II. PHẦN II: NỘI DUNG
3. Kết quả ước lượng OLS:
3.3. Kiểm định
3.3.4. Kết quả tóm tắt và một số phương hướng khắc phục khuyết tật
Mơ hình phù hợp với lý thuyết kinh tế:
Mơ hình đã thể hiện được các nhân tố đặc điểm cấu trúc ảnh hưởng đến giá cả
tố diện tích có ý nghĩa giải thích lớn nhất trong tất cả cả các nhân tố có mặt trong mơ hình. Điều này có thể dễ dàng nhận biết trong thực tế. Vì vậy ở khía cạnh áp dụng lí thuyết kinh tế, mơ hình cịn phù hợp với thực tiễn.
Mơ hình có hiện tượng bỏ sót biến:
Như vậy có nghĩa là giá nhà trung bình ở hai thành phố C và D không chỉ phụ thuộc vào : Các yếu tố diện tích căn nhà ( sqft), số phòng ngủ ( BEDRMS), số phòng tắm ( BATHS), khả năng chứa ô tô của gara ( GARAGE), tuổi đời của căn nhà (AGE), vị trí ( thành phố nào) . Mơ hình nghiên cứu đã bị mắc khuyết tật bỏ sót biến.
Phương hướng giải quyết: Trên thực tế, các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở khơng chỉ có những yếu tố đã nếu trên mà cịn rất nhiều những nhân tố chưa được kể đến, vì vậy, việc bỏ sót biến là một vấn đề khơng thể tránh khỏi. Để khắc phục hiện tượng này, ta cần phải thực hiện khảo sát lại và trên quy mô rộng hơn, kết hợp với quan sát về sự thay đổi giá nhà qua các thời kỳ, tại các phạm vi cụ thể. Một số biến yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến giá nhà như hướng nhà, khuôn viên nhà ở, số tầng,... Cần nghiên cứu một cách kỹ lưỡng hơn để đưa ra một mơ hình hồn chỉnh.
Mơ hình khơng bị vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến:
Trong quá trình ước lượng và kiểm định nhận thấy mơ hình khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến. Vì việc vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến sẽ ảnh hưởng đến độ tin cậy của mơ hình và sự chính xác của dự báo. Ở mơ hình này, khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, khi đó mơ hình sẽ đáng tin cậy và việc dự báo mơ hình sẽ chính xác hơn.
Mơ hình có phương sai sai số thay đổi :
Do một số lý do nhất định như bộ số liệu là số liệu chéo, hoặc bỏ sót biến,.. nên mơ hình mắc khuyết tật phương sai sai số thay đổi. Tuy nhiên sau khi sử dụng hồi quy robust, đã đưa phương sai sai số về đúng giá trị của nó.
Phương hướng giải quyết: Trong quá trình thu thập dữ liệu, người làm nhiệm vụ cần phải cẩn thận và tỉ mỉ, tránh việc viết sai số liệu dẫn đến những sai số ảnh hưởng tới kết quả nghiên cứu. Hệ thống hóa dữ liệu là việc làm cần thiết trong trường hợp có quá nhiều
quan sát dẫn đến tình trạng khơng kiểm sốt được và bỏ sót những dữ liệu quan trọng. Hiện tượng phương sai sai số là khó có thể tránh khỏi trong quá trình nghiên cứu, vậy thì để đảm bảo cho kết quả chính xác nhất có thể, chúng ta có thể sử dụng những bộ số liệu thứ cấp đã được kiểm duyệt có độ chính xác cao. Việc làm đó giúp ta tiết kiệm đươc chi phí, cơng sức, đồng thời làm tăng chất lượng nghiên cứu. Đối với số liệu là số tự nhiên thì dễ dàng nghiên cứu như : số phòng ngủ, số phịng tắm nhưng cũng có những số liệu là số thực như diện tích thì cần phải có một hệ thống quy chuẩn cách làm tròn số.
Trong khi nghiên cứu, ta cũng nên chú ý tới mơ hình, chưa chắc mơ hình ta nghiên cứu đã là phù hợp. Cần kiểm tra sự phù hợp của một số biến, những biến không phù hợp cần được loại bỏ.
Ngày nay, kỹ thuật thu thập số liệu đã được cải thiện và nâng cao nên hiện tượng phương sai sai số cũng dẫn được cải thiện.
Kết luận Hàm hồi quy mẫu ban đầu:
salepriĉ = -698,069+ 0,222893 sqft -21,7851 bedrms + 10,0481 baths + 134,113 garage
+ 5,71295 age + 87,8474 city
Như vậy, qua việc phân tích số liệu, chạy mơ hình và tiến hành các kiểm định, chúng em có thể tổng kết lại những vấn đề chính sau:
Các bước nghiên cứu đã trả lời được câu hỏi nêu ra ở phần mở đầu: Các yếu tố diện tích căn nhà ( sqft), số phịng ngủ ( BEDRMS), số phòng tắm ( BATHS), khả năng chứa ô tô của gara ( GARAGE), tuổi đời của căn nhà ( AGE), vị trí ( thành phố nào có ảnh hướng ít hay nhiều tới giá cả trung bình của ngơi nhà đó . Và cụ thể, sự ảnh hưởng đó như thế nào? Thơng qua việc sử dụng các lệnh của phần mềm Gretl, nhóm chúng em đã đưa ra số liệu cụ thể cũng như chạy mơ hình và tiến hành các phép tốn để có thể hồi quy, kiểm định được các giả thuyết. Từ đó, có thể đưa ra một số kết luận sau đây:
Như vậy, có thể đánh giá mơ hình “Tác động của đặc điểm nhà ở đến giá nhà tại hai thành phố Coto de Caza và Dove Canyon “ là khả quan và đáng tin cậy. Các hệ số hồi quy được ước lượng tương đối chính xác và phù hợp với thực tế. Mơ hình có một ứng dụng rất quan trọng trong cuộc sống, giúp cho các công ty xây dựng và sale bất động sản nắm được những yếu tố này để có cơ sở đưa ra các chiến lược hoạch định nhà ở phù hợp.. Mặt khác, người dân có thể dựa vào mơ hình để xác định ngơi nhà mà mình có khả năng mua và phù hợp với nhu cầu của mình nhất tại 2 thành phố COTO DE CAZA VÀ DOVE CANYON. Mặc dù còn mắc khuyết tật là xảy ra hiện tượng bỏ sót biến và phương sai sai số thay đổi, nhóm tác giả hi vọng việc kiểm định chính xác mơ hình vẫn mang lại ý nghĩa thực tiễn cho đề tài nghiên cứu. Trong quá trình thực hiện, chúng em khơng tránh khỏi một số thiếu sót và hạn chế, rất mong nhận được sự góp ý của giảng viên và các bạn để bài tiểu luận hoàn thiện hơn.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Giáo trình Kinh tế lượng – Tác giả: GS.TS. Nguyễn Quang Đông & PGS.TS.
Nguyễn Thị Minh – NXB Đại học Kinh tế Quốc dân.
2. Giáo trình Lý thuyết xác xuất và thống kê Tốn – Tác giả: Nguyễn Cao Văn, Trần
Thái Ninh – NXB Khoa học và Kỹ Thuật.
3. Robert S. Pindyck, Daniel L. Rubinfeld, Hardcover. Microeconomics (8th
Edition).
4. Mơ hình Hodenic và phần mềm cho Bài tốn xác định giá đất , các yếu tố ảnh
hưởng đến giá đất” của tác giả Trần Đức Quỳnh, Bùi Nguyên Hạn- . Bài đăng trên tạp chí Khoa học và phát triển số6, tập 13, 2015
5. https://voer.edu.vn/m/cac-nhan-to-cua-su-tang-truong-va-phat-trien-kinh-
te/53844ebb
6. http://timtailieu.vn/tai-lieu/mo-hinh-hoi-qui-tuyen-tinh-boi-lua-chon-mo-hinh-va-