CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.3 Tổng quan các nghiên cứu có liên quan
2.3.2 Tổng quan các nghiên cứu liên quan đến khả năng bán nhà
Mô hình khả năng nguy cơ được Cox phát triển năm 1972 và sau đó được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực khoa học dịch tễ và một số lĩnh vực của khoa học xã hội. Cụ thể mô hình thường được các nhà nghiên cứu y học sử dụng nhằm xem xét tác động của các phương pháp điều trị khác nhau đến khả năng tử vong của bệnh nhân, trong lĩnh vực xã hội, mô hình Cox thường được áp dụng trong các nghiên cứu về tình trạng thất nghiệp và đình công. Riêng trong lĩnh vực nhà ở, mô hình Cox lần đầu tiên được áp dụng bởi Kluger và Miller (1990) nhằm đo lường mức độ thanh khoản của bất động sản nhà ở. Trong nghiên cứu của mình, Kluger và Miller (1990) đề xuất phương pháp kết hợp giữa mô hình hedonic và mô hình khả năng bán nhà Cox để đo lường ảnh hưởng của một đặc tính lên mức độ thanh khoản của nhà ở. Theo đó, phương pháp hedonic được áp dụng để ước tính mức giá kỳ vọng thị trường của nhà ở và xác định chiến lược rao giá của người bán là sự chênh lệch so với mức giá rao bán của căn nhà. Sau đó, mô hình khả năng bán nhà Cox được sử dụng để đo lường tác động của chiến lược rao giá này đối với tính thanh khoản của căn nhà. Kết quả ước tính của mô hình Cox, theo Kluger và Miller (1990), sẽ cho ta biết chỉ số chênh tương đối (relative odds ratio) về khả năng bán của căn nhà so với căn nhà điển hình của mẫu. Nếu chỉ số chênh này là hai, thì khả năng bán của căn nhà sẽ gấp đôi so với căn nhà điển hình (Kluger và Miller, 1990).
Kết quả nghiên cứu của Kluger và Miller (1990) chỉ ra rằng, khi giá rao càng thấp (so với giá kỳ vọng thị trường của căn nhà) thì khả năng bán của căn nhà càng giảm. Cụ thể, khi giá rao dưới mức giá thị trường $1000 thì chỉ số chênh ước tính sẽ là 0,98, còn khi mức rao dưới giá là $50.000 thì chỉ số chênh sẽ là 0,55 (Kluger và Miller, 1990, pp. 158). Phương pháp này, sau đó được nhiều tác giả nghiên cứu về độ thanh khoản của thị trường nhà ở cải biến và áp dụng nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng bán của nhà ở và tính thời gian rao bán kỳ vọng của nhà ở.
Cụ thể, Krainer (1999) ước tính mô hedonic được sử dụng dựa trên số liệu của 14303 giao dịch được ghi nhận trong bộ dữ liệu EBRD tại quận Contra Costa trong giai đoạn 1992 –
1998, và mô hình này được dùng để đo lường giá trị của những khác biệt về đặc tính so với căn nhà bình quân mẫu, và được xem như là một chỉ số đo lường mức độ khác biệt của căn nhà. Sau đó chỉ số khác biệt này cùng với các đặc điểm khác của căn nhà được đưa vào mô hình khả năng bán nhà Cox để ước tính mức độ ảnh hưởng lên khả năng bán của căn nhà. Kết quả nghiên cứu của Krainer (1999) cho thấy căn nhà càng khác biệt so với điển hình thì khả năng bán càng thấp, tuy nhiên tác động này được mô hình chỉ ra là khá yếu.
Tuy cũng áp dụng phương pháp kết hợp hai mô hình để đo lường tác động lên khả năng bán của nhà ở, nhưng Johnson và các đồng sự (2008) lại sử dụng mô hình hedonic để ước tính mức giá rao bán kỳ vọng của căn nhà (chứ không phải ước tính mức giá kỳ vọng thị trường như hai nghiên cứu trước) làm cơ sở xác định tỷ lệ chênh lệch so với mức giá rao thực tế của người bán. Theo Johnson và các đồng sự (2008) thì tỷ lệ chênh này sẽ đại diện cho động cơ của người bán. Căn nhà có tỷ lệ lệch lớn được xác định là người bán có động cơ bán nhà thấp và ngược lại (Anglin và các đồng sự, 2003). Sau đó, tỷ lệ lệch giá này được sử dụng trong mô hình Probit nhằm đo lường ảnh hưởng lên khả năng bán của nhà ở. Kết quả nghiên cứu của Johnson và các đồng sự (2008) chỉ ra rằng những căn nhà có tỷ lệ lệch giá càng cao (động cơ của người bán càng thấp) thì khả năng bán sẽ càng nhỏ.
Một nghiên cứu khác, Smith (2010) cũng sử dụng hàm hedonic để ước tính mức giá kỳ vọng thị trường của căn nhà và sử dụng trực tiếp mức giá này trong mô hình khả năng bán nhà Cox để đo lường ảnh hưởng của mức giá nhà ở lên khả năng bán của căn nhà. Theo Smith (2010) thì ta không nên sử dụng giá bán hoặc giá rao bán của căn nhà để đo lường mối quan hệ này, vì cả hai mức giá này đều không phản ánh đúng giá trị của căn nhà, vì chúng chịu tác động từ nhiều yếu tố khác nhau về phía người mua cũng như người bán, thay vào đó sử dụng giá trị kỳ vọng của thị trường ước tính từ mô hình hedonic sẽ chính xác hơn. Dựa vào số liệu từ 8825 giao dịch nhà ở thu thập từ nguồn dịch vụ rao bán nhà ở dùng chung (MLS) tại khu vực đô thị của quận Bloomington and Monroe, bang Indiana (Mỹ) trong giai đoạn từ 1997 - 2004, mô hình khả năng bán của Smith (2010) chỉ ra rằng giá trị kỳ vọng thị trường của căn nhà là một yếu tố làm giảm khả năng bán (nghĩa là những căn nhà có giá trị kỳ vọng thị trường cao sẽ có thời gian bán dài hơn). Ngoài ra, kết hợp với vị trí tuyệt đối (x,y) của căn nhà, Smith
(2010) phát hiện rằng vị trí tuyệt đối có tác động mạnh đến giá nhà giúp làm tăng khả năng bán của căn nhà.
Hui và các đồng sự (2012) thì áp dụng phương pháp giống như Kluger và Miller (1990) đề nghị, với mô hình hedonic để ước tính mức giá kỳ vọng thị trường của nhà ở, và mức giá ước tính này, sau đó, được sử dụng để tính khoảng lệch giá so với mức giá rao bán thực tế của người bán. Theo Hui và các đồng sự (2012), việc sử dụng mô hình hedonic để ước tính giá kỳ vọng thị trường của căn nhà, ngoài việc hạn chế được sự sai lệch do tác động từ các điều kiện của người mua và người bán lên giá nhà, thì còn giúp giải quyết vấn đề phát sinh do sự đồng thời của các đại lượng thường gặp phải khi sử dụng trực tiếp giá bán (hay tỷ lệ giá bán/giá rao) trong các mô hình khả năng bán nhà hay mô hình đo lường ảnh hưởng lên thời gian bán nhà (TOM), vấn đề này, theo Hui, đã bị mắc phải trong các nghiên cứu của Belkin và các đồng sự (1976) and Kang và Gardner (1987). Sau đó, khoảng lệch giá này được sử dụng trong mô hình Cox với kết quả cho thấy khoảng lệch giá này sẽ tác động làm giảm khả năng bán của căn nhà. Tuy nhiên, khi áp dụng mô hình Cox với từng năm riêng lẻ trong giai đoạn từ 2003 – 2006 thì Hui và các đồng sự (2012) phát hiện rằng, trong giai đoạn thị trường tăng trưởng những năm 2005 và 2006 (thể hiện qua tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ bỏ trống của nhà ở) thì việc rao vượt giá lại có tác động làm gia tăng khả năng bán của nhà ở.
Ngoài ra, trong nghiên cứu này, Hui và các đồng sự (2012) cũng nhấn mạnh rằng mô hình Cox có thể áp dụng một cách đơn giản nhằm đo lường tác động của các yếu tố lên khả năng bán của căn nhà mà không cần hàm rủi ro cơ bản (the baseline hazard function). Trong đó, các yếu tố có hệ số ước tính trong mô hình Cox dương (hay chỉ số HR > 1) sẽ có tác động làm tăng khả năng bán, còn những yếu tố có hệ số ước tính âm (hay chỉ số HR<1) sẽ có tác động làm giảm khả năng bán.
Gần đây hơn, Cirman và các đồng sự (2015) nghiên cứu về những nhân tố tác động lên khả năng bán của nhà ở tại thị trường nhà ở “mỏng” Slovenia lại áp dụng theo Johnson và các đồng sự (2008), áp dụng mô hình hedonic để ước tính mức giá rao bán kỳ vọng của nhà ở và từ đó tính ra khoảng lệch giữa mức giá rao thực tế so với mức giá rao ước tính. Sau đó khoảng lệch giá rao bán này được sử dụng trong các mô hình ước tính thời gian rao bán và khả năng
rao bán nhằm kiểm định tác động của mức độ rao lệch giá lên thời gian rao bán của nhà ở và khả năng bán. Dựa trên dữ liệu khảo sát từ 371 giao dịch nhà ở trong giai đoạn 2000 - 2010 của công ty môi giới lớn nhất thành phố Ljubljana (thị trường bất động sản lớn nhất Slovenia), phát hiện rằng bên cạnh các yếu tố khác, khoảng lệch rao giá là yếu tố có tác động mạnh nhất lên khả năng bán của căn nhà khi việc tăng thêm 1% của khoảng lệch này sẽ làm khả năng bán của căn nhà giảm đi 0,69%.
Như vậy, qua quá trình lược khảo các nghiên cứu về tính thanh khoản hay khả năng bán nhà, tác giả luận án nhận thấy rằng các nghiên cứu đều đồng ý rằng việc sử dụng mức giá nhà ước tính từ hàm hedonic để tính mức độ lệch giá là hợp lý và chính xác hơn so với việc sử dụng trực tiếp giá bán của nhà ở. Do đó, trong luận án này, tác giả cũng sẽ áp dụng mô hình hedonic để ước tính mức giá kỳ vọng thị trường của nhà ở và xác định tỷ lệ chênh lệnh so với mức giá rao bán thực tế của căn nhà để đại diện cho chiến lược rao giá của người bán. Sau đó, mức độ lệch giá này sẽ được sử dụng để đo lường mức độ ảnh hưởng của chiến lược rao giá lên thời gian rao bán (thông qua mô hình TOM) và khả năng bán (sử dụng mô hình Cox hazard model) của căn nhà.