xây dựng được mô hình hồi quy về sự thay đổi giá nhà đất ở Quảng Ngãi p

I.TÌNH HÌNH NHÀ ĐẤT QUẢNG NGÃI :
Nằm ở miền Trung, là vùng đất nghèo khó, nhưng Quảng Ngãi đang có một sức
hút khác biệt mà ít nhà đầu tư trong lĩnh vực bất động sản nghĩ đến tầm ảnh hưởng của
nhà máy lọc dầu đầu tiên của Việt Nam đã mang lại cho Quảng Ngãi một làn gió mới
trong lĩnh vực đầu tư dự án bất động sản. Quảng Ngãi cũng biết điều đó và địa phương
này đã và đang tập trung đầu tư phát triển cơ sở hạ tầng, chỉnh trang đô thị. Qua đó, thu
hút nhiều dự án khu đô thị, khu dân cư được cấp phép và chấp thuận đầu tư, với tổng vốn
lên đến hàng ngàn tỷ đồng.
Quảng Ngãi hiện có hai dự án quy mô lớn đang được gấp rút xây dựng. Đó là Dự
án khu dân cư Sơn Tịnh (huyện Sơn Tịnh, tỉnh Quảng Ngãi), với tổng vốn đầu tư trên
1.200 tỷ đồng do Công ty cổ phần Đầu tư 577 (thuộc Cienco 5) đầu tư xây dựng và Dự án
Khu đô thị mới Phú Mỹ (phường Nghĩa Chánh và xã Nghĩa Dõng, TP. Quảng Ngãi), với
quy mô 170 ha do Tập đoàn Đầu tư Phát triển nhà và đô thị (HUD) đầu tư, với tổng vốn
1.250 tỷ đồng.
Mục tiêu của Dự án Khu dân cư Sơn Tịnh là phát triển khu đô thị hiện đại, phù
hợp với quá trình phát triển kinh tế - xã hội của tỉnh trong thời gian tới. Khu đô thị này sẽ
được phát triển đồng thời với một số dự án khác trong khu vực này, như Khu thương
mại dịch vụ Vina Universal Paradise Sơn Tịnh, Khu đô thị Đông Bắc sông Trà Khúc,
Công viên Thiên Ấn... tạo thành quần thể kiến trúc và là điểm nhấn ở cửa ngõ phía Bắc
của TP. Quảng Ngãi.
Trong khi đó, Dự án Khu đô thị mới Phú Mỹ được kỳ vọng sẽ tạo thêm điểm nhấn
cho TP. Quảng Ngãi. Đây là đô thị kiểu mẫu đáp ứng yêu cầu hiện đại, đạt tiêu chuẩn đô
thị loại 2 và là khu điển hình hạ tầng kỹ thuật.
Điểm đáng chú ý đối với việc đầu tư các dự án địa ốc tại Quảng Ngãi là các
nhà đầu tư thường đi theo phương án đón đầu và gặt hái nhiều thành công. Trước đây, khi
Dự án Nhà máy Lọc dầu Dung Quất chỉ còn là ý tưởng, Công ty Thiên Tân đã mạnh
dạn đầu tư xây dựng 72 căn biệt thự tại Bình Sơn. Khi Nhà máy Lọc Dầu Dung Quất đi
2


vào hoạt động, Khu biệt thự của Thiên Tân đã được các chuyên gia nước ngoài thuê dài

hạn 100%. Điều đó đã tạo nên bước ngoặt mới cho Thiên Tân trong việc mở rộng đầu
tư nhiều dự án bất động sản và du lịch khác tại Quảng Ngãi.
Hướng tới mục tiêu là Thành phố hiện đại trong những năm tới, Quảng Ngãi đang
thuê tư vấn nước ngoài lập quy hoạch xây dựng Thành phố đến năm 2025 và định hướng
năm 2035. Theo Quy hoạch Dự thảo, đến năm 2035, TP. Quảng Ngãi sẽ mở rộng hướng
biển, tức là mở ra phía Bắc và phía Đông. Phía Bắc giáp với phía Nam Khu kinh tế Dung
Quất (mở rộng), phía Nam giáp huyện Tư Nghĩa, phía Đông giáp biển, phía Tây giáp
tuyến đường cao tốc Đà Nẵng - Quảng Ngãi, với tổng diện tích hơn 12.000 ha.
Gần đây, UBND tỉnh Quảng Ngãi đã chính thức công bố quy hoạch chi tiết
Khu đô thị mới Vạn Tường. Khu đô thị mới Vạn Tường (do liên danh Tập đoàn Nikken
Sekkei Civil Engineering - Nhật Bản và Văn phòng tư vấn - chuyển giao công nghệ xây
dựng Đại học Kiến trúc Hà Nội lập) được quy hoạch chi tiết với diện tích lên đến 3.828
ha ( quy hoạch cũ là 2.400 ha), với quy mô dân số 120.000 dân vào năm 2020, nằm trên
địa phận của năm xã là Bình Hải, Bình Hoà, Bình Phú, Bình Phước và Bình Trị (huyện
Bình Sơn).
Theo đó, Khu đô thị Vạn Tường được quy hoạch theo định hướng trở thành một
trong những trung tâm đô thị -công nghiệp - dịch vụ của Vùng kinh tế trọng điểm miền
Trung; trung tâm dịch vụ, tài chính thương mại và du lịchvùng phía Bắc tỉnh Quảng
Ngãi; khu đô thị mới kết hợp các khu sinh thái bảo tồn thiên nhiên; khu dân cư - chuyên
gia phục vụ Khu kinh tế Dung Quất và khu vực miền Trung.
Với chiến lược phát triển hạ tầng đô thị theo nguyên tắc vệ tinh của Khu kinh tế
Dung Quất, Quảng Ngãi đã và đang mở ra nhiều cơ hội mới cho các nhà đầu tư trong lĩnh
vực bất động sản. Điều này cũng mang lại nhiều kỳ vọng cho địa phương về sự phát triển
của TP. Quảng Ngãi trong tương lai.

3


II.XÂY DỰNG MÔ HÌNH:
1.BIẾN PHỤ THUỘC :

Y: Gía đất
2.CÁC BIẾN ĐỘC LẬP :
+ Vi : giá vàng
+ Si : diện tích
+ Đặt biến giả:
1. D: vị trí
D1 =

1∶ ặ ề
0 ∶ ị í ℎá

D2 =

1 ∶ ℎẻ ớ
0 ∶ ị í ℎá

2. H : hướng
H1 =

1 ∶ ℎướ Đô
0 ∶ ℎướ ℎá

H2 =

1 ∶ hướngBắc
0 ∶ hướngkhác

H3 =

1 ∶ ℎướ

0 ∶ ℎướ

â
ℎá

Biến cơ sở: vị trí cơ sở là hẻm nhỏ; hướng cơ sở là hướng Đông.
3.Mô hình hồi quy tổng thể :
Yi =β1+ β2 Vi + β3S i + β4D1i + β5D2i + β6H1i + β7H2i + β8 H3i + ui

(1)



III.CHẠY MÔ HÌNH
1. CÁC BƯỚC CHẠY MÔ HÌNH:
Bước 1: Khởi động eviews
Nhấp Start/program/eviews 4/nhấp eviews 4

4


Bước 2: Tạo workfile
+ Vào thực đơn file/new/workfile
+ Ở mục frequency, chọn undated or irregular
+ Tại mục range, nhập 1 tại start date và 100 tại end date, nhấp ok
+ Ta đã tạo xong một workfile có 100 quan sát
+ Trong icon đối tượng C và Resid là do Eviews tạo ra trong mọi workfile
+ Vào object, chọn new object, chọn series, ok
+ Trong bảng series UNTILED workfile UNTITLED, chọn name, trong bảng object
name, đặt Y, ok. Tương tự cho những object khác, chúng ta có các biến là: V, S, D1, D2,

H1, H2, H3.
+ Nhấp chọn tất cả các biến trừ C và Resid, nhấp đôi chuột trái, chọn open group, xuất
hiện bảng Group UNTILED.
+ Vào start/program/Microsoft excel/file/open/nhà đất Quảng Ngãi/ok
+ Copy số liệu các biến, sau đó dán tương ứng các biến vào bảng Group UNTILED ở
trong eviews.
+ Quay lại bảng workfile UNTILED, nhấp đôi chuột trái vào các biến đã bôi đen từ
trước, chọn open Equation, xuất hiện bảng Equation Specification, sửa lại thứ tự các biến
như sau: Y C V S D1 D2 H1 H2 H3 rồi chọn ok. Ta được bảng kết quả eviews.
+ Trong bảng Equation UNTITLED, chọn view, chọn residual tests/white
heteroskedasticity (no cross terms) và white heteroskedasticity (cross terms).
+ Trong bảng Equation UNTITLED, chọn view, chọn Residual tests/Serial correlation
LM tests.Ta được bảng kết quả Bresuch-Godfrey.
+ Trong bảng Equation UNTITLED, chọn view, chọn Stability tests/Ramsey Reset
test.Ta được bảng kết quả Ramsey Reset.
+ Trong bảng Equation UNTITLED chọn view, chọn Residual tests, chọn Histogram,
chọn Normality test.Ta được kết quả kiểm định phân phối chuẩn của phần dư.

5


2. Bảng

kết quả eviews:

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/28/11 Time: 20:27
Sample: 1 100
Included observations: 100

Variable

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
V
S
D1
D2
H1
H2
H3

-5796.089
80.46463
17.11301
2250.166
-59.79326
1958.118
-19.47289
1206.575

-0.855927
0.523036
5.406122
3.135214

-0.063953
2.026520
-0.021588
1.340553

0.3943
0.6022
0.0000
0.0023
0.9491
0.0456
0.9828
0.1834

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.421413
0.377391
3001.572
8.29E+08
-938.4139
2.054836

Mean dependent var
S.D. dependent var

Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

4D 1i

+

6771.711
153.8415
3.165488
717.7073
934.9604
966.2467
902.0413
900.0578

2260.360
3804.003
18.92828
19.13669
9.572597
0.000000

Mô hình hồi quy mẫu:
i=

1

+

2Vi

+

3Si

+

+

5D 2i

6H1i

+

7H2i

+

8H3i

+ ei

= - 5796.089 + 80.46463 Vi + 17.11301 Si +2250.166 D1i – 59.79326 D2i +
1958.118 H1i - 19.47289 H2i + 1206.575 H3i + ei.
Hàm hồi quy mẫu tương ứng :
 Giá nhà mặt tiền hướng Đông Nam:

E(Y/Vi, Si, D1 = 1, H1 = 1) = 1 + 4 + 6 + 2Vi +
 Giá nhà mặt tiền hướng Bắc:
E(Y/Vi, Si, D1 = 1, H2 = 1,D2=0,H1=0,H3=0) = 1 +
 Giá nhà mặt tiền hướng Tây:
E(Y/Vi, Si, D1 = 1, H3 = 1,D2=0,H1=0,H2=0) = 1 +
 Giá nhà mặt tiền hướng Đông:
E(Y/Vi, Si, D1 = 1,D2=0, H1 = 0, H2 = 0, H3 = 0) =
 Giá nhà hẻm lớn hướng Đông Nam:
E(Y/Vi, Si, D2 = 1, H1 = 1,D1=0,H2=0,H3=0) = 1 +
 Giá nhà hẻm lớn hướng Bắc:
E(Y/Vi, Si, D2 = 1, H2 = 1,D1=0,H2=0,H3=0) = 1 +

3Si

+

5D2i

+

7H2i

4

+

7

+

2 Vi

4

+

8

+

2 Vi

1

+

5

+

5+

4

+

2Vi

+
+

+

+

3Si

3Si

3Si

+

2 Vi

+

3Si

7+

2Vi

+

3Si

6

8H3i

6


 Giá nhà hẻm lớn hướng Tây:
E(Y/Vi, Si, D2 = 1, H3 = 1,D1=0,H1=0,H2=0) = 1 + 5 + 8 + 2Vi + 3Si
 Giá nhà hẻm lớn hướng Đông:
E(Y/Vi, Si, D2 = 1, H1 = 0, H2 = 0, H3 = 0,D1=0) = 1 + 5 + 2Vi + 3S i
 Giá nhà hẻm nhỏ hướng Đông Nam:
E(Y/Vi, Si, D1 = 0, D2 = 0, H1 = 1,H2=0,H3=0) = 1 + 6 + 2Vi + 3Si
 Giá nhà hẻm nhỏ hướng Bắc:
E(Y/Vi, Si, D1 = 1, D2 = 0, H2 = 1,H1=0,H3=0) = 1 + 7 + 2Vi + 3Si
 Giá nhà hẻm nhỏ hướng Tây:
E(Y/Vi, Si, D1 = 0, D2 = 0, H3 = 1,H2=0,H1=0) = 1 + 8 + 2Vi + 3Si
 Giá nhà hẻm nhỏ hướng Đông:
E(Y/Vi, Si, D1 = 0, D2 = 0, H1 = 0, H2 = 0, H3 = 0) = 1 + 2Vi + 3Si
3.Phân tích ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy:
Xét kiểm định:
H0 : βj =0 : βj không có ý nghĩa thống kê.
H1 : βj ≠ 0 : β j có ý nghĩa thống kê.
+

1 : Vì

có p_ value bằng 0.3943 > 0.05, chưa có cơ sở bác bỏ Ho, nên β1

1

không có ý nghĩa thống kê.
+

2:

Vì

2

có p_value bằng 0.6022 > 0.05,chưa có cơ sở bác bỏ H0, nên β2

không có ý nghĩa thống kê.
+

3:

Vì

3

có p- value bằng 0.0000 < 0.05,bác bỏ Ho , β3 có ý nghĩa thống

kê.
+

4

: Vì

4 có

p_ value bằng 0.0023 < 0.05, bác bỏ H0 , β4 có ý nghĩa thống

kê.


5:

Vì

5 có

p_ value bằng 0.9491 > 0.05, chưa có cơ sở bác bỏ Ho, β5 không

có ý nghĩa thống kê.

7


+

6:

Vì

6 có

p_value bằng 0.0456 < 0.05, bác bỏ Ho , β6 có ý nghĩa thống

kê.
+

7:

Vì

7 có

p_value bằng 0.9828 > 0.05,chưa có cơ sở bác bỏ H0 , β7

không có ý nghĩa thống kê.
+

8:

Vì

8 có

p_value bằng 0.1834 > 0.05,chưa có cơ sở bác bỏ H0 , β8

không có ý nghĩa thống kê.
4.Phân tích ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy :
+Hệ số β2 cho biết khi giá vàng thay đổi một đơn vị thì giá nhà thay đổi β2 đơn
vị.
+ Hệ số β3 cho biết khi diện tích tăng (giảm) một đơn vị thì giá nhà sẽ tăng
(giảm) β3 đơn vị.
+ Hệ số β4 cho biết sự chênh lệch giữa giá nhà ở mặt tiền và giá nhà ở các vị
trí khác.
+ Hệ số β5 cho biết sự chênh lệch giữa giá nhà ở hẻm lớn với giá nhà ở các vị
trí khác.
+ Hệ số β6 cho biết sự chênh lệch giữa giá nhà hướng Đông Nam với giá nhà ở

các hướng khác.
+ Hệ số β7 cho biết sự chênh lệch giữa giá nhà hướng Bắc với giá nhà ở các
hướng khác.
+Hệ số β8 cho biết sự chênh lệch giữa giá nhà hướng Tây với giá nhà ở các
hướng khác.
5. Phân tích ý nghĩa của hàm hồi quy:
Hàm hồi quy tổng thể :
Yi =β1+ β2 Vi + β3Si + β4D1i + β5D2i + β6H1i + β7H2i + β8 H3i + u i
8


Xét kiểm định:
H0 : R2 =0 : Mô hình (1) không phù hợp.
H1 : R2 ≠ 0 : Mô hình (1) phù hợp.
Ta thấy: p –value =0.000000<0.05 nên bác bỏ H0
Do R2 = 0.421413 nên các biến độc lập như giá vàng, diện tích, vị trí và hướng
trong mô hình chỉ giải thích được 42,1413 % cho giá nhà. Còn 57,8587% phụ
thuộc vào các yếu tố ngẫu nhiên khác ngoài mô hình.
Nhận xét: hàm hồi quy phù hợp
IV.KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT

1.Kiểm định phương sai sai số thay đổi
1.1.Kiểm định White không có hệ số chéo
 White Heteroskedasticity Test: no cross terms

F-statistic
Obs*R-squared

6.256001

Probability

0.000001

38.48425

Probability

0.000014

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/28/11 Time: 20:46
Sample: 1 100
Included observations: 100
Variable

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
V
V^2
S
S^2
D1

D2
H1
H2
H3

-5.28E+08
24115819
-282600.4
42239.42
172.2208
7118810.
859571.0
20864435
5456037.
6779296.

-1.035075
1.006727
-1.004959
0.631821
1.546830
1.344031
0.122340
2.907703
0.811541
1.017045

0.3034
0.3168
0.3176

0.5291
0.1254
0.1823
0.9029
0.0046
0.4192
0.3119

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression

0.384843
0.323327
22128959

5.10E+08
23954672
281206.0
66853.49
111.3379
5296612.
7026104.
7175573.
6723057.
6665682.

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion

8288679.
26901190
36.75731

9


Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

4.41E+16
-1827.866
2.046931

Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

37.01783
6.256001
0.000001

Kiểm định phương sai sai số thay đổi White, dùng để kiểm định về
hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình gốc(1).
Mô hình hồi quy phụ theo kết quả của bảng có dạng:
=

+

Vi +

+

H2i +

+

Si +

+

D1i +

D2i +

H1i

H3i + vi

Kiểm định cặp giả thuyết:
H0 :

ụ

= 0: Mô hình gốc có phương sai sai số không đổi

H1 :

ụ

≠ 0: Mô hình gốc có phương sai sai số thay đổi

Dùng kiểm định F có P-value bằng 0.000001 <

= 0.05: bác bỏ H0.

Nhận xét: Vậy với phương pháp kiểm định White không có hệ số
chéo, kết luận mô hình gốc có phương sai sai số thay đổi.
1.2.Kiểm định White có hệ số chéo
 White Heteroskedasticity Test: cross terms

F-statistic
Obs*R-squared

3.122095
52.65104

Probability
Probability

0.000071
0.001496

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/28/11 Time: 20:47
Sample: 1 100

Included observations: 100
Variable

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
V
V^2
V*S
V*D1
V*D2
V*H1
V*H2
V*H3
S

-6.55E+08
31510341
-364076.0
-15307.94
1211737.
297723.6
1711634.
-529874.1
2969039.
412420.5

-1.018103
1.078916
-1.075917
-0.727311
0.373020
0.060876
0.358601
-0.132184
0.552625
0.455017

0.3120
0.2842
0.2855
0.4694
0.7102
0.9516
0.7209
0.8952
0.5822
0.6504

6.44E+08
29205542
338386.8
21047.30
3248449.
4890684.
4773094.

4008598.
5372608.
906385.6

10


S^2
S*D1
S*D2
S*H1
S*H2
S*H3
D1
D1*H1
D1*H2
D1*H3
D2
D2*H1
D2*H2
D2*H3
H1
H2
H3

262.9580
144510.0
21126.75
286901.6
152115.2

192502.2
-65106922
14868409
-4707338.
-3754050.
253953.6
-19127646
-13958343
-12892612
-1.03E+08
8401316.
-1.53E+08

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.526510
0.357870
21556729
3.39E+16
-1814.778
2.097361

188.1318
168962.9
180481.7

92885.43
81942.21
77602.74
1.41E+08
16846075
15256050
16182898
2.17E+08
26224032
23133913
23161252
2.08E+08
1.75E+08
2.37E+08

1.397733
0.855277
0.117058
3.088768
1.856371
2.480611
-0.460160
0.882604
-0.308556
-0.231976
0.001172
-0.729394
-0.603371
-0.556646
-0.495730

0.048013
-0.644677

0.1664
0.3952
0.9071
0.0028
0.0674
0.0154
0.6468
0.3803
0.7585
0.8172
0.9991
0.4681
0.5481
0.5795
0.6216
0.9618
0.5212

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

8288679.
26901190

36.83556
37.53896
3.122095
0.000071

 Mô hình hồi quy phụ theo kiểm định White có hệ số chéo có dạng:
=

+

Vi +

+

+

Vi*H3i +

Si +

+

Si*H3i +

+

D2i*H2i +

D1i +

*Si +
+

Vi*D1i +
Si*D1i +

D1i*H1i +

D2i*H3i +

H1i +

Vi*D2i +

Vi*H1i +

Vi*H2i

Si*D2i +

Si*H1i +

Si*H2i

D1i*H2i +
H2i +

D1i*H3i +

D2i +

D2i*H1i

H3i + vi

Kiểm định cặp giả thuyết:
H0 :
H1 :

ụ
ụ

= 0: Mô hình gốc có phương sai sai số không đổi
≠ 0: Mô hình gốc có phương sai sai số thay đổi

Kiểm định F có P-value bằng 0.000071<

= 0.05: bác bỏ H0.

* Nhận xét: Vậy kiểm định White có hệ số chéo cho thấy mô hình gốc(1)
có phương sai sai số thay đổi.

11


2.Kiểm định hiện tượng tự tương quan
2.1.KIỂM ĐỊNH BREUSCH-GODFREY:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

0.121030
0.132824

Probability
Probability

0.728723
0.715522

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/02/11 Time: 16:08
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
V
S
D1
D2
H1
H2

H3
RESID(-1)

-17.32349
-0.963978
0.376333
-1.249617
35.83701
5.371556
-22.23379
14.77698
-0.039491

-0.002546
-0.006235
0.112016
-0.001733
0.037919
0.005532
-0.024470
0.016321
-0.347894

0.9980
0.9950
0.9111
0.9986
0.9698
0.9956
0.9805

0.9870
0.7287

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.001328
-0.086467
3016.014
8.28E+08
-938.3475
1.984143

6804.475
154.6065
3.359635
721.1695
945.0897
971.0186
908.6318
905.3853
0.113515

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion

Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

2.00E-12
2893.510
18.94695
19.18141
0.015129
0.999999

*Mô hình hồi quy tổng thể:
Yi = β1+ β2 Vi + β3S i + β4D1i + β5D2i + β6H1i + β7H2i + β8 H3i + ui

(1)

*Mô hình hồi quy phụ:
ei = ( β1+ β2 Vi + β3Si + β4D1i + β5D2i + β6H1i + β7H2i + β8 H3i ) + α1 * ei-1 + vt

(*)

Kiểm định cặp giả thuyết:
H0 : (1) không có tự tương quan bậc nhất.
H1 : (1) có tự tương quan bậc nhất
Kiểm định χ2 : χ2qs = n * R2* = 0.132824

χ20.05 (1) = 3.8415

12

Vì χ2qs < χ20.05 (1) nên chưa có cơ sở để bác bỏ H0, mô hình hồi quy (1) không có
sự tương quan bậc nhất.
Nhận xét: mô hình hồi quy ban đầu không có sự tương quan bậc nhất.
2.2.KIỂM ĐỊNH DURBIN-WATSON:

Dựa vào bảng kết quả eviews ban đầu xét mô hình hồi quy:
Yi = β1+ β2 Vi + β3Si + β4D1i + β5D2i + β6H1i + β7H2i + β8 H3i + u i

Ta có: d = ∑( i – ei-1 )2 / ∑

2
i

= 2,054836

Với n = 100, α = 5%, k = 8 => k’ = 8-1 = 7
Tra bảng ta có: d L = 1,528 , dU = 1,826

TTQ dương

Không có kết
luận

ρ>0
0

Không có
TTQ

Không có kết
luận

TTQ âm

ρ=0
dL
1,528

dU

ρ<0
2

1,826

4 - dU
2,174

4 - dL

4

2,472

Với ρ là hệ số tương quan bậc nhất.
Như vậy : du < d=2,054836 < 4-d u => không có tự tương quan
Nhận xét: mô hình không có tự tương quan

13

3.Kiểm định mô hình thiếu biến

KIỂM ĐỊNH RAMSEY RESET:
Ramsey RESET Test:
F-statistic
Log likelihood ratio

0.621554
0.680704

Probability
Probability

0.432519
0.409344

Test Equation:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/02/11 Time: 15:55
Sample: 1 100
Included observations: 100
Variable

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
V
S
D1
D2
H1
H2
H3
FITTED^2

-4535.063
70.81697
10.71957
1979.245
45.87412
1646.315
-152.5082
1026.343
3.55E-05

-0.650501
0.457936
1.231030
2.483154
0.048471
1.574066
-0.165857
1.103076

0.788387

0.5170
0.6481
0.2215
0.0149
0.9614
0.1189
0.8686
0.2729
0.4325

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.425339
0.374819
3007.764
8.23E+08
-938.0736
2.025082

6971.648
154.6438
8.707811
797.0693

946.4278
1045.899
919.5183
930.4366
4.50E-05

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

2260.360
3804.003
18.94147
19.17594
8.419262
0.000000

Mô hình gốc : Yi =β1+ β2 Vi + β3Si + β4D1i + β5D2i + β6H1i + β7H2i + β8 H3i + ui
Trong hồi quy phụ giá trị Fitted chính là ước lượng cho biến phụ thuộc.
Do đó mô hình hồi quy phụ có dạng:
Yi =β1+ β2 Vi + β3S i + β4D1i + β5D2i + β6H1i + β7H2i + β8 H3i +

2

+vi

14

Đây là kiểm định Ramsey Reset để kiểm định dạnh hàm đúng hay sai, có thiếu biến hay
không.
Kiểm định cặp giả thuyết:
H0:

= 0 Mô hình gốc không thiếu biến.

H1:

# 0 Mô hình gốc thiếu biến.

Ta có P- value kiểm định T bằng 0,4325>
Nhận xét: Với mức ý nghĩa

không đủ cơ sở để bác bỏ H0

= 5%, mô hình gốc không thiếu biến.

4.Kiểm định tính chuẩn của sai số ngẫu nhiên
KIỂM ĐỊNH TÍNH CHUẨN CỦA SAI SỐ NGẪU NHIÊN:

35
Series: Residuals
Sample 1 100
Observations 100

30
25

20
15
10
5
0
-10000

-5000

0

5000

Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis

2.00E-12
-240.7710
13966.12
-10819.69
2893.510
1.607362
11.42816

Jarque-Bera

Probability

339.0346
0.000000

10000

Kiểm định cặp giả thuyết:
H0 : mô hình ban đầu có SSNN tuân theo quy luật phân phối chuẩn
H1: mô hình ban đầu có SSNN không tuân theo quy luật phân phối chuẩn

15


Ta xét tiêu chuẩn Jarque-Bera:
Vì p_value của kiểm định Jaque – Bera bằng 0.000000 < 0.05 nên bác bỏ H0
Nhận xét: mô hình ban đầu có sai số ngẫu nhiên không tuân theo quy luật phân phối
chuẩn.
V. KẾT LUẬN:
Qua quá trình nghiên cứu và tìm hiểu, chúng em đã xây dựng được mô hình hồi quy về
sự thay đổi giá nhà đất ở Quảng Ngãi phụ thuộc vào các biến độc lập như giá vàng, diện
tích, vị trí, hướng nhà.
Kết quả hồi quy cho R2 = 0.421413 điều này có nghĩa có
42.1413% sự thay đổi của giá nhà được giải thích bởi các biến
độc lập trong mô hình còn 57.8587% giá nhà phụ thuộc vào
các yếu tố ngẫu nhiên khác ngoài mô hình như tâm lý con
người, địa thế xung quanh, vùng miền (thành thị, nông
thôn)…
Ta thấy, mô hình có giá trị p-value bằng 0.000000 < 0.05 nên mô hình hồi quy là phù
hợp.

Tuy nhiên, qua việc thực hiện các kiểm định chúng em đã nhận thấy mô hình có 2 khuyết
tật: có phương sai sai số thay đổi và sai số ngẫu nhiên không tuân theo quy luật chuẩn, do
sự xuất hiện của các quan sát ngoại lai và quá trình xử lý số liệu.
Với số quan sát nhỏ, mẫu số liệu chủ yếu được lấy từ thành phố Quảng Ngãi nên mặc dù
mô hình kinh tế là phù hợp nhưng nó không thể phản ánh chính xác thực tế tình hình nhà
đất ở toàn tỉnh Quảng Ngãi.
Trong quá trình thực hiện, dù đã rất cố gắng song nhóm chúng em cũng không thể tránh
khỏi những sai sót vì vậy nhóm 4 rất mong nhận được sự góp ý của thầy và các bạn.

16


MỤC LỤC:

TRANG

I.TÌNH HÌNH NHÀ ĐẤT QUÃNG NGÃI

2

II.XÂY DỰNG MÔ HÌNH

4

1.Biến phụ thuộc

4

2.Các biến độc lập

4

3.Mô hình hồi quy tổng thể

4

III.CHẠY MÔ HÌNH

4

1.Các bước chạy mô hình

4

2.Bảng kết quả eviews

6

3.Phân tích ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy

7

4.Phân tích ý nghĩa kinh tế của hệ số hồi quy

8

5.Phân tích ý nghĩa của hàm hồi quy

8

IV.KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT

9

1.Kiểm định phương sai sai số thay đổi

9

2.Kiểm định hiện tượng tự tương quan

12

3.Kiểm định mô hình thiếu biến

14

4.Kiểm định tính chuẩn sai số ngẫu nhiên

15

V.KẾT LUẬN

16

17