CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN
5.4. ĐỊNH HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
Nghiên cứu này định hướng cho các nghiên cứu chuyên sâu hơn về tác động của các yếu tố phong thủy đến giá trị bất động sản, các yếu tố phong thủy có thể mở rộng thành các biến định lượng để phân tích cụ thể, ứng dụng kỹ thuật quy đổi thời gian và quy đổi vị trí một cách tốt hơn hay có thể phân tích rõ từng yếu tố nhất là việc lượng hóa tác động của yếu tố giá trị thương hiệu, lợi thế kinh doanh của từng con đường mang tên cụ thể. Ứng dụng thêm các yếu tố phong thủy vào các mơ hình định giá hàng loạt để ước lượng giá trị bất động sản mang tính tổng quát và phản ánh đầy đủ giá trị của nó.
TĨM TẮT CHƯƠNG 5
Trong chương này học viên đưa ra những kết luận quan trọng của đề tài nghiên cứu, đồng thời cho thấy những hạn chế về mơ hình và dữ liệu Ngồi ra, đề tài đưa ra những ý nghĩa thực tiễn và bổ sung những gợi ý định hướng tiếp theo từ bài nghiên cứu này.
Tài liệu tham khảo bằng tiếng Việt
Hà Văn Dũng và Phùng Thị Thu Hà, 2016. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá bất động sản. Tạp chí Tài chính, kỳ I, tháng 11/2016.
Hồ Thị Lam Trà và Nguyễn Văn Qn, 2006. Giáo trình Định giá đất. Đại Học Nơng Nghiệp I Hà Nội. Hà Nội: Nhà xuất bản Nơng Nghiệp.
Hồng Ngọc Nhậm và các cộng sự, 2008. Giáo trình kinh tế lượng. Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Lao động – Xã hội.
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu nghiên cứu với
SPSS. Tp HCM: Nhà xuất bản Hồng Đức.
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Thống kê ứng dụng. Hà Nội: Nhà
xuất bản Thống kê.
Lê Khương Ninh, 2011. Các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất vùng ven đô thị ở đồng bằng sơng Cửu Long. Tạp chí Phát triển Kinh tế, số 254 – tháng 12/2011, trang 11 – 17.
Lê Quang Trí, 1998. Giáo trình Tài ngun đất đai. Trường Đại học Cần Thơ.
Nguyễn Mạnh Hùng, 2016. Thị trường bất động sản Việt Nam thực trạng và giải
pháp. Nghiên cứu khoa học. Trường Đại học Nam Cần Thơ
Nguyễn Ngọc Vinh và Nguyễn Quỳnh Hoa, 2012. Giáo trình thẩm định giá trị bất động sản. Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Lao động – Xã hội.
Nguyễn Ngọc Vinh, 2012. Nhận diện các yếu tố tác động lên giá trị bất động sản. Tạp
chí Địa ốc Việt Nam, số 24, tháng 8/2012.
Nguyễn Ngọc Vinh, 2013. Hoàn thiện các phương pháp thẩm định giá trị đất đai ở
Việt Nam. Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản kinh tế.
Nguyễn Quỳnh Hoa và Nguyễn Hồng Dương, 2015. Xây dựng mơ hình thẩm định giá hàng loạt cho địa bàn quận Gò Vấp, Tp HCM. Tạp chí Phát triển Kinh tế, số 26(3) – tháng 3/2015, trang 82 – 103.
loạt cho địa bàn Tp. HCM. Tạp chí Phát triển Kinh tế, số 269 – tháng 3/2013, trang 11 – 19.
Nguyễn Thanh Trà và Nguyễn Đình Bồng, 2005. Giáo trình thị trường bất động sản. Hà Nội: Nhà xuất bản Nông nghiệp
Nguyễn Thị Mỹ Linh, 2011. Ứng dụng mơ hình “Decision Tree” trong định giá đất tại Việt Nam. Tạp chí Tài chính, số 8 (562) tháng 8/2011.
Nguyễn Trọng Hồi và cộng sự, 2009. Dự báo và phân tích dữ liệu. Hà Nội: Nhà xuất bản Thống kê.
Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình và Nguyễn Khánh Duy, 2009. Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính. Hà Nội: Nhà xuất bản Thống kê.
Nguyễn Văn Minh, 2012. Các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà Tp Hồ Chí Minh. Luận văn thạc sĩ. Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.
Phạm Cao Chí và Vũ Minh Châu, 2014. Kinh tế lượng ứng dụng. Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Lao động – Xã hội.
Phạm Đông Xuân Phú, 2009. 100 câu hỏi đáp về phong thủy nhà ở hiện đại. Hà Nội: Nhà xuất bản Văn hóa – Thơng tin
Stephanie Robert, 2009. Phong thủy thực dụng. Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Lao động – xã hội
Tôn Thất Nguyễn Thiêm, 2005. Dấu ấn thương hiệu tài sản và giá trị. Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Trẻ.
Trần Đức Quỳnh và Bùi Nguyên Hạnh, 2015. Mơ hình Hedonic và phần mềm cho bài toán xác định giá đất, các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất. Tạp chí Khoa học và Phát
triển, tập 13, số 6, trang 989-998.
Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang, 2011. Ứng dụng mơ hình Hedonic về các yếu tố ảnh hưởng giá bất động sản tại thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Phát triển kinh tế, số 254, trang 18-23.
xuất bản Thời Đại
Tài liệu tham khảo bằng tiếng anh
Alonso, W., 1964, Location and Land Use. Harvard University Press, Cambridge,
Massachusetts, 1964.
Ayan E. and Erkin H.C, 2014. Hedonic Modeling for a Growing Housing Market: Valuation of Apartments in Complexes. International Journal of Economics and Finance, Vol. 6, No. 3
Babawale, G. K. and Adewunmi, Y., 2011.The Impact of Neighbourhood Churches on House Prices. Journal of Sustainable Development, Vol. 4, No. 1, February 2011. Babawale, G. K., 2011. The Impact of Neighbourhood Churches on House Prices. Journal of Sustainable Development, Vol 4, No 1: 246 – 253.
Babawale, G. K., 2012. The specification of hedonic indexes for duplexes in Lekki peninsular area of Lagos metropolis. Elixir International Journal, 45: 7689-7698. Bernardo.P.M, et al. 2002. “Hedonic price model and smell consequences of sewage treatment plants in urban areas”. Economics air pollution, No.234, pp 1-25.
Bruce, R.W., Sundell, D.J., 1977. Multiple regression analysis: history and applications in the appraisal profession. Real Estate Appraiser 43 (1), 37–44.
Carreira, Cláudia Patricia Ferreira Sousa, 2011. The Housing Market in the District of Leiria: A Hedonic Approach. Dissertation Master. Technology and Management of the Polytechnic Institute of Leiria.
Chiarazzo et al., 2014. The Effects of Environmental Quality on Residential Choice Location. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 162 ( 2014 ): 178 – 187. Chin, T.L., Chau, K.W., 2002. A critical reviews of literature on the hedonic price model. Int. J. Hous. Sci. Appl. 27 (2), 145–165.
Chih-Peng Chang, Chiou-Mien Lin, 2015. The Influence of Wai Sha Feng Shui Factors on the Housing Price and House Buyers. Asian Journal of Humanities and
Impact of Feng-Shui on Housing Prices in Taiwan：A Quantile Regression
Application. Vol. 15 No. 3: pp. 325 – 346
Colwell, P.F., Dilmore, G., 1999. Who was first? An examination of an early hedonic study. Land Econ. 75 (4), 620–626.
Court A. T.,1939. Hedonic price indexes with automobile examples. The Dynamics of Automobile Demand, New York: General Motors. p: 103-117.
Griliches, Zvi and Ohta, Makoto, 1974. Automobile Prices Revisited: Extensions of the Hedonic Hypothesis. National Bureau of Economic Research (Household Production and Consumption)
Griliches, Zvi, 1991. Hedonic Price Indexes and the Measurement of Capital and Productivity: Some Historical Reflections. National Bureau of Economic Research (Fifty Years of Economic Measurement: The Jubilee of the Conference on Research in Income and Wealth)
Glenn Blomquist and Lawrence Worlby, 1981. Hedonic Prices, Demand for Urban Housing Amenities, And Benifit Estimates. Journal Of Urban Economics 9, p: 212- 221.
Lancaster, K. J, 1966. A new approach to consumer theory. Joural of Political
Economy, 74: 132-157.
Lentz, George H. and Wang, Ko, 1998. Residential Appraisal and the Lending Process: A Survey of Issues. Journal Of Real Estate Research
Malpezzi, S., Ozanne, L., Thibodeau, T., 1980. Characteristic Prices Of Housing
In Fifty-Nine Metropolitan Areas. The Urban Institute, Washington DC.
Patrick and Kahn, Matthew E, 2008. Estimating hedonic models of consumer demand with an application to urban sprawl. (Springer New York) Hedonic methods in Housing markets, p: 129-155
off: Towards a New Theory of Urban Residential Location. Urban studies, vol 37,
No.1 January 2000, 7-35.
Raymond, Y. C., 2002. Estimating Neighbourhood Effect in House Prices: Towards a New Hedonic Model Approach.
Ridker, Ronald G. & John A Henning, 1967. The Determinants of Residential Property Values with Special Reference to Air Pollution. The REVIEWS of Economics and Statistics, Vol. 49, No. 2: 246-57.
Rosen, S., 1974. Hedonic prices and implicit markets: Product differentiation in pure competition. Journal of Political Economy, 82 (1): 35-55.
Selim, H., 2009. Determinants of house prices in Turkey: Hedonic regression versus artificial neural network. Expert Systems with Applications, 36: 2843–2852.
Selim, S., 2008. Determinants of house prices in Turkey: Hedonic regression model,
Doğuş Üniversitesi Dergisi, 9 (1): 65- 76.
Sérgio A. B, et al.,2002. Economics of Air Pollution: Hedonic Price Model and Smell Consequences of Sewage Treatment Plants in Urban Areas. Economics of Air Pollution, No. 234: 1-25.
Steven C. Bourassa and Vincent S. Peng, 1999. Hedonic Prices and House Numbers: The Influence of Feng Shui. INTERNATIONAL REAL ESTATE REVIEW Vol. 2 No 1: pp. 79 - 93
Timur Hulagu et al., 2015. A Hedonic house price index For Turkey. Statistics Deparment Central Bank of the republic of Turkey
Wen Hai-zhen et al.,2005. Hedonic price analysis of urban housing: An empirical research on Hangzhou, China. Journal of Zhejiang University Science, 2005 6A(8): 907-914.
Xu Ting, 2008. Heterogeneity in Housing Attribute Prices: An Interaction Approach between Housing Attributes, Absolute Location and Household
Bảng 1: Kết quả hồi quy mơ hình Log-lin lần đầu
Dependent Variable: LNPRICE Method: Least Squares
Date: 04/05/18 Time: 02:06 Sample (adjusted): 1 202
Included observations: 202 after adjustments
Variable
Coefficie
nt Std. Error t-Statistic Prob.
C 16.92980 0.017414 972.1937 0.0000 CHIEURONG 0.005399 0.005783 0.933569 0.3517 DIENTICH -0.000352 0.000226 -1.562097 0.1199 CAYCHAN -0.143602 0.046416 -3.093783 0.0023 DUONGDAM -0.109866 0.018402 -5.970392 0.0000 GANCHUA -0.220958 0.053289 -4.146391 0.0001 HAIMATTIEN 0.043230 0.020377 2.121499 0.0352 HINHDANG -0.072136 0.028202 -2.557811 0.0113 NGUOICHET -0.262776 0.037315 -7.042120 0.0000 CUOIHEMCUT -0.034609 0.030046 -1.151838 0.2508
R-squared 0.441523 Mean dependent var 16.89283 Adjusted R-
squared 0.415345 S.D. dependent var 0.118063
S.E. of regression 0.090274
Akaike info criterion
- 1.923700
Sum squared resid 1.564680 Schwarz criterion
- 1.759924 Log likelihood 204.2937 Hannan-Quinn criter. - 1.857436 F-statistic 16.86580 Durbin-Watson stat 1.917033 Prob(F-statistic) 0.000000
Variance Inflation Factors Date: 04/05/18 Time: 01:06 Sample: 1 203
Included observations: 202
Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF
C 0.000303 7.516665 NA CHIEURONG 3.34E-05 36.28895 6.662948 DIENTICH 5.09E-08 20.50167 5.963145 CAYCHAN 0.002154 1.057495 1.036555 DUONGDAM 0.000339 1.288117 1.090435 GANCHUA 0.002840 1.045380 1.029855 HAIMATTIEN 0.000415 1.630438 1.372151 HINHDANG 0.000795 1.171168 1.101594 NGUOICHET 0.001392 1.196021 1.154575 CUOIHEMCUT 0.000903 1.218573 1.152215
Heteroskedasticity Test: White F-statistic 3.369460 Prob. F(30,171) 0.0000 Obs*R-squared 75.04647 Prob. Chi- Square(30) 0.0000 Scaled explained SS 174.4278 Prob. Chi- Square(30) 0.0000 Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares
Date: 04/05/18 Time: 01:12 Sample: 1 202
Included observations: 202
Collinear test regressors dropped from specification
Variable
Coefficie
nt Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.015912 0.009555 1.665231 0.0977 CHIEURONG^2 0.000405 0.000716 0.565622 0.5724 CHIEURONG*DIENTICH -1.81E-05 4.86E-05 -0.372996 0.7096 CHIEURONG*CAYCHAN -0.174587 0.482800 -0.361613 0.7181 CHIEURONG*DUONGDAM -0.003500 0.008445 -0.414487 0.6790 CHIEURONG*GANCHUA 0.003143 0.011729 0.268007 0.7890 CHIEURONG*HAIMATTIEN 0.000178 0.003448 0.051520 0.9590 CHIEURONG*HINHDANG 0.003436 0.003814 0.900959 0.3689 CHIEURONG*NGUOICHET -0.009032 0.007252 -1.245464 0.2147 CHIEURONG*CUOIHEMCUT 0.005898 0.005656 1.042635 0.2986 CHIEURONG -0.005601 0.004715 -1.187733 0.2366 DIENTICH^2 1.09E-07 8.55E-07 0.127382 0.8988 DIENTICH*CAYCHAN 0.003326 0.009454 0.351779 0.7254 DIENTICH*DUONGDAM 0.000266 0.000261 1.021873 0.3083 DIENTICH*GANCHUA -0.000113 0.000485 -0.233017 0.8160 DIENTICH*HAIMATTIEN -2.73E-05 0.000153 -0.179147 0.8580 DIENTICH*HINHDANG -0.000166 0.000186 -0.893481 0.3729 DIENTICH*NGUOICHET 0.001029 0.000182 5.657966 0.0000 DIENTICH*CUOIHEMCUT -6.08E-05 0.000272 -0.224103 0.8229
CAYCHAN^2 0.532440 1.442924 0.369001 0.7126 CAYCHAN*HAIMATTIEN -0.014541 0.020737 -0.701235 0.4841 DUONGDAM^2 -0.001799 0.020692 -0.086957 0.9308 GANCHUA^2 -0.012263 0.025807 -0.475196 0.6353 HAIMATTIEN^2 0.001993 0.011169 0.178398 0.8586 HINHDANG^2 0.004686 0.012230 0.383180 0.7021 HINHDANG*NGUOICHET -0.128473 0.034994 -3.671315 0.0003 HINHDANG*CUOIHEMCUT -0.019580 0.017964 -1.089985 0.2773 NGUOICHET^2 -0.032603 0.027058 -1.204919 0.2299 NGUOICHET*CUOIHEMCUT 0.015073 0.017723 0.850462 0.3963 CUOIHEMCUT^2 -0.027614 0.021264 -1.298662 0.1958
R-squared 0.371517 Mean dependent var 0.007746 Adjusted R-squared 0.261257 S.D. dependent var 0.017614
S.E. of regression 0.015139
Akaike info criterion
- 5.402717
Sum squared resid 0.039193 Schwarz criterion
- 4.895012 Log likelihood 576.6744 Hannan-Quinn criter. - 5.197299 F-statistic 3.369460 Durbin-Watson stat 1.717450 Prob(F-statistic) 0.000000
Bảng 4: Kiểm định dạng mơ hình (kiểm định Ramsey RESET)
Ramsey RESET Test Equation: UNTITLED
Specification: LNPRICE C CHIEURONG DIENTICH CAYCHAN
DUONGDAM GANCHUA HAIMATTIEN HINHDANG NGUOICHET
CUOIHEMCUT
Omitted Variables: Squares of fitted values
Value df Probabilit y t-statistic 0.097122 191 0.9227 F-statistic 0.009433 (1, 191) 0.9227 Likelihood ratio 0.009976 1 0.9204 F-test summary: Sum of Sq. df Mean Squares Test SSR 7.73E-05 1 7.73E-05 Restricted SSR 1.564680 192 0.008149 Unrestricted SSR 1.564603 191 0.008192 Unrestricted SSR 1.564603 191 0.008192 LR test summary: Value df Restricted LogL 204.2937 192 Unrestricted LogL 204.2986 191
Unrestricted Test Equation: Dependent Variable: LNPRICE Method: Least Squares
Date: 04/05/18 Time: 01:18 Sample: 1 202
Included observations: 202
Variable
Coefficie
nt Std. Error t-Statistic Prob.
C - 24.89755 430.6667 -0.057812 0.9540 CHIEURONG - 0.021085 0.272745 -0.077305 0.9385 DIENTICH 0.001380 0.017838 0.077359 0.9384 CAYCHAN 0.562705 7.272500 0.077374 0.9384 DUONGDAM 0.431066 5.569620 0.077396 0.9384 GANCHUA 0.862027 11.15086 0.077306 0.9385 HAIMATTIEN - 0.170848 2.204302 -0.077507 0.9383 HINHDANG 0.281960 3.645979 0.077334 0.9384 NGUOICHET 1.023002 13.23880 0.077273 0.9385 CUOIHEMCUT 0.136250 1.759464 0.077438 0.9384 FITTED^2 0.145934 1.502575 0.097122 0.9227 R-squared 0.441551 Mean dependent var 16.89283 Adjusted R-squared 0.412313 S.D. dependent var 0.118063
S.E. of regression 0.090508
Akaike info criterion
- 1.913848
Sum squared resid 1.564603 Schwarz criterion
- 1.733695 Log likelihood 204.2986 Hannan-Quinn criter. - 1.840958 F-statistic 15.10185 Durbin-Watson stat 1.918035 Prob(F-statistic) 0.000000
Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 851928.0 (2, 192) 0.0000 Chi-square 1703856. 2 0.0000
Null Hypothesis: C(1)=C(2)=0 Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(1) 16.92980 0.017414 C(2) 0.005399 0.005783
Dependent Variable: LNPRICE Method: Robust Least Squares Date: 04/05/18 Time: 01:34 Sample (adjusted): 1 202
Included observations: 202 after adjustments Method: M-estimation
M settings: weight=Bisquare, tuning=4.685, scale=MAD (median centered)
Huber Type I Standard Errors & Covariance
Variable
Coefficie
nt Std. Error z-Statistic Prob. C 16.92746 0.014421 1173.813 0.0000 CHIEURONG -0.000881 0.004789 -0.184051 0.8540 DIENTICH -1.17E-05 0.000187 -0.062712 0.9500 CAYCHAN -0.136858 0.038438 -3.560463 0.0004 DUONGDAM -0.078980 0.015239 -5.182770 0.0000 GANCHUA -0.218154 0.044130 -4.943456 0.0000 HAIMATTIEN 0.055993 0.016875 3.318197 0.0009 HINHDANG -0.079485 0.023355 -3.403365 0.0007 NGUOICHET -0.189914 0.030901 -6.145843 0.0000 CUOIHEMCUT -0.039537 0.024882 -1.588992 0.1121 Robust Statistics
R-squared 0.325182 Adjusted R-squared 0.293550 Rw-squared 0.537276 Adjust Rw-squared 0.537276 Akaike info
criterion 274.0545 Schwarz criterion 309.4394 Deviance 0.968700 Scale 0.061471 Rn-squared statistic 155.3327 Prob(Rn-squared stat.) 0.000000 Non-robust Statistics Mean dependent
var 16.89283 S.D. dependent var 0.118063 S.E. of regression 0.092733 Sum squared resid 1.651083