Nhận xét: Từ kết quả tính toán đƣợc thủ công và phần mềm ta có các kết luận sau: - Các giá trị 1,...,4 đều mang giá trị dƣơng. Nếu X1, X2,X3,X4 đều đƣợc cố định ở 0, giá trị ƣớc lƣợng của tài sản gần bằng -4775.96. Điều này là không có ý nghĩa trong thực tế nên trong trƣờng hợp này ta tạm bỏ qua 0. Nếu cố định X2,X3,X4 và chiều rộng tăng lên 1 đơn vị thì giá trị của tài sản sẽ tăng lên 927.49 đơn vị. Tƣơng tự nếu chiều sâu tăng lên 1 đơn vị thì giá trị của tài sản tăng lên 44.53đơn vị, mặt ngõ tăng 1 đơn vị thì giá trị tài sản tăng 123.54 đơn vị. Đơn vị của chiều rộng, chiều sâu và mặt ngõ là nhƣ nhau, nên ta có thể so sánh thấy chiều rộng có hệ số lớn nhất nên nó có ảnh hƣởng cao nhất đến giá trị của tài sản, giá trị chiều sâu có ảnh hƣởng thấp nhất đến giá trị của tài sản.
- Với mức độ tin cậy là 95% chỉ có yếu tố chiều rộng có khoảng tin cậy cho độ dốc là (230,1624) không bao gồm 0. Nên có mối liên hệ ý nghĩa giữa chiều rộng với giá tài sản.
- Giá trị R2 = 0.844 nói lên rằng 4 yếu tố (Chiều rộng, chiều sâu, mặt ngõ, hƣớng đất) có thể giải thích đƣợc khoảng 84,4% độ biến thiên trong giá trị của tài sản thẩm định. Nhƣ vậy giá trị tài sản còn phụ thuộc vào một số các yếu tố khác chƣa đƣợc xét trong bài toán nhƣ: Giá trị còn lại của tài sản, vị trí, an ninh khu vực… - Giá trị p value của yếu tố chiều rộng là bé nhất (p=0.019) càng chứng tỏ mức độ
ảnh hƣởng của yếu tố này lên giá trị tài sản là lớn nhất trong số 4 yếu tố.
Sử dụng phƣơng trình hồi quy tuyến tính này để ƣớc lƣợng giá trị cho 3 tài sản có nhiều yếu tố tƣơng đồng nhất với tài sản thẩm định đã tìm đƣợc trong thuật toán KNN trên. Bảng 3- 3: Giá trị các tài sản so sánh. Tài sản Chiều rộng Chiều Sâu Mặt Ngõ Hƣớng đất Giá trị thực tế Giá trị ƣớc lƣợng TSSS1 3,7 9,1 8 Đông Nam (9) 745 1022 TSSS2 3,7 12 10 Đông Nam (9) 750 1398 TSSS3 4 10 5 Tây Nam (9) 485 970
Giá trị tài sản ƣớc lƣợng chênh lệch lớn với giá trị thực tế của các tài sản so sánh. Với độ chênh lệch khoảng 500 triệu. Giá trị này cũng gần tƣơng đƣơng với sai số chuẩn của ƣớc lƣợng Sxy = 632.95. Nhƣ vậy, chúng ta cần tính toán và hiển thị sai số chuẩn của ƣớc lƣợng ra ngoài trang web. Để ngƣời dùng có cơ sở để tăng giảm giá trị của tài sản thẩm định sau khi ƣớc lƣợng dựa trên phƣơng trình hồi quy tuyến tính.
3.2.3. Kết hợp thuật toán KNN và hồi quy tuyến tính đa biến
Chúng ta có thể sử dụng trực tiếp các mô hình hồi quy KNN và hồi quy tuyến tính để dự báo giá tài sản thẩm định. Mỗi mô hình đều có ƣu điểm và nhƣợc điểm khác nhau.
Bảng 3- 4: So sánh hai phương pháp KNN và hồi quy tuyến tính đa biến
Yếu tố KNN Hồi quy tuyến tính
Ƣu điểm - Thuật toán đơn giản, dễ dàng
- Xử lý tốt với tập dữ liệu nhiễu báo nhanh Nhƣợc điểm - Cần nhiều thời gian để thực
hiện do phải tính toán khoảng cách với tất cả các đối tƣợng trong tập.
- Cần chuyển đổi kiểu dữ liệu với các yếu tố định tính
- Độ chính xác không cao với tập mẫu ít và có dữ liệu nhiễu. - Cần chuyển đổi kiểu dữ liệu với các yếu tố định tính
Mức độ áp dụng
trong bài toán Áp dụng hiệu quả trong việc tìm kiếm k tài sản so sánh có nhiều yếu tố tƣơng đồng nhất với tài sản thẩm định
Áp dụng hiệu quả trong việc xác định các trọng số ảnh hƣởng đến giá trị tài sản của các yếu tố.
Với ƣu điểm của hai phƣơng pháp hồi quy này, luận văn sẽ sử dụng cả hai phƣơng pháp vào trong bài toán ƣớc lƣợng giá tài sản. Mỗi phƣơng pháp sẽ đƣợc sử dụng tại một giai đoạn của quá trình dự đoán. Nhắc lại một số bƣớc chính trong so sánh trong thẩm định mà luận văn có thể áp dụng các phƣơng pháp hồi quy:
- Bƣớc 1: Nhân viên thẩm định tạo báo cáo định giá cần phải tìm ra 3 tài sản so sánh tƣơng đồng nhất đối với tài sản thẩm định.
- Bƣớc 2: So sánh lần lƣợt các yếu tố của tài sản so sánh và tài sản thẩm định để đƣa giá tỷ lệ điều chỉnh giá tại tài sản so sánh.
- Bƣớc 3: Tính trung bình giá trị sau tất cả hiệu chỉnh của 3 tài sản so sánh để đƣa ra giá trị của tài sản cần thẩm định.
Áp dụng các phƣơng pháp hồi quy vào bài toán:
- Sau khi có thông tin các yếu tố cần quan tâm của tài sản. Sử dụng phƣơng pháp K láng giềng để xác định k tài sản có nhiều yếu tố gần giống nhất với tài sản cần thẩm định. Sau đó chọn 3 tài sản gần giống nhất trong k tài sản vừa tìm đƣợc. Nhƣ vậy ta đã giải quyết đƣợc bƣớc 1 của bài toán.
- Với tập k tài sản vừa tìm đƣợc ở bƣớc 1, ta đã có đƣợc một tập dữ liệu không có nhiễu. Sử dụng phƣơng pháp hồi quy tuyến tính đa biến để lập ra phƣơng trình hồi quy. Mỗi biến là một yếu tố cần so sánh. Các hệ số hồi quy tìm đƣợc tƣơng đƣơng với tỷ lệ điều chỉnh giá của tài sản. Nó có thể là tăng hoặc giảm. Nhƣ vậy ta đã giải quyết đƣợc bƣớc 2 của thuật toán.
- Bƣớc 3 của thuật toán tƣơng đƣơng với việc áp dụng mô hình hồi quy vừa tìm đƣợc để tính giá trị ƣớc lƣợng của 3 tài sản so sánh. Giá trị trung bình của 3 tài sản so sánh này là giá trị của tài sản thẩm định.
Nhƣ vậy, với sự kết hợp của hai phƣơng pháp này trong bài toán định giá tài sản thẩm định gần nhƣ giải quyết đƣợc các bƣớc trong phƣơng pháp so sánh thực tế mà nhân
viên thẩm định cần phải thực hiện. Giải quyết đƣợc các vấn đề dữ liệu nhiễu và kết quả thu đƣợc đáng tin cậy hơn.
3.3. Thiết kế ứng dụng
Theo mô tả của bài toán thẩm định tài sản nhƣ đã trình bày ở mục 2. Hệ thống hỗ trợ thẩm định tài sản bảo đảm trong ngân hàng sẽ đƣợc thiết kế thành hai module. Đó là: Module ETL và module thẩm định tài sản bảo đảm.