Do số liệu không đầy đủ nên chúng tôi không thể áp dụng chạy mô hình như
chương 1 đã đưa ra. Do đó, chúng tôi dùng phương trình hồi quy để xác định mối tương quan giữa giá bất động sản và các biến kinh tế khác.
Phương trình:
Giá BĐSi = 9,170783 – 0,081143 FDIi+ 117,7886 GDPi – 9,357082 LPi +
61,52884 LSCBi
Trong đó: giá BĐS là giá bất động sản; LP là tỷ lệ lạm phát; LSCB là lãi suất cơ
bản
Ý nghĩa của các hệ số b:
b2 = – 0,081143 có nghĩa: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi FDI tăng
1 tỷ USD thì giá bất động sản giảm 0,081143 triệu đồng/m2.
b3 = 117,7886 có nghĩa: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tốc độ tăng
trưởng GDP tăng 1% thì giá bất động sản tăng 117,7886 triệu đồng/m2.
b4 = -9,357082 có nghĩa: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ lạm
phát tăng 1% thì giá bất động sản giảm 9,357082 triệu đồng/m2.
b5 = 61,52884 có nghĩa: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi lãi suất cơ
bản tăng 1% thì giá bất động sản tăng 61,52884 triệu đồng/m2.
Từ bảng 4 ta thấy:
R2 = 0,927893 > 0,8
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình, chúng tôi kiểm định giả thiết H0: R2 = 0
H1: R2 > 0
Theo bảng 4, p(F) = 0.0148 << mức ý nghĩa a=0,05. Do đó, tôi bác bỏ H0, chấp nhận H1. Như vậy, mô hình hồi quy là phù hợp với mức ý nghĩa 5%.
Từ phương trình hồi quy, chúng tôi thấy: giá bất động sản có quan hệ đồng biến
với tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát; có quan hệ nghịch biến với FDI và tỷ lệ lạm phát.
Để đưa ra kết quả chính xác hơn, chúng tôi dùng phương pháp p_value với mức ý
nghĩa a=5% để kiểm định giả thiết H0: bi= 0, H1: bi ¹ 0.
Từ bảng 4, với mức ý nghĩa 5% :
p-value của b2 =0,0258 < a = 0,05 nên bác bỏ H0, chấp nhận H1.
p-value của b3 = 0,0053 < a = 0,05 nên bác bỏ H0, chấp nhận H1. p-value của b4 = 0,2131 > a = 0,05 nên chấp nhận H0. p-value của b5 = 0,155 > a = 0,05 nên chấp nhận H0.
Vậy với mức ý nghĩa a = 5% tin rằng FDI và tốc độ tăng trưởng GDP có ảnh
hưởng đến giá bất động sản. Còn tỷ lệ lạm phát và lãi suất cơ bản không cần đưa vào mô hình.
Do b3 lớn và để có kết quả chính xác hơn, tôi xây dựng phương trình hồi quy chỉ
gồm 2 biến giải thích là FDI và tốc độ tăng trưởng GDP.
Phương trình hồi quy: Giá BĐSi = 12,11295 – 0,055145 FDIi+ 129,3944 GDPi
Từ bảng 6, hệ số hồi quy của tốc độ tăng trưởng GDP vẫn lớn. Điều này có thể do
2 nguyên nhân: (1) do giá bất động sản chủ yếu được lấy ở thị trường thành phố
Hồ Chí Minh và Hà Nội, nơi có giá bất động sản rất cao so với cả nước; (2) do sai số trong trong quá trình lấy số liệu giá bất động sản ( vì chỉ lấy mẫu số liệu).
Ngoài các biến kinh tế trên, tôi còn đưa vào phương trình hồi quy chỉ số giá tiêu
dùng CPI và VN Index. Nhưng khi kiểm định thì mô hình không phù hợp nên chúng tôi đã loại bỏ hai biến giải thích này ra khỏi phương trình.
Quận 2 là một quận lớn nằm ở phía Đông Thành Sài Thành. Quận 2…
Có thể thấy, mặc dù chưa lên quận nhưng với hạ tầng phát triển mạnh…
Theo những thống kê gần đây cho thấy, có hơn 70% dân số tại TP.HCM…
Hiện nay Quận 6đang đầu tư về phát triển hạ tầng để thu hút rất…
Theo nhiều chuyên gia nhận định nhà đất quận 10 được đánh giá là nơi…
Quận Tân Bình ven trung tâm thành phố nên theo xu hướng chung, các dự…