CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
b. Biến độc lập
3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu sơ cấp do học viên trực tiếp thu thập tại TP.HCM từ thời điểm tháng 01/2015 đến tháng 03/2018 thơng qua q trình khảo sát, điều tra trực tiếp các thông tin đang giao dịch thực tế trên thị trường.
Thứ nhất: học viên liên hệ với nhân viên kinh doanh BĐS, chủ nhà, chủ đất hay hàng xóm để được cung cấp các thơng tin đã và đang giao dịch trên thị trường.
Thứ hai: học viên tìm hiểu các lơ đất đang rao bán trên các trang báo điện tử, liên hệ với người bán và tiến hành kiểm tra lại thông tin lô đất.
Thứ ba: học viên đi khảo sát trực tiếp, có nhiều lơ đất khơng được đăng tin rao bán mà chủ đất trực tiếp treo biển bán ở phía trước lơ đất.
Bằng cách chọn mẫu phi xác xuất và khảo sát thuận tiện. Sau khi tiến hành thu thập, phân tích, chọn lọc, loại bỏ những thơng tin dị biệt, thông tin phi thị trường phản ánh giá quá cao hoặc quá thấp một cách đột biến (do tác động của điều kiện bán, mức độ cần bán của chủ tài sản), học viên chọn ra được 202 thông tin BĐS giao dịch trên 34 tuyến đường, khu dự án tại TP.HCM để đưa vào bộ dữ liệu mẫu. Đa phần, các lô đất được sử dụng trong bộ dữ liệu là các lô đất đang giao dịch trên thị trường. Học viên đề xuất giá bán của lô đất dựa trên cơ sở giá đã thương lượng với người bán tại mức giá sẵn sàng bán.
Đề tài nghiên cứu có sử dụng 9 biến giải thích trong mơ hình. Để kết quả hồi quy hợp lý thì theo cơng thức xác định số quan sát tối thiểu cần phải đạt được của Nguyễn Đình Thọ (2011) là n > 50 + 8p, thì số quan sát tối thiểu cần đạt được của bài nghiên cứu sẽ là 50 + 8x9 ~ 122 quan sát. Như vậy, với 202 quan sát mà học viên khảo sát thì có thể chấp nhận được và có thể tiến hành phân tích định lượng.
Điều chỉnh dữ liệu về cùng một thời điểm: các dữ liệu được thu thập tại các thời điểm khác nhau trong khoảng thời gian từ tháng 01/2015 đến tháng 03/2018, trong giai đoạn này giá đất tại khu vực TP.HCM có sự biến động tăng giá rất mạnh, vì thế việc điều chỉnh các dữ liệu thu thập đưa về cùng một thời điểm là việc hết sức cần thiết. Việc quy đổi được học viên thực hiện qua các bước. Bước thứ nhất là khảo sát lại tình hình giá thị trường tại cùng một thời điểm (tháng 03/2018) của từng nhóm tuyến đường có trong dữ liệu thu nhập. Bước thứ hai là lấy mức giá trung bình các tài sản của từng nhóm tuyến đường tại thời điểm thu thập. Bước thứ ba là đưa ra hệ số quy đổi thời gian của từng nhóm tuyến đường bằng cách lấy mức giá thị trường tháng 03/2018 chia cho mức giá trung bình của nhóm tuyến đường tại thời điểm thu thập. Cuối cùng là đưa các dữ liệu trong nhóm về thời điểm tháng 03/2018 bằng cách lấy giá của từng tài sản nhân với hệ số quy đổi thời gian tương ứng của nhóm tuyến đường đó. Từ đây ta tổng hợp được các dữ liệu đã quy đổi về cùng một thời điểm tháng 03/2018.
Điều chỉnh dữ liệu về cùng một tuyến đường chuẩn. Như đã đề cập trong phần nhận dạng biến thì nếu tất cả các tài sản thu thập đều nằm trên cùng một tuyến đường tương đồng thì các yếu tố làm cho giá cả khác biệt chính là các yếu tố thuộc về đặc điểm riêng cho bất động sản đó hay các yếu tố phong thủy được đề cập trong các biến đưa vào mơ hình. Nhưng thực tế rất khó có thể khảo sát được hàng loạt các tài sản có tính chất cần tìm cùng tọa lạc trên một tuyến đường, chưa nói là cùng một tuyến đường nhưng chưa hẳn đã tương đồng với nhau và lại có sự khác biệt rất lớn giữa các đoạn đường trên cùng một tuyến. Chính vì thế, để loại bỏ yếu tố vị trí (bao hàm tất cả các yếu tố tại nơi bất động sản tọa lạc như lộ giới đường, cơ sở hạ tầng, lợi thế kinh doanh, an ninh, môi trường sống, thương hiệu riêng của mỗi con đường…) để quy đổi các tuyến đường khảo sát được thành một con con đường chuẩn để đánh giá các yếu tố mục tiêu. Học viên đưa ra cách quy đổi vị trí các tuyến đường như sau. Bước thứ nhất là lấy mode mức giá của các tài sản để tìm ra mức giá phổ biến trong dữ liệu mơ hình. Bước thứ hai là đưa ra hệ số quy đổi vị trí của từng nhóm tuyến đường bằng cách lấy mức giá mode của con đường chuẩn cần quy đổi chia cho mức giá thị trường tháng 03/2018 của từng nhóm tuyến đường. Cuối cùng là đưa các dữ liệu trong nhóm về một con đường chuẩn bằng cách lấy giá của từng tài sản (đã quy đổi về thời điểm tháng 03/2018 của phần trên) nhân với hệ số quy đổi vị trí tương ứng của nhóm tuyến đường đó. Từ đây ta tổng hợp được các dữ liệu đã quy đổi về một con đường chuẩn tại cùng một thời điểm tháng 03/2018 phù hợp để đưa vào mơ hình tính tốn.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương này lựa chọn mơ hình nghiên cứu và lựa chọn các biến, sau đó định dạng và mã hóa các biến có liên quan, quy đổi dữ liệu qua các hệ số quy đổi thời gian và hệ số quy đổi vị trí để đề xuất mơ hình hồi quy phù hợp với các biến đã lựa chọn.