bằng 2) (bảng 4.17). Do vậy, giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.

Bảng 4. 17: Kết quả chạy Durbin-Watson

Mô hình Hệ sốR Hệ sốR2 Hệ số R2 - hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng Durbin-Watson 1 .883a .780 .775 .291 2.196

a. Biến độc lập: CLMT, TIENICH, CSHT, DACDIEM, VITRI b. Biến phụ thuộc: GIA

4.5. Kiểm tra các giả định mô hình hồi quy bội

Kiểm tra các giả định sau:

- Phƣơng sai của sai số (phần dƣ) không đổi. - Các phần dƣ có phân phối chuẩn.

- Không có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập.

Nếu các giả định này bị vi phạm thì các ƣớc lƣợng không đáng tin cậy nữa.

4.5.1. Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi Bảng 4. 18: Bảng kiểm định giả định phương sai của sai số

Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Ðộ lệch chuẩn N

Giá trị dự báo đã đƣợc chuẩn hóa 1.47 5.01 3.67 .542 233 Phần dƣ đƣợc chuẩn hóa -1.126 .676 .000 .288 233

Nguồn:Phân tích dữ liệu

Hình 4. 1: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy

Hình 4.1 cho thấy các phần dƣ phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dƣ) trong một phạm vi không đổi. Điều này có nghĩa là phƣơng sai của phần dƣ không đổi.

4.5.2. Kiểm tra giả định các phần dư có phân phối chuẩn

Phần dƣ có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do nhƣ sử dụng sai mô hình, phƣơng sai không phải là hằng số, số lƣợng các phần dƣ không đủ nhiều để phân tích… Biểu đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của các phần dƣ (đã đƣợc chuẩn hóa) đƣợc sử dụng để kiểm tra giả định này.

Nguồn: Phân tích dữ liệu

Hình 4. 2: Đồ thị P-P Plot của phần dư – đã chuẩn hóa

Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh đƣợc kỳ vọng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.

Nguồn: Phân tích dữ liệu

Đồ thị 4. 1: Đồ thị Histogram của phần dư – đã chuẩn hóa

Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dƣ cho thấy, phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean lệch với 0 vì số quan sát khá lớn, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.98). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.

Căn cứ vào kết quả trên, cho thấy các biến này có hệ số hồi quy dƣơng có nghĩa là các biến này có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc là giá căn hộ chung cƣ. Từ thông số thống kê trong mô hình hồi qui, phƣơng trình hồi qui tuyến tính bội của các yếu tố của hệ thống kiểm soát nội bộ ảnh hƣởng tới

giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM với các hệ số chuẩn hóa nhƣ sau:

GIA = 0,515 VITRI + 0,245 DACDIEM + 0,148 TIENICH + 0,135 CSHT + 0,053 CLMT

Nhƣ vậy, cả 05 nhân tố: VITRI, DACDIEM, TIENICH, CSHT và CLMT đều có ảnh hƣởng tỷ lệ thuận đến giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM. Tức là khi VITRI, DACDIEM, TIENICH, CSHT và CLMT càng cao thì giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM càng cao. Trong 5 nhân tố này thì nhân tố VITRI ảnh hƣởng mạnh nhất đến Giá căn hộ chung cƣ với Beta = 0,515; nhân tố DACDIEM ảnh hƣởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0,245; nhân tố TIENICH ảnh hƣởng mạnh thứ ba với hệ số Beta = 0,148; nhân tố tiếp theo CSHT ảnh hƣởng thứ tƣ với hệ số Beta = 0,135; nhân tố CLMT ảnh hƣởng thấp nhất với hệ số Beta = 0,053. Nhƣ vậy, giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 cho mô hình nghiên cứu lý thuyết chính thức đƣợc chấp nhận.

Kết quả kiểm định giả thuyết đƣợc đề xuất trong chƣơng 3, đƣợc tóm tắt trong bảng 4.19 nhƣ sau:

Bảng 4. 19: Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết

Giả

thuyết Phát biểu

Kết quả kiểm định H1 Vị trí căn hộ có ảnh hƣởng đến giá căn hộ

chung cƣ (+) Chấp nhận

H2 Ðiều kiện cơ sở hạ tầng có ảnh hƣởng đến giá

cãn hộ chung cý (+) Chấp nhận

H3 Chất lƣợng môi trƣờng có ảnh hƣởng đến giá

căn hộ chung cƣ (+) Chấp nhận

H4 Ðặc điểm cấu trúc căn hộ có ảnh hƣởng đến

giá căn hộ chung cƣ (+) Chấp nhận

H5 Tiện ích khu chung cƣ có ảnh hƣởng đến giá

KẾT LUẬN CHƢƠNG 4

Chƣơng 4, Tác giả phân tích thực trạng cũng đồng thời trình bày kết quả kiểm định các thang đo thành phần các nhân tố ảnh hƣởng tới giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM. Kết quả kiểm định cho thấy các thang đo đều đạt đƣợc độ tin cậy qua kiểm định Cronbach alpha và phân tích EFA. Kết quả sau khi chạy Cronbach alpha và phân tích EFA và kết quả chạy hồi quy cho thấy 5 nhân tố là VITRI, DACDIEM, TIENICH, CSHT và CLMT đều có ảnh hƣởng tỷ lệ thuận đến giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM. Kết quả phân tích khám phá đúng nhƣ mong đợi, có 5 nhân tố đƣợc rút ra ở ngay lần phân tích khám phá đầu tiên đó là: (1) Vị trí căn hộ, (2) Điều kiện cơ sở hạ tầng, (3) Chất lƣợng môi trƣờng, (4)Đặc điểm cấu trúc căn hộ, (5) Tiện ích khu chung cƣ. Tất cả các điều kiện về phân tích nhân tố khám phá đều đáp ứng, hệ số KMO = 0.895> 0.5; Sig. = 0,000 < 0.05 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.

Kết quả phân tích tƣơng quan cho biến phụ thuộc GIA có hệ số Sig = .000 < 5%, do vậy chỉ cả 5 biến độc lập VITRI, CSHT, DACDIEM, TIENICH, CLMT đều tƣơng quan với biến phụ thuộc GIA và 5 biến độc lập này đƣợc giữ lại để phân tích hồi quy. Kết quả cho thấy mô hình có độ phù hợp đạt yêu cầu (R2=.775). Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted Square) trong mô hình này là .775 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 77,5 %. Điều này cũng có nghĩa là có 77,5 % sự biến thiên giá căn hộ chung cƣ đƣợc giải thích chung bởi 5 biến độc lập trong mô hình.

Kết quả phân tích ENOVA cho thấy giá trị Sig = .000(< 0.05) chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập đƣợc, và

các biến đƣa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5% nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tƣơng quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc xây dựng phù hợp và có thể sử dụng đƣợc.

Điều này chứng tỏ mô hình lý thuyết đề ra là phù hợp với thực tế hiện nay cũng nhƣ các giả thuyết trong mô hình lý thuyết đều đƣợc chấp nhận.

CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GIẢI PHÁP

5.1. Kết luận

Nghiên cứu đã góp phần khái quát những cơ sở lý thuyết và những khái niệm cơ bản liên quan đến các nhân tố tác động đến giá bán căn hộ của các doanh nghiệp kinh doanh BĐS tại TP. HCM.

Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng 05 nhân tố tác động đến giá bán căn hộ là: VITRI, DACDIEM, TIENICH, CSHT và CLMT. Tất cả 5 nhân tố đó đều có ảnh hƣởng tỷ lệ thuận đến giá bán căn hộ chung cƣ tại TP. HCM. Tức là khi VITRI, DACDIEM, TIENICH, CSHT và CLMT càng cao thì giá căn hộ chung cƣ tại TP. HCM càng cao. Trong 5 nhân tố này thì nhân tố VITRI ảnh hƣởng mạnh nhất đến Giá căn hộ chung cƣ với Beta = 0,515; nhân tố DACDIEM ảnh hƣởng mạnh thứ hai với hệ số Beta = 0,245; nhân tố TIENICH ảnh hƣởng mạnh thứ ba với hệ số Beta = 0,148; nhân tố tiếp theo CSHT ảnh hƣởng thứ tƣ với hệ số Beta = 0,135; nhân tố CLMT ảnh hƣởng thấp nhất với hệ số Beta = 0,053.

5.2. Giải pháp

5.2.1. Đối với chủ đầu tư

Nhƣ ta đã biết, căn hộ là một loại sản phẩm đặc thù có nhiều điểm khác biệt so với những loại hàng hóa thông thƣờng khác. Khi mua căn hộ, ngoài những yếu tố về tính thanh khoản và về những giá trị dành cho khách hàng thì vấn đề về vị trí đất đai để hình thành nên dự án luôn là bài toán nan giải cho bất kỳ ai muốn đầu tƣ vào lĩnh vực bất động sản. Chính vì vậy, bên cạnh việc chủ động xin các chủ trƣơng quy hoạch thì cũng cần nên chú trọng xây dựng những yếu tố góp phần nên vị trí dự án để chọn đƣợc những vị trí tốt, ví dụ : xây dựng đƣờng xá kết nối, qui hoạch hệ thống hạ tầng cây xanh cho khuôn viên dự án.

Trong giai đoạn hiện nay, uy tín của chủ đầu tƣ là vấn đề mà khách hàng đánh giá tất cao. Đó là tài sản vô hình hình thành nên giá bán căn hộ mà chủ đầu tƣ có đƣợc. Do đó, chủ đầu tƣ cần nên chú trọng xây dựng uy tín của mình, hạn chế đầu tƣ dàn trãi và chạy trên lợi nhuận trƣớc mắt mà không tính đến hậu quả về sau.

Xây dựng căn hộ phải đảm bảo chất lƣợng: chất lƣợng sản phẩm bao gồm chất lƣợng công trình, chất lƣợng nội thất và chất lƣợng thiết kế,vv. Yếu tố chất lƣợng còn đƣợc đánh gía dựa trên sự trải nghiệm qua thời gian đối với những gái trị mang lại cho khách hàng. Yếu tố này góp phần tạo nên uy tín cho chủ đầu tƣ. Do đó, bên cạnh chọn những nhà thầu tin cậy, chủ đầu tƣ cần cố gắng mang lại những giá trị vƣợt trội cho khách hàng nhằm tôn vinh giá trị uy tín và thƣơng hiệu cho công ty.

Xây dựng môi trƣờng sống chất lƣợng trong khu chung cƣ là tạo môi trƣờng thân thiện, tăng sự hài lòng với các tiện ích đi kèm, vv. Để làm đƣợc điều này, cần phát huy vai trò của ban quản lý chung cƣ hơn nữa: trở thành đơn vị duy trì đời sống tinh thần của cộng đồng dân cƣ thay vì chỉ đơn thuần là đơn vị quản lý vận hành tòa nhà.

Trong tình hình khó khăn chung hiện nay, chủ đầu tƣ cần nên quan tâm đến những nhà thầu có uy tín trong nƣớc nhằm cùng nhau hỗ trợ phát triển và mang đến cho khách hàng những sản phẩm có mức giá phù hợp hơn.

Tóm lại, việc cân đối nhằm phát huy tầm quan trọng của các yếu tố trên trong vấn đề hoạch định dự án ở giai đoạn hiện nay là điều hết sức cần thiết, vì nó góp phần mang lại giá trị tăng thêm cho khách hàng. Mà để làm đƣợc này, các chủ đầu tƣ cần chuyên nghiệp hơn nữa trong vấn đề nghiên cứu thị trƣờng, quản lý đầu tƣ xây dựng, kiểm soát chất lƣợng công trình và quản lý hệ thống sau khi dự án đi vào hoạt động.

Trên đây là những giải pháp mà tác giả gửi đến chủ đầu tƣ. Qua đó, tác giả hy vọng chủ đầu tƣ có thể vận dụng những nghiên cứu trên vào chiến lƣợc định giá sản phẩm của mình nhằm cải thiện tình hình hoạt động của công ty, góp phần phát triển thị trƣờng căn hộ có mức giá phù hợp với thị hiếu của

Một phần của tài liệu (LUẬN VĂN THẠC SĨ) NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ BÁN CĂN HỘ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP KINH DOANH BẤT ĐỘNG SẢN TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH​ (Trang 82 -82 )

×