TIỂU LUẬN kinh tế lượng đề tài các yếu tố ẢNH HƯỞNG tới GIÁ cả căn hộ tại DAEGU, hàn QUỐC năm 2021

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
VIỆN KINH TẾ VÀ KINH DOANH QUỐC TẾ
---------***---------

TIỂU LUẬN GIỮA KỲ
Môn học: Kinh tế lượng
ĐỀ TÀI: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI GIÁ CẢ CĂN
HỘ TẠI DAEGU, HÀN QUỐC NĂM 2021

Lớp tín chỉ: KTE309(GD2-HKI-2021).4
Giảng viên hướng dẫn: Ths. Nguyễn Thúy Quỳnh
Nhóm thực hiện: 02
Thành viên: Lương Thị Phong Lan - 2014120069
Lâm Như Quỳnh - 2014120121
Ngô Quỳnh Anh - 2014120006
Hồng Thu Thủy - 2014120142
Phạm Đình Tài - 2014510075
Phạm Hữu Hoàn – 2014110107
Hà Nội, tháng 12 năm 2021


BẢNG ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THÀNH VIÊN TRONG NHÓM

Được đánh giá
Đánh giá
Lương Thị
Phong Lan
Lâm Như Quỳnh
Ngơ Quỳnh Anh
Phạm Đình Tài
Phạm Hữu Hồn

NHĨM 02

KTE309.4

2


MỤC LỤC

NHÓM 02

KTE309.4

3


DANH MỤC BẢNG BIỂU

NHÓM 02

KTE309.4

4


LỜI MỞ ĐẦU
Thị trường bất động sản là một trong những thị trường quan trọng, có ảnh hưởng
lớn đến sự phát triển của nền kinh tế. Việc xác định được tình hình giá cả của bất động
sản là một lợi thế cho những người kinh doanh bất động sản cũng như những người có

nhu cầu mua căn hộ chung cư. Trên thực tế, quyết định mua căn hộ mang tính chất lợi ích
tài chính nhiều hơn là tiêu dùng đơn thuần cho mục đích cá nhân. Tuy nhiên, việc lựa
chọn một căn hộ chung cư có thể thỏa mãn được nhu cầu của con người hay khơng phụ
thuộc hồn tồn vào giá bán của căn hộ đó. Giá căn hộ khi thay đổi thường phụ thuộc vào
rất nhiều yếu tố, từ sự thay đổi của tình trạng thị trường bất động sản và tài chính hay đơn
giản là các yếu tố liên quan đến tiện nghi, nội thất và kiến trúc, mơi trường xung quanh.
Do đó, xét về cả lý thuyết kinh tế và mơ hình kinh tế lượng, việc nghiên cứu các nhân tố
ảnh hưởng đến giá căn hộ chung cư mang lại nhiều ý nghĩa cho thực tiễn.
Nhu cầu về nhà ở ln là một chủ đề nóng ở Hàn Quốc, đặc biệt là ở các thành phố
lớn như Seoul, Busan, Incheon và Daegu. Chỉ trong 6 tháng nửa đầu năm nay, mặc dù
Covid-19, nhu cầu đối với nhà ở đã đạt đỉnh, chạm mức cao nhất so với trước đây, dẫn
đến tình trạng nơi mà nhu cầu đã vượt qua cung. Với nhu cầu tăng cao, các căn hộ chung
cư trở thành hình thức được đa số người Hàn Quốc ưa chuộng, từ đó giá các căn hộ trở
nên tăng cao theo thời gian. Đến năm 2030, ước tính sẽ có thêm 2 triệu ngơi nhà để phục
vụ nhu cầu của người dân ở các thành phố lớn, trong đó phần lớn sẽ là chung cư.
Do đó, xét tình hình về nhà ở tại Hàn Quốc, nhóm số 2 đã quyết định thực hiện
nghiên cứu về: “Các yếu tố ảnh hưởng đến giá cả căn hộ tại Daegu, Hàn Quốc năm
2021” - một trong những trung tâm kinh tế của Hàn Quốc. Trọng tâm của nghiên cứu này
là nhận định, xem xét và xác định mức độ tác động của các yếu tố như: diện tích căn hộ,
số tầng, loại lò sưởi, số trường đại học và bệnh viện ở gần đây. Nghiên cứu của nhóm 02
sử dụng mơ hình hồi quy kinh tế lượng để điều tra các yếu tố liên quan nhằm có cái nhìn
tổng quát hơn về xu hướng giá căn hộ chung cư và thị trường bất động sản. Từ đó, ứng
dụng vào thực tế để dự báo giá căn hộ chung cư giúp đẩy nhanh quá trình định giá và tiết
kiệm chi phí đưa ra khi đưa ra lựa chọn của người dân. Ngồi ra, với kết luận của nghiên
cứu này, chính phủ có thể điều chỉnh và tìm ra biện pháp tốt nhất giúp đáp ứng nhu cầu
của người dân về vấn đề nhà ở trong tương lai.
NHÓM 02

KTE309.4

5


Để đạt mục tiêu vừa nêu, nhóm tác giả sẽ phân tích mối quan hệ giữa các biến số
bằng việc vận dụng kiến thức bộ môn Kinh tế lượng cùng với hiểu biết từ các môn liên
quan trong lĩnh vực tài chính qua 3 chương sau đây:
Chương I: Cơ sở lý luận
Chương II: Phương pháp nghiên cứu và mơ hình
Chương III: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Dữ liệu trong bài nghiên cứu được thu thập từ các nguồn tin uy tín như: Ngân hàng
Thế giới (World Bank), Growing Science (Tạp chí khoa học chuyên ngành), Statista (Nền
tảng Business Data số 1 tồn cầu),... Nhóm đã sử dụng phương pháp ước lượng OLS để
phân tích và ước lượng các biến trong mơ hình. Kết quả nghiên cứu cho thấy: Diện tích,
số tầng, lị sưởi ảnh hưởng tích cực đến giá căn hộ còn số bệnh viện và trường học ảnh
hưởng tiêu cực đến giá bán căn hộ.
Nhóm nghiên cứu xin phép gửi lời cảm ơn chân thành đến ThS. Nguyễn Thúy
Quỳnh - Giảng viên bộ môn Kinh tế lượng đã cung cấp những kiến thức về mặt lý thuyết
và giúp đỡ nhóm trong q trình triển khai, nghiên cứu vấn đề của bài tiểu luận. Nhóm đã
rất nỗ lực tìm kiếm thông tin cũng như trau dồi kiến thức để có thể cho ra sản phẩm cuối
cùng chất lượng nhất. Tuy nhiên, bài tiểu luận không thể tránh khỏi những thiếu sót trong
q trình nghiên cứu do kiến thức chun môn và kinh nghiệm của các tác giả vẫn chưa
thực sự đầy đủ. Vì vậy, nhóm tác giả rất mong nhận được sự nhận xét, góp ý từ ThS.
Nguyễn Thúy Quỳnh để có thể rút kinh nghiệm và hồn thiện bài tiểu luận.
Nhóm nghiên cứu xin chân thành cảm ơn!

NHĨM 02

KTE309.4

6

CHƯƠNG I – CƠ SỞ LÝ LUẬN
1.

Các lý thuyết liên quan đến tiểu luận

1. 1. Căn hộ chung cư ở Hàn Quốc
Căn hộ chung cư là loại hình bất động sản nhà ở chiếm một phần diện tích của một
(hoặc một số) cơng trình nhà ở. Thường có một chủ sở hữu hoặc công ty quản lý cho tất
cả các đơn vị thực hiện tất cả các hoạt động bảo trì và bảo dưỡng. Ở Hàn Quốc, có rất
nhiều loại căn hộ khác nhau. Thông thường, căn hộ ở Hàn Quốc là một phần của tịa nhà
có khu vực đậu xe an tồn và các tiện ích khác như sân chơi, phòng tập thể dục,...
Khoảng 90% đất đai ở Hàn Quốc là vùng núi, có nghĩa là họ phải sử dụng hiệu quả
nguồn tài nguyên đổ bộ của mình. Do đó, các tịa nhà có nhiều ưu đãi hơn, dẫn đến việc
hình thức nhà ở phổ biến nhất ở Hàn Quốc là các căn hộ cao tầng. Theo thống kê “Phân
bố đơn vị nhà ở tại Hàn Quốc vào năm 2020 theo loại hình”, hầu hết nhà ở tại Hàn Quốc
là căn hộ, chiếm 62% tổng số các loại hình nhà ở bao gồm nhà liền kề, nhà ở không phải
nhà ở và nhà liên kế.
1. 2. Thị trường căn hộ chung cư tại Daegu, Hàn Quốc
Daegu là thành phố lớn thứ tư ở Hàn Quốc sau Seoul, Busan và Incheon. Diện tích
của nó là 886 km2 và là khu vực đơ thị chính thức lớn thứ ba với khoảng 2,2 triệu cư dân.
Daegu được coi là thành phố thủ phủ của tỉnh Gyeongsangbuk-do. Dệt may, máy móc và
quang học là những ngành cơng nghiệp chính tại đây. Ngày nay, Daegu đang cố gắng để
trở thành trung tâm của ngành công nghiệp thời trang và công nghệ cao ở Hàn Quốc.
Với tốc độ phát triển nhanh chóng, hiện nay Daegu có thể được xem là một trong
những trung tâm kinh tế lớn tại Hàn Quốc. Do đó, nhu cầu về nhà ở ngày càng tăng
nhanh. Theo thống kê “Lượng giao dịch mua nhà ở Daegu, Hàn Quốc 2009-2020”, vào
năm 2020, số lượng giao dịch mua nhà ở Daegu, Hàn Quốc lên tới khoảng 66 nghìn, và
khoảng 1,28 triệu giao dịch mua nhà đã được thực hiện trước đó năm.

Việc chọn Daegu làm nơi nghiên cứu giá nhà ở giúp chúng ta thấy được xu hướng
nổi bật của nhà ở tại các đơ thị Hàn Quốc, có đủ dữ liệu để nghiên cứu, xem xét cũng như
xác định các tác động ảnh hưởng đến giá nhà ở.
1. 3. Các yếu tố ảnh hưởng tới giá căn hộ chung cư tại Daegu, Hàn Quốc
1. 3.1. Kích thước căn hộ:
NHĨM 02

KTE309.4

7


Kích thước căn hộ được xác định bởi diện tích sử dụng tính theo đơn vị feet vng
như ví dụ theo hình vẽ dưới đây và được ghi vào Giấy chứng nhận cấp cho người mua,
bao gồm cả phân diêṇ tich tương ngăn cac phong bên trong căn hộ và diện tích ban cơng,
lơ gia (nếu có) gắn liền với căn hộ đó, khơng tính tường bao ngơi nhà, tường phân chia
các căn hộ, diện tích sàn có cột, hộp kỹ thuật nằm bên trong căn hộ.

Khi tính diện tích ban cơng thì tính tồn bộ diện tích sàn, trường hợp ban cơng có
phần diện tích tường chung thì tính từ mép trong của tường chung. Khi ban giao căn hô,,
cac bên phai ghi rõ trong biên bản bàn giao căn hô ,hoặc trong phụ lục hợp đồng diêṇ tich
sử dụng căn hộ thưc tê bàn giao va diêṇ tich ghi trong hơp đông mua ban căn hô đ, a ky.
1.3.2. Số tầng của căn hộ:
Số tầng của căn hộ: Vị trí căn hộ chung cư nằm ở tầng nào bên trong tịa nhà.
1.3.3. Loại lị sưởi của căn hộ:

NHĨM 02

KTE309.4

8


Trong hầu hết các ngôi nhà ở Hàn Quốc, hệ thống sưởi dưới sàn được sử dụng thay
cho các thiết bị điện khác để giữ ấm cho ngôi nhà vào mùa lạnh. Trong nghiên cứu này,
chúng tôi sẽ chỉ xem xét hai loại lò sưởi phổ biến nhất ở Hàn Quốc, bao gồm:
Lò sưởi trung tâm: Hệ thống sưởi ấm trung tâm cung cấp hơi ấm cho nhiều nơi
trong tòa nhà.
Lò sưởi cá nhân: Hệ thống sưởi ấm chỉ cung cấp hơi ấm cho một căn hộ và khơng
có mối liên hệ với các hộ gia đình khác trong cùng tòa nhà.
1.3.4. Số bệnh viện và trường đại học lân cận:
Số lượng bệnh viện và trường đại học hiện có tương ứng xung quanh khu vực lân
cận của căn hộ. Hai chỉ số này tác động đến nhu cầu chăm sóc sức khỏe và học tập của
người dân sinh sống tại các căn hộ chung cư.
2. Các nghiên cứu có liên quan
2.1. Nội dung nghiên cứu và các lỗ hổng còn tồn tại
2.1.1. Nghiên cứu trong nước
Tại Hàn Quốc, một nghiên cứu của một nhóm sinh viên từ Đại học Quốc gia
Kyungpook, Đại học Quốc gia Changwon và Đại học Cơng nghệ Đại Liên đã ước tính các
yếu tố quyết định giá nhà trên thị trường nhà ở Hàn Quốc, tập trung vào Seoul, với
phương pháp hồi quy định lượng của mơ hình hedonic price. Biến phụ thuộc là giá nhà ở
ba tiểu vùng của Seoul. Các biến Hedonic được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm
tuổi của tòa nhà, kích thước, chiều cao tầng và số lầu, khoảng cách gần ga tàu điện ngầm,
trường học và cảnh quan.
Mẫu dữ liệu cho nghiên cứu này bao gồm dữ liệu đấu giá tòa án được thu thập từ
các tòa án quận của Seoul từ năm 2006 đến năm 2012. Những mức giá đó được lấy ở
trước, trong và sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 để so sánh và xác định tác động
của cuộc khủng hoảng. Phân tích thực nghiệm cho thấy rằng vị trí gần trường học có ảnh
hưởng lớn nhất đến giá cả trong số các biến giả và biến này có mức độ ảnh hưởng lớn ở
các phân mức nhà giá thấp hơn. Ngược lại, cảnh quan xung quanh chung cư có ảnh hưởng

lớn hơn ở các phân mức cao (nhà giá cao hơn), trong khi ảnh hưởng của nó khơng có ý
nghĩa thống kê ở các phân mức thấp. Ảnh hưởng của cả 2 biến vị trí gần trường học và
tầm nhìn ra cảnh quan đều suy giảm mức độ sau cuộc khủng hoảng.
NHÓM 02

KTE309.4

9


Trong nghiên cứu này, ta nhận thấy một biến có thể gây ra ảnh hưởng khác nhau
khi kết hợp với các biến khác do nhược điểm của phương pháp nghiên cứu. Mặt khác,
nghiên cứu này đã không chỉ ra một cách rõõ̃ ràng ảnh hưởng của từng biến đối với các
biến phụ thuộc.
2.1.2. Nghiên cứu nước ngoài
Tại Ấn Độ, một nhóm các chun viên thuộc Học viện Cơng nghệ Ấn Độ Kanpur
đã nghiên cứu về tác động của các trường cao đẳng và bệnh viện đối với thị trường bất
động sản địa phương trong giai đoạn 1990 - 2012. Họ đã phân tích số liệu thống kê kinh
tế ở các nhóm dân cư gần các trường đại học và bệnh viện. Trong nghiên cứu này, các nhà
nghiên cứu xem xét ảnh hưởng của giá nhà và giá thuê nhà của từng yếu tố, bao gồm mức
độ gần trường đại học và bệnh viện, thứ hạng của trường đại học, số lượng bác sĩ và sinh
viên ở mỗi bệnh viện và trường đại học tương ứng và số lượng các phòng ngủ. Nghiên
cứu đã chỉ ra rằng vị trí gần trường đại học và bệnh viện có ảnh hưởng mạnh nhất đến giá
nhà và tiền thuê nhà. Tuy nhiên, nghiên cứu này không bao gồm tác động của số lượng
bệnh viện và trường đại học gần đó lên giá nhà ở.
Tại Việt Nam, một nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến giá căn hộ chung cư
đã tìm hiểu các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến giá căn hộ chung cư tại Tp.HCM trong 6
tháng đầu năm 2019. Nghiên cứu tập trung vào mối tương quan giữa giá căn hộ với diện
tích căn hộ, tổng số giường, tổng số phòng tắm, mức độ gần các khu trung tâm, sự hiện
diện của các trung tâm mua sắm, thu nhập hoặc giá trị cho thuê định kỳ, ban công và hồ

bơi. Bằng cách thu thập dữ liệu từ 124 căn hộ đã được giao dịch thành cơng tại Hồ Chí
Minh, các yếu tố ảnh hưởng được khảo sát bằng mơ hình hồi quy tuyến tính với mức ý
nghĩa 1%. Kết luận này được kết luận rằng kích thước, hồ bơi và ban cơng có ảnh hưởng
tích cực đến giá nhà, trong khi các yếu tố khác dường như có mối quan hệ tiêu cực với giá
cả. Mặc dù nghiên cứu rất hữu ích cho các nhà đầu tư và người dân trong việc định giá
giá trị thực tế của một căn hộ, nhưng một số yếu tố phổ biến hơn của căn hộ với tầm giá
thấp hơn đã không được đưa vào nên dẫn đến những hạn chế còn tồn tại.
Một nghiên cứu khác từ Thụy Điển cũng xem xét nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng
đến giá của căn hộ vào năm 2009 - 2010 và điều tra xem hiệu suất năng lượng có phải là
nhân tố bắt buộc ảnh hưởng đến thị trường dân cư hay không bằng cách sử dụng mơ hình
NHĨM 02

KTE309.4

10


hồi quy hedonic. Trong nghiên cứu này đã nói rằng các căn hộ với hệ thống tiết kiệm
năng lượng (sử dụng mơ hình năng lượng mặt trời) có thể thay đổi quyết định của nhà đầu
tư, do đó làm thay đổi giá bán và phần bù giá trên thị trường. Tuy nhiên, họ cũng tuyên bố
rằng hiệu suất năng lượng chỉ mang một ảnh hưởng nhất định đến mặt bằng giá cả, nên
tiến hành nhiều nghiên cứu hơn để xác minh nhận định này: “Nhìn chung, phát hiện của
chúng tơi cho thấy rằng còn quá sớm để kết luận rằng hiệu suất năng lượng là nhân tố ảnh
hướng vào tất cả thị trường bất động sản căn hộ chung cư. Tuy nhiên, chúng tôi ghi lại
rằng EPC truyền tải thông tin liên quan có khả năng làm tăng giá trị của những ngôi nhà
tiết kiệm năng lượng”.
Một nghiên cứu nổi bật ở Thượng Hải chỉ ra rằng tỷ lệ bán của mỗi căn hộ phụ
thuộc rất nhiều vào chênh lệch tầng. Nghiên cứu một lần nữa chứng minh rằng kích thước
căn hộ có ảnh hưởng mạnh mẽ đến giá trị tài sản. Nhóm tác giả đã thực hiện nghiên cứu
thực địa ở Thượng Hải, chứng thực bằng các khảo sát có kiểm sốt liên quan đến những

người mua nhà tiềm năng và những người định giá bất động sản chuyên nghiệp. Từ đó đã
xác định được sự mâu thuẫn rõõ̃ rệt giữa mơ hình bán hàng mong muốn của các nhà kinh
doanh bất động sản (bán tất cả các căn hộ trong một tòa nhà với tỷ lệ tương tự) và mơ
hình bán hàng thực tế (bán các căn hộ tốt nhanh hơn). Các tác giả đã giải thích sự mâu
thuẫn này với nguyên tắc nổi bật của Tversky, Sattath và Slovic (1988), theo đó người
mua, những người ở chế độ lựa chọn, cân nhắc mức độ mong muốn của các tầng nhiều
hơn so với những người bán.
2.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu
Thị trường nhà ở và các vấn đề liên quan khác đã và đang là một trong những chủ
đề nghiên cứu phổ biến nhất trong lĩnh vực kinh tế đô thị không chỉ ở Hàn Quốc mà cịn ở
nhiều nước trên thế giới.
Nhìn chung, các nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào ảnh hưởng của vị trí căn hộ,
diện tích căn hộ và mức sử dụng năng lượng của căn hộ đến giá căn hộ. Qua đó, cũng đã
được chứng minh rằng các yếu tố liên quan có mối tương quan mạnh nhất về giá cả. Tuy
nhiên, đây chỉ có thể được coi là một phần nhỏ của bức tranh về thị trường bất động sản
căn hộ chung cư, vì cịn nhiều yếu tố liên quan hơn nữa vẫn chưa được tìm ra.

NHĨM 02

KTE309.4

11


Qua tìm hiểu và đúc kết kinh nghiệm từ lịch sử nghiên cứu của đề tài, nhóm tác giả
nhận thấy rằng, các nghiên cứu trước đó vẫn có những xung đột trong kết luận của những
nghiên cứu với nhau do sự khác biệt về phạm vi nghiên cứu. Hơn nữa, các nghiên cứu
trên đã được thực hiện từ nhiều năm trước nên sự biến động của các yếu tố kinh tế cũng
sẽ bị ảnh hưởng do sự phát triển kinh tế - xã hội và khoa học - kĩ thuật, nhận thức và nhu
cầu của con người.

Vì vậy, nhóm 02 quyết định thực hiện nghiên cứu này nhằm mục đích trả lời các
câu hỏi: Yếu tố nào ảnh hưởng nhiều nhất đến giá bán căn hộ tại Daegu, Hàn Quốc vào
năm 2021? Những yếu tố đó có thể ảnh hưởng đến giá căn hộ ở Daegu, Hàn Quốc vào
năm 2021 ở mức độ nào? Từ kết quả nghiên cứu đó có nên khuyến nghị tăng giá bán căn
hộ cho chủ đầu tư?
3. Giả thuyết nghiên cứu
Từ việc tìm hiểu và kế thừa các nghiên cứu đi trước, nhóm nghiên cứu nhận thấy
vẫn còn tồn tại những lỗ hổng. Để giải quyết vấn đề của những nghiên cứu trước, nhóm
xin đưa ra tiểu luận nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến giá căn hộ ở Daegu, Hàn
Quốc vào năm 2021 với các biến độc lập sau: diện tích căn hộ, số tầng của căn hộ, loại lò
sưởi của căn hộ, số lượng bệnh viện lân cận và số lượng trường đại học lân cận.
Phạm vi nghiên cứu:
Thời gian nghiên cứu: 2021
Khơng gian nghiên cứu: Daegu, Hàn Quốc
Nhóm xây dựng giả thuyết như sau: trong trường hợp các yếu tố khác khơng đổi:
H1: Tăng trưởng GDP có tác động cùng chiều với chỉ số giá chứng khoán
H2: Tỷ lệ lạm phát có tác động ngược chiều với chỉ số giá chứng khốn
H3: Lãi suất có tác động ngược chiều với chỉ số giá chứng khốn

NHĨM 02

KTE309.4

12


CHƯƠNG II. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MƠ HÌNH
1. Phương pháp nghiên cứu
1.1. Phương pháp xây dựng mơ hình
Trong bài nghiên cứu, nhóm tác giả đã sử dụng phương pháp phân tích hồi quy để

xây dựng mơ hình: có nghĩa là tìm hiểu sự phụ thuộc của một biến (được gọi là biến phụ
thuộc) trong mơ hình hồi quy vào một hay nhiều biến khác (được gọi là biến độc lập)
nhằm mục đích ước lượng hoặc tiên đốn giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi biết
trước các giá trị của biến độc lập. Trong nghiên cứu này, nhóm phân tích mối quan hệ
giữa biến phụ thuộc là giá căn hộ tại Daegu - Hàn Quốc với năm biến độc lập: diện tích
của căn hộ, số tầng của căn hộ, loại lò sưởi trong căn hộ, số bệnh viện lân cận, số trường
học lân cận.
1.2 Phương pháp thu thập số liệu
Nhóm thu thập mẫu thử và giá trị ước lượng của các mẫu đó dựa trên 700 quan sát
trong năm 2020 về biến phụ thuộc giá căn hộ tại Daegu - Hàn Quốc và năm biến độc lập:
diện tích của căn hộ, số tầng của căn hộ, loại lò sưởi trong căn hộ, số bệnh viện lân cận,
số trường học lân cận. Dữ liệu được thu thập hoàn toàn từ Ngân hàng Thế giới (World
Bank) nên đảm bảo về tính chính xác của dữ liệu.
1.3. Phương pháp xử lý dữ liệu
Sau giai đoạn thu thập dữ liệu, nhóm tiến hành xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng
phương pháp bình phương tối thiểu thơng thường (OLS), dựa trên dữ liệu tìm được để
kiểm tra ý nghĩa thống kê và sự phù hợp của mơ hình dựa trên các quan sát cũng như các
nghiên cứu đi trước tương tự, từ đó tìm ra kết quả tốt nhất phục vụ giai đoạn phân tích.
Trong q trình thực hiện nghiên cứu, nhóm sử dụng kiến thức của kinh tế lượng, kinh tế
vĩ mơ, tài chính – tiền tệ, phương pháp định lượng và các phần mềm hỗ trợ STATA,
Microsoft Excel và Microsoft Word để tổng hợp, xử lý dữ liệu cũng như hồn thành bài
tiểu luận này.
2. Xây dựng mơ hình lý thuyết
Sau khi nghiên cứu về các mơ hình lý thuyết nhóm quyết định sử dụng phân tích
hồi quy để nghiên cứu mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (giá căn hộ tại Daegu - Hàn

NHÓM 02

KTE309.4

13


Quốc) và năm biến độc lập (diện tích của căn hộ, số tầng của căn hộ, loại lò sưởi trong
căn hộ, số bệnh viện lân cận, số trường học lân cận) trong năm 2020.
2.1. Đặc tả mơ hình
Bài tiểu luận sẽ nghiên cứu sự ảnh hưởng đến giá bán căn hộ thông qua các yếu tố
về đặc điểm cấu trúc của căn hộ (diện tích, số tầng, loại lị sưởi) và đặc điểm của môi
trường xung quanh căn hộ (số bệnh viện lân cận, số trường đại học lân cận).
Price=f (¿ Floor , Indheater , HosNB , UniNB)

Trong đó:
• ¿ ¿: diện tích của căn hộ (tính theo feet vng)
• Floor: số tầng của căn hộ
• Indheater: loại lị sưởi của căn hộ
• HosNB: số bệnh viện lân cận
• UniNB: số trường đại học lân cận
2.2. Mơ hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên
Price=β0 + β1 ¿ β ¿2 Floor + β3 Indheater+ β4 HosNB + β5 UniNB +ui

Trong đó:
• β0: Hệ số chặn
• β1: Hệ số góc của biến ¿ ¿
• β2: Hệ số góc của biến Floor
• β3: Hệ số góc của biến Indheater
• β4: Hệ số góc của biến HosNB
• β5: Hệ số góc của biến UniNB
• ui: Sai số ngẫu nhiên của tổng thể ứng với quan sát thứ i, đại diện cho các nhân tố
khác ảnh hưởng đến price nhưng không được đề cập đến trong mơ hình.
2.3. Mơ hình hồi quy mẫu dạng ngẫu nhiên

^

Price=β

0

+

^

β1 ¿ β2 Floor + β

^
3

Indheater+

^

β4 HosNB +

^

β5 UniNB +ui

^

Trong đó:
•

•
•
NHĨM 02

^

β
^
β
^
β

0

: Ước lượng của hệ số chặn

1

: Ước lượng của hệ số góc của biến ¿ ¿

2

: Ước lượng của hệ số góc của biến Floor
KTE309.4

14


•
•

^

β
β
^
β
^

3

: Ước lượng của hệ số góc của biến Indheater

4

: Ước lượng của hệ số góc của biến HosNB

•
5 : Ước lượng của hệ số góc của biến UniNB
• ui^ : Phần dư, ước lượng của sai số ngẫu nhiên
2.4. Giải thích các biến số trong mơ hình và kỳ vọng của các biến độc lập lên các biến
phụ thuộc
a) Biến phụ thuộc
Price là giá căn hộ tại Daegu - Hàn Quốc được tính theo đơn vị USD

($). b) Biến độc lập

Biến

¿¿

Floor

Indheater

NHÓM 02

KTE309.4

15


Biến

HosNB

UniNB

Bảng 2.1. Giải thích các biến trong mơ hình
3.Mơ tả số liệu
3. 1. Nguồn số liệu
Số liệu trong mẫu nghiên cứu được thu thập dưới dạng dữ liệu chéo, bao gồm 700
quan sát trong năm 2020 tại Daegu - Hàn Quốc. Biến phụ thuộc là giá căn hộ tại Daegu Hàn Quốc. Các biến độc lập là Diện tích của căn hộ, Số tầng của căn hộ, Loại lò sưởi
trong căn hộ, Số bệnh viện lân cận, Số trường học lân cận. Các dữ liệu trên đều được thu
thập từ website của Ngân hàng Thế giới (World Bank).
3. 2. Mô tả thống kê số liệu
Để giúp người đọc có cái nhìn tổng quan về mơ hình cũng như đưa ra một số đánh
giá nhận định ban đầu, nhóm sẽ mơ tả số liệu trước khi đi sâu phân tích dữ liệu. Nhóm sử
dụng lệnh sum trong STATA để mơ tả các biến độc lập và phụ thuộc và thu được kết quả
như sau:

NHÓM 02

KTE309.4

16


Biến

Price

¿¿

Floor

Indheater

HosNB

UniNB

Bảng 2.2. Mơ tả thống kê các biến
Nhận xét:
Nhìn vào bảng ta nhận thấy:
-

Số quan sát là 700 là khá lớn, số liệu được phủ rộng do đó có thể cho rằng mẫu

khá tiêu biểu so với tổng thể.
-

Sai số chuẩn của các biến đều nhỏ hơn so với số liệu trung bình (Mean) tương

ứng, điều này chứng tỏ các biến đã chọn có đặc điểm phù hợp với mơ hình.
●

Price: Giá căn hộ tại Daegu - Hàn Quốc đạt giá trị cao nhất lên tới 556657

USD, thấp nhất là 32743 USD. Với sai số chuẩn là 108035.8, và giá trị trung bình
là 192479.4.
●

¿ ¿: Diện tích căn hộ đạt giá trị cao nhất lên tới 2337 Ft2, thấp nhất là 355 Ft2.

Với sai số chuẩn là 408.3298, và giá trị trung bình là 1056.814 .
●

Floor: Số tầng căn hộ đạt giá trị cao nhất lên tới 43, thấp nhất là 1. Với sai số

chuẩn là 7.816588, và giá trị trung bình là 11.56286.
●

Indheater: Loại lị sưởi của căn hộ là biến giả với căn hộ sử dụng lò sưởi riêng

có giá trị là 1 tương đương với giá trị lớn nhất và căn hộ sử dụng lò sưởi chung có
giá

NHÓM 02

KTE309.4

17


trị 0 - giá trị nhỏ nhất. Sai số chuẩn là 0.2577235, và giá trị trung bình là
0.9285714 rất gần với 1 điều này chứng tỏ hầu hết căn hộ sử dụng lò sưởi riêng.
●

HosNB: Số bệnh viện lân cận đạt giá trị cao nhất là 2, thấp nhất là 1. Với sai

số chuẩn là 0.4924444, và giá trị trung bình là 1.411429, điều này chứng tỏ hầu hết
căn hộ đều gần ít nhất 1 bệnh viện.
●

UniNB: Số trường học lân cận đạt giá trị cao nhất là 5, thấp nhất là 0. Với sai

số chuẩn là 1.630049, và giá trị trung bình là 1.630049.
3.3. Mơ tả tương quan giữa các biến
Sử dụng lệnh corr trong STATA để phân tích sự tương quan giữa các biến, ta thu
được kết quả:

P
Price

¿¿

Floor

0

Indheater
HosNB
UniNB

Bảng 2.3. Mơ tả tương quan giữa các biến
Nhận xét:
-

Nhìn chung các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc. Trong đó có

biến tương quan cao nhất là ¿ ¿, qua đó có thể kết luận các biến độc lập đều mang ý nghĩa
giải thích với biến phụ thuộc.
-

Các biến độc lập đều có tương quan tương với nhau nhưng khơng có tương quan

nào q lớn và lớn hơn 0,8 nên mơ hình có khả năng rất thấp mắc khuyết tật đa cộng
tuyến.
NHÓM 02

KTE309.4

18


●

r(Floor, ¿ ¿) = 0.2081: Mức độ tương quan yếu, hệ số tương quan mang dấu

dương. Mối quan hệ giữa số tầng và diện tích là cùng chiều.
●

r(Floor, Indheater) = 0.1890: Mức độ tương quan rất yếu, hệ số tương quan

mang dấu dương. Mối quan hệ giữa số tầng và loại lò sưởi là cùng chiều.
●

r(HosNB, Floor) = 0.0836: Mức độ tương quan rất yếu, hệ số tương quan

mang dấu dương. Mối quan hệ giữa số tầng và số bệnh viện lân cận là cùng chiều.
●

r(UniNB, Floor) = -0.0021: Mức độ tương quan rất yếu, hệ số tương quan

mang dấu âm. Mối quan hệ giữa số tầng và số trường học lân cận là ngược chiều.
●

r(Indheater, ¿ ¿) = -0.0850: Mức độ tương quan rất yếu, hệ số tương quan

mang dấu âm. Mối quan hệ giữa diện tích và loại lò sưởi là ngược chiều.
●

r(HosNB, Indheater) = 0.2319: Mức độ tương quan trung bình, hệ số tương

quan mang dấu dương. Mối quan hệ giữa loại lò sưởi và số bệnh viện lân cận là
cùng chiều.
●

r(HosNB, ¿ ¿) = 0.0691: Mức độ tương quan rất yếu, hệ số tương quan mang

dấu dương. Mối quan hệ giữa diện tích và số bệnh viện lân cận là cùng chiều.
●

r(UniNB, ¿ ¿) = -0.3576: Mức độ tương quan trung bình, hệ số tương quan

mang dấu âm. Mối quan hệ giữa diện tích và số trường học lân cận là ngược chiều.
●

r(UniNB, Indheater) = 0.2916: Mức độ tương quan yếu, hệ số tương quan

mang dấu dương. Mối quan hệ giữa loại lò sưởi và số trường học lân cận là cùng
chiều.
●

r(UniNB, HosNB) = 0.5252: Mức độ tương quan mạnh, hệ số tương quan mang

dấu dương. Mối quan hệ giữa số bệnh viện lân cận và số trường học lân cận là cùng

chiều.
Như vậy, có sự tương quan giữa các biến độc lập nhưng khơng có tương quan nào
đáng kể (không tiến sát 1 hay -1), khơng xảy ra hiện tượng tương quan hồn hảo giữa các
biến độc lập.

NHÓM 02

KTE309.4

19


NHÓM 02


TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Distribution of housing units in South Korea in 2020, by type. Available at:

/>2. Housing purchase transactions volume Daegu, South Korea 2009-2020. Available at:

/>3. Current Issues on Housing Prices in Korea. Available at:

/>4. The impact of colleges and hospitals to local real estate markets. Available at:

/>5. A study of factors influencing the price of apartments: Evidence from Vietnam – Toan

Ngoc Bui. Available at: />6. The Impact of Relative Size on Home Values. Available at:

/>Home_ValuesThe_Appraisal_Journal_Winter_2013
7. The Prominence Effect in Shanghai Apartment Prices. Available at:

/>hai_Apartment_Prices
8. Information about Daegu – South Korea. Available at:

/>9. Ondol: Korean Traditional Heating System. Available at:

/>10. Model of the Market value of Apartments Including a Time Variable and Energy

Features of a building. Available at:

/>Apartments_Including_a_Time_Variable_and_Energy_Features_of_a_Building

NHÓM 02

KTE309.4

21


11. Determinants of house prices in Seoul: A quantile regression approach. Available at:

/>Seoul_A_quantile_regression_approach
12. Energy Performance and Housing Price. Available at:

/>_Prices

13.

Daegu Real estate data in 2020 - World Bank, [online] worldbank.org

14. Housing market in South Korea - Statistic and facts. Available at:

/>
15. Phân tích thị trường bất động sản Hàn Quốc - quy mô thị trường, thị phần theo phân
bổ doanh thu giữa các phân khúc cạnh tranh (2020 - 2025)

NHÓM 02

KTE309.4

22


PHỤ LỤC
-Các câu lệnh trong Stata:
sum price size floor indheater hosnb uninb
reg price size floor indheater hosnb uninb
ovtest
corr
vif
imtest, white

-Do-file:
import excel "C:\Users\Os\Downloads\Data.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow
sum price size floor indheater hosnb uninb reg price size floor indheater
hosnb uninb
ovtest
corr
vif
imtest, white
-Bộ dữ liệu:

Price
1415
513
486
3805
2212
358
783

619
840
831
1681
1539
2008
601

NHÓM 02

KTE309.4

23