tiểu luận kinh tế lượng nghiên cứu tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà

ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ VÀ KINH DOANH QUỐC TẾ

BÀI TẬP NHĨM MƠN KINH TẾ LƯỢNG
Đề tài: Nghiên cứu tác động của các yếu tố ảnh
hưởng đến giá nhà
Giáo viên:

Th.S Nguyễn Thị Thúy Quỳnh

Nhóm thực hiện:
Họ và tên

MSSV

Trần Thị Thu Thảo

1511110738

Lê Minh Huyền

1511110379

Phạm Thị Lan Hương

1511120026

Hà Nội, ngày 13 tháng 12 năm 2017

LUAN VAN CHAT LUONG download : add

MỞ ĐẦU......................................................................................................................................................1
I

Lí do chọn đề tài..............................................................................................................................1

II

Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu đề tài............................................................................................1

III

Kết cấu bài tiểu luận........................................................................................................................1

NỘI DUNG....................................................................................................................................................2
I

Cơ sở nền.........................................................................................................................................2
1

Cơ sở lý thuyết.............................................................................................................................2

2

Thực nghiệm đã xảy ra trên thế giới............................................................................................3

II

Xây dựng mơ hình............................................................................................................................4
1

Xây dựng mơ hình kinh tế lượng..................................................................................................4

2

Dự đốn kì vọng của các biến......................................................................................................5

3

Mơ tả thống kê............................................................................................................................5

4

Hồi quy mơ hình (phương pháp OLS)...........................................................................................8

III

Ước lượng kiểm định mơ hình và suy diễn thống kê.....................................................................10
1

Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình.................................................10

2

Kiểm định tham số hồi quy của mơ hình sau khi bỏ biến A-số tuổi ngôi nhà ( với mức ý nghĩa
∝=0. 05 ).........................................................................................................................................13
3

Hệ số R 2' ..................................................................................................................................15

4

Kiểm định sự phù hợp của mơ hình mới ( với mức ý nghĩa ∝=0. 05 )....................................15

5

So sánh 2 mơ hình hồi quy.........................................................................................................16

IV

KIỂM ĐỊNH CÁC VI PHẠM GIẢ THIẾT CỦA MƠ HÌNH......................................................................16
1

Kiểm định bỏ sót biến................................................................................................................16

2

Kiểm định đa cộng tuyến...........................................................................................................17

3

Kiểm định phương sai sai số thay đổi (PSSS)..............................................................................19

4

Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu.......................................................................................20

5

Kiểm định tự tương quan..........................................................................................................21

KẾT LUẬN...................................................................................................................................................22
TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................................................................................23

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


LUAN VAN CHAT LUONG download : add


MỞ ĐẦU

I Lí do chọn đề tài
Thị trường bất động sản là thị trường khá phức tạp và có ảnh hưởng sâu sắc đến
nền kinh tế quốc dân. Trong phần tài sản cố định của các nước có nền kinh tế thị
trường ổn định thì bất động sản chiếm khoảng 60% giá trị. Không những chiếm giá
trị lớn mà thị trường BĐS cịn có ảnh hưởng mạnh mẽ đến các thị trường khác như:
Thị trường vốn, thị trường hàng hoá ,dịch vụ. Khi thị trường BĐS biến động cũng
làm các thị trường khác biến động theo.Đặc biệt khi xảy ra khủng hoảng trong thị
trường BĐS sẽ làm cho cả nền kinh tế chao đảo thậm chí dẫn đến suy thối kinh tế
dài hạn. Do vậy việc nghiên cứu thực trạng thị trường BĐS để có cái nhìn rõ nét, từ
đó đề ra định hướng phát triển thị trường BĐS là một việc hết sức quan trọng
với các nhà hoạch định kinh tế. Nắm rõ tình hình giá cả của nhà đất là một lợi thế
rất lớn đối với các nhà kinh doanh bất động sản cũng như những người có nhu cầu
mua nhà. Trên thực tế, quyết định mua nhà mang ý nghĩa đầu tư kinh doanh tài
chính hơn là chỉ tiêu dùng cá nhân. Chính vì vậy, xét trên cả phương diện kinh tế
học cũng như phương diện mơ hình kinh tế lượng, việc nghiên cứu những nhân tố
ảnh hưởng tới giá nhà mang lại nhiều ý nghĩa quan trọng trong thực tiễn.
II Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu đề tài
Từ những yếu tố thực tiễn khách quan và nhu cầu cấp thiết, nhóm chúng em tiến

hành khảo sát mơ hình hồi quy dựa trên bộ số liệu của kho Gretl để tìm ra sự phụ
thuộc của giá nhà đến các yếu tố cấu trúc và môi trường xung quanh ảnh hưởng
như thế nào: số tuổi ngôi nhà, diện tích nhà, sân xung quanh nhà, chất lượng của
nhà hàng xóm xung quanh đến giá nhà.
III Kết cấu bài tiểu luận





Lời mở đầu
Nội dung
Kết luận
Tài liệu tham khảo

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


NỘI DUNG
I Cơ sở nền 
1 Cơ sở lý thuyết
Lý thuyết giá thể hiện mức giá cho một sản phẩm đặc trưng trong tương quan cung
– cầu. Theo nguyên lý này, sản phẩm hoặc dịch vụ sẽ được trao đổi ở điểm mà
khơng chỉ mang lại lợi ích cho nhu cầu của người mua mà cịn phải thỏa mãn
người bán.
Đó là điểm tối ưu của giá thị trường. Nền tảng lý thuyết định giá Hedonic đã được
hình thành từ những nghiên cứu và mô tả của Court (1941), Lancaster (1966) và
Rosen (1974) mà sau này đã được ứng dụng phổ biến ở nhiều lĩnh vực khác nhau.
Rosen (1974) đã xác định vấn đề về giá Hedonic dựa trên mối liên hệ giữa hai bên
cung - cầu trong việc mua bán cùng một sản phẩm chứa các đặc tính khác biệt

nhau. Phương pháp tiếp cận của Rosen đã được áp dụng nhiều ở những tài liệu
nghiên cứu về nhà ở, kinh tế công, kinh tế môi trường, thị trường lao động và một
vài ứng dụng trong lĩnh vực marketing và tổ chức công nghiệp (Bajari & Benkard,
2005).
Giá của một sản phẩm đặc trưng được quyết định bởi các yếu tố bên trong và bên
ngoài mà gắn liền với giá trị sản phẩm đó. Vì vậy, một tập hợp các thuộc tính sản
phẩm sẽ được xem xét. Sản phẩm không thể được tách rời và bán riêng rẻ từng
thuộc tính mà phải là một sản phẩm hoàn chỉnh là tổng hợp của nhiều thuộc tính.
Bất cứ sản phẩm hoặc dịch vụ nào cũng là sự tích hợp chuỗi các đặc điểm khác
nhau quyết định trong việc định giá giá trị của sản phẩm hay dịch vụ đó. Phương
pháp tiếp cận Hedonic ước lượng giá trị kinh tế dựa trên giá ẩn từng đặc điểm của
một sản phẩm trên nền tảng giá thị trường (Rosato, 2008). Do đó, các yếu tố cấu
thành nên một sản phẩm, dịch vụ hay nói cách khác là những đặc điểm, thuộc tính
của sản phẩm hay dịch vụ có một vai trò rất quan trọng trong lý thuyết định giá
Hedonic. Tuy nhiên, khơng phải thuộc tính nào của sản phẩm cũng dễ dàng quan
sát và nhận biết được. Griliches, cha đẻ của mơ hình định giá Hedonic hiện đại rất

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


quan tâm về đo lường giá ẩn (missing price) và ông đã nỗ lực không ngừng khi tìm
ra phương cách để đo lường giá ẩn (Berndt, 1996). Giá ẩn (missing price) là giá mà
đã bị bỏ lỡ hoặc không được xem xét khi diễn ra giao dịch mua bán. Nó cũng có
thể được xem là ẩn vì khơng thể quan sát nhận thấy được nhất là khi khơng có giao
dịch diễn ra (Griliches, 1991)
Nói tóm lại, điểm then chốt của lý thuyết này là một giả thiết về mơ hình hồi quy
có giá là hàm số của các thuộc tính đã có hoặc được bổ sung trong q trình hồn
thiện sản phẩm (Thrane, 2005)
p = f(x)
Trong đó:

p là giá của sản phẩm hoặc dịch vụ
x: thuộc tính của sản phẩm

2 Thực nghiệm đã xảy ra trên thế giới
Một số nghiên cứu thực nghiệm gần đây ứng dụng mơ hình Hedonic để xác định
giá BĐS. Sergio et. al. (2002), trong nghiên cứu ứng dụng mơ hình Hedonic để
đánh giá tác động của môi trường mà tiêu biểu là “mùi hôi” phát ra từ một nhà máy
xử lý nước thải tại Brasilia, tác giả xác định 20 biến và xây dựng 4 mơ hình để
phân tích ảnh hưởng của mơi trường khơng khí tới giá của các căn hộ. Kết quả mơ
hình cho thấy “Chất lượng khơng khí có ảnh hưởng tới giá trị căn hộ” căn hộ càng
nằm gần nhà máy xử lý nước thải thì có giá trị càng thấp.
Selim (2008) nghiên cứu các yếu tố/giá trị nội tại của căn nhà được thực hiện tại
Thổ Nhĩ Kỳ, kết quả của mơ hình hồi quy Hedonic cho thấy, diện tích nhà, số
lượng phòng, loại nhà, hệ thống nước, hồ bơi, đặc trưng về vị trí và kiểu nhà là các
biến quan trọng nhất có ảnh hưởng tới giá nhà.
Theo nghiên cứu của Babawale (2011), yếu tố ngoại tác động tới BĐS cũng ảnh
hưởng tới giá của BĐS. Ông sử dụng mơ hình Hedonic xét các yếu tố như: Khoảng
cách từ BĐS tới nhà thờ, khoảng cách từ BĐS tới nơi làm việc, an ninh, nơi đậu
xe. Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy, yếu tố ngoại cảnh như nhà thờ ảnh hưởng
tiêu cực tới giá BĐS, BĐS càng xa nhà thờ thì giá càng tăng.

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


Ngồi ra, ở nước ta cũng có một số nghiên cứu về giá BĐS, các nghiên cứu cũng
dựa trên mô hình hồi quy Hedonic. Kim (2007) xem xét tác động của pháp lý đến
giá nhà tại TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội. Tác giả xây dựng mơ hình với các biến đại
diện cho pháp lý như giấy tờ pháp lý sổ hồng, sổ đỏ và các giấy tờ/quyền pháp lý
khác có liên quan.

Nghiên cứu của Trần Thu Vân và Nguyễn Thị Giang (2011) đã ứng dụng mơ hình
Hedonic và thuyết vị thế chất lượng đối với 160 mẫu để xác định giá BĐS ở khu
vực TP. Hồ Chí Minh. Kết quả cho thấy vị trí, khoảng cách từ BĐS đến mặt tiền
đường, khoảng cách từ BĐS đến trung tâm, diện tích đất và diện tích nhà là những
biến có ảnh hưởng quan trọng đến giá của BĐS.
Theo lý thuyết vị thế - chất lượng được phát triển gần đây, Hoàng Hữu Phê và
Wakely (2000), đã đưa ra một số gợi ý định hướng xây dựng cơ sở khoa học và
phương pháp định giá BĐS phù hợp với thể chế kinh tế thị trường. Bài nghiên cứu
chỉ ra giá BĐS phụ thuộc vào yếu tố chất lượng và vị thế: Kết quả hồi quy cho
thấy, biến diện tích khn viên ảnh hưởng mạnh nhất tới giá BĐS, sau đó là các
biến khoảng cách tới trung tâm thành phố, số tầng xây dựng, vị trí nhà đất mặt tiền
hay trong hẻm.

II Xây dựng mơ hình
1 Xây dựng mơ hình kinh tế lượng
Bài tiểu luận sẽ đi nghiên cứu sự ảnh hưởng giá nhà dựa vào các yếu tố sau:
 Những đặc điểm thuộc cấu trúc:
o S: Diện tích của ngơi nhà
o Y: Diện tích sân xung quanh ngơi nhà.
 Những đặc điểm thuộc môi trường xung quanh ngôi nhà:
o N: chất lượng của nhà hàng xóm ( 1-4 thang điểm với 1= best, 4=
worst)
o Và thêm vào đó là A: số tuổi của ngơi nhà
Khi đưa vào mơ hình hồi quy kinh tế lượng, biến P là biến phụ thuộc, các biến A,
S, Y, N là các biến độc lập. Ta xét mơ hình hồi quy kinh tế:

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


P=β 0 + β 1 A + β 2 S+ β 3 Y + β 4 N +u i

2 Dự đốn kì vọng của các biến
Dự báo dấu của các hệ số vào lý thuyết kinh nghiệm thực tế:
 Do theo lý thuyết trong các ngành khác cũng như trong thực tế, ta thấy diện
tích nhà tác động cùng chiều với giá nhà, tức là diện tích nhà càng lớn thì
diện tích nhà càng có xu hướng tăng. Do đó β 2mang dấu (+)
 Tương tự với biến số diện tích sân xung quanh càng lớn thì giá nhà có xu
hướng tăng. Do đó β 3 mang dấu (+)
 Ngược lại với 2 biến số số tuổi ngôi nhà và chất lượng các nhà hàng xóm
càng tăng thì giá nhà có xu hướng giảm. Vì vậy β 1 và β 4mang dấu (-)
Ý nghĩa của các tham số hồi quy như sau:







β 0: hệ số chặn
β 1:

mức thay đổi giá nhà theo số tuổi ngôi nhà
β 2: mức thay đổi giá nhà theo diện tích nhà
β 3: mức thay đổi giá nhà theo sân xung quanh nhà
β 4 : mức thay đổi giá nhà theo chất lượng của nhà hàng xóm xung quanh
ui : yếu tố ngẫu nhiên

3  Mơ tả thống kê 
Hàm hồi quy có dạng : P = f(A, S, Y, N)
Trong đó:







P: giá nhà
A: số tuổi ngơi nhà
S: diện tích nhà (square feet)
Y: diện tích sân xung quanh nhà (square feet)
N: chất lượng khu phố:
o 1= the best
o 2= good

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


o 3= bad
o 4= the worst
Bảng 1: Bảng mô tả thống kê với
Số quan sát: N=43
Dependent value: P
Min

Max

Mean

Phương
sai

P

107

503

242.30

79.242

A

1

77

44.837

17.952

S

720

3269

1470.2

513.08

Y

1780

19580

6284.8

3072.6

N

1

4

1.7791

0.87493

( Bảng 1: do người lập tự tính dựa trên bảng số liệu “house price determinants
1”của Gretl)
Từ bảng 1 ta có nhận xét:
 Biến P (price of the house-giá nhà): nghìn USD
o Giá trị trung bình: 242.3
o Giá trị lớn nhất: 503; Giá trị nhỏ nhất: 107
o Độ lệch chuẩn: 8.9018 với phướng sai là 79.242
Như vậy có thể thấy dữ liệu đã cho có độ chênh lệch rất lớn, chính vì thế
khơng thể đánh giá thơng qua giá trị trung bình để đưa ra một mức kết

quả chung.
 Biến A(age of the house, in year-số tuổi ngôi nhà): năm
o Giá trị trung bình: 44.837
o Giá trị lớn nhất: 77; Giá trị nhỏ nhất: 1
o Độ lệch chuẩn: 4.237 với phương sai là 17.952

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


 Biến S (size of the house-diện tích nhà) : square feet
o Giá trị trung bình: 1470.2
o Giá trị lớn nhất: 3269; Giá trị nhỏ nhất: 720
o Độ lệch chuẩn: 22.6513 với phương sai là 513.08
Ta có thể thấy biến S cũng như P có độ lệch chuẩn vơ cùng lớn
 Biến Y (size of the yard around the house-diện tích sân xung quanh nhà):
square feet
o Giá trị trung bình: 6284.8
o Giá trị lớn nhất: 19580; Giá trị nhỏ nhất: 1780
o Độ lệch chuẩn: 55.431 tương đương với phương sai: 3072.6
Có thể nhận thấy biến Y giống như biến S và P có độ lệch chuẩn rất lớn.
 Biến N: quality of the neighborhood of the house-chất lượng khu phố
o Là một biến định tính
o Giá trị trung bình: 1.7791
o Giá trị lớn nhất: 4; Giá trị nhỏ nhất: 1
o Phương sai: 0.9354 tương đương với phương sai là 0.8493
Ta có thể thấy dữ liệu có độ chênh lệch khơng lớn lắm.
Bảng 2: Bảng mô tả tương quan
Using observations: 1-43Correlation coefficients, using the observations 1 - 43
5% critical value (two-tailed) = 0.3008 for n = 43
P

A

S

Y

1.0000

-0.3940

0.8911

0.5620

P

1.0000

-0.4151

0.0738

A

1.0000

0.4518

S

1.0000

Y

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


( Bảng 2: do người lập tự tính dựa trên bảng số liệu “house price determinants
1”của Gretl)

Từ bảng 2 ta có:
Mối quan hệ tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc:
 Giữa biến độc lập A và biến phụ thuộc P
Hệ số tương quan: ρ(A, P) = -0.3940
Như vậy:
o Biến A tương quan ngược chiều với biến P. Trên cơ sở đó hệ số
hồi quy của A trong mơ hình hồi quy mang dấu (-).
o Mức độ tương quan giữa A và P là trung bình mạnh ( =39.40%)
 Giữa biến độc lập S và biến phụ thuộc P
Hệ số tương quan: ρ(S,P) = 0.8911
Như vậy:
o Biến S tương quan cùng chiều với biến P. Trên cơ sở đó hệ số hồi
quy của S trong mơ hình hồi quy mang dấu (+).
o Mức độ tương quan giữa S và P là tương quan mạnh (=89.11%)
 Giữa biến độc lập Y và biến phụ thuộc P
Hệ số tương quan: ρ(Y,P) = 0.5620
Như vậy:
o Biến Y tương quan cùng chiều với biến P. Trên cơ sở đó hệ số hồi
quy của Y trong mơ hình hồi quy mang dấu(+)

o Mức độ tương quan giữa Y và P là tương quan trung bình mạnh
( =56.20%)
4 Hồi quy mơ hình (phương pháp OLS).
β0+ ^
β 1 A+ β^2 S+ ^
β3 Y + ^
β 4 N +e i
Hàm hồi quy mẫu (SRF): P= ^

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


Từ việc chạy mơ hình, ta có bảng số liệu sau:
Tên biến
Hệ số tự
do
A
S
Y
N

Hệ số hồi quy
143.565

Thống kê t
5.841

p-value
0.0001

-0.430041
0.0942750
0.00494731
-29.0488

−1.742
9.173
3.337
−5.797

0.0896
0.0001
0.0019
0.0001

Từ bảng trên ta có phương trình hàm hồi quy mẫu SRF:
P= 143.565 - 0.430041A + 0.0942750S + 0.00494731Y – 29.0488N + e i
Phân tích kết quả sau khi chạy mơ hình:
Với :
β 0= 142.565  Nghĩa là khi giá trị của các biến độc lập bằng 0 thì giá nhà là
 ^
142.565 nghìn USD trong điều kiện các ́u tớ khác không đổi.
β 1= -0.430041 < 0  Nghĩa là tuổi của ngơi nhà tăng 1 năm thì giá nhà sẽ
 ^
giảm một lượng trung bình là 0.430041 nghìn USD trong khi các điều khiện
khác không đổi.
β 2= 0.0942750 >0  Nghĩa là kích thước của ngơi nhà tăng 1 thước vng
 ^
thì giá nhà sẽ tăng một lượng trung bình là 0.0942750 nghìn USD trong khi
các điều khiện khác khơng đổi.

β 3= 0.00494731 >0 Nghĩa là kích thước sân quanh ngơi nhà tăng 1 thước
 ^
vng thì giá nhà sẽ tăng một lượng trung bình là 0.00494731 nghìn USD
trong khi các điều khiện khác không đổi.
β 4 = -29.0488 <0  Đây là một biến định tính. Có thể nói nếu chất lượng
 ^
của khu phố của ngôi nhà tăng một đơn vị thì giá nhà sẽ giảm một lượng
trung bình là 29.0488 nghìn USD trong khi các điều khiện khác khơng đổi.
Có hệ số R2=83.1432%, ý nghĩa: các biến giải thích giải thích được 83.1432% sự
biến động của biến phụ thuộc.

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


III Ước lượng kiểm định mơ hình và suy diễn thống kê
1 Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
i Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình
Đặt giả thiết: H0: β1=β2=β3=β4=0
H1: βi ≠ 0 ( i ∈ {1,2,3,4}) (R2 ≠ 0)

Cách 1: Phương pháp P – value
Từ bảng chạy mơ hình hồi quy ta thấy p-value = 1.68e-19 < α=0,05  Bác bỏ giả
thuyết H0.
Kết luận: Hàm hồi quy phù hợp với mẫu.

Cách 2: Kiểm định F
(4 ;38)
Ta có: Fqs> F 0.05
 Với mức ý nghĩa α=0,05: bác bỏ Ho, chấp nhận H1 tức là hàm hồi quy phù hợp
với mẫu

ii Kiểm định hệ số hồi quy ( với mức ý nghĩa α=0,05)


Cách 1: Phương pháp p-value
Tên biến
P – value
A (age of the
0.0896>
house-tuổi
α=0,05
nhà)

Kết quả
Khơng có
ý nghĩa
thống kê

2

S (size of the
house-diện
tích nhà)

0.0001<
α=0,05

Có ý
nghĩa
thống kê

3

Y (size of the
yard around
the housediện tích sân
xung quanh

0.0019<
α=0,05

Có ý
nghĩa
thống kê

1

Kết luận
Tuổi của ngơi
nhà khơng ảnh
hưởng đến giá
của ngơi nhà.
Kích thước
của ngồi nhà
có ảnh hưởng
đến giá của
ngơi nhà.
Kích thước
sân quanh ngơi
nhà có ảnh
hưởng đến giá

của ngơi nhà.

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


nhà)
N (quality of
the
neighborhood
of the housechất lượng
khu phố)

0.0001<
α=0,05

Có ý
nghĩa
thống kê

Chất lượng
trong khu phố
của ngơi nhà
có ảnh hưởng
đến giá của
ngơi nhà


Cách 2: Sử dụng kiểm định t-test.
Đặt giả thiết:
H0: βi =0 (Hệ số khơng có ý nghĩa thống kê)

H1: βi ≠ 0.
( Với i = 1,2,3,4)
Giả sử ta có: ui= βi (Với i = 1,2,3,4)
¿

Ta có cơng thức tính tqs: |tqs| = ¿ û−u∨ ¿ se (û)∨¿ ¿ ¿ ; t 38
0.25= 2.021

ST
T
1

Tên biến

Giá trị |tqs|

Kết quả

Kết luận

A(age of the
house)

1.741875<2.021

Khơng
có ý
nghĩa
thống
kê

2

S (size of the
house)

9.1734>2.021

Có ý
nghĩa
thống
kê

Tuổi của
ngơi nhà
khơng
ảnh
hưởng
đến giá
của ngơi
nhà.
Kích
thước của
ngồi nhà
có ảnh
hưởng
đến giá
của ngôi
nhà.

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


3

Y (size of the
yard around
the house)

3.3366>2.021

Có ý
nghĩa
thống
kê

4

N(quality of
the
neighborhood
of the house)

5.7966>2.021

Có ý
nghĩa
thống
kê

Kích
thước sân
quanh
ngơi nhà
có ảnh
hưởng
đến giá
của ngơi
nhà.
Chất
lượng
trong khu
phố của
ngơi nhà
có ảnh
hưởng
đến giá
của ngơi
nhà

iii
Hệ số hồi quy có phù hợp với lí thuyết thực tế hay khơng?
Nhận xét: vì hệ số β1 khơng có ý nghĩa thống kê nên ta xét mơ hình hồi quy kinh tế
mới ( loại bỏ biến β1 : số tuổi ngơi nhà ra khỏi mơ hình):
P=β 0 + β 2 S+ β3 Y + β 4 N +ui

Và hàm mơ hình hồi quy mẫu ( SRF):
P= β^0 + β^1 S+ ^
β2 Y + ^
β 3 N + ei

Với :
^
β 0 = 143.565
^β u= 0.0942750
1
^β 2 = 0.00494731
^β = -29.0488
3

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


2 Kiểm định tham số hồi quy của mơ hình sau khi bỏ biến A-số tuổi ngôi
nhà ( với mức ý nghĩa ∝=0.05)
i Kiểm định hệ số β 0:
Đặt giả thiết H 0 : β 0=0( hệ số khơng có ý nghĩa thống kê)
H1:β ≠ 0
0


Cách 1: p-value = <0.0001 < 0.05  Với mức ý nghĩa ∝=0.05 bác bỏ
H0 chấp nhận H1 tức là hệ số chặn có ý nghĩa thống kê.


¿

Cách 2: |tqs| = ¿ û−u∨ ¿ se (û)∨¿ ¿ ¿ ; t 38
0.25= 2.021

Ta có: |tqs| = 5.841 > t 38
0.25
Với mức ý nghĩa ∝=0.05 bác bỏ H 0 chấp nhận H 1 tức là hệ số chặn có ý nghĩa
thống kê.
ii Kiểm định hệ số β i:
Với i= 1,2,3,4
Đặt giả thiết: H0: βi =0 (Hệ số khơng có ý nghĩa thống kê)
H1: βi ≠ 0.

ST
T
1

2

Cách 1: Phương pháp p-value
Tên biến
P-value
S ( size of the
house)

0.0001<
α=0,05

Y ( size of the
yard around the
house

0.0019<
α=0,05

Kết
quả
Có ý
nghĩa
thống
kê

Có ý
nghĩa
thống
kê

Kết luận
Kích
thước của
ngồi nhà
có ảnh
hưởng
đến giá
của ngơi
nhà.
Kích
thước sân
quanh
ngơi nhà

LUAN VAN CHAT LUONG download : add

3



N ( quality of the
neighborhood of
the house)

0.0001<
α=0,05

Có ý
nghĩa
thống
kê

có ảnh
hưởng
đến giá
của ngơi
nhà.
Chất
lượng
trong khu
phố của
ngơi nhà
có ảnh
hưởng
đến giá
của ngơi

nhà

Cách 2: Sử dụng kiểm định t-test
¿

Ta có cơng thức tính tqs: |tqs| = ¿ û−u∨ ¿ se (û)∨¿ ¿ ¿ ; t 38
0.25= 2.021
ST
T
1

Tên biến

Giá trị |tqs|

Kết quả

Kết luận

S (size of the
house)

9.1734>2.021

Có ý
nghĩa
thống kê

2

Y (size of the
yard around the
house)

3.3366>2.021

Có ý
nghĩa
thống kê

Kích
thước
của ngồi
nhà có
ảnh
hưởng
đến giá
của ngơi
nhà.
Kích
thước
sân
quanh
ngơi nhà
có ảnh
hưởng
đến giá

LUAN VAN CHAT LUONG download : add

3

N(quality of the
neighborhood of
the house)

5.7966>2.021

Có ý
nghĩa
thống kê

của ngơi
nhà.
Chất
lượng
trong
khu phố
của ngơi
nhà có
ảnh
hưởng
đến giá
của ngơi
nhà

3 Hệ số R2 ' .
Có hệ số R2 ' = 0.904789, ý nghĩa: các biến giải thích giải thích được 90.4789% sự
biến động của biến phụ thuộc.

4

Kiểm định sự phù hợp của mơ hình mới ( với mức ý nghĩa ∝=0.05 )

Đặt giả thiết: H0: β1=β2=β3=0
H1: βi ≠ 0 ( i ∈ {1,2,3}) ( R2 ≠ 0)

Cách 1: Phương pháp P – value
Từ bảng chạy mơ hình hồi quy ta thấy p-value (F) = 5.88e-20< α=0,05  Bác bỏ
giả thuyết H0.
Kết luận: Hàm hồi quy phù hợp với mẫu.

Cách 2: Ta có: Fqs> F(40.05;38)
 Với mức ý nghĩa α=0,05, bác bỏ H0, chấp nhận H 1 tức là mơ hình phù hợp và
2
R ≠ 0tức là các biến giải thích được 90.4789% sự biến động của biến phụ
thuộc.

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


5 So sánh 2 mơ hình hồi quy.
Vì R2 < R2 ' ( 89.51% < 89.7465%)
→ Mơ hình hồi quy mới phù hợp và chính xác hơn so với mơ hình hồi quy cũ.
→ Lựa chọn mơ hình hồi quy mới để kiểm định và khắc phục các khuyết tật của
mơ hình ở những phần sau của bài tiểu luận.
IV KIỂM ĐỊNH CÁC VI PHẠM GIẢ THIẾT CỦA MƠ HÌNH
1 Kiểm định bỏ sót biến
Kiểm định sử dụng Ramsey’s RESET Test với cặp giả thiết thống kê:
H0: Mơ hình khơng bỏ sót biến.

H1: Mơ hình có bỏ sót biến.
Auxiliary regression for RESET specification test
OLS, using observations 1-43
Dependent variable: P

coefficient

std. error

t-ratio p-value

----------------------------------------------------------const

121,303

S

-0,0684782

Y

-0,00281878

N

6,37367

35,9116

3,378

0,0797641

-0,8585 0,3961

0,00352717
21,6438

0,0017 ***

-0,7992 0,4293

0,2945 0,7700

yhat^2

0,00456061

0,00298341

1,529

0,1349

yhat^3

-3,53730e-06

3,60208e-06 -0,9820 0,3325

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


Test statistic: F = 7,742609,
with p-value = P(F(2,37) > 7,74261) = 0,00155

Có p-value = 0.00219 < 0.05  Bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%.
Vậy mơ hình có bỏ sót biến.
Khắc phục: Chưa khắc phục được.
Mặc dù trong bộ số liệu nhóm tiến hành phân tích có dữ liệu về các biến độc lập
khác nhưng khi thêm vào mơ hình thì các hệ số góc của các biến đó khơng có ý
nghĩa thống kê. Bên cạnh đó, do mơ hình này có số quan sát n=43 tương đối nhỏ.
Trong thời gian tới nhóm sẽ tiếp tục tiến hành tìm hiểu và thu thập thêm số liệu để
có thể phân tích chính xác hơn.
2 Kiểm định đa cộng tuyến
Để kiểm định mơ hình có tồn tại đa cộng tuyến hay khơng, nhóm đã sử dụng các
dấu hiệu nhận biết sau:

Cách 1: Xét R2 của mơ hình và giá trị t-ratio của các biến độc lập
Dựa vào bảng Mô hình OLS ta thấy R2= 0.911829 cao và t-ratio của các biến
đều thấp. Vì vậy mơ hình khơng có đa cộng tuyến.

Cách 2: Xét hệ số tương quan giữa các biến độc lập
Dựa vào kết quả bảng Ma trận tương quan giữa các biến độc lập của mơ
hình, ta thấy hệ số tương quan giữa các biến đều nhỏ hơn 0.8. Vì vậy mơ
hình khơng tồn tại đa cộng tuyến.

Cách 3: Sử dụng thừa số tăng phương sai VIF
Variance Inflation Factors
Minimum possible value = 1.0

Values > 10.0 may indicate a collinearity problem
S

1,491

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


Y 1,277
N 1,319
VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), where R(j) is the multiple correlation coefficient
between variable j and the other independent variables
Properties of matrix X'X:
1-norm = 2,5229441e+009
Determinant = 3,6570384e+018
Reciprocal condition number = 5,3115887e-010
Theo kết quả tính tốn trên phần mềm Gretl, ta thấy VIF của các biến độc lập đều
nhỏ hơn 10. Vậy mơ hình khơng có đa cộng tuyến.


Cách 4: Thực hiện hồi quy phụ
Kết quả thực hiện chạy mô hình hồi quy ba biến độc lập
Model 3: OLS, using observations 1-43
Dependent variable: S
Coefficient Std. Error

t-ratio

p-value

Const

1509,44

6,2660

<0,00001

***

Y

0,0557122 0,0227933 2,4442

0,01902

**

N

-218,848

0,00928

***

240,893

80,0464

-2,7340

Mean dependent var 1470,233

S.D. dependent var

513,0809

Sum squared resid

7414274

S.E. of regression

430,5309

R-squared

0,329425

Adjusted R-squared 0,295896

F(2, 40)

9,825133

P-value(F)

0,000338

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


Log-likelihood

-320,2553

Akaike criterion

646,5106

Schwarz criterion

651,7942

Hannan-Quinn

648,4590

Rho

0,116119

Durbin-Watson

1,693998

Ta thấy R2 của mơ hình hồi quy phụ bằng 0.329425 nhỏ hơn 0.9 và nhỏ hơn R2 của
mơ hình hồi quy chính (0.904789). Vì vậy mơ hình khơng có đa cộng tuyến.
Kết luận chung: Mơ hình khơng mắc đa cộng tuyến.

3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi (PSSS)
Kiểm định White’s test cặp giả thuyết H0 : PSSS không thay đổi
H1 : PSSS thay đổi
White's test for heteroskedasticity
OLS, using observations 1-43
Dependent variable: uhat^2
coefficient

std. error

t-ratio

p-value

--------------------------------------------------------------const

2361,73

3248,91

S

-2,02819

2,37847

Y
N
sq_S

0,0955344
-956,666

-0,8527

0,348387
1436,08

0,000387196

X2_X3

-5,19084e-06

X2_X4

0,855464

sq_Y

0,7269

-1,63394e-06

0,4724
0,4000

0,2742
-0,6662

0,000575963

0,7856
0,5099

0,6723

0,5061

0,000164302 -0,03159 0,9750
0,580997

1,472

9,92162e-06 -0,1647

0,1504
0,8702

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


X3_X4
sq_N

-0,0928130
102,986

0,0974823
195,486

-0,9521

0,5268

0,3480

0,6018

Warning: data matrix close to singularity!
Unadjusted R-squared = 0,202137
Test statistic: TR^2 = 8,691904,
with p-value = P(Chi-square(9) > 8,691904) = 0,466186
Ta thấy p-value = 0.466186 > 0.05. Chấp nhận H0
Vậy PSSS không thay đổi.
4 Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Cặp giả thiết thống kê

H0: Nhiễu có phân phối chuẩn
H1: Nhiễu khơng có phân phối chuẩn.

Frequency distribution for uhat2, obs 1-43
number of bins = 7, mean = -8,59261e-015, sd = 25,374
interval

midpt frequency

rel.

cum.

< -53,032 -61,293
2
4,65% 4,65% *
-53,032 - -36,511 -44,772
2
4,65% 9,30% *
-36,511 - -19,989 -28,250
6 13,95% 23,26% *****
-19,989 - -3,4679 -11,729
6 13,95% 37,21% *****
-3,4679 - 13,054 4,7929
13 30,23% 67,44% **********
13,054 - 29,575 21,314
10 23,26% 90,70% ********
>= 29,575 37,836
4
9,30% 100,00% ***
Test for null hypothesis of normal distribution:
Chi-square(2) = 5,631 with p-value 0,05988

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


Ta thấy p-value = 0.05988 > 0.05. Chấp nhận H0 với mức ý nghĩa 5%.
Phân phối của nhiễu là phân phối chuẩn.
5 Kiểm định tự tương quan
H0: Mơ hình khơng có tự tương quan
H1: Mơ hình có tự tương quan
P-value=0.385 > α=0,05 => Không đủ cơ sở để bác bỏ H0

Vậy mơ hình khơng có tự tương quan

LUAN VAN CHAT LUONG download : add


KẾT LUẬN
Từ việc xem xét những nhân tố động đến giá nhà đã giúp nhóm có cái nhìn sâu sắc
hơn về thị trường bất động sản. Phát triển và quản lý có hiệu quả thị trường này sẽ
góp phần quan trọng vào quá trình thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội, tạo khả năng
thu hút các nguồn vốn đầu tư cho phát triển, đóng góp thiết thực vào q trình phát
triển đơ thị và nơng thơn bền vững theo hướng cơng nghiệp hố, hiện đại hóa đất
nước.

LUAN VAN CHAT LUONG download : add