[Bài tập lớn Kinh tế Lượng] - Eviews - Các yếu tố tác động đến giá phòng trọ của sinh viên tại một số khu vực xung quanh trường Đại học

TRƯỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨC
KHOA KINH TẾ - QUẢN TRỊ KINH DOANH

BÀI TẬP LỚN
MÔN: KINH TẾ LƯỢNG
ĐỀ TÀI: CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ PHÒNG
TRỌ CỦA SINH VIÊN TẠI MỘT SỐ KHU VỰC XUNG
QUANH TRƯỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨC CƠ SỞ 1

GIẢNG VIÊN: THS. ĐỖ THỊ MẪN
SINH VIÊN: VŨ ĐỨC ANH
MSV: 1264010089
LỚP: ĐHKT – K16C

Thanh Hóa, tháng 11 năm 2014


1. Tính cấp thiết của đề tài
Đối với những sinh viên học đại học xa nhà thì nơi ở là một trong những vấn
đề quan trọng nhất. Trên thực tế, sinh viên có thể có một số lựa chọn như sau:
Đăng kí nội trú tại ký túc xá của trường đại học; Thuê phòng trọ ở ngoài; Ở nhà
người thân, bạn bè…
Hiên tại, ở cơ sở 1 của trường Đại học Hồng Đức có 5 khu ký túc xá phục vụ
sinh viên trong nhà trường. Tuy nhiên, số lượng các phòng trong ký túc chưa
đáp ứng được hết nhu cầu ở của sinh viên. Mỗi phòng trong ký túc đều đã có từ
5 – 7 sinh viên. Đặc biệt, từ tháng 10 năm 2015 và chậm nhất là hết năm 2016
tất cả các khoa tại cơ sở 2 của trường Đại học Hồng Đức sẽ chuyển về cơ sở 1
vì thế khả năng quá tải của ký túc hoàn toàn có thể xảy ra.
Chính vì vậy, thuê phòng trọ ở ngoài đang trở thành một nhu cầu rất cấp
thiết cho sinh viên. Thêm vào đó, thuê một phòng ở ngoài cũng có nhiều ưu
điểm ví dụ như: Có không gian sinh hoạt thoải mái hơn; Sinh viên có thể linh

hoạt về thời gian để làm thêm; Điều kiện cơ sở vật chất tốt hơn ký túc xá…Tuy
nhiên, đối với những phòng trọ ở ngoài thì vấn đề lớn nhất được đặt ra chính là
giá cả. Giá thuê một phòng trọ thường khá đa dạng và khác nhau tùy theo điều
kiện cơ sở vật chất, diện tích, khoảng cách tới trường. Tuy nhiên, một số chủ
phòng trọ nhận thấy như cầu thuê phòng trọ của sinh viên là rất lớn nên đã tìm
cách tăng giá phòng một cách bất hợp lý, gây khó khăn cho sinh viên. Em nhận
thấy, nếu có thể phân tích một cách định lượng được các yếu tố ảnh hưởng tới
giá phòng trọ có thể giúp cho các bạn sinh viên chọn được cho mình một nơi ở
phù hợp với giá cả hợp lý. Vì thế em đã chọn đề tài nghiên cứu “ Các yếu tố tác
động đến giá phòng trọ của sinh viên tại một số khu vực xung quanh trường Đại
học Hồng Đức cơ sở 1”.
2. Mục tiêu nghiên cứu:
- Xác định những nhân tố ảnh hưởng tới giá thuê phòng trọ tại các khu vực
xung quanh trường Đại học Hồng Đức cơ sở 1, cụ thể là Xã Quảng
Thắng, Xã Quảng Thành và Phường Đông Vệ.
- Phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới giá phòng trọ.
3. Đối tượng nghiên cứu:
- Giá thuê phòng trọ.
- Những yếu tố tác động tới giá một phòng trọ.
4. Phạm vi nghiên cứu:
a. Thời gian: Tháng 11 năm 2015


b. Không gian: Tại xã Quảng Thịnh, xã Quảng Thành và phường Đông Vệ TP Thanh Hóa.
5. Phương pháp nghiên cứu:
Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, cụ thể như sau: Thực hiện thu
thập số liệu sơ cấp sau đó xây dựng mô hình hàm hồi quy và tiến hành hồi quy
bằng cách sử dụng phần mềm Eviews 5. Dựa trên kết quả hồi quy để đưa ra kết
luận về những nhân tố ảnh hưởng, và mức độ ảnh hưởng tới giá phòng trọ.
6. Nội dung nghiên cứu:

6.1. Các biến trong mô hình hồi quy:
a. Biến phụ thuộc: P là Giá một phòng trọ (nghìn đồng/ tháng)
b. Biến độc lập:
- S là diện tích của một phòng trọ ( m2). Diện tích của phòng trọ trên thực
tế có xu hướng tỉ lệ thuận với giá phòng, diện tích phòng càng lớn thì
không gian sinh hoạt sẽ thoải mái hơn và giá phòng thường cũng cao
hơn.
- F là khoảng cách từ phòng trọ tới trường Đại học Hồng Đức (m). Phòng
trọ càng gần trường thì càng thuận tiện cho việc đi lại, chính vì thế trên
thực tế càng gần trường thì giá phòng trọ sẽ càng cao.
- N là số lượng người cho phép ở trong một phòng ( người/ phòng). Số
lượng người tối đa có thể ở trong một phòng thường do chủ phòng trọ
quyết định. Đối với những phòng có thể ở được đông người hơn thì giá sẽ
cao hơn.
6.2. Số liệu:
a. Phương pháp thu thập số liệu:
Trực tiếp thu thập số liệu sơ cấp về giá, diện tích, số người tối đa mỗi,
khoảng cách từ của mỗi phòng tới trường Đại học Hồng Đức tại 33 nhà trọ ở
các xã Quảng Thịnh, xã Quảng Thành và phường Đông Vệ - TP Thanh Hóa.
Sau đó xây dựng bảng số liệu.

b. Số liệu:


STT
1
2
3
4
5

6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33

6.3.

P – giá phòng
(nđ/ tháng)
500
500
550
600
650
350
450
350
500
550
350
350
450
450
550
350
400
400
500
450
500
550
400
450
550
300
500

500
250
200
500
450
500

S – diện tích
(m2)
10
12
15
18
20
10
12
12
18
20
10
10
15
15
18
12
15
16
22
20
22

17
12
11
20
15
13.5
19
11
12.7
13
11
16

Mô hình nghiên cứu và kết quả:

F – khoảng cách
(m)
300
352
312
450
558
1120
1060
1300
960
1063
1793
1630
1670

1690
1570
1950
2270
2120
2300
2670
1983
443
530
551
638
1562
952
943
2612
2487
471
585
834

N – Số người
( ng/ phòng)
1
1
1
2
2
1
1

1
2
2
1
1
2
2
4
1
2
2
2
2
4
2
1
1
2
1
2
2
1
1
1
1
2


Mô hình nghiên cứu (1): (PRF) Pi =

+

Si +

Fi +

Ni

Hồi quy mô hình (1) thu được kết quả sau:
Bảng 1: Hồi quy mô hình (1)
Dependent Variable: P
Method: Least Squares
Date: 11/17/15 Time: 14:28
Sample: 1 33
Included observations: 33
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
S
F
N

330.7735
12.26895
-0.095831
35.78431

33.58211
2.965599
0.010112
14.40104

9.849696
4.137090
-9.476525
2.484842

0.0000
0.0003
0.0000
0.0190

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

0.841807
0.825442
41.61167

50214.40
-167.7295
1.830798

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

451.5152
99.59672
10.40785
10.58925
51.43999
0.000000

Như vây, hồi quy mô hình (1):
Ta thu được:

(SRF):

= 330.7735 + 12.26895*Si – 0.095831*Fi + 35.78431*Ni

7. Phân tích kết quả nghiên cứu
7.1. Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy:
Tiến hành kiểm định giả thiết:
Từ kết quả hồi quy ta có:
Prob(tβ1) = 0.0000 < α = 0.05  Bác bỏ H0. Như vậy

có ý nghĩa thống kê.


Prob(tβ2) = 0.0003 < α = 0.05  Bác bỏ H0. Như vậy

có ý nghĩa thống kê.

Prob(tβ3) = 0.0000 < α = 0.05  Bác bỏ H0. Như vậy

có ý nghĩa thống kê.

Prob(tβ4) = 0.0190 < α = 0.05  Bác bỏ H0. Như vậy

có ý nghĩa thống kê.

7.2. Ý nghĩa kinh tế của các hệ số hồi quy:
Ta thấy:
-

= 330.7735 cho thấy ngay cả khi diện tích, khoảng cách tới trường và số
người trong một phòng bằng 0 thì giá phòng trọ trung bình là 330.7735.
Điều này phù hợp với lý thuyết và thực tiễn vì ngoài S,F,N vẫn còn những yếu tố
khác ảnh hướng tới giá phòng trọ.

-

= 12.26895 cho thấy khi khoảng cách từ phòng trọ tới trường và số người tối
đa trong một phòng không thay đổi, nếu diện tích phòng tăng thêm 1m 2 thì giá
tăng thêm 12.26895 nghìn đồng.

Điều này phù hợp với lý thuyết và thực tiễn vì phòng rộng hơn thì sẽ có không
gian sinh hoạt lớn hơn kéo theo giá phòng cũng tăng theo.

-

= – 0.095831 cho thấy khi diện tích và số người tối đa trong một phòng
không thay đổi, nếu khoảng cách từ phòng trọ tới trường tăng 1m thì giá phòng
sẽ giảm – 0.095831 nghìn đồng.
Điều này phù hợp với lý thuyết và thực tiễn vì khi khoảng cách từ phòng tới
trường tăng lên sẽ làm tăng chi phí và thời gian di chuyển tới trường, chính vì
vậy nên càng xa trường giá phòng sẽ có xu hướng rẻ hơn.

-

= 35.78431 cho thấy khi diện tích và khoảng cách từ phòng trọ tới trường
không thay đổi, nếu số người tối đa trong một phòng tăng thêm 1 người thì giá
phòng sẽ tăng 35.78431 nghìn đồng.
Điều này phù hợp với lý thuyết và thực tiễn vì khi có thể ở thêm người trong
cùng một phòng thì số tiền phòng trung bình cho mỗi người sẽ giảm xuống. Vì
thế những phòng trọ có thể ở từ 2 người trở lên thường đắt hơn những phòng chỉ
có thể ở một người.

7.3. Kiểm tra sự phù hợp của mô hình:
Với mức ý nghĩa α= 5%


Ta kiểm định cặp giả thiết:
Từ kết quả hồi quy mô hình (1) ta có:
Prob(F-statistic) = 0.000000 < α = 0.05  Bác bỏ H0. Như mô hình hồi quy là phù
hợp ở mức ý nghĩa R2 = 84.1807%.

7.4. Kiểm tra các khuyết tật của mô hình:
7.4.1. Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến:
Hồi quy mô hình diện tích một phòng (S) phụ thuộc vào khoảng các từ phòng tới
trường (F) và số người tối đa trong một phòng (N) để kiểm định mô hình (1) có
hiện tượng đa cộng tuyến không.
Mô hình hồi quy phụ (2):

Si =

+

Fi +

Ni + vi ,

i=

Hồi quy mô hình phụ (2) ta được kết quả:
Bảng 2: Hồi quy mô hình (2) Si =

+

Fi +

Ni + vi ,

i=

Dependent Variable: S
Method: Least Squares

Date: 11/17/15 Time: 14:28
Sample: 1 33
Included observations: 33
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
F
N

9.205595
-0.000154
3.626345

1.203985
0.000622
0.589651

7.645937
-0.246882
6.149982

0.0000

0.8067
0.0000

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

0.563882
0.534808
2.561781
196.8817
-76.29555
1.751537

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

14.94545
3.756003
4.805791
4.941837
19.39439
0.000004

Kiểm định cặp giả thiết:
Dựa trên kết quả hồi quy mô hình (2) ta thấy:
- Prob(tα1) = 0.0000 < α = 0.05  α1 ≠ 0
- Prob(tα2) = 0.8067 > α = 0.05  α2 = 0
- Prob(tα3) = 0.0000 < α = 0.05  α3 ≠ 0
Như vậy trong mô hình (1) có đa cộng tuyến không hoàn hảo.
+, Biện pháp khắc phục đa cộng tuyến:
Tiến hành bỏ bớt biến trong mô hình (1). Ta thấy biến S đa cộng tuyến với biến N.
TH1: Bỏ biến S:
Hồi quy lại mô hình (1) đã bỏ biến S thu được kết quả như sau:
Dependent Variable: P
Method: Least Squares
Date: 11/17/15 Time: 16:47
Sample: 1 33
Included observations: 33
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

443.7165

24.24695

18.29989

0.0000

F

-0.097715

0.012525

-7.801558

0.0000

N

80.27575

11.87493

6.760101

0.0000

R-squared

0.748443

Mean dependent var

451.5152

Adjusted R-squared

0.731672

S.D. dependent var

99.59672

S.E. of regression

51.59149

Akaike info criterion

10.81110

Sum squared resid

79850.44

Schwarz criterion

10.94714

Hannan-Quinn criter.

10.85687

Log likelihood

-175.3831


F-statistic

44.62852

Prob(F-statistic)

0.000000

Durbin-Watson stat

1.879083

Ta thu được R12 = 0.748443

TH2: Bỏ biến N:
Hồi quy lại mô hình (1) đã bỏ biến N thu được kết quả như sau:
Dependent Variable: P
Method: Least Squares
Date: 11/17/15 Time: 16:49
Sample: 1 33
Included observations: 33
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

301.8603

34.11055

8.849471

0.0000

S

17.77194

2.135698

8.321374

0.0000

F

-0.091699

0.010801

-8.490001

0.0000

R-squared

0.808125

Mean dependent var

451.5152

Adjusted R-squared

0.795334

S.D. dependent var

99.59672

S.E. of regression

45.05761

Akaike info criterion

10.54027

Sum squared resid

60905.63

Schwarz criterion

10.67631

Hannan-Quinn criter.

10.58604

Durbin-Watson stat

1.748153

Log likelihood

-170.9144

F-statistic

63.17608

Prob(F-statistic)

0.000000

Ta thu được R22 = 0.808125
So sánh 2 trường hợp ta thấy: R22 > R12
Vì vậy nên loại bỏ biến N ra khỏi mô hình để khắc phục khuyết tật đa cộng tuyến.
7.4.2. Kiểm định phương sai của sai số ngẫu nhiên thay đổi:


- Bước 1: Hồi quy mô hình (1) thu được phần dư ei
- Bước 2: Tiến hành hồi quy mô hình (3):
ei2 =

+

Si +

S2i+

Si*Fi +

Si *Ni+

Fi +

Fi2 +

Fi*Ni +

Ni +

Ni2 +

Thu được kết quả sau:
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
Obs*R-squared
Scaled explained SS

2.376054
15.89943
11.84162

Prob. F(9,23)
Prob. Chi-Square(9)
Prob. Chi-Square(9)

0.0454
0.0690
0.2224

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/17/15 Time: 14:45
Sample: 1 33
Included observations: 33
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
S
S^2
S*F
S*N
F
F^2
F*N
N
N^2

-11736.03
2634.478
-109.5239
0.491371
442.4583
0.518376
-0.000690
-3.333909
-10398.96
1142.097

6995.891
1173.521
57.08065

0.258050
423.4459
2.637393
0.000765
1.809399
4349.456
833.8957

-1.677561
2.244935
-1.918758
1.904175
1.044899
0.196549
-0.902000
-1.842550
-2.390863
1.369592

0.1070
0.0347
0.0675
0.0695
0.3069
0.8459
0.3764
0.0783
0.0254
0.1840

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.481801
0.279027
1822.222
76371363
-288.6260
2.376054
0.045444

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

1521.648
2146.061
18.09855
18.55204
18.25113
2.018850

- Bước 3:
Ta kiểm định cặp giả thiết:

Tiêu chuẩn kiểm định:

~

(m)

= n*R2

Trong đó:

m: Là số biến độc lập trong mô hình (3)
Từ kết quả hồi quy mô hình (3) ta có:
= n*R2 = 33*0.481801 = 15.899433
(m) =

(9) = 16.92

Ta thấy:

<

(m)  Chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0.

Như vậy mô hình (1) không có hiện tượng phương sai của sai số ngẫu nhiên thay
đổi.
7.4.3. Kiểm định tự tương quan:

Dùng kiểm định Breusch – Goldfrey (BG) để kiểm tra tự tương quan.
Mô hình hồi quy mở rộng (4) để kiểm tra tự tương quan:

ei =

+

.Xji +

Ta kiểm định cặp giả thiết:

+ ....... +

+

i


a. Kiểm tra tự tương quan bậc một: Hồi quy mô hình (4) bằng phương pháp
OLS để kiểm tra tự tương quan bậc 1 ( p = 1 ) thu được kết quả sau: ( Trang bên)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

0.135740
0.159207

Prob. F(1,28)
Prob. Chi-Square(1)

0.7153
0.6899

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/17/15 Time: 15:47
Sample: 1 33
Included observations: 33
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
S
F
N
RESID(-1)

2.166974
0.006500
-0.000830

-0.767873
0.073574

34.59760
3.010854
0.010511
14.76835
0.199696

0.062634
0.002159
-0.078952
-0.051994
0.368429

0.9505
0.9983
0.9376
0.9589
0.7153

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

0.004824
-0.137343
42.24594
49972.14

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

-1.11E-14
39.61313
10.46362
10.69036


Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

Ta thấy: Prob(

-167.6497
0.033935
0.997656

) = 0.6899 >

Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

10.53991
2.009157

= 0.05

 Mô hình (1) không có khuyết tật tự tương quan bậc 1.

b. Kiểm tra tự tương quan bậc hai: Hồi quy mô hình (4) bằng phương pháp
OLS để kiểm tra tự tương quan bậc 2 ( p = 2 ) thu được kết quả sau:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
Obs*R-squared

1.819748
3.919888

Prob. F(2,27)
Prob. Chi-Square(2)

0.1814
0.1409

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/17/15 Time: 15:51
Sample: 1 33
Included observations: 33
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
S
F
N
RESID(-1)
RESID(-2)

9.408103
0.232199
-0.003035
-5.645425
0.079987
0.352537

33.37958
2.887742
0.010141
14.39080
0.191394
0.188663

0.281852
0.080409

-0.299240
-0.392294
0.417917
1.868603

0.7802
0.9365
0.7670
0.6979
0.6793
0.0726


R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

Ta thấy: Prob(

0.118784
-0.044404
40.48306
44249.71
-165.6431
0.727899
0.608609

) = 0.1409 >

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

-1.11E-14
39.61313
10.40261
10.67470
10.49416
2.051820

= 0.05

 Mô hình (1) không có khuyết tật tự tương quan bậc 2.
7.4.4. Kiểm tra khuyết tật chỉ định về dạng hàm:
Ta kiểm định cặp giả thiết:
Dùng kiểm định Ramsey thu được kết quả hồi quy sau:
Ramsey RESET Test:
F-statistic
Log likelihood ratio

0.516727
1.239536

Prob. F(2,27)
Prob. Chi-Square(2)

0.6022
0.5381

Test Equation:
Dependent Variable: P
Method: Least Squares
Date: 11/17/15 Time: 16:09
Sample: 1 33
Included observations: 33
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
S
F
N
FITTED^2

1014.517
57.71118

-0.449570
168.8287
-0.008182

1009.040
62.11589
0.488712
184.4967
0.012238

1.005428
0.929089
-0.919909
0.915077
-0.668568

0.3236
0.3611
0.3658
0.3683
0.5094


FITTED^3
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic

Prob(F-statistic)

5.84E-06
0.847638
0.819423
42.32294
48363.25
-167.1098
30.04201
0.000000

9.53E-06

0.613063

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

0.5450
451.5152
99.59672
10.49150
10.76359
10.58305
2.029718

Ta thấy: Prob( F) = 0.6022 > α = 0.05  Chưa đủ cơ sở bác bỏ H0
Như vậy mô hình (1) có dạng hàm đúng.

7.4.5. Kiểm định mô hình có bị thừa biến hay không:
a. Kiểm định biến S:
Thu được kết quả như sau:
Redundant Variables: S
F-statistic
Log likelihood ratio

17.11551
15.30717

Prob. F(1,29)
Prob. Chi-Square(1)

0.0003
0.0001

Test Equation:
Dependent Variable: P
Method: Least Squares
Date: 11/17/15 Time: 16:17
Sample: 1 33
Included observations: 33
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
F
N

443.7165
-0.097715
80.27575

24.24695
0.012525
11.87493

18.29989
-7.801558
6.760101

0.0000
0.0000
0.0000

R-squared

0.748443

Mean dependent var

451.5152


Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.731672
51.59149
79850.44
-175.3831
44.62852
0.000000

S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

99.59672
10.81110
10.94714
10.85687
1.879083

Ta thấy Prob (F – statistic ) = 0.0003 < α = 0.05  S không phải biến thừa.

b. Kiểm định biến F:
Thu được kết quả như sau:
Redundant Variables: F
F-statistic
Log likelihood ratio

89.80452
46.53606

Prob. F(1,29)
Prob. Chi-Square(1)

0.0000
0.0000

Test Equation:
Dependent Variable: P
Method: Least Squares
Date: 11/17/15 Time: 16:22
Sample: 1 33
Included observations: 33
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C
S
N

227.4008
13.53442
13.34447

63.20497
5.895594
28.26819

3.597830
2.295683
0.472067

0.0011
0.0289
0.6403

R-squared

0.351928

Mean dependent var

451.5152

Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.308723
82.80775
205713.7
-190.9976
8.145582
0.001494

S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

99.59672
11.75743
11.89347
11.80320
1.328128

Ta thấy Prob (F – statistic ) = 0.0000 < α = 0.05  F không phải biến thừa.

Kiểm định biến N:
Thu được kết quả như sau:
Redundant Variables: N
F-statistic

6.174440

Prob. F(1,29)

0.0190

Log likelihood ratio

6.369787

Prob. Chi-Square(1)

0.0116

Test Equation:
Dependent Variable: P
Method: Least Squares
Date: 11/17/15 Time: 16:24
Sample: 1 33
Included observations: 33
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

301.8603

34.11055

8.849471

0.0000

S

17.77194

2.135698

8.321374

0.0000

F

-0.091699

0.010801

-8.490001

0.0000


R-squared

0.808125

Mean dependent var

451.5152

Adjusted R-squared

0.795334

S.D. dependent var

99.59672

S.E. of regression

45.05761

Akaike info criterion

10.54027

Sum squared resid

60905.63

Schwarz criterion

10.67631

Hannan-Quinn criter.

10.58604

Durbin-Watson stat

1.748153

Log likelihood

-170.9144

F-statistic

63.17608

Prob(F-statistic)

0.000000

Ta thấy Prob (F – statistic ) = 0.0190 < α = 0.05  N không phải biến thừa.

7.4.6. Kiểm tra tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên:

Ta kiểm định cặp giả thiết:
Dùng kiểm đinh Jacque – Bera (JB):
6

Series: Residuals
Sample 1 33
Observations 33

5
4
3
2
1

Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis

-1.11e-14
5.702558
58.14720
-100.9043
39.61313
-0.782636

2.928818

Jarque-Bera
Probability

3.375824
0.184905

0
-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

Ta có: Prob (JB) = 0.184905 > α = 0.05  chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0.
Như vậy mô hình (1) có sai số ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn.

8. Kết luận và ứng dụng thực tế.
8.1. Kết luận và ứng dụng thực tế.
Các kết quả nghiên cứu ở trên cho ta thấy: Diện tích (S) và khoảng cách (F)
của mỗi phòng trọ tới trường hai nhân tố quan trọng tác động tới giá thuê phòng
của sinh viên. Trong khi diện tích càng lớn thì giá phòng sẽ càng cao thì khoảng
các từ phòng trọ tới trường lại có tác động một cách ngược lại. Đây cũng là điều
phù hợp với thực tiễn. Trong mô mình nghiên cứu còn đưa ra biến N – số người tối
đa trong một phòng, tuy nhiên khi tiến hành hồi quy và kiểm định, biến N có mối
quan hệ tuyến tính với diện tích của một phòng chính vì vậy đã được loại bỏ khỏi
mô hình.
Ngoài các yếu tố kể trên, một số yếu tố khác cũng có thể tác động tới giá
phòng trọ của sinh viên như: điều kiện cơ sở vật chất, an ninh, vị trí phòng trọ…
điều này thể hiện qua việc có hệ số

= 330.7735 (nghìn đồng). Tuy nhiên trong

giới hạn của nghiên cứu, tác giả chưa nghiên cứu tới ảnh hưởng cụ thể của những
nhân tố này mà tập trung và 3 nhân tố là diện tích, khoảng cách tới trường và số
người tối đa trong 1 phòng.
8.2. Ứng dụng thực tế
Dựa trên mô hình hồi quy được đưa ra, các sinh viên, đặc biệt là những sinh
viên đang có nhu cầu thuê phòng trọ tại các khu vực xung quanh Trường Đại học
Hồng Đức cơ sở 1, cụ thể là tại xã Quảng Thịnh, xã Quảng Thành và phường Đông
Vệ - TP Thanh Hóa có thể dựa vào để thiết lập nên biểu giá của mỗi phòng trọ tùy
vào diện tích và khoảng cách của mỗi phòng trọ tới trường. Mặc dù có một số yếu
tố khác cũng ảnh hưởng tới giá tròng thọ tuy nhiên trên thực tế, hai yếu tố kể trên
có thể dễ dàng lượng hóa và tính toán, điều này giúp các sinh viên có thể dễ dàng
so sánh và đưa ra kết quả nhanh hơn. Thông qua việc tự xác định được giá của mỗi
phòng trọ mà các bạn sinh viên có thể lựa chọn được một phòng trọ đáp ứng được

đầy đủ nhu cầu sinh hoạt và phù hợp với khả năng tài chính của bản thân. Thêm
vào đó sinh viên cũng có thể tránh được tình trạng ép giá hiện nay của một số chủ
trong trọ, đặc biệt đối với các sinh viên hiện đang học tập tại cở sở 2 của trường
Đại học Hồng Đức chuẩn bị chuyển xuống cơ sở 1 trong năm 2015 và những sinh
viên chuẩn bị nhập trường.