1. Trang Chủ
  2. Quản trị kinh doanh
  3. 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

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… HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HEDONIC CHO ĐỊNH GIÁ NHÀ Ở THƯƠNG MẠI XÂY DỰNG MỚI – NGHIÊN C

Thể loại Tài liệu miễn phí Quản trị kinh doanh

Số trang 17

Ngày tạo 4/4/2023 12:31:02 AM +00:00

Loại tệp PDF

Kích thước 0.29 M

Tên tệp

Tải Ứng dụng mô hình Hedonic cho định giá nhà ở thương... (.pdf)

Xem mẫu

  1. HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) 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 TẮT 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. Từ 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 cho vay thế chấp, môi giới, nhà đầu tư bất động cứu sản, các nhà đầu tư và quản lý quỹ người cho Hiện nay, đối với nhiều hộ gia đình, bất vay, chuyên gia phân tích và nghiên cứu thị động sản, cụ thể là căn nhà mà họ sinh sống trường và các chuyên gia, tư vấn viên khác. không đơn thuần chỉ là một nơi để ở mà còn rất Giá trị thị trường được ước định thông qua việc có giá trị về mặt đầu tư sinh lời. Giá trị của bất áp dụng các biện pháp và quy trình định giá động sản có tác động rất đáng kể đến các cơ khác nhau phản ánh bản chất của tài sản cũng hội chi tiêu, tiết kiệm và đầu tư của chính bản như các trường hợp mà loại tài sản đó có nhiều thân chủ bất động sản. Do vậy, giá nhà ở là khả năng giao dịch nhất trên thị trường mở mối quan tâm hàng đầu không chỉ đối với các (Pagourtzi et al., 2003). Hiện có một số nhà đầu tư trên thị trường bất động sản, mà còn phương pháp được sử dụng để ước định giá trị rất quan trọng đối với các nhà lập chính sách thị trường, Pagourtzi et al. (2003) đã chia các và các ngân hàng. phương pháp đó thành hai loại: truyền thống và hiện đại. Các phương pháp định giá truyền Việc định giá nhà ở thương mại là cần thiết thống là phương pháp có thể so sánh được đối với rất nhiều tác nhân khác nhau trên thị phương pháp đầu tư/thu nhập, phương pháp lợi trường như các công ty đầu tư, xây dựng và nhuận, phương pháp phát triển/thặng dư, kinh doanh nhà ở, các công ty bất động sản, phương pháp của nhà thầu/phương pháp chi các chuyên viên giám định, đánh giá, người 321
  2. TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG phí, phương pháp đa hồi quy và phương pháp tàu điện ngầm hoặc đường cao tốc) và các tiện hồi quy theo bước. Trong khi đó, các phương nghi lân cận (Janssen et al. 2001). pháp định giá hiện đại là các phương pháp Trong ba thập kỷ qua, phương pháp hồi mạng thần kinh nhân tạo (ANN), phương pháp quy dựa trên độ thỏa dụng đã được sử dụng định giá ẩn (hedonic pricing), các phương pháp rộng rãi trong các tài liệu về thị trường nhà đất phân tích không gian, mô hình tự hồi quy kết để điều tra về mối tương quan giữa giá nhà và hợp trung bình trượt và logic mờ. các đặc điểm nhà đất. Lý do chính cho việc Trong nghiên cứu này tác giả lựa chọn ứng dụng rộng rãi này là phân tích nhu cầu nhà phương pháp định giá ẩn theo mô hình hồi quy ở đối với các đặc điểm này và xây dựng các chỉ hàm logarith (Hedonic Pricing Model) để số giá nhà ở. Tuy nhiên, phương pháp này đã nghiên cứu và đề xuất áp dụng cho việc định gặp phải một số chỉ trích phát sinh từ những giá nhà ở thương mại xây dựng mới tại Việt vấn đề tiềm ẩn liên quan đến việc ước định và Nam. các giả định mô hình cơ bản, chẳng hạn như 2. Mô hình định giá Hedonic - Cơ sở lý luận xác định nhu cầu cung cầu, sự mất cân đối của Thuật ngữ Hedonic được sử dụng để mô tả thị trường, việc lựa chọn các biến độc lập, lựa "tỷ trọng về tầm quan trọng tương đối của các chọn dạng phương trình thỏa dụng và phân thành phần khác nhau so với các thành phần đoạn thị trường. khác nhằm tạo ra chỉ số về hiệu dụng và sự Phần lớn các nghiên cứu về giá được thực mong muốn" (Goodman, 1998: 292). Rosen hiện bằng mô hình thỏa dụng và các phương (1974: 34) định nghĩa giá thụ hưởng là "giá ẩn pháp khác dựa trên phân tích đa hồi quy. Về cơ của các thuộc tính và các tác nhân kinh tế sẽ bản, các phương pháp này phù hợp với những biết được mức giá đó khi quan sát giá của các đánh giá đơn giản về mối liên hệ giữa giá và sản phẩm dị biệt và các đặc điểm cụ thể đi kèm các đặc điểm khác nhau. Tuy nhiên, các kỹ với chúng" (Ustaoglu, 2003). Rosen (1974), đã thuật này có thể trở nên khó hiểu khi kế hoạch đặt ra nền tảng lý thuyết cho việc xác định giá thẩm định được mở rộng bao gồm các khía mua, hoặc giá ẩn của các thuộc tính của một cạnh như các yếu tố ngoại lai, sự phi tuyến hàng hóa cho nhiều đối tượng người tiêu dùng tính, không gian và các hình thức phụ thuộc khác nhau. Giá mua được xác định là số tiền khác giữa quan sát, sự không liên tục và không tối đa mà một người tiêu dùng sẵn sàng trả cho rõ ràng. Tuy nhiên, do vậy, một số lựa chọn một hàng hóa với điều kiện là họ duy trì được thay thế hợp lý sử dụng mô hình mạng thần một mức độ thỏa mãn hoặc hài lòng nhất định. kinh nhân tạo sẽ phù hợp hơn với các lĩnh vực Hàm giá bán được định nghĩa là hàm để xác này. Thực tế, mạng thần kinh nhân tạo là một định mức giá tối thiểu mà nhà sản xuất chấp ví dụ về phương pháp hồi quy linh hoạt. Các nhận bán hàng hóa để thu lại một khoản lợi loại phương pháp này về cơ bản khác với các nhuận nhất định. phương pháp tiêu chuẩn. Cụ thể, các phương Như đã nêu ở trên, lý thuyết về các hàm đo pháp đó cho phép kết quả có phạm vi biến lường độ thỏa dụng sẽ tạo cơ sở để phân tích thiên rộng hơn so với mô hình hồi quy thỏa các hàng hóa đặc biệt chẳng hạn như các đơn dụng, với những mở rộng về mặt không gian. vị nhà ở mà các thuộc tính riêng lẻ của chúng 3. Nền tảng lý thuyết mô hình định giá không có mức giá rõ ràng. Việc áp dụng Hedonic phương pháp đánh giá độ thỏa dụng truyền Trong nghiên cứu vào năm 2003, Malpezzi thống trong các nghiên cứu về nhà đất là nhằm đã có một bài nhận định xuất sắc về sự phát mục đích đưa ra các suy luận về giá trị không triển lý thuyết của mô hình định giá Hedonic. thể quan sát được của các thuộc tính khác Ông chỉ ra, mô hình Hedonic là sự ước lượng nhau chẳng hạn như chất lượng không khí, giá trị của nhiều yếu tố riêng lẻ. Phương trình tiếng ồn sân bay, phương tiện đi lại (đường sắt, Hedonic không chỉ đo lường các nhân tố ảnh hưởng mà còn đo lường sở thích người mua tác 322
  3. HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) động ra sao đến giá nhà. Cụ thể, với dạng mô tuyến tính.Trong đó phải kể đến những lợi thế hình Hedonic phương trình đơn nhất, mô hình sau: (1) nó cho thấy phương sai trong giá trị này chỉ đơn thuần đo lường tác động của các của mỗi yếu tố, (2) các hệ số có thể dễ dàng yếu tố lên giá mà không kiểm tra tham số cấu xác định là sự thay đổi tỷ lệ phần trăm giá với trúc của từng yếu tố tác động thế nào. Biến giá mỗi đơn vị thay đổi của mỗi yếu tố, và (3) mô có thể ở dạng giá trị tuyệt đối hoặc được hình semi-log giảm thiểu tối đa một số vấn đề logarit. Dạng thường được sử dụng nhất từ thống kê (heteroscedasticity-phương sai phụ trước tới giờ là dạng bán logarit, trong đó biến thuộc vào một biến ngẫu nhiên khác). giá được logarit tự nhiên chạy hồi quy với các 4. Thực tế nghiên cứu áp dụng mô hình biến độc lập khác. Dùng mô hình sẽ thấy được Hedonic phương sai của từng yếu tố ở các vùng giá Trong phần này, tác giả sẽ điểm qua thực khác nhau trong cùng một mẫu. tế áp dụng mô hình này trên thế giới và Việt Như Malpezzi (2003) đã thảo luận, mô Nam. Mô hình giá thỏa dụng dựa trên thuyết hình Hedonic hình thành do sự không đồng người tiêu dùng của Lancaster (1966). Kể từ nhất về các yếu tố ảnh hưởng cũng như sở khi Rosen (1974) mở rộng thuyết này ra thị thích của người tiêu dùng, hay nói cách khác trường nhà ở, phân tích thỏa dụng nhà ở đã giá nhà không chỉ ảnh hưởng bởi yếu tố cấu được áp dụng rộng rãi như là một công cụ để thành khác nhau mà những yếu tố ấy còn được đánh giá thị trường bất động sản và phân tích định giá theo cách khác nhau bởi mỗi người đô thị. Hồi quy giá nhà đất đối với nhiều biến tiêu dùng. mô tả bất động sản, các biến lân cận và cụ thể Do khó khăn trong việc áp dụng thực tế khác nhau đánh giá sự tham gia từng phần của các mô hình Hedonic, dạng hàm và các biến chúng, còn được gọi là giá ẩn hay giá trị thụ đưa vào mô hình thường có dạng đặc biệt. Điều hưởng. Rosen (1974) đã đưa ra cách xử trí toàn này có thể khởi nguồn từ các nghiên cứu ban diện với thuyết giá ẩn. Thuyết giá ẩn đã tạo đầu của Lancaster (1966) và Rosen (1974) có nên một vấn đề trong kinh tế học cân bằng đề cập đến mô hình các yếu tố ảnh hưởng giá không gian mà theo đó toàn bộ giá ẩn giúp nhà tuy nhiên lại không chỉ ra cụ thể đó là định hướng người tiêu dùng cũng như nhà sản những yếu tố nào. Trong ứng dụng thực tế, xuất khi đưa ra các quyết định về vị trí liên biến phụ thuộc thường là giá bán và nó cũng quan đến các đặc điểm không gian. đóng vai trò đại diện cho giá trị ngôi nhà. Sử Mô hình Hedonic là một trong những kỹ dụng giá trị quan sát được sẽ làm giảm thiểu thuật lâu đời nhất xác định giá trị kinh tế được nhiều nhất sai lệch so với các phương pháp phát triển bởi Lancaster (1966), Ridker (1967), khác như chủ nhà tự định giá cho ngôi nhà của Griliches (1971), Rosen (1974) và các nhà mình. nghiên cứu khác. Ban đầu mô hình được sử Chúng ta có thể đưa vào mô hình vô số các dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa giảm biến, nhưng mối tương quan cao giữa một số thiểu ô nhiễm không khí tác động đến giá trị tài biến có dẫn đến vấn đề ước lượng ngay cả khi sản, mô hình Hedonic trở thành một nghiên không đưa tất cả các biến này vào mô hình.Ví cứu quan trọng trong nửa sau của những dụ, biến địa điểm có thể rất quan trọng trong năm1970 và cả năm 1980. Trong thời kỳ này, mô hình nhưng lại phản ánh về một biến khác phương thức giá Hedonic đã được chuyển đổi chẳng hạn như chất lượng trường học. Bởi vậy trong một công cụ rất quan trọng đối với xác định hệ số cá nhân của mỗi biến càng khó nghiên cứu học thuật, được sử dụng trong các khăn hơn. nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm xác định Các nghiên cứu đã hết sức nỗ lực để tìm ra giá trị tiền tệ của hàng hóa có liên quan đến dạnh hàm chính xác cho mô hình. Follain và đặc tính môi trường và địa điểm của BĐS. Malpezzi (1980) phát hiện ra rằng dạng hàm Mô hình Hedonic cơ bản đầu tiên được semi-log có nhiều lợi thế hơn so với dạng Ridker (1967) trình bày: 323
  4. TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Pi = f (S1i ... Ski , N1i ... Nmi , Z1i ... Zni) (2011), yếu tố ngoại tác tác động tới BĐS cũng Trong đó: ảnh hưởng tới giá của BĐS đó, ông sử dụng Pi: Giá nhà mô hình Hedonic xét các yếu tố như: khoảng S: đặc điểm kết cấu nhà ở (1...k), như diện cách từ BĐS tới nhà thờ, khoảng cách từ BĐS tích nhà, số lượng phòng, loại hình xây dựng tới nơi làm việc, an ninh, nơi đậu xe. và một số nhân tố khác. Mô hình có dạng: P= β0 + βjXj + βd Xd + u. N: đặc điểm khu dân cư (1...m), như Kết quả mô hình hồi quy cho thấy yếu tố khoảng cách tới nơi làm việc, chất lượng của ngoại tác nhà thờ ảnh hưởng tiêu cực tới giá trường học, tỷ lệ tội phạm địa phương và các BĐS, BĐS càng xa nhà thờ thì giá càng tăng. nhân tố khác. Nhà ở là một lĩnh vực quan trọng trong Z: môi trường đặc trưng (1...n), như chất chất lượng cuộc sống của bất kỳ cộng đồng lượng không khí, nguồn nước, tiếng ồn và các nào. Do vậy, việc định giá phù hợp đối với các nhân tố khác. đặc điểm của một ngôi nhà là hết sức cần thiết Pi = α0 + α1S1i + α2i S2i + ... + αki Ski + Để đạt được mục tiêu này, các nhà nghiên cứu α1N1i + α2N2i + ... + αmNmi + αaZai có kinh nghiệm thường quy định rõ các hàm Một số nghiên cứu thực nghiệm gần đây giá thỏa dụng hoặc các mô hình thỏa dụng ứng dụng mô hình Hedonic để xác định giá (Ogwang and Wang, 2003). Trong số các nhà BĐS. Sérgio A. B. và cộng sự (2002), trong nghiên cứu đó, Adair et al. (2000) tập trung một nghiên cứu ứng dụng mô hình Hedonic để vào các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc giá của đánh giá ảnh hưởng xấu của môi trường “mùi thị trường bất động sản ở Khu vực Đô Thị hôi” phát ra từ một nhà máy xử lý nước thải tại Belfast, tìm hiểu tác động tương đối của các Brasilia (là thành phố Brazil). Ông xác định 20 đặc điểm bất động sản, các yếu tố kinh tế xã biến và xây dựng 4 mô hình để phân tích ảnh hội và tác động của khả năng tiếp cận. Phân hưởng của môi trường không khí tới giá của tích đã đề cao tầm quan trọng của việc điều tra các căn hộ. Kết quả mô hình cho thấy “chất ở thị trường cấp dưới và đi đến kết luận về sự lượng không khí có ảnh hưởng tới giá trị căn phức tạp của các mối tương quan ở khu vực đô hộ” căn hộ càng nằm gần nhà máy xử lý nước thị. Janssen et al. (2001) đã so sánh hiệu suất thải thì có giá trị càng thấp. của phương pháp bình phương nhỏ nhất và Theo Selim. S (2008) nghiên cứu về yếu tố bình phương trung bình tối thiểu, một phương nội tại của căn nhà được thực hiện tại Thổ Nhĩ pháp hiệu quả, khi đánh giá mối tương quan Kỳ, ông xây dựng mô hình giá nhà như sau giữa thu nhập/giá đối với các khu căn hộ. LnP = bx + u. Kết quả của mô hình hồi quy Meese và Wallace (2003) lại đối chiếu hai Hedonic của ông cho thấy diện tích nhà, số phương pháp nhằm đánh giá tác động của các lượng phòng, loại nhà, hệ thống nước, hồ bơi, yếu tố cơ bản của thị trường lên động lực giá đặc trưng về vị trí và kiểu của tòa nhà là các nhà đất. Phương pháp đầu tiên tuân theo quy biến quan trọng nhất có ảnh hưởng tới giá nhà. trình hai bước truyền thống theo đó bước đầu Mô hình này được tiếp tục và mở rộng bởi tiên ước định chỉ số giá nhà đất rồi sau đó sử Selim. H (2009). Với hai loại phương pháp tiếp dụng chỉ số ước định được trong mô hình cấu cận mô hình được sử dụng trong phân tích: mô trúc tiếp theo. Phương pháp thứ hai áp dụng hình hồi quy Hedonic và ANN. Các kết quả chiến lược lọc Kalman cho phép ước định đồng của mô hình hồi quy cho thấy hệ thống nước, thời các tham số của mô hình giá thỏa dụng hồ bơi, loại nhà, số phòng, kích thước ngôi động, chỉ số giá và các tham số của một mô nhà, đặc trưng về vị trí và kiểu của tòa nhà là hình cấu trúc đối với giá nhà đất. Stevenson các biến số quan trọng nhất ảnh hưởng đến giá (2004) đã xem xét lại vấn đề về tính dị biến nhà. Có thể thấy rằng giá nhà tại khu đô thị cao của các mô hình giá nhà đất thỏa dụng. hơn khu vực nông thôn 26,26%. Theo một Kim và Park (2005) đã xác định mô hình nghiên cứu gần đây nhất của Gabriel. K. B không gian đối với những thay đổi về giá nhà 324
  5. HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) đất và các yếu tố quyết định đến giá nhà đất ở còn xem xét tác động pháp lý đến giá nhà tại Seoul và các thị trấn mới lân cận. Kết quả phân TP. Hồ Chí Minh và TP. Hà Nội, tác giả xây tích nhóm cho thấy mô hình không gian về tốc dựng mô hình với các biến đại diện cho pháp lý độ thay đổi giá nhà đất không liên quan đến giá như giấy tờ pháp lý sổ hồng, sổ đỏ, các quyền nhà đất. Filho và Bin (2005) đã xây dựng mô pháp lý liên quan. hình về hàm giá ẩn đối với nhà ở như là một 5. Các thành phần trong mô hình Hedonic phương pháp hồi quy không tham biến bổ Rất nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến việc sung. Việc định giá được thực hiện thông qua định giá một ngôi nhà, và mô hình phân tích một quy trình backfitting (chỉnh hợp lặp) kết hồi quy Hedonic là một mô hình tiêu biểu ước hợp với hàm ước lượng đa thức quỹ tích, do lượng phần đóng góp biên của từng yếu tố đó. đó, giúp tránh được những sai sót của một hàm Nội dung nghiên cứu của phần này là sự đánh ước lượng không tham biến vô cùng. Họ đối giá tổng hợp về các nghiên cứu gần đây có sử chiếu kết quả với các mô hình tham biến và tìm dụng mô hình Hedonic để định giá nhà. Những ra bằng chứng chứng minh tính ưu việt của mô phát hiện cho thấy các yếu tố như mái dốc hay hình không tham biến. mái bằng, hệ thống phun nước, vườn tắm, buồn Fan et al. (2006) đã áp dụng phương pháp tắm riêng biệt, lò đôi và thiết kế hướng tới quyết định hình cây, một công cụ xác định mẫu cộng đồng có ảnh hưởng tích cực đến giá bán thống kê quan trọng trong việc tìm hiểu mối trong khi những yếu tố như thiếu không gian liên hệ giữa giá nhà đất và các đặc điểm của tầng áp mái, sống trong khu vực động đất, gần nhà đất. Với việc sử dụng thị trường nhà đất trang trại lợn, gần bãi rác, gần đường dây điện công bán lại ở Singapore làm mẫu nghiên cứu, áp cao, sống trong vùng đất thuộc sở hữu của bài viết đã chứng minh được sự phù hợp của các công ty, và gần những nới có khả năng kỹ thuật này. Kestens et al. (2006) đã sử dụng chịu ảnh hưởng của lũ lụt… sẽ tác động tiêu các dữ liệu cấp hộ gia đình trong các mô hình cực đến giá bán. thỏa dụng nhằm đánh giá tính không đồng nhất Ngôi nhà được định nghĩa là nơi các thành của giá ẩn đối với loại nhà, tuổi tác, trình độ viên trong một gia đình chung sống với nhau. học vấn, thu nhập và tình trạng sở hữu trước Mặt khác, ngôi nhà là một tập hợp các yếu tố đây của người mua. Hai phương pháp được sử như kích thước, chất lượng và vị trí. Vì một số dụng cho mục đích này bao gồm: một loạt các lý do nhất định nên việc định giá ngôi nhà là mô hình đầu tiên sử dụng các số hạng khai khá khó. Là một tài sản hữu hình, mỗi ngôi nhà triển, trong khi các mô hình thứ hai áp dụng có vị trí cụ thể của nó. Ngoài ra, ngôi nhà cũng phép Hồi quy Quyền số Địa lý. là một tài sản giá trị lâu bền và có tuổi đời của Ngoài ra, ở nước ta cũng có một số nghiên riêng nó; có nghĩa cùng một lúc, trong cùng thị cứu về giá bất động sản, các nghiên cứu cũng trường có thể tồn tại nhiều ngôi nhà có tuổi đời dựa trên mô hình hồi quy Hedonic. Theo lý khác nhau đáng kể. Và mỗi ngôi nhà sẽ có thuyết vị thế - chất lượng được phát triển gần những yếu tố khác biệt để tạo nên giá trị cho đây Hồng Hữu Phê và Patrick Wakely (2000), riêng nó. Hơn nữa, các yếu tố này có giá trị đã đưa ra một số gợi ý định hướng xây dựng cơ khác nhau trong từng khu vực. Ví dụ, một nhà sở khoa học và phương pháp định giá bất động để xe có thể có giá trị hơn trong một ngôi nhà ở sản phù hợp với thể chế kinh tế thị trường. Bài vùng có khí hậu lạnh trong khi một bể bơi có nghiên cứu chỉ ra giá bất động sản phụ thuộc thể có giá trị hơn ở nơi có khí hậu nóng. vào yếu tố chất lượng và vị thế: Y = f(CL, VT). Ngoài ảnh hưởng bởi các yếu tố nói trên, Kết quả hồi quy cho thấy biến diện tích khuôn giá trị ngôi nhà còn được đánh giá thông qua viên ảnh hưởng mạnh nhất tới giá bất động sản những nhu cầu tiện ích khác nhau của người sau đó là các biến khoảng cách tới trung tâm mua nhà. Ví dụ, một người mua nhà có thể thành phố, số tầng xây dựng, vị trí nhà đất mặt đánh giá cao đối với sàn gỗ cứng hơn so với tiền hay trong hẻm. Bên cạnh đó, Kim (2007) những người khác. Vì vậy những người mua 325
  6. TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG khác nhau sẽ định giá khác nhau cho cùng một (CBD). Khả năng tiếp cận, dưới bất cứ hình ngôi nhà. thức đo đạc nào đều có ảnh hưởng tới giá nhà ở Tất cả những yếu tố này cho thấy mỗi ngôi (McMillan, Jarmin, & Thorsnes, năm 1992; nhà là một thực thể khác nhau. Những yếu tố Palmquist năm 1992; Ridker Henning, năm khác biệt khiến cho việc định giá đã khó, thêm 1968). Khả năng tiếp cận của phương tiện vận vào một thực tế là người mua lại định giá tải thường được kết hợp với việc dễ dàng đi lại những yếu tố ưu tiên với những giá trị khác và khoảng cách với các trung tâm giải trí, nó nhau khiến cho việc định giá càng thêm phức được đo bằng thời gian di chuyển, chi phí đi tạp. Tuy vậy, rất nhiều nghiên cứu đã nỗ lực để lại, sự thuận tiện và các phương thức vận tải tìm phương thức định giá nhà thông qua các khác nhau (Adair, Greal, Smyth, Cooper, & yếu tố ảnh hưởng. Một phương pháp điển hình Ryley, 2000; những tác giả khác, 1996.). là phương pháp mô hình định giá Hedonic cho Người mua có xu hướng gộp chi phí nhà ở với phép tổng giá trị ngôi nhà được phân tích thành chi phí vận chuyển, nhưng điều này không phải giá trị của từng thành phần riêng lẻ. Một điều lúc nào cũng đúng vì Edmonds (1984) thấy lưu ý trong việc sử dụng mô hình này là chỉ rằng chi phí đi lại có thể không bao gồm trong được áp dụng tại một khu vực cụ thể và rất khó mạng giá trị. Nghiên cứu của ông tại Nhật Bản để khái quát trên nhiều khu vực địa lý khác chỉ ra rằng đó chỉ là thói quen của các doanh nhau. Bởi vậy, người ta hay sử dụng mô hình nghiệp hoàn trả cho người lao động để đi lại. này để có được cái nhìn sâu sắc vào hoạt động Như vậy, trong trường hợp đó rõ ràng "chi phí" mua bán ở một thị trường cụ thể. Mặt khác, so cho việc đi lại chỉ có thể là thời gian và sự bất sánh các nghiên cứu ở các khu vực khác nhau tiện. cũng giúp nhận ra những yếu tố nào được hầu Cảnh quan xung quanh đôi khi được coi là hết những người mua nhà đánh giá cao hoặc một tiện nghi gia đình gắn liền với vị trí của đánh giá thấp. khu nhà ở (Benson, Hansen, Schwartz, & Từ quá trình tìm hiểu các nghiên cứu trên Smersh, 1998). Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra đây cho thấy, phần lớn các nghiên cứu khi ứng rằng những người mua thích các khu nhà có dụng mô hình Hedonic đều tập trung vào các quang cảnh đẹp, chẳng hạn như hồ, sân golf, và yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà là: Vị trí, cấu sẵn sàng trả tiền thưởng cho các khu nhà như trúc của nhà, khu dân cư và các thuộc tính của vậy (Cassel & Mendelsohn, 1985, Darling, chúng. Sau đây tác giả sẽ làm rõ về những 1973; Gillard, 1981; Mok và các đồng nghiệp, nghiên cứu này: 1995; Plattner & Campbell, 1978; Rodriguez & 5.1. Thứ nhất thuộc tính vị trí Sirmans, năm 1994). Vị trí của bất động sản đã được đề cập Benson và các nhà nghiên cứu khác cũng trong hầu hết các nghiên cứu về các thuộc tính lưu ý rằng các cảnh quan có thể không đồng vị trí cố định và tương đối. Các thuộc tính vị trí bộ, nó đa dạng theo từng loại (ví dụ điểm nhìn cố định (Follain & Jimenez, 1985; Orford, ra hồ, núi và thung lũng) và chất lượng (ví dụ 1988) được định lượng trên toàn bộ khu đô thị điểm nhìn toàn cảnh, một phần hoặc một phần và liên hệ tới một số hình thức của phương rất nhỏ). Bằng việc phân loại các cảnh quan pháp tiếp cận. Thuộc tính vị trí tương đối được như mặt tiền hướng ra biển, từ căn hộ nhìn định lượng thông qua các phương pháp thay được ra biển, một phần biển, và không nhìn thế chẳng hạn như tầng lớp kinh tế - xã hội, được, các tác giả phát hiện ra rằng, so với thành phần chủng tộc, các thuộc tính thẩm mỹ, không có cảnh quan, mặt tiền hướng ra biển có mức độ ô nhiễm, và độ gần với trung tâm giải thể thêm 147% vào giá bán, địa thế nhà nhìn ra trí địa phương (Dubin & Sung, 1990). được biển thêm 32%, và ngắm một phần biển Trong quan điểm truyền thống về vị trí, thêm 10%. khả năng tiếp cận được đánh giá bằng điều Đánh giá của một số nghiên cứu khác cho kiện tiếp cận các quận trung tâm thương mại thấy sự tồn tại của điểm nhìn ra cảnh quan 326
  7. HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) không phải lúc nào cũng quan trọng một cách sản khoảng 7%, và thêm một phòng tắm sẽ máy móc, mặc dù nói chung nó có sự liên kết kiếm được thêm hai lần tiền thưởng. tích cực tới giá cả (ví dụ: Brown & Các nhà nghiên cứu khác cho rằng kích Pollakowski, 1977; Correll, Lillydahl & thước lô đất, tầng hầm, nhà để xe (Forrest, Singell, 1978). Nghiên cứu của Brown và Glen & Ward, 1996), sân trong, hệ thống bình Pollakowski về giá trị của căn hộ gần hồ ở nóng lạnh, một hoặc nhiều lò sưởi, và/hoặc hệ Seattle, Washington, chỉ ra rằng nếu khoảng thống sưởi ấm không khí liên quan đáng kể đến cách tới bờ sông lớn sẽ làm giảm đáng kể giá giá nhà ở (Garrod & Willis, năm 1992, Li & bán của bất động sản, và điểm nhìn cũng không Brown, 1980; Michaels & Smith, 1990). Ví dụ, còn quan trọng. Họ lý giải cho sự bất thường Garrod và Willis lưu ý rằng một nhà để xe đơn này là bởi phạm vi của những ví dụ còn hẹp. tăng thêm 6,9% giá và nhà để xe đôi tăng gấp Trong bản thử nghiệm của Correll và cộng sự, ba lần số tiền này, trong khi hệ thống sưởi điểm nhìn ở đây hướng ra thung lũng và được thêm khoảng 6,5% giá của ngôi nhà. Kain và phân loại thành “tuyệt vời”, “vừa phải”, và Quigley (1970) tiến hành nghiên cứu lớn đầu “không có điểm nhìn”, mối quan hệ giữa điểm tiên điều tra tác động của chất lượng tới giá nhìn và giá cả không đáng kể. nhà. Họ sử dụng các cách tính như điều kiện lái 5.2. Thứ hai thuộc tính kết cấu xe đi lại, cấu trúc bên ngoài, tình trạng của sàn Giá bất động sản luôn gắn kết tới các nhà, cửa sổ, tường, và mức vệ sinh của căn hộ. thuộc tính cấu trúc, Ball (1973) đã chỉ ra, nếu Những đặc tính chất lượng này có tác động lớn một ngôi nhà có nhiều thuộc tính mong muốn vào giá nhà ở như số phòng sinh hoạt, số hơn những căn khác, giá trị của những thuộc phòng tắm, và kích thước lô đất. tính sẽ được phản ánh trong giá thị trường cao Chau và các cộng sự (2001) đã phân loại hơn cho ngôi nhà này. Tuy nhiên, các nhà các điều kiện vật lý của bất động sản chẳng hạn nghiên cứu khác cũng lưu ý rằng thuộc tính cấu như kích thước, số tầng, tuổi tác, và các thuộc trúc mà người mua ưa chuộng có thể không tính hữu hình, trong khi các thuộc tính như khả phải lúc nào cũng giống nhau. Kohlhase (1991) năng tiếp cận, hướng biển, chất lượng môi cho rằng tầm quan trọng của thuộc tính cấu trường, và thiện chí của nhà phát triển được coi trúc có thể thay đổi theo thời gian, và có thể như thuộc tính vô hình. Theo Chau và các đồng khác nhau giữa các quốc gia. Trong khi các nghiệp, người mua sẵn sàng trả khoảng 416$ thuộc tính liên quan đến số lượng các phòng và HK cho mỗi foot vuông tài sản được xây bởi diện tích sàn tương đối quan trọng ở nhiều các nhà phát triển lớn và có uy tín. Giá này là nước, các thuộc tính khác sẽ thay đổi xu hướng cao hơn khoảng 7% so với giá nhà trung bình. hoặc phong cách xây dựng truyền thống. 5.3. Thứ ba thuộc tính khu dân cư Nhiều nghiên cứu cho thấy số lượng phòng Goodman (1989) lập luận rằng trong khi khách và phòng ngủ (Fletcher và các cộng sự, thuộc tính khu dân cư có thể không có giá trị rõ 2000;. Li & Brown, 1980), số lượng phòng tắm ràng trên thị trường, chúng vẫn có thể có giá trị (Garrod & Willis năm 1992; Linneman 1980), ngầm thông qua giá ẩn bằng cách so sánh nhà và diện tích sàn (Carroll, Clauretie, Jensen, ở có chất lượng khu dân cư khác nhau. năm 1996, Rodriguez & Sirmans, năm 1994) Goodman cho rằng việc không mô hình hóa có mối liên hệ tích cực đến giá bán nhà. Do các thuộc tính khu dân cư có thể dẫn đến sai người mua sẵn sàng trả nhiều hơn cho không sót nội dung khi định giá tài sản cá nhân và thị gian lớn hơn, đặc biệt là không gian đa chức trường nói chung, điều này đã được xác nhận năng. Những gia đình lớn mong có căn hộ với bởi Linneman (1980). Linneman nhận thấy từ diện tích sàn lớn và người mua có thể có đủ 15 đến 50% sự thay đổi tiêu chuẩn trong định khả năng chi trả cho tiêu chuẩn sống tốt hơn. giá khu nhà ở là do thuộc tính khu dân cư. Đối Ví dụ, Garrod và Willis đã phát hiện ra rằng vơi các khu dân cư có cấu trúc giống hệt nhau, một phòng bổ sung sẽ làm tăng giá trị của tài 100% sự khác biệt trong định giá khu nhà ở 327
  8. TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG được tạo ra từ thuộc tính khu dân cư. Nghiên Hàn Quốc. Khi có người chết tại Hàn Quốc, cứu (1970) của Kain và Quigley tiếp tục chứng xác chết được đặt trong nhà xác bệnh viện, và minh rằng các hộ gia đình thu nhập cao hơn những lời chia buồn được gửi tới các thành với nền giáo dục tốt hơn thích sống trong vùng viên gia đình và người thân trong ba ngày. có chất lượng tương đối cao nằm xa trung tâm Người dân không thích khu lân cận bệnh viện thương mại thành phố.Trong nghiên cứu trước và các trung tâm y tế do những rối loạn xảy ra đây, thuộc tính khu dân cư đã được phân loại bao gồm sự phiền toái của còi báo động xe cứu khác nhau như sau: thương, tắc nghẽn trong vùng lân cận bệnh (i) Khác biệt về kinh tế - xã hội (Garrod & viện nói chung, cũng như những mê tín dị Willis, 1992), ví dụ, tầng lớp xã hội của khu đoan. dân cư (Richardson, Vipond, Furbey, 1974) Không thể phủ nhận việc người mua rất và nghề nghiệp của người dân. thận trọng với các khu vực có bất ổn về an ninh (ii) Chính quyền địa phương hoặc các dịch cũng như tỷ lệ tội phạm cao cao. Bằng cách sử vụ đô thị, ví dụ như trường học (Clauretie & dụng tỷ lệ người trong độ tuổi từ 16 đến 21 bỏ Neill, 2000; Jud Watts, 1981; Kain & Quigley, học từ trung học như một thước đo về tội phạm năm 1970), bệnh viện (Huh & Kwak, 1997), và và phá hoại, Li và Brown (1980) tìm thấy rằng địa điểm tôn giáo (Carroll et al. , 1996). người mua không thích những khu vực có tỷ lệ (iii) Các yếu tố bên ngoài như tỷ lệ tội tội phạm hoặc phá phách cao. Clark và Herrin phạm (Thaler, 1978), tiếng ồn giao thông (2000) thấy rằng ở Fresno County, California (Williams, 1991), tiếng ồn sân bay (Espey & cứ mỗi nơi xảy ra thêm 10.000 vụ giết người Lopez, 2000; Feitelson và các cộng sự, 1996;. thì giá bất động sản lại thấp hơn 7,28%. Tội Mieszkowski Saper, 1978), và các trung tâm phạm cũng đã được đánh giá bởi hình thức mua sắm (Des Rosiers, Lagana, Theriault, & khác như số vụ hiếp dâm, cướp bóc, hành hung Beaudoin, 1996). dã man, trộm cắp xe, và đốt phá trên mỗi 1.000 Về các dịch vụ của chính quyền địa cư dân (Haurin & Brasington, năm 1996). phương, chất lượng các trường công lập có tác Ngoài ra còn có các nghiên cứu về các yếu động lớn đến giá nhà thực tế. Chất lượng tố bên ngoài như tiếng ồn từ các phương tiện trường học quan trọng với cư dân địa phương giao thông và ảnh hưởng của chúng tới giá trị (đặc biệt là với trẻ em) hơn so với chất lượng bất động sản (Palmquist, 1992). Tuy nhiên, môi trường sống hay yếu tố tội phạm (Clark & phản ứng đối với tiếng ồn hay sự yên tĩnh Herrin, năm 2000; Haurin Brasington, năm không giống nhau giữa các nhóm người khác 1996). Chất lượng của các trường học được nhau. Palmquist cung cấp bằng chứng chứng đánh giá theo sự thay đổi về đầu vào của minh trong một khu phố trung lưu, giá trị bất trường, chẳng hạn như chi phí cho mỗi học động sản giảm 0,48% cho mỗi đề-xi-ben tiếng sinh hoặc số tiền phải chi trả trung bình cho ồn từ đường cao tốc, trong khi tại một khu phố mỗi học sinh (Ketkar, 1992), mức thành tích hạng thấp hơn giá trị này là 0,3% mỗi đề-xi- của học sinh hoặc điểm kiểm tra năng khiếu ben. Tại những khu vực nghèo nhất, ảnh hưởng chuẩn (SAT) (Jud & Watts, 1981; Ketkar, năm này thậm chí còn thấp hơn, chỉ có 0,08% cho 1992; Walden, 1990). Nói chung, điểm thi của mỗi đề-xi-ben. Điều này cho thấy rằng trong trường cao có tác động tích cực đến giá bất trường hợp của những người rất nghèo, việc động sản (Clauretie & Neill, 2000; Jud & sẵn sàng chi trả tối đa cho sự yên tĩnh là rất Watts, 1981). thấp, hay thậm chí không có khả năng chi trả. Đối với các bệnh viện, nghiên cứu của Huh Việc gần trung tâm mua sắm và độ lớn của và Kwak (1997) ở Seoul tiết lộ rằng các bệnh trung tâm mua sắm cũng ảnh hưởng tới giá trị viện có ảnh hưởng tiêu cực đáng kể tới giá bất bất động sản xung quanh (Des Rosiers và các động sản. Sự hiện diện của bệnh viện là trướng đồng nghiệp, 1996; Sirpal, 1994). Ở gần một ngại tại Seoul do các chuẩn mực văn hóa tại trung tâm mua sắm cũng có nghĩa với việc đi 328
  9. HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) lại dễ dàng, và chi phí đi lại cũng giảm, nhưng giả mong muốn. Mô hình được xây dựng dựa điều này cũng có thể gây bất lợi do ô nhiễm vào công cụ SPSS 16. tiếng ồn và tắc nghẽn. Độ lớn của trung tâm Mô hình hồi quy đa biến là mô hình mở mua sắm ảnh hưởng đến các tiện ích của trung rộng của mô hình hồi quy hai biến bằng cách tâm. Des Rosiers và các cộng sự thấy rằng cứ thêm vào một số biến độc lập để giải thích tốt thêm một cửa hàng thì giá trị thị trường của bất hơn cho biến phụ thuộc. Mô hình có dạng như động sản trong vùng lân cận trung tâm mua sau: sắm lại tăng thêm khoảng 27$. Yi = B0 + B1X1i + B2X2i + …+ BpXpi + ei Lợi ích bên ngoài bao gồm cả cảnh quan dễ Trong đó: chịu, không khí không bị ô nhiễm, sự thanh Yi: Biến phụ thuộc. thản, không gian yên tĩnh, và khu rừng trong Xpi: Biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ p đô thị đã được Tyrvainen (1997) nghiên cứu tại quan sát thứ i. bằng cách sử dụng dữ liệu bán các căn hộ cho Bk: Được gọi là hệ số hồi quy riêng phần người dân ở Bắc Carelia, Phần Lan. Trung (Partial regression coefficient). bình, kết quả cho thấy người dân đánh giá cao ei: Là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân khu nhà toàn màu xanh lá cây và khả năng tiếp phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai cận các khu vực vui chơi giải trí gần rừng. Tuy không đổi σ 2 nhiên, tác dụng của rừng đô thị tới giá tài sản Mô hình hồi quy tác giả xây dựng chủ yếu không rõ ràng, như các khu vực gần rừng có dựa vào việc phân tích định tính ban đầu về các thể phải giảm giá bán khi rừng ở quá gần. Tác yếu tố phổ biến tác động đến giá chung cư ở động của chúng gia tăng ảnh hưởng đến giá cả Việt Nam nói chung và tại địa bàn Thủ đô Hà phụ thuộc vào khoảng cách, kích thước, chất Nội nói riêng. Thông qua bước nghiên cứu lượng. định tính có 18 yếu tố có thể tác động đến giá 6. Đề xuất ứng dụng mô hình Hedonic cho chung cư ở Hà Nội, tuy nhiên 18 biến này định giá nhà ở thương mại xây dựng mới – không thể đưa trực tiếp vào mô hình hồi quy vì Nghiên cứu tình huống nhà chung cư tại TP. trong số 18 biến này chắc chắn sẽ có biến Hà Nội không phù hợp và không giải thích được cho 6.1. Xác định các biến trong mô hình và sự biến động của giá chung cư. Mặc khác một phương pháp xây dựng hàm hồi quy tuyến nguyên nhân chính của việc không thể đưa trực tính bội của nghiên cứu tiếp 18 biến này vào mô hình là do xuất phát từ - Biến phụ thuộc (biến mục tiêu): Giá nhà ở các tiêu chuẩn quan trọng đánh giá mức độ thương mại xây dựng mới được tính trên 1m2. chính xác hay phù hợp của hàm hồi quy. Một - Biến độc lập: Căn cứ vào đặc thù của sản trong các tiêu chuẩn quan trọng nhất đó là giá phẩm nhà ở, và căn cứ vào các nghiên cứu trị của R2 (phản ảnh mức độ giải thích của các trước đây, tác giả dự kiến đưa các biến sau vào biến độc lập cho biến phụ thuộc), tuy nhiên R2 mô hình như sau: Khoảng cách từ tòa nhà đến là một hàm không giảm theo số lượng biến đưa trung tâm thành phố; khoảng cách từ tòa nhà vào mô hình. Điều này có nghĩa khi đưa càng đến đường chính; vị trí của tòa nhà; khu vực nhiều biến vào mô hình thì R2 càng cao nhưng tòa nhà; môi trường sinh thái; an ninh khu vực không phải biến nào cũng có ý nghĩa, mặt khác tòa nhà; dân trí khu vực tòa nhà; không gian hàm hồi quy sẽ vi phạm các giả định quan sống; mật độ giao thông xung quanh tòa nhà; trọng: giả định liên hệ tuyến tính giữa biến độc các tiện ích của tòa nhà; giá thành căn hộ. lập với biến phụ thuộc; giả định phương sai sai - Mô hình hồi quy: số không đổi; giả định về phân phối chuẩn của Mô hình hồi qui đa biến được sử dụng để phần dư; giả định về hiện tượng tự tương quan nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến đến giá và đa cộng tuyến là cho việc phân tích hồi quy chung cư ở Hà Nội, đồng thời xác định mức độ sẽ trở nên vô nghĩa. tác động của của từng yếu tố đến biến mà tác 329
  10. TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Với những nhận định trên việc lựa chọn nhau trong phạm vi TP. Hà Nội. Những dự án được các biến phù hợp đưa vào mô hình hồi điều tra, khảo sát được thực hiện đảm bảo với quy đối với nghiên cứu này là vô cùng quan các vị trí, chất lượng nhà khác nhau. Phương trọng. Với việc sử dụng phần mềm SPSS 16, pháp sử dụng hàm hồi quy theo mô hình tác giả đã sử dụng phương pháp chọn biến từng Hedonic có mở rộng cho phù hợp với biến và bước (stepwise selection) để lựa chọn được các dữ liệu của bài nghiên cứu. biến quan trọng đưa vào mô hình. Quá trình chọn mẫu được thu thập một Các bước chọn biến theo phương pháp cách ngẫu nhiên, các dự án khảo sát nằm chủ chọn biến từng biến: yếu tại các quận Thanh Xuân, Cầu Giấy, Hà - Bước 1: Xác định hệ số tương quan giữa Đông và Hai Bà Trưng. Các dự án này đều đã biến phụ thuộc với từng biến độc lập (hệ số hoàn thiện và đã bàn giao nhà, các căn hộ đều tương quan Pearson - r) đã có đầy đủ giấy tờ theo ký kết tại hợp đồng - Bước 2: Xác định thứ tự của các biến độc mua bán với chủ đầu tư của dự án. lập theo tiêu chí hệ số tương quan Pearson với Để đảm bảo giảm thiểu việc biến động lớn biến phụ thuộc từ cao xuống thấp. về giá của các giai đoạn thị trường ảnh hưởng - Bước 3: Đưa lần lượt từng biến vào phân đến kết quả nghiên cứu, mẫu nghiên cứu trong tích hồi quy, biến nào có r cao thì sẽ được đưa bài nghiên cứu được thực hiện từ tháng 8 năm vào trước. Quá trình đưa biến vào sẽ dừng lại 2011 đến tháng 3 năm 2012. Đây là giai đoạn nếu mô hình hồi quy không nhận biến và các thị trường nhà ở có ít biến động bất thường biến đã được đưa vào trước đó chính là các nhất về giá, sẽ làm cho kết quả khảo sát về giá biến được chọn. nhà ở ít có tác động bởi tình trạng thị trường Sau khi chọn được các biến từ phương nhà ở “đóng băng” hoặc “sốt”, đồng thời giúp pháp stepwise, mô hình hồi quy sẽ được xác giảm thiểu những biến động vĩ mô trên thị định lại bằng phương pháp enter để lấy các giá trường, như biến động về đầu tư vốn, lãi trị quan trọng thiết lập mô hình một cách chính suất, tỷ giá. xác đồng thời kiểm định lại ý nghĩa của mô 6.2.1. Xây dựng hàm hồi quy tuyến tính phản hình hồi quy. ánh các yếu tố ảnh hưởng đến giá chung cư 6.2. Ứng dụng mô hình nghiên cứu xác định Phương pháp hồi quy bình phương nhỏ giá nhà chung cư thương mại tại TP. Hà Nội nhất OLS (Ordinary Least Squares) được sử Trong bài nghiên cứu của mình, tác giả đã dụng với biến phụ thuộc: GIA (Giá chung cư) tiến hành khảo sát 300 mẫu căn hộ chung cư tại và các biến độc lập được xác định trong bảng hơn 10 dự án nhà chung cư thương mại khác dưới đây: Bảng 1. Mô tả biến độc lập Kỳ STT Mã hóa Ý nghĩa vọng 1 DIENTICH Diện tích chung cư + 2 KC_TT Khoảng cách đến trung tâm thành phố - 3 KC_DC Khoảng cách đến đường chính - 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 5 KC_TH Khoảng cách đến trường học - 6 KC_MS Khoảng cách đến nơi mua sắm - 7 KC_BV Khoảng cách đến bệnh viên - 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 + 330
  11. HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) nhiễm); 2 (Ít ô nhiễm); 3 (Trung bình); 4 (Tốt); 5 (Rất tốt) 10 ANNINH Tình hình an ninh ở chung cư nhận giá trị 1 (Rất kém); 2 + (Kém); 3 (Trung bình); 4 (Tốt); 5 (Rất tốt) 11 KHONGGIAN Không gian sống khu vực chung cư, nhận giá trị 1 (Rất ồn + ào); 2 (Ồn ào); 3 (Bình thường); 4 (Yên tĩnh); 5 (Rất yên tĩnh) 12 GIAOTHONG Mật độ giao thông, nhận giá trị 1 (Rất đông); 2 (Đông); 3 + (Bình thường); 4 (Vắng); 5 (Rất vắng) 13 DANTRI Dân trí khu vực tòa nhà, nhận giá trị 1 (Thấp); 2 (Trung + bình); 3 (Cao) 14 KHU_VC Chất lượng khu vui chơi, nhận giá trị 1 (Hoàn toàn không + tốt); 2 (Không tốt); 3 (Bình thường); 4 (Tốt); 5 (Hoàn toàn tốt) 15 KHU_TT Chất lượng khu thể thao, nhận giá trị 1 (Hoàn toàn không + tốt); 2 (Không tốt); 3 (Bình thường); 4 (Tốt); 5 (Hoàn toàn tốt) 16 DV_GX Chất lượng dịch vụ giữ xe, nhận giá trị 1 (Hoàn toàn không + tốt); 2 (Không tốt); 3 (Bình thường); 4 (Tốt); 5 (Hoàn toàn tốt) 17 DV_GT Chất lượng dịch vụ giải trí, nhận giá trị 1 (Hoàn toàn không + tốt); 2 (Không tốt); 3 (Bình thường); 4 (Tốt); 5 (Hoàn toàn tốt) 18 GIATHANH Giá thành căn hộ được tính trên m2 + Một trong những yếu tố phản ánh ý nghĩa mối tương quan giữa biến phụ thuộc (GIA) với của mô hình hồi quy là hệ số R2 và hệ số này 18 biến độc lập thông qua bảng ma trận hệ số là một hàm không giảm theo số lượng biến đưa tương quan Pearson. Sau khi xác định được các vào mô hình. Điều này có nghĩa khi đưa càng hệ số tương quan tác giả tiến hành phân tích nhiều biến vào mô hình hồi quy thì giá trị R2 hồi quy đa biến bằng phần mềm SPSS 16 với càng cao, tuy nhiên không phải biến nào đưa phương pháp stepwise. vào hàm hồi quy cũng có ý nghĩa giải thích cho Kết quả phân tích hồi quy đa biến bằng sự biến thiên của biến phụ thuộc. Vì vậy 18 phương pháp stepwise cho thấy chỉ có 5 biến biến tác giả dự trù đưa vào mô hình hồi quy là độc lập là phù hợp để đưa vào mô hình hồi quy một con số không nhỏ, do đó tác giả quyết định đa biến, đó là các biến KC_TT; GIATHANH; lựa chọn biến bằng phương pháp stepwise – KC_MS; ANNINH; MOITRUONG. phương pháp chọn biến từng bước. Để thực hiện được thủ tục này tác giả tiến hành kiểm tra Bảng 2. Kết quả phân tích hồi quy đa biến bằng phương pháp stepwise Hệ số Hệ số chưa chuẩn hóa Kiểm định đa cộng tuyến chuẩn hóa Biến t Sig. Độ lệch B Beta Tolerance VIF chuẩn Hằng số 19,855 3,379 5,876 0,000 KC_TT -0,814 0,091 -0,377 -8,973 0,000 0,198 5,045 GIATHANH 0,712 0,110 0,285 6,487 0,000 0,181 5,511 331
  12. TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG KC_MS -0,556 0,243 -0,096 -2,284 0,023 0,197 5,085 ANNINH 1,563 0,357 0,165 4,379 0,000 0,246 4,065 MOITRUONG 0,889 0,326 0,100 2,727 0,007 0,262 3,822 Kết quả bảng 1 cho thấy 5 biến được chọn tố khác trong mô hình được cố định. Điều này bằng phương pháp stepwise đều có ý nghĩa khi hoàn toàn phù hợp với thực tế ở Thủ đô Hà Nội giá trị Sig của các biến này đều bé hơn 0,05. nói riêng và các địa bàn khác trên cả nước nói Cụ thể biến KC_TT; GIATHANH; ANNINH; chung. Những khách hàng khi mua hay thuê MOITRUONG có độ tin cậy 99%, riêng biến trung cư thường rất lưu tâm đến vị trí mà họ KC_MS có độ tin cậy 95%. Điều này cho thấy sinh sống so với trung tâm thành phố - nơi có Giá chung cư chịu sự tác động của 5 yếu tố nhiều điều kiện thuận lợi về công việc, chăm Khoảng cách từ chung cư đến trung tâm thành sóc sức khỏe, trường học…vì vậy những chung phố; Giá thành của chung cư; Khoảng cách từ cư có vị trí không thuận lợi, cách xa trung tâm chung cư đến trung tâm mua sắm; Tình hình an địa bàn có giá thấp là một điều tất yếu. ninh của khu chung cư; Môi trường sinh thái. - GIATHANH (Giá thành chung cư tính Hàm hồi quy được xây dựng có dạng như sau: trên 1 m2) là biến có tác động không nhỏ đến GIA = 19,855 – 0,814*KC_TT + Giá chung cư. Điều được chứng minh khi 0,712*GIATHANH – 0,556*KC_MS + GIATHANH tăng lên 1 triệu đồng thì Giá 1,563*ANNINH + 0,889*MOITRUONG chung cư tăng lên 0,712 triệu đồng đồng trong Hệ số các biến trong hàm hồi quy đều đúng điều kiện các yếu tố khác được cố định. như kỳ vọng của tác giả, đồng thời hệ số Beta - Khi các yếu tố khác không đổi, biến (hệ số chuẩn hóa) cho thấy được tầm quan KC_MS (Khoảng cách từ chung cư đến trung trọng của từng biến trong mô hình hay mức độ tâm mua sắm/chợ) tăng lên 1 đơn vị (1 km) thì tác động của từng biến đến đến biến phụ thuộc Giá chung cư sẽ giảm xuống 0,556 triệu đồng. GIA. Hệ số Beta của biến KC_TT lớn nhất - Khi yếu tố ANNINH (Tình hình an ninh (37,7%) nên khoảng cách từ chung cư đến ở khu vực chung cư) tăng lên 1 đơn vị thì Giá trung tâm là yếu tố tác động mạnh nhất đến Giá chung cư tăng lên 1,563 triệu đồng trong điều chung cư, tiếp đến là biến GIATHANH kiện các yếu tố khác không đổi. (28,5%); biến ANNINH (16,5%); biến - Tương tự khi yếu tố MOITRUONG (Môi MOITRUONG (10%); KC_MS (9,6%). trường sinh thái khu vực chung cư) tăng lên 1 Dựa vào hệ số hồi quy của các biến tác giả đơn vị thì Giá chung cư tăng lên 0,889 triệu nhận thấy: đồng. - Khi biến KC_TT tăng lên 1 đơn vị Hệ số R2 điều chỉnh của mô hình đạt (Khoảng cách từ chung cư đến trung tâm tăng 89,3% chứng tỏ 5 biến trong mô hình hồi quy lên 1 km) thì sẽ làm cho Giá chung cư giảm giải thích được 89,3% biến thiên của biến Giá xuống 0,814 nghìn đồng với điều kiện các yếu chung cư. Bảng 3. Kết quả phân tích hồi quy Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng 1 0,946 0,895 0,893 3,044 Bảng 4. Kết quả phân tích phương sai Bình phương Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do F Sig. trung bình Hồi quy 23676,260 5 4735,252 511,195 0,000 1 Phần dư 2778,931 300 9,263 332
  13. HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) Tổng 26455,191 305 Giá trị F của mô hình hồi quy đạt 511,195, tổng thể giữa phần dư và biến độc lập sẽ khác giá trị Sig = 0,000, chứng tỏ giả thuyết H0 đã bị 0. bác bỏ và tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa Giả thuyết H0 cho phần dư với từng biến biến GIA với ít nhất một biến trong các biến độc lập là: Hệ số tương quan hạng của tổng thể KC_TT; GIATHANH; KC_MS; ANNINH; bằng không. MOITRUONG. Dựa vào giá trị Sig của kiểm định 6.2.2. Dò tìm vi phạm của hàm hồi quy Spearman của biến Giá trị tuyệt đối của phần Để tăng cường khả năng giải thích và sự dư không chuẩn hóa với từng biến KC_TT; chính xác cho mô hình tác giả tiến hàng dò tìm GIATHANH; KC_MS; ANNINH; các vi phạm cần thiết. Vấn đề này được xem MOITRUONG đều lớn hơn 0,05 do đó không xét ở khía cạnh xem mô hình có vi phạm thể bác bỏ giả thuyết H0. Tức là hàm hồi quy những giả định quan trọng hay không và nếu mà tác giả đã xây dựng không vi phạm giả định có thì có ảnh hưởng lớn đến ý nghĩa của mô phương sai sai số không đổi. hình không và cách khắc phục như thế nào. • Giả định về phân phối chuẩn của phần • Giả định liên hệ tuyến tính dư Trong bảng 2 ta thấy hệ số tương quan mẫu Phần dư có thể không tuân theo phân phối R của hàm hồi quy đạt 0,946 > 0,8, ngoài ra hệ chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô số tương quan Pearson của biến GIA với các hình, phương sai không phải là hằng số, số biến KC_TT; GIATHANH; KC_MS; lượng phần dư nhiều không đủ để phân ANNINH; MOITRUONG lần lượt là 0,905; tích…Vì vậy chúng ta nên thực hiện nhiều 0,893; 0,864; 0,820 và 0,804. Điều này cho cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát thấy tương quan tuyến tính của mô hình hồi đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của quy là rất mạnh và giả định liên hệ tuyến tính phần dư. không bị vi phạm. • Giả định phương sai sai số không đổi Giả thuyết đặt ra cho kiểm định tương quan hạng là Phương sai sai số sẽ thay đổi, nếu giả thuyết này đúng thì hệ số tương quan hạng Hình 1. Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa 333
  14. TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Dựa vào hình 1, tác giả nhận thấy một Như vậy mức giá được xác định qua hàm đường cong phân phối chuẩn được chồng lên hồi quy là 26,8 triệu đồng/1m2, mức giá này biểu đồ tần số. Với trung bình Mean = 0 và độ gần sát với mức giá bình quân được giao dịch lệch chuẩn Std. Dev gần bằng 1, ta kết luận giả thành công trên thị trường (28 triệu đồng/1m2), định về phân phối chuẩn của phần dư dữ liệu và chênh lệch so với mức giá chủ đầu tư công không bị vi phạm. bố là 3,5 triệu đồng/1m2. Như vậy, nếu chủ đầu • Giả định về hiện tượng đa cộng tuyến và tư sử dụng mô hình hồi quy đã xây dựng để tự tương quan định giá, thì mức giá mà chủ đầu tư công bố Số liệu thu thập trong đề tài được thực hiện vẫn đảm bảo được thị trường chấp nhận đồng trong thời gian ngắn, do đó hiện tượng tự thời làm tăng thêm mức lợi nhuận cho chủ đầu tương quan chính là phương sai sai số thay đổi. tư là 3,5 triệu đồng cho mỗi m2 sàn của căn hộ Theo kiểm định tương quan hạng ở phần trên bán được. giả định này không bị vi phạm, vì vậy hiện 6.2.4. Kết luận tượng tự tương quan do số liệu mang tính chất Hàm hồi quy đa biến với biến phụ thuộc là thời gian không ảnh hưởng đến ý nghĩa mô biến Giá chung cư (GIA) đã được tác giả xây hình hồi quy đa biến đã được thiết lập. Dựa dựng bằng phương pháp stepwise thông qua vào kết quả chạy hồi quy (bảng 1), tác giả nhận công cụ SPSS 16. Bằng phương pháp định thấy hệ số VIF (hệ số phóng đại phương sai) lượng này tác giả đã xác định được 5 yếu tố tác của các biến độc lập trong mô hình đều bé hơn động trực tiếp đến Giá chung cư đó là: Khoảng 10 [4], do đó hiện tượng đa cộng tuyến không cách từ trung cư đến trung tâm thành phố; Giá xảy ra trong mô hình. Nên kết quả hàm hồi quy thành của chung cư; Khoảng cách từ trung cư không bị ảnh hưởng. đến trung tâm mua sắm; Tình hình an ninh ở 6.2.3. Sử dụng mô hình hồi quy để định giá cho khu vực chung cư và Môi trường sinh thái của dự án chung cư cụ thể khu vực chung cư. Mức độ giải thích sự biến Từ kết quả phân tích và hàm hồi quy được động Giá chung cư của 5 biến này là 89,3% và xây dựng, tác giả sử dụng để định giá cho một các kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy đều dự án chung cư cụ thể để xác định giá, qua đó được đảm bảo và hàm hồi quy không vi phạm so sánh mức giá được xác định bằng mô hình bất cứ giả định quan trọng nào. Tuy nhiên, 5 hồi quy với mức giá chủ đầu tư đã công bố và biến được lựa chọn đưa vào mô hình hồi quy mức giá bình quân mà thị trường đã giao dịch định giá chỉ phù hợp với loại hình căn hộ thành công của dự án đó. Thông tin cụ thể của chung cư tại địa bàn TP. Hà Nội. Các biến dự án như sau: được lựa chọn đưa vào mô hình và các hệ số - Tên chung cư: Tòa nhà Bitexco II. ảnh hưởng của các biến có thể thay đổi nếu - Mức giá bán căn hộ chủ đầu tư đã công hàm mô hình được xây dựng cho căn hộ chung bố: 23,5 triệu đồng/1m2 cư của địa bàn khác và đặc biệt là các biến sẽ - Mức giá bình quân giao dịch thành công thay đổi nếu hàm hồi quy được xây dựng cho trên thị trường: 28 triệu đồng/1m2 loại nhà phân lô, nhà liền kề hoặc biệt thự. Vì - Các thông tin về các biến theo mô hình vậy, các chủ đầu tư cần phải có được một hệ đã được xây dựng: Khoảng cách từ trung cư thống cơ sở dữ liệu đủ lớn để giúp cho việc xây đến trung tâm thành phố là 15 km; Giá thành dựng mô hình hồi quy để định giá đảm bảo tính của chung cư là 16 triệu đồng/1m2; Khoảng chính xác và phù hợp. Bên cạnh đó, mức giá cách từ trung cư đến trung tâm mua sắm 2 km; được xác định từ mô hình hồi quy xây dựng Tình hình an ninh ở khu vực chung cư được chưa tính đến các yếu tố có biến động lớn của đánh giá ở mức 4 (tốt) và Môi trường sinh thái thị trường, vì vậy người làm công tác định giá của khu vực chung cư được đánh giá ở mức 3 của doanh nghiệp cần phải có sự điều chỉnh (trung bình). Thay các thông tin của các biến cho phù hợp với xu hướng của thị trường cũng vào mô hình hồi quy đã xây dựng ta có: như mục tiêu của doanh nghiệp tại thời điểm GIA = 19,855 – 0,814*15 + 0,712*16 – định giá, cũng như có những điều chỉnh kịp 0,556*2 + 1,563*4 + 0,889*3 = 26,8 triệu thời mức giá trong mỗi giai đoạn để đạt được đồng/1m2 hiệu quả trong kinh doanh của doanh nghiệp. 334
  15. HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Tiến sỹ Hoàng Văn Cường (Chủ biên) – Thị trường bất động sản, Nhà xuất bản xây dựng – 2006. [2] PGS-TS Bùi Văn Yêm – Phương pháp định giá sản phẩm xây dựng – Nhà xuất bản xây dựng – 1999. [3] PGS-TS Đỗ Hậu – TS Nguyễn Đình Bồng – Quản lý đất đai và bất động sản đô thị - Nhà xuất bản xây dựng – 2005. [4] Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Hồng Đức - 2008. [5] Luật kinh doanh bất động sản – 2006. [6] Adair, A.S., Berry, J. N& McGreal, W. S. (1996). Hedonic modeling, housing submarkets and residential valuation, Journal of Property Research, vol. 13, pp. 67-83. [7] Adair, A. S., Greal, S., Smyth, A, Cooper, J. & Ryley, T. (2000). House prices and accessibility: The testing of relationships within the Belfast urban area, Housing Studies, vol. 15, no. 5, pp. 699-716. [8] Ball, M. (1973). Recent empirical work of the determinants of relative house prices, Urban Studies, vol. 10, pp. 213-233. [9] Bartik, T. J. (1987). The estimation of demand parameters in hedonic price models, Journal of Political Economy, vol. 95, no. 11, pp. 81-88. [10] Benson, E. D., Hansen, J. L., Schwartz, A. L. & Smersh, G. T. (1998). Pricing residential amenities:The value of a view, Journal of Real Estate Finance and Economics, vol. 16, no. 1, pp. 55-73. [11] Bloomquist, G. & Worley, L. (1981). Hedonic prices, demands for urban housing attributes and benefit estimates, Journal of Urban Economics, vol. 9, pp. 212-221. [12] Bourassa, S. C. & Peng, V. S. (1999). Hedonic prices and house numbers: The influence of feng shui, International Real Estate Review, vol. 2, no. 1, pp. 79-93. [13] Brown, G. M. & Pollakowski, H. O. (1977). Economics valuation of shoreline, The Review of Economics and Statistics, vol. 59, no. 3, pp. 272-278. [14] Bo, G. E. P. & Cox, D. R. (1964). An analysis of transformation, Journal of the Royal Statistical Society Series B, vol. 26, pp. 211-252. [15] Butler, R. V. (1982). The specification of hedonic indexes for urban housing, Land Economics, vol. 58, pp. 94-108. 335
  16. TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG [16] Carroll, T. M., Clauretie, T. M. & Jensen, J. (1996). Living next to godliness: Residential property values and churches, Journal of Real Estate Finance and Economics, vol. 12, pp. 319-330. [17] Cassel, E. & Mendelsohn R. (1985). The choice of functional forms for hedonic price equations: Comment, Journal of Urban Economics, vol. 18, no. 2, pp. 135-142. [18] Chattopadhyay, S. (1999). Estimating the demand for air quality: New evidence based on the Chicago housing market, Land Economics, vol. 75, no. 1, pp. 1- 22. [19] Chau, K. W., Ma, V. S. M. & Ho, D. C. W. (2001). The pricing of “luckiness” in the apartment market, Journal of Real Estate Literature, vol. 9, no. 1, pp. 31-40. [20] Chau, K. W., Ng, F. F. & Hung, E. C. T. (2001). Developer's good will as significant influence on apartment unit prices, Appraisal Journal, vol. 69, pp. 26-34. [21] Clapp, J. M. & Giaccotto, C. (1998). Residential hedonic models: A rational expectations approach to age effects, Journal of Urban Economics, vol. 44, pp. 415-437. [22] Clark, D. E. & Herrin, W. E. (2000). The Impact of public school attributes on home sale price in California, Growth and Change, vol. 31, pp. 385-407. [23] Clauretie, T. M. & Neill, H. R. (2000). Year-round school schedules and residential property values, Journal of Real Estate Finance and Economics, vol. 20, no. 3, pp. 311-322. [24] Colwell, P. F. & Dilmore, G. (1999). Who was first? An examination of an early hedonic study, Land Economics, vol. 75, no. 4, pp. 620-626. [25] Correll, M. R., Lillydahl, J. H. & Singell, L. D. (1978). The effects of greenbelts on residential property values: Some findings on the political economy of open space, Land Economics, vol. 54, no. 2, pp. 206-217. [26] Daniels, C. B. (1975). The Influence of racial segregation on housing prices, Journal of Urban Economics, vol. 2, pp. 105-122. [27] Darling, A. H. (1973). Measuring benefits generated by urban water parks, Land Economics, vol. 49, pp. 22-34. [28] Des Rosiers, F., Lagana, A., Theriault, M. & Beaudoin, M. (1996). Shopping centres and house values: An empirical investigation, Journal of Property Valuation & Investment, vol. 14, no. 4, pp. 41-62. [29] Do, A. Q., Wilbur, R. W. & Short, J. L. (1994). An empirical examination of the externalities of neighbourhood churches on housing values, The Journal of Real Estate Finance and Economics, vol. 9, no. 2, pp. 127-136. [30] Dubin, R. A. & Sung, C. H. (1990). Specification of hedonic regressions: Non-nested tests on measures of neighbourhood quality, Journal of Urban Economics, vol. 27, pp. 97-110. 336
  17. HỘI THẢO VỀ KHOA HỌC QUẢN TRỊ (CMS-2013) [31] Dusse, N. & Jones, C. (1998). A hedonic price model of office rent, Journal of Property Valuations and Investment, vol. 16, no. 3, pp. 297-312. [32] Edmonds, R. (1984). A theoretical basis for hedonic regression: A research primer, AREUEA Journal, vol. 12, no. 1, pp. 72-85. 337
nguon tai.lieu . vn
Quản lý dự án Quản lý Nhà nước Tiêu chuẩn - Qui chuẩn Kinh tế học Luật học Quy hoạch - Đô thị Hoá học Quản trị kinh doanh Kiến trúc - Xây dựng