CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
b. Kiểm định phương sai thay đổi
Học viên kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi bằng kiểm định White.
Bảng 4.7: Kiểm định phương sai thay đổi
F-statistic 3.36946 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
Nguồn: Học viên tính tốn
Giả thiết kiểm định mơ hình:
H0: Mơ hình khơng xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi H1: Mơ hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
Từ kết quả kiểm định ở bảng 4.7 cho ta thấy nR2 = 75.04647 có p-value = 0.0000 <0.05 (với mức ý nghĩa 5%) vậy ta chưa có đủ cơ sở để chấp nhận giả thiết H0. Tức là mơ hình phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi.
c. Kiểm định dạng mơ hình (kiểm định Ramsey RESET)
Học viên kiểm định dạng mơ hình bằng kiểm định Ramsey RESET.
Bảng 4.8: Kiểm định dạng mơ hình
Test Statistic Value df Probability
t-statistic 0.097122 191 0.9227
F-statistic 0.009433 (1, 191) 0.9227
Likelihood ratio 0.009976 1 0.9204
Nguồn: Học viên tính tốn
Giả thiết kiểm định mơ hình:
H0: α1 =0: Mơ hình không thiếu biến, dạng hàm đúng. H1: α1 ≠ 0 Mơ hình thiếu biến, dạng hàm sai.
Từ kết quả kiểm định ở bảng 4.8 cho ta thấy p-value = 0.9227>0.05 (với mức ý nghĩa 5%) vậy ta chấp nhận giả thiết H0. Tức là mơ hình khơng thiếu biến, dạng hàm đúng.
d. Kiểm định sự cần thiết của biến trong mơ hình (kiểm định Wald)
Học viên kiểm định sự cần thiết của biến trong mơ hình bằng kiểm định Wald
Bảng 4.9: Kiểm định sự cần thiết của biến trong mơ hình
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 851928 (2, 192) 0.0000
Chi-square 1703856 2 0.0000
Nguồn: Học viên tính tốn
Giả thiết kiểm định mơ hình:
H0: Biến X khơng cần thiết trong mơ hình. H1: Biến X cần thiết trong mơ hình.
Trong phần kiểm định trên ta thấy hai biến CHIEURONG và DIENTICH có tương quan với nhau và dẫn tới hiện tượng đa cộng tuyến. Vậy liệu hai biến số này có cần thiết trong mơ hình, để quyết định giữ hay loại bỏ hai biến khỏi mơ hình, người viết sử dụng kiểm định Wald.
Từ kết quả kiểm định ở bảng 4.9 cho ta thấy p-value = 0.0000 < 0.05 (với mức ý nghĩa 5%) vậy ta chấp nhận giả thiết H1. Tức là hai biến CHIEURONG và DIENTICH là cần thiết trong mơ hình.
e. Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn (Histogram Normality Test để kiểm định phân phối chuẩn của phần dư) định phân phối chuẩn của phần dư)
Bảng 4.10: Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
0 5 10 15 20 25 30 35 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 Series: Residuals Sample 1 202 Observations 202 Mean -2.81e-15 Median -0.000667 Maximum 0.200177 Minimum -0.394483 Std. Dev. 0.088230 Skewness -0.857671 Kurtosis 6.145358 Jarque-Bera 108.0336 Probability 0.000000 Nguồn: Học viên tính tốn
Giả thiết kiểm định mơ hình:
H0: Phần dư của mơ hình có phân phối chuẩn.
H1: Phần dư của mơ hình khơng có phân phối chuẩn.
Từ kết quả kiểm định ở bảng 4.10 ta có hệ số Pro = 0.0000 < 0.05, bác bỏ giả thiết H0, tức là phần dư có khơng có phân phối chuẩn.
4.3.3. Mơ hình hồi quy log-lin sau khi kiểm định.
Từ những kiểm định trên cho thấy mơ hình hồi quy đang gặp các khuyết tật về đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và phần dư khơng có phân phối chuẩn, dẫn tới kết quả hồi quy khơng chắc chắn và có sai lệch. Vì vậy, để khắc phục những khuyết tật này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp hồi quy có ROBUST, để hiệu chỉnh lại sai số và cho kết quả như mong muốn.
Bảng 4.11: Mơ hình hồi quy mơ hình log-lin đã robust
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
CHIEURONG -0.00088 0.004789 -0.18405 0.8540 DIENTICH -1.17E-05 0.000187 -0.06271 0.9500 CAYCHAN -0.13686 0.038438 -3.56046 0.0004 DUONGDAM -0.07898 0.015239 -5.18277 0.0000 GANCHUA -0.21815 0.04413 -4.94346 0.0000 HAIMATTIEN 0.055993 0.016875 3.318197 0.0009 HINHDANG -0.07949 0.023355 -3.40337 0.0007 NGUOICHET -0.18991 0.030901 -6.14584 0.0000 CUOIHEMCUT -0.03954 0.024882 -1.58899 0.1121 Constant 16.92746 0.014421 1173.813 0.0000 Number of obs. 202 R-squared 0.5373 Nguồn: Học viên tính tốn
LNPRICE = 16.92746 - 0.00088CHIEURONG - 1.17E-05DIENTICH -0.13686CAYCHAN - 0.07898DUONGDAM - 0.21815GANCHUA + 0.055993HAIMATTIEN - 0.07949HINHDANG - 0.18991NGUOICHET
- 0.03954CUOIHEMCUT + ei
4.3.4. Trình bày kết quả hệ số β
Từ kết quả hệ số hồi quy, học viên tính tốn hệ số hồi quy chuẩn hoá để cho thấy tầm quan trọng của từng biến trong mơ hình hồi quy hay mức độ tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc (LNPRICE). Chi tiết kết quả tính tốn được nêu trong bảng 4.12 sau đây:
Bảng 4.12: Vị trí quan trọng của các yếu tố Tên biến độc lập Beta chuẩn hoá
(Giá trị tuyệt đối) Tỷ lệ
CAYCHAN -0.13686 17% DUONGDAM -0.07898 10% GANCHUA -0.21815 27% HAIMATTIEN 0.055993 7% HINHDANG -0.07949 10% NGUOICHET -0.18991 24% CUOIHEMCUT -0.03954 5% Tổng cộng 0.759384 100% Nguồn: Học viên tính tốn
LNPRICE = 16.92746 - 0.13686CAYCHAN - 0.07898DUONGDAM - 0.21815GANCHUA + 0.055993HAIMATTIEN - 0.07949HINHDANG -
0.18991NGUOICHET - 0.03954CUOIHEMCUT + ei * Phân tích ý nghĩa của hệ số hồi quy
Biến chiều rộng và biến diện tích trong mơ hình cho thấy khơng có ảnh hưởng đến giá, kết quả được giải thích bởi hai yếu tố này trong mơ hình tương quan với nhau quá lớn và xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên, để tránh trường hợp bỏ sót khi đưa vào mơ hình các lơ đất có cùng diện tích nhưng chiều dài và chiều rộng của lô đất khác nhau sẽ ảnh hưởng đến giá trị lô đất, tương tự cho 2 lơ đất có cùng chiều rộng nhưng diện tích lại khác nhau thì cũng có ảnh hưởng lớn.
Lô đất bị cây chắn (CAYCHAN): β3 = - 0.13686 cho biết trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi thì khi lơ đất bị cây chắn giữa thì giá đất ở sẽ giảm 13.7%. Diện tích lớn, giúp cho việc mở cửa hàng, văn phịng cho th có nhiều cơ hội hơn. Tại trung tâm mà nhu cầu đất để xây dựng cửa hàng kinh doanh bn bán, văn phịng lớn thì diện tích đất lớn sẽ có cơ hội mua bán cao.
Lô đất bị đường đâm (DUONGDAM): β4 = - 0.07898 cho biết trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi thì khi lơ bị đường đâm thì giá đất ở sẽ giảm 7.9%. Quan niệm thực tế khi chọn mua nhà của người dân, cũng như quan điểm ban hành bảng giá bán của các dự án thì chủ đầu tư cũng thường định ra mức giá thấp hơn cho các lô đất bị đường đâm này.
Bất động sản nằm gần chùa (GANCHUA): β5 = - 0.21815 cho biết trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi thì khi lơ đất gần chùa thì giá đất ở sẽ giảm 21.8%. Thực tế cho thấy rằng, xét về việc lựa chọn một căn nhà để ở hay kinh doanh…thì nhà gần chùa có kinh doanh mua bán tự do hay chỉ bán được nhang đèn, đồ thờ cúng. Vì xung quanh chùa, khách dâng hương nhiều chứ ít ai có nhu cầu mua hàng hóa nào khác, do đó việc kinh doanh bị hạn chế lựa chọn mặt hàng. Nếu gia chủ khơng thích bn bán nhang đèn vàng mã thì việc kinh doanh mặt hàng khác gặp rất nhiều khó khăn. Hơn nữa người đến chùa thường có tâm trạng u uất, khấn vái cầu nguyện thì họ khơng có tâm trí mua sắm.
Bất động sản tiếp giáp hai mặt tiền đường (HAIMATTIEN): β6 = 0.055993 cho biết trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi thì khi lơ đất có hai mặt tiền thì giá đất ở sẽ tăng 5.6%. Thực tế hầu hết mọi người khi đi lụa chọn mua bất động sản hay chủ đầu tư định giá cho khu đất phân lô bán nền đều đánh giá bất động sản tọa lạc tại vị
trí hai mặt tiền đường sẽ có lợi thế hơn rất nhiều trong việc kinh doanh cũng như rất thơng thống trong việc xây dựng nhà ở nên các lơ đất ở những vị trí này có giá cao hơn các vị trí khác.
Hình dáng của lơ đất (HINHDANG): β7 = -0.07949 cho biết trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi lơ đất có hình dáng khơng cân đối thì giá đất ở sẽ giảm 7.95%. Một lơ đất có hình dáng khơng cân đối, khơng vng vắn sẽ có giá trị thấp hơn các lô đất có hình dáng cân đối.
Nhà có người chết trẻ (NGUOICHET): β8 = -0.18991 cho biết trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi thì khi lơ đất có người chết thì giá đất ở sẽ giảm 19%. Khi biết thông tin một căn nhà có người chết trẻ thì thực tế người mua sẽ cân nhắc rất nhiều hoặc từ chối mua căn nhà đó, hay một khi lựa chọn mua họ sẽ thương lượng với mức giá rất thấp.
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Trong chương này học viên đã trình bày phương pháp nghiên cứu và mơ hình nghiên cứu, từ đó đưa ra được kết quả của việc phân tích dữ liệu, kết hợp các kiểm định có liên quan để phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu của đề tài. Theo đó, ngồi các yếu tố thuộc về vị trí đã được quy đổi thì các yếu tố được đưa vào mơ hình như chiều rộng, diện tích, cây chắn, đường đâm, gần chùa, hai mặt tiền, hình dáng, người chết, cuối hẻm cụt đều là những yếu tố có tác động đến giá đất ở đơ thị. Trong đó yếu tố nhà gần chùa và nhà có người chết trẻ là có tác động mạnh nhất đến giá đất ở. Kết quả ta có mơ hình nghiên cứu:
LNPRICE = 16.92746 - 0.13686CAYCHAN - 0.07898DUONGDAM - 0.21815GANCHUA + 0.055993HAIMATTIEN - 0.07949HINHDANG -
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
5.1. KẾT LUẬN
Bài nghiên cứu ứng dụng mơ hình Hedonic với bộ dữ liệu gồm 202 thông tin về những lô đất đang giao dịch trên thị trường để xác định các yếu tố ảnh hưởng tới giá đất ở đô thị tại TP.HCM. Kết quả cho thấy ngồi các yếu tố thuộc về vị trí thì có 09 biến khác có tác động đến giá đất ở là chiều rộng, diện tích, cây chắn, đường đâm, gần chùa, hai mặt tiền, hình dáng, người chết, cuối hẻm cụt đều là những yếu tố có tác động đến giá đất ở đơ thị. Trong đó yếu tố nhà gần chùa và nhà có người chết trẻ là có tác động mạnh nhất đến giá đất ở.
Thứ nhất, biến nhà có người chết trẻ là biến tác động mạnh tới mơ hình sau biến nhà gần chùa, chiếm tỷ trọng đến 24% trong tổng số các biến phong thủy, một lần nữa bài nghiên cứu cũng chứng minh được cho thực tế là yếu tố có người chết trẻ trong nhà rất quan trọng, ảnh hưởng mạnh đến giá trị bất động sản. Khi thị trường công khai hay khi người mua biết được thơng tin nhà có người chết trẻ thì thường họ sẽ từ chối mua căn nhà đó hoặc thương lượng với mức giá rất thấp, điều này dẫn đến tính thanh khoản của bất động sản này rất kém, thời gian giao dịch diễn ra rất lâu. Đồng thời khi nhà có người chết trẻ, người mua chỉ đánh giá giá trị cịn lại của lơ đất vì thường họ sẽ phá bỏ căn nhà đó để xây dựng lại cơng trình xây dựng khác trên đó và thường kèm theo các thủ tục cúng kiến để xua đi những oan hồn cái vương vấn tại khu đất đó. Tuy nhiên những khách hàng thường cho rằng nhà có người chết trẻ thường rất nhiều ốn hận, khơng dễ mới họ đi nới khác, do họ còn vương vấn u uất và muốn thực hiện những việc họ chưa thực hiện trước đây, nên họ cứ luẩn quẩn trong nhà phá phắt là tâm trạng chúng ta rối bời, khó tập trung làm ăn…vì thế giá cả thấp nhưng hầu như chẳng ai lưu tâm mua bán.
Thứ hai, biến nhà nằm gần chùa tác động mạnh nhất tới giá nhà cũng là hợp lý. Chùa thường đọc kinh hàng ngày, hay trồng cây đa trước cửa. Một trong những lý giải đó là trong không gian, thế giới không thấy được bằng mắt ln có những cơ hồn khơng nơi trú ẩn, khi nghe tiếng kinh, tiếng mõ, cô hồn hội tụ về và đu bám trên cành cây đa để nghe kinh, nghe mõ. Vậy nhà gần sát chùa, xét về mặt đời sống thực thì ảnh hưởng bởi âm khí và kinh doanh khơng tốt, hạn chế trong lĩnh vực kinh doanh, do đó nhà gần chùa rất khó giao dịch và giá cả cũng thường giảm mạnh.
Thứ ba, biến nhà bị cây chắn cũng là biến tác động không nhỏ đến giá trị bất động sản. Thực tế cho thấy, tại TP.HCM các con đường có hàng cây lớn ở vỉa hè
thường là những tuyến đường lớn, những con đường mang tên thương hiệu trong lĩnh vực kinh doanh mua bán, nên việc cần một mặt tiền rộng và thống thì rất quan trọng và đáng giá hơn nhiều lần so với việc tạo bóng mát từ một cây lớn trước nhà. Chính vì thế, nhà tại những nơi này có cây lớn chắn sẽ làm hạ giá trị của bất động sản xuống rất nhiều. Hoặc cũng có khả năng chủ nhà có thể thương lượng, đàm phán với chính quyền để di dời cây chắn trước nhà đi nhưng chi phí chắc hẳn khơng nhỏ. Việc di dời cây khó khăn vì nhà nào cũng muốn kinh doanh, vậy nếu đồng ý di dời nhà này thì nhà khác cũng tương tự, do đó chính quyền rất cân nhắc, và thủ tục có lẽ sẽ kéo dài thời gian, ảnh hưởng đến kinh doanh bn bán, có khi cịn khơng thể thực hiện được. Chắc lối kinh doanh, bất tiện khi người mua muốn ghé vào ủng hộ cũng làm mất khách hàng. Họ sẽ chọn địa điểm nào thuận tiện hơn, do đó giá nhà của những nhà này cũng không được trả cao khi thương lượng mua bán.
Thứ tư, biến hình dáng của BĐS và biến BĐS bị đường đâm vào theo như kết quả hồi quy thì chúng có ảnh hưởng như nhau. Dù ít hay nhiều thì cả hai yếu tố này cũng có tác động đến giá trị bất động sản. Tuy nhiên, ý kiến của học viên lại thiên về tác động mạnh hơn đối với bất động sản bị đường đâm vào… Những năm gần đây, bất động sản nóng lên từng ngày, tại các thành phố lớn việc mua được một căn nhà, một lơ đất mình ưng ý và hợp với túi tiền quả thực không hề đơn giản. Một trong số những lỗi đó là trước nhà có đường, ngõ hẻm đâm thẳng vào cửa nhà. Như vậy, mọi người sống trong ngôi nhà đó đều bị ảnh hưởng nhưng ảnh hưởng nặng nhất vẫn là chủ nhà. Ảnh hưởng trước tiên là sức khỏe của gia chủ, sống lâu trong căn nhà này khó tránh khỏi bệnh hiểm nghèo... Ảnh hưởng đến tài vận, tài lộc tổn hao, thất thốt. Cơng việc cũng hay gặp nhiều bất ổn. Việc thờ cúng cũng không đạt hiệu quả cao, ảnh hưởng đến phúc khí của gia đình. Vậy cho nên khi rao bán căn nhà rất khó khăn, người đến xem nhà thì nhiều nhưng khi quyết định mua bán họ rất do dự và suy nghĩ mặc dù giá cả đã rất rẻ so với thị trường. Thời gian suy nghĩ rất lâu, ảnh hưởng đến giá trị ngơi nhà. Do đó, ngơi nhà vị đường đâm thường rất khó giao dịch và bị ép giá rất nhiều.
Thứ năm, là biến bất động sản tiếp giáp hai mặt tiền đường. Đây là yếu tố quan trọng và hầu hết mọi người đều đánh giá rằng bất động sản tọa lạc tại vị trí hai mặt tiền đường sẽ có lợi thế hơn rất nhiều trong việc kinh doanh cũng như rất thơng thống trong việc xây dựng nhà ở. Song yếu tố này không được xếp hạng cao trong mô hình được học viên giải thích là do các dữ liệu thu thập đưa vào mơ hình, thơng thường các lơ đất ở vị trí góc hai mặt tiền đường sẽ được các chủ đầu tư dự án đánh giá có
đơn giá cao hơn các lô đất chỉ tiếp giáp một mặt tiền đường. Để hạ đơn giá đất xuống thì chủ đầu tư thường tìm cách tăng diện tích các lơ góc lớn hơn các lô thường. Nhưng khi đưa dữ liệu vào mơ hình, biến chiều rộng và biến diện tích là hai biến nội sinh, đồng thời giá đất đưa vào mơ hình đã được quy đổi nên khơng đánh giá tác động của