Xây Dựng Việt Nam

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.