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 v

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 : Nhóm 17 Lớp Kinh tế lượng : KTE309.2 Giáo viên hướng dẫn : Ths Nguyễn Thúy Quỳnh

Hà Nội, tháng 5 năm 2019

DANH SÁCH THÀNH VIÊN NHÓM 17

Viên

MSV Họ và tên Đoàn Huyền Nhung Lan Trang Tuấn

1713310076 Nguyễn Thi Thu Huyền 10 _ 10 10 10 10

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 10

2.1.2 Phương pháp xử lý số liệu 10

2.1.3 Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu 10

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 Giải thích các biến 13

2.3 Mô tả số liệu của mô hình 14

2.3.1 Nguồn gốc số liệu 14

2.3.2 Mô tả số liệu thống kê 15

2.3.3 Ma trận tương quan giữa các biến 16

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ 18

3.1 Mô hình ước lượng 18

3.2 Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình 20

3.2.1 Kiểm định bỏ sót biến 20

3.2.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi 22

3.2.3 Kiểm định phân phối chuẩn nhiễu 24

3.2.4 Kiểm đinh đa cộng tuyến 25

3.2.5 Kiểm định tự tương quan 27

3.3 Kết quả ước lượng đã khắc phục khuyết tật 28

3.4 Kiểm định giả thuyết 29

3.4.1 Kiểm định sự phù hợp với lý thuyết của mô hình 29

3.4.2 Kiểm định hệ số hồi quy 29

3.4.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình 30

3.5 Khuyến nghị và giải pháp 30

KẾT LUẬN 32

TÀI LIỆU THAM KHẢO 34

PHỤ LỤC 35

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

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!

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

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

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

 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

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

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

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 = β 0 + β 1* Sqr +β 2* Num +β 3* Time+ β 4* Safe+ β 5* Fac+ u i

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)

 Các chỉ số khác:

- ui: Sai số ngẫu nhiên

- β0: Hệ số chặn của mô hình

- β 1, 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

 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

E(u)=0 trong đó: E(u) = E(

𝑢1 𝑢2…

𝑢)

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

Var(ui)= E (𝑢𝑖2)= σ2, với mọi i

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

Cov (ui, uj) = E (ui, uj) = 0, với mọi i ≠ j

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

3 Num Số người thuê cùng phòng Người +

4 Time Thời gian đi bộ từ phòng

trọ đến trường

6 Fac Mức độ tiện nghi sẵn có tại

Biến độc lập: Sqr, Num, Time, Safe, Fac

2.3 Mô tả số liệu của mô hình

2.3.1 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 Thương

- 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, 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:

Tên biến Quan sát

Giá trị trung bình

Độ lệch chuẩn

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

2.3.3 Ma trận tương quan giữa các biến

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

• 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

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

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ 3.1 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:

obs

= 88

F(3, 199) = 28.00 Model 2.41510803 5 483021607 Prob > F = 0.0000 Residual 1.41477797 82 01725339 R – squared = 0.6306

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+ ûi

Ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần:

Đối với 𝛽̂0: 𝛽̂0 = 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 𝛽̂1: 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 𝛽̂2: 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 𝛽̂3: 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 𝛽̂4: 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 𝛽̂5: 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 𝛃̂1, 𝛃̂2, 𝛃̂3, 𝛃̂4, 𝛃̂5thể hiện mối quan hệ thuận chiều giữa

các biến độc lập Sqr, Num, Time, Safe, Fac với biến phụ thuộc đúng như kỳ vọng,

thể hiện ý nghĩa về mặt kinh tế của mô hình

Bên cạnh đó, ta cũng thu được một số kết quả khác từ mô hình:

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 dụng

các kết quả của hồi quy để thực hiện 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