Applying multiple linear regression for predicting land price in tien du district bac ninh province viet nam

Nghiên cứu chuyên sâu Dự đoán giá đất bằng hồi quy tuyến tính tại Tien Du, Bac Ninh ứng dụng cao trong học thuật và nghiên cứu thực tiễn

Chuyên ngành

Bất động sản/ Định giá đất

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Thesis
57
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

ABSTRACT

ACKNOWLEDGEMENT

LIST OF FIGURES

LIST OF TABLES

1. CHAPTER 1: STUDY GOALS AND OBJECTIVES

2. CHAPTER 2: THEORETICAL FRAMEWORK

2.1. The theory of hedonic and multiple linear regression method

2.2. Framework of factors influencing factors the price of land in market

3. CHAPTER 3: STUDY AREA AND RESEARCH METHODOLOGY

3.1. Bac Ninh Province

3.2. Tien Du District

3.3. Data collection method

3.4. Data analysis method

4. CHAPTER 4: RESULTS AND ANALYSIS

4.1. Descriptive statistic quantitative variables on surveyed in Tien Du District

4.2. Descriptive statistic qualitative variables on land price survey in Tien Du District

4.3. Basing on the R- square statistic to evaluate the suitability of model

4.4. Analyzing ANOVA variance to evaluate the extinction of model. Independent sample test (F-test/ Levene’s test)

4.5. The result of Linear Multiple Regression

4.5.1. Evaluating the independent of variables

4.5.2. Checking the defect of model

4.5.3. The contribution of independent variables into model

4.5.4. Evaluating marginal influence

4.6. The evaluating the reality of regression

5. CHAPTER 5: SOLUTIONS

5.1. The solutions for achieving applying multiple linear regression in Tien Du district

5.1.1. Solution based on building land pricing system

5.1.2. Solution based on building data source

5.1.3. Solution based on knowledge on multiple linear regression model on land pricing of appraisers

6. CHAPTER 6: CONCLUSION

REFERENCES

APPENDICES

Tóm tắt

I. Hướng dẫn dự báo giá đất huyện Tiên Du Bắc Ninh hiệu quả

Đất đai là một tài sản vô giá và là nguồn lực không thể thay thế cho sự phát triển kinh tế - xã hội. Tại Việt Nam, đặc biệt là các tỉnh có tốc độ công nghiệp hóa nhanh như Bắc Ninh, thị trường bất động sản luôn biến động không ngừng. Việc định giá đất chính xác đóng vai trò then chốt trong quản lý nhà nước, các giao dịch dân sự và hoạch định chính sách. Nghiên cứu này tập trung vào thị trường bất động sản huyện Tiên Du, một khu vực đang có sự phát triển sôi động, nhằm xây dựng một mô hình dự báo giá đất khoa học và khách quan. Việc áp dụng các mô hình thống kê và kinh tế lượng, cụ thể là hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression), đang trở thành một xu hướng quốc tế để giải quyết bài toán định giá. Phương pháp này cho phép lượng hóa tác động của nhiều yếu tố khác nhau lên giá trị của một thửa đất, từ đó đưa ra dự báo với độ tin cậy cao. Mục tiêu chính là đề xuất một mô hình ứng dụng thực tiễn, giúp giảm thiểu sự chênh lệch giữa giá đất nhà nước và giá thị trường, góp phần bình ổn thị trường và đảm bảo công bằng xã hội. Nghiên cứu này không chỉ có ý nghĩa về mặt học thuật mà còn mang lại giá trị thực tiễn to lớn cho các nhà quản lý, nhà thẩm định giá và các nhà đầu tư tại địa phương.

1.1. Tầm quan trọng của việc định giá bất động sản Bắc Ninh

Định giá đất là nền tảng cho các hoạt động mua bán, chuyển nhượng, đền bù giải phóng mặt bằng và tính thuế tài sản. Một hệ thống định giá bất động sản Bắc Ninh minh bạch và chính xác sẽ giúp ổn định thị trường, thu hút đầu tư và giải quyết các xung đột liên quan đến đất đai. Trong bối cảnh huyện Tiên Du đang chuyển dịch mạnh mẽ cơ cấu kinh tế theo hướng công nghiệp hóa, nhu cầu sử dụng đất cho các dự án hạ tầng và khu công nghiệp ngày càng tăng, gây áp lực lớn lên giá đất. Việc áp dụng các phương pháp định giá tiên tiến như econometric model for real estate là cấp thiết để phản ánh đúng giá trị thực của đất đai.

1.2. Giới thiệu tổng quan về nghiên cứu tại Tiên Du

Nghiên cứu "Applying multiple linear regression for predicting land price in tien du district bac ninh province viet nam" được thực hiện nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng và xây dựng mô hình dự báo giá đất tại huyện Tiên Du. Dựa trên lý thuyết Hedonic, nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy đa biến để phân tích dữ liệu thu thập từ 100 giao dịch bất động sản tại 3 địa bàn đại diện: xã Nội Duệ, xã Phú Lâm và thị trấn Lim. Đây là nghiên cứu cụ thể đầu tiên áp dụng mô hình này tại khu vực, hứa hẹn mang lại những kết quả quan trọng cho công tác quản lý đất đai tại địa phương.

II. Phân tích thách thức thị trường bất động sản huyện Tiên Du

Thị trường bất động sản Việt Nam nói chung và tại huyện Tiên Du nói riêng đang đối mặt với một thách thức lớn: sự chênh lệch đáng kể giữa khung giá đất do nhà nước ban hành và giá giao dịch thực tế trên thị trường. Thực trạng này dẫn đến nhiều hệ lụy tiêu cực. Thứ nhất, nhà nước thất thu một khoản thuế lớn do người dân có xu hướng khai báo giá trị giao dịch thấp hơn nhiều so với thực tế để giảm nghĩa vụ tài chính. Theo tài liệu gốc, giá trị ghi trên hợp đồng thường chỉ bằng 1/10 giá trị thỏa thuận. Thứ hai, sự chênh lệch này gây ra các xung đột xã hội nghiêm trọng trong công tác đền bù, giải phóng mặt bằng. Người dân bị thu hồi đất không đồng thuận với mức giá đền bù của nhà nước vì cho rằng nó quá thấp so với giá thị trường, dẫn đến khiếu kiện kéo dài, làm chậm tiến độ các dự án phát triển. Việc thiếu một cơ sở dữ liệu tin cậy và một phương pháp định giá khoa học là nguyên nhân cốt lõi của vấn đề. Do đó, việc xây dựng một bảng giá đất tỉnh Bắc Ninh mới, dựa trên các phân tích dữ liệu thị trường và mô hình hóa, là một yêu cầu cấp bách để giải quyết những bất cập hiện tại.

2.1. Bất cập từ chênh lệch giá đất nhà nước và thị trường

Sự thiếu thống nhất giữa hai hệ thống giá đất gây ra sự thiếu minh bạch cho thị trường bất động sản huyện Tiên Du. Các nhà đầu tư khó đưa ra quyết định chính xác, trong khi người dân gặp rủi ro trong các giao dịch. Hơn nữa, nó tạo ra một môi trường không công bằng, đặc biệt trong việc thực thi các chính sách đất đai của nhà nước. Vấn đề này đòi hỏi một giải pháp mang tính hệ thống, bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu giá đất Bắc Ninh một cách chính xác và đầy đủ.

2.2. Nhu cầu cấp thiết về một mô hình định giá khách quan

Để giải quyết các hạn chế, việc xây dựng một phương pháp định giá đất phù hợp là điều cần thiết. Một real estate valuation model hiệu quả phải có khả năng xác định và lượng hóa các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất. Mô hình này sẽ là công cụ hữu ích cho các cơ quan quản lý trong việc điều tiết thị trường, xây dựng chính sách và giải quyết tranh chấp, góp phần vào sự phát triển bền vững của địa phương. Mô hình hồi quy tuyến tính là một ứng cử viên sáng giá cho vai trò này.

III. Phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến dự báo giá đất

Để giải quyết bài toán định giá, nghiên cứu đã áp dụng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến, một công cụ thống kê mạnh mẽ dựa trên lý thuyết giá hưởng thụ (Hedonic Pricing Theory). Lý thuyết này cho rằng giá của một hàng hóa phức tạp như bất động sản được quyết định bởi tổng hợp các đặc tính cấu thành của nó. Mô hình hồi quy cho phép xác định mối quan hệ toán học giữa một biến phụ thuộc (giá đất) và một tập hợp các biến độc lập (các yếu tố ảnh hưởng). Phương trình hồi quy tổng quát được xây dựng như sau: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε. Trong đó, Y là giá đất, X1 đến Xn là các biến đặc tính của thửa đất, β1 đến βn là các hệ số hồi quy thể hiện mức độ tác động của từng đặc tính, và ε là sai số ngẫu nhiên. Việc phân tích các hệ số hồi quy giúp nhận diện yếu tố nào có ảnh hưởng mạnh nhất đến giá. Hơn nữa, độ phù hợp của mô hình được đánh giá thông qua hệ số xác định R-squared (R²), cho biết bao nhiêu phần trăm sự biến thiên của giá đất được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. Nghiên cứu này cũng tiến hành các kiểm định cần thiết như kiểm định đa cộng tuyến (sử dụng hệ số VIF) và tự tương quan (sử dụng chỉ số Durbin-Watson) để đảm bảo độ tin cậy và chính xác của kết quả.

3.1. Nền tảng lý thuyết Hedonic trong land price modeling

Lý thuyết Hedonic là nền tảng cho việc phân tích giá bất động sản. Nó giả định rằng người mua sẵn sàng trả tiền cho một tập hợp các đặc điểm của tài sản, chứ không phải tài sản như một tổng thể duy nhất. Các đặc điểm này có thể là vị trí, diện tích, an ninh, hay tiện ích xung quanh. Bằng cách phân tách giá trị của tài sản thành các thành phần riêng lẻ, land price modeling sử dụng hồi quy để ước tính "giá bóng" (shadow price) của từng đặc điểm, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về cấu trúc thị trường.

3.2. Xây dựng phương trình và diễn giải các hệ số hồi quy

Mô hình hồi quy cụ thể trong nghiên cứu này dự báo giá đất (LAND_PRICE) dựa trên các biến như vị trí, khoảng cách đến trung tâm, diện tích, hình dạng, mặt tiền, cơ sở hạ tầng xã hội và an ninh. Mỗi biến độc lập sẽ có một hệ số hồi quy (beta). Hệ số dương cho thấy khi giá trị của biến đó tăng, giá đất cũng có xu hướng tăng. Ngược lại, hệ số âm cho thấy mối quan hệ nghịch biến. Việc diễn giải các hệ số này cung cấp thông tin quý giá cho việc hoạch định chính sách.

IV. Cách xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất Tiên Du

Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất là bước quan trọng nhất trong việc xây dựng mô hình. Dựa trên tổng quan lý thuyết và khảo sát thực tế tại Tiên Du, nghiên cứu đã lựa chọn 7 biến độc lập tiềm năng để đưa vào phân tích. Các biến này được chia thành hai nhóm: biến định lượng và biến định tính. Các biến định lượng bao gồm: diện tích thửa đất (Area), chiều rộng mặt tiền (Width_facade), và khoảng cách đến trung tâm hành chính (Distance_CBD). Các biến định tính bao gồm: vị trí (Location - thuộc xã hay thị trấn), hình dạng (Shape - vuông vắn hay hình dạng khác), cơ sở hạ tầng xã hội (Social_infrastructure - gần hay xa trường học, bệnh viện, chợ), và an ninh (Security - tốt hay xấu). Dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát trực tiếp 100 giao dịch bất động sản. Các biến định tính được mã hóa thành biến giả (dummy variables) để có thể xử lý trong mô hình hồi quy. Ví dụ, vị trí được mã hóa "1" cho xã và "0" cho thị trấn. Quá trình statistical analysis of land prices này giúp lượng hóa và so sánh mức độ tác động của từng yếu tố, cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho các quyết định quản lý và đầu tư.

4.1. Quy trình thu thập và xử lý dữ liệu giá đất Bắc Ninh

Dữ liệu được thu thập bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp các chủ đất có giao dịch trong khoảng thời gian từ 15/08/2016 đến 28/08/2016. Bảng câu hỏi được thiết kế để thu thập thông tin chi tiết về đặc điểm thửa đất và giá giao dịch. Sau khi thu thập, dữ liệu thô được làm sạch, mã hóa và nhập vào phần mềm SPSS 16 để phân tích. Quá trình này đảm bảo tính chính xác và nhất quán của bộ dữ liệu giá đất Bắc Ninh được sử dụng cho mô hình.

4.2. Vai trò của biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình

Trong mô hình, biến phụ thuộc là giá đất (tính bằng triệu VNĐ/m²), là đối tượng mà chúng ta muốn dự báo. Các biến độc lập là những yếu tố được giả định là có ảnh hưởng đến giá đất. Mô hình hồi quy sẽ kiểm định giả thuyết này và đo lường mức độ ảnh hưởng. Việc lựa chọn đúng các biến độc lập là yếu tố quyết định đến sự thành công của mô hình dự báo giá đất.

4.3. Ứng dụng GIS và quy hoạch sử dụng đất Tiên Du

Mặc dù nghiên cứu này chưa tích hợp sâu, nhưng công nghệ Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) có tiềm năng rất lớn. Việc kết hợp GIS and land price prediction cho phép trực quan hóa dữ liệu và phân tích các yếu tố không gian như khoảng cách, mật độ tiện ích một cách chính xác. Thông tin từ quy hoạch sử dụng đất Tiên Du cũng có thể được số hóa và đưa vào mô hình như một biến độc lập, giúp dự báo giá đất chính xác hơn trong tương lai.

V. Kết quả phân tích giá đất Tiên Du từ mô hình hồi quy

Kết quả phân tích giá đất Tiên Du từ mô hình hồi quy đa biến đã mang lại những phát hiện quan trọng. Mô hình tổng thể có ý nghĩa thống kê (Sig. F < 0.05), với hệ số xác định R-squared điều chỉnh là 0.563. Điều này có nghĩa là 7 biến độc lập trong mô hình giải thích được khoảng 56.3% sự thay đổi của giá đất tại khu vực nghiên cứu. Đây là một kết quả chấp nhận được đối với các nghiên cứu kinh tế - xã hội. Khi xem xét từng biến, kết quả cho thấy có 4 yếu tố có tác động đáng kể (Sig. < 0.05) đến giá đất. Yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất là Vị trí (Location), với thửa đất ở thị trấn có giá cao hơn đáng kể so với ở xã. Tiếp theo là Khoảng cách đến trung tâm (Distance_CBD) có tác động ngược chiều, tức là càng xa trung tâm, giá đất càng giảm. An ninh (Security)Chiều rộng mặt tiền (Width_facade) cũng là các yếu tố quan trọng, có tác động tích cực đến giá. Ngược lại, nghiên cứu này cho thấy các biến Diện tích (Area), Hình dạng (Shape)Cơ sở hạ tầng xã hội (Social_infrastructure) không có tác động ý nghĩa thống kê đến giá đất tại Tiên Du, một kết quả có phần khác biệt so với các nghiên cứu ở khu vực đô thị lớn khác.

5.1. Đánh giá độ tin cậy qua kiểm định đa cộng tuyến

Để đảm bảo các biến độc lập không có tương quan quá chặt chẽ với nhau, ảnh hưởng đến kết quả mô hình, kiểm định đa cộng tuyến đã được thực hiện. Kết quả cho thấy tất cả các hệ số VIF (Variance Inflation Factor) đều nhỏ hơn 10, cho thấy mô hình không vi phạm giả định này. Ngoài ra, giá trị Durbin-Watson là 1.506, nằm trong khoảng chấp nhận được (từ 1 đến 3), cho thấy không có hiện tượng tự tương quan trong phần dư. Các kiểm định này khẳng định độ tin cậy của kết quả phân tích.

5.2. Mức độ đóng góp của từng yếu tố vào giá đất

Dựa trên hệ số Beta chuẩn hóa, Vị trí là yếu tố đóng góp lớn nhất vào việc giải thích sự thay đổi của giá đất, tiếp theo là An ninh, Khoảng cách đến trung tâm và Chiều rộng mặt tiền. Cụ thể, hệ số hồi quy của Vị trí là -3.673, cho thấy việc chuyển từ đất thị trấn (mã hóa 0) sang đất xã (mã hóa 1) làm giảm giá trị trung bình 3.673 triệu VNĐ/m². Tương tự, mỗi km xa trung tâm hơn làm giá giảm 0.443 triệu VNĐ/m². Những con số này cung cấp một cơ sở định lượng quan trọng cho công tác định giá.

VI. Tương lai mô hình dự báo giá đất và ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu ứng dụng hồi quy tuyến tính đa biến để dự báo giá đất tại Tiên Du đã chứng minh tính hiệu quả và tiềm năng của phương pháp này. Kết quả không chỉ cung cấp bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất mà còn đưa ra một công cụ định lượng hỗ trợ công tác quản lý. Để áp dụng rộng rãi phương pháp này, cần có các giải pháp đồng bộ. Đầu tiên là xây dựng một hệ thống định giá đất chuyên nghiệp, bao gồm các bộ phận quản lý, thu thập thông tin, phân tích dữ liệu và kiểm định kết quả. Thứ hai, và quan trọng nhất, là xây dựng một ngân hàng dữ liệu (data bank) về các giao dịch bất động sản, được cập nhật thường xuyên và đảm bảo độ chính xác. Chất lượng dữ liệu đầu vào sẽ quyết định độ tin cậy của mô hình. Cuối cùng, cần nâng cao năng lực cho đội ngũ thẩm định viên, trang bị kiến thức không chỉ về thị trường mà còn về các kỹ thuật thống kê, phân tích dữ liệu. Trong tương lai, mô hình này có thể được cải tiến bằng cách tích hợp thêm các yếu tố về quy hoạch, môi trường và kết hợp với các thuật toán machine learning for property valuation để tăng cường độ chính xác.

6.1. Giải pháp để ứng dụng mô hình vào thực tế

Để áp dụng thành công, các cơ quan chức năng cần đầu tư vào việc xây dựng cơ sở dữ liệu đất đai tập trung. Cần có quy trình chuẩn hóa việc thu thập, kiểm tra chéo và cập nhật thông tin giao dịch. Bên cạnh đó, việc tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về phương pháp định giá hàng loạt (mass appraisal) và các phần mềm thống kê cho cán bộ địa chính, tài chính là cực kỳ quan trọng. Sự kết hợp giữa kinh nghiệm của thẩm định viên và kết quả khách quan từ mô hình sẽ tạo ra một hệ thống định giá khoa học và hiệu quả.

6.2. Hướng phát triển kết hợp machine learning định giá BĐS

Trong khi hồi quy tuyến tính là một công cụ mạnh mẽ, các mô hình học máy (Machine Learning) như Random Forest, Gradient Boosting hay Neural Networks đang mở ra những hướng đi mới. Các mô hình này có khả năng nhận diện các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp trong dữ liệu, có thể mang lại độ chính xác dự báo cao hơn. Việc kết hợp machine learning for property valuation với dữ liệu lớn (Big Data) và GIS sẽ là tương lai của ngành định giá bất động sản, giúp tạo ra các mô hình dự báo giá đất linh hoạt và chính xác hơn nữa.

04/10/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

ABSTRACT The real estate appraisal or land pricing has an increasing importance due to strong growth of the real estate market in Vietnam in the last years. In that respect, a permanent preoccupation for specialists is to find newer and better methods to evaluate the real estates. In the international practice, using new approach of appraisal methods is statistical and econometric models. The main aim of the paper is to establish and propose an applied multiple linear regression model based on the factors can affect the price of land in Tien Du District.

The study areas covered by the statistical appraisal are selected from geographical localities, categories or subjects to property taxes. Key words: real estate appraisal, land pricing, multiple linear regression model 0 ACKNOWLEDGEMENT After an intensive period of three months, today is the day: writing this note of thanks is the finishing touch on my thesis to the people who have supported and helped me so much throughout this period. I would first like to show my gratitude to respected supervisor Dr. Le Dinh Hai from Faculty of Economics and Business Management, Vietnam National University of Forestry for his continuous support, patient guidance and enthusiastic encouragement during this research.

I want to thank you for Prof. Lee McDonald, Department of Ecosystem Science and Sustainability, Colorado State University for his valuable and constructive suggestions during the planting of this research work. In addition, I would love to thank various people for their contribution to this project; Special thanks to local people in Tien Du district for providing me helpful information in this study. Finally, I own my gratefully thank to my parents, my friends for their wise counsel and sympathetic ear.

You always there for me. 1 TABLE OF CONTENT ABSTRACT ACKNOWLEDGEMENT LIST OF FIGURES LIST OF TABLES CHAPTER 1. STUDY GOALS AND OBJECTIVES. STUDY AREA AND RESEARCH METHODOLOGY.

Bac Ninh Province.2 Tien Du District. The theory of hedonic and multiple linear regression method. Framework of factors influencing factors the price of land in market. Data collection method:.

Data analysis method:. Descriptive statistic quantitative variables on surveyed in Tien Du District. Descriptive statistic qualitative variables on land price survey in Tien Du District .1 Basing on the R- square statistic to evaluate the suitability of model .2 Analyzing ANOVA variance to evaluate the extinction of model. Independent sample test (F-test/ Levene’s test).

The result of Linear Multiple Regression.1 Evaluating the independent of variables………………………………………………31 4.2 Checking the defect of model………………………………………………………….3 The contribution of independent variables into model…………………………………32 4.4 Evaluating marginal influence…………………………………………………………. The evaluating the reality of regression. The solutions for achieving applying multiple linear regression in Tien Du district. Solution based on building land pricing system.

Solution based on building data source. Solution based on knowledge on multiple linear regression model on land pricing of appraisers. 37 CHAPTER 6: CONCLUSION CHAPTER 7: REFERENCES CHAPTER 8: APPENDICES 3 LIST OF FIGURES Figure 3. The map of Bac Ninh province.

The map of Tien Du District, Bac Ninh province .4: Factors influences the price of land .1 Regression standardized residual………………………………………………….3 Scatterplot…………………………………………………………………………32 4 LIST OF TABLES Table 3.1: Sampling design in Tien Du district.1: Codebook of questionnaire items .2: Description of quantitative variables. Description of qualitative variables.4 Multiple linear regression Model summary output. Multiple linear regression ANOVA output. Correlation between factors and land price.

Result of independent Samples Test for the social infrastructure affects to land price. Result of independent Samples Test for the location affects to land price. Result of independent Sample Test for the security affects to land price. Result of independent Sample Test for the shape affects to land price.

Coefficient table of multiple linear regression. The contribution of independent variables………………………………………. INTRODUCTION Land is one of our most precious assets. It encompasses surface, space, soil, provision of food and water which not only provide special energy for the living on Earth but also create a basis for urban and industrial development by constructing economic, cultural, society, security and defense (Verheye 2007).

This resource is fixed in position and limited in area. It can’t be increased or lost itself. Therefore, land is an irreplaceable resource. In traditional societies it is a common good and cannot be alienated nor sold.

However, in a modern free market system, because of the overpopulation growth and the development of economic society, the demand of using land become bigger and more necessary than ever leading to land is a commodity that is desired and can be exchanged. The exchanging of land associated with property. It is also called earnings of land. The difference value between land in rural and urban environment is very clear.

In a rural environment land is primarily a basis for crop production and a source for food supply in general. It provides space for living, construction and the development of a variety of social activities so land has thus a production value; it is a primary commodity and a commercial asset. While in an urban or suburban environment the expected earnings are mainly linked to the type and nature of buildings that can be constructed on the land, and the services that can be generated from them: business, commerce, residential, public services, etc. With the development of population also the industrialization, people need more land to produce food, construct infrastructure, etc.

Land is sold and exchanged basing on the valuation of them. This is created the real estate market. In this market, price of land is “the value of ownership of stipulated rights in perpetuity, and equal to the estimated present value of the expected future appropriations of rents. It is however also affected by uncertainties about net rent, interest rates and inflation.

In other words, the value of land depends as well as 1 on the evolution of rents (Dunkerley 1983). From determining the price of land, land pricing activities occur. Land pricing is considered as one of important fields in economy. According to land pricing result, the government and the people who use land, will have the right decisions in management, business and civil transactions.

Land pricing is the foundation which is serviced for buying and selling, exchanging and transferring land. It is also the basis for some policies about compensation of land when the government collects land and calculates the property. From that, Land pricing not only does stabilize the land market but also contributes in ensuring the fairness in society, especially in dissolving the conflict about building and implementation of the land laws. Alternatively, nowadays, the price of land in market significantly changes year by year leading to the land pricing activities meet a lot of difficulties.

In some developed and developing countries in the world, especially Western countries such as the UK, Sweden, etc. with the development in clearly tasks about real estate of agencies that have detail valuations land price from the central to local levels and train large of scientific or professional staff in specialized universities. They recovered this problem and made the land pricing is established consistently and develop fast by estimating property value in a specific way. Mass appraisal (It incorporates mathematical and statistical techniques and at present) has been developing since 1970s by determining all the factors such as location, security, surrounding, etc., from that , evaluate how them can affect to price of land.

To analyze the factors of influence to the real estate value, hedonic theory (or the real estate valuation theory) are applied primarily. As a technique multiple regression method mostly was used in mass appraisal. This made the land market has high exclusiveness because it provides precise property information for appraisers and clients (BOŽIĆ, MILIĆEVIĆ et al. 2013), and creates the foundation for the developing of economy and absolutism while this field has still been new in Vietnam.

2 Vietnam saw the significant difference between land price from government and land price from real market. The price of land in real market is not recorded in exact paper. In land contract which is collected by the governors, the people make value of real estate equal 1/10 the value that they make a deal. This lose the tax contributing for the country.

In addition to, the lack of the unity between two prices causes the people who is revoked land by the officials don’t reach the agreement on price compensation for land users when land acquisition, site clearance and relocation. This make a lot of shortcomings in managing and using land. Therefore, dealing with the limitations, building the table for land price is necessary with determining factors and how they affect to price of land according to suitable way is necessary. Tien Du Commune, Bac Ninh Province is on the way to integrate and develop.

On recent years, the social- economic activities also the projects relating to them become more diverse and abundant. Especially, the development of infrastructure that puts more pressure on land. The land is used more and more and its price is fluctuated leading the problems related to the disparity in land price between the government and reality. Therefore, the determining the factors which affects to the price of land by using multiple linear regression (which based on the hedonic method) to build efficient assorted- land price bracket is the important thing to reduce this difference .This also is useful for regulating the land market.

Although, the determination of factors affecting the price of land is necessary, until now, there has no specific research about it for predicting land price in Tien Du district, Bac Ninh Province. With the purpose is application land price method into practicality, I have chosen “Applying Multiple Linear Regression for predicting land price in Tien Du District, Bac Ninh Province” to be my research. STUDY GOALS AND OBJECTIVES 2.1 Goal Applying Multiple Linear Regression Model to predict the land price in Tien Du District, Bac Ninh Province.2 Specific Objectives  To analysis the different factors which affect to price of land in Tien Du District, Bac Ninh Province.  To find out how impact of factors on determining price of land in Tien Du District, Bac Ninh Province.

 To build Multiple Linear Regression model for predicting land price in Tien Du District, Bac Ninh Province 4 CHAPTER 3. STUDY AREA AND RESEARCH METHODOLOGY 3. Bac Ninh Province The area of Bac Ninh province is the smallest in Vietnam with 822,7km² (GSO, 2014). However, the province has population density (1,375 persons / km²) classed 3 out of 64 provinces and cities in country.

It is the second highest province’s population density just only lower than population density of Ha Noi and Ho Chi Minh City and is higher 5 times compared with the average population density of the country (274 people / km²). This significantly affected to meet the needs of land use of 1.1312 million people (GSO, 2014) inside the province. Located in the North of Vietnam. It borders the Hanoi City to the west and southwest, Bac Giang province to the north and east, Hai Duong province to the southeast and Hung Yen province on the south.

Bac Ninh is one of 13 provinces of Minh Mang King, was first established in Bac Ky in 1831. It also is a province in the north of the Red River delta where existed the beauty of the traditional villages and folks through hundreds of years. The topography is relatively flat with the dense network rivers from 1. Therefore, mostly slope direction is from north to south and from west to east, is expressed through surface water runoff poured on Cau, Duong and Thai Binh River.

The topography not only affects to the slope direction but also results in the climate of this province is representative for tropical monsoon, with distance reasons and pretty cold and less rain in winter but hot and rainy in summer. The annual temperature varies between 17.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ