Đề tài Khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến giá bán một căn nhà

Nhà ở là nhu cầu thiết yếu trong đời sống của con người, “an cư” thì mới “lạc nghiệp”. Trong thời đại ngày nay, khi dân số tăng nhanh thì nhu cầu này lại càng trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết, đặc biệt là ở những khu vực đông dân cư và có kinh tế phát triển như thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội Tuy nhiên, việc người dân có thể thỏa mãn nhu cầu về nhà ở hay không lại bị tác động rất lớn bởi giá bán ngôi nhà đó. Giá bán lại do nhiều yếu tố khác chi phối như: diện tích, vị trí, kết cấu, môi trường xung quanh ngôi nhà, nhưng với mức độ ảnh hưởng khác nhau. Do đó, việc tìm mua nhà đáp ứng được yêu cầu và phù hợp với khả năng chi trả là vấn đề quan trọng hàng đầu với những người có nhu cầu. Vì lí do trên, nhóm đã tiến hành khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến giá bán nhà ở thành phố Hồ Chí Minh để có cái nhìn toàn diện hơn về vấn đề này.

doc10 trang | Chia sẻ: tuandn | Ngày: 24/01/2013 | Lượt xem: 1929 | Lượt tải: 2download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Đề tài Khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến giá bán một căn nhà, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG CƠ SỞ II TP HCM KHOA KINH TẾ ĐỐI NGOẠI ((( BÀI TẬP NHÓM MÔN KINH TẾ LƯỢNG ĐỀ TÀI 16: KHẢO SÁT CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ BÁN MỘT CĂN NHÀ NHÓM 8 – K46E MAI THỊ THANH HÀ 709 TRỊNH THỊ NGỌC MỸ 728 LÊ THỊ THANH NGA 730 HÀ THỊ THU NGÂN 812 PHAN THỊ BÍCH NGỌC 733 ĐỀ TÀI 16: KHẢO SÁT CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ BÁN MỘT CĂN NHÀ. Ý NGHĨA CỦA VIỆC LỰA CHỌN ĐỀ TÀI Nhà ở là nhu cầu thiết yếu trong đời sống của con người, “an cư” thì mới “lạc nghiệp”. Trong thời đại ngày nay, khi dân số tăng nhanh thì nhu cầu này lại càng trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết, đặc biệt là ở những khu vực đông dân cư và có kinh tế phát triển như thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội… Tuy nhiên, việc người dân có thể thỏa mãn nhu cầu về nhà ở hay không lại bị tác động rất lớn bởi giá bán ngôi nhà đó. Giá bán lại do nhiều yếu tố khác chi phối như: diện tích, vị trí, kết cấu, môi trường xung quanh ngôi nhà,…nhưng với mức độ ảnh hưởng khác nhau. Do đó, việc tìm mua nhà đáp ứng được yêu cầu và phù hợp với khả năng chi trả là vấn đề quan trọng hàng đầu với những người có nhu cầu. Vì lí do trên, nhóm đã tiến hành khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến giá bán nhà ở thành phố Hồ Chí Minh để có cái nhìn toàn diện hơn về vấn đề này. PHƯƠNG PHÁP THU THẬP SỐ LIỆU VÀ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI Nhóm đã tiến hành thu thập số liệu gồm 100 mẫu quảng cáo bán nhà từ các tờ báo như : Thanh niên ( số ra ngày 6/3/2009), báo Mua & Bán ( số ra ngày 12/3/2009), báo Tuổi trẻ ( số ra ngày 12/3/2009), các website như muanha.com, nhaban.com. Nhóm đã tiến hành chọn lọc thông tin, tiến hành hồi quy, kiểm định đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi dựa trên 100 mẫu quan sát thu thập được. Trong quá trình tiến hành thực hiện đề tài, nhóm đã sử dụng kiến thức của môn kinh tế lượng cũng với sự hỗ trợ của các phần mềm như: Word, Excel. Power Point, Eviews để hoàn thành đề tài. THIẾT LẬP MÔ HÌNH TỔNG QUÁT Giải thích các biến: Mô hình tổng quát: Y=C1+C2X2+C3D1+C4D2+C5D3+C6D4+C7D5+C8D6+C9D7+C10D8+C11D9+C12D10+C13D11+Ui ( Biến phụ thuộc: Y_GBCN: giá bán căn nhà tại thành phố Hồ Chí Minh (Đơn vị: triệu đồng). ( Biến độc lập: X2_DT: diện tích một căn nhà (đơn vị: m2). D1_VT: vị trí ( D1_VT = 1: mặt tiền. ( D1_VT = 0: trong hẻm. D2_QTT: quận trung tâm ( Quận 1, 3, 5, 10). ( D2_QTT = 1: quận trung tâm thành phố. ( D2_QTT = 0: các quận khác. D3_QNT: quận ngoại thành. ( D3_QNT = 1: quận ngoại thành. ( D3_QNT = 0: các quận khác. D4_TTNN: tình trạng ngôi nhà. ( D4_TTNN = 1: nhà mới xây. ( D4_TNNN = 0: nhà đã qua sử dụng. D5_KC1: kết cấu. ( D5_KC1 = 1: biệt thự. ( D5_KC1 = 0: khác. D6_KC2: kết cấu. ( D6_KC2 = 1: nhà lầu. ( D6_KC2 = 0: khác. D7_GTPL: giá trị pháp lý. ( D7_GTPL = 1: có giấy tờ pháp lý. ( D7_GTPL = 0: không có giấy tờ pháp lý. D8_GT: giao thông. ( D8_GT = 1: giao thông thuận lợi. ( D8_GT = 0: giao thông không thuận lợi. D9_THC: truyền hình cáp. ( D9_THC = 1: có truyền hình cáp. ( D9_THC = 0 : không có truyền hình cáp. D10_I: Internet. ( D10_I = 1: có Internet. ( D10_I = 0 : không có Internet. D11_AN: an ninh. ( D11_AN = 1: có an ninh. ( D11_AN = 0: không an ninh. Bảng thống kê mô tả: ( Nhận xét trị thống kê mô tả: Số quan sát của chúng tôi là 100 mẫu quảng cáo bán nhà tại Thành phố Hồ Chí Minh. Trong 100 mẫu quảng cáo thì giá bán trung bình của một ngôi nhà là: 3669.59 triệu đồng. Nhà có giá bán cao nhất là: 33100 triệu đồng. Nhà có giá bán thấp nhất là: 400 triệu đồng. Khoảng chênh lệch giữa giá bán cao nhất và giá bán thấp nhất là: 32700 triệu đồng. Khoảng chênh lệch này khá lớn là do có sự khác biệt về vị trí căn nhà, kết cấu, giấy tờ pháp lý và an ninh ngôi nhà. Biến X2_DT: diện tích của căn nhà. Biến D1_VT: vị trí của căn nhà, trong số 100 mẫu nhà được khảo sát là 71 mẫu nhà trong trong hẻm, 29 mẫu là nhà mặt tiền. Biến D2_QTT: có 27 căn nhà thuộc các quận trung tâm thành phố. Biến D3_QNT: có 29 căn nhà thuộc quận ngoại thành. Còn 44 mẫu là nhà thuộc các quận khác (không thuộc trung tâm thành phố cũng không thuộc quận ngoại thành). Biến D4_TTNN: tình trạng ngôi nhà, trong đó có 22 căn nhà mới xây, 78 căn nhà đã qua sử dụng. Biến D5_KC1: kết cấu nhà kiểu biệt thự, có 7 mẫu nhà là biệt thự Biến D6_KC2: kết cấu nhà có lầu, có 79 mẫu nhà có lầu. Còn 14 mẫu nhà có kết cấu khác. Biến D7_GTPL: giấy tờ pháp lí của căn nhà, trong đó có 98 mẫu nhà có giấy tờ pháp lí, 2 mẫu nhà không có giấy tờ pháp lí. Biến D8_GT: giao thông, trong đó có 10 mẫu nhà không có vị trí giao thông thuận lợi và 90 mẫu nhà có vị trí giao thông thuận lợi. Biến D9_TTC: truyền hình cáp, trong đó có 70 mẫu nhà có truyền hình cáp, 30 mẫu nhà không có truyền hình cáp. Biến D10_I: Internet, trong đó có 68 mẫu nhà có Internet, 32 mẫu nhà không có Internet. Biến D11_ AN: an ninh xung quanh căn nhà, trong đó có 54 mẫu nhà có an ninh, 46 mẫu nhà có 46 mẫu nhà không có an ninh. 3. Bảng hồi quy gốc: Phương trình hồi quy gốc: Y_GB = -2376.0555 + 14.6435*X2_DT + 722.0592*D1_ VT + 2105.6156*D2_QTT - 359.1278*D3_QNT - 390.0384*D4_TTNN + 5228.3218*D5_KC1 - 524.8906*D6_KC2 + 2659.4737*D7_GTPL + 2188.6948*D8_GT - 3369.4760*D9_THC + 93.4885*D10_I + 1921.4433*D11_AN MÔ HÌNH 1 Dependent Variable: Y     Method: Least Squares     Date: 03/14/09 Time: 18:00     Sample: 1 100     Included observations: 100                 Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.                 C  -2376.056  2498.301  -0.951068  0.3442   X2  14.64352  2.279999  6.422598  0.0000   D1  722.0592  776.8533  0.929467  0.3552   D2  2105.616  805.1979  2.615029  0.0105   D3  -359.1278  752.0593  -0.477526  0.6342   D4  -390.0384  805.4675  -0.484239  0.6294   D5  5228.322  1698.166  3.078806  0.0028   D6  -524.8906  856.3592  -0.612933  0.5415   D7  2659.474  2472.311  1.075704  0.2850   D8  2188.695  1257.375  1.740685  0.0853   D9  -3369.476  2463.628  -1.367689  0.1749   D10  93.48846  2288.876  0.040845  0.9675   D11  1921.443  807.5106  2.379465  0.0195               R-squared  0.624332      Mean dependent var  3533.870   Adjusted R-squared  0.572515      S.D. dependent var  4727.918   S.E. of regression  3091.222      Akaike info criterion  19.03126   Sum squared resid  8.31E+08      Schwarz criterion  19.36993   Log likelihood  -938.5629      F-statistic  12.04893   Durbin-Watson stat  2.104871      Prob(F-statistic)  0.000000         Nhận xét: Mức độ phù hợp của mô hình so với thực tế là R2 = 62.4332%, dựa vào bảng hồi quy gốc ta thấy các biến X2, D2, D5, D11 có /t-stat/ > 2 nên các biến này thực sự có ý nghĩa thống kê. Các biến còn lại có /t-stat/ <2 nên không có ý nghĩa thống kê. Mô hình tổng quát: Y_GB = -2376.0555 + 14.6435*X2_DT + 2105.6156*D2_QTT + 5228.3218*D5_KC1 + 1921.4433*D11_AN MÔ HÌNH 2 Dependent Variable: Y     Method: Least Squares     Date: 03/12/09 Time: 17:57     Sample: 1 100     Included observations: 100                 Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.                 C  275.3149  544.8768  0.505279  0.6145   X2  15.53003  2.258402  6.876559  0.0000   D2  1875.057  729.1298  2.571638  0.0117   D5  4573.488  1453.808  3.145867  0.0022   D11  473.8808  657.5837  0.720640  0.4729               R-squared  0.556500      Mean dependent var  3533.870   Adjusted R-squared  0.537827      S.D. dependent var  4727.918   S.E. of regression  3214.196      Akaike info criterion  19.03725   Sum squared resid  9.81E+08      Schwarz criterion  19.16751   Log likelihood  -946.8624      F-statistic  29.80135   Durbin-Watson stat  2.015546      Prob(F-statistic)  0.000000               4. Kiểm định và khắc phục 4.1. Kiểm định đa cộng tuyến Xem xét qua ma trận tương quan giữa các biến: không có hiện tượng đa cộng tuyến.  X2  D2  D5  D11   X2   1.000000   0.057257   0.498579   0.167068   D2   0.057257   1.000000   0.009711   0.109370   D5   0.498579   0.009711   1.000000   0.095939   D11   0.167068   0.109370   0.095939   1.000000   Vì mức tương quan giữa các biến là rất nhỏ nên không có đa cộng tuyến xảy ra. MÔ HÌNH HỒI QUI PHỤ: Dependent Variable: X2     Method: Least Squares     Date: 03/20/09 Time: 16:33     Sample: 1 100     Included observations: 100                 Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.                 C  93.08116  22.71780  4.097279  0.0001   D2  14.89297  32.91588  0.452456  0.6520   D5  316.7935  57.19435  5.538895  0.0000   D11  38.61832  29.45510  1.311091  0.1930               R-squared  0.264499      Mean dependent var  140.1317   Adjusted R-squared  0.241514      S.D. dependent var  166.7869   S.E. of regression  145.2565      Akaike info criterion  12.83406   Sum squared resid  2025547.      Schwarz criterion  12.93826   Log likelihood  -637.7029      F-statistic  11.50775   Durbin-Watson stat  1.649299      Prob(F-statistic)  0.000002               Vì R2 của mô hình hồi qui phụ bằng 0.264499 nhỏ hơn R2 của mô hình hồi qui 2 bằng 0.556500 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. 4.2. Kiểm định tự tương quan: Vì p_value = 0.914347 > α = 0.05 nên không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình. MÔ HÌNH 3 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:                F-statistic  0.083426      Probability  0.920028   Obs*R-squared  0.179090      Probability  0.914347                     Test Equation:     Dependent Variable: RESID     Method: Least Squares     Date: 03/16/09 Time: 21:01     Presample missing value lagged residuals set to zero.               Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.                 C  -22.33991  553.7234  -0.040345  0.9679   X2  0.221295  2.348885  0.094213  0.9251   D2  -13.19334  737.0807  -0.017899  0.9858   D5  -110.1624  1495.111  -0.073682  0.9414   D11  4.681078  664.9583  0.007040  0.9944   RESID(-1)  -0.025574  0.106033  -0.241191  0.8099   RESID(-2)  -0.035982  0.105078  -0.342431  0.7328               R-squared  0.001791      Mean dependent var  9.83E-14   Adjusted R-squared  -0.062610      S.D. dependent var  3148.593   S.E. of regression  3245.663      Akaike info criterion  19.07546   Sum squared resid  9.80E+08      Schwarz criterion  19.25782   Log likelihood  -946.7728      F-statistic  0.027809   Durbin-Watson stat  1.976320      Prob(F-statistic)  0.999904               4.3. Kiểm định phương sai thay đổi: Tiến hành kiểm định White bằng Eviews ta thu được kết quả: P_value > α = 0.05 nên không có hiện tượng phương sai thay đổi. White Heteroskedasticity Test:                F-statistic  1.064627      Probability  0.398849   Obs*R-squared  11.74485      Probability  0.383124                     Test Equation:     Dependent Variable: RESID^2     Method: Least Squares     Date: 03/16/09 Time: 21:02     Sample: 1 100     Included observations: 100                 Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.                 C  90741.06  9302488.  0.009754  0.9922   X2  61868.51  72125.07  0.857795  0.3933   X2^2  -113.8510  132.6044  -0.858576  0.3929   X2*D2  95299.91  95350.91  0.999465  0.3203   X2*D5  2180.032  94087.06  0.023170  0.9816   X2*D11  24928.14  80250.80  0.310628  0.7568   D2  -9682232.  16845581  -0.574764  0.5669   D2*D5  -83698627  47953111  -1.745426  0.0844   D2*D11  22188199  18193213  1.219587  0.2259   D5  14081295  35673466  0.394727  0.6940   D5*D11  40087868  39238275  1.021652  0.3097   D11  -4360610.  13100239  -0.332865  0.7400               R-squared  0.117449      Mean dependent var  9814502.   Adjusted R-squared  0.007130      S.D. dependent var  38216801   S.E. of regression  38080323      Akaike info criterion  37.86046   Sum squared resid  1.28E+17      Schwarz criterion  38.17308   Log likelihood  -1881.023      F-statistic  1.064627   Durbin-Watson stat  2.120929      Prob(F-statistic)  0.398849               5. Kết quả hồi quy: Y_GB = -2376.0555 + 14.6435*X2_DT + 2105.6156*D2_QTT + 5228.3218*D5_KC1 + 1921.4433*D11_AN Nhận xét: _Mức độ phù hợp của mô hình so với thực tế tương đối cao là R2 = 55.65%. _Dựa vào bảng hồi quy gốc ta thấy /t-stat/ của các biến X2, D2, D5, D11 > 2 nên các biến này có ý nghĩa thống kê. X2_DT: tác động cùng chiều với giá bán, có nghĩa là khi diện tích tăng lên 1m2 thì giá bán nhà tăng 14.6435 triệu đồng (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi). D2_QTT: tác động cùng chiều với giá bán, nghĩa là nếu căn nhà là thuộc quận trung tâm thành phố thì giá bán sẽ cao hơn 2105.6156 triệu đồng so với nhà thuộc các quận khác (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi). D5_KC1: tác động cùng chiều với giá bán, có nghĩa là nếu căn nhà là biệt thự thì giá bán sẽ cao hơn 5228.3218 triệu đồng so với nhà trệt (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi) D11_AN: tác động cùng chiều với giá bán, có nghĩa là nếu căn nhà nằm trong khu vực có an ninh thì giá bán sẽ cao hơn 1921.4433 triệu đồng so với nhà thuộc khu vực không an ninh (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi). Khó khăn trong quá trình thực hiện: Với mô hình ước lượng trên, do số lượng quan sát còn hạn chế và chất lượng dữ liệu chưa được chính xác lắm vì số liệu được thu thập thông qua Internet và các báo nên thông tin chưa được kiểm chứng. Do đó, mức ý nghĩa các trị thống kê tương đối cao. Việc chọn các biến độc lập để đưa vào mô hình chủ yếu dựa trên ý kiến chủ quan và có thể còn thiếu sót.
Luận văn liên quan