Tiểu luận môn Kinh tế lượng Những nhân tố ảnh hưởng đến giá phòng trọ cho Sinh Viên ở khu vực Thủ Đức

MỤC LỤC
Phần 1: LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 1
Phần 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 2
Phần 3: SỐ LIỆU 4
3.1. Phạm vi thu thập số liệu 4
3.2. Nguồn số liệu 4
3.3. Số liệu 4
Phần 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT 7
4.1. Kiểm định t - test: 8
4.2. Đa cộng tuyến 9
4.3. Kiểm định Wald 9
4.4. Phương sai của nhiễu thay đổi 10
4.5. Tự tương quan của nhiễu 11
4.6. Kiểm định bỏ sót biến 11
4.7. Kiểm định thừa biến 12
4.8. Kiểm định phân phối chuẩn của U 13
Phần 5: KẾT LUẬN 14
5.1. Mô hình tối ưu 14
5.2. Ý nghĩa kinh tế của mô hình 14
5.3. Ứng dụng mô hình 14
Bảng câu hỏi khảo sát 15
Phần 1
[Type text]
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Hằng năm, vào mỗi độ khai trường, hàng ngàn lượt sinh viên đổ về các thành
phố lớn để học tập. Cùng với nỗi lo cơm áo, học hành thì chỗ trọ cũng là một vấn đề
nan giải của sinh viên xa nhà. Riêng tại khu vực Đại Học Ngân Hàng-Thủ Đức; kí
túc xá chỉ đáp ứng được một phần chỗ ở cho sinh viên.Phần lớn số sinh viên còn lại
phải đi tìm nhà trọ ở ngoài. Trong đó, khu trọ ở khu Đại học Ngân Hàng – Thủ Đức
là một trong những sự lựa chọn của sinh viên các trường đại học ở khu vực này.
Nhắc đến nhà trọ cho sinh viên, chúng ta thường nghĩ đến những khu nhà trọ

chật chội, ngột ngạt nằm sâu trong các hẻm giữa lòng thành phố phồn hoa. Gần
đây, tuy các chủ nhà trọ đã có sự quan tâm hơn đến chất lượng phòng trọ của mình
như phòng ở rộng hơn, thoáng mát hơn và còn quan tâm hơn đến các dịch vụ hỗ trợ
học tập cho sinh viên như kết nối mạng Internet…
Vậy làm thế nào để xác định những yếu tố nào ảnh hường đến giá phòng trọ
ở khu vực này và mức đọ tác động của chúng như thế nào và làm cách nào để
những sinh viên lần đầu đi thuê phòng trọ ở khu vực này có thể dự tính được mức
giá thuê phòng… Đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến giá phòng trọ cho sinh viên ở
khu vực Đại Học Ngân Hàng ” của nhóm mong muốn giải quyết những vấn đề
trên.
Phần 2
CƠ SỞ LÝ LUẬN
Như chúng ta đã biết, giá cả là một trong những vấn đề nhạy cảm và để xác
định giá một tài sản đó là một yếu tố không dễ. Và vấn đề giá phòng trọ như đã nói
ở trên rất được sinh viên quan tâm và nhất là sinh viên ở khu vực Đại học Ngân
Hàng – Thủ Đức.
Khi nghiên cứu vấn đề này, dựa trên cơ sở các lý thuyết hành vi người tiêu
dùng và chi phí lợi ích của người cung ứng chúng tôi đã đưa ra những biến ảnh
hưởng tới giá phòng trọ. Bên cạnh đó, để không làm mất đi tính thực tiễn và vì mỗi
2
[Type text]
khu nhà trọ ở một nơi lại có những đặc tính riêng nên chúng tôi sau khi đã nghiên
cứu, đến một số phòng trọ đã rút ra được một số yếu tố sau:
Trước khi đề cập đến giá phòng khu vực Đại học Ngân Hàng, chúng tôi sẽ
nói về các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà trọ nói chung. Đó là:
 Diện tích: diện tích càng rộng, giá càng cao hơn. Đây là điều dễ hiểu bởi không gian
càng rộng thì chúng ta càng thấy dễ chịu hơn, thoáng hơn, thoải mái hơn và dĩ nhiên
chi phí xây dựng cao hơn.
 Số người trong phòng: sự gia tăng số người sẽ dẫn tới gia tăng giá cả hoặc không.
Điều này phụ thuộc vào cảm nhận chủ quan của người cho thuê.

 Đặc điểm vị trí: trong ngõ hẻm hay ở ngoài mặt đường.
 Khoảng cách so với trung tâm Thành phố: một điều chúng ta dễ nhận thấy là giá
phòng ở các quận 1, quận 3, hay quận 10… đó là những nơi có mức sống cao và
nhộn nhịp thì giá cả bao giờ cũng cao hơn những vùng xa xôi như thủ đức.
 Ngập nước hay không: ở Thành phố Hồ Chí Minh việc triều cường hay ngập nước
do mưa ở vùng trũng xảy ra là không phải ít, nó gây trở ngại cho việc đi lại. Do đó
việc lựa chọn chỗ khô ráo là điều cần thiết.
 An ninh: như tình hình trộm cắp, nghiện hút, mại dâm, ma túy…
Tuy nhiên với đề tài chỉ trong phạm vi xung quanh trường Đại học Ngân
Hàng Thủ Đức, do vậy mà khi lựa chọn biến, nhóm chỉ chọn những biến đặc
trưng và ảnh hưởng rõ ràng nhất ở khu vực này.
- Vì chỉ xét trong có một khu vực nhỏ nên về khoảng cách so với trung tâm thành phố
là như nhau.Vì thế mà nó không có ý nghĩa giải thích trong trường hợp này.
- Về đặc điểm vị trí : theo thực tế mà nhóm chúng tôi quan sát thấy là hầu hết các khu
nhà tọ đều nằm trong ngõ hẻm  không có sự khác biệt.
- Về vấn đề ngập nước: địa hình như nhau nên chẳng có gì đặc trưng.
Sau khi đã xem xong, chúng tôi quyết định đi đến nghiên cứu các biến sau:
 Thứ nhất, SQUARE (m
2
) là diện tích phòng trọ. Đây là biến quan trọng ảnh hưởng
lớn tới giá phòng. Kỳ vọng mang dấu dương (+).
3
[Type text]
 Thứ hai, NUMBER (người) là số người thuê phòng đó. Kinh nghiệm tìm hiểu
thông tin về giá nhà trọ của nhóm, nhóm nhận thấy rằng số người ở trọ càng đông
thì giá càng cao. Kỳ vọng dấu dương (+).
 Thứ ba, INCR (biến dummy) phòng trọ có tăng giá khi tăng người ở hay không;
INCR=1: phòng tăng giá khi tăng người ở, INCR=0: phòng không tăng giá khi tăng
người ở (khoán phòng cho người trọ, người cho thuê không quan tâm đến số người
ở thêm trong phòng sau khi đã cho thuê trọ). Kỳ vọng dấu dương (+).

 Thứ tư, TIME (phút) là thời gian đi bộ từ chỗ trọ đến trường đại học. Chỗ trọ của
chúng ta càng gần các trường thì giá càng cao vì lúc đó họ nghĩ là chúng ta đi học sẽ
thuận lợi hơn, dù có thể xa trường của chúng ta. Kỳ vọng dấu âm (-).
 Thứ năm, SAFE (đo theo mức độ) là an ninh khu trọ. Các mức độ được quy ra
thang điểm như sau: rất tệ (1điểm); tệ (2 điểm); bình thường (3 điểm); tốt (4 điểm);
rất tốt ( 5 điểm).
Do các phòng trọ tại có điểm chung là: hầu hết mỗi phòng đều có nhà vệ
sinh, Giá điện, nước, mạng internet cùng nột số dịch vụ khác được trả hàng tháng,
không tính vào giá phòng, do vậy chúng tôi không đưa các biến này vào mô hình.
Biến được giải thích là PRICE (VNĐ): giá phòng trọ.
Phần 3
SỐ LIỆU
3.1. Phạm vi thu thập số liệu
Số liệu được thu thập tại khu vực xung quanh Đại học Ngân Hàng - Thủ Đức
3.2. Nguồn số liệu
Nhóm đã tiến hành điều tra số liệu tại các dãy nhà trọ cho sinh viên ở khu
vực Đại học Ngân Hàng – Thủ Đức.
3.3. Số liệu
STT PRICE SQUARE NUMB INCR TIME SAFE
1 1000000 36 5 1 5 4
2 800000 24 4 0 5 4
4
[Type text]
3 600000 9 2 0 2 4
4 800000 22.75 3 1 3 2
5 700000 12 3 0 5 3
6 600000 11.25 3 1 5 1
7 750000 15 3 1 5 2
8 750000 12 3 1 10 3
9 600000 6 1 0 1 4

10 700000 20 4 0 15 4
11 600000 14 3 0 10 1
12 500000 10 2 1 15 2
13 300000 8.64 1 1 10 3
14 600000 18 2 0 5 1
15 400000 25 2 1 5 3
16
400000 12 1
1
5 3
17
450000 20 2
1
3 3
18
700000 16 3
1
5 3
19
750000 30 4
1
10 5
20
700000 30 3
1
15 3
21
450000 12 1
0
5 1

22
500000 12 2
0
5 1
23
700000 15 3
0
5 4
24
400000 16 2
0
10 3
25
800000 15 3
0
5 3
26
450000 10 2
1
3 2
27
1100000 30 4
0
10 4
28
1600000 40 7
0
10 4
29
600000 10 2

0
5 5
30
800000 12 3
1
2 3
31
800000 12 3
1
5 3
32
1000000 20 3
0
5 3
33
750000 12 2
1
3 4
34
700000 9 3
0
15 4
35
500000 13 3
0
5 1
36
500000 15 2
0
5 2

37
600000 9 3
1
10 2
38
300000 15 2
1
10 1
39
500000 16 3
0
3 2
40
500000 5 2
0
5 3
41
250000 5 2
0
4 2
42
400000 9 2
0
3 4
43
650000 24 4
1
10 3
44
600000 14 3

0
5 4
5
[Type text]
45
400000 16 1
1
5 4
46
1200000 12 4
0
10 3
47
500000 24 2
0
7 4
48
350000 16 2
0
5 2
49
300000 12 1
1
5 1
50
400000 10 1
0
10 3
51
600000 24 2

1
5 2
52
450000 10 3
0
10 3
53
600000 14 2
1
10 3
54
700000 22.5 2
0
10 2
55
600000 12 3
0
5 4
56
500000 14 2
1
5 3
57
300000 12 2
0
10 4
58
400000 30 2
0
5 3

59
700000 22 4
0
5 2
60
800000 12 5
0
3 3
61
600000 12 2
1
10 5
62
600000 16 2
0
5 2
63
500000 12 2
1
10 1
64
400000 16 3
0
10 3
65
600000 12 2
1
15 4
66
700000 18 4

1
10 3
67
700000 12 4
0
15 3
68
600000 10 3
1
10 3
69
650000 12 4
1
15 2
70
750000 12 4
1
5 3
71
600000 18 4
0
7 1
72
300000 10 1
0
10 3
73
500000 20 2
0
15 2

74
500000 20 1
0
5 3
75
600000 9.6 3
1
10 3
76
600000 18 2
0
10 3
77
600000 17.5 2
0
25 3
Phần 4
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT
Các biến đưa vào mô hình bao gồm: ký hiệu của các biến đã đề cập:
 PRICE: giá 1 phòng trọ dành cho sinh viên
 SQUARE: diện tích 1 phòng trọ
6
[Type text]
 NUMB: số người ở trong 1 phòng trọ
 INCR : phòng trọ có tăng giá khi tăng người ở hay không; INCR=1: phòng tăng giá
khi tăng người ở, INCR=0: phòng không tăng giá khi tăng người ở.
 TIME: thời gian từ nơi trọ đến trường
 SAFE: an ninh
Mô hình dự kiến:
PRICE= β

1
+β
2
SQUARE +β
3
NUMB +β
4
INCR +β
5
TIME +β
6
SAFE
+ ε
(+) (+) (+) (-) (+)
Nhóm điều tra 85 mẫu,trong đó có 77 mẫu hợp lệ, nhóm sử dụng 77 mẫu này để
ước lượng mô hình, kết quả ước lượng thể hiện trong mô hình sau:


  !"#$%
"&&
'(&&
 )*' + ,' +
  -%+& #$.%+ +&% %& +- -
/01 %&+ & $%%&+ $ +&###& +-#
203  &$+% % +$ -+& +
2 -$+%$% $+$ +%%% + &&
! ,$##+& #.%+-%# ,+&#  +&#
14 $.+ . %#$+#- $+ & + -
, +# % ( #&$+.
15, +#.$.# ++( $%&&-+

++)6  -&%+ 177)' $#+% #-
" +$.8$ '9:' $#+&.
67 ,%+##& ;,/'+ $#+# %
4,' $+& ,< +%&$$-
=4,'> +
Kết quả ước lượng được tóm tắt lại như sau:
PRICE = 110385.7 + 4517.987SQUARE+ 134472.5NUMB + 482.5215INCR
(62951.40) (2557.342) (15981.20) (31120.20)
7
[Type text]
-2646.714TIME + 32049.39SAFE
( 3695.856) (15162.68)
N = 77, R
2
= 63.5%
=> Các dấu của các hệ số ước lượng phù hợp với kỳ vọng ban đầu.
Chú thích: Mức ý nghĩa 10% .Số trong ngoặc là standard error
4.1. Kiểm định t - test
Kiểm định giả thiết: H
0
: β
1
= 0 vs H
1
: β
1
≠ 0
Ta thấy, p – value = +- - < 0.1, do đó, Bác bỏ H
0
tức là β

1
có ý nghĩa giải thích
cho mô hình.
Tương tự, ta có thể dễ dàng nhận thấy biến SQUARE, NUMB, SAFE có ý
nghĩa giải thích cho mô hình còn 2 biến INCR và biến TIME là không có ý nghĩa
giải thích cho mô hình.( Tuy nhiên có nên cùng lúc bỏ cả hai biến này đi hay không,
ta tiến hành kiểm định WALD)
8
[Type text]
4.2. Kiểm tra mô hình có Đa cộng tuyến hay không
Phương pháp: hệ số tương quan giữa các biến độc lập
Ta có ma trận hệ số tương quan xuất từ eview6 như sau:
 /01 203 2 ! 14
 + +&%. +&#- &$ ,+$$& % +% - +$-&$#
/01 +&%. + +%&#& +&& +-%& +% &&
203 +&#- &$ +%&#& + ,+$ $ +$$-#$ +%& 
2 ,+$$& % +&& ,+$ $ + +$ $$$ ,+&.
! +% - +-%& +$$-#$ +$ $$$ + +% %
14 +$-&$# +% && +%&  ,+&. +% % +
Từ bảng,ta thấy rằng hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập đều <0.8 nên vấn
đề đa cộng tuyến trở nên ít nghiêm trọng,có thể coi như mô hình không bị đa cộng
tuyến.
4.3. Kiểm định WALD
Kiểm định giả thiết
H
0
: = 0
H
1:
ít nhất một trong hai biến khác 0

<!
0
!'  ) ?
4,' +$%#  =$@&> +&&%
, +%$-# $ +&& -
!7ABB6C@(D=4E+$%# >F+&&%E+C'GH6B
A;

@I'JKL?'M'N'A2@!7O6BPQ6RAA
ST'+D(H??ARUV2(W!7X"OD+
9
[Type text]
N'ACB6CRY'Z[6\@(H?'Z"OD'K']6P
PRICE =95311.70 + 4465.672SQUARE + 133430.1NUMB + 31619.30SAFE
4.4. Phương sai của nhiễu thay đổi
Phương pháp kiểm định White
H
0
: Phương sai không thay đổi
H
1
: Phương sai thay đổi
!7AB@7^"U9'G?,(F+#% E+C7O6'Z'_Q
N'X;+;?P_6'M`7O6?Ra+
4.5. Tự tương quan của nhiễu
Phương pháp kiểm định BG (Breusch-Godfrey)
10


$ !"

"&&
'(&&
 )*' + ,' +
 .% +& %#& &+.% +#& %- +.&
/01 #%+#&$ $%$.+  +&#%%% +-&
203   + %&#+% -+& -$ +
14 #.+  .&.+% $+- + -$
, +# $ # ( #&$+.
15, +#&$%% ++( $%&&-+
++)6  .+ 177)' $#+.$%
" + 8$ '9:' $#+# -
67 ,%+. ;,/'+ $#+%&%
4,' +-%%$ ,< +%&-&.
=4,'> +
;7'?!<
4,' +&-% +4=.@%&> +& &
bc, %+.&#$ +,=.> +#%
'd #+-#-% +,=.> +#$
[Type text]
;

OD7O6'ZeP_6
;

OD'ZeP_6
3',f)?!
4,' $+$$&#. +4=$@&> +%
bc, +%#%. +,=$> + 
!7ABB6C'Zg(F+ E+C7O6'Z'_QN'X
;


+H?"OD7O6dB?JPh6eP_6
4.6. Kiểm định bỏ sót biến
Phương pháp kiểm định Reset Ramsey
;

3A7O6UXZ
;

3AUXZ
"?!!
4,' +%$ - +4=@&$> +##
6  7
 +#&##%$ +,=> +%%$
!G?g(F+##i+CN'X;
11
[Type text]
4.7. Kiểm định thừa biến
Kiểm định biến SQUARE
;

ODjA/01
;

OD7O6jA/01
/01
4,' +&-$ +4=@& > +-&
67 +$.&$ +,=> +&$-
!G?,(F+-&i+CN'X6BA;(H?"OD7O6j
A/01

Kiểm định biến NUMB
;

ODjA203
;

OD7O6jA203
203
4,' &+-%#$ +4=@& > +
67 %$+& +,=> +
!G?,(F+i+CN'X6BA;(H?"OD7O6j
A203
Kiểm định biến SAFE
;

ODjA14
;

OD7O6jA14
14
4,' +%%#& +4=@& > + -$
67 +%#. +,=> + $&
,(F+ -$i+CN'X6BA;
@
"OD7O6jA14
12
[Type text]
4.8. Kiểm định phân phối chuân U
;


0kK'l
;

07O6kK'l
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-250000 -125000 0 125000 250000 375000
Series: Residuals
Sample 1 77
Observations 77
Mean 7.73e-11
Median 968.4544
Maximum 422522.1
Minimum -261910.5
Std. Dev. 130832.8
Skewness 0.522959
Kurtosis 3.466584
Jarque-Bera 4.208189
Probability 0.121956
!G?g(F+$.%#E+C'GH;

+H?0kK

'l+
13
[Type text]
Phần 5
KẾT LUẬN
5.1. Mô hình tối ưu
PRICE = 95311.70 +4465.672SQUARE +133430.1NUMB
(56737.95) (2529.331) (15746.15)
+ 31619.30SAFE
(14979.54)

5.2. Ý nghĩa kinh tế của mô hình
 Với các yếu tố khác không đổi, nếu diện tích tăng lên 1 m
2

thì giá phòng trọ tăng
thêm 4465.672 ngàn đồng.
 Với các yếu tố khác không đổi, nếu tăng thêm một người, giá phòng trọ tăng thêm
133430.1 ngàn đồng.
 Với các yếu tố khác không đổi, nếu an tăng lên 1 đơn vị thì giá phòng trọ tăng lên
31619.30 ngàn đồng.
5.3. Ứng dụng mô hình
Với mô hình này, chúng ta có thể xây dựng biểu giá phòng trọ của khu vực
Đại học Ngân Hàng – Thủ Đức. Trong đó, giá phòng trọ được xếp hạng theo mức
độ từ thấp đến cao cùng với các tiêu chuẩn: diện tích, số người ở tối đa cho phép, và
mức độ an ninh do chính người ở trọ đánh giá. Biểu giá này sẽ do trung tâm hỗ trợ
sinh viên cung cấp miễn phí cho sinh viên, nhất là sinh viên năm nhất. Việc làm này
nhằm ngăn chặn tình trạng các chủ phòng trọ lợi dụng sinh viên năm nhất còn bỡ
ngỡ, lạ lẫm trước môi trường mới nâng giá phòng trọ lên một cách bất hợp lý. Các
sinh viên có thể chiếu những nhu cầu mong muốn của mình vào bảng này để tìm ra

được căn phòng phù hợp với nhu cầu cũng như khả năng chi trả của mình.
14
[Type text]
BẢNG KHẢO SÁT: “Các yếu tố ảnh hưởng đến giá phòng trọ cho sinh viên ở
khu vực Đại Học Ngân Hàng ”
1.Giá phòng trọ của bạn là bao nhiêu?

2.Diện tích phòng của bạn (m2)?

3.Thời gian đi bộ từ chỗ trọ đến trường học của bạn(phút)?

4.Phòng trọ của bạn ở bao nhiêu người ?

5.Phòng trọ có tăng giá khi tăng người ở hay không?
Phòng tăng giá khi tăng người ở
Phòng không tăng giá khi tăng người ở (khoán phòng cho người trọ, người cho
thuê không quan tâm đến số người ở thêm trong phòng sau khi đã cho thuê trọ).
6. Bạn đánh giá an ninh ở phòng trọ như thế nào ?
Rất tệ
Tệ
Bình thường
Tốt
Rất tốt
15
[Type text]
THÀNH VIÊN NHÓM 7:
1. Nguyễn Hữu Phúc 030127111210
2. Nguyễn Hùng Linh 03012711
3. Mạch Thanh Toàn 03012711
4. Nguyễn Công Huy 03012711

5. Cao Đình Hiếu 03012711
16