tiểu luận kinh tế lượng NHỮNG yếu tố ẢNH HƯỞNG đến GIÁ THUÊ PHÒNG TRỌ của SINH VIÊN FTU

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
---------****---------

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG

NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ
THUÊ PHÒNG TRỌ CỦA SINH VIÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
Nhóm sinh viên thực hiện
Lớp Kinh tế lượng

:
:

Nhóm 17
KTE309.2

Giáo viên hướng dẫn

:

Ths. Nguyễn Thúy Quỳnh

Hà Nội, tháng 5 năm 2019

1


DANH SÁCH THÀNH VIÊN NHÓM 17
STT

Họ Và Tên

Mã Sinh
Viên

1

Lê Xuân Đoàn

1711120034

2

Nguyễn Thị Thu Huyền

1713310076

3

Vũ Hồng Nhung

1711120130

4

Trần Thị Mỹ Lan

1713310081

5

Nguyễn Thảo Trang

1711120172

6

Đỗ Anh Tuấn

1711120178

BẢNG ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN
MSV

Họ và tên

Đoàn

Huyền

Nhung

Lan

Trang

Tuấn

1711120034

Lê Xuân Đoàn

_

10

10

10

10

1713310076

Nguyễn Thi Thu Huyền

10

_

10

10

10

10

1711120130

Vũ Hồng Nhung

10

10

_

10

10

10

1713310081

Trần Thị Mỹ Lan

10

10

10

_

10

10

1711120172

Nguyễn Thảo Trang

10

10

10

10

_

10

1711120178

Đỗ Anh Tuấn

10

10

10

10

10

_

10

10

10

10

10

10

Điểm TB cá nhân

10

1


MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU ...................................................................................................... 4
NỘI DUNG ........................................................................................................... 6
CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN ................................................................................ 6
1.1 Một số vấn đề chung về phòng trọ ................................................................ 6
1.2 Đặc điểm tình hình tự nhiên Hà Nội ảnh hưởng đến nhà ở cho sinh viên... 7
1.3 Cơ sở hình thành mô hình nghiên cứu .......................................................... 7

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH ............................ 10
2.1

Xác đinh phương pháp nghiên cứu ............................................................. 10

2.1.1

Phương pháp thu thập số liệu .................................................................. 1
0
2.1.2 Phương pháp xử lý số liệu ....................................................................... 1
0
2.1.3 Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu .................................................. 1
0
2.2 Xây dựng mô hình lý thuyết ........................................................................ 11
2.2.1

Mô hình hồi quy gốc ................................................................................ 11

2.2.2

Mô hình hồi quy tổng quát ....................................................................... 11

2.2.3
2.3

Giải thích các biến .................................................................................. 1
3
Mô tả số liệu của mô hình ............................................................................ 14

2.3.1

Nguồn gốc số liệu .................................................................................... 1
4
2.3.2 Mô tả số liệu thống kê ............................................................................. 1
5
2.3.3 Ma trận tương quan giữa các biến .......................................................... 1
6
CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ .................. 18
2


3.1
3.2

Mô hình ước lượng....................................................................................... 18
Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình ................................ 20

3.2.1
3.2.2
3.2.3
3.2.4
3.2.5
3.3
3.4

Kiểm định bỏ sót biến .............................................................................. 2
0
Kiểm định phương sai sai số thay đổi ...................................................... 2
2
Kiểm định phân phối chuẩn nhiễu ........................................................... 2

4
Kiểm đinh đa cộng tuyến ......................................................................... 2
5
Kiểm định tự tương quan ......................................................................... 2
7

Kết quả ước lượng đã khắc phục khuyết tật .............................................. 28
Kiểm định giả thuyết ................................................................................... 29

3.4.1

Kiểm định sự phù hợp với lý thuyết của mô hình ..................................... 2
9
3.4.2 Kiểm định hệ số hồi quy .......................................................................... 2
9
3.4.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình ......................................................... 3
0
3.5 Khuyến nghị và giải pháp ............................................................................ 30

KẾT LUẬN .........................................................................................................32
TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................34
PHỤ LỤC ............................................................................................................35

3


LỜI MỞ ĐẦU

Trong những năm vừa qua, số lượng sinh viên Ngoại thương ngày càng tăng cao
nên nhu cầu về nhà trọ, chỗ ở của sinh viên Ngoại thương cũng ngày càng tăng. Các

bạn sinh viên ngoại tỉnh ở xa nhà nên phải tìm chỗ ở thích hợp để có thể đi học, đi làm.
Có rất nhiều bạn chọn ở tại ký túc xá của trường, cũng có những bạn ở nhà người quen,
họ hàng. Tuy nhiên, cầu thì ngày càng tăng mà cung thì không đủ, nhu cầu của các bạn
sinh viên để tìm được một chỗ ở phù hợp vẫn chưa được đáp ứng. Gần đây, mặc dù các
chủ nhà trọ đã quan tâm hơn đến chất lượng phòng trọ, ví dụ như cơi nới phòng ở rộng
hơn, thoáng mát hơn hay cung cấp mạng Internet để hỗ trợ cho công việc và học tập...
Nhưng giá cả thuê phòng trọ vẫn luôn là một vấn đề đối với người đi thuê, đặc biệt là
các bạn sinh viên. Vì vậy đề làm rõ về vấn đề về giá thuê phòng trọ, nhóm xin trình bày
đề tài: “Những yếu tố ảnh hưởng đến giá thuê

phòng trọ của sinh viên trường Đại học Ngoại Thương”
Vậy những yếu tố nào ảnh hưởng đến giá phòng trọ của sinh viên Đại học
Ngoại thương? Các yếu tố này có mức độ tác động như thế nào đến quyết định thuê
phòng trọ và làm thế nào để những sinh viên lần đầu đi thuê phòng có thể dự tính
được mức giá thuê phù hợp và chọn được cho mình một phòng trọ ưng ý? Trả lời
được những câu hỏi đó giúp ta có cái nhìn tổng quát về các yếu tố quyết định đến
giá thuê phòng trọ của sinh viên Ngoại thương. Xuất phát từ các thắc mắc trên,
nhóm sinh viên chúng em đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến giá
phòng trọ của sinh viên, qua đó, đưa ra một số đóng góp và kiến nghị đối với
những chủ hộ có phòng trọ cho sinh viên Ngoại thương thuê để họ có thể kịp thời
sửa đổi, tạo điều kiện cho sinh viên có một môi trường sống và học tập tốt hơn.
Đối tượng nghiên cứu: Sự ảnh hưởng của một số yếu tố đến giá giá thuê phòng
trọ của sinh viên trường ĐH Ngoại Thương
4


Phạm vi nghiên cứu: Sinh viên trường ĐH Ngoại Thương

Bài tiểu luận được hoàn thành dựa trên sự nỗ lực của cả nhóm 17, chúng em
xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến cô vì đã giúp đỡ chúng em hoàn thành bài

nghiên cứu này. Tuy nhiên, trong quá trình thực hiện đề tài này, nhóm đã gặp một số
hạn chế, khó khăn nhất định. Dữ liệu mà nhóm thu thập được chưa được chính xác
tuyệt đối do phần lớn dữ liệu đều được thu thập qua mạng, không thể biết được trên
thực tế giá sẽ thay đổi như thế nào. Bên cạnh đó , thời gian và nhân lực có hạn nên
nhóm chỉ khảo sát được 5 yếu tố. Do đó bài tiểu luận của chúng em vẫn còn tồn tại
nhiều sai sót, kính mong thầy cô và các bạn đưa ra những góp ý để bài tiểu luận trở
nên hoàn chỉnh hơn.

Chúng em xin chân thành cảm ơn!

5


NỘI DUNG

CHƯƠNG 1
1.1

CƠ SỞ LÝ LUẬN

Một số vấn đề chung về phòng trọ

Khái niệm phòng trọ: Nhà trọ hay phòng trọ là những cơ sở (nhà nguyên căn
hoặc một phòng trong một tòa nhà hoặc dãy nhà) dùng để cho thuê dài hạn đối với
các đối tượng như sinh viên, công nhân, người lao động, … Người thuê trọ có
nghĩa vụ phải trả cho người chủ trọ một khoản phí là tiền thuê trọ.
Việc phân loại Phòng trọ khá quan trọng đối với người đi thuê cũng như là người
kinh doanh phòng trọ. Đối với người đi thuê, họ rất cần biết mình đang sở hữu phòng
trọ thuộc loại nào ? Đối với người kinh doanh xác định cho minh định hướng để đầu
tư cho phù hợp ... Từ đó có một số cách phân loại phòng trọ như sau:

Phân loại theo diện tích:
 Phòng trọ nhỏ: Có diện tích từ ≤ 11 m2, đây là loại phòng trọ giá rẻ bình dân;
 Phòng trọ thông thường: 12 - 16 m2, đây là loại phòng trọ phổ biến, giá cả
tương đối hợp lý;
 Phòng trọ rộng : Có diện tích từ >16 m2, đây là loại phòng trọ tương đối
tốt, giá cả cũng đắt hơn;
Phân loại theo chất lượng, công năng phục vụ:
 Phòng trọ tạm: Thường xây bằng gạch bê tông, khu vệ sinh dùng
chung, thường xây thành dãy;
 Phòng trọ kiên cố: Thường xây bằng gạch chỉ, khu vệ sinh dùng riêng. Phòng
trọ kiên cố, có nhiều hạng mục hỗ trợ: Đây là loại phòng trọ tốt. Ngoài việc
6


xây bằng gạch chỉ, khu vệ sinh dùng riêng; Phòng trọ còn có thêm intenet,
truyền hình cáp, khu phơi phóng....
Phân loại theo tính độc lập của nhà trọ:
 Phòng trọ riêng biệt với nhà chủ
 Phòng trọ ở chung với nhà chủ
Phân loại theo hình thức thuê:
 Phòng trọ thuê ngắn hạn (< 1 tháng)
 Phòng trọ thuê lâu dài
1.2

Đặc điểm tình hình tự nhiên Hà Nội ảnh hưởng đến nhà ở cho sinh viên

Hà Nội là thủ đô và là trung tâm kinh tế chính trị của miền Bắc vì thế ở đây có
rất nhiều trường Đại học, cao đẳng, trung học chuyên nghiệp và các trung tâm dạy
nghề do đó sẽ có một lượng lớn sinh viên tập chung ở đây. Đặc biệt là sinh viên của

các tỉnh khác đổ về.
Theo thống kê mỗi năm tỉ lệ sinh viên các trương đại học, cao đẳng, trung học
chuyên nghiệp ở Hà Nội tăng từ 6%-9%/ năm. Trong đó có tới 60% - 80% là sinh viên
ngoại tỉnh. Trong khi đó thì hầu hết các kí túc xá đã chật cứng mà cung chỉ đáp ứng
được 20%-30% nhu cầu nhà ở cho sinh viên. Như vậy có gần đến 70%-80% sinh viên
ngoại tỉnh có nhu cầu thuê nhà trọ. Mặt khác các trường Đại học, cao đẳng, trung cấp
chuyên nghiệp và các trung tâm dạy nghề lại tập trung ở nội thành nơi có mật độ dân cư
cao nên vấn đề nhà ở cho sinh viên thuê đang gặp rất nhiều khó khăn.

1.3

Cơ sở hình thành mô hình nghiên cứu

Giá: Theo lý thuyết kinh tế vi mô, lượng tiêu thụ của một mặt hàng thông thưởng,
không phải hàng hóa Giffen hoặc Veblen, phụ thuộc vào giá của nó theo mối quan hệ

nghịch chiều: khi giá tăng thì lượng tiêu thụ sẽ giảm. Phòng trọ mà chúng ta đang
7


nghiên cứu là hàng hóa thông thường nên lượng tiêu thụ của nó sẽ phụ thuộc nghịch
chiều với giá.
Giá cả trung bình của một phòng trọ phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố. Có thể kể ra
một số yếu tố sau:


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, thông thường những nhà trọ

gần trục đường chính sẽ có giá cao hơn giá phòng tại các nhà trọ ở trong ngõ ngách sâu
với phòng tương tự



Ngập nước hay không: ở Thành phố Hà Nội 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, an toàn: Một số khu vực trên địa bàn Hà Nội hiện nay còn tồn tại những
vấn nạn như tình trộm cắp, nghiện hút, mại dâm, ma túy… Do đó phòng

trọ cần phải có những biên pháp gia cố , giữ gìn tài sản bằng cách lắp camera an
ninh, các thiết bị bảo mật công nghệ cao như cảm biến vân tay, cảm biến giọng
nói, cảnh báo trộm cắp. Bên cạnh đó vấn đề về Phòng cháy chữa cháy cũng cần
được các chủ phòng trọ chú ý nhằm đảm bảo an toàn, phòng chống cháy nổ cho
những người đi thuê nhà.


Các tiện nghi sẵn có trong Phòng trọ : Như Bình nóng lạnh, điều hòa, TV, tủ

lạnh, lò vi sóng, …Đây là những khoản đầu tư ban đầu của chủ nhà trọ nhằm
mang đến sự tiện nghi, thông thường sẽ đẩy giá lên cao so với trước khi trang bị
8




Vị trí địa lý: Gần hay xa trung tâm, giá phòng tại các quận trung tâm như

quận Hoàn Kiếm, Đống Đa, Ba Đình, Hoàng Mai,… thường sẽ cao hơn
giá phòng tại các quận lân cận và với phòng trọ tương tự.
Để giải thích cho nguyên nhân này ta dựa vào quy luật cung cầu. Khi mà
những quận Trung tâm thành phố là nơi tập trung các trường Đại học, các công
ty, tập đoàn với nhịp sống sôi động nhộn nhịp sẽ thu hút nhiều đối tượng đến để
học tập và làm việc trong đó sinh viên chiếm một phần không nhỏ. Chính sự đổ
dồn về Trung tâm thành phố kiến cho nhu cầu thuê phòng trọ sẽ tăng cao, trong
khi quỹ đất tại các khu vực trung tâm này đã được tận dụng hết công suất và
khó có thể đáp ứng được hết nhu cầu này. Từ đó đẩy giá nhà tại các khu vực
này lên cao hơn so với các khu vực xa trung tâm.


Môi trường sống: Những nơi có chất lượng đời sống xã hội , dân trí cao

thường sẽ thu hút được người thuê trọ hơn và giá sẽ cao hơn
Sau khi nghiên cứu tìm hiểu và thảo luận, chúng em quyết định đi đến nghiên
cứu các biến sau:
Price: Giá phòng trọ sinh viên ĐH Ngoại thương
Sqr : Diện tích của phòng trọ

Num: Số người thuê cùng phòng
Time: Thời gian đi bộ từ phòng trọ đến trường
Safe: An toàn, an ninh khu trọ
Fac: Mức độ tiện nghi sẵn có tại phòng trọ

9


Và để nghiên cứu sự ảnh hưởng của các yếu tố: Giá, diện tích, số người, thời
gian, an ninh, sự tiện nghi sẵn có trên, Ta đi nghiên cứu bảng dữ liệu dựa trên các
phương pháp của kinh tế lượng và ứng dụng của phần mềm Stata.

CHƯƠNG 2
2.1

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH

Xác đinh phương pháp nghiên cứu

2.1.1

Phương pháp thu thập số liệu
Số liệu đã thu thập thuộc dạng thông tin sơ cấp, dạng số liệu chéo, thể hiện

thông tin về một hay nhiều yếu tố được thu thập ở phạm vi các công ty du lịch tại
Hà Nội. Số liệu được thu thập qua các trang thông tin trên mạng được ghi đầy đủ ở
phần Tài liệu tham khảo
2.1.2

Phương pháp xử lý số liệu

Sử dụng phần mềm Excel và Stata xử lý sơ lược số liệu
2.1.3

Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu

Chạy phần mềm Stata hồi quy mô hình bằng phương pháp bình phương tối
thiểu thông thường (OLS) để ước lượng ra tham số của các mô hình hồi quy đa
biến. Từ phần mềm Stata ta dễ dàng:
 Xét phân tử phóng đại phương sai VIF nhận biết khuyết tật đa cộng tuyến.
 Dùng kiểm định White để kiểm định khuyết tật phương sai sai số thay đổi và
Robust Standard Errors hồi quy mô hình theo phương pháp sai số chuẩn mạnh.
 Kiểm định Ramsey’s RESET để kiểm định xem mô hình có bị bỏ sót biến
 Kiểm định Jacque-Bera để kiểm định phân phối chuẩn của sai số
10


2.2

Xây dựng mô hình lý thuyết

2.2.1

Mô hình hồi quy gốc

Price = f(Sqr, Num, Time, Safe, Fac)
Mô hình nghiên cứu sự phụ thuộc của giá phòng trọ với các biến độc lập:
Diện tích phòng trọ (Sqr), số người thuê phòng đó (Num), Sự tiện nghi sẵn có (Fac),
thời gian đi bộ từ chỗ trọ đến trường (Time), an ninh an toàn khu trọ (Safe).

2.2.2

Mô hình hồi quy tổng quát

Nhóm nghiên cứu đã áp dụng cơ sở lí thuyết và để xuất dạng mô hình toán
nghiên cứu dưới đây với mục đích kiểm tra ảnh hưởng của ác biến độc lập tới giá
phòng trọ như thế nào.
Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên:
Price = β0 + β1*Sqr +β2*Num +β3*Time+ β4*Safe+ β5*Fac+ ui
Trong đó:
 Biến phụ thuộc:
-

Price: Giá phòng trọ sinh viên ĐH Ngoại thương (price; đơn vị: triệu đồng)

 Biến độc lập:

-

Sqr : Diện tích của phòng trọ (sqr; đơn vị: m2)
Num: Số người thuê cùng phòng (num; đơn vị: người)

-

Time: Thời gian đi bộ từ phòng trọ đến trường (time; đơn vị: phút)

-

Safe: An ninh khu trọ (safe; đơn vị: điểm)

-

Fac: Tiện nghi sẵn có tại phòng trọ ( fac; điểm)

-

11


 Các chỉ số khác:
-

ui: Sai số ngẫu nhiên

-

β0: Hệ số chặn của mô hình

-

β1, β2, β3, β4, β5: Hệ số góc (Hệ số hồi quy riêng)

Các giả thiết của mô hình:


Giả thiết 1: Hàm hồi quy là hàm tuyến tính theo tham số PRF có

dạng:
Y = Xβ + u

E(u)=0 trong đó: E(u) = E (



Giả thiết 2: Các biến độc lập X là không ngẫu nhiên.



Giả thiết 3: Kỳ vọng trung bình sai số ngẫu nhiên bằng 0.
1

2)

…



Giả thiết 4: Phương sai sai số ngẫu nhiên là không đổi:

Var(ui)= E ( 2)= σ2, với mọi i



Giả thiết 5: Các sai số ngẫu nhiên không tự tương quan:



Giả thiết 6: Sai số ngẫu nhiên và các biến độc lập không tương

quan.

E (ui, Xi) =0


Giả thiết 7: Sai số ngẫu nhiên phân phối theo quy luật chuẩn N

(0;1).


Giả thiết 8: Các biến độc lập không có hiện tượng đa cộng tuyến.

12


2.2.3

Giải thích các biến

STT Kí

Nội dung

Đơn vị

Dấu kỳ vọng

hiệu biến
1

Price

Giá phòng trọ

Triệu đồng

2

Sqr

Diện tích phòng

m2

+

3

Num

Số người thuê cùng phòng

Người

+

4

Time

Thời gian đi bộ từ phòng

Phút

-

trọ
đến trường
5

Safe

An ninh khu trọ

Điểm

+

6

Fac

Mức độ tiện nghi sẵn có tại Điểm

+

phòng trọ

Bảng 1: Các biến trong mô hình các nhân tố ảnh hưởng tới giá phòng trọ
Trong đó:
Biến phụ thuộc : Price
13

Biến độc lập: Sqr, Num, Time, Safe, Fac.
2.3
2.3.1

Mô tả số liệu của mô hình
Nguồn gốc số liệu

- Phương pháp thu thập: Phiếu khảo sát
- Nguồn số liệu: Khảo sát gián tiếp online qua các sinh viên trường ĐH Ngoại

- Phạm vi thu thập số liệu: Số liệu lấy từ sinh viên ĐH Ngoại Thương trong
tháng 5 năm 2019.
- Nội dung phiếu khảo sát:
KHẢO SÁT NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ THUÊ PHÒNG
TRỌ CỦA SINH VIÊN ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
- Địa chỉ phòng trọ hiện tại của bạn đang ở đâu? (Chi tiết số nhà, ngõ ngách)?
- Khoảng cách từ phòng trọ đến trường của bạn là bao nhiêu? Thời gian di
chuyển của bạn khi đến trường nếu đi bộ khoảng bao nhiêu?
- Diện tích phòng trọ của bạn là bao nhiêu (m2) ?
- Phòng trọ của bạn hiện tại có bao nhiêu người?
- Đánh giá về mức độ an ninh khu trọ của bạn theo thang điểm 5?







1 (Yếu)
2 (Trung bình)
3 (Bình thường)
4 (Tốt)
5 (Rất tốt)

- Mức độ tiện nghi của phòng trọ thế nào?


14







1 (Yếu, không có đồ đạc gì)
2 ( Khá, có những tiện nghi cơ bản; giường, bếp, internet)
3 ( Tốt, có thêm điều hòa, tủ lạnh, bình nóng lạnh)
4 ( Rất tốt, có thêm bàn ăn, kệ bếp, máy hút mùi, tủ quần áo,…)

- Giá thuê phòng trọ/1 tháng của bạn là bao nhiêu?

2.3.2

Mô tả số liệu thống kê

Sử dụng lệnh sum trong Stata để mô tả số liệu, ta có bảng tổng hợp sau:
Giá trị

Tên biến Quan sát

trung
bình

Độ lệch
chuẩn

Giá trị
nhỏ
nhất

Giá trị
lớn nhất

Price

88

2.623864

2.098.134

2.25

3.6

Sqr

88

16.36636

6.337.213

6

40

Num

88

2.681818

1.077.945

1

7

Time

88

7.909091

4.716.409

1

25

Safe

88

2.806818

1.081.272

1

5

Fac

88

2.443182

499.608

2

3

15

2.3.3

Ma trận tương quan giữa các biến

Sử dụng lệnh Corr trong phần mềm Stata, ta thu được bảng sau:
Price

•

Sqr

Num

Time

Safe

Price

1.0000

Sqr

0.4313

1.0000

Num

0.7633

0.4257

1.0000

Time

0.0649

0.0286

0.0666

1.0000

Safe

0.2333

0.1132

0.0551

0.1092

1.0000

Fac

0.0624

-0.0220

0.0728

-0.0364

-0.1376

Inc

1.0000

Tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc:
Hệ số tương quan r(Price, Sqr)= 0.4313. Tức là giá phòng trọ và diện tích

phòng trọ cùng chiều nhau và mức độ tương quan thấp.
Hệ số tương quan r( Price, Num)= 0.7633. Tức là giá phòng trọ và số người
thuê cùng phòng cùng chiều nhau và mức độ tương quan cao.
Hệ số tương quan r(Price, Time)= 0.0649. Tức là giá phòng trọ và thời gian đi
bộ từ phòng trọ đến trường cùng chiều nhau và mức độ tương quan rất thấp.
Hệ số tương quan r(Price, Safe)= 0.2333. Tức là giá phòng trọ và an ninh khu
trọ cùng chiều nhau và mức độ tương quan thấp.
Hệ số tương quan r(Price, Fac)= 0.0624. Tức là mức độ tiện nghi sẵn có và
giá phòng trọ cùng chiều nhau và mức độ tương quan rất thấp.
16


Ta thấy, diện tích phòng trọ, số người thuê cùng phòng có tác động lớn đối
với giá phòng. Các yếu tố còn lại có tác động ít hơn.

• Tương quan giữa các biến độc lập với nhau:
Từ bảng ta thấy, hệ số tương quan giữa các biến độc lập r < 0,8. Như vậy có thể
dự đoán mô hình không có đa cộng tuyến cao, nếu có thì cũng không gây ảnh hưởng
lớn đến mô hình.

17


CHƯƠNG 3
3.1

KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ

Mô hình ước lượng
Kết quả ước lượng mô hình được tính toán dựa theo phương pháp bình phương

nhỏ nhất (OLS - Ordinary Least Square). Với số liệu đã có, khi chạy mô hình hồi quy
trên phần mềm Stata với mức ý nghĩa 5%, ta thu được bảng kết quả sau:

Source

SS

df

MS

Number

Model

2.41510803

5

.483021607

Residual

1.41477797

82

.01725339

obs
F(3, 199)

= 28.00

Prob > F

= 0.0000

R – squared

= 0.6306

Adj
Total

3.82988601

87

.044021678

of = 88

R- = 0.6081

squared
Root MSE

= .13135

Price

Coef.

Std. Err.

t

Sqr

.0037045

.0024707

1.5

0.138

-.0012104

.0086195

Num

.1367699

.0145282

9.41

0.000

.1078687

.165671

-.001838 .0030107 -0.06

0.951

-.006173

.0058054

Time

P>| |

[95%

.]

Safe

.0364452

.013303

2.74

0.008

.0099814

.062909

Fac

.0165659

.0285918

0.58

0.564

-.0403122

.0734441

_cons

2.055127

.0937597 21.92

0.000

1.868609

2.241645

18


Phân tích kết quả
Từ kết quả ước lượng trên, ta thu được hàm hồi quy mẫu như sau:
Price = 2.055127 + 0.0037045*Sqr + 0.1367699*Num - 0.001838*Time + 0.364452*Safe+0.0165659*Fac+ ui

Ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần:
̂

̂

Đối với 0: 0 = 2.055127 cho thấy khi các yếu tố khác bằng 0 thì giá phòng trọ trung bình là 2.055127. Đó chính là trung
bình ảnh hưởng của các yếu tố khác không nằm trong mô hình lên chỉ số Price.
̂

Đối với 1: Khi Num, Time, Safe, Inc không đổi và nếu Sqr tăng (giảm) 1 đơn vị thì Giá phòng trọ (Price)trung bình tăng (giảm) 0.0037045đơn vị.
Đối với ̂2: Khi Sqr, Time, Safe, Fac không đổi và nếu Num tăng (giảm) 1 đơn vị thì Giá phòng trọ (Price) trung bình tăng (giảm) 0 .1367699 đơn vị.
̂

Đối với 3: Khi Sqr, Num, Safe, Fac không đổi và nếu Time tăng (giảm) 1 đơn vị thì Giá phòng trọ (Price) trung bình giảm (tăng) 0.001838 đơn vị.
Đối với ̂4: Khi Sqr, Num, Time, Fac không đổi và nếu Safe tăng (giảm) 1 đơn vị thì Giá phòng trọ (Price) trung bình tăng (giảm) 0.0364452 đơn vị

Đối với ̂5: Khi Sqr, Num, Time, Safe không đổi và nếu Fac tăng (giảm) 1 đơn vị thì Giá phòng trọ (Price) trung bình tăng (giảm) 0.0165659 đơn vị.

̂

Có thể thấy các giá trị th
các biến độc lập Sqr, Num, Time, Safe, Fac với biến phụ thuộc đúng như kỳ vọng,
̂̂̂̂

ể hiện mối quan hệ thuận chiều giữa

1,2,3,4,5

thể hiện ý nghĩa về mặt kinh tế của mô hình.

19


Bên cạnh đó, ta cũng thu được một số kết quả khác từ mô hình:
 Số quan sát (Obs) = 88

 Tổng bình phương độ lệch của Y (TSS) = 3.82988601
Tổng bình phương độ lệch của Y được giải thích (ESS) = 2.41510803

 Tổng bình phương phần dư (RSS) = 1.41477797
 Bậc tự do của phần được giải thích (Dfm) = 5
 Bậc tự do của phần dư (Dfr) = 82
2

Hệ số xác định = 0.6306 cho ta biết rằng các biến số độc lập Sqr, Num, Time, Safe, Fac giải thích được 63.06% sự biến
động trong biến phụ thuộc Giá phòng trọ (Price). 26.94 % còn lại do các yếu tố khác tác động vào biến phụ thuộc Price.

3.2

Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình

3.2.1

Kiểm định bỏ sót biến

Cơ sở lý thuýết
Đây là một lỗi thường gặp, và nó dẫn đến hậu quả nghiêm trọng cho việc sử
các kết quả của hồi quy để thực hiện dụng việc dự báo. Vậy bỏ sót biến là gì ?

Trong quá trình xây dựng mô hình hồi quy, nếu các biến có ý nghĩa trong việc
giải thích sự vận động của biến kết quả hay còn gọi là biến phụ thuộc (dependent
variable) vắng mặt trong mô hình nghiên cứu sẽ dẫn đến mô hình bỏ sót biến
Nguyên nhân dẫn đến bỏ sót biến
Nguyên nhân thường dẫn đến việc bỏ sót biến là do các lý thuyết liên quan chưa
có cái nhìn đầy đủ về vai trò của một biến số nào đó hoặc cũng có thể do sự hạn chế
20

về mặt dữ liệu trên thực tế (dữ liệu không có sẵn) dẫn đến việc chúng ta bỏ qua biến
số này trong mô hình.
Hậu quả của việc bỏ sót biến
Hậu quả đối với việc bỏ sót biến là rất nghiêm trọng, sai phạm này ảnh hưởng
trọng yếu đến việc diễn dịch các kết quả của mô hình, khả năng dự báo của mô
hình :
-

Các ước lượng thu được là ước lượng chệch của các tham số trong mô hình
đúng

-

Các ước lượng thu được không phải là ước lượng vững

-

Khoảng tin cậy rông, các kiểm định không còn tin cậy nữa

Để kiểm đinh bỏ sót biến , ta xét cặp giả thiết thống kê
{

0: ô ℎì ℎ ℎô

1: ô ℎì ℎ ỏ ó

ế

ỏ ó

ế

Sử dụng stata để kiểm tra xem mô hình có bỏ sót biến không, ta sử dụng lệnh ovtest
và thu được kết quả:
. ovtest
Ramsey RESET test

using powers of the fitted values of

price
Ho: model has no omitted variables
F(3, 79) =
Prob > F =

2.17
0.0985

21


Từ kết quả trên ta có Prob > F = 0,0985 > 0.05 => chấp nhận H0, bác bỏ H1
Kết luận : Mô hình không bỏ sót biến

3.2.2

Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Cơ sở lý thuyết

Một giả thiết quan trọng trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là các yếu
tố nhiễu ui (hay còn gọi là phần dư residuals) xuất hiện trong hàm hồi quy tổng thể
có phương sai không thay đổi (homoscedasticity, còn gọi là phương sai có điều kiện
không đổi); tức là chúng có cùng phương sai. Nếu giả thiết này không được thỏa
mãn thì có sự hiện diện của phương sai thay đổi. Phương sai thay đổi
(Heteroscedasticity, còn gọi là phương sai của sai số thay đổi) .
Phương sai thay đổi không làm mất đi tính chất không thiên lệch và nhất quán
của các ước lượng OLS. Nhưng các ước lượng này không còn có phương sai nhỏ
nhất hay là các ước lượng hiệu quả. Tức là chúng không còn là các ước lượng tuyến
tính không thiên lệch tốt nhất (BLUE). Khi có phương sai thay đổi, các phương sai
của các ước lượng OLS không được tính từ các công thức OLS thông thường.
Nhưng nếu ta vẫn sử dụng các công thức OLS thông thường, các kiểm định t và F
dựa vào chúng có thể gây ra những kết luận sai lầm.
Nguyên nhân:
Phương sai của sai số thay đổi có thể do một trong các nguyên nhân sau:
 Do bản chất của mối liên hệ của các đại lượng kinh tế.có nhiều mối quan hệ
kinh tế có chứa hiện tượng này. Chẳng hạn mối liên hệ giữa thu nhập và tiết

22


kiệm, thông thường thu nhập tăng thì mưc độ biến động của hiện tượng
cũng tăng.
 Do kỹ thuật thu nhập và sử lý số liệu được cải tiến dường như giảm. Kỹ thuật
thu thập số liệu càng được cải tiến thì sai lầm phạm phải càng it hơn.
 Do con người học được hành vi trong quá khứ. Ví dụ như lỗi của người
đánh máy càng it thì nếu thời gian thực hiện càng tăng.
 Phương sai của sai số thay đổi cũng cũng xuất hiện khi có các quan sat ngoại
lai. Quan sat ngoại lai là các quan sat khác biệt rất nhiều (quá nhỏ hoặc quá
lớn) với các quan sat khác trong mẫu. Việc đưa vào hay loại bỏ các quan sat

này ảnh hưởng rất lớn đến phân tích hồi quy.
 Nguyên nhân khác đó là mô hình định dạng sai, có thể là do bỏ sót biến
thích hợp hoặc dạng giải tích của hàm là sai
Hậu quả:
Hậu quả của phương sai sai số thay đổi là các ước lượng bình phương nhỏ
nhất vẫn là không chệch nhưng không còn hiệu quả nữa, cùng với đó ước lượng của
các phương sai sẽ bị chệch, như vậy làm mất hiệu lực của kiểm định.

Để kiểm định phương sai sai số thay đổi ta xét cặp giả thuyết sau:
{

H0: Mô hình có phương sai sai số thuần nhất:

Ta thực hiện kiểm định White trên Stata:

23