Ứng dụng mô hình Hedonic cho định giá nhà ở thương mại xây dựng mới – nghiên cứu tình huống nhà chung cư tại thành phố Hà Nội

Hiệu quả đầu tư của một dự án bất động sản nói chung và nhà ở nói riêng phụ thuộc rất nhiều ở khâu định giá; Trong khi đó phần lớn việc định giá nhà ở thương mại xây dựng mới tại các doanh nghiệp đầu tư, xây dựng và kinh doanh nhà ở trong thời gian vừa qua vẫn còn mang nặng tính chủ quan áp đặt, nhiều khi còn mang tính biểu quyết, cách thức tổ chức chủ yếu dựa trên kinh nghiệm…

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HEDONIC CHO ĐỊNH GIÁ NHÀ Ở THƯƠNG MẠI XÂY DỰNG MỚI – NGHIÊN CỨU TÌNH HUỐNG NHÀ CHUNG CƯ TẠI

THÀNH PHỐ HÀ NỘI

APPLY HEDONIC MODEL FOR VALUATING THE COMMERCIAL HOUSING CONSTRUCTION – A CASE STUDY OF APARTMENTS IN HA NOI

ThS Lục Mạnh Hiển

Trường Đại học Lao động - Xã hội

TÓM T Ắ T

Hiệu quả đầu tư của một dự án bất động sản nói chung và nhà ở nói riêng phụ thuộc rất nhiều ở khâu định giá; Trong khi đó phần lớn việc định giá nhà ở thương mại xây dựng mới tại các doanh nghiệp đầu tư, xây dựng và kinh doanh nhà ở trong thời gian vừa qua vẫn còn mang nặng tính chủ quan áp đặt, nhiều khi còn mang tính biểu quyết, cách thức tổ chức chủ yếu dựa trên kinh nghiệm… Do vậy, việc lựa chọn một mô hình định giá để giúp cho các doanh nghiệp có thể đưa ra mức giá vừa đảm bảo mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận của mình vừa đảm bảo mức giá được thị trường chấp nhận là đòi hỏi cấp thiết, qua đó góp phần ổn định và phát triển thị trường bất động sản nước nhà

T ừ khoá: Định giá nhà ở, giá nhà ở thương mại, Mô hình Hedonic, giá nhà ở thương mại, Yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà

ABSTRACT

Efficiency of an investment in real estate project in general and housing project in particular highly depends on valuation phase However, most of valuation in commercial housing construction is still subjective and structure of valuation is mainly based on experience Thus, selection of valuation model to help enterprises both maximize profit and choose acceptable price level for overall market is an urgent demand in order to ensure stability and development of domestic real estate market

Keywords: Valuation of housing, commercial housing prices, hedonic model, the price of commercial

housing, factors affecting house prices

1 Giới thiệu và sự lựa chọn mô hình nghiên

cứu

Hiện nay, đối với nhiều hộ gia đình, bất

động sản, cụ thể là căn nhà mà họ sinh sống

không đơn thuần chỉ là một nơi để ở mà còn rất

có giá trị về mặt đầu tư sinh lời Giá trị của bất

động sản có tác động rất đáng kể đến các cơ

hội chi tiêu, tiết kiệm và đầu tư của chính bản

thân chủ bất động sản Do vậy, giá nhà ở là

mối quan tâm hàng đầu không chỉ đối với các

nhà đầu tư trên thị trường bất động sản, mà còn

rất quan trọng đối với các nhà lập chính sách

và các ngân hàng

Việc định giá nhà ở thương mại là cần thiết

đối với rất nhiều tác nhân khác nhau trên thị

trường như các công ty đầu tư, xây dựng và

kinh doanh nhà ở, các công ty bất động sản,

các chuyên viên giám định, đánh giá, người

cho vay thế chấp, môi giới, nhà đầu tư bất động sản, các nhà đầu tư và quản lý quỹ người cho vay, chuyên gia phân tích và nghiên cứu thị trường và các chuyên gia, tư vấn viên khác Giá trị thị trường được ước định thông qua việc

áp dụng các biện pháp và quy trình định giá khác nhau phản ánh bản chất của tài sản cũng như các trường hợp mà loại tài sản đó có nhiều khả năng giao dịch nhất trên thị trường mở (Pagourtzi et al., 2003) Hiện có một số phương pháp được sử dụng để ước định giá trị thị trường, Pagourtzi et al (2003) đã chia các phương pháp đó thành hai loại: truyền thống và hiện đại Các phương pháp định giá truyền thống là phương pháp có thể so sánh được phương pháp đầu tư/thu nhập, phương pháp lợi nhuận, phương pháp phát triển/thặng dư, phương pháp của nhà thầu/phương pháp chi

phí, phương pháp đa hồi quy và phương pháp

hồi quy theo bước Trong khi đó, các phương

pháp định giá hiện đại là các phương pháp

mạng thần kinh nhân tạo (ANN), phương pháp

định giá ẩn (hedonic pricing), các phương pháp

phân tích không gian, mô hình tự hồi quy kết

hợp trung bình trượt và logic mờ

Trong nghiên cứu này tác giả lựa chọn

phương pháp định giá ẩn theo mô hình hồi quy

hàm logarith (Hedonic Pricing Model) để

nghiên cứu và đề xuất áp dụng cho việc định

giá nhà ở thương mại xây dựng mới tại Việt

Nam

2 Mô hình định giá Hedonic - Cơ sở lý luận

Thuật ngữ Hedonic được sử dụng để mô tả

"tỷ trọng về tầm quan trọng tương đối của các

thành phần khác nhau so với các thành phần

khác nhằm tạo ra chỉ số về hiệu dụng và sự

mong muốn" (Goodman, 1998: 292) Rosen

(1974: 34) định nghĩa giá thụ hưởng là "giá ẩn

của các thuộc tính và các tác nhân kinh tế sẽ

biết được mức giá đó khi quan sát giá của các

sản phẩm dị biệt và các đặc điểm cụ thể đi kèm

với chúng" (Ustaoglu, 2003) Rosen (1974), đã

đặt ra nền tảng lý thuyết cho việc xác định giá

mua, hoặc giá ẩn của các thuộc tính của một

hàng hóa cho nhiều đối tượng người tiêu dùng

khác nhau Giá mua được xác định là số tiền

tối đa mà một người tiêu dùng sẵn sàng trả cho

một hàng hóa với điều kiện là họ duy trì được

một mức độ thỏa mãn hoặc hài lòng nhất định

Hàm giá bán được định nghĩa là hàm để xác

định mức giá tối thiểu mà nhà sản xuất chấp

nhận bán hàng hóa để thu lại một khoản lợi

nhuận nhất định

Như đã nêu ở trên, lý thuyết về các hàm đo

lường độ thỏa dụng sẽ tạo cơ sở để phân tích

các hàng hóa đặc biệt chẳng hạn như các đơn

vị nhà ở mà các thuộc tính riêng lẻ của chúng

không có mức giá rõ ràng Việc áp dụng

phương pháp đánh giá độ thỏa dụng truyền

thống trong các nghiên cứu về nhà đất là nhằm

mục đích đưa ra các suy luận về giá trị không

thể quan sát được của các thuộc tính khác

nhau chẳng hạn như chất lượng không khí,

tiếng ồn sân bay, phương tiện đi lại (đường sắt,

tàu điện ngầm hoặc đường cao tốc) và các tiện nghi lân cận (Janssen et al 2001)

Trong ba thập kỷ qua, phương pháp hồi

quy dựa trên độ thỏa dụng đã được sử dụng rộng rãi trong các tài liệu về thị trường nhà đất

để điều tra về mối tương quan giữa giá nhà và

các đặc điểm nhà đất Lý do chính cho việc

ứng dụng rộng rãi này là phân tích nhu cầu nhà

ở đối với các đặc điểm này và xây dựng các chỉ

số giá nhà ở Tuy nhiên, phương pháp này đã gặp phải một số chỉ trích phát sinh từ những

vấn đề tiềm ẩn liên quan đến việc ước định và

các giả định mô hình cơ bản, chẳng hạn như

xác định nhu cầu cung cầu, sự mất cân đối của thị trường, việc lựa chọn các biến độc lập, lựa chọn dạng phương trình thỏa dụng và phân

đoạn thị trường

Phần lớn các nghiên cứu về giá được thực hiện bằng mô hình thỏa dụng và các phương pháp khác dựa trên phân tích đa hồi quy Về cơ bản, các phương pháp này phù hợp với những

đánh giá đơn giản về mối liên hệ giữa giá và

các đặc điểm khác nhau Tuy nhiên, các kỹ thuật này có thể trở nên khó hiểu khi kế hoạch thẩm định được mở rộng bao gồm các khía cạnh như các yếu tố ngoại lai, sự phi tuyến tính, không gian và các hình thức phụ thuộc khác giữa quan sát, sự không liên tục và không

rõ ràng Tuy nhiên, do vậy, một số lựa chọn thay thế hợp lý sử dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo sẽ phù hợp hơn với các lĩnh vực này Thực tế, mạng thần kinh nhân tạo là một

ví dụ về phương pháp hồi quy linh hoạt Các loại phương pháp này về cơ bản khác với các phương pháp tiêu chuẩn Cụ thể, các phương pháp đó cho phép kết quả có phạm vi biến thiên rộng hơn so với mô hình hồi quy thỏa dụng, với những mở rộng về mặt không gian

3 Nền tảng lý thuyết mô hình định giá Hedonic

Trong nghiên cứu vào năm 2003, Malpezzi

đã có một bài nhận định xuất sắc về sự phát

triển lý thuyết của mô hình định giá Hedonic Ông chỉ ra, mô hình Hedonic là sự ước lượng giá trị của nhiều yếu tố riêng lẻ Phương trình Hedonic không chỉ đo lường các nhân tố ảnh hưởng mà còn đo lường sở thích người mua tác

động ra sao đến giá nhà Cụ thể, với dạng mô

hình Hedonic phương trình đơn nhất, mô hình

này chỉ đơn thuần đo lường tác động của các

yếu tố lên giá mà không kiểm tra tham số cấu

trúc của từng yếu tố tác động thế nào Biến giá

có thể ở dạng giá trị tuyệt đối hoặc được

logarit Dạng thường được sử dụng nhất từ

trước tới giờ là dạng bán logarit, trong đó biến

giá được logarit tự nhiên chạy hồi quy với các

biến độc lập khác Dùng mô hình sẽ thấy được

phương sai của từng yếu tố ở các vùng giá

khác nhau trong cùng một mẫu

Như Malpezzi (2003) đã thảo luận, mô

hình Hedonic hình thành do sự không đồng

nhất về các yếu tố ảnh hưởng cũng như sở

thích của người tiêu dùng, hay nói cách khác

giá nhà không chỉ ảnh hưởng bởi yếu tố cấu

thành khác nhau mà những yếu tố ấy còn được

định giá theo cách khác nhau bởi mỗi người

tiêu dùng

Do khó khăn trong việc áp dụng thực tế

các mô hình Hedonic, dạng hàm và các biến

đưa vào mô hình thường có dạng đặc biệt Điều

này có thể khởi nguồn từ các nghiên cứu ban

đầu của Lancaster (1966) và Rosen (1974) có

đề cập đến mô hình các yếu tố ảnh hưởng giá

nhà tuy nhiên lại không chỉ ra cụ thể đó là

những yếu tố nào Trong ứng dụng thực tế,

biến phụ thuộc thường là giá bán và nó cũng

đóng vai trò đại diện cho giá trị ngôi nhà Sử

dụng giá trị quan sát được sẽ làm giảm thiểu

nhiều nhất sai lệch so với các phương pháp

khác như chủ nhà tự định giá cho ngôi nhà của

mình

Chúng ta có thể đưa vào mô hình vô số các

biến, nhưng mối tương quan cao giữa một số

biến có dẫn đến vấn đề ước lượng ngay cả khi

không đưa tất cả các biến này vào mô hình.Ví

dụ, biến địa điểm có thể rất quan trọng trong

mô hình nhưng lại phản ánh về một biến khác

chẳng hạn như chất lượng trường học Bởi vậy

xác định hệ số cá nhân của mỗi biến càng khó

khăn hơn

Các nghiên cứu đã hết sức nỗ lực để tìm ra

dạnh hàm chính xác cho mô hình Follain và

Malpezzi (1980) phát hiện ra rằng dạng hàm

semi-log có nhiều lợi thế hơn so với dạng

tuyến tính.Trong đó phải kể đến những lợi thế sau: (1) nó cho thấy phương sai trong giá trị của mỗi yếu tố, (2) các hệ số có thể dễ dàng xác định là sự thay đổi tỷ lệ phần trăm giá với mỗi đơn vị thay đổi của mỗi yếu tố, và (3) mô hình semi-log giảm thiểu tối đa một số vấn đề thống kê (heteroscedasticity-phương sai phụ thuộc vào một biến ngẫu nhiên khác)

4 Thực tế nghiên cứu áp dụng mô hình Hedonic

Trong phần này, tác giả sẽ điểm qua thực

tế áp dụng mô hình này trên thế giới và Việt Nam Mô hình giá thỏa dụng dựa trên thuyết người tiêu dùng của Lancaster (1966) Kể từ khi Rosen (1974) mở rộng thuyết này ra thị trường nhà ở, phân tích thỏa dụng nhà ở đã

được áp dụng rộng rãi như là một công cụ để đánh giá thị trường bất động sản và phân tích

đô thị Hồi quy giá nhà đất đối với nhiều biến

mô tả bất động sản, các biến lân cận và cụ thể khác nhau đánh giá sự tham gia từng phần của chúng, còn được gọi là giá ẩn hay giá trị thụ hưởng Rosen (1974) đã đưa ra cách xử trí toàn diện với thuyết giá ẩn Thuyết giá ẩn đã tạo nên một vấn đề trong kinh tế học cân bằng không gian mà theo đó toàn bộ giá ẩn giúp

định hướng người tiêu dùng cũng như nhà sản

xuất khi đưa ra các quyết định về vị trí liên quan đến các đặc điểm không gian

Mô hình Hedonic là một trong những kỹ thuật lâu đời nhất xác định giá trị kinh tế được phát triển bởi Lancaster (1966), Ridker (1967), Griliches (1971), Rosen (1974) và các nhà nghiên cứu khác Ban đầu mô hình được sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa giảm thiểu ô nhiễm không khí tác động đến giá trị tài sản, mô hình Hedonic trở thành một nghiên cứu quan trọng trong nửa sau của những năm1970 và cả năm 1980 Trong thời kỳ này, phương thức giá Hedonic đã được chuyển đổi trong một công cụ rất quan trọng đối với nghiên cứu học thuật, được sử dụng trong các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm xác định giá trị tiền tệ của hàng hóa có liên quan đến

đặc tính môi trường và địa điểm của BĐS

Mô hình Hedonic cơ bản đầu tiên được Ridker (1967) trình bày:

Pi = f (S1i Ski , N1i Nmi , Z1i Zni)

Trong đó:

Pi: Giá nhà

S: đặc điểm kết cấu nhà ở (1 k), như diện

tích nhà, số lượng phòng, loại hình xây dựng

và một số nhân tố khác

N: đặc điểm khu dân cư (1 m), như

khoảng cách tới nơi làm việc, chất lượng của

trường học, tỷ lệ tội phạm địa phương và các

nhân tố khác

Z: môi trường đặc trưng (1 n), như chất

lượng không khí, nguồn nước, tiếng ồn và các

nhân tố khác

Pi = α0 + α1S1i + α2i S2i + + αki Ski +

α1N1i + α2N2i + + αmNmi + αaZai

Một số nghiên cứu thực nghiệm gần đây

ứng dụng mô hình Hedonic để xác định giá

BĐS Sérgio A B và cộng sự (2002), trong

một nghiên cứu ứng dụng mô hình Hedonic để

đánh giá ảnh hưởng xấu của môi trường “mùi

hôi” phát ra từ một nhà máy xử lý nước thải tại

Brasilia (là thành phố Brazil) Ông xác định 20

biến và xây dựng 4 mô hình để phân tích ảnh

hưởng của môi trường không khí tới giá của

các căn hộ Kết quả mô hình cho thấy “chất

lượng không khí có ảnh hưởng tới giá trị căn

hộ” căn hộ càng nằm gần nhà máy xử lý nước

thải thì có giá trị càng thấp

Theo Selim S (2008) nghiên cứu về yếu tố

nội tại của căn nhà được thực hiện tại Thổ Nhĩ

Kỳ, ông xây dựng mô hình giá nhà như sau

LnP = bx + u Kết quả của mô hình hồi quy

Hedonic của ông cho thấy diện tích nhà, số

lượng phòng, loại nhà, hệ thống nước, hồ bơi,

đặc trưng về vị trí và kiểu của tòa nhà là các

biến quan trọng nhất có ảnh hưởng tới giá nhà

Mô hình này được tiếp tục và mở rộng bởi

Selim H (2009) Với hai loại phương pháp tiếp

cận mô hình được sử dụng trong phân tích: mô

hình hồi quy Hedonic và ANN Các kết quả

của mô hình hồi quy cho thấy hệ thống nước,

hồ bơi, loại nhà, số phòng, kích thước ngôi

nhà, đặc trưng về vị trí và kiểu của tòa nhà là

các biến số quan trọng nhất ảnh hưởng đến giá

nhà Có thể thấy rằng giá nhà tại khu đô thị cao

hơn khu vực nông thôn 26,26% Theo một

nghiên cứu gần đây nhất của Gabriel K B

(2011), yếu tố ngoại tác tác động tới BĐS cũng

ảnh hưởng tới giá của BĐS đó, ông sử dụng

mô hình Hedonic xét các yếu tố như: khoảng cách từ BĐS tới nhà thờ, khoảng cách từ BĐS tới nơi làm việc, an ninh, nơi đậu xe

Mô hình có dạng: P= β0 + βjXj + βd Xd + u Kết quả mô hình hồi quy cho thấy yếu tố ngoại tác nhà thờ ảnh hưởng tiêu cực tới giá BĐS, BĐS càng xa nhà thờ thì giá càng tăng Nhà ở là một lĩnh vực quan trọng trong chất lượng cuộc sống của bất kỳ cộng đồng nào Do vậy, việc định giá phù hợp đối với các

đặc điểm của một ngôi nhà là hết sức cần thiết

Để đạt được mục tiêu này, các nhà nghiên cứu

có kinh nghiệm thường quy định rõ các hàm giá thỏa dụng hoặc các mô hình thỏa dụng (Ogwang and Wang, 2003) Trong số các nhà nghiên cứu đó, Adair et al (2000) tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc giá của thị trường bất động sản ở Khu vực Đô Thị Belfast, tìm hiểu tác động tương đối của các

đặc điểm bất động sản, các yếu tố kinh tế xã

hội và tác động của khả năng tiếp cận Phân tích đã đề cao tầm quan trọng của việc điều tra

ở thị trường cấp dưới và đi đến kết luận về sự

phức tạp của các mối tương quan ở khu vực đô thị Janssen et al (2001) đã so sánh hiệu suất của phương pháp bình phương nhỏ nhất và bình phương trung bình tối thiểu, một phương pháp hiệu quả, khi đánh giá mối tương quan giữa thu nhập/giá đối với các khu căn hộ Meese và Wallace (2003) lại đối chiếu hai phương pháp nhằm đánh giá tác động của các yếu tố cơ bản của thị trường lên động lực giá nhà đất Phương pháp đầu tiên tuân theo quy trình hai bước truyền thống theo đó bước đầu tiên ước định chỉ số giá nhà đất rồi sau đó sử dụng chỉ số ước định được trong mô hình cấu trúc tiếp theo Phương pháp thứ hai áp dụng chiến lược lọc Kalman cho phép ước định đồng thời các tham số của mô hình giá thỏa dụng

động, chỉ số giá và các tham số của một mô

hình cấu trúc đối với giá nhà đất Stevenson (2004) đã xem xét lại vấn đề về tính dị biến của các mô hình giá nhà đất thỏa dụng

Kim và Park (2005) đã xác định mô hình không gian đối với những thay đổi về giá nhà

đất và các yếu tố quyết định đến giá nhà đất ở

Seoul và các thị trấn mới lân cận Kết quả phân

tích nhóm cho thấy mô hình không gian về tốc

độ thay đổi giá nhà đất không liên quan đến giá

nhà đất Filho và Bin (2005) đã xây dựng mô

hình về hàm giá ẩn đối với nhà ở như là một

phương pháp hồi quy không tham biến bổ

sung Việc định giá được thực hiện thông qua

một quy trình backfitting (chỉnh hợp lặp) kết

hợp với hàm ước lượng đa thức quỹ tích, do

đó, giúp tránh được những sai sót của một hàm

ước lượng không tham biến vô cùng Họ đối

chiếu kết quả với các mô hình tham biến và tìm

ra bằng chứng chứng minh tính ưu việt của mô

hình không tham biến

Fan et al (2006) đã áp dụng phương pháp

quyết định hình cây, một công cụ xác định mẫu

thống kê quan trọng trong việc tìm hiểu mối

liên hệ giữa giá nhà đất và các đặc điểm của

nhà đất Với việc sử dụng thị trường nhà đất

công bán lại ở Singapore làm mẫu nghiên cứu,

bài viết đã chứng minh được sự phù hợp của

kỹ thuật này Kestens et al (2006) đã sử dụng

các dữ liệu cấp hộ gia đình trong các mô hình

thỏa dụng nhằm đánh giá tính không đồng nhất

của giá ẩn đối với loại nhà, tuổi tác, trình độ

học vấn, thu nhập và tình trạng sở hữu trước

đây của người mua Hai phương pháp được sử

dụng cho mục đích này bao gồm: một loạt các

mô hình đầu tiên sử dụng các số hạng khai

triển, trong khi các mô hình thứ hai áp dụng

phép Hồi quy Quyền số Địa lý

Ngoài ra, ở nước ta cũng có một số nghiên

cứu về giá bất động sản, các nghiên cứu cũng

dựa trên mô hình hồi quy Hedonic Theo lý

thuyết vị thế - chất lượng được phát triển gần

đây Hồng Hữu Phê và Patrick Wakely (2000),

đã đưa ra một số gợi ý định hướng xây dựng cơ

sở khoa học và phương pháp định giá bất động

sản phù hợp với thể chế kinh tế thị trường Bài

nghiên cứu chỉ ra giá bất động sản phụ thuộc

vào yếu tố chất lượng và vị thế: Y = f(CL, VT)

Kết quả hồi quy cho thấy biến diện tích khuôn

viên ảnh hưởng mạnh nhất tới giá bất động sản

sau đó là các biến khoảng cách tới trung tâm

thành phố, số tầng xây dựng, vị trí nhà đất mặt

tiền hay trong hẻm Bên cạnh đó, Kim (2007)

còn xem xét tác động pháp lý đến giá nhà tại

TP Hồ Chí Minh và TP Hà Nội, tác giả xây dựng mô hình với các biến đại diện cho pháp lý như giấy tờ pháp lý sổ hồng, sổ đỏ, các quyền pháp lý liên quan

5 Các thành phần trong mô hình Hedonic

Rất nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến việc

định giá một ngôi nhà, và mô hình phân tích

hồi quy Hedonic là một mô hình tiêu biểu ước lượng phần đóng góp biên của từng yếu tố đó Nội dung nghiên cứu của phần này là sự đánh giá tổng hợp về các nghiên cứu gần đây có sử dụng mô hình Hedonic để định giá nhà Những phát hiện cho thấy các yếu tố như mái dốc hay mái bằng, hệ thống phun nước, vườn tắm, buồn tắm riêng biệt, lò đôi và thiết kế hướng tới cộng đồng có ảnh hưởng tích cực đến giá bán trong khi những yếu tố như thiếu không gian tầng áp mái, sống trong khu vực động đất, gần trang trại lợn, gần bãi rác, gần đường dây điện

áp cao, sống trong vùng đất thuộc sở hữu của các công ty, và gần những nới có khả năng chịu ảnh hưởng của lũ lụt… sẽ tác động tiêu cực đến giá bán

Ngôi nhà được định nghĩa là nơi các thành viên trong một gia đình chung sống với nhau Mặt khác, ngôi nhà là một tập hợp các yếu tố như kích thước, chất lượng và vị trí Vì một số

lý do nhất định nên việc định giá ngôi nhà là khá khó Là một tài sản hữu hình, mỗi ngôi nhà

có vị trí cụ thể của nó Ngoài ra, ngôi nhà cũng

là một tài sản giá trị lâu bền và có tuổi đời của riêng nó; có nghĩa cùng một lúc, trong cùng thị trường có thể tồn tại nhiều ngôi nhà có tuổi đời khác nhau đáng kể Và mỗi ngôi nhà sẽ có những yếu tố khác biệt để tạo nên giá trị cho riêng nó Hơn nữa, các yếu tố này có giá trị khác nhau trong từng khu vực Ví dụ, một nhà

để xe có thể có giá trị hơn trong một ngôi nhà ở

vùng có khí hậu lạnh trong khi một bể bơi có thể có giá trị hơn ở nơi có khí hậu nóng Ngoài ảnh hưởng bởi các yếu tố nói trên, giá trị ngôi nhà còn được đánh giá thông qua những nhu cầu tiện ích khác nhau của người mua nhà Ví dụ, một người mua nhà có thể

đánh giá cao đối với sàn gỗ cứng hơn so với

những người khác Vì vậy những người mua

khác nhau sẽ định giá khác nhau cho cùng một

ngôi nhà

Tất cả những yếu tố này cho thấy mỗi ngôi

nhà là một thực thể khác nhau Những yếu tố

khác biệt khiến cho việc định giá đã khó, thêm

vào một thực tế là người mua lại định giá

những yếu tố ưu tiên với những giá trị khác

nhau khiến cho việc định giá càng thêm phức

tạp Tuy vậy, rất nhiều nghiên cứu đã nỗ lực để

tìm phương thức định giá nhà thông qua các

yếu tố ảnh hưởng Một phương pháp điển hình

là phương pháp mô hình định giá Hedonic cho

phép tổng giá trị ngôi nhà được phân tích thành

giá trị của từng thành phần riêng lẻ Một điều

lưu ý trong việc sử dụng mô hình này là chỉ

được áp dụng tại một khu vực cụ thể và rất khó

để khái quát trên nhiều khu vực địa lý khác

nhau Bởi vậy, người ta hay sử dụng mô hình

này để có được cái nhìn sâu sắc vào hoạt động

mua bán ở một thị trường cụ thể Mặt khác, so

sánh các nghiên cứu ở các khu vực khác nhau

cũng giúp nhận ra những yếu tố nào được hầu

hết những người mua nhà đánh giá cao hoặc

đánh giá thấp

Từ quá trình tìm hiểu các nghiên cứu trên

đây cho thấy, phần lớn các nghiên cứu khi ứng

dụng mô hình Hedonic đều tập trung vào các

yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà là: Vị trí, cấu

trúc của nhà, khu dân cư và các thuộc tính của

chúng Sau đây tác giả sẽ làm rõ về những

nghiên cứu này:

5.1 Thứ nhất thuộc tính vị trí

Vị trí của bất động sản đã được đề cập

trong hầu hết các nghiên cứu về các thuộc tính

vị trí cố định và tương đối Các thuộc tính vị trí

cố định (Follain & Jimenez, 1985; Orford,

1988) được định lượng trên toàn bộ khu đô thị

và liên hệ tới một số hình thức của phương

pháp tiếp cận Thuộc tính vị trí tương đối được

định lượng thông qua các phương pháp thay

thế chẳng hạn như tầng lớp kinh tế - xã hội,

thành phần chủng tộc, các thuộc tính thẩm mỹ,

mức độ ô nhiễm, và độ gần với trung tâm giải

trí địa phương (Dubin & Sung, 1990)

Trong quan điểm truyền thống về vị trí,

khả năng tiếp cận được đánh giá bằng điều

kiện tiếp cận các quận trung tâm thương mại

(CBD) Khả năng tiếp cận, dưới bất cứ hình thức đo đạc nào đều có ảnh hưởng tới giá nhà ở (McMillan, Jarmin, & Thorsnes, năm 1992; Palmquist năm 1992; Ridker Henning, năm 1968) Khả năng tiếp cận của phương tiện vận tải thường được kết hợp với việc dễ dàng đi lại

và khoảng cách với các trung tâm giải trí, nó

được đo bằng thời gian di chuyển, chi phí đi

lại, sự thuận tiện và các phương thức vận tải khác nhau (Adair, Greal, Smyth, Cooper, & Ryley, 2000; những tác giả khác, 1996.) Người mua có xu hướng gộp chi phí nhà ở với chi phí vận chuyển, nhưng điều này không phải lúc nào cũng đúng vì Edmonds (1984) thấy rằng chi phí đi lại có thể không bao gồm trong mạng giá trị Nghiên cứu của ông tại Nhật Bản chỉ ra rằng đó chỉ là thói quen của các doanh nghiệp hoàn trả cho người lao động để đi lại Như vậy, trong trường hợp đó rõ ràng "chi phí" cho việc đi lại chỉ có thể là thời gian và sự bất tiện

Cảnh quan xung quanh đôi khi được coi là một tiện nghi gia đình gắn liền với vị trí của khu nhà ở (Benson, Hansen, Schwartz, & Smersh, 1998) Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng những người mua thích các khu nhà có quang cảnh đẹp, chẳng hạn như hồ, sân golf, và sẵn sàng trả tiền thưởng cho các khu nhà như vậy (Cassel & Mendelsohn, 1985, Darling, 1973; Gillard, 1981; Mok và các đồng nghiệp, 1995; Plattner & Campbell, 1978; Rodriguez & Sirmans, năm 1994)

Benson và các nhà nghiên cứu khác cũng lưu ý rằng các cảnh quan có thể không đồng

bộ, nó đa dạng theo từng loại (ví dụ điểm nhìn

ra hồ, núi và thung lũng) và chất lượng (ví dụ

điểm nhìn toàn cảnh, một phần hoặc một phần

rất nhỏ) Bằng việc phân loại các cảnh quan như mặt tiền hướng ra biển, từ căn hộ nhìn

được ra biển, một phần biển, và không nhìn được, các tác giả phát hiện ra rằng, so với

không có cảnh quan, mặt tiền hướng ra biển có thể thêm 147% vào giá bán, địa thế nhà nhìn ra

được biển thêm 32%, và ngắm một phần biển

thêm 10%

Đánh giá của một số nghiên cứu khác cho

thấy sự tồn tại của điểm nhìn ra cảnh quan

không phải lúc nào cũng quan trọng một cách

máy móc, mặc dù nói chung nó có sự liên kết

tích cực tới giá cả (ví dụ: Brown &

Pollakowski, 1977; Correll, Lillydahl &

Singell, 1978) Nghiên cứu của Brown và

Pollakowski về giá trị của căn hộ gần hồ ở

Seattle, Washington, chỉ ra rằng nếu khoảng

cách tới bờ sông lớn sẽ làm giảm đáng kể giá

bán của bất động sản, và điểm nhìn cũng không

còn quan trọng Họ lý giải cho sự bất thường

này là bởi phạm vi của những ví dụ còn hẹp

Trong bản thử nghiệm của Correll và cộng sự,

điểm nhìn ở đây hướng ra thung lũng và được

phân loại thành “tuyệt vời”, “vừa phải”, và

“không có điểm nhìn”, mối quan hệ giữa điểm

nhìn và giá cả không đáng kể

5.2 Thứ hai thuộc tính kết cấu

Giá bất động sản luôn gắn kết tới các

thuộc tính cấu trúc, Ball (1973) đã chỉ ra, nếu

một ngôi nhà có nhiều thuộc tính mong muốn

hơn những căn khác, giá trị của những thuộc

tính sẽ được phản ánh trong giá thị trường cao

hơn cho ngôi nhà này Tuy nhiên, các nhà

nghiên cứu khác cũng lưu ý rằng thuộc tính cấu

trúc mà người mua ưa chuộng có thể không

phải lúc nào cũng giống nhau Kohlhase (1991)

cho rằng tầm quan trọng của thuộc tính cấu

trúc có thể thay đổi theo thời gian, và có thể

khác nhau giữa các quốc gia Trong khi các

thuộc tính liên quan đến số lượng các phòng và

diện tích sàn tương đối quan trọng ở nhiều

nước, các thuộc tính khác sẽ thay đổi xu hướng

hoặc phong cách xây dựng truyền thống

Nhiều nghiên cứu cho thấy số lượng phòng

khách và phòng ngủ (Fletcher và các cộng sự,

2000; Li & Brown, 1980), số lượng phòng tắm

(Garrod & Willis năm 1992; Linneman 1980),

và diện tích sàn (Carroll, Clauretie, Jensen,

năm 1996, Rodriguez & Sirmans, năm 1994)

có mối liên hệ tích cực đến giá bán nhà Do

người mua sẵn sàng trả nhiều hơn cho không

gian lớn hơn, đặc biệt là không gian đa chức

năng Những gia đình lớn mong có căn hộ với

diện tích sàn lớn và người mua có thể có đủ

khả năng chi trả cho tiêu chuẩn sống tốt hơn

Ví dụ, Garrod và Willis đã phát hiện ra rằng

một phòng bổ sung sẽ làm tăng giá trị của tài

sản khoảng 7%, và thêm một phòng tắm sẽ kiếm được thêm hai lần tiền thưởng

Các nhà nghiên cứu khác cho rằng kích thước lô đất, tầng hầm, nhà để xe (Forrest, Glen & Ward, 1996), sân trong, hệ thống bình nóng lạnh, một hoặc nhiều lò sưởi, và/hoặc hệ thống sưởi ấm không khí liên quan đáng kể đến giá nhà ở (Garrod & Willis, năm 1992, Li & Brown, 1980; Michaels & Smith, 1990) Ví dụ, Garrod và Willis lưu ý rằng một nhà để xe đơn tăng thêm 6,9% giá và nhà để xe đôi tăng gấp

ba lần số tiền này, trong khi hệ thống sưởi thêm khoảng 6,5% giá của ngôi nhà Kain và Quigley (1970) tiến hành nghiên cứu lớn đầu tiên điều tra tác động của chất lượng tới giá nhà Họ sử dụng các cách tính như điều kiện lái

xe đi lại, cấu trúc bên ngoài, tình trạng của sàn nhà, cửa sổ, tường, và mức vệ sinh của căn hộ Những đặc tính chất lượng này có tác động lớn vào giá nhà ở như số phòng sinh hoạt, số phòng tắm, và kích thước lô đất

Chau và các cộng sự (2001) đã phân loại các điều kiện vật lý của bất động sản chẳng hạn như kích thước, số tầng, tuổi tác, và các thuộc tính hữu hình, trong khi các thuộc tính như khả năng tiếp cận, hướng biển, chất lượng môi trường, và thiện chí của nhà phát triển được coi như thuộc tính vô hình Theo Chau và các đồng nghiệp, người mua sẵn sàng trả khoảng 416$

HK cho mỗi foot vuông tài sản được xây bởi các nhà phát triển lớn và có uy tín Giá này là cao hơn khoảng 7% so với giá nhà trung bình

5.3 Thứ ba thuộc tính khu dân cư

Goodman (1989) lập luận rằng trong khi thuộc tính khu dân cư có thể không có giá trị rõ ràng trên thị trường, chúng vẫn có thể có giá trị ngầm thông qua giá ẩn bằng cách so sánh nhà

ở có chất lượng khu dân cư khác nhau

Goodman cho rằng việc không mô hình hóa các thuộc tính khu dân cư có thể dẫn đến sai sót nội dung khi định giá tài sản cá nhân và thị trường nói chung, điều này đã được xác nhận bởi Linneman (1980) Linneman nhận thấy từ

15 đến 50% sự thay đổi tiêu chuẩn trong định giá khu nhà ở là do thuộc tính khu dân cư Đối vơi các khu dân cư có cấu trúc giống hệt nhau, 100% sự khác biệt trong định giá khu nhà ở

được tạo ra từ thuộc tính khu dân cư Nghiên

cứu (1970) của Kain và Quigley tiếp tục chứng

minh rằng các hộ gia đình thu nhập cao hơn

với nền giáo dục tốt hơn thích sống trong vùng

có chất lượng tương đối cao nằm xa trung tâm

thương mại thành phố.Trong nghiên cứu trước

đây, thuộc tính khu dân cư đã được phân loại

khác nhau như sau:

(i) Khác biệt về kinh tế - xã hội (Garrod &

Willis, 1992), ví dụ, tầng lớp xã hội của khu

dân cư (Richardson, Vipond, Furbey, 1974)

và nghề nghiệp của người dân

(ii) Chính quyền địa phương hoặc các dịch

vụ đô thị, ví dụ như trường học (Clauretie &

Neill, 2000; Jud Watts, 1981; Kain & Quigley,

năm 1970), bệnh viện (Huh & Kwak, 1997), và

địa điểm tôn giáo (Carroll et al , 1996)

(iii) Các yếu tố bên ngoài như tỷ lệ tội

phạm (Thaler, 1978), tiếng ồn giao thông

(Williams, 1991), tiếng ồn sân bay (Espey &

Lopez, 2000; Feitelson và các cộng sự, 1996;

Mieszkowski Saper, 1978), và các trung tâm

mua sắm (Des Rosiers, Lagana, Theriault, &

Beaudoin, 1996)

Về các dịch vụ của chính quyền địa

phương, chất lượng các trường công lập có tác

động lớn đến giá nhà thực tế Chất lượng

trường học quan trọng với cư dân địa phương

(đặc biệt là với trẻ em) hơn so với chất lượng

môi trường sống hay yếu tố tội phạm (Clark &

Herrin, năm 2000; Haurin Brasington, năm

1996) Chất lượng của các trường học được

đánh giá theo sự thay đổi về đầu vào của

trường, chẳng hạn như chi phí cho mỗi học

sinh hoặc số tiền phải chi trả trung bình cho

mỗi học sinh (Ketkar, 1992), mức thành tích

của học sinh hoặc điểm kiểm tra năng khiếu

chuẩn (SAT) (Jud & Watts, 1981; Ketkar, năm

1992; Walden, 1990) Nói chung, điểm thi của

trường cao có tác động tích cực đến giá bất

động sản (Clauretie & Neill, 2000; Jud &

Watts, 1981)

Đối với các bệnh viện, nghiên cứu của Huh

và Kwak (1997) ở Seoul tiết lộ rằng các bệnh

viện có ảnh hưởng tiêu cực đáng kể tới giá bất

động sản Sự hiện diện của bệnh viện là trướng

ngại tại Seoul do các chuẩn mực văn hóa tại

Hàn Quốc Khi có người chết tại Hàn Quốc, xác chết được đặt trong nhà xác bệnh viện, và những lời chia buồn được gửi tới các thành viên gia đình và người thân trong ba ngày Người dân không thích khu lân cận bệnh viện

và các trung tâm y tế do những rối loạn xảy ra bao gồm sự phiền toái của còi báo động xe cứu thương, tắc nghẽn trong vùng lân cận bệnh viện nói chung, cũng như những mê tín dị

đoan

Không thể phủ nhận việc người mua rất thận trọng với các khu vực có bất ổn về an ninh cũng như tỷ lệ tội phạm cao cao Bằng cách sử dụng tỷ lệ người trong độ tuổi từ 16 đến 21 bỏ học từ trung học như một thước đo về tội phạm

và phá hoại, Li và Brown (1980) tìm thấy rằng người mua không thích những khu vực có tỷ lệ tội phạm hoặc phá phách cao Clark và Herrin (2000) thấy rằng ở Fresno County, California

cứ mỗi nơi xảy ra thêm 10.000 vụ giết người thì giá bất động sản lại thấp hơn 7,28% Tội phạm cũng đã được đánh giá bởi hình thức khác như số vụ hiếp dâm, cướp bóc, hành hung

dã man, trộm cắp xe, và đốt phá trên mỗi 1.000

cư dân (Haurin & Brasington, năm 1996) Ngoài ra còn có các nghiên cứu về các yếu

tố bên ngoài như tiếng ồn từ các phương tiện giao thông và ảnh hưởng của chúng tới giá trị bất động sản (Palmquist, 1992) Tuy nhiên, phản ứng đối với tiếng ồn hay sự yên tĩnh không giống nhau giữa các nhóm người khác nhau Palmquist cung cấp bằng chứng chứng minh trong một khu phố trung lưu, giá trị bất

động sản giảm 0,48% cho mỗi đề-xi-ben tiếng

ồn từ đường cao tốc, trong khi tại một khu phố

hạng thấp hơn giá trị này là 0,3% mỗi đề-xi-ben Tại những khu vực nghèo nhất, ảnh hưởng này thậm chí còn thấp hơn, chỉ có 0,08% cho mỗi đề-xi-ben Điều này cho thấy rằng trong trường hợp của những người rất nghèo, việc sẵn sàng chi trả tối đa cho sự yên tĩnh là rất thấp, hay thậm chí không có khả năng chi trả Việc gần trung tâm mua sắm và độ lớn của trung tâm mua sắm cũng ảnh hưởng tới giá trị bất động sản xung quanh (Des Rosiers và các

đồng nghiệp, 1996; Sirpal, 1994) Ở gần một

trung tâm mua sắm cũng có nghĩa với việc đi

lại dễ dàng, và chi phí đi lại cũng giảm, nhưng

điều này cũng có thể gây bất lợi do ô nhiễm

tiếng ồn và tắc nghẽn Độ lớn của trung tâm

mua sắm ảnh hưởng đến các tiện ích của trung

tâm Des Rosiers và các cộng sự thấy rằng cứ

thêm một cửa hàng thì giá trị thị trường của bất

động sản trong vùng lân cận trung tâm mua

sắm lại tăng thêm khoảng 27$

Lợi ích bên ngoài bao gồm cả cảnh quan dễ

chịu, không khí không bị ô nhiễm, sự thanh

thản, không gian yên tĩnh, và khu rừng trong

đô thị đã được Tyrvainen (1997) nghiên cứu

bằng cách sử dụng dữ liệu bán các căn hộ cho

người dân ở Bắc Carelia, Phần Lan Trung

bình, kết quả cho thấy người dân đánh giá cao

khu nhà toàn màu xanh lá cây và khả năng tiếp

cận các khu vực vui chơi giải trí gần rừng Tuy

nhiên, tác dụng của rừng đô thị tới giá tài sản

không rõ ràng, như các khu vực gần rừng có

thể phải giảm giá bán khi rừng ở quá gần Tác

động của chúng gia tăng ảnh hưởng đến giá cả

phụ thuộc vào khoảng cách, kích thước, chất

lượng

6 Đề xuất ứng dụng mô hình Hedonic cho

định giá nhà ở thương mại xây dựng mới –

Nghiên cứu tình huống nhà chung cư tại TP

Hà Nội

6.1 Xác định các biến trong mô hình và

phương pháp xây dựng hàm hồi quy tuyến

tính bội của nghiên cứu

- Biến phụ thuộc (biến mục tiêu): Giá nhà ở

thương mại xây dựng mới được tính trên 1m2

- Biến độc lập: Căn cứ vào đặc thù của sản

phẩm nhà ở, và căn cứ vào các nghiên cứu

trước đây, tác giả dự kiến đưa các biến sau vào

mô hình như sau: Khoảng cách từ tòa nhà đến

trung tâm thành phố; khoảng cách từ tòa nhà

đến đường chính; vị trí của tòa nhà; khu vực

tòa nhà; môi trường sinh thái; an ninh khu vực

tòa nhà; dân trí khu vực tòa nhà; không gian

sống; mật độ giao thông xung quanh tòa nhà;

các tiện ích của tòa nhà; giá thành căn hộ

- Mô hình hồi quy:

Mô hình hồi qui đa biến được sử dụng để

nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến đến giá

chung cư ở Hà Nội, đồng thời xác định mức độ

tác động của của từng yếu tố đến biến mà tác

giả mong muốn Mô hình được xây dựng dựa vào công cụ SPSS 16

Mô hình hồi quy đa biến là mô hình mở rộng của mô hình hồi quy hai biến bằng cách thêm vào một số biến độc lập để giải thích tốt hơn cho biến phụ thuộc Mô hình có dạng như sau:

Y i = B 0 + B 1 X 1i + B 2 X 2i + …+ B p X pi + e i

Trong đó:

Y i: Biến phụ thuộc

X pi: Biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i

B k: Được gọi là hệ số hồi quy riêng phần (Partial regression coefficient)

e i: Là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi σ2

Mô hình hồi quy tác giả xây dựng chủ yếu dựa vào việc phân tích định tính ban đầu về các yếu tố phổ biến tác động đến giá chung cư ở Việt Nam nói chung và tại địa bàn Thủ đô Hà Nội nói riêng Thông qua bước nghiên cứu

định tính có 18 yếu tố có thể tác động đến giá

chung cư ở Hà Nội, tuy nhiên 18 biến này không thể đưa trực tiếp vào mô hình hồi quy vì trong số 18 biến này chắc chắn sẽ có biến không phù hợp và không giải thích được cho

sự biến động của giá chung cư Mặc khác một nguyên nhân chính của việc không thể đưa trực tiếp 18 biến này vào mô hình là do xuất phát từ các tiêu chuẩn quan trọng đánh giá mức độ chính xác hay phù hợp của hàm hồi quy Một trong các tiêu chuẩn quan trọng nhất đó là giá trị của R2 (phản ảnh mức độ giải thích của các biến độc lập cho biến phụ thuộc), tuy nhiên R2

là một hàm không giảm theo số lượng biến đưa vào mô hình Điều này có nghĩa khi đưa càng nhiều biến vào mô hình thì R2 càng cao nhưng không phải biến nào cũng có ý nghĩa, mặt khác hàm hồi quy sẽ vi phạm các giả định quan trọng: giả định liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập với biến phụ thuộc; giả định phương sai sai

số không đổi; giả định về phân phối chuẩn của phần dư; giả định về hiện tượng tự tương quan

và đa cộng tuyến là cho việc phân tích hồi quy

sẽ trở nên vô nghĩa

Với những nhận định trên việc lựa chọn

được các biến phù hợp đưa vào mô hình hồi

quy đối với nghiên cứu này là vô cùng quan

trọng Với việc sử dụng phần mềm SPSS 16,

tác giả đã sử dụng phương pháp chọn biến từng

bước (stepwise selection) để lựa chọn được các

biến quan trọng đưa vào mô hình

Các bước chọn biến theo phương pháp

chọn biến từng biến:

- Bước 1: Xác định hệ số tương quan giữa

biến phụ thuộc với từng biến độc lập (hệ số

tương quan Pearson - r)

- Bước 2: Xác định thứ tự của các biến độc

lập theo tiêu chí hệ số tương quan Pearson với

biến phụ thuộc từ cao xuống thấp

- Bước 3: Đưa lần lượt từng biến vào phân

tích hồi quy, biến nào có r cao thì sẽ được đưa

vào trước Quá trình đưa biến vào sẽ dừng lại

nếu mô hình hồi quy không nhận biến và các

biến đã được đưa vào trước đó chính là các

biến được chọn

Sau khi chọn được các biến từ phương

pháp stepwise, mô hình hồi quy sẽ được xác

định lại bằng phương pháp enter để lấy các giá

trị quan trọng thiết lập mô hình một cách chính

xác đồng thời kiểm định lại ý nghĩa của mô

hình hồi quy

6.2 Ứng dụng mô hình nghiên cứu xác định

giá nhà chung cư thương mại tại TP Hà Nội

Trong bài nghiên cứu của mình, tác giả đã

tiến hành khảo sát 300 mẫu căn hộ chung cư tại

hơn 10 dự án nhà chung cư thương mại khác

nhau trong phạm vi TP Hà Nội Những dự án

điều tra, khảo sát được thực hiện đảm bảo với

các vị trí, chất lượng nhà khác nhau Phương pháp sử dụng hàm hồi quy theo mô hình Hedonic có mở rộng cho phù hợp với biến và

dữ liệu của bài nghiên cứu

Quá trình chọn mẫu được thu thập một cách ngẫu nhiên, các dự án khảo sát nằm chủ yếu tại các quận Thanh Xuân, Cầu Giấy, Hà

Đông và Hai Bà Trưng Các dự án này đều đã

hoàn thiện và đã bàn giao nhà, các căn hộ đều

đã có đầy đủ giấy tờ theo ký kết tại hợp đồng

mua bán với chủ đầu tư của dự án

Để đảm bảo giảm thiểu việc biến động lớn

về giá của các giai đoạn thị trường ảnh hưởng

đến kết quả nghiên cứu, mẫu nghiên cứu trong

bài nghiên cứu được thực hiện từ tháng 8 năm

2011 đến tháng 3 năm 2012 Đây là giai đoạn thị trường nhà ở có ít biến động bất thường nhất về giá, sẽ làm cho kết quả khảo sát về giá nhà ở ít có tác động bởi tình trạng thị trường nhà ở “đóng băng” hoặc “sốt”, đồng thời giúp giảm thiểu những biến động vĩ mô trên thị trường, như biến động về đầu tư vốn, lãi suất, tỷ giá

6.2.1 Xây dựng hàm hồi quy tuyến tính phản ánh các yếu tố ảnh hưởng đến giá chung cư

Phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất OLS (Ordinary Least Squares) được sử dụng với biến phụ thuộc: GIA (Giá chung cư)

và các biến độc lập được xác định trong bảng dưới đây:

Bảng 1 Mô tả biến độc lập

vọng

2 KC_TT Khoảng cách đến trung tâm thành phố -

4 VITRI Biến giả mô tả vị trí của tòa nhà, nhận giá trị 1 nếu chung cư

ở mặt tiền; nhận giá trị 0 nếu chung cư không ở mặt tiền

+

8 KC_LV Khoảng cách đến nơi làm việc của thành viên chính trong gia

đình

-

9 MOITRUONG Môi trường sinh thái ở chung cư, nhận giá trị 1 (Rất ô +