Các nhân tố ảnh hưởng Đến giá nhà Đất khu vực quận 1 vào tháng 1 năm 2024

Kiểm định tác động của các nhân tổ đến biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 5%.... Nghiên cứu về các yếu tố ánh hưởng đến giá nhà đất ở quận 1 không chỉ là một hành trình đề hiểu rõ về sự biế

IE

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHÓ HÒ CHÍ MINH

CAC NHAN TO ANH HUONG DEN GIA NHA DAT

KHU VUC QUAN 1 VAO THANG 1 NAM 2024

BANG DANH GIA

Mức độ STT Tên thành viên MSSV Nhiệm vụ hoàn thành

công việc

-Thu thập dữ liệu sơ cấp

1 | Tran Hoang Thanh Trig 050610221484 - Kiém dinh gia thuyết OLS 100%

- Hoan thanh ban Word

-Thu thap đữ liệu sơ cấp

2_ | Bùi Anh Tùng 05061022069 -Chạy Eview 100%

- Kiểm định giả thuyết OLS

-Thu thập đữ liệu sơ cấp

1 Kiếm định đồ phù hợp hàm hồi quy (với mức ý nghĩa 5⁄4) (5S Sccse+eseseeeeeee 6

2 Kiểm định tác động của các nhân tổ đến biến phụ thuộc (với mức ý nghĩa 5%) 7

3 Nêu ý nghĩa của các hệ số hồi qui Các hệ số có phù hợp với lí thuyết kinh tế không? 11

4 Nhận xét về mức độ phù hợp của hàm hồi quy Giải thích ý nghĩa của hệ số xác định? 13

5 Kiểm tra các giải thiết của phương pháp OLS 2-25-5252 22+EvEvEvzvsxerrrerrsrrrrrrrree 14

5.1 Van dé 1: Van dé ki vong sai 86 ngdu nhiên khác É -sccc St St St ststssrrvsrersrsrereres 14 5.2 Vấn dé 2: Phương sai sai SỐ tha đổổi St St tt tt rời 15 5.3 Vấn đề 3: Ðq CỘNG tHUẾN ST ThS T111 11111111111 TT ườc 17

ST ng 7 nh S6 a 18 5.5 Vấn đề 5: Vấn đè phân phối chuẩn của sai số ngầu nhiÊn -cccccccccccccce 19

CHUONG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1 Lý do chọn đề tài:

Thị trường bắt động sản là thị trường có đóng góp một phần không nhỏ vào GDP của cá nước Theo số liệu của Tổng cục thống kê Việt Nam, ngành bắt động sản đóng góp trực tiếp và gián tiếp vào GDP thông qua các lĩnh vực chiếm khoảng 3,5% vào năm 2020 Trong đó, thị

trường bát động sản tại thành phó Hồ Chí Minh là một trong những thị trường bất động sản CÓ nhiều sức hấp dẫn đủ để thu hút được rất nhiều vốn đầu tư trong và ngoài nước và đã đóng góp

một phân lớn vào GDP

Thành phó Hà Chí Minh, trung tâm kinh tế lớn của Việt Nam, đang chứng kiến sự biến động đáng kê trong thị trường bắt động sản, đặc biệt là tại quận 1 Giá nhà đất tại quận 1 không chỉ là một phán ánh của nhu càu về nhà ở mà còn phản ánh sự đa dạng và phức tạp của những yêu tố ảnh hưởng

Nghiên cứu về các yếu tố ánh hưởng đến giá nhà đất ở quận 1 không chỉ là một hành trình

đề hiểu rõ về sự biến động của thị trường bát động sản, mà còn là cơ hội để ta chiêm nghiệm sự tương tác phức tạp giữa vị trí đắc địa, kinh tế phản thịnh và xã hội đa dạng Quận 1, với các khu vực như phố đi bộ Nguyễn Huệ, chợ Bán Thành và nhiều công trình lịch sử nỏi tiếng, không chỉ

là nơi tập trung các doanh nghiệp và người dân, mà còn là trung tâm văn hóa và giáo dục quan

trọng

Chính vì vậy, việc tìm hiếu về các yếu tổ tác động đến giá nhà đất ở quận 1 không chỉ là van dé cua những nhà nghiên cứu kinh tế, mà còn của những người quan tâm đến sự phát triển và bèn vững của thành phó Từ những động lực kinh tế mạnh mẽ đến những ánh hưởng từ chính trị đến văn hóa, tắt cá đêu hòa quyện tạo nên bức tranh động đát không ngừng trong thị trường bát

động sản quận 1

2 Mục tiêu nghiên cứu:

- _ Phân tích các yếu tố ánh hưởng đến giá nhà đất tại quận 1 TP.Hà Chí Minh

3 Phạm vi đề tài:

-_ Nhóm tiến hành kháo sát 40 mẫu ngẫu nhiên trên địa bàn quận 1 TP.Hỏ Chí Minh

4 Phương pháp nghiên cứu:

- _ Thu thập dữ liệu sơ cấp.

Sử dụng phương pháp OLS

Dữ liệu nghiên cứu: Dữ liệu chéo

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN

1 Cơ sở lý thuyết:

Dựa vào quy luật giá trị, chúng ta biết rằng giá cá có thể lên xuống xoay quanh giá trị (do tác động của cung, cầu ) nhưng giá cá luôn phụ thuộc vào giá trị (giá ca tỷ lệ thuận với giá trị) Nhóm chúng tôi đã áp dụng quy luật này vào việc phân tích giá nhà ở trên địa bàn quận I TP.Hồ Chí Minh Từ đó, chúng tôi thấy rằng luôn có mối quan hệ mật thiết giữa giá cá mà người bán

định ra cho căn nhà với chất lượng thật sự của căn nhà của họ

Theo chúng tôi, các yếu tô sau sẽ quyét định xây dựng nên căn nhà đó:

Thứ nhất: Diện tích căn nhà

Thứ hai: Số phòng ngủ trong căn nhà

Thứ ba: Số phòng tắm trong căn nhà

Thứ tư: Vị trí căn nhà (mặt tiền hoặc trong hém)

Trong quá trình khảo sát 40 mẫu ngẫu nhiên, nhóm chúng tôi thấy rằng 100% các căn nhà

này đều có giấy tờ pháp lý và chủ quyền hồng ( giấy chứng nhận sở hữu nhà và đất ở) Do vậy, chúng tôi quyết định bỏ qua yếu tố giấy tờ pháp lý của căn nhà

2 Dự đoán mô hình:

Từ cơ sở lý thuyết trên, chúng tôi dy đoán mô hình như sau:

Y=Bi:+BaXa+aXa+42aXaz+u

Trong đó:

Y (ty đồng): giá Im® nhà (giá 1m ? dat đã xây dựng nhà bằng giá nhà chia giá đất)

X 1 (tỷ đồng): giá Im Ê đất nơi căn nhà được xây dựng

Xa(m?}: diện tích căn nhà (biến định lượng)

Xa (phòng ngủ): số phòng ngủ (biến định lượng)

X 4 (phòng tắm): số phòng tắm (biến định lượng)

Xs: vị trí căn nhà (biến định tính)

CHUONG 3: THUC HIEN CAC YEU CAU

1 Kiém dinh do phu hop ham hoi quy (với mức ý nghĩa 5%)

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

c -13.20710 5.474359 -2.412538 0.0212

DT 0.277515 0.059227 4.685581 0.0000 SPN 9.214935 3.134105 2.940212 0.0058 SPT 6.371617 2870722 -2.219517 0.0330

Zz 22.15643 5.788413 3.827721 0.0005 R-squared 0.858291 Mean dependent var 29.15625 Adjusted R-squared 0.842096 S.D dependent var 28.30253 S.E of regression 11.24663 Akaike info criterion 7.794483 Sum squared resid 4427.036 Schwarz criterion 8.005593 Log likelihood -150.8897 Hannan-Quinn criter 7.870814 F-statistic 52.99619 Durbin-Watson stat 2.279789 Prob(F-statistic) 0.000000

2.Kiém dinh tac dng cia cdc nhan té dén bién phu thudc (véi mirc ¥ nghia 5%)

P-value (=0.0000) < 5% => Bac bé H 0, Chap nhan H 4

=>Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, có thế cho rằng biến diện tích có tác động đến biến giá

=>Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, có thé cho rang biến loại hình căn nhà có tác động đến

biến giá nhà dat.

3 Nêu ý nghĩa của các hệ số hồi qui Các hệ số có phù hợp với lí thuyết kinh tế không?

(JEquation: UNTITLED Workfile: TRUCXL1234:Truck!1234\ | <= | (©) |g)

| View | Proc| Object| | Print | Name| Freeze| | Estimate | Forecast| Stats | Resids |

R-squared 0.858291 Mean dependent var 29.15625

Adjusted R-squared 0.842096 S.D dependent var 28.30253

S.E of regression 11.24663 Akaike info criterion 7.794483

Sum squared resid 4427.036 Schwarz criterion 8.005593

Log likelihood -150.8897 Hannan-Quinn criter 7.870814

F-statistic 52.99619 Durbin-Watson stat 2.279789

Prob(F-statistic) 0.000000

+ B2= 0.277515: Cho biét nêu diện tích tặng trung bình 1 mét vuông và số phòng ngủ, số

phòng tắm không đổi , không tính phân loại căn nhà thì giá tiền nhà tăng trung bình 0.277515 tỷ

+ B2 = 0.277515: Hệ số ước lượng của biến DT có giá trị đương, cho thấy diện tích của căn nhà có tác động cùng chiều đến giá tiền Điều này có nghĩa là những căn nhà có điện tích lớn hơn

sẽ có giá cao hơn những căn nhà có diện tích nhỏ hơn

+ ổs = 9,214935: Hệ số ước lượng của biến SPN cũng có giá trị đương, cho thấy số phòng ngủ của căn nhà có tác động cùng chiều đến giá tiền Điều này có nghĩa là những căn nhà có số phòng ngủ lớn hơn sẽ có giá cao hơn những căn nhà có số phòng ngủ nhỏ hơn

+ ổa¿= -6.371617: Hệ số ước lượng của biến SPT có giá trị âm, cho thấy số phòng tắm của căn nhà có tác động ngược chiều đến giá tiễn Điều này có thể được giải thích bởi việc những căn nhà có nhiều phòng tắm thường chiếm điện tích, nên có giá thành thấp hơn những căn nhà có ít phòng tắm hơn

+ Bs =22.15643: Hệ số ước lượng của biến Z có giá trị đương, cho thấy loại hình căn nhà

mặt tiền có tác động cùng chiều đến giá tiền Điều này có thể được giải thích bởi việc những căn

nhà mặt tiền thường có vị trí thuận lợi, để dàng tiếp cận các tiện ích và dịch vụ, do đó có giá cao

hơn những căn nhà trong hẻm

12

4 Nhận xét về mức độ phù hợp của hàm hồi quy Giải thích ý nghĩa của hệ số xác định?

R-squared 0.858291 Mean dependent var 29.15625

Adjusted R-squared 0.842096 S.D dependent var 28.30253

S.E of regression 11.24663 Akaike info criterion 7.794483

Sum squared resid 4427.036 Schwarz criterion 8.005593

Log likelihood -150.8897 Hannan-Quinn criter 7.870814

F-statistic 52.99619 Durbin-Watson stat 2.279789

Prob(F-statistic) 0.000000

+ R * =0.858291: cho thay ham hdi quy cé dé phu hop cao

+ R?=0.858291 : cho thấy biến số diện tích, số phòng ngủ, số phòng tắm giải thích được

85,8291% sự thay đổi của biến giá tiền

13

5.1 Van dé ]: Van dé kì vọng sai số ngấu nhiên khác 0

- Cách kiểm định: Sử dụng kiểm định Ramsey Reset

| View| Proc| Object | | Print| Name| Freeze lÍ Estimate | Forecast | Stats | Resids

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED i Omitted Variables: Squares of fitted values

Specification: GT C DT SPN SPT Z

Ho: Chưa phát hiện mô hình gốc có dạng hàm sai

H1: Mô hình gốc có dạng hàm sai đo thiếu biến

P-value = 0,1607 > 5% => Chưa đủ cơ sở bác bỏ H o

=>Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, chưa phát hiện mô hình gốc có dạng hàm sai

14

5.2 Vấn đề 2: Phương sai sai số thay đổi

- Cách kiêm định: Sử dụng kiểm định White

Heteroskedasticity Test: White

Null hypothesis: Homoskedasticity

F-statistic 2.455596 Prob F(13,26) 0.0248

Obs*R-squared 22.04505 Prob Chi-Square(13) 0.0547,

Scaled explained SS 18.65043 Prob Chi-Square(13) 0.1343

Ho: Chưa phát hiện mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

H1: Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

P-value = 0,0248 < 5% => Bác bỏ H o, Chấp nhận H ¡

=>Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, có thể cho rằng mô hình có hiện tượng phương sai sai số

thay đối

- Hậu quả:

+ Ước lượng không chệch do đó các kết qua bài toán ước lượng vẫn dang tin

+ Phương sai của hệ số ước lượng chệch đo đó các kết quá bài toán khoảng tin cậy và kiếm định không dang tin

-Cách khác phục:

+ Sử dụng phương pháp HAC đề làm cho các kết quả bài toán khoảng tin cậy và kiếm định đáng tin cậy hơn

15

z 2215643 5.069039 4370932 0.0001 R-squared 0.858291 Mean dependent var 29.15625 Adjusted R-squared 0.842096 S.D dependent var 28.30253 S.E of regression 11.24663 Akaike info criterion 7.794483 Sum squared resid 4427.036 Schwarz criterion 8.005593

Log likelihood -150.8897 Hannan-Quinn criter 7.870814

F-statistic 52.99619 Durbin-Watson stat 2.279789 Prob(F-statistic) 0.000000 Wald F-statistic 62.90841 Prob(Wald F-statistic) 0.000000

16

5.3 Van dé 3: Đa cộng tuyến

- Cách kiểm định: Sử dụng kiém dinh Variance Inflation Factors

ese) Gn lms

= Proc| Object] | Print| Name| Freeze || Estimate | Forecast | Stats | Resids

Variance Inflation Factors

Cách kiếm định: VIF > 10 > Mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến cao

+ VIF của biến DT = 1.966467

+ VIF của biến SPN = 8.977182

+ VIF của biến SPT = 7.321618

+ VIF cua biéN Z = 2.648952

=>Kết luận: Có thẻ cho rằng mô hình không có hiện tượng đa cdng tuyén cao

17

5.4 Vấn đề 4: Tự tương quan

-Cách kiếm định: Sử dụng kiếm định Breusch-Godfrey Serial Correlation

5 ` LÍ 'VOIK eae

etl[ Print] Name | me — SEN Stats] Resids

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

SPT 1.087738 3.074556 0.353787 0.7257

Zz -0.137030 5.899462 -0.023228 0.9816

RESID(-1) -0.220100 0.198341 -1.109705 0.2751

RESID(-2) -0.015011 0.186718 -0.080395 0.9364

R-squared 0.037354 Mean dependent var -6.22E-15

Adinetad D ernniarnd n 4127672 CM danandant ver AN CERAND

Ho: Chưa phát hiện mô hình có hiện tượng tương quan bậc 2

H1: Mô hình có hiện tượng tư tương quan bậc 2

P-value = 0,5336 > 5% => Chưa đủ cơ sở bác bỏ H o

=>Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, chưa phát hiện mô hình có hiện tượng tự tương quan bậc

2

18

5.5 Vấn đề 5: Vấn đề phân phối chuẩn của sai s6 ngdu nhién

- Cách kiểm định: Sử dụng kiểm định J acque — Bera (JB)

Sample 140 Mean Median Maximum Std Dev

Họ: Sai số ngẫn nhiên có phân phối chuẩn

H:: Sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn

P-value = 0,930777 > 5% => Chưa đủ cơ sở đề bác bỏ H o,

=>Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, có thé cho rang sai số ngẫu nhiên không có phân phối

chuẩn

19

CHUONG 4: KET LUAN

Qua bảng kết quá phân tích hồi quy với biến phụ thuộc là gia nha dat tại quan 1 TP.Hé Chi

Minh cho thấy các yếu tố: Diện tích, số phòng ngủ, vị trí căn nhà có tác động cùng chiều và số phòng tắm có tác động ngược chiều đến giá nhà đất quận 1 Ta có phương trình hồi quy sau: GT= -13, 20710 +0,277515DT + 9,214935SPN - 6, 371617SPT + 22, 15643Z

Biến độc lập Z có tác động mạnh nhát dén gia nha dat cua quan 1 TP Hà Chí Minh Hệ só

héi quy của biến này là 22,15643 Từ đó ta nhận thầy được vị trí của căn nhà là yêu tố anh hưởng trực tiếp đến giá tri của căn nhà Vị trí thuận lợi, đẹp, gàn nhiều tiện ích xã hội thì giá càng cao và ngược lại Điễn hình như tại khu vự quận †1, vị trí năm ngay trung tâm thành phó và cũng là nơi

tập trung đông dân cư, có nhiều trung tâm thương mại, toà nhà lớn cũng như văn phòng làm việc

cáp cao Giá trị nhà đất cũng sẽ cao hơn nếu căn nhà năm ngay mặt tiền hay trong hém và khu vực đó có nhiều tiện ích, hoạt động kinh doanh tót

Biến độc lập DT đóng vai trò quan trọng không kém đến giá nhà đất tại quận 1 Hệ số hài

quy của biến này là 0,277515 Nếu tăng trung bình 1m Ê thì giá nhà đất trung bình tăng 0,277515

tỷ đồng/m Ê Kích thước, diện tích mánh đất: những yếu tổ tối ưu trong mục đích sử dụng, thỏa mãn nhu cầu của đại đa số người mua Những mánh đất có diện tích vuông, mặt tiền lớn thì được

định giá cao

Bên cạnh đó, số phòng ngủ trong mỗi căn nhà cũng quyết định một phần giá tri nhà đất Hệ

số hồi quy của biến này là 9214935 Nếu số phòng ngủ tăng 1 phòng thì giá nhà đất cũng sẽ tăng trung bình là 9,214935 tỷ đồng trong đó không tính vị trí căn nhà và số phòng tắm Số phòng ngủ

sẽ được quyết định bởi nhu cầu của người mua và số lượng người ở như thế nào Chính vì thể biến số phòng ngủ cũng tác động lớn đến giá nhà đất khu vực quận 1

Tuy nhiên, trong mô hình trên ta cũng thấy biến số phòng tắm có hệ số hồi quy âm nên tác

động ngược chiều với giá nhà đất Mặc dù có nhiều nhà tắm trong một căn nhà có thé mang lai nhiéu tién ich va thoai mai cho cu dan, nhưng cũng có một số tác hại hoặc thách thức mà bạn

có thể cần xem xét Trong trường hợp mỗi nhà tắm yêu cầu một phần không gian riêng biệt Nếu không có sự quán lý tốt, việc có nhiều nhà tắm có thể làm giảm diện tích sử dụng chung

20