HÌNH 2.1 : SƠ ĐỒ BIỂU DIỄN QUAN HỆ GIỮA GIÁ NHÀ Ở
3.3. MƠ HÌNH ƯỚC LƯỢNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ NHÀ Ở TẠI QUẬN HẢI AN, HẢI PHÒNG
Hải Phịng
3.3.1. Dạng mơ hình
Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở, đặc điểm thị trường nhà ở Hải Phòng, số liệu thu thập được trên địa bàn quận Hải An, Hải Phịng và các dạng mơ hình ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở được sử dụng phổ biến, tác giả xây dựng mơ hình ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà ở có dạng như sau:
Lnp = α0 + X1 α1 + X2 α2+ X3 α3+ ε (3.1) trong đó:
p là trị giá ngơi nhà (được tính bằng đơn vị triệu đồng)
X1, X2, X3 lần lượt là véc tơ các nhóm biến đặc điểm nhà ở, đặc điểm người mua nhà và các yếu tố liên quan tới mơi trường bên ngồi ngôi nhà.
α1, α2, α3 là các véc tơ tham số cần ước lượng
3.3.2. Mô tả biến
3.3.2.1. Biến phụ thuộc
Giá nhà ở là giá trị thị trường của ngôi nhà. Đây là giá được giao dịch trên thị trường tại thời điểm định giá, giữa một người mua sẵn sàng mua và người bán sẵn sàng bán, trong một giao dịch khách quan và độc lập, trong điều kiện thương mại thông thường.
3.3.2.2. Biến độc lập
Nhóm biến phản ánh đặc điểm ngơi nhà
Có giấy tờ đầy đủ đại diện cho tình trạng pháp lý của ngôi nhà. Đây là một biến
giả, nhận giá trị là 1 khi ngơi nhà có giấy tờ đầy đủ và nhận giá trị 0 khi ngôi nhà thiếu hoặc khơng có giấy tờ. Theo lý thuyết, ngơi nhà có giấy tờ đầy đủ sẽ có giá cao hơn khi nó thiếu hoặc khơng có giấy tờ. Điều này có nghĩa là hệ số ước lượng của biến này sẽ mang dấu dương.
UBND quận Hải An nằm trên đường Lê Hồng Phong, tuyến đường đẹp nhất thành phố hiện nay. Xung quanh khu vực này tập trung hai trung tâm mua sắm lớn là siêu thị Big C và Parkson Plaza. Nhìn trên phạm vi tổng thể, có thể coi UBND là vị trí trung tâm của quận Hải An. Khoảng cách đến UBND quận Hải An được tính bằng đơn vị km.
Diện tích đất và diện tích sử dụng được tính bằng đơn vị m2. Ở các khu đô thị, dân cư đông đúc trong khi quỹ đất ở lại có giới hạn. Giải pháp cho vấn đề này là xây dựng những ngôi nhà cao tầng, những khu chung cư. Khi đó, diện tích sử dụng được tăng lên nhiều lần so với diện tích đất ban đầu. Diện tích đất và diện tích sử dụng càng lớn thì giá trị ngơi nhà cũng càng cao. Chiều rộng đất được tính bằng đơn vị m. Với những ngơi nhà ở mặt tiền, ngồi mục đích để ở, người ta cịn sử dụng để kinh doanh buôn bán. Ngôi nhà nào càng rộng về chiều ngang thì càng tiện cho việc trưng bày và
quảng bá sản phẩm. Chiều rộng mảnh đất tăng thì giá ngơi nhà cũng tăng. Với những ngơi nhà ở trong ngõ, mục đích sử dụng chủ yếu là để ở, ảnh hưởng của chiều rộng tới giá nhà không thực sự rõ ràng.
Vị trí nhà ở được chia làm ba loại: mặt tiền, trong ngõ rộng trên 3 m và ngõ khác. Ba đặc điểm này được biểu diễn bởi hai biến giả là mặt tiền và ngõ rộng trên 3
m. Biến mặt tiền nhận giá trị 1 khi nhà ở mặt tiền, nhận giá trị 0 khi nhà ở vị trí khác.
Biến giả ngõ rộng trên 3 m nhận giá trị 1 khi nhà ở trong ngõ rộng trên 3 m, nhận giá trị 0 khi nhà ở vị trí khác. Theo xu hướng chung, nhà ở mặt tiền có giá cao nhất so với các vị trí khác.
Thiết kế là một biến giả, nhận giá trị 1 nếu ngơi nhà có thiết kế (bản vẽ thiết kế
do một đơn vị có chun mơn thực hiện), nhận giá trị 0 nếu ngơi nhà khơng có thiết kế. Thiết kế được kỳ vọng làm gia tăng giá trị của ngôi nhà. Trước khi Hải An được quy hoạch thành quận, hầu hết những ngôi nhà ở đây được xây mà khơng có thiết kế. Ngày nay, Hải An mang một dáng vẻ hoàn toàn khác, đẹp hơn nhờ rất nhiều những ngôi nhà xây mới với đa dạng những kiểu kiến trúc khác nhau.
Số phòng ngủ và số nhà vệ sinh đại diện cho tiện ích sinh hoạt của ngơi nhà. Số
phịng ngủ càng nhiều cho thấy không gian sinh hoạt của ngôi nhà càng rộng và nó sẽ được bán với giá càng cao.
Thời gian sử dụng của ngơi nhà được tính theo năm. Thời gian sử dụng được
tính bằng khoảng thời gian từ khi hồn thành việc xây dựng ngơi nhà cho tới thời điểm hiện tại. Thời gian sử dụng càng dài thì ngơi nhà càng cũ và do vậy ngơi nhà sẽ được bán với giá càng thấp.
Nhóm biến phản ánh đặc điểm người mua nhà
Giới tính là một biến giả. Giới tính nam được đặt giá trị 1, giới tính nữ đặt giá trị
là 0. Hai đối tượng mua nhà này có cách đàm phán khác nhau và quyết định trả giá nhà khác nhau. Theo xu hướng chung, nam giới thường trả giá cao hơn nữ giới.
Tuổi của người mua nhà là một biến định lượng. Tuổi được kỳ vọng là có quan
hệ cùng chiều với giá nhà. Tuổi càng cao tương ứng với mức giá càng cao.
Biến nghề nghiệp là một biến định tính với bốn đặc trưng: kinh doanh, cán bộ nhà nước, nông dân và làm nghề khác. Bốn ngành nghề của người mua nhà này được biểu diễn bằng ba biến giả: kinh doanh, cán bộ nhà nước và nông dân. Biến kinh doanh nhận giá trị 1 khi người mua nhà làm kinh doanh, nhận giá trị 0 khi người mua nhà làm nghề khác. Hai biến còn lại là cán bộ nhà nước và nông dân được gán giá trị 1 và 0 tương tự như biến kinh doanh. Như vậy, khi tất cả các biến này đều nhận giá trị là 0 có nghĩa là người mua nhà làm nghề khác. Nói cách khác đi, những người mua làm nghề khác được lựa chọn làm biến tham chiếu về nghề nghiệp của chủ mua nhà trong mơ hình này.
Trình độ được phân thành ba cấp độ là chưa tốt nghiệp PTTH, tốt nghiệp từ PTTH đến CĐ, tốt nghiệp từ ĐH đến sau ĐH. Ba cấp độ này được biểu diễn bởi hai
biến giả là chưa tốt nghiệp PTTH và tốt nghiệp từ PTTH đến CĐ. Biến chưa tốt nghiệp PTTH nhận giá trị 1 nếu người mua nhà chưa tốt nghiệp PTTH, nhận giá trị 0 nếu thuộc các cấp độ khác. Biến tốt nghiệp từ PTTH đến CĐ nhận giá trị 1 nếu người mua nhà tốt nghiệp PTTH, trung cấp hoặc cao đẳng. Khi cả hai biến đều nhận giá trị 0 nghĩa là người mua nhà có trình độ đại học hoặc sau đại học.
Thu nhập là một biến có ảnh hưởng rất quan trọng tới giá nhà. Thu nhập được
tính theo đơn vị triệu đồng. Thu nhập ở đây được tính là số tiền thu được từ các nguồn khác nhau trong một tháng của chủ hộ. Các nguồn này có thể là tiền lương, tiền cổ tức từ cổ phần, cổ phiếu, tiền lãi gửi tiết kiệm và các nguồn thu khác.
Nhóm biến phản ánh các yếu tố liên quan tới môi trường xung quanh ngơi nhà:
Tình trạng giao thơng được thể hiện bằng hai đặc điểm là hay xảy ra tắc đường
và hay xảy ra tai nạn. Tình trạng tắc đường thường xảy ra vào giờ tan tầm lúc có đơng người xe qua lại trong cùng một khoảng thời gian. Những khu vực gần trường, gần
chợ, nhà máy…xảy ra hiện tượng tắc đường thường xuyên hơn cả. Tình trạng hay xảy tai nạn giao thông thường xuất hiện trên những tuyến đường quốc lộ nơi có nhiều xe trọng tải lớn qua lại, những con đường có nhiều đoạn bị che khuất hay những con đường có vật cản bất thường như hố ga, bãi cát… Hai đặc điểm này được biểu diễn bằng hai biến giả là hay xảy ra tắc đường và hay xảy ra tai nạn.. Biến giả hay xảy ra tắc đường nhận giá trị 1 khi tuyến giao thơng khu vực có nhà hay xảy ra tình trạng tắc đường, nhận giá trị 0 trong các trường hợp khác. Biến hay xảy ra tai nạn cũng được gán giá trị tương tự.
Mất điện và mất nước là các biến giả. Biến mất điện nhận giá trị 1 khi tháng
trước hộ gia đình có bị cắt điện, nhận giá trị 0 nếu khơng. Biến mất nước nhận giá trị 1 nếu tháng trước hộ gia đình bị cắt nước, nhận giá trị 0 nếu khơng.
Truyền hình cáp hoặc internet là những tiện ích thơng tin hiện đại. Ngày nay,
nhu cầu giải trí và thơng tin liên lạc đã trở thành không thể thiếu. Càng ngày, mức cước phí cho các dịch vụ này càng trở nên rẻ hơn khiến số lượng người sử dụng các tiện ích này ngày một gia tăng. Biến truyền hình cáp hoặc internet cũng là một biến giả. Nó nhận giá trị 1 nếu hộ gia đình có sử dụng truyền hình cáp hoặc internet, và nhận giá trị 0 nếu không sử dụng cả hai loại dịch vụ trên.
Các tiện ích về chăm sóc y tế, trường học, chợ được thể hiện bằng các biến giả
có bệnh viện trong vịng bán kính 5 km, có trường học trong vịng bán kính 3 km và biến định lượng khoảng cách tới chợ gần nhất. Trong đó, biến giả có bệnh viện trong vịng bán kính 5 km nhận giá trị 1 nếu có bệnh viện thuộc phạm vi này và nhận giá trị 0 nếu khơng có; biến giả có trường học trong vịng bán kính 3 km nhận giá trị 1 nếu có trường học thuộc phạm vi này và nhận giá trị 0 nếu khơng có. Khoảng cách tới chợ gần nhất được tính bằng đơn vị km.
Hướng nhà được chia làm 8 hướng: Đông, Đông Nam, Tây, Tây Bắc, Nam, Tây Nam, Bắc, Đông Bắc. Theo quan niệm của người phương Đơng, việc chọn được căn
nhà có hướng hợp với tuổi của chủ nhà sẽ khiến cho việc làm ăn của họ phát đạt, gia đình thuận hịa, n âm. Việc người mua nhà có quan tâm tới hướng nhà hay khơng được thể hiện bởi biến giả có quan tâm tới hướng nhà. Câu trả lời là có, biến nhận giá trị 1. Câu trả lời là không, biến nhận giá trị 0.
An ninh khu dân cư được phân loại thành tốt, trung bình, kém. Ba loại này được thể hiện bởi hai biến giả là an ninh khu dân cư tốt và an ninh khu dân cư trung bình. An ninh khu dân cư tốt nhận giá trị là 1. An ninh khu dân cư trung bình nhận giá trị là 1. Khi cả hai biến này nhận giá trị là 0 thì tình trạng an ninh của khu dân cư là kém.
Dân số phường là số dân trên địa bàn phường nơi ngôi nhà tọa lạc. Dân số
phường được tính bằng đơn vị nghìn người. Khu dân cư càng đơng đúc, giá nhà ở đó sẽ càng cao.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG 4.1. Phương pháp ước lượng
Mơ hình các yếu tố ảnh hưởng đã xây dựng được ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường OLS (Ordinary Least Squares). Đây là một phương pháp phổ biến được sử dụng để ước lượng các hệ số của một phương trình hồi quy tuyến tính trên cơ sở tối thiểu hóa tổng bình phương các sai số. Kết quả ước lượng các tham số của mơ hình bằng phương pháp OLS được thể hiện trên phụ lục số 7.
Trước khi chấp nhận và phân tích kết quả ước lượng này, một số kiểm định tham số và mơ hình cần phải được tiến hành. Một khi chưa được kiểm định, các khuyết tật của mơ hình như đa cộng tuyến, tính khơng phân phối chuẩn của phần dư, mơ hình định dạng sai…sẽ làm cho kết quả ước lượng khơng tốt. Khi đó, những dự báo, phân tích dựa trên kết quả này sẽ trở nên vơ nghĩa. Trong phần tiếp theo, tác giả tiến hành các kiểm định về tham số, mơ hình và đưa ra những hiệu chỉnh cần thiết cho mơ hình ước lượng.
4.2. Kiểm định mơ hình và kiểm định khác
4.2.1. Kiểm định đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng xảy ra khi một biến là sự kết hợp tuyến tính của các biến còn lại và một nhiễu ngẫu nhiên. Khi xảy ra đa cộng tuyến, ước lượng của các hệ số không hiệu quả do phương sai của ước lượng lớn. Một trong những cách để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến là sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF. VIF được tính theo cơng thức sau:
VIF j = 1 2
1
j
R
− , (4.1)
trong đó, R2j là hệ số xác định của mơ hình hồi quy phụ Xj theo các biến độc lập khác.
Sau đây là bảng VIF thu được từ mơ hình:
Bảng 4.1: Kết quả phân tích đa cộng tuyến của mơ hình bằng VIF
Tên biến VIF 1/VIF
An ninh khu dân cư tốt 36.62 0.027308
An ninh khu dân cư bình thường 36.08 0.027719
Hay tai nạn 6.41 0.156113 Có giấy tờ đầy đủ 6.38 0.156834 Thiếu giấy tờ 6.25 0.160013 Hay tắc đường 4.79 0.208851 Số phòng ngủ 4.26 0.234502 Số nhà vệ sinh 3.56 0.280755 Diện tích sử dụng 3.16 0.316458 Mặt tiền 2.58 0.388085 Ngõ rộng trên 3 m 2.54 0.392963 Thiết kế 2.19 0.456545 Diện tích đất 2.02 0.494877 Bệnh viện cách 5 km 1.87 0.535951 Khoảng cách tới chợ gần nhất 1.85 0.540447 Trường cách 3 km 1.83 0.547169 Thu nhập 1.82 0.548824 Thời gian sử dụng 1.75 0.571274 Mất điện 1.72 0.579856 Cán bộ Nhà nước 1.69 0.591241 Làm kinh doanh 1.64 0.611562 Chưa tốt nghiệp PTTH 1.58 0.634089 Chiều rộng mảnh đất 1.56 0.639549 Tuổi 1.55 0.643521 Dân số 1.55 0.646024 Tốt nghiệp từ PTTH đến CĐ 1.52 0.656893
Khoảng cách tới UBND quận 1.52 0.659121
Giới tính 1.51 0.662006
Mất nước 1.39 0.718928
Truyền hình cáp hoặc internet 1.38 0.723585
Có quan tâm tới hướng 1.34 0.748534
Nơng dân 1.15 0.870460
Trung bình VIF 4.60
Có thể thấy, giá trị VIF của hai biến an ninh khu dân cư bình thường và an ninh khu dân cư tốt rất cao, lên tới 36,62 và 36,08. Điều này chứng tỏ sự có mặt của cả
hai biến trong mơ hình làm xuất hiện đa cộng tuyến. Để khắc phục, tác giả gộp hai biến này thành một biến là an ninh khu dân cư tốt.
Kết quả sau khi tiến hành gộp biến được thể hiện trên phụ lục số 8. Trên bảng này, các giá trị VIF khá tương đồng và khơng có giá trị nào lớn q 10. Có thể chấp nhận được giả thuyết là mơ hình khơng có đa cộng tuyến.
4.2.2. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Để kết quả ước lượng mơ hình nhận được từ phương pháp ước lượng OLS là tuyến tính, khơng chệch và có phương sai nhỏ nhất trong lớp các ước lượng khơng chệch, có một số giả thiết cần phải được đáp ứng. Trong số đó, giả thiết quan trọng nhất là phần dư tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Đây là điều kiện để đảm bảo tính hợp lệ của kiểm định t-test và F-test. Để kiểm định giả thiết phần dư có phân phối chuẩn, tác giả sử dụng đồ thị phần dư. Trên đồ thị, hình dạng phân phối của phần dư được so sánh với phân phối chuẩn. Nếu hai đường này càng gần nhau, phân phối của phần dư càng tiến gần đến phân phối chuẩn.
0 .5 1 1 .5 D e n s it y -1 -.5 0 .5 1 Residuals
Kernel density estimate Normal density
kernel = epanechnikov, bandwidth = 0.0769
Kernel density estimate
Hình 4.1: Đồ thị phân phối phần dư
Nhìn trên đồ thị, hình dáng phân phối của đồ thị phần dư là khá đối xứng và gần với phân phối chuẩn. Như vậy, có thể chấp nhận giả thiết phần dư có phân phối chuẩn.
4.2.3. Kiểm định về dạng mơ hình
Mơ hình tối ưu là mơ hình mà biến phụ thuộc được tiên đốn một cách đầy đủ, đơn giản và hợp lý. . Mơ hình khi được xây dựng với càng nhiều biến thì khả năng giải thích cho biến độc lập sẽ càng cao. Tuy vậy, việc bổ sung thêm biến có thể làm tăng mối liên hệ giữa các biến độc lập và làm chệch kết quả ước lượng. Luận văn sử dụng tiêu chuẩn thông tin Bayesian BIC (Bayesian Information Criterion) để lựa chọn mơ hình tối ưu . Bằng tiêu chuẩn BIC, mơ hình nào có BIC thấp nhất sẽ được coi là tối ưu