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
1.
MAI THỊ THANH HÀ 709
1.
TRỊNH THỊ NGỌC MỸ 728
1.
LÊ THỊ THANH NGA
730
1.
HÀ THỊ THU NGÂN
812
1.
PHAN THỊ BÍCH NGỌC 733
ĐỀ TÀI 16: KHẢO SÁT CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ
BÁN MỘT CĂN NHÀ.
I.
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.
II.
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.
III. THIẾT LẬP MÔ HÌNH TỔNG QUÁT
1. 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.
2. 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
C
X2
D1
D2
D3
D4
D5
D6
D7
D8
Coefficie Std.
nt
Error
2376.05
6
14.6435
2
722.059
2
2105.61
6
359.127
8
390.038
4
5228.32
2
524.890
6
2659.47
4
2188.69
5
D9 -3369.476
tStatistic Prob.
2498.301 0.951068 0.3442
2.279999 6.422598 0.0000
776.8533 0.929467 0.3552
805.1979 2.615029 0.0105
752.0593 0.477526 0.6342
805.4675 0.484239 0.6294
1698.166 3.078806 0.0028
856.3592 0.612933 0.5415
2472.311 1.075704 0.2850
1257.375 1.740685 0.0853
2463.628 1.367689 0.1749
D11
93.4884
6
2288.876 0.040845 0.9675
1921.44
3
807.5106 2.379465 0.0195
R-squared
0.62433
D10
Mean dependent 3533.870
2
Adjusted
R- 0.57251
squared
5
S.E.
of 3091.22
regression
2
Fstatistic12.04893Sum 8.31E+0
8
squared resid
var
S.D. dependent
var
4727.918
Akaike
info
criterion
19.03126
Schwarz
criterion
19.36993
Durbin-Watson stat2.10487
938.5629
Log likelihood 1
Prob(F-statistic) 0.000000
Nhận xét:
Mức độ phù hợp của mô hình so với thực tế là R 2 = 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
Coefficie Std.
nt
Error
tStatistic Prob.
C
X2
D2
D5
D11
275.3149
15.53003
1875.057
4573.488
473.8808
544.8768 0.505279 0.6145
2.258402 6.876559 0.0000
729.1298 2.571638 0.0117
1453.808 3.145867 0.0022
657.5837 0.720640 0.4729
Mean dependent
R-squared
0.556500 var
3533.870
Akaike
info
S.D. dependent
criterion19.03725Adj
0.537827 var
4727.918
usted R-squared
Sum
squared
resid3214.196
S.E.
of
Schwarz
regression
9.81E+08 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
D2
D5
D11
1.000000 0.057257 0.498579 0.167068
0.057257 1.000000 0.009711 0.109370
1.000000
0.498579 0.009711 0.095939
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
C
D2
D5
D11
R-squared
Adjusted Rsquared
S.E. of
regression
Sum squared
resid
Log likelihood
Durbin-Watson
stat
Coefficie
Std.
t-
93.08116
14.89297 22.71780
32.91588 4.097279
0.452456
316.7935 57.19435 5.538895
38.61832 29.45510 1.311091
Mean
140.1317
S.D. dependent
0.241514 var
Akaike info
145.2565 criterion
Schwarz
2025547. criterion
-637.7029 F-statistic
Prob.
0.0001
0.6520
0.0000
0.1930
0.264499
1.649299
166.7869
12.83406
12.93826
11.50775
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
Obs*Rsquared
0.083426
Probability
0.920028
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
C
X2
D2
D5
D11
RESID(-1)
RESID(-2)
Coefficie
nt
Std.
tError Statistic
-22.33991 553.7234 0.040345
0.221295 2.348885 0.094213
-13.19334 737.0807 0.017899
-110.1624 1495.111 0.073682
4.681078 664.9583 0.007040
-0.025574 0.106033 0.241191
-0.035982 0.105078 0.342431
Mean dependent
R-squared
0.001791 var
Adjusted RS.D. dependent
squared
-0.062610 var
S.E. of
Akaike info
regression
3245.663 criterion
Sum squared
Schwarz
resid
9.80E+08 criterion
Log likelihood -946.7728 F-statistic
DurbinWatson stat
1.976320 Prob(F-statistic)
4.3. Kiểm định phương sai thay đổi:
Prob.
0.9679
0.9251
0.9858
0.9414
0.9944
0.8099
0.7328
9.83E-14
3148.593
19.07546
19.25782
0.027809
0.999904
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
Obs*R-squared 11.74485
Probability
0.39884
9
0.38312
4
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 03/16/09 Time: 21:02
Sample: 1 100
Included observations: 100
Variable
C
X2
X2^2
X2*D2
X2*D5
X2*D11
D2
D2*D5
D2*D11
D5
Coefficie
nt
Std.
tError Statistic
90741.06 9302488. 0.009754
61868.51 72125.07 0.857795
-113.8510 132.6044 0.858576
95299.91 95350.91 0.999465
2180.032 94087.06 0.023170
24928.14 80250.80 0.310628
1684558
-9682232.
1 0.574764
- 4795311
83698627
1 1.745426
1819321
22188199
3 1.219587
14081295 3567346 0.394727
Prob.
0.9922
0.3933
0.3929
0.3203
0.9816
0.7568
0.5669
0.0844
0.2259
0.6940
D5*D11
D11
6
3923827
40087868
5 1.021652
-4360610. 1310023
9 0.332865
0.117449
R-squared
Adjusted Rsquared
S.E. of
regression
Sum squared
resid
0.3097
0.7400
Mean dependent
var
S.D. dependent
0.007130 var
Akaike info
38080323 criterion
Schwarz
1.28E+17 criterion
Log likelihood -1881.023
Durbin-Watson
stat
2.120929
9814502
.
3821680
1
37.8604
6
38.1730
8
1.06462
F-statistic
7
0.39884
Prob(F-statistic)
9
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 R 2 =
55.65%.
_Dựa vào bảng hồi quy gốc ta thấy /t-stat/ của các biến X 2, 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).
6. 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.
MỤC LỤC
I..............................Ý NGHĨA CỦA VIỆC LỰA CHỌN ĐỀ TÀI
2
II. PHƯƠNG PHÁP THU THẬP SỐ LIỆU VÀ THỰC HIỆN ĐỀ
TÀI 2
III. THIẾT LẬP MÔ HÌNH TỔNG QUÁT.......................................2
1. Giải thích các biến:...........................................................................2
2. Bảng thống kê mô tả:........................................................................3
3. Bảng hồi quy gốc:................................................................................4
4. Kiểm định và khắc phục.....................................................................6
4.1. Kiểm định đa cộng tuyến................................................................6
4.2. Kiểm định tự tương quan:..............................................................7
4.3. Kiểm định phương sai thay đổi:.....................................................8
5. Kết quả hồi quy:..................................................................................9
6. Khó khăn trong quá trình thực hiện:............................................10
- Xem thêm -