intTypePromotion=1

Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh: Phân tích bằng mô hình hồi quy logit thứ bậc

Chia sẻ: ViNeptune2711 ViNeptune2711 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

0
43
lượt xem
4
download

Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh: Phân tích bằng mô hình hồi quy logit thứ bậc

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục đích của bài viết này là phân tích những yếu tố tác động đến quyết định mua căn hộ trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh (TP.HCM). Cơ sở lý thuyết được phân tích và tổng hợp từ những nghiên cứu trước.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh: Phân tích bằng mô hình hồi quy logit thứ bậc

Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định<br /> mua căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh:<br /> Phân tích bằng mô hình hồi quy logit thứ bậc<br /> <br /> Nguyễn Quyết<br /> Khoa Cơ bản, Đại học Tài chính Maketing<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Mục đích của bài viết này là phân tích những yếu tố tác động đến quyết<br /> định mua căn hộ trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh (TP.HCM). Cơ sở lý<br /> thuyết được phân tích và tổng hợp từ những nghiên cứu trước. Mẫu nghiên<br /> cứu gồm 1.037 quan sát được chọn từ 70 dự án căn hộ trên địa bàn, nghiên<br /> cứu sử dụng phương pháp phân tích định lượng và mô hình hồi quy logit<br /> thứ bậc được sử dụng làm công cụ phân tích dữ liệu. Kết quả nghiên cứu<br /> chỉ ra rằng quyết định mua căn hộ đối với mỗi phân phúc khác nhau bị ảnh<br /> hưởng bởi những yếu tố khác nhau.<br /> Từ khóa: Quyết định mua, mô hình hồi quy logit thứ bậc, căn hộ hạng sang,<br /> hạng cao cấp, hạng trung cấp, hạng bình dân.<br /> <br /> Ngày nhận: 08/01/2019 Ngày nhận bản sửa: 21/01/2019 Ngày duyệt đăng: 29/01/2019<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 1. Giới thiệu đất khác trên lãnh thổ Việt Nam, vị trí tự<br /> nhiên và những nét đặc biệt gắn liền với<br /> Thành phố Hồ Chí Minh là một trung tâm quá trình hình thành của địa phương này<br /> kinh tế-văn hóa lớn nhất của cả nước. Tuy đã làm cho Thành phố sớm trở thành một<br /> hình thành muộn hơn so với những vùng trong những đô thị sầm uất nhất về cơ sở<br /> <br /> Purchase decision factors for apartments in Hochiminh City: An ordered logit regression model<br /> approach<br /> Abstract: The purpose of this article is to analyze the purchase decision factors for apartments in Ho Chi Minh<br /> City. The theoretical foundations are analyzed and synthesized from previous studies. The sample of 1,037<br /> observations was selected from 70 apartment projects in Ho Chi Minh City. The quantitative analysis method<br /> and the ordered logit regression model as the data analysis tool was developed in study. Results of research<br /> indicate that the decision to buy an apartment for each of the different segment is influenced by different<br /> factors.<br /> Keywords: Purchase decision, ordered logit regression model, luxury, premium, mid-end, affordable apartment.<br /> <br /> <br /> Quyet Nguyen, PhD.<br /> Email: nguyenquyetk16@gmail.com<br /> University of Finance- Marketing<br /> <br /> Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng © Học viện Ngân hàng<br /> Số 207- Tháng 8. 2019 24 ISSN 1859 - 011X<br /> NGUYỄN QUYẾT<br /> <br /> <br /> hạ tầng, kinh doanh sản xuất và quy mô 29,6%; phân khúc trung cấp chiếm 38,1%<br /> dân số. TP. HCM được xem là địa phương và phân khúc bình dân chiếm 21,1% (Báo<br /> năng động, sáng tạo đi đầu trong công cáo thị trường bất động sản năm, 2017).<br /> cuộc đổi mới các thiết chế, chính sách,<br /> với các điều kiện thuận lợi cho sự phát Vậy, ngoài yếu tố giá cả, quyết định mua<br /> triển kinh tế, văn hóa, khoa học kĩ thuật, căn hộ còn chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu<br /> tạo ra nhiều công ăn việc làm. Chính vì tố khác cần phải quan tâm tìm hiểu. Mục<br /> thế, hàng năm TP.HCM thu hút một lượng đích của bài viết này là xem xét những yếu<br /> lớn người di cư với mục đích học tập tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ<br /> sinh sống và làm việc. Số liệu thống kê trên địa bàn TP.HCM, phân tích bằng mô<br /> năm 2017 cho thấy TP.HCM có 8,4 triệu hình hồi quy logit thứ bậc. Qua đó, dựa<br /> người, nhưng thực tế số người thường trên kết quả nghiên cứu, tác giả gợi ý một<br /> xuyên sinh sống trên địa bàn đã lên đến 13 số chính sách nhằm quản lý thị trường căn<br /> triệu người (Nguyễn Thành Phong, 2017). hộ phát triển ổn định và bền vững hơn.<br /> <br /> Như vậy, TP. HCM đang chịu áp lực rất 2. Tổng quan lý thuyết<br /> lớn về dân số, tác động lên toàn bộ hệ<br /> thống cơ sở hạ tầng như bệnh viện, trường 2.1. Mô hình hành vi người tiêu dùng<br /> học, giao thông và đặc biệt là nơi cư trú.<br /> Vì thế, ngoài nhà ở riêng lẻ, biệt thự thì Theo quan điểm của lý thuyết tài chính cổ<br /> chung cư là một lựa chọn phổ biến của điển, hành vi nhà đầu tư là duy lý, nghĩa<br /> người tiêu dùng và nhu cầu hàng năm rất là quá trình ra quyết định phải dựa trên<br /> lớn. EZland (2016) cho rằng nhu cầu nhà tất cả những thông tin hiện tại có giá trị,<br /> ở tại TP.HCM trong năm 2017 khoảng người ra quyết định cân nhắc giữa lợi ích<br /> 64.000 căn, năm 2018 khoảng 83.000 và chi phí (Kishore, 2006). Hành vi này<br /> và năm 2019 khoảng 110.000 căn. Theo là cơ sở ra đời khái niệm tối đa hóa hữu<br /> CBRE Việt Nam (2018), giá căn hộ hiện dụng. Trong tài chính, hành vi tối đa hóa<br /> nay tại TP.HCM khá đa dạng, với 4 phân hữu dụng của mỗi cá nhân là cơ sở dẫn tới<br /> khúc gồm hạng sang (giá USD/m2), hạng sự ra đời của Lý thuyết Thị trường hiệu<br /> bình dân (giá nhỏ hơn 800 USD/m2). Tổ quả (Fama, 1970). Dưới quan điểm của<br /> chức JLL (2016) ước lượng thu nhập trung Lý thuyết này thì những biến động trên thị<br /> bình của hộ gia đình tại thành thị khoảng trường bất động sản là không thể dự báo<br /> 460 USD/tháng, tại ngũ phân vị cuối (Q5) được dựa trên những thông tin hiện tại.<br /> khoảng 1.340 USD/tháng. Như vậy, theo Mặc dù tính thanh khoản trên thị trường<br /> số liệu này thì việc khách hàng tiếp cận là tương đối kém, nhưng phần lớn những<br /> mua căn hộ với một trong bốn phân khúc nhà nghiên cứu cho rằng thị trường này<br /> trên là vô cùng khó khăn vì giá căn hộ hiệu quả và những người tham gia thị<br /> tương đối cao so với thu nhập. Tuy nhiên, trường thực hiện hành động hợp lý. Tuy<br /> thực tế cho thấy, tổng lượng giao dịch nhà nhiên, cuối thập niên 1980, những kết quả<br /> ở chung cư tại TP. HCM trong năm 2017 nghiên cứu đã khẳng định rằng thị trường<br /> đạt 40.786 giao dịch. Trong đó, ghi nhận bất động sản là không hiệu quả đã trở nên<br /> một lượng không nhỏ số giao dịch sản phổ biến (Diego Salzman và Remco C.J.<br /> phẩm chung cư ở phân khúc hạng sang Zwinkels, 2017). Nghĩa là, ngoài những<br /> chiếm 11,2%; phân khúc cao cấp chiếm yếu tố cơ bản thì biến động trên thị trường<br /> <br /> <br /> Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 25<br /> Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh:<br /> Phân tích bằng mô hình hồi quy logit thứ bậc<br /> <br /> <br /> Hình 1. Mô hình hành vi người tiêu dùng<br /> Nguồn tiếp thị Tâm lý KH<br /> • Sản phẩm, • Động cơ Quyết định mua<br /> Quá trình quyết • Chọn sản<br /> dịch vụ • Nhận định mua<br /> • Giá sản phẩm thức phẩm<br /> • Nhận biết • Chọn nhãn<br /> • Phân phối • Hiểu biết • Tìm thông tin<br /> • Truyền thông • Trí nhớ hiệu<br /> • Đánh giá tiêu • Chọn người<br /> chí bán<br /> • Quyết định • Lượng mua<br /> Nguồn khác Đặc điểm<br /> mua • Thời gian mua<br /> • Kinh tế KH<br /> • Hành vi sau • Phương thức<br /> • Kỹ thuật • Văn hóa<br /> mua TT<br /> • Chính trị • Xã hội<br /> • Văn hóa • Cá nhân<br /> <br /> Nguồn: Kotler and Keller (2009).<br /> <br /> <br /> bất động sản có thể được dự báo và giải của bản thân họ. Cá nhân đánh giá (có thể<br /> thích dựa trên hành vi của người tham gia điều chỉnh) các tiêu chí khác nhau để xem<br /> thị trường (gọi là hành vi bất động sản). xét sản phẩm nào có thể đáp ứng tốt nhất<br /> nhu cầu của họ để đưa ra quyết định mua,<br /> Trong khoa học tiếp thị, mô hình hành những tiêu chí được quan tâm phổ biến<br /> vi người tiêu dùng được sử dụng để giải là giá cả, vị trí, chất lượng, phí giao dịch,<br /> thích lý do người tiêu dùng quyết định bảo hành…<br /> mua một hàng hóa hoặc dịch vụ cụ thể<br /> (Quester et al., 2011). Quá trình quyết 2.2. Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết<br /> định mua được hình thành phụ thuộc vào định mua căn hộ<br /> tâm lý và đặc điểm của khách hàng sau<br /> khi họ bị kích thích bởi hoạt động tiếp thị Theo Blackley et al. (1986) và Thibodeau<br /> và từ những yếu tố khác. Quy trình quyết (1989), các yếu tố ảnh hưởng đến quyết<br /> định mua được chia thành 5 giai đoạn: định mua hàng (hay mua căn hộ) của<br /> Nhận ra vấn đề; tìm thông tin; đánh giá người tiêu dùng thay đổi theo thời gian<br /> các tiêu chí; quyết định mua; và hành vi và môi trường. Bởi vì thị trường bất động<br /> sau mua. Tuy nhiên, trong thực tế quy sản rất đặc biệt, không chỉ quan tâm đến<br /> trình này có thể bỏ qua giai đoạn hoặc đảo tài chính mà còn liên quan tới tiếp thị,<br /> lộn thứ tự. Hơn nữa, trong những thị phần tâm lý, quản lý, pháp luật, lập kế hoạch<br /> khác nhau, người tiêu dùng sẽ có những mà còn các hoạt động khác. Black et al.<br /> quyết định khác nhau dựa vào những tính (2003) cho rằng nếu mọi vấn đề bất động<br /> chất quan trọng của những thuộc tính hàng sản được xem là một vấn đề tài chính thì<br /> hóa mà họ quan tâm (Blackwell, Miniard, các nhà khoa học đã bỏ lỡ cơ hội sử dụng<br /> Engel, 2006; Kotler, Armstrong, 2009; những hiểu biết từ các ngành khác. Do<br /> Quester et al., 2011). vậy, nếu có sự thay đổi trong chính sách<br /> vi mô hoặc vĩ mô thì chắc chắn sẽ làm ảnh<br /> Theo Blackwell et al., (2006), khách hàng hưởng đến quyết định của người mua căn<br /> quyết định mua sản phẩm khi các đặc hộ. Cho đến nay, nhiều nghiên cứu về chủ<br /> điểm sản phẩm phải phù hợp với đặc điểm đề này đã chỉ ra sự phức tạp và tính đa<br /> <br /> <br /> 26 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 2019<br /> NGUYỄN QUYẾT<br /> <br /> <br /> <br /> Bảng 1. Yếu tố ảnh hưởng tới quyết định mua căn hộ<br /> TT Yếu tố Thành phần Nghiên cứu trước<br /> Giá bán, chi phí bảo trì, chi Ibrahim Mohammed Khrais (2016); Mansi Misra,<br /> 1 Kinh tế<br /> phí đầu tư Gagan Katiyar and A.K. Dey (2013).<br /> Gần trung tâm, trường, Sirmans, Machpherson, Zietz (2005); McMillen<br /> 2 Vị trí chợ, bệnh viện, khu hành (2002); Tse (2002); Muth (1970); Ridker, Henning<br /> chính, sông (1967)<br /> Hướng, số tầng, năm xây, Sirmans, Macpherson, Zietz (2005); Keskin<br /> 3 Cấu trúc<br /> số căn, diện tích, số phòng (2008); Haddad, Judah (2011); Aldmour (2004);<br /> 4 Chính sách Thuế, lãi suất Connie and Fernando (2001); Manski (2000)<br /> Thương hiệu chủ đầu tư, Hyesung Park, Donghoon Lee, Sunkuk Kim<br /> 5 Khác<br /> tiện ích (2016)<br /> <br /> Nguồn: Tác giả tổng hợp<br /> <br /> Bảng 2. Biến phụ thuộc<br /> dạng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết<br /> TT Phân loại Giá trung bình Quyết<br /> định mua căn hộ, chúng tùy thuộc vào<br /> (USD/m2) định mua<br /> không gian, thời gian và đối tượng nghiên<br /> 1 Hạng sang > 3.500 Hạng A<br /> cứu (Ibrahim Mohammed Khrais, 2016;<br /> Mansi Misra, Gagan Katiyar and A.K. 2 Cao cấp 1.500-3.500 Hạng B<br /> Dey, 2013). Trong nghiên cứu này, dựa 3 Trung cấp 800-1.500 Hạng C<br /> trên kết quả của các nghiên cứu trước, các 4 Bình dân < 800 Hạng D<br /> yếu tố được nhóm lại theo đặc điểm của<br /> Nguồn: CBRE Việt Nam (2018)<br /> mỗi yếu tố tại Bảng 1.<br /> <br /> 3. Phương pháp nghiên cứu Mặt khác, biến độc lập được lựa chọn trên<br /> cơ sở kết quả của các nghiên cứu trước,<br /> 3.1. Biến nghiên cứu gồm 14 biến thuộc các yếu tố kinh tế (1<br /> biến), vị trí (5 biến), cấu trúc căn hộ (5<br /> Nghiên cứu này áp dụng phương pháp biến), chính sách (1 biến) và những yếu tố<br /> định lượng, sử dụng mô hình hồi quy logit khác (2 biến) khác (Bảng 3).<br /> thứ bậc (Ordered logit regression model)<br /> để làm cơ sở phân tích, do đó để đáp ứng 3.2. Phương pháp chọn mẫu<br /> cho phương pháp này các biến được định<br /> nghĩa và đo lường như sau: Trong năm 2017, TP. HCM có khoảng 70<br /> dự án bất động sản mới chào bán, cung<br /> Theo tổ chức CBRE Việt Nam (2018), cấp ra thị trường khoảng 37.067 căn hộ<br /> dựa trên tiêu chí về giá bán, thị trường căn với bốn phân khúc khác nhau (Hội môi<br /> hộ tại TP. HCM được chia thành 4 phân giới bất động sản Việt Nam, 2017). Trong<br /> khúc: hạng sang, cao cấp, trung cấp và đó, phân khúc bình dân chiếm 21,1%,<br /> bình dân. Trong nghiên cứu này thang đo trung cấp chiếm 38,1%, cao cấp chiếm<br /> thứ bậc được sử dụng để đo lường biến 29,6%, còn lại phân khúc hạng sang chiếm<br /> phụ thuộc (Bảng 2). 11,2%. Nghiên cứu này sử dụng phương<br /> pháp chọn mẫu thuận tiện, gồm 1.037<br /> <br /> <br /> Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 27<br /> Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh:<br /> Phân tích bằng mô hình hồi quy logit thứ bậc<br /> <br /> <br /> quan sát (dữ liệu thứ cấp) được khai thác từ hồ sơ bán căn hộ của 70 dự án nói<br /> <br /> Bảng 3. Biến độc lập<br /> TT Yếu tố Tên biến Mã hóa Đơn vị<br /> 1 Kinh tế Giá bán căn hộ gia USD/m2<br /> 2 Vị trí Gần nơi làm việc cquan m<br /> Gần siêu thị sthi m<br /> Gần bệnh viện bvien m<br /> Gần sông song m<br /> Gần trường học cấp 1 truong m<br /> 3 Cấu trúc Diện tích căn hộ dtich m2<br /> Số tầng tang tầng<br /> Năm xây tuoi năm<br /> Số căn hộ scan căn<br /> Hồ bơi hboi Biến giả<br /> 4 Chính sách Vay ngân hàng vay Biến giả<br /> 5 Khác Chủ đầu tư nước ngoài nngoai Biến giả<br /> Phức hợp phhop Biến giả<br /> <br /> Nguồn: Tác giả tổng hợp theo các nghiên cứu trong Bảng 1<br /> <br /> Bảng 4. Kết quả thống kê mô tả<br /> TT Variable Obs Mean Std.Dev Min Max<br /> 1 qdinh 1.037 2,49277 0,92956 1 4<br /> 2 gia 1.037 1502,41 824,582 678,28 3960,36<br /> 3 cquan 1.037 5245,01 1,02535 5242,17 5248,53<br /> 4 sthi 1.037 1320,01 0,98514 1317,11 1323,26<br /> 5 bvien 1.037 973,501 744,078 893,59 3798,75<br /> 6 song 1.037 931,976 0,9876 929,09 935,4<br /> 7 truong 1.037 563,34 121,977 400,4 1101,1<br /> 8 dtich 1.037 91,035 11,6475 56,94 122,59<br /> 9 tang 1.037 17,0299 1,06546 14 20<br /> 10 tuoi 1.037 3,74446 1,39265 1 7<br /> 11 scan 1.037 589,987 1,04244 587 593<br /> 12 hboi 1.037 0,40694 0,4915 0 1<br /> 13 vay 1.037 0,42527 0,49462 0 1<br /> 14 nngoai 1.037 0,16201 0,36863 0 1<br /> 15 phhop 1.037 0,53713 0,49886 0 1<br /> <br /> Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata 14<br /> <br /> <br /> <br /> 28 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 207- Tháng 8. 2019<br /> NGUYỄN QUYẾT<br /> <br /> <br /> trên, trong vòng 7 năm tính đến thời điểm Mục đích của phân tích thống mô tả là để<br /> nghiên cứu (trong năm 2018) và được hiểu biết tổng quan về mẫu nghiên cứu,<br /> phân bổ tỷ lệ tương ứng theo từng phân trong nghiên cứu này sử dụng 15 biến,<br /> khúc. gồm một biến phụ thuộc (quyết định chọn<br /> căn hộ-qdinh) được mã hóa theo thang đo<br /> 3.3. Mô hình hồi quy logit thứ bậc thứ bậc từ 1 (căn hộ bình dân) tới 4 (căn<br /> hộ hạng sang) và 14 biến độc lập trong<br /> Xét mô hình hồi quy có biến phụ thuộc Y đó có 4 biến giả (biến nhị phân). Kết quả<br /> với thang đo thứ bậc, biến này được phân Bảng 4 cho thấy, mẫu có 1.037 quan sát,<br /> loại có thứ tự từ j = 1, 2, 3,…, J và X được giá bán căn hộ bình quân của 4 phân khúc<br /> ký hiệu là vectơ p chiều của biến độc lập. là 1.502,41 USD/m2, giá bán thấp nhất là<br /> Giả sử πj = Pr(Y = j) là kết quả xác suất 678,28 USD/m2 và cao nhất là 3.960,36<br /> của phân loại j. Do đó hàm xác suất tích USD/ m2. Về cấu trúc căn hộ, diện tích<br /> lũy của Y có thể được biễu diễn như sau: căn hộ bình quân là 91,035 m2, nhỏ nhất<br /> là 56,94 m2 và lớn nhất là 122,59 m2.<br /> Pr(Y ≤ j) = π1 + π2 + ... + πj, j = 1,2, ...,J Số tầng bình quân 17 tầng, năm xây bình<br /> (1) quân là gần 4 năm tính đến thời điểm<br /> nghiên cứu.<br /> Lấy logarit của hàm xác suất tích lũy (gọi<br /> là logit) Về vị trí căn hộ, phần lớn căn hộ không<br /> quá xa so với trường học, bệnh viện, siêu<br /> logit[Pr(Y≤j)] = log[Pr(Y ≤ j)÷(1 − Pr(Y ≤ thị, cơ quan làm việc. Mặt khác gần 54%<br /> j))] = αj + βΧ, j = 1,2,..., J-1 số chung cư khảo sát là khu phức hợp (kết<br /> hợp thương mại và cư trú) và những dự án<br /> Trong đó: có chủ đầu tư nước ngoài chiếm khoảng<br /> αj là hệ số chặn (hay còn gọi là điểm cắt) 16,201%.<br /> thỏa điều kiện α1 ≤ α2 ≤ ... ≤αJ-1 và là β<br /> véc tơ hệ số của biến độc lập, hệ số này 4.2. Kết quả ước lượng mô hình hồi quy<br /> mô tả tác động của biến độc lập đến tỷ logit thứ bậc<br /> số khả dĩ của phân loại j hoặc phân loại<br /> nhỏ hơn j. Theo Long, J. S. (2006) và Để đánh giá xem liệu các biến độc lập có<br /> Freese, J. (2014), hệ số trong phương trình thật sự tác động lên quyết định mua căn hộ<br /> (2) sẽ không nhất quán nếu sử dụng ước (biến phụ thuộc) hay không, nghiên cứu<br /> lượng bằng phương pháp OLS (Ordinary này sử dụng mô hình hồi quy logit thứ bậc<br /> least squares), do đó chúng phải được làm công cụ phân tích.<br /> thay thế bằng ước lượng hợp lý cực đại<br /> (LM-maximum likelihood). Trong nghiên Kết quả Bảng 5 cho thấy mô hình có 3<br /> cứu này, biến phụ thuộc gồm 4 phân loại điểm cắt (vì biến phụ thuộc được chia<br /> (Bảng 2) và biến độc lập gồm 14 biến thành 4 khoảng theo thang đo thứ bậc) và<br /> (Bảng 3). đều có ý nghĩa thống kê mức cao. Điều<br /> này cho thấy, biến phụ thuộc chia thành 4<br /> 4. Kết quả nghiên cứu nhóm phân loại là hợp lý, không thể gộp<br /> chung để phân tích, prob> chi2=0,335<br /> 4.1. Phân tích thống kê mô tả chứng tỏ rằng sử dụng mô hình logit thứ<br /> <br /> <br /> Số 207- Tháng 8. 2019- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 29<br /> Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ tại Thành phố Hồ Chí Minh:<br /> Phân tích bằng mô hình hồi quy logit thứ bậc<br /> <br /> <br /> Bảng 5. Kết quả ước lượng hệ số mô hình Biến độc lập Hệ số mô hình Tỷ số Odds<br /> hồi quy Observations 1,037 1,037<br /> Biến độc lập Hệ số mô hình Tỷ số Odds<br /> Standard errors in parentheses: Chi2(28)= 5.32,<br /> gia -0.0106*** 0.989*** prob> chi2=0.335, *** p
ADSENSE
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2