Định giá nhà ở thương mại xây dựng mới ở các doanh nghiệp đầu tư, xây dựng và kinh doanh nhà ở

Sau đây là một số nghiên cứu kiểm chứng mối quan hệ giữa giá bán và “thời gian trên thị trường”. Jud, Seaks và các Winkler (1996) kiểm tra ảnh hưởng của các nhà môi giới, hãng môi giới và chiến lược tiếp thị lên “thời gian trên thị trường” sử dụng mô hình khoảng thời gian. Kết quả cho thấy biến phụ thuộc “khoảng thời gian” tỷ lệ thuận, nghĩa là xác xuất bán một tài sản tăng lên khi nó xuất hiện trên thị trường lâu hơn. Kết quả cũng cho thấy giá niêm yết càng cao thì thời gian bán càng lâu mặt khác giảm giá niêm yết sẽ làm giảm thời gian bán. Bên cạnh đó, những kiểu nhà không điển hình cũng có thời gian bán trên thị trường lâu hơn.

Một nghiên cứu năm 1996 bởi Forgey, Rutherford, và Springer sử dụng mô hình bình phương nhỏ nhất hai biến là giá nhà và “thời gian trên thị trường”. Kết quả cho thấy tính thanh khoản nhà phụ thuộc vào nỗ lực tìm kiếm nhà của người tham gia, và điều này phụ thuộc vào các điều kiện thị trường, yếu tố vật chất của tài sản, quy mô của công ty môi giới và giá niêm yết. Nghĩa là những ngôi nhà có độ thanh khoản cao bán với giá cao hơn, và giá bán ấy tăng cùng với nỗ lực tìm kiếm khách hàng của người bán.

Kiểm tra các gợi ý của các hãng bất động sản, Haag, Rutherford và Thomson (2000) đã sử dụng mô hình bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS) cho giá bán và thời gian trên thị trường. Họ thấy thời gian trên thị trường có một tác động tỷ lệ nghịch đến giá bán. Hàm thời gian trên thị trường của họ bao gồm giá niêm yết, tuy nhiên nó không có tác động đáng kể. Bên cạnh đó kết quả còn chỉ ra những người bán có động lực sẽ chấp nhận giá bán thấp nhưng thời gian bán dài, và các tài sản được tân trang thường cho giá bán cao hơn và thời gian bán ngắn hơn. Tuy nhiên, họ thấy có một số cải tiến không được đánh giá cao như sơn lại, làm lại mái thì càng làm giảm giá bán và tăng thời gian bán.

Khi kiểm tra tính đại lý độc quyền và quyền hợp đồng bán độc quyền, Rutherford, Springer và Yavas (2001) sử dụng mô hình phương trình đồng thời với các biến giá bán và thời gian trên thị trường. Giai đoạn đầu hồi quy “thời gian trên thị trường” theo các yếu tố khác và giai đoạn thứ hai hồi quy giá bán cũng theo các nhân tố trên. Kết quả cho thấy một mối quan hệ tỷ lệ thuận giữa giá bán và thời điểm bán, và những ngôi nhà được niêm yết bởi hãng và niêm yết bởi chủ thầu xây dựng có thời gian bán ngắn hơn những ngôi nhà được bán độc quyền hoặc do trực tiếp chủ nhân đứng ra bán. Một nghiên cứu khác năm 2001 của Johnson, Salter, Zumpano và Anderson xem xét ảnh hưởng của vữa nhân tạo lên giá nhà và thời điểm bán. Lần đầu tiên mô hình Probit đưa biến ván gỗ nhân tạo thành biến giải thích. Tiếp theo, họ ước tính giá bán bằng cách sử dụng các biến giải thích cụ thể trong đó có cả biến vữa nhân tạo. Sau đó, họ sử dụng mô hình thời gian để đo

lường hiệu quả của biến vữa nhân tạo lên thời gian bán. Kết quả cho thấy rằng nhà sử dụng vữa nhân tạo bán được giá cao hơn nhưng trong thời gian lâu hơn.

Knight (2002) [68] sử dụng mô hình Đơn vị xác suất hợp lý cực đại và thông tin về thay đổi giá trong thời gian tiếp thị của một ngôi nhà để kiểm tra mối quan hệ giữa giá bán và thời gian trên thị trường. Ông thấy rằng sẽ phải trả giá rất đắt nếu ban đầu đặt giá quá cao.Những ngôi nhà có tỷ lệ điều chỉnh lớn trong giá niêm yết không chỉ bán lâu hơn mà giá bán còn thấp hơn trung bình các lần điều chỉnh. Một nghiên cứu năm 2003 bởi Anglin, Rutherford và Springer cũng xem xét tầm quan trọng của việc thiết lập giá ban đầu và thời gian trên thị trường. Nghiên cứu đã đo mức độ định giá quá mức là tỷ lệ phần trăm giữa giá niêm yết thực tế và giá niêm yết dự tính. Những mô hình của họ chỉ ra không có một sự đánh đổi giữa giá bán và thời gian bán, nhưng giá bán dự tính và thời gian bán sự tính sẽ thay đổi thế nào dựa trên giá niêm yết khởi điểm. Họ thấy rằng tăng giá niêm yết sẽ dẫn đến tăng thời gian trên thị trường. Kết quả cũng cho thấy tầm quan trọng của việc thay đổi các điều kiện thị trường lên thời gian bán.

Các nghiên cứu này cũng minh họa những khó khăn trong việc định hình mối quan hệ giữa giá bán và thời gian trên thị trường. Bởi vậy, hầu hết các nghiên cứu liên quan đến mô hình định giá hedonic đều lựa chọn bỏ qua những vấn đề bằng cách ước lượng sử dụng mô hình OLS giản đơn, mặc dù vậy “thời gian trên thị trường” đôi khi cũng được sử dụng như là biến giải thích.

d. Thực tế nghiên cứu áp dụng mô hình Hedonic

Trong phần này, tác giả sẽ điểm qua thực tế áp dụng mô hình này trên thế giới và Việt Nam. Mô hình giá thỏa dụng dựa trên thuyết người tiêu dùng của Lancaster (1966). Kể từ khi Rosen (1974) mở rộng thuyết này ra thị trường nhà ở, phân tích thỏa dụng nhà ở đã được áp dụng rộng rãi như là một công cụ để đánh giá thị trường bất động sản và phân tích đô thị. Hồi quy giá nhà đất đối với nhiều biến mô tả bất động sản, các biến lân cận và cụ thể khác nhau đánh giá sự tham gia từng phần của chúng, còn được gọi là giá ẩn hay giá trị thụ hưởng. Rosen (1974) đã đưa ra cách xử trí toàn diện với thuyết giá ẩn. Thuyết giá ẩn đã tạo nên một vấn đề trong kinh tế học cân bằng không gian mà theo đó toàn bộ giá ẩn giúp định hướng người tiêu dùng cũng như nhà sản xuất khi đưa ra các quyết định về vị trí liên quan đến các đặc điểm không gian.

Mô hình Hedonic là một trong những kỹ thuật lâu đời nhất xác định giá trị kinh tế được phát triển bởi Lancaster (1966), Ridker (1967), Griliches (1971), Rosen (1974) và các nhà nghiên cứu khác. Ban đầu mô hình được sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 206 trang tài liệu này.

giảm thiểu ô nhiễm không khí tác động đến giá trị tài sản, mô hình Hedonic trở thành một nghiên cứu quan trọng trong nửa sau của những năm1970 và cả năm 1980. Trong thời kỳ này, phương thức giá Hedonic đã được chuyển đổi trong một công cụ rất quan trọng đối với nghiên cứu học thuật, được sử dụng trong các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm xác định giá trị tiền tệ của hàng hóa có liên quan đến đặc tính môi trường và địa điểm của BĐS.

Mô hình Hedonic cơ bản đầu tiên được Ridker (1967) trình bày: Pi = f (S1i ... Ski , N1i ... Nmi , Z1i ... Zni)

Trong đó:

Pi: Giá nhà

S: đặc điểm kết cấu nhà ở (1...k), như diện tích nhà, số lượng phòng, loại hình xây dựng và một số nhân tố khác.

N: đặc điểm khu dân cư (1...m), như khoảng cách tới nơi làm việc, chất lượng của trường học, tỷ lệ tội phạm địa phương và các nhân tố khác.

Z: môi trường đặc trưng (1...n), như chất lượng không khí, nguồn nước, tiếng ồn và các nhân tố khác.

Pi = α0 + α1S1i + α2i S2i + ... + αki Ski + α1N1i + α2N2i + ... + αmNmi + αaZai

Một số nghiên cứu thực nghiệm gần đây ứng dụng mô hình Hedonic để xác định giá BĐS. Sérgio A. B. và cộng sự (2002), trong một nghiên cứu ứng dụng mô hình Hedonic để đánh giá ảnh hưởng xấu của môi trường “mùi hôi” phát ra từ một nhà máy xử lý nước thải tại Brasilia (là thành phố Brazil). Ông xác định 20 biến và xây dựng 4 mô hình để phân tích ảnh hưởng của môi trường không khí tới giá của các căn hộ. Kết quả mô hình cho thấy “chất lượng không khí có ảnh hưởng tới giá trị căn hộ” căn hộ càng nằm gần nhà máy xử lý nước thải thì có giá trị càng thấp.

Theo Selim. S (2008) nghiên cứu về yếu tố nội tại của căn nhà được thực hiện tại Thổ Nhĩ Kỳ, ông xây dựng mô hình giá nhà như sau LnP = bx + u. Kết quả của mô hình hồi quy Hedonic của ông cho thấy diện tích nhà, số lượng phòng, loại nhà, hệ thống nước, hồ bơi, đặc trưng về vị trí và kiểu của tòa nhà là các biến quan trọng nhất có ảnh hưởng tới giá nhà. Mô hình này được tiếp tục và mở rộng bởi Selim. H (2009). Với hai loại phương pháp tiếp cận mô hình được sử dụng trong phân tích: mô hình hồi quy Hedonic và ANN. Các kết quả của mô hình hồi quy cho thấy hệ thống nước, hồ bơi, loại nhà, số phòng, kích thước ngôi nhà, đặc trưng về vị trí và kiểu của tòa nhà là các biến số quan trọng nhất ảnh hưởng đến giá nhà. Có thể thấy rằng giá nhà tại khu đô thị cao hơn khu vực nông thôn

26,26%. Theo một nghiên cứu gần đây nhất của Gabriel. K. B (2011), yếu tố ngoại tác tác động tới BĐS cũng ảnh hưởng tới giá của BĐS đó, ông sử dụng mô hình Hedonic xét các yếu tố như: khoảng cách từ BĐS tới nhà thờ, khoảng cách từ BĐS tới nơi làm việc, an ninh, nơi đậu xe.

Mô hình có dạng: P = β0 + βjXj + βd Xd + u.

Kết quả mô hình hồi quy cho thấy yếu tố ngoại tác nhà thờ ảnh hưởng tiêu cực tới giá BĐS, BĐS càng xa nhà thờ thì giá càng tăng.

Nhà ở là một lĩnh vực quan trọng trong chất lượng cuộc sống của bất kỳ cộng đồng nào. Do vậy, việc định giá phù hợp đối với các đặc điểm của một ngôi nhà là hết sức cần thiết Để đạt được mục tiêu này, các nhà nghiên cứu có kinh nghiệm thường quy định rõ các hàm giá thỏa dụng hoặc các mô hình thỏa dụng (Ogwang and Wang, 2003) [83]. Trong số các nhà nghiên cứu đó, Adair et al. (2000) tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc giá của thị trường bất động sản ở Khu vực Đô Thị Belfast, tìm hiểu tác động tương đối của các đặc điểm bất động sản, các yếu tố kinh tế xã hội và tác động của khả năng tiếp cận. Phân tích đã đề cao tầm quan trọng của việc điều tra ở thị trường cấp dưới và đi đến kết luận về sự phức tạp của các mối tương quan ở khu vực đô thị. Janssen et al. (2001) đã so sánh hiệu suất của phương pháp bình phương nhỏ nhất và bình phương trung bình tối thiểu, một phương pháp hiệu quả, khi đánh giá mối tương quan giữa thu nhập/giá đối với các khu căn hộ. Meese và Wallace (2003) lại đối chiếu hai phương pháp nhằm đánh giá tác động của các yếu tố cơ bản của thị trường lên động lực giá nhà đất. Phương pháp đầu tiên tuân theo quy trình hai bước truyền thống theo đó bước đầu tiên ước định chỉ số giá nhà đất rồi sau đó sử dụng chỉ số ước định được trong mô hình cấu trúc tiếp theo. Phương pháp thứ hai áp dụng chiến lược lọc Kalman cho phép ước định đồng thời các tham số của mô hình giá thỏa dụng động, chỉ số giá và các tham số của một mô hình cấu trúc đối với giá nhà đất. Stevenson (2004) đã xem xét lại vấn đề về tính dị biến của các mô hình giá nhà đất thỏa dụng.

Kim và Park (2005) [64] đã xác định mô hình không gian đối với những thay đổi về giá nhà đất và các yếu tố quyết định đến giá nhà đất ở Seoul và các thị trấn mới lân cận. Kết quả phân tích nhóm cho thấy mô hình không gian về tốc độ thay đổi giá nhà đất không liên quan đến giá nhà đất. Filho và Bin (2005) đã xây dựng mô hình về hàm giá ẩn đối với nhà ở như là một phương pháp hồi quy không tham biến bổ sung. Việc định giá được thực hiện thông qua một quy trình backfitting (chỉnh hợp lặp) kết hợp với hàm ước lượng đa thức quỹ tích, do đó, giúp tránh được những sai sót của một hàm ước lượng

không tham biến vô cùng. Họ đối chiếu kết quả với các mô hình tham biến và tìm ra bằng chứng chứng minh tính ưu việt của mô hình không tham biến.

Fan et al. (2006) đã áp dụng phương pháp quyết định hình cây, một công cụ xác định mẫu thống kê quan trọng trong việc tìm hiểu mối liên hệ giữa giá nhà đất và các đặc điểm của nhà đất. Với việc sử dụng thị trường nhà đất công bán lại ở Singapore làm mẫu nghiên cứu, bài viết đã chứng minh được sự phù hợp của kỹ thuật này. Kestens et al. (2006) đã sử dụng các dữ liệu cấp hộ gia đình trong các mô hình thỏa dụng nhằm đánh giá tính không đồng nhất của giá ẩn đối với loại nhà, tuổi tác, trình độ học vấn, thu nhập và tình trạng sở hữu trước đây của người mua. Hai phương pháp được sử dụng cho mục đích này bao gồm: một loạt các mô hình đầu tiên sử dụng các số hạng khai triển, trong khi các mô hình thứ hai áp dụng phép Hồi quy Quyền số Địa lý.

Ngoài ra, ở nước ta cũng có một số nghiên cứu về giá bất động sản, các nghiên cứu cũng dựa trên mô hình hồi quy Hedonic. Theo lý thuyết vị thế - chất lượng được phát triển gần đây Hồng Hữu Phê và Patrick Wakely (2000), đã đưa ra một số gợi ý định hướng xây dựng cơ sở khoa học và phương pháp định giá bất động sản phù hợp với thể chế kinh tế thị trường. Bài nghiên cứu chỉ ra giá bất động sản phụ thuộc vào yếu tố chất lượng và vị thế: Y = f(CL, VT). Kết quả hồi quy cho thấy biến diện tích khuôn viên ảnh hưởng mạnh nhất tới giá bất động sản sau đó là các biến khoảng cách tới trung tâm thành phố, số tầng xây dựng, vị trí nhà đất mặt tiền hay trong hẻm. Bên cạnh đó, Kim (2007) còn xem xét tác động pháp lý đến giá nhà tại TP. Hồ Chí Minh và TP. Hà Nội, tác giả xây dựng mô hình với các biến đại diện cho pháp lý như giấy tờ pháp lý sổ hồng, sổ đỏ, các quyền pháp lý liên quan.

e. Các thành phần trong mô hình Hedonic

Rất nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến việc định giá một ngôi nhà, và mô hình phân tích hồi quy Hedonic là một mô hình tiêu biểu ước lượng phần đóng góp biên của từng yếu tố đó. Nội dung nghiên cứu của phần này là sự đánh giá tổng hợp về các nghiên cứu gần đây có sử dụng mô hình Hedonic để định giá nhà. Những phát hiện cho thấy các yếu tố như mái dốc hay mái bằng, hệ thống phun nước, vườn tắm, buồn tắm riêng biệt, lò đôi và thiết kế hướng tới cộng đồng có ảnh hưởng tích cực đến giá bán trong khi những yếu tố như thiếu không gian tầng áp mái, sống trong khu vực động đất, gần trang trại lợn, gần bãi rác, gần đường dây điện áp cao, sống trong vùng đất thuộc sở hữu của các công ty, và gần những nới có khả năng chịu ảnh hưởng của lũ lụt… sẽ tác động tiêu cực đến giá bán.

Ngôi nhà được định nghĩa là nơi các thành viên trong một gia đình chung sống với nhau. Mặt khác, ngôi nhà là một tập hợp các yếu tố như kích thước, chất lượng và vị trí. Vì một số lý do nhất định nên việc định giá ngôi nhà là khá khó. Là một tài sản hữu hình, mỗi ngôi nhà có vị trí cụ thể của nó. Ngoài ra, ngôi nhà cũng là một tài sản giá trị lâu bền và có tuổi đời của riêng nó; có nghĩa cùng một lúc, trong cùng thị trường có thể tồn tại nhiều ngôi nhà có tuổi đời khác nhau đáng kể. Và mỗi ngôi nhà sẽ có những yếu tố khác biệt để tạo nên giá trị cho riêng nó. Hơn nữa, các yếu tố này có giá trị khác nhau trong từng khu vực. Ví dụ, một nhà để xe có thể có giá trị hơn trong một ngôi nhà ở vùng có khí hậu lạnh trong khi một bể bơi có thể có giá trị hơn ở nơi có khí hậu nóng.

Ngoài ảnh hưởng bởi các yếu tố nói trên, giá trị ngôi nhà còn được đánh giá thông qua những nhu cầu tiện ích khác nhau của người mua nhà. Ví dụ, một người mua nhà có thể đánh giá cao đối với sàn gỗ cứng hơn so với những người khác. Vì vậy những người mua khác nhau sẽ định giá khác nhau cho cùng một ngôi nhà.

Từ thực tế tổng hợp các nghiên cứu áp dụng mô hình Hedonic để xác định giá nhà đã cho thấy các yếu tố đã được sử dụng cụ thể như sau:

Nhóm hai mươi yếu tố hàng đầu được sử dụng nhiều nhất

Qua số liệu thống kê ở Phụ lục 3.1 đã chỉ ra hai mươi yếu tố hàng đầu đã được sử dụng trong mô hình định giá Hedonic. Phụ lục này đã chỉ ra tổng số lần một yếu tố được sử dụng và số lần nó có ước lượng hệ số dương, âm hoặc không đáng kể. Như đã thấy, yếu tố độ tuổi xuất hiện thường xuyên nhất trong các mô hình Hedonic, tuy yếu tố này được dự tính là mang dấu âm nhưng thực tế nó lại thường mang dấu dương hoặc có tác động không đáng kể trong một số nghiên cứu. Diện tích mặt sàn là yếu tố tiếp theo được sử dụng nhiều nhất và được dự kiến mang hệ số dương so với giá bán. Các yếu tố khác xuất hiện thường xuyên là nhà để xe, lò sưởi và kích thước lô đất. Tất cả các yếu tố này đều được dự tính có tác động tích cực đến giá bán. Nhà để xe không bao giờ có hệ số âm nhưng lại là biến không có tầm ảnh hưởng lớn trong một số nghiên cứu. Lò sưởi có hệ số âm chỉ trong một số nghiên cứu trong khi đó kích thước lô đất không bao giờ có hệ số âm. Những yếu tố khác xuất hiện thường xuyên là phòng ngủ, phòng tắm, bể bơi và tầng hầm. Phòng ngủ có hệ số âm trong một số nghiên cứu, nhưng phòng tắm gần như không bao giờ có hệ số âm. Bể bơi không bao giờ có ảnh hưởng tiêu cực đến giá bán mặc dù nó là biến không quan trọng trong một số nghiên cứu. Tầng hầm thường là biến có hệ số

dương nhưng cũng có hệ số âm hoặc không quan trọng trong một số nghiên cứu.

Các yếu tố khác thường được dùng để xác định giá bán bao gồm biến khoảng cách, gạch trang trí bề ngoài, số lượng tầng và xu hướng thời điểm. Gạch trang trí bề ngoài là biến có hệ số dương trong khi các biến khác có hệ số khác nhau. Nhưng ít nhất những yếu tố này cũng là một phần hàm số của mô hình định tính.

Nhóm một số yếu tố điển hình được sử dụng nhiều nhất

Phụ lục 3.2 chỉ ra năm đặc trưng được phân vào 8 nhóm. Những đặc điểm cấu trúc phổ biến nhất là kích thước lô đất, diện tích mặt sàn, độ tuồi, số lượng phòng tắm và phòng ngủ. Ngoại trừ yếu tố độ tuổi những yếu tố này đều được cho là sẽ có hệ số dương. Các yếu tố bên trong xuất hiện thường xuyên nhất là phòng tắm đầy đủ, phòng tắm nửa, lò sưởi, điều hòa không khí, sàn gỗ cứng và tầng hầm. Những yếu tố này hiếm khi có hệ số âm mặc dù đôi khi trong một số nghiên cứu nó có vẻ không quan trọng. Các yếu tố bên ngoài thường xuất hiện là nhà để xe hoặc không gian để xe, bể bơi, sàn, mái hiên và bãi đậu xe. Không một yếu tố nào có hệ số âm trừ yếu tố bãi đậu xe. Một nghiên cứu cho kết quả hệ số âm đối với bãi đậu xe.

Các yếu tố đến từ môi trường tự nhiên thường có tác động tích cực đến giá bán. Các yếu tố này gồm: cảnh nhìn ra hồ nước, biển hoặc chỉ cần có góc nhìn đẹp .Yếu tố môi trường được tạo ra bởi khu vực hoặc địa điểm bao gồm vị trí, tội phạm, khoảng cách, sân golf và cây cối. Địa điểm thường được đo thông qua xem xét khu xung quanh, mã zip,… và thường có tác động tích cực lên giá cả, yếu tố tội phạm đo lường tỷ lệ phạm tội ở một khu vực nhất định và thường có tác động tiêu cực lên giá. Yếu tố khoảng cách đo khoảng cách từ trung tâm thành phố và kết quả cho thấy hệ số vừa có giá trị âm lẫn dương. Yếu tố sân gôn thường được thể hiện thông qua việc có sống gần sân golf không và tất nhiên yếu tố này có ảnh hưởng tích cực đến giá bán. Cây cối thường thể hiện ở không gian có nhiều cây hay một không gian mở và được cho là luôn có tác động tích cực đến giá bán.

Yếu tố môi trường có ảnh hưởng bởi các dịch vụ công bao gồm số lượng trường địa phương,tỷ lệ phần trăm dân tộc thiểu số trong trường, và độ gần với hệ thống thoát nước công cộng. Nhìn chung, mức độ quan trọng của biến trường địa phương được khẳng định và những những nơi có chất lượng trường học tốt sẽ có tác động đáng kể lên giá nhà. Trái lại, sự gia tăng mật độ dân tộc thiểu số luôn có ảnh hưởng tiêu cực đến giá bán nhà.

Các yếu tố tiếp thị, cư ngụ và cá yếu tố bán hang bao gồm ý kiến của người định giá về chất lượng, tình trạng của ngôi nhà: ngôi nhà có để trống trong thời gian rao bán không, người chủ có cư ngụ tại đó không, thời gian đã rao bán trên thị trường và xu hướng thời điểm. Đo lường chất lượng và điều kiện có ảnh hưởng tích cực đến giá bán. Ngôi nhà có

chủ ở cũng có ảnh hưởng tích cực trong khi ngôi nhà bị để trống lại ảnh hưởng tiêu cực đến giá bán. Nhìn chung, thời gian đã rao bán trên thị trường có ảnh hưởng tiêu cực, còn xu hướng thời điểm thì không có tác động đáng kể.

Tổng hợp nhóm tất cả các yếu tố đã được sử dụng của các nghiên cứu

Phụ lục 3 trình bày một danh sách tổng hợp các yếu tố xuất hiện trong mô hình hedonic. Như đã thấy, một lượng lớn các biến khác nhau được sử dụng để xác định giá bán. Phần này thảo luận về một số biến thú vị khác chưa từng được đề cập trước đó. Ví dụ, yếu tố cấu trúc như loại mái nhà, có hệ thống phun nước hoặc không có không gian tầng áp mái cũng ảnh hưởng đến giá bán. Những tiện nghi bên trong như khu vườn tắm, vòi hoa sen, buồn tắm riêng biệt, lò đôi trong bếp thường có ảnh hưởng tích cực đến giá bán. Tuy nhiên yếu tố như hàng rào lại không có ảnh hưởng đến giá.

Những yếu tố môi trường tự nhiên như cường độ động đất, khu vực có động đất ảnh hưởng tiêu cực đến giá bán trong khi sống trong một khu vực có tính cộng đồng ảnh ưởng tích cực. Một nghiên cứu đã kiểm tra ảnh hưởng của việc gần trang trại lợn và kết quả cho thấy giá bán giảm khi chỉ số phân tăng lên.

Những đặc điểm thu hút của khu vực sống bao gồm gần một ga tàu điện ngầm, cách xa bãi rác va gần một tòa nhà tôn giáo. Những ngôi nhà gần ga tàu điện ngầm hơn thường không có giá cao hơn. Tương tự , những ngôi nhà xa bãi rác hơn thì có giá cao hơn. Những ngôi nhà gần trung tâm tôn giáo có lúc giá cao hơn, có lúc thấp hơn.

Từ quá trình tìm hiểu các nghiên cứu trên đây cho thấy, phần lớn các nghiên cứu khi ứng dụng mô hình Hedonic đều tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến giá nhà là: Vị trí, cấu trúc của nhà, khu dân cư và các thuộc tính của chúng. Sau đây tác giả sẽ làm rõ về những nghiên cứu này.

Thứ nhất thuộc tính vị trí

Vị trí của bất động sản đã được đề cập trong hầu hết các nghiên cứu về các thuộc tính vị trí cố định và tương đối. Các thuộc tính vị trí cố định (Follain & Jimenez, 1985; Orford, 1988) được định lượng trên toàn bộ khu đô thị và liên hệ tới một số hình thức của phương pháp tiếp cận. Thuộc tính vị trí tương đối được định lượng thông qua các phương pháp thay thế chẳng hạn như tầng lớp kinh tế - xã hội, thành phần chủng tộc, các thuộc tính thẩm mỹ, mức độ ô nhiễm, và độ gần với trung tâm giải trí địa phương (Dubin & Sung, 1990).

Trong quan điểm truyền thống về vị trí, khả năng tiếp cận được đánh giá bằng điều kiện tiếp cận các quận trung tâm thương mại (CBD). Khả năng tiếp cận, dưới bất cứ hình