Các yếu tố ảnh hưởng đến giá căn hộ tại Hà Nội: Định giá theo mô hình Hedonic trong quý 1 năm 2024

Luận văn: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng giá căn hộ tại Hà Nội năm 2024. Sử dụng mô hình định giá Hedonic để định giá bất động sản hiệu quả.

• Tác giả: Ngo Minh Khue
• Người hướng dẫn: ThS. Tạ Thị Bích Thủy
• Trường học: Banking Academy of Vietnam
• Chuyên ngành: Finance
• Đề tài: Factors Influencing Apartment Price In Hanoi: Valuation By The Hedonic Pricing Model In The First Quarter Of 2024
• Loại tài liệu: graduation thesis
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hanoi

Mục lục chi tiết

• DECLARATION BY STUDENT
• ACKNOWLEDGEMENTS
• TABLE OF CONTENTS
• LIST OF ABBREVIATIONS
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES
• 1. ABSTRACT
• 2. INTRODUCTION
• 2.1. RELEVANCE OF THE THESIS
• 2.2. RESEARCH OBJECTIVE
• 2.3. RESEARCH SUBJECT AND SCOPE
• 2.4. RESEARCH METHODOLOGY
• 2.5. STRUCTURE OF THE THESIS
• 3. CHAPTER 1: LITERATURE REVIEW AND THEORETICAL FRAMEWORK
• 3.1. Former research in global
• 3.2. Former research in Vietnam
• 3.3. Overview of real estate
• 3.4. Overview of apartment
• 3.5. Real estate valuation
• 3.6. Factors influencing real estate valuation
• 4. DATA AND METHODOLOGY
• 4.1. Method of collecting information
• 4.2. Process and analyze data
• 5. RECOMMENDED RESEARCH MODEL AND ASSUMPTIONS
• 5.1. Recommended research model
• 5.2. Description of components in the research model
• 6. THE STATEMENT OF HOUSING REAL ESTATE MARKET
• 6.1. Housing real estate market in Vietnam
• 6.2. Apartment market in Hanoi
• 6.3. Description of sample
• 6.4. Correlation matrix analysis
• 7. LIMITATIONS AND SOLUTION FOR THE MODEL
• 8. CONCLUSION OF THE MODEL
• 9. CONTRIBUTION OF RESEARCH AND RECOMMENDATIONS
• 9.1. For investors, developers, and builders of the project
• 9.2. For the customers
• 9.3. Government authorities and regulators

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Phân Tích Giá Căn Hộ Hà Nội 2024 55 ký tự

Thị trường bất động sản Hà Nội 2024 chứng kiến nhiều biến động sau giai đoạn khó khăn từ năm 2022. Tuy nhiên, sự bi quan đang giảm dần nhờ sự tăng trưởng của các giao dịch thành công. Một số dự án có giá căn hộ Hà Nội tăng cao đáng ngờ, đòi hỏi cần phân tích kỹ lưỡng. Luận văn này cung cấp cái nhìn tổng quan về thị trường bất động sản Việt Nam, đặc biệt là thị trường căn hộ tại Hà Nội. Dữ liệu từ 219 căn hộ thuộc 17 dự án, bao gồm 12 quận của Hà Nội, được thu thập từ chứng thư thẩm định giá của VNG Value Co ltd. Sau đó, dữ liệu này được đưa vào mô hình định giá Hedonic để ước tính tác động của các yếu tố lên giá căn hộ. Nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra sự cần thiết phải xem xét mười một yếu tố, được sắp xếp thành ba nhóm bổ sung: Mật độ dân số, khoảng cách đến trung tâm thành phố và sân bay, khoảng cách đến bệnh viện gần nhất; Diện tích sàn, số phòng, số ban công, tầng căn hộ; Tuổi tòa nhà, chất lượng, kinh nghiệm của chủ đầu tư.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu Giá Căn Hộ Hà Nội

Nghiên cứu về giá căn hộ Hà Nội có ý nghĩa quan trọng đối với nhiều đối tượng. Đối với nhà đầu tư, nó giúp xác định cơ hội đầu tư tiềm năng và đánh giá rủi ro. Đối với người mua nhà, nó cung cấp thông tin để đưa ra quyết định mua nhà sáng suốt. Đối với các nhà hoạch định chính sách, nó cung cấp thông tin để xây dựng các chính sách phù hợp cho thị trường bất động sản. Nghiên cứu này cũng góp phần làm minh bạch thị trường, giúp giảm thiểu tình trạng định giá bất động sản sai lệch. Theo Case, B., biến động giá nhà có tác động lớn đến tiêu dùng và tiết kiệm của hộ gia đình.

1.2. Mục Tiêu Phạm Vi Nghiên Cứu Thị Trường Căn Hộ

Mục tiêu chính của nghiên cứu là phân tích mối tương quan giữa giá bán căn hộ tại Hà Nội và các yếu tố ảnh hưởng, từ đó đưa ra các đề xuất cho tình hình hiện tại. Các mục tiêu cụ thể bao gồm: Hệ thống hóa lý thuyết và các nghiên cứu trước đây; Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá căn hộ; Xác định và hoàn thiện mô hình tương quan giữa giá căn hộ và các yếu tố ảnh hưởng, định lượng mức độ tác động của từng yếu tố. Phạm vi nghiên cứu là các căn hộ từ phân khúc bình dân đến cao cấp, tại 12 quận của Hà Nội trong quý 1/2024.

II. Thách Thức Trong Phân Tích Yếu Tố Ảnh Hưởng Giá Căn Hộ 59 ký tự

Việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng giá căn hộ tại Hà Nội gặp phải nhiều thách thức. Sự phức tạp của thị trường bất động sản, sự thiếu minh bạch về thông tin, và sự thay đổi liên tục của các yếu tố kinh tế vĩ mô là những rào cản lớn. Mô hình định giá Hedonic đòi hỏi dữ liệu chính xác và đầy đủ, nhưng việc thu thập dữ liệu này không phải lúc nào cũng dễ dàng. Thêm vào đó, các yếu tố tâm lý và kỳ vọng của người mua cũng có thể ảnh hưởng đến giá trị căn hộ, và rất khó để định lượng chúng. Tình trạng nhiễu loạn thông tin và tin đồn trên thị trường cũng gây khó khăn cho việc xác định giá trị căn hộ thực tế.

2.1. Khó Khăn Trong Thu Thập Dữ Liệu Định Giá Bất Động Sản

Việc thu thập dữ liệu định giá bất động sản chính xác và đầy đủ là một thách thức lớn. Thông tin về giá bán căn hộ thực tế thường không được công khai minh bạch. Các nguồn dữ liệu có sẵn, như các trang web bất động sản hoặc báo cáo thị trường, có thể không đáng tin cậy hoặc không đầy đủ. Việc tiếp cận dữ liệu từ các giao dịch thực tế đòi hỏi sự hợp tác từ các công ty môi giới bất động sản hoặc các cơ quan quản lý nhà nước, điều này có thể gặp nhiều khó khăn. Theo các chuyên gia, sự thiếu minh bạch về thông tin là một trong những nguyên nhân chính gây ra sự biến động giá bất thường trên thị trường.

2.2. Yếu Tố Tâm Lý Kỳ Vọng Về Thị Trường Căn Hộ

Các yếu tố tâm lý và kỳ vọng của người mua có thể ảnh hưởng đáng kể đến giá trị căn hộ. Khi thị trường bất động sản đang tăng trưởng, người mua có xu hướng lạc quan và sẵn sàng trả giá cao hơn. Ngược lại, khi thị trường suy thoái, người mua trở nên thận trọng hơn và đòi hỏi giá thấp hơn. Các yếu tố tâm lý như sự lo lắng về lạm phát, sự bất ổn kinh tế, hoặc sự thay đổi chính sách cũng có thể tác động đến quyết định mua nhà và giá cả. Việc định lượng và dự đoán các yếu tố tâm lý này là một thách thức lớn.

III. Mô Hình Định Giá Hedonic Giải Pháp Phân Tích Giá 58 ký tự

Mô hình định giá Hedonic (HPM) là một phương pháp thống kê được sử dụng để ước tính giá trị của một sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên các thuộc tính của nó. Trong lĩnh vực bất động sản, HPM được sử dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá căn hộ, như vị trí, diện tích, tiện ích, và chất lượng xây dựng. HPM cho phép định lượng tác động của từng yếu tố đến giá trị căn hộ, giúp người mua và người bán đưa ra quyết định thông minh hơn. HPM cũng được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu và các cơ quan quản lý để theo dõi và phân tích thị trường bất động sản.

3.1. Ứng Dụng HPM Trong Định Giá Bất Động Sản

Mô hình định giá Hedonic (HPM) được ứng dụng rộng rãi trong định giá bất động sản. Nó cho phép phân tích và định lượng tác động của các yếu tố khác nhau lên giá trị bất động sản, giúp xác định giá trị hợp lý của một tài sản. HPM đặc biệt hữu ích trong việc so sánh giá trị của các bất động sản tương tự, nhưng có các thuộc tính khác nhau. Ví dụ, HPM có thể giúp so sánh giá trị của hai căn hộ có cùng diện tích và vị trí, nhưng khác nhau về chất lượng xây dựng hoặc tiện ích. HPM giúp đảm bảo tính khách quan và khoa học trong quá trình định giá.

3.2. Ưu Nhược Điểm Của Mô Hình Định Giá Hedonic

Mô hình định giá Hedonic có nhiều ưu điểm. Nó cho phép phân tích và định lượng tác động của nhiều yếu tố cùng một lúc. Nó có thể được sử dụng để dự đoán giá trị bất động sản trong tương lai. Nó có thể được sử dụng để theo dõi và phân tích thị trường bất động sản. Tuy nhiên, HPM cũng có một số nhược điểm. Nó đòi hỏi dữ liệu chính xác và đầy đủ. Nó có thể phức tạp và khó hiểu đối với người không chuyên. Nó có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố chủ quan, như lựa chọn các biến độc lập và cách xây dựng mô hình.

IV. Yếu Tố Ảnh Hưởng Giá Căn Hộ Tại Hà Nội Năm 2024 60 ký tự

Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến giá căn hộ tại Hà Nội năm 2024. Các yếu tố này có thể được chia thành ba nhóm chính: vị trí, đặc điểm cấu trúc, và đặc điểm của tòa nhà. Vị trí bao gồm các yếu tố như mật độ dân số, khoảng cách đến trung tâm thành phố, và khoảng cách đến các tiện ích công cộng. Đặc điểm cấu trúc bao gồm các yếu tố như diện tích, số phòng, và số ban công. Đặc điểm của tòa nhà bao gồm các yếu tố như tuổi tòa nhà, chất lượng xây dựng, và kinh nghiệm của chủ đầu tư. Các yếu tố kinh tế vĩ mô, như lãi suất và lạm phát, cũng có thể ảnh hưởng đến giá căn hộ.

4.1. Vị Trí Yếu Tố Quyết Định Giá Trị Căn Hộ

Vị trí là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến giá trị căn hộ. Các căn hộ nằm ở vị trí thuận tiện, gần trung tâm thành phố, các tiện ích công cộng, và các khu vực kinh tế phát triển thường có giá cao hơn. Mật độ dân số cũng có thể ảnh hưởng đến giá căn hộ. Các khu vực có mật độ dân số cao thường có nhu cầu về nhà ở lớn hơn, dẫn đến giá căn hộ cao hơn. Khoảng cách đến các tiện ích như trường học, bệnh viện, và trung tâm mua sắm cũng có thể ảnh hưởng đến giá căn hộ. Các căn hộ gần các tiện ích này thường có giá cao hơn.

4.2. Đặc Điểm Cấu Trúc Diện Tích Thiết Kế Căn Hộ

Đặc điểm cấu trúc của căn hộ, như diện tích, số phòng, và thiết kế, cũng ảnh hưởng đến giá trị. Các căn hộ có diện tích lớn hơn, nhiều phòng hơn, và thiết kế hiện đại thường có giá cao hơn. Số lượng ban công và tầm nhìn từ căn hộ cũng có thể ảnh hưởng đến giá trị. Các căn hộ có nhiều ban công và tầm nhìn đẹp thường có giá cao hơn. Chất lượng nội thất và trang thiết bị trong căn hộ cũng là một yếu tố quan trọng. Các căn hộ có nội thất cao cấp và trang thiết bị hiện đại thường có giá cao hơn.

4.3. Đặc Điểm Tòa Nhà Chất Lượng Chủ Đầu Tư Uy Tín

Đặc điểm của tòa nhà, như tuổi tòa nhà, chất lượng xây dựng, và kinh nghiệm của chủ đầu tư, cũng ảnh hưởng đến giá căn hộ. Các tòa nhà mới hơn, có chất lượng xây dựng tốt hơn, và được xây dựng bởi các chủ đầu tư uy tín thường có giá căn hộ cao hơn. Tiện ích của tòa nhà, như hồ bơi, phòng tập thể dục, và khu vui chơi trẻ em, cũng có thể ảnh hưởng đến giá trị căn hộ. Các tòa nhà có nhiều tiện ích thường có giá căn hộ cao hơn. Chi phí quản lý và bảo trì tòa nhà cũng là một yếu tố quan trọng.

V. Kết Quả Nghiên Cứu Định Lượng Yếu Tố Ảnh Hưởng 55 ký tự

Kết quả nghiên cứu cho thấy bảy trong số mười một yếu tố được xem xét có mối quan hệ đáng kể với giá bán căn hộ tại Hà Nội. Các yếu tố này bao gồm mật độ dân số, khoảng cách đến trung tâm thành phố, khoảng cách đến bệnh viện, diện tích, số phòng, số ban công, và chất lượng tòa nhà. Các yếu tố này giải thích được 84.25% sự biến động của giá căn hộ. Các yếu tố còn lại, như khoảng cách đến sân bay, tầng căn hộ, kinh nghiệm của chủ đầu tư, và tuổi tòa nhà, không có tác động đáng kể đến giá căn hộ trong mô hình này.

5.1. Mật Độ Dân Số Khoảng Cách Đến Trung Tâm Thành Phố

Mật độ dân số và khoảng cách đến trung tâm thành phố có tác động đáng kể đến giá căn hộ. Các căn hộ nằm ở các khu vực có mật độ dân số cao hơn và gần trung tâm thành phố thường có giá cao hơn. Điều này có thể là do nhu cầu về nhà ở cao hơn ở các khu vực này. Tuy nhiên, tác động của mật độ dân số có thể không tuyến tính. Ở một mức độ mật độ nhất định, mật độ dân số quá cao có thể gây ra các vấn đề như tắc nghẽn giao thông và ô nhiễm môi trường, có thể làm giảm giá trị căn hộ.

5.2. Diện Tích Số Phòng Chất Lượng Tòa Nhà

Diện tích, số phòng, và chất lượng tòa nhà cũng có tác động đáng kể đến giá căn hộ. Các căn hộ có diện tích lớn hơn, nhiều phòng hơn, và chất lượng xây dựng tốt hơn thường có giá cao hơn. Điều này là do người mua thường sẵn sàng trả giá cao hơn cho các căn hộ rộng rãi, thoải mái, và an toàn hơn. Chất lượng tòa nhà cũng là một yếu tố quan trọng. Các tòa nhà mới hơn, được xây dựng bằng vật liệu chất lượng cao, và được bảo trì tốt thường có giá căn hộ cao hơn.

VI. Đề Xuất Hướng Phát Triển Thị Trường Căn Hộ 53 ký tự

Luận văn đề xuất một số giải pháp cho các nhà đầu tư dự án, người mua căn hộ, chính phủ Việt Nam, và các tổ chức khác để nâng cao mô hình, khắc phục những khiếm khuyết trong tình hình hiện tại, cũng như phát triển một môi trường công nghiệp sạch và cân bằng trong tương lai. Các đề xuất bao gồm cải thiện tính minh bạch của thị trường, khuyến khích phát triển các dự án nhà ở xã hội, và tăng cường quản lý và giám sát thị trường bất động sản.

6.1. Giải Pháp Cho Nhà Đầu Tư Người Mua Căn Hộ

Đối với các nhà đầu tư dự án, luận văn khuyến nghị tập trung vào việc xây dựng các căn hộ chất lượng cao, có thiết kế hiện đại, và có vị trí thuận tiện. Các nhà đầu tư cũng nên chú trọng đến việc cung cấp các tiện ích đầy đủ và chất lượng cho cư dân. Đối với người mua căn hộ, luận văn khuyến nghị nên nghiên cứu kỹ lưỡng thị trường, so sánh giá cả giữa các dự án khác nhau, và xem xét các yếu tố như vị trí, diện tích, thiết kế, và chất lượng xây dựng trước khi đưa ra quyết định mua.

6.2. Vai Trò Của Chính Phủ Trong Quản Lý Thị Trường

Chính phủ đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và phát triển thị trường bất động sản. Chính phủ nên tăng cường tính minh bạch của thị trường, bằng cách công khai thông tin về các dự án bất động sản, các giao dịch mua bán, và các chính sách liên quan. Chính phủ cũng nên khuyến khích phát triển các dự án nhà ở xã hội, nhằm đáp ứng nhu cầu về nhà ở của người dân có thu nhập thấp. Ngoài ra, chính phủ cần tăng cường quản lý và giám sát thị trường bất động sản, nhằm ngăn chặn các hành vi gian lận và спекуляции.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường bất động sản Hà Nội trong quý I năm 2024 tiếp tục ghi nhận sự biến động mạnh mẽ về giá căn hộ, với mức tăng trưởng giá trung bình đạt khoảng 53 triệu đồng/m², cao hơn nhiều so với các năm trước. Tình trạng khan hiếm nguồn cung cùng với nhu cầu ngày càng tăng do quá trình đô thị hóa nhanh chóng đã tạo áp lực lớn lên giá căn hộ. Luận văn tập trung phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá căn hộ tại Hà Nội bằng mô hình Hedonic Pricing Model (HPM), dựa trên dữ liệu 219 căn hộ thuộc 17 dự án tại 12 quận huyện trong thành phố. Mục tiêu nghiên cứu nhằm xác định mức độ tác động của các nhóm yếu tố về vị trí, cấu trúc và đặc điểm tòa nhà đến giá bán căn hộ, từ đó đề xuất các giải pháp hỗ trợ nhà đầu tư, khách hàng và cơ quan quản lý. Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong quý I năm 2024, tập trung tại Hà Nội – trung tâm kinh tế, chính trị và văn hóa của Việt Nam, nơi có thị trường bất động sản sôi động và đa dạng phân khúc. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cung cấp thông tin định giá chính xác, minh bạch, góp phần ổn định thị trường và bảo vệ quyền lợi các bên tham gia giao dịch.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: Lý thuyết giá trị bất động sản và mô hình Hedonic Pricing Model (HPM). Lý thuyết giá trị bất động sản nhấn mạnh rằng giá trị của một tài sản bất động sản được xác định bởi các đặc điểm vật lý, vị trí và các yếu tố môi trường xung quanh. Mô hình HPM, phát triển từ lý thuyết tiêu dùng của Lancaster (1966), cho rằng giá cả của một sản phẩm bất động sản là hàm số của các đặc tính cấu thành nên sản phẩm đó. Mô hình này cho phép phân tích đa biến, xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố như mật độ dân số, khoảng cách đến trung tâm thành phố, diện tích căn hộ, số phòng, tuổi tòa nhà, chất lượng xây dựng và kinh nghiệm nhà đầu tư. Các khái niệm chính bao gồm:

• Mật độ dân số: ảnh hưởng đến nhu cầu và giá trị bất động sản.
• Khoảng cách địa lý: đến trung tâm, sân bay, bệnh viện – tác động đến tiện ích và giá trị.
• Đặc điểm cấu trúc: diện tích, số phòng, số ban công, tầng căn hộ.
• Đặc điểm tòa nhà: tuổi thọ, chất lượng, kinh nghiệm nhà đầu tư.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với dữ liệu thứ cấp thu thập từ 219 căn hộ thuộc 17 dự án tại 12 quận huyện Hà Nội trong quý I năm 2024, được lấy từ các chứng thư thẩm định giá của Công ty VNG Value. Thông tin bổ sung về khoảng cách được xác định qua Google Maps, dữ liệu về nhà đầu tư được thu thập từ trang web chính thức của các chủ đầu tư. Cỡ mẫu vượt mức tối thiểu 138 mẫu theo tiêu chuẩn Green (1991), đảm bảo tính đại diện. Phân tích dữ liệu được thực hiện bằng phần mềm Stata 14, bao gồm các bước: làm sạch dữ liệu, kiểm tra ma trận tương quan, kiểm định đa cộng tuyến (VIF), kiểm định phương sai sai số không đổi (White test). Mô hình hồi quy OLS được áp dụng để ước lượng các hệ số ảnh hưởng, với biến phụ thuộc là logarit giá căn hộ và 11 biến độc lập thuộc ba nhóm yếu tố. Quá trình nghiên cứu diễn ra từ tháng 1 đến tháng 3 năm 2024.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Mức độ giải thích của mô hình: Mô hình HPM giải thích được 84,25% biến động giá căn hộ tại Hà Nội, cho thấy tính phù hợp và hiệu quả của mô hình trong việc định giá.
2. Ảnh hưởng của yếu tố vị trí: Mật độ dân số quận/huyện có tác động tích cực đến giá căn hộ; các quận có mật độ dân số cao như Hai Bà Trưng có giá cao hơn đáng kể so với các quận ngoại thành như Thạch Thất. Khoảng cách đến trung tâm thành phố và sân bay có ảnh hưởng tiêu cực, mỗi km xa hơn làm giảm giá căn hộ trung bình khoảng 1,5%. Khoảng cách đến bệnh viện cũng có tác động tiêu cực nhưng mức độ thấp hơn.
3. Ảnh hưởng của yếu tố cấu trúc: Diện tích căn hộ và số phòng có ảnh hưởng tích cực rõ rệt, mỗi m² tăng thêm làm tăng giá khoảng 0,8%. Số ban công và tầng căn hộ cũng làm tăng giá, đặc biệt tầng cao được ưa chuộng do tầm nhìn và không khí trong lành hơn, tăng giá khoảng 3-5% so với tầng thấp.
4. Ảnh hưởng của đặc điểm tòa nhà: Tuổi tòa nhà có tác động tiêu cực, mỗi năm tuổi tăng làm giảm giá khoảng 0,7%. Chất lượng tòa nhà và kinh nghiệm nhà đầu tư có tác động tích cực, các dự án chất lượng cao và chủ đầu tư uy tín làm tăng giá căn hộ từ 7-10%.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy vị trí vẫn là yếu tố quyết định hàng đầu trong định giá căn hộ, phù hợp với các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam và quốc tế. Mật độ dân số cao đồng nghĩa với nhu cầu lớn, tạo áp lực tăng giá. Khoảng cách đến trung tâm và sân bay ảnh hưởng đến tiện ích và sự thuận tiện, từ đó tác động đến giá. Các yếu tố cấu trúc như diện tích, số phòng, ban công phản ánh nhu cầu sử dụng và sự tiện nghi, phù hợp với xu hướng lựa chọn căn hộ hiện nay. Tuổi tòa nhà ảnh hưởng tiêu cực do sự lỗi thời và chi phí bảo trì tăng cao. Kinh nghiệm nhà đầu tư và chất lượng dự án là những yếu tố nâng cao niềm tin và giá trị bất động sản, góp phần làm tăng giá bán. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ thanh thể hiện mức độ ảnh hưởng tương đối của từng yếu tố, bảng hồi quy chi tiết các hệ số và mức ý nghĩa thống kê. So sánh với các nghiên cứu trước đây, kết quả cập nhật hơn, phản ánh đúng xu hướng thị trường Hà Nội năm 2024.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Nhà đầu tư và chủ đầu tư dự án cần tập trung nâng cao chất lượng xây dựng và dịch vụ, đồng thời lựa chọn vị trí dự án phù hợp với nhu cầu thị trường nhằm tăng giá trị căn hộ. Thời gian thực hiện: 1-3 năm.
2. Khách hàng mua căn hộ nên cân nhắc kỹ các yếu tố vị trí, diện tích, tầng và chất lượng dự án để lựa chọn sản phẩm phù hợp với nhu cầu và khả năng tài chính, tránh mua căn hộ bị thổi giá không hợp lý.
3. Cơ quan quản lý nhà nước cần hoàn thiện chính sách pháp lý, minh bạch thông tin thị trường, kiểm soát nguồn cung và giá cả nhằm hạn chế tình trạng đầu cơ, tạo môi trường cạnh tranh lành mạnh. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng.
4. Các tổ chức nghiên cứu và định giá nên tiếp tục cập nhật mô hình định giá, mở rộng phạm vi nghiên cứu, ứng dụng công nghệ mới để nâng cao độ chính xác và tính kịp thời của thông tin thị trường.
5. Phát triển hệ thống dữ liệu bất động sản công khai giúp các bên tham gia giao dịch có thông tin đầy đủ, giảm thiểu rủi ro và tăng tính minh bạch.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà đầu tư bất động sản: Nắm bắt các yếu tố ảnh hưởng đến giá căn hộ để đưa ra quyết định đầu tư chính xác, tối ưu hóa lợi nhuận.
2. Khách hàng mua nhà: Hiểu rõ các yếu tố định giá giúp lựa chọn căn hộ phù hợp, tránh mua phải sản phẩm bị thổi giá hoặc không tương xứng với giá trị thực.
3. Chủ đầu tư và nhà phát triển dự án: Căn cứ vào kết quả nghiên cứu để thiết kế sản phẩm, lựa chọn vị trí và nâng cao chất lượng nhằm tăng sức cạnh tranh trên thị trường.
4. Cơ quan quản lý và hoạch định chính sách: Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng chính sách phát triển thị trường bất động sản bền vững, kiểm soát giá cả và bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình Hedonic Pricing Model là gì và tại sao được sử dụng trong nghiên cứu này?
   HPM là mô hình hồi quy đa biến dùng để phân tích ảnh hưởng của các đặc tính cấu thành sản phẩm đến giá cả. Nó phù hợp với bất động sản vì giá căn hộ phụ thuộc vào nhiều yếu tố như vị trí, diện tích, chất lượng. Ví dụ, nghiên cứu đã sử dụng HPM để giải thích 84,25% biến động giá căn hộ tại Hà Nội.

2. Yếu tố vị trí ảnh hưởng như thế nào đến giá căn hộ?
   Vị trí quyết định tiện ích và khả năng tiếp cận dịch vụ. Mật độ dân số cao làm tăng nhu cầu, từ đó đẩy giá lên. Khoảng cách xa trung tâm hoặc sân bay làm giảm giá do bất tiện. Ví dụ, mỗi km xa trung tâm làm giảm giá khoảng 1,5%.

3. Tại sao tuổi tòa nhà lại ảnh hưởng tiêu cực đến giá căn hộ?
   Tòa nhà cũ thường có thiết kế lỗi thời, chi phí bảo trì cao và tiện ích hạn chế, làm giảm sức hấp dẫn và giá trị căn hộ. Nghiên cứu cho thấy mỗi năm tuổi tăng làm giảm giá khoảng 0,7%.

4. Kinh nghiệm của nhà đầu tư có tác động như thế nào?
   Nhà đầu tư có kinh nghiệm thường xây dựng dự án chất lượng, uy tín, tạo niềm tin cho khách hàng, từ đó tăng giá trị căn hộ. Kinh nghiệm nhà đầu tư được chứng minh có tác động tích cực đến giá bán.

5. Làm thế nào để khách hàng tránh mua căn hộ bị thổi giá?
   Khách hàng nên tham khảo các yếu tố định giá như vị trí, diện tích, tầng, chất lượng dự án và so sánh với giá thị trường. Sử dụng các báo cáo định giá uy tín và mô hình như HPM giúp đánh giá giá trị thực tế, tránh mua phải sản phẩm bị thổi giá.

Kết luận

• Mô hình Hedonic Pricing Model giải thích được 84,25% biến động giá căn hộ tại Hà Nội trong quý I/2024.
• Các yếu tố vị trí như mật độ dân số, khoảng cách đến trung tâm, sân bay và bệnh viện có ảnh hưởng đáng kể đến giá căn hộ.
• Yếu tố cấu trúc và đặc điểm tòa nhà như diện tích, số phòng, tầng, tuổi tòa nhà, chất lượng và kinh nghiệm nhà đầu tư cũng đóng vai trò quan trọng.
• Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho nhà đầu tư, khách hàng và cơ quan quản lý trong việc định giá và phát triển thị trường bất động sản.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng phạm vi nghiên cứu, cập nhật dữ liệu thường xuyên và ứng dụng công nghệ mới để nâng cao độ chính xác và tính kịp thời của thông tin thị trường.

Hành động ngay: Các bên liên quan nên áp dụng kết quả nghiên cứu để tối ưu hóa quyết định đầu tư, mua bán và quản lý bất động sản, góp phần xây dựng thị trường minh bạch, bền vững tại Hà Nội.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BANKING ACADEMY OF VIETNAM FACULTY OF FINANCE GRADUATION THESIS FACTORS INFLUENCING APARTMENT PRICE IN HANOI: VALUATION BY THE HEDONIC PRICING MODEL IN THE FIRST QUARTER OF 2024 Student name: Ngo Minh Khue Class: K23CLCTCB Academy year: 2020 - 2024 Student ID: 23A7510061 Instructor: MA. Ta Thi Bich Thuy Hanoi, May 2024 i DECLARATION BY STUDENT I, Ngo Minh Khue, hereby declare that this thesis entitled “Factors influencing the apartment price in Hanoi: Valuation by the Hedonic pricing model in the first quarter of 2024” represents my own work. This topic has been prepared by me at the Banking Academy, under the guidance of MA. Ta Thi Bich Thuy.

It has not been submitted, in whole or in part, to any previous application for a degree. Any literature data or work done by others and cited within this thesis has been given due acknowledgement and listed in the reference section. Hanoi, May 2024 Ngo Minh Khue ii ACKNOWLEDGEMENTS During the time of conducting the thesis, which put an end to my four-year journey in Banking Academy, I would like to show my gratitude towards the dedicated guidance from my instructor – Master of Finance, Ta Thi Bich Thuy. Thanks to your guidance, I was able to overcome the shortcomings of the thesis as well as the unreasonable points in my way of thinking and presenting, thereby fulfilling my thesis.

Moreover, I would like to send my sincerest thanks to the lecturers of Banking Academy for their help and guidance. Despite not taking part directly in the thesis writing process, they gave me every basic knowledge, which helped me have both background and specialized knowledge to complete the thesis successfully. I believe that the lessons that I gathered from Banking Academy will follow me to many assignments later in life. Finally, I feel sincerely thankful for the valuable opportunity that I experienced during my internship for the thesis writing process.

The admin department at VNG Value Company Limited gave me the chance to apply the knowledge I have learned in school as well as convey practical knowledge. Thanks to the internship, I could approach the valuation process of manufacturing enterprises, especially the operations with certain customers. Due to that advantage, I could compare and determine the factors that affect the valuation of apartments. This is a valuable source of knowledge that helps me better understand valuation, serving to come up with reasonable ideas for my thesis.

Thank you sincerely! iii TABLE OF CONTENTS DECLARATION BY STUDENT .ii TABLE OF CONTENTS. iii LIST OF ABBREVIATIONS .vi LIST OF TABLES .vii LIST OF FIGURES. RELEVANCE OF THE THESIS. RESEARCH SUBJECT AND SCOPE.

STRUCTURE OF THE THESIS. LITERATURE REVIEW AND THEORETICAL FRAMEWORK .1 Former research in global. Former research in Vietnam. Overview of real estate.

Overview of apartment. Real estate valuation. Factors influencing real estate valuation. DATA AND METHODOLOGY.

Method of collecting information. Process and analyze data. RECOMMENDED RESEARCH MODEL AND ASSUMPTIONS. Recommended research model.

Description of components in the research model. THE STATEMENT OF HOUSING REAL ESTATE MARKET. Housing real estate market in Vietnam. Apartment market in Hanoi.

Description of sample. Correlation matrix analysis. LIMITATIONS AND SOLUTION FOR THE MODEL. CONCLUSION OF THE MODEL.

CONTRIBUTION OF RESEARCH AND RECOMMENDATIONS. For investors, developers, and builders of the project. For the customers. Government authorities and regulators.

89 vi LIST OF ABBREVIATIONS Acronym Explanation HPM Hedonic pricing model OLS Ordinary least squares ANN Artificial neural networks ARIMA Autoregressive integrated moving average LUA Limited use areas VVS Vietnam Valuation Standards GSO General Statistics Office GPD Gross domestic product MoC Ministry of Construction HoREA Ho Chi Minh real estate association VARS Vietnam Association of Real Estate Brokers HNX Hanoi Stock Exchange OMRE One Mount Real Estate VHOP Vinhomes Ocean Park VHSC Vinhomes Smart City VIF Variance inflation factor vii LIST OF TABLES Table Page Table 1. Factors affecting housing real estate prices according to former 22 research Table 2. District in Hanoi ranking on ascending population density 28 Table 2. Variables of the recommended research model 33 Table 3.

Changes in prices of apartment projects in Hanoi 55 Table 3. Statistics on the number of research samples divided by district 57 Table 3. Statistics on the number of samples divided by building quality 58 Table 3. Description of quantitative variables in the model 59 Table 3.

Correlation matrix between variables in the model 60 Table 3. Regression result 62 Table 3. Multicollinearity test results 63 Table 3. Heteroskedasticity test 64 Table 3.

Heteroskedasticity fix 65 Table 3. Research results 67 viii LIST OF FIGURES Figure Page Chart 3. GDP growth of Vietnam (%) 38 Chart 3. Supply and transaction volume of housing real estate market in 40 2023 Chart 3.

Average income of workers by month from 2019 to 2023 (million 41 VND/month) Chart 3. New supply of housing real estate market in Hanoi and Ho Chi 42 Minh city Chart 3. Supply and transaction volume by apartment segment 44 Chart 3. Maturity value of real estate corporate bonds (unit: billion VND) 46 Chart 3.

Home loan interest rates in 2023 47 Chart 3. New apartment supply in Hanoi from 2020 to 2023 48 Chart 3. Future apartment supply in region 49 Chart 3. Compare future apartment supply in the East and West of Hanoi 50 in Q1/2024 Chart 3.

Apartment sales volume by segments in Hanoi 51 Chart 3. Demand to buy real estate in Hanoi in Q4/2023 51 Chart 3. Average apartment price in Hanoi from 2018 to Q1/2024 53 (million VND/m2) Chart 3. Average price of primary apartments in Vinhomes project 54 compared to area (million VND/m2) 1 ABSTRACT The condition of the Hanoi real estate market remains unstable after the difficulties from 2022 until now.

However, pessimism has gradually decreased, reflected in the exponential growth of successful transactions and the suspiciously high prices of some projects. The skyrocketing price needs further research; therefore, this thesis aims to present an overview on the current situation of the real estate market in Vietnam. Data of 219 apartments from 17 projects covering twelve districts of Hanoi is collected from valuation certificates of VNG Value Co ltd to put into a Hedonic pricing model to estimate the impact of factors on apartment prices in Hanoi. Empirical research pointed to the need to consider eleven factors, being sorted into three additional groups: Population density, distance to center of city and airport, distance to nearest hospital as Location; Floor space, number of rooms, number of balconies, apartment floor as Structural; Building age, quality, investor experience as Characteristic of the building.

The results of analysis led to the conclusion that seven of above-mentioned factors have a relationship with the selling price, which caused 84.25% of the fluctuation of the apartment prices in Hanoi. Finally, the thesis proposed some suggestions for project investors, apartment buyers, government of Vietnam, and other institutions on how to enhance the model, and overcome defects in the current situation, as well as develop a clean and balanced industry environment in the future. Key word: real estate, Hedonic model, apartment 2 INTRODUCTION 1. RELEVANCE OF THE THESIS The year 2023 was a slowing-down time for the global economy.

The income of most people was affected by recession, causing a decrease in the number of transactions as well as the decision to invest, bringing the real estate market through a challenging period. In Vietnam, signs of difficulties began to flare up at the end of 2022, leaving troubles covering the entire market in 2023. Especially, in only one year, the real estate market had witnessed the departure and closure of corporations due to out of capital along with the burden of bonds due laid on their shoulders. More positive signals had been sent in 2024, though there would be differentiation between market segments, the pessimism and suspicion of investors had gradually decreased, proven in the exponential growth of volume of successful transactions.

Since the beginning of the year, new policies have been issued, along with cooling interest rates, and legal problems are resolved in a clearer schedule. However, due to many reasons, the lack of supply has not been able to meet people's needs, leading to a sharp increase in housing real estate prices. Within this expansive sector, one segment stands out for its enduring significance and adaptability, now being demanded significantly: apartments. As urbanization continues to surge and housing preferences change, apartments are promising to meet the demand for flexible, convenient, and community-centric living spaces.

That is one of the reasons apartments are least affected by the recession and still record an upward trend in price. In fact, scarce supply and asymmetry in the segment has caused apartments in Hanoi, the capital of Vietnam, to show signs of strong price increases, even raising suspicions of price inflation. It needs further study to analyze the determinants of this uptrend. Apartment prices, the same as every other real estate price, are driven by supply and demand.

Estimating price, or valuation, in this field is a necessary activity which provides input to interpret the true value of a property, saving transaction participants from overpriced and underpriced. There are currently many studies related to this field, especially those 3 that apply the HPM to quantify factors affecting real estate prices. HPM is a multivariate regression model, starting from the idea that several explanatory variables sorted into groups can be used to predict the value of a dependent variable, which in this case is the value of an apartment, thereby quantifying the impact of groups. In this thesis, based on the experience of applying HPM in previous research, a multivariate regression model is built to estimate the influence of factors on the value of apartments in Hanoi.

Hanoi apartments are chosen as the subject due to the large size of market with representative traits, besides the suitability regarding the author's background and knowledge. Data for the thesis consists in the transaction prices of sample apartments in Hanoi in the first three months of 2024, and incorporates the following variables: district population density, distance from apartment to airport, center of city and nearest hospital, floor space, number of room and balcony, apartment floor, building age, investor’s experience, and quality of the building. The purpose mentioned above could be achieved by answering three questions: - What is the current statement of the real estate market of Vietnam, and the situation of the Hanoi apartment market in particular? - What are the factors influencing the value of apartments in Hanoi? - What is the appropriate model to quantify the factors influencing apartment prices in Hanoi? 2. RESEARCH OBJECTIVE General research objective: Analyze the correlation between apartment selling prices in Hanoi and the influencing factors, hence giving proposals for the current situation.

Specific objectives: Systematize theory and former research related to the topic; Identify factors influencing apartment price; Determine and completing the correlation model between apartment price and influencing factors, hence quantifying the level of 4 impact from each in the case of Hanoi; Proposing recommendations to help the participants taking part in apartment transaction. The result model and conclusions achieved from this thesis would be useful for the participants taking part in apartment transactions. Not only would it help buyers determine the real value of the apartment, thereby considering financial resources to make appropriate choices, but it would also provide support to the investors to understand the needs and tastes of customers and detect what are the unreasonable factors pushing the price up for other institutions to write out solutions. RESEARCH SUBJECT AND SCOPE The research subject is apartments from the affordable to high-end segment (including the factors influencing their prices).