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.
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*D 1_ 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.
