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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.Diện tích phòng của bạn (m2)?

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

4.Phòng trọ của bạn ở bao nhiêu người ?

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