CHƯƠNG II CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.5 CÁC MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VỀ GIÁ BẤT ĐỘNG SẢN
2.5.1 Mơ hình định giá hưởng thụ (Hedonic Pricing Method – HPM)
Mơ hình giá hưởng thụ Hedonic là một trong những kỹ thuật lâu đời nhất xác định giá trị kinh tế của tài sản. Ban đầu, nghiên cứu nhà ở bằng mơ hình định giá hưởng thụ là cho mục đích đưa ra được kết luận về những giá trị không thể quan sát được của các thuộc tính như chất lượng khơng khí, tiếng ồn sân bay, cận đường di chuyển (đường sắt, đường hầm hay cao tốc) và sự hòa nhã của hàng xóm (Ianssen et al…2001). Dần dần, việc sử dụng mơ hình kinh tế kinh tế, bao gồm cả mơ hình hưởng thụ, đã trở thành một phần quan trọng không chỉ được dùng trong khn khổ chính sách của cả hai Bộ Tài chính và Ngân hàng Anh (Meen và cộng sự, 2003), mà cịn dùng cho việc phân tích thị trường nhà ở.
Mơ hình định giá hưởng thụ xuất phát chủ yếu từ lý thuyết người tiêu dùng của Lancaster (1966) và mơ hình của Rosen (1974). Mơ hình thừa nhận rằng một tài sản sở hữu vơ số các thuộc tính, kết hợp với nhau để tạo thành hệ tiện ích - ảnh hưởng đến giá trị tài sản đó. Mơ hình này khơng chỉ đo lường các nhân tố ảnh hưởng mà còn đo lường sở thích của người mua tác động ra sao đến giá nhà.
Lý luận của hàm định giá hưởng thụ cung cấp một khuôn khổ cho việc phân tích các hàng hóa khác biệt như các đơn vị nhà ở, khi từng thuộc tính riêng biệt của chúng chưa từng được quan sát trên giá thị trường. Giá của một ngôi nhà sẽ bị ảnh hưởng bởi các đặc tính cấu trúc riêng của ngơi nhà (s1, s2, s3 ...), đặc điểm của địa phương/ khu phố nơi ngôi nhà tọa lạc (n1, n2, n3 ...), và đặc điểm môi trường (e1, e2, e3 ...)
Hàm Giá (P) = f (s1, s2, s3 ... sj; n1, n2, n3, ... nj; e1, e2, e3, ... ej)
Kết quả phân tích này sẽ chỉ ra những thay đổi trong giá trị bất động sản do sự thay đổi đơn vị mỗi đặc trưng, khi tất cả các đặc trưng khác là không đổi. Tuy nhiên, một số biến có thể liên quan với nhau.
Như vậy, mơ hình Hedonic được ứng dụng cho một số mục đích sau: Tính chỉ số giá nhà;
Phục vụ công tác quản lý của các cơ quan nhà nước;
Đưa ra mức giá phù hợp, vừa đảm bảo mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận cho doanh nghiệp, vừa đảm bảo mức giá được thị trường chấp nhận, góp phần ổn định và phát triển thị trường.
2.5.2 Mơ hình vị thế, chất lượng
Lý thuyết vị thế - chất lượng được phát triển gần đây (Hoàng Hữu Phê và Patrick Wakely, 2000) đã đưa ra một số gợi ý định hướng xây dựng cơ sở khoa học và phương pháp định giá bất động sản phù hợp với thể chế kinh tế thị trường.
Theo tác giá Hoàng Hữu Phê và Patrick Wakely (2000), hai ông cho rằng giá trị bất động sản chịu tác động của 2 yếu tố là vị thế nơi ở và chất lượng nhà ở. Tại đó, vị thế nơi ở thể hiện qua các yếu tố khoảng cách đến trung tâm, môi trường sống xung quanh, dân trí nơi bất động sản tọa lạc, ... Chất lượng nhà ở: là những đại lượng vật lý hữu hình đo đếm được như diện tích thửa đất, diện tích xây dựng, số tầng cao, số phòng, số toilet, kết cấu cơng trình, nguyên vật liệu xây dựng,… Các đại lượng này tồn tại độc lập với thành phần vị thế của nó.
Hình 2.5: Sơ đồ mối quan hệ giữa chất lượng và vị thế
Nguồn: Hoàng Hữu Phê và Patrick Wakely (2000)
Như vậy, có thể khẳng định: giá trị trao đổi bất động sản = {giá trị sử dụng (do chất lượng tạo ra); giá trị (do vị thế tạo ra) }
2.5.3 Mơ hình hồi quy đa biến
Mơ hình hồi quy (Regression Models) là một trong những công cụ thống kê hiện đại được sử dụng rộng rãi trong việc nghiên cứu thực nghiệm hiện nay, bởi vì tính khoa học của các mơ hình này có tính thuyết phục hơn so với các thống kê mô tả thơng thường và điểm ưu việt của mơ hình này không những cho ta nhận biết được mức độ tác động của từng yếu tố (biến độc lập) lên giá bất động sản (biến phụ thuộc) mà cịn có thể dùng để dự báo giá giao dịch (hay giá cho thuê) của bất động sản tại bất kỳ thời điểm nào, điều này có ý nghĩa rất quan trọng trong việc quản lý, đầu tư và kinh doanh bất động sản.
Mơ hình hồi quy được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu xây dựng chỉ số giá bất động sản tại các nước phát triển có dạng tổng quát: LnP0iXi trong đó P là biến phụ thuộc – giá giao dịch của bất động sản, 0: hệ số chặn hay tung
độ góc của mơ hình, i: hệ số hồi quy thể hiện mức độ tác động của từng biến
i
X lên giá trị P của bất động sản,Xi: các biến độc lập có tác động lên P.
2.6 TĨM LƯỢC CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CĨ LIÊN QUAN 2.6.1 Nghiên cứu về phân tích tác động lên giá văn phịng cho th.
2.6.1.1 Cơng trình nghiên cứu ở nước ngồi
Đã có nhiều cơng trình nghiên cứu ở nước ngoài về việc phân tích tác động lên giá của các dạng bất động sản đặc biệt là sử dụng các mơ hình thụ hưởng (Hedonic Models)
Clapp (1980) sử dụng phân tích Hedonic nhằm xây dựng mơ hình vị trí ảnh hưởng như thế nào đến tiền thuê nhà tại khu vực đô thị Los Angeles. Clap lấy giá chào th trung bình cho một tịa nhà văn phòng năm 1974 là biến phụ thuộc, phương trình giá hưởng thụ (Hedonic) được phát triển và ước tính theo 105 mẫu tòa nhà cao tầng. Các biến độc lập được lựa chọn và cho thấy có ý nghĩa thống kê là kích thước, độ tuổi, số tầng, có bãi đậu xe nội bộ, địa chỉ uy tín hay khơng, thuế tài sản hàng năm, môi trường tốt hay không, số lượng khơng gian văn phịng trong bán kính hai dãy nhà, khoảng cách đến ngã ba đường cao tốc gần nhất, và thời gian đi lại trung bình cho cơng nhân viên.
Hough và Kratz (1983) ước tính một phương trình giá hưởng thụ (Hedonic) cho các tòa nhà văn phòng trong khu vực trung tâm Chicago để xác định liệu giá trị của cơ sở vât chất tốt đã được đánh giá cao bởi người thuê nhà hoặc chủ sở hữu tịa nhà thương mại hay khơng. Biến phụ thuộc là giá chào thuê trung bình cho 139 tịa nhà văn phịng năm 1978. Kết quả hồi quy cho thấy người ta sẵn sàng trả mức phí cao cho một cơ sở vật chất tốt. Tuy nhiên, các phân tích cũng khơng chắc chắn rằng liệu chất lượng của các kiến trúc bên ngồi có mối tương quan với các đặc tính bên trong của tịa nhà hay khơng. Là một sản phẩm phụ, kết quả cũng mang lại những thông tin về các tác động về giá thuê văn phòng tùy thuộc vào các đặc tính khác của tịa nhà. Các biến khác có ý nghĩa
thống kê được đúc kết là khoảng cách từ một điểm trung tâm trong khu vực trung tâm, bãi đậu xe cơng cộng, độ tuổi, kích thước, số tầng và nơi đó có trung tâm hội nghị hay khơng.
Việc sử dụng tồn bộ tòa nhà như các đơn vị quan sát được tiếp tục bởi Cannaday và Kang (1984). Mơ hình này được thiết kế đặc biệt để xác định ảnh hưởng của vị trí và đặc điểm vật lý đến tiền thuê. Khu vực nghiên cứu là Champaign-Urbana, Illinois, và một lần nữa, phù hợp với các nghiên cứu trước đó, các biến phụ thuộc là giá chào thuê trung bình hàng năm cho một mẫu 24 tòa nhà văn phòng trong giai đoạn 1979-1980. Các biến được kiểm tra và được cho là yếu tố quyết định quan trọng của các giá trị cho thuê văn phịng, ở cả hai dạng tuyến tính và tuyến tính logarit: tuổi tác, thời hạn thuê, các khoảng cách tính theo đường chim bay đến các khu vực trung tâm, khoảng cách đến một trung tâm mua sắm, kích thước văn phịng trung bình, và số lượng văn phịng trung bình ở mỗi tầng. Các nghiên cứu đã thảo luận ở trên sử dụng tồn bộ tịa nhà văn phòng như đơn vị quan sát với biến phụ thuộc là giá thuê trung bình cho tồn bộ tịa nhà văn phịng. Theo cách này, thơng tin đáng kể bị mất do ảnh hưởng trung bình và các biến của giá th trong tịa nhà cũng khơng thể phân tích.
Nghiên cứu đầu tiên được dựa trên các đơn vị cá nhân được thực hiện bởi Brennan và những người cộng sự (1984) đối với trung tâm mua sắm Chicago. Nghiên cứu này cũng khác ở chỗ nó tập trung vào giá trị giao dịch cho thuê thực tế của đơn vị văn phòng, cá nhân trong một tòa nhà vào giai đoạn 1980-1983 và mở rộng các phân tích trước đó bằng cách kết hợp điều kiện thuê. Nghiên cứu này sử dụng một số lượng lớn các biến độc lập mặc dù cỡ mẫu nhỏ 29. Các biến độc lập có ý nghĩa là kích thước của tịa nhà, quy mơ của từng văn phịng, điều khoản thuê, yếu tố mất (tỷ lệ diện tích th nhưng khơng thể sử dụng), vị trí bên trong tịa nhà, và vị trí liên quan đến một số điểm trung tâm trong khu vực trung tâm. Các tác giả trên đã thí nghiệm với một số hình thức sử dụng chức năng biến đổi. Dạng tuyến tính log được tìm thấy để cung cấp các mơ hình có sức thuyết
Các cuộc nghiên cứu ban đầu đa phần bị chỉ trích vì kích cỡ mẫu nhỏ, đặc biệt là kết quả của Brennan và những người cộng sự (1984), và Cannaday & Kang (1984). Nhiều nghiên cứu gần đây cải thiện đáng kể về điều này. Glascock và những người cộng sự (1990) xem xét sự biến động của các đơn vị thuê văn phòng tại Baton Rouge, Louisiana, sử dụng 675 mẫu giá chào thuê. Giai đoạn phân tích là năm 1985-1988 với giá thuê được điều chỉnh theo lạm phát để ước tính giá th thực tế. Mơ hình đã được thử nghiệm ở cả hai hình thức tuyến tính và bán tuyến tính log, và đều cho ra kết quả tương tự. Các biến độc lập có ý nghĩa là vị trí, loại tịa nhà, kích thước và các năm trong đó bất động sản đã được cho thuê.
Trong những nghiên cứu này, giá chào thuê là phương pháp tính tiền thuê chủ yếu đối với các biến phụ thuộc. Các giao dịch thực tế sẽ thành công trong lần đầu tiên nếu đó là một biện pháp tốt hơn. Nó đại diện tiền thuê thương lượng thực tế. Tuy nhiên, việc sử dụng tiền thuê tạo ra một số khó khăn cho bất kỳ phân tích nào. Thứ nhất, do bảo mật thương mại, đặc biệt là ở Anh, thông tin thường không được công khai. Đây cũng là một vấn đề ở Mỹ, như ghi nhận của Mills (1992). Thứ hai, ngay cả khi một số lượng hợp lý của các quan sát giao dịch cho thuê cũng có thể phát sinh thêm những khó khăn. Vấn đề chính với áp dụng giá thuê giao dịch thực tế là sự xuất hiện của các giai đoạn cho thuê miễn phí và các ưu đãi khác. Tất nhiên những ưu đãi có thể được giảm giá để tạo ra một giá trị cho thuê có hiệu quả, nhưng điều này tự nó sẽ là một dự án định giá chủ chốt. Thông tin chi tiết về số lượng và các điều khoản hợp đồng thuê sẽ là cần thiết. Ngoài ra, cuộc tranh luận vẫn tiếp tục để tìm ra cách tính tốn phù hợp nhất (Epstein, 1993).
Việc sử dụng các giá chào thuê sẽ tránh được những vấn đề này. Nó đại diện cho việc định giá thị trường mở được thực hiện bởi các chuyên gia hoạt động trong thị trường địa phương của họ. Giá chào thuê được thiết lập ở một mức độ mà sẽ thu hút khách th và nó sẽ phản ánh cơng bằng chất lượng và vị
nhưng nếu cung cấp khoảng thời gian của một nghiên cứu là ngắn thì điều này không hẳn là vấn đề. Glascock và những người cộng sự (1990) kiểm tra sự ổn định của giá chào thuê với giá thuê giao dịch thực tế và tìm thấy một mối quan hệ rất chặt chẽ giữa hai biến.
Mills (1992) lập luận rằng chỉ đơn thuần là kiểm tra đầu năm giá chào thuê là không phù hợp. Ông đưa ra một giả thuyết rằng người thuê nhà tiềm năng nhìn xa hơn tiền thuê năm đầu tiên. Thay vào đó họ giảm giá tất cả các khoản thanh toán tiền thuê trong tương lai để quyết định xem mình có lựa chọn tịa nhà đó hay khơng. Nghiên cứu này phân tích các đơn vị văn phịng cho một mẫu 543 giá chào thuê tại Chicago năm 1990. Các lĩnh vực nghiên cứu lớn hơn đáng kể so với các nghiên cứu trước đó được thực hiện bởi Hough và Kratz (1983), Brennan và những người cộng sự (1984), người chỉ tập trung ở khu vực trung tâm Chicago. Nghiên cứu này bao gồm các khu vực trung tâm, chia thành năm phân ngành, cộng thêm sáu khu vực văn phòng ngoại ơ. Hai biến phụ thuộc được mơ hình hóa: các giá chào th trong năm đầu tiên và giảm giá tiền thuê trong suốt thời gian của hợp đồng thuê 15 năm. Khơng nằm ngồi dự đốn, nghiên cứu cho thấy rằng các biến phụ thuộc khác nhau rất ít khác biệt với mơ hình hoạt động. Cả hai mơ hình đều cho ra các hệ số tương quan và R bình phương được hiệu chỉnh. Các mơ hình được tính dưới dạng tuyến tính và các biến đáng kể nào được tìm thấy như độ tuổi, kích thước, bãi đậu xe, nhà hàng nội bộ, ngân hàng nội bộ, và vị trí bên ngồi khu vực trung tâm (nhưng không phải các phân ngành trong trung tâm mua sắm).
Brennan và những người cộng sự (1984), Hough và Kratz (1983) và Mills (1992) sử dụng các khu vực nghiên cứu tương tự ở Chicago. Tuy nhiên, mỗi lần lại dùng phân ngành địa lý khác nhau cho phân tích của họ. Một số lý do có thể giải thích cho điều này như bản chất năng động của thị trường văn phòng, thời gian nghiên cứu, kích thước mẫu và chọn mẫu. Nó làm nổi bật các vấn đề xác định các phân ngành văn phòng mà Jones (1995) đã đưa ra trong một nghiên cứu
Nhìn chung, vị trí, tuổỉ và kích thước là các biến chủ yếu giải thích sự thay đổi trong tiền thuê nhà trong các cuộc nghiên cứu. Các thuộc tính vật lý trong nhiều trường hợp là quan trọng, nhưng nhiều khi là duy nhất cho thị trường văn phòng đặc biệt được nghiên cứu.
2.6.1.2 Cơng trình nghiên cứu trong nước
Tổng hợp các cơng trình nghiên cứu trong nước, hiện chưa có nhiều các nghiên cứu về các yếu tố tác động đến giá văn phòng cho thuê. Theo Nguyễn Quốc Nghi và cộng sự (2012) các nhân tố ảnh hưởng đến giá nhà cho thuê ở thành phố Cần Thơ. Kết quả nghiên cứu có 6 nhân tố tác động đến giá nhà cho thuê ở thành phố Cần Thơ bao gồm: diện tích sàn cho thuê, vị trí tọa lạc, trục chính, chi phí sinh hoạt của người thuê nhà, hình thức cho thuê và giá cho thuê trước đây. Trong đó, giá thuê trước đây là nhân tố có ảnh hưởng mạnh nhất.
Tổng kết các kết quả của các nghiên cứu nêu trên là nhóm đặc điểm về cấu trúc, về vị trí, về hợp đồng và về yếu tố kinh tế là những nhân tố tác động mạnh đến giá cho thuê, đây chính là những nhân tố sẽ được nghiên cứu khảo sát nhằm xây dựng mơ hình nghiên cứu riêng cho loại bất động sản là cao ốc văn phòng cho thuê.
2.6.2. Nghiên cứu về xây dựng chỉ số giá
2.6.2.1 Nghiên cứu về xây dựng chỉ số giá bất động sản
Các nghiên cứu tiêu biểu về việc xây dựng các phương pháp, nhằm ước lượng chỉ số giá bất động sản như: Bailey, Muth, và Nourse (1963) đã giới thiệu các khái niệm mang tính bước ngoặt khi phân tích hình thức mua bán lặp lại (tái tiêu thụ). Giả sử một căn nhà khơng có những thay đổi về kết cấu, việc đánh giá sự thay đổi giá cả theo thời gian sẽ dựa vào giá bán ở mỗi lần mua bán khác nhau của căn nhà. Mơ hình hồi quy tuyến tính được sử dụng để tính tốn các giá trị chỉ số giá bằng cách sử dụng giá logarit khác nhau giữa các cặp giao dịch mua bán của một ngơi nhà. Chỉ có những ngơi nhà đã được mua bán hai lần được sử dụng
loại ra khỏi phép tính này. Lý do là vì những tài sản này khơng được xem là tài