TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG CƠ SỞ
KHOA TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG


TIỂU LUẬN MÔN
KINH TẾ LƯỢNG

ĐỀ TÀI:

KHẢO SÁT CÁC YẾU TỐ
ẢNH HƯỞNG ĐẾN GIÁ BÁN
MỘT CĂN NHÀ TẠI TP.HCM
GVHD: Th.S Nguyễn Thúy Quỳnh
SV thực hiện: Trần Hoàng Vinh
MSV:1413310141
STT: 94
Lớp: KTE309(2-1718).3_LT


LỜI NÓI ĐẦU
Thị trường bất động sản là một trong những thị trường có vị trí và vai trò
quan trọng đối với nền kinh tế quốc dân, phát triển và vận hành tốt thị trường này
sẽ góp phần to lớn vào quá trình thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội. Tuy nhiên,
đây cũng là một thị trường có diễn biến phức tạp và mọi biến động của nó đều có
có ảnh hưởng lớn đến sự phát triển của nền kinh tế. Vì vậy, việc xác định giá nhà
đất đối với nghiên cứu kinh tế lượng luôn là một trong những đề tài nghiên cứu
đáng quan tâm. Đối với các nhà kinh doanh bất động sản hay những người có nhu
cầu mua nhà, nắm rõ tình hình giá cả của nhà đất là một lợi thế giúp tăng lợi nhuận
và giảm thiểu rủi ro. Trên thực tế, quyết định mua một ngôi nhà mang ý nghĩa đầu
tư tài chính hơn là đơn thuần một quyết định tiêu dùng cá nhân. Chính vì thế xét
trên cả phương diện các học thuyết kinh tế và cả phương diện mô hình kinh tế

PHƯƠNG PHÁP THU THẬP SỐ LIỆU VÀ THỰC HIỆN
ĐỀ TÀI

Nhóm đã tiến hành thu thập số liệu gồm 100 mẫu quảng cáo bán nhà từ các
tờ báo như : Thanh niên ( số ra ngày 6/3/2009), báo Mua & Bán ( số ra ngày
12/3/2009), báo Tuổi trẻ ( số ra ngày 12/3/2009), các website như muanha.com,
nhaban.com.
Nhóm đã tiến hành chọn lọc thông tin, tiến hành hồi quy, kiểm định đa cộng
tuyến, tự tương quan, phương sai thay đổi dựa trên 100 mẫu quan sát thu thập
được.
Trong quá trình tiến hành thực hiện đề tài, nhóm đã sử dụng kiến thức của
môn kinh tế lượng cũng với sự hỗ trợ của các phần mềm như: Word, Excel. Power
Point, Gretl để hoàn thành đề tài.
III.

THIẾT LẬP MÔ HÌNH TỔNG QUÁT

1. Giải thích các biến:
Mô hình tổng quát:
Y=C1+C2X2+C3D1+C4D2+C5D3+C6D4+C7D5+C8D6+C9D7+C10D8+C11D9+C12D10+C13
D11+Ui
 Biến phụ thuộc:
Y_GBCN: giá bán căn nhà tại thành phố Hồ Chí Minh (Đơn vị: triệu đồng).
 Biến độc lập:
X2_DT: diện tích một căn nhà (đơn vị: m2).
D1_VT: vị trí


 D1_VT = 1: mặt tiền.
 D1_VT = 0: trong hẻm.

2. Bảng thống kê mô tả:
 Nhận xét trị thống kê mô tả:
Số quan sát của chúng tôi là 100 mẫu quảng cáo bán nhà tại Thành phố Hồ Chí
Minh. Trong 100 mẫu quảng cáo thì giá bán trung bình của một ngôi nhà là:
3669.59 triệu đồng.
Nhà có giá bán cao nhất là: 33100 triệu đồng.
Nhà có giá bán thấp nhất là: 400 triệu đồng.


Khoảng chênh lệch giữa giá bán cao nhất và giá bán thấp nhất là: 32700 triệu
đồng.
Khoảng chênh lệch này khá lớn là do có sự khác biệt về vị trí căn nhà, kết cấu,
giấy tờ pháp lý và an ninh ngôi nhà.
Biến X2_DT: diện tích của căn nhà.
Biến D1_VT: vị trí của căn nhà, trong số 100 mẫu nhà được khảo sát là 71 mẫu nhà
trong trong hẻm, 29 mẫu là nhà mặt tiền.
Biến D2_QTT: có 27 căn nhà thuộc các quận trung tâm thành phố.
Biến D3_QNT: có 29 căn nhà thuộc quận ngoại thành.
Còn 44 mẫu là nhà thuộc các quận khác (không thuộc trung tâm thành phố cũng
không thuộc quận ngoại thành).
Biến D4_TTNN: tình trạng ngôi nhà, trong đó có 22 căn nhà mới xây, 78 căn nhà
đã qua sử dụng.
Biến D5_KC1: kết cấu nhà kiểu biệt thự, có 7 mẫu nhà là biệt thự
Biến D6_KC2: kết cấu nhà có lầu, có 79 mẫu nhà có lầu. Còn 14 mẫu nhà có kết
cấu khác.
Biến D7_GTPL: giấy tờ pháp lí của căn nhà, trong đó có 98 mẫu nhà có giấy tờ
pháp lí, 2 mẫu nhà không có giấy tờ pháp lí.
Biến D8_GT: giao thông, trong đó có 10 mẫu nhà không có vị trí giao thông thuận
lợi và 90 mẫu nhà có vị trí giao thông thuận lợi.
Biến D9_TTC: truyền hình cáp, trong đó có 70 mẫu nhà có truyền hình cáp, 30

D1
D2
D3
D4
D5
D6
D7
D8
D9
D10
D11

-2376.056
14.64352
722.0592
2105.616
-359.1278
-390.0384
5228.322
-524.8906
2659.474
2188.695

0.3442
0.0000
0.3552
0.0105
0.6342
0.6294
0.0028

1698.166
856.3592
2472.311
1257.375
2463.628
2288.876
807.5106

-0.951068
6.422598
0.929467
2.615029
-0.477526
-0.484239
3.078806
-0.612933
1.075704
1.740685
-1.367689
0.040845
2.379465

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

3533.870

X2
D2
D5
D11

275.3149
15.53003
1875.057
4573.488
473.8808

0.6145
0.0000
0.0117
0.0022
0.4729

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

0.556500
0.537827
3214.196
9.81E+08
-946.8624
2.015546

cộng tuyến.
X2
D2
D5
D11

X2
1.000000
0.057257
0.498579
0.167068

D2
0.057257
1.000000
0.009711
0.109370

D5
0.498579
0.009711
1.000000
0.095939

D11
0.167068
0.109370
0.095939
1.000000


0.264499
0.241514
145.2565
2025547.
-637.7029
1.649299

t-Statistic

Prob.

4.097279
0.452456
5.538895
1.311091

0.0001
0.6520
0.0000
0.1930

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

140.1317
166.7869

0.914347

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 03/16/09 Time: 21:01
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable

Coefficient Std. Error
553.7234
2.348885
737.0807
1495.111
664.9583
0.106033
0.105078

t-Statistic

Prob.

-0.040345
0.094213
-0.017899
-0.073682
0.007040
-0.241191
-0.342431



0.001791

Mean dependent var

9.83E-14

-0.062610
3245.663

S.D. dependent var
Akaike info criterion

3148.593
19.07546

9.80E+08
-946.7728

Schwarz criterion
F-statistic

19.25782
0.027809


Durbin-Watson
stat

1.976320


t-Statistic

Prob.

C
X2
X2^2
X2*D2
X2*D5
X2*D11
D2
D2*D5
D2*D11
D5
D5*D11
D11

90741.06
61868.51
-113.8510
95299.91
2180.032
24928.14
-9682232.
-83698627
22188199
14081295
40087868
-4360610.


9302488.
72125.07
132.6044
95350.91
94087.06
80250.80
16845581
47953111
18193213
35673466
39238275
13100239

Mean dependent var

9814502.


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

0.007130
38080323
1.28E+17
-1881.023
2.120929

D11_AN: tác động cùng chiều với giá bán, có nghĩa là nếu căn nhà nằm
trong khu vực có an ninh thì giá bán sẽ cao hơn 1921.4433 triệu đồng so với nhà
thuộc khu vực không an ninh (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi).
2.

Khó khăn trong quá trình thực hiện:

Với mô hình ước lượng trên, do số lượng quan sát còn hạn chế và chất lượng
dữ liệu chưa được chính xác lắm vì số liệu được thu thập thông qua Internet và các
báo nên thông tin chưa được kiểm chứng. Do đó, mức ý nghĩa các trị thống kê
tương đối cao. Việc chọn các biến độc lập để đưa vào mô hình chủ yếu dựa trên ý
kiến chủ quan và có thể còn thiếu sót.