Ứng dụng mô hình “Decision Tree” trong định giá đất hoàng loạt ở Việt Nam

Ứng dụng mô hình “Decision Tree” trong định giá đất hoàng loạt ở Việt Nam

(Tác giả: Nguyễn Thị Mỹ Linh – Nguồn: tapchitaichinh.vn)

TCTC Online – Các phương pháp định giá đất truyền thống đang được áp dụng phổ biến ở Việt Nam hiện nay đã và đang góp phần không nhỏ vào những thành công trong công tác định giá đất cá biệt. Tuy nhiên, trong trường hợp định giá đất hàng loạt cho cả khu vực, cả thành phố… thì các phương pháp truyền thống trở nên kém hiệu quả, một số ước tính mang nặng cảm tính. Khắc phục các hạn chế trên, bài viết nghiên cứu và đề xuất giải pháp định giá đất hàng loạt bằng phương pháp phân tích hồi qui với mục tiêu dự báo giá đất cho khu vực nghiên cứu từ dữ liệu mẫu với độ tin cậy cao và có tính khoa học.

 

1. Các phương pháp định giá đất hiện nay

Phương pháp xác định giá đất phổ biến nhất hiện nay là ước lượng giá trị thị trường, trên thế giới tồn tại hai xu hướng định giá: (i) phương pháp truyền thống chủ yếu sử dụng để định giá các mảnh đất cá biệt gồm có phương pháp so sánh trực tiếp, phương pháp chi phí, phương pháp thu nhập, phương pháp thặng dư, phương pháp chiết trừ; (ii) phương pháp định giá hàng loạt trên cơ sở dữ liệu thống kê thông tin giá đất và sự hỗ trợ của máy tính thông qua kỹ thuật phân tích thống kê.

1.1 Các phương pháp truyền thống

– Phương pháp so sánh trực tiếp: là phương pháp xác định giá đất dựa trên cơ sở phân tích mức giá của thửa đất tương tự với thửa đất cần định giá đã giao dịch thành công hoặc đang giao dịch trên thị trường vào thời điểm định giá hoặc gần với thời điểm định giá để ước tính giá trị thị trường của thửa đất cần định giá. Phương pháp này đơn giản, phổ biến, dễ áp dụng nhưng không có mô hình và công thức nhất định nên kết quả định giá còn tuỳ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm và kiến thức của người định giá.

– Phương pháp chi phí: là phương pháp thẩm định giá dựa trên cơ sở chi phí tạo ra tài sản tương tự tài sản cần thẩm định giá để xác định giá trị thị trường của tài sản cần thẩm định giá. Phương pháp này được sử dụng khi không có các bằng chứng thị trường thích hợp để so sánh, đất đai ít có sự thay đổi về chủ sở hữu và thiếu cơ sở dự báo trong tương lai. Tuy nhiên, phương pháp này khó thực hiện, người thẩm định giá phải có kiến thức và kinh nghiệm về xây dựng, về giá thành xây dựng.

– Phương pháp thu nhập: là phương pháp thẩm định giá dựa trên cơ sở chuyển đổi các dòng thu nhập ròng trong tương lai có thể nhận được từ việc khai thác đất đai thành giá trị hiện tại của đất để ước tính giá trị thị trường của đất cần thẩm định giá. Phương pháp này phù hợp khi dùng để định giá đối với đất đai có thu lợi. Tuy nhiên, hạn chế đáng kể nhất của phương pháp này là thu nhập nhận được trên không gian lãnh thổ đó là tổng hòa của bốn yếu tố: đất đai, lao động, vốn và quản lý chứ không chỉ đơn thuần do đất đai mang lại. Phương pháp thu nhập không tách rời được ba yếu tố kia ra khỏi khả năng sinh lợi của tự bản thân đất đai, ngoài ra kết quả còn phụ thuộc vào tỷ suất chiết khấu, đây là yếu tố rất khó xác định chính xác.

– Phương pháp thặng dư  là phương pháp thẩm định giá mà giá trị thị trường của đất cần thẩm định giá được xác định căn cứ vào giá trị vốn hiện có bằng cách lấy giá trị ước tính của sự phát triển giả định của đất đai, trừ đi tất cả các chi phí phát sinh để tạo ra sự phát triển đó. Phương pháp thặng dư được áp dụng để đánh giá giá trị đất có tiềm năng phát triển. Tuy nhiên, nhược điểm của phương  pháp này là mọi ước tính về chi phí và giá bán có thể bị thay đổi tuỳ theo các điều kiện của thị trường trong tương lai.

– Phương pháp chiết trừ: là phương pháp xác định giá đất của những mảnh đất có tài sản gắn liền với đất, được tính bằng cách loại trừ phần giá trị tài sản gắn liền với đất ra khỏi tổng giá trị BĐS. Phương pháp này được áp dụng để xác định giá đất của thửa đất có tài sản gắn liền với đất trong trường hợp không có đủ dữ liệu về giá thị trường của các thửa đất trống tương tự, trong khi lại có thể thu thập được dữ liệu về giá thị trường của các thửa đất có tài sản gắn liền với đất tương tự với thửa đất cần xác định giá. Theo phương pháp này kết quả định giá cũng mang ý chí chủ quan của người định giá, bên cạnh đó việc ước tính giá trị tài sản gắn liền với đất đòi hỏi kinh nghiệm và kiến thức của giám định viên.

1.2 Phương pháp định giá hàng loạt

Phương pháp này được thực hiện với sự trợ giúp của hệ thống thông tin đất đai ở dạng dữ liệu cơ sở, thông qua nhiều kỹ thuật phân tích hồi qui khác nhau trên cơ sở thiết lập mối quan hệ giữa giá trị của đất đai với các đặc tính riêng của đất. Đây là phương pháp khách quan và có độ tin cậy cao do kết quả định giá dựa trên cơ sở hồi qui của tất cả các dữ liệu mẫu nghiên cứu. Tuy nhiên, kỹ thuật phân tích hồi qui đòi hỏi dữ liệu phức tạp và phải được cập nhật thường xuyên, độ tin cậy của việc định giá phụ thuộc vào chất lượng của bộ dữ liệu.

 

2. Ứng dụng mô hình Decision Tree trong định giá đất đai

Trong phạm vi bài nghiên cứu này, tác giả giới thiệu mô hình Decision Tree với sự hỗ trợ của phần mềm phân tích thống kê chuyên dụng DTREG [1] nhằm mô tả mối liên hệ giữa các biến tác động đến giá đất và dự đoán giá trị của đất cho toàn thị trường từ mẫu nghiên cứu trong trường hợp xác định giá đất hàng loạt. Phương pháp định giá đất hàng loạt được tiến hành thông qua các bước sau:

Bước 1, thu thập dữ liệu: Thực hiện điều tra, khảo sát giá trị thị trường mua, bán, chuyển nhượng đất đai, BĐS tại khu vực nghiên cứu hoặc sử dụng dữ liệu lưu trữ về các giao dịch chuyển nhượng trên thị trường.

Bước 2, xác định các cực vị thế (đơn cực hay đa cực): Căn cứ xác định cực vị thế là dựa vào tình hình kinh tế, xã hội của khu vực nghiên cứu và tham khảo thêm ý kiến chuyên gia, nhà làm chính sách, qui hoạch đất đai… Sau đó vạch ra các vùng vị thế và hiệu chỉnh các khoảng cách vị thế

 

Bước 3, phân tích các biến số ảnh hưởng đến giá đất.

Bước 4, ứng dụng mô hình Decision Tree: Dự báo giá đất từ mẫu nghiên cứu cho tổng thể thị trường.

2.1 Dữ liệu nghiên cứu và chọn biến cho mô hình

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong quá trình điều tra, phỏng vấn trực tiếp các hộ gia đình (là đối tượng chuyển nhượng hoặc nhận chuyển nhượng BĐS), thông tin thu thập theo mẫu phiếu điều tra được lập sẵn. Do điều kiện Việt Nam hiện nay chưa có nguồn dữ liệu lưu trữ về các giao dịch mua bán, chuyển nhượng đất đai, BĐS trên thị trường, nên tác giả chọn Thành phố Hồ Chí Minh làm khu vực nghiên cứu thí điểm, trong đó chọn 4 Quận có “vị thế” khác nhau để điều tra, khảo sát và xây dựng mô hình hồi qui, đó là: Quận 1, Quận 3, Quận Bình Thạnh và Quận Gò Vấp. Nguồn thông tin được sự hỗ trợ bởi các sàn giao dịch BĐS tại TP. Hồ Chí Minh, các trung tâm môi giới BĐS, hệ thống mạng internet, các báo… và đến điều tra trực tiếp nơi có BĐS giao dịch, trong đó ưu tiên các BĐS đã giao dịch thành công. Thời điểm giao dịch trong khoảng thời gian từ tháng 01/2011 đến tháng 03/2011. Kết quả điều tra có được thông qua quá trình phân tích, xử lý, sàng lọc và chấp nhận 387 mẫu, mỗi mẫu ứng với một BĐS cụ thể. Đa số các mẫu điều tra được thực hiện ở ví trí hẻm, cụ thể: 116 mẫu mặt tiền đường, 45 mẫu hẻm cấp 1, 163 mẫu hẻm cấp 2, 46 mẫu hẻm cấp 3 và 17 mẫu hẻm cấp 4.

Các biến được xác định sử dụng trong mô hình Decision Tree như sau: [2]

 

Biến mục tiêu (biến phụ thuộc):

  • GIA DAT/m2: Giá đất rao bán tính trên 1 m2, được tính bằng cách lấy giá rao bán BĐS, [3] trừ giá công trình xây dựng trên đất. [4]

Các biến dự báo (biến độc lập):

  • KCTP(phut): Khoảng cách từ BĐS đến trung tâm thành phố (lấy mốc là Nhà Thờ Đức Bà) được đo bằng phút, với vận tốc trung bình được tính là 30 km/h.
  •  VTKV: Vị trí khu vực được phân làm các khu vực “buôn bán tốt”, “buôn bán nhỏ”, “khách sạn”, “văn phòng” và “ở”.
  •  VI TRI: Vị trí của BĐS điều tra gồm “mặt tiền” và “hẻm”.
  • MTKD: Môi trường kinh doanh, được xác định trong phạm vi bán kính 200 m gồm gần “bệnh viện”, “Chùa hoặc nhà thờ”, “công viên”, “khu hành chính”, “trường học”, “siêu thị”. [5]
  • NGHE NGHIEP: Nghề nghiệp khu vực xung quanh nơi BĐS tọa lạc gồm các khu “cán bộ công chức”, “kinh doanh”, “lao động”, “tổng hợp”.
  • KCQ(phut): Khoảng cách từ BĐS đến trung tâm Quận (lấy mốc là ủy ban nhân dân Quận) được đo bằng phút, với vận tốc trung bình được tính là 30 km/h.
  • CR DUONG: Chiều rộng đường (m), là chiều rộng của mặt tiền đường chính.
  •  MDGT: Mực độ giao thông, bao gồm “kẹt đường”, “đông đúc”, “trung bình”, “thưa”, “rất thưa”.
  • AN NINH: An ninh trật tự của khu vực gồm “rất tốt”, “tốt”, “trung bình”, “kém”, “rất kém”.
  • KCMT: Khoảng cách đến mặt tiền, được đo bằng m, xác định từ BĐS tọa lạc đến mặt đường chính (chỉ xác định đối với hẻm).
  • LOAI HEM: Loại hẻm gồm “hẻm thông” và “hẽm cụt” (không xác định đối với nhà mặt tiền đường).
  • CR HEM: Chiều rộng hẻm, là chiều rộng của hẻm tiếp giáp với BĐS.
  •  MTST: Môi trường sinh thái, gồm “rất tốt”, “tốt”, “trung bình”, “ít ô nhiễm”, “rất ô nhiễm”.
  • PHAP LY: Pháp lý của BĐS điều tra, gồm “đầy đủ” và “chưa đầy đủ”
  • KC DUONG: Kết cấu đường, gồm “nhựa”, “bê tông”, “đất”.

2.2 Phân tích mô hình Decision Tree giá đất/m2

Chạy mô hình Decision Tree với 387 mẫu, 01 biến mục tiêu, 15 biến dự báo được phân thành 18 tầng, 77 nhóm và gồm có 155 node. Kết quả mô hình cho thấy, hệ số xác định điều chỉnh (Adjusted R-squared) R2  là 0.811 (81,1%) thể hiện độ thích hợp và khả năng dự báo của mô hình Decision Tree khá cao, có nghĩa 81,1% biến thiên của giá đất sẽ được giải thích bởi các yếu tố là các biến dự báo đã được chọn đưa vào mô hình, hay nói cách khác 81,1% giá cả thị trường của đất được dự báo bởi mô hình.

Mức độ quan trọng của các biến được tính toán, dựa trên các yếu tố đó trong các phép tách chính và phép tách thay thế khi xây dựng mô hình cây. Phép tách chính là phép tách được thể hiện trên cây, phép tách thay thế là phép tách được sử dụng đối với những dòng dữ liệu có giá trị rỗng đối với thuộc tính được chọn làm phép tách chính trong node đang được tách.

Các biến                        Mức độ quan trọng của biến

KCTP(phut)                             100.000

VTKV                                      61.595

VI TRI                                      47.386

MTKD                                      44.482

NGHE NGHIEP                       36.241

KCQ(phut)                               24.876

CR DUONG                             18.644

MDGT                                        6.586

AN NINH                                  5.647

KCMT                                        4.115

LOAI HEM                                3.730

CR HEM                                    1.635

MTST                                         0.906

PL                                               0.534

KC DUONG                              0.013

Theo đó, biến khoảng cách đến trung tâm thành phố có ảnh hưởng lớn nhất đến giá đất, ứng với mức độ ảnh hưởng 100%; tiếp theo là các biến vị trí khu vực 61.595%; vị trí đất 47.386%; môi trường kinh doanh 44.482%.

3. Một số hàm ý từ kết quả nghiên cứu

Mục tiêu của bài nghiên cứu là xây dựng mô hình Decision Tree giá đất/m2, từ dữ liệu mẫu thông qua quá trình phân tích hồi qui để làm cơ sở dự báo giá đất cho tổng thể cả vùng nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu giúp các nhà định giá đất, đặc biệt là làm cơ sở cho việc xây dựng bảng giá đất ban hành hàng năm của ủy ban nhân dân cấp tỉnh sát với giá thị trường giao dịch của đất đai; làm căn cứ tính thuế, tính tiền giao đất, cho thuê đất… và các nghĩa vụ tài chính khác. Việc công bố bảng giá đất hàng năm sát với giá thị trường là góp phần nâng cao hiệu quả của công tác quản lý Nhà nước về đất đai, giúp cho các nhà quản lý thị trường BĐS nói chung và quản lý giá đất nói riêng có cái nhìn tổng quan hơn về giá thị trường để có chính sách điều chỉnh cho phù hợp. Ngoài ra kết quả định giá đất còn phục vụ cho các mục đích thị trường như chuyển nhượng, chuyển đổi, bồi thường thiệt hại, thế chấp vay vốn, thanh lý tài sản, đấu giá tài sản… Bên cạnh đó, có thể tiếp tục nghiên cứu phát triển các ứng dụng khác từ mô hình như:  

  • Tính chỉ số giá BĐS: Chỉ số giá BĐS cung cấp một công cụ theo dõi sự phát triển của thị trường BĐS, phản ánh mức độ biến động giá chung toàn thị trường, được xác định trên cơ sở mức độ biến động giá của từng phân khúc thị trường chủ yếu như: chỉ số giá nhà ở, chỉ số giá nhà cho thuê, chỉ số giá đất nền chuyển nhượng…. Mô hình Decision Tree giá đất/m2 được xây dựng nhằm dự báo giá của các mảnh đất không phát sinh giao dịch trong giai đoạn tính chỉ số giá của các phân khúc thị trường.
  • Mô hình làm cơ sở nghiên cứu đô thị và đưa ra những dự báo cho tương lai một cách khoa học; giúp Nhà nước nắm bắt, quản lý giá đất, nghiên cứu sự hình thành và phát triển của thị trường BĐS, từ đó đưa ra những biện pháp quản lý phù hợp.
  • Ngoài ra, phân tích mô hình Decision Tree còn làm cơ sở xác định cung cầu đất đai trong các phân khúc khác nhau; hướng đầu tư vào phân khúc thị trường mang lại lợi nhuận lớn nhất cho các nhà đầu tư; xác định các cực vị thế, trung tâm kinh tế chính trị, văn hóa khác nhau thu hút những nhu cầu khác của con người.

 

Tuy nhiên, mô hình cũng  còn một số hạn chế:

  • Số mẫu điều tra có thể không bao quát và đại diện hết cho cả vùng nghiên cứu, do số lượng các BĐS giao dịch thành công rất ít mà chủ yếu là các BĐS đang rao bán, mang ý chí chủ quan của người bán, giá trị thực của BĐS còn phụ thuộc vào quá trình thương lượng giá giữa hai bên mua bán.
  • Dữ liệu không có sẵn: Nguồn cơ sở dự liệu làm đầu vào để phân tích hiện nay tại TP. Hồ Chí Minh nói riêng và Việt Nam nói chung đều chưa có. Vì vậy phải tiến hành điều tra, nên ngay cả khi biết các yếu tố có ảnh hưởng đến giá BĐS nhưng do không có những thông tin định lượng về chúng nên không thể đưa vào mô hình.
  • Sai số khi tính giá trị còn lại công trình xây dựng trên đất, vì còn phụ thuộc nhiều vào các yếu tố kỹ thuật như sàn, nền, khung cột… đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu.
  • Hành vi con người: Giá đất phụ thuộc vào hành vi lựa chọn của từng cá nhân trong xã hội, nên cho dù thành công trong việc đưa tất cả biến liên quan vào mô hình thì chắc chắn vẫn còn một số “ngẫu nhiên” thuộc bản chất trong cá thể giá đất mà không thể giải thích được.

Với những hạn chế trên, để mô hình giá đất được sử dụng hiệu quả, phổ biến và có độ tin cậy cao, cần thiết phải xây dựng một ngân hàng dữ liệu để thu thập thông tin về đất đai, BĐS một cách đầy đủ, chính xác, có độ tin cậy và điều này góp phần tiết kiệm thời gian, chi phí cho định giá viên.

Tóm lại, đối với thị trường BĐS chưa trưởng thành như Việt Nam, phát triển các phương pháp tiếp cận mới cần phải kết hợp với những nỗ lực truyền thông để giải thích cách vận hành của hệ thống đối với các chủ thể có liên quan. Việc thẩm định hàng loạt có lợi thế về mục tiêu, tính kinh tế, qui mô và khả năng cập nhật các giá trị giao dịch thường xuyên. Tuy nhiên, việc áp dụng phương pháp này đòi hỏi một chi phí ban đầu cao và đội ngũ nhân viên chuyên môn, đây là điều khó đáp ứng ngay cả ở các nước phát triển với thị trường BĐS trưởng thành, nên khó khăn hơn đối với các nước đang phát triển và đang trong giai đoạn chuyển tiếp kinh tế như Việt Nam. Vì vậy, phải thiết lập lộ trình và xây dựng hệ thống thông tin dữ liệu đầy đủ nhằm phục vụ cho quá trình thẩm định giá đất.

 

Tài liệu tham khảo

  1. Bộ Tài chính (2008), “Hệ thống tiêu chuẩn thẩm định giá Việt Nam”, Quyết định số 129/2008/QĐ-BTC.
  2. Bộ Tài nguyên và Môi trường, “Nghiên cứu đổi mới hệ thống quản lý đất đai để hình thành và phát triển thị trường Bất động sản ở Việt Nam” (Mã số 2002/15), Đề tài cấp Nhà nước.
  3. Nguyễn Mạnh Hùng, Trần Văn Trọng, Lý Hưng Thành, Trần Thanh Hùng, Hoàng Hữu Phê (2008), “Phương pháp định giá Bất động sản ứng dụng Lý thuyết Vị thế – Chất lượng”.
  4. Luật đất đai và các văn bản hướng dẫn thi hành luật đất đai.
  5. Hoàng Hữu Phê và Patrick Wakely (2000), “Vị thế, chất lượng và sự lựa chọn khác: Tiến tới một lý thuyết mới về Vị trí dân cư đô thị” (bản dịch Tiếng Việt).
  6. Robert Gloudemans, Almy, Gloudemans, Jacobs & Denne, “An Empirical valuation of Alternative Land Valuation Models”, Massachusetts December, 2001.
  7. Robert J. Gloudemans, “An Empirical Analysis of the Incidence of  Location on Land and Building Values”, Massachusetts December, 2001.
  1. Tiêu chuẩn thẩm định giá quốc tế 2005 của IVSC.
  2. Viện Nghiên cứu Quản lý Kinh tế Trung ương (2010),“Chính sách phát triển thị trường bất động sản Việt Nam” (mã số KX 01-13/06-10), đề tài nghiên cứu khoa học cấp Nhà nước.

—————-&&—————–

Gửi phản hồi

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Log Out / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Log Out / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Log Out / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Log Out / Thay đổi )

Connecting to %s

%d bloggers like this: