Cụ thể hơn, chúng ta tiến hành phân tích hệ số tương quan giữa biến LnPrice và với các biến độc lập.
Trong bảng kết quả ma trận hệ số tương quan các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc nên ta có thể đưa chúng vào mơ hình hồi quy tuyến tính (xem phụ lục 4.2.2) và có thể kết luận rằng giữa biến LnPrice và các biến độc lập có tương quan tuyến tính với nhau. Giữa biến DAT với biến NHA, giữa biến VT với biến LG có mối quan hệ tuyến tính có ý nghĩa (tuy nhiên tương quan khơng lớn <0.8), do đó cần chú ý khi phân tích hồi quy có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3 Phân tích kết quả hồi quy 4.3.1 Kết quả hồi quy 4.3.1 Kết quả hồi quy
Từ kết quả hồi quy (xem phụ lục 4.3.1) cho thấy trong 6 biến giải thích của mơ hình thì có 5 biến có ý nghĩa với hệ số Sig. của các biến này đều nhỏ hơn 0.05. Điều này cho thấy giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh chịu ảnh hưởng bởi các nhân tố cụ thể như sau: vị trí BĐS; diện tích đất; diện tích nhà; chiều ngang mặt đường, hẻm phía trước BĐS; khoảng cách từ BĐS đến trung tâm thành phố (Chợ Bến Thành). Riêng biến ST khơng có ý nghĩa do hệ số Sig. = 0.123 lớn hơn 0.05, chứng tỏ yếu tố số tầng của BĐS khơng có ảnh hưởng đến giá nhà ở trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh.
Hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 10, do đó có thể nói rằng khơng có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.2 Kiểm định hệ số Durbin-Watson
Bảng 4.3.2 Bảng kiểm định hệ số Durbin – Watson
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .935a .874 .869 .24777 1.778
a. Predictors: (Constant), KC, DAT, ST, LG, NHA, VT b. Dependent Variable: LnPrice
Hệ số Durbin-Watson = 1.778 nằm trong khoảng từ 1.4 - 2.5. Theo quy tắc kinh nghiệm, điều này cho thấy rằng khơng có hiện tượng tương quan xảy ra.
4.3.3 Kiểm định giả định khơng có quan sát dị biệt
Để kiểm tra trong mơ hình quan sát có quan sát dị biệt hay khơng, tác giả sử dụng phân tích phần dư thơng qua khoảng cách Mahalanobis và khoảng cách Cook, mẫu quan sát có tính dị biệt khi giá trị Cook tối đa lớn hơn 1, và giá trị Mahalanobis lớn hơn chi bình phương với bậc tự do 6, mức ý nghĩa 5% (độ tin cậy 95%) = 12.59, ngoài ra hệ số LV phải lớn hơn 6 (là số biến độc lập)*2/147 = 0.08, Tuy nhiên, đối với những mẫu nhỏ thì cần lưu ý khi sử dụng hệ số này. Do đó, tác giả sẽ loại những quan sát có Mahal > 12.59 và Cook > 1 ra khỏi mơ hình hồi quy.
Dựa vào bảng kết quả kiểm định giả định khơng có quan sát dị biệt (xem phụ lục 4.3.3) cho thấy mơ hình khảo sát có các quan sát dị biệt, do đó tác giả thực hiện loại bỏ các quan sát có tính dị biệt ra khỏi mơ hình và thống kê lại số lượng các quan sát, kết quả là từ 147 quan sát ban đầu loại đi 14 quan sát có tính dị biệt cịn lại 133 quan sát, các quan sát được thống kê mô tả ở phụ lục 4.3.4.
Theo sơ đồ quy trình phân tích, tác giả thực hiện kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, từ Bảng kết quả kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc của 133 quan sát (phụ lục 4.3.5) cho thấy trong ma trận hệ số tương quan các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc nên có thể đưa các biến này vào mơ hình hồi quy tuyến tính và chúng ta kết luận rằng giữa biến LnPrice và các biến độc lập có tương quan tuyến tính với nhau.
Bước tiếp theo tác giả tiếp tục thực hiện hồi quy mơ hình sau khi loại bỏ các quan sát có tính dị biệt để tiếp tục phân tích. Qua bảng kết quả hồi quy 6 biến sau khi loại bỏ các biến dị biệt (phụ lục 4.3.6) cho thấy biến ST có hệ số Sig. = 0.541 > 0.05, do đó biến ST cũng khơng có ý nghĩa trong mơ hình sau khi đã loại bỏ 14 biến có tính dị biệt. Điều này có thể là do nhu cầu về mua nhà ở có số tầng lớn hơn 3 thấp vì khi chủ sở hữu có nhu cầu xây dựng lại hoặc cần sửa chữa sẽ gặp một số khó khăn nhất định. Bên cạnh đó, do đặc thù riêng về công dụng của nhà, số tầng xây dựng của những căn nhà phố dùng để ở thường chỉ có từ 1-3 tầng, cịn nhà có nhiều tầng trở lên thì thường tập trung sử dụng vào mục đích kinh doanh như là văn phòng cho thuê, cho thuê nhà trọ, khách sạn, trung tâm mua sắm, và các mục đích khác. Từ đó, có thể kết luận trong bài nghiên này, số tầng của BĐS khơng có tác động đến giá BĐS trên địa bàn quận 11, TP. Hồ Chí Minh.
Bên cạnh đó, biến NHA có Sig. = 0.091 > 0.05, do đó biến NHA cũng khơng có ý nghĩa. Tuy nhiên, về mặt lý thuyết và tham khảo các mơ hình nghiên cứu trước, cho thấy rằng việc bỏ yếu tố diện tích nhà ra khỏi mơ hình là khơng phù hợp. Qua phân tích mơ tả ban đầu, cho thấy rằng biến NHA khơng có phân phối chuẩn, vì vậy tác giả thực hiện chuẩn hóa biến NHA bằng cách lấy logarit của biến biến NHA
(LnNha) để thu hẹp khoảng biến thiên và tiến hành hồi quy với các biến cịn lại trong mơ hình trên.
Mô tả kết quả sau khi biến đổi biến NHA thành biến LnNha như sau:
Bảng 4.3.3 Bảng mô tả biến LnNha
Statistics LnNha N Valid 133 Missing 0 Mean 4.5077 Median 4.5951 Mode 5.09 Skewness -.157 Std. Error of Skewness .210 Kurtosis -.530 Std. Error of Kurtosis .417 Sum 599.53