Áp dụng phân tích chuỗi giá trị (Value chain analysis) trong đánh giá các yếu tố tác động đến giá trị bất động sản căn hộ du lịch (Condotel) trong giai đoạn thực hiện dự án tại Việt Nam

; 
A2.4 Hình thc hp tác ca d án (Ch u t cam kt chi tr 
hoc khác hành t kinh doanh); A2.5 Mc cam kt li nhn hàng 
nm (% sinh li hàng nm); A2.6 S cnh tranh ca các loi hình 
BS khác; khách sn; homestay; minihotel,.;A3.1 Hng nhìn 
ca cn h; A3.2 Din tích cn h; A3.3 Loi cn h: Cn h 
thông thng; Studio; Penthouse.; A4.1 Nng lc, uy tính 
thng hiu ca các n v tham gia quá trình xây dng d án 
(Các nhà thu t vn, nhà thu thi công, nhà thu cung cp thit 
b); A4.2 Nng lc ca n v bán hàng cho d án; A4.3 Uy tính, 
nng lc ca i tác c chn  giai on vn hành d án; A5.1 
Thi gian hoàn thành t khi c phép ký hp ng mua bán 
(theo lut) n khi a vào vn hành; A5.2 Các kt qu thanh, 
kim tra ca c quan qun lý nhà nc v cht lng, an toàn lao 
ng ca công trình trong quá trình thi công ca d án; A6.1 Cam 
kt ca Ch u t vi quyn li ngi mua (v s dng cn h 
ca khách hàng, s dng chui dch v ca Ch u t); A6.2 
Công tác tip th qung bá cho d án ca Ch u t; A6.3 Uy 
tính và nng lc ca Ch u t; B1.1Các dch v tin ích ni khu 
(h bi, phòng tp gym, spa, khu trò chi tr em, sân th thao.); 
B1.2 Mc  áp dng công ngh cho d án (chiu sáng, nhân 
diên khuôn mt, âm thanh); B1.3 D án nm  khu trung tâm 
lâu i hay  các khu vc huy hoch mi ca a phng; B1.4 
Khong cách t d án n sân bay; B2.1 T l % cho vay t ngân 
hàng  mua sn phm condotel; B2.2 Lãi sut và thi gian cho 
vay ca ngân hàng; B2.3 Thi gian ân hn lãi vai; B2.4 Kh nng 
thanh toán ca Ch u t; B2.5 Chi phí phát sinh trong quá trình 
thc hin d án; B3.1 Quy trình th tc mua bán; B3.2 Thi gian 
x lý hp ng; B3.3 Công tác phc v và h tr khách hàng; 
B4.1 Kinh nghiêm ca nhân s thc hin d án; B4.2 Thông tin 
a n khách hàng t các bên tham gia d án (Ch du t-n 
v kinh doanh); B4.3 Thông tin v d án trên các phng tin 
truyn thông. 
3.2.1. Phân tích nhân t khng nh CFA 
Bng 3.2. Kt qu mô hình (CFA ln 2) sau khi iu chnh. 
STT Giá tr o lng Giá tr tham kho 
Giá tr 
ca mô 
hình 
ánh giá 
1 
Mc ý ngha 
Chi bình 
phng p —
value 
P — value < 0,05 0,000 t 
2 
Chi bình 
phng iu 
chnh theo bc 
t do (Cmin/df) 
Cmin/df < 2 là tt, 
Cmin/df < 5 là 
chp nhn c 
2,156 t 
3 Ch s thích hp so sánh CFI 
CFI ≥ 0,9 là tt, 
CFI ≥ 0,95 là rt 
tt, CFI ≥ 0,80 là 
chp nhn c 
0,877 t 
4 Ch s GFI 
GFI ≥ 0,9 là tt, 
GFI ≥ 0,95 là rt 
tt 
0,746 Không t 
5 Ch s RMSEA 
RMSEA ≤ 0,08 là 
tt, RMSEA ≤ 0,03 
là rt tt 
0,076 t 
T d liu thu thp c theo mô hình chui giá tr giá tr BS 
condotel trong giai on thc hin d án tai Vit Nam c  
xut và qua các bc sàn lc d liu, kim nh  tin cây ca 
thang o, có 39 yu t nh hng n giá tr BS condotel 
thuc 10 nhóm khái nim c a vào mô hình nghiên cu, c 
th nh sau: Thu hi t (A1) gm 7 yu t: A1.1; A1.2; A1.3; 
A1.4; A1.5; A1.6; A1.7. Phát trin d án (A2) gm 6 yu t: A2.1; 
A2.2; A2.3; A2.4; A2.5; A2.6. Hot ng Thit k (A3) gm 3 yu 
t: A3.1; A3.2; A3.3. u thu (la chn nhà thu) (A4) gm 3 
yu t: A4.1; A4.2; A4.3. Hot ng xây dng (A5): A5.1; A5.2. 
Tip th và bán hàng (A6): A6.1; A6.2; A6.3. S y  và v trí 
ca các c s và thit b (B1) gm 4 yu t: B1.1; B1.2; B1.3. Hiu 
lc, hiu qu ca h thng tài chính k toán & kim soát chi phí 
chung (B3) gm 5 yu t: B2.1; B2.2; B2.3; B2.4; B2.5. Hiu lc 
và hiu qu ca h thng qun lý kinh doanh (B3) gm 3 yu t: 
B3.1; B3.2; B3.3. Qun lý nhân s & thông tin (B4) gm 3 yu t: 
B4.1; B4.2; B4.3; 
S dng phng pháp nhân t khng nh (CFA)  kim 
nh s phù hp ca mô hình o lng mi liên h gia 10 khái 
nim nh hng n giá tr BS condotel trong giai on thc 
hin d án ti Vit Nam. 
Kt qu phân tích CFA thu c các ch tiêu nh: TLI=0,775 
GFI=0,639; RMSEA=0,01....các ch tiêu này cha t ngng 
chp nhn làm cho mô hình cha phù hp. Tác gi thc hin iu 
chnh mô hình bng ánh giá ch s MI. 
Các h s quan trng  ánh giá s phù hp ca mô hình 
u có giá tr tha ngng ánh giá, ngoi tr ch s GFI=0,746 
cha t ngng chp nhn ca mô hình, nhng do mô hình 
nghiên cu phc tp cha nhiu yu t, s lng mu ca nghiên 
cu cng còn ít ch t ngng chp nhân c, mô hình nghiên 
cu còn tng i mi, và “không có b s chun nào cho thy 
s phù hp tt trong mi tình hung” [6], bên cnh ó mô hình 
ã t 4/5 tiêu chí ánh giá nên tác gi nhn thy mô hình nghiên 
cu ã phù hp cho vic ánh giá các ch tiêu tip sau. 
Kt qu phân tích cho ta thy hu tt c mi quan h có giá 
tr P u có mc ý ngha < 0,05. Phù hp cho ánh giá  hi t 
H s ti ã chun hóa nhân t ca tng bin quan sát u 
có giá tr ln hn 0,5  tin cy tng hp (CR) ca các bin u 
> 0,7 . Phng sai trích (AVE) ca bin tng u > 0,5 tr B1 có 
CR=0,4 tng i thp hn 0,5 nên có th tm chp nhn. 
H s tng quan gia các khái nim thành phn ln nht 
trong mô hình gia B3 và B4 là 0,895 < 0,9 nên các khái nim 
t giá tr phân bit 
T kt qu ánh giá mô hình o lng, ta thy mô hình phù 
hp phân tích nhân t khng nh CFA, các bin khái nim phù 
hp v  hi t và t giá tr phân bit. Do ó d liu là thích 
hp cho vic xây dng mô hình cu trúc tuyn tính SEM  ánh 
giá nh hng ca nhng yu t trong chui i vi giá tr BS 
condotel. 
3.3. Mô hình ánh giá nh hng ca các yu t trong chui giá 
tr n giá tr BS Condotel 
Nhóm giá tr BS condotel (VL) nghiên cu thc hin ánh giá 
bng 2 yu t là: (VL1) Giá bán; (VL2) Phn trm cam kt li 
nhun hàng nm. 
Sau khi khng nh c các o lng là áng tin cy và 
giá tr, nghiên cu thc hin ánh giá kt qu mô hình cu trúc 
nhm kim tra kh nng d báo mô hình và các mi quan h gia 
các yu t trong nghiên cu. T kt qu phân tích mô hình nhân 
 03.202186
TẠP CHÍ VẬT LIỆU & XÂY DỰNG 
t khng nh (CFA) và xem xét các mi liên h ca các khái nim, 
mt mô hình c phát trin  biu hin mi quan h gia 10 
nhóm trong chui giá tr và giá tr BS condotel (VL). 
Các h s quan trng  ánh giá s phù hp ca mô hình 
u có giá tr tha ngng ánh giá, ngoi tr ch s GFI=0,742 
cha t ngng chp nhn ca mô hình, nhng theo Hair Jr (2013) 
“không có b s chun nào cho thy s phù hp tt trong mi 
tình hung” [6], bên cnh ó mô hình ã t 4/5 tiêu chí ánh giá 
nên tác gi nhn thy mô hình nghiên cu ã phù hp cho vic 
ánh giá các ch tiêu tip sau 
Bng 3.3. Kt qu phân tích cho mô hình ti hn nh sau: 
STT Giá tr o lng 
Giá tr tham 
kho 
Giá tr ca 
mô hình 
ánh 
giá 
1 
Mc ý 
ngha Chi 
bình 
phng p 
—value 
P — value < 0,05 0,000 t 
2 
Chi bình 
phng 
iu chnh 
theo bc 
t do 
(Cmin/df) 
Cmin/df < 2 là 
tt, Cmin/df < 5 
là chp nhn 
c 
2,098 t 
3 
Ch s 
thích hp 
so sánh 
CFI 
CFI ≥ 0,9 là tt, 
CFI ≥ 0,95 là rt 
tt, CFI ≥ 0,80 là 
chp nhn c 
0,882 t 
4 Ch s GFI 
GFI ≥ 0.9 là tt, 
GFI ≥ 0,95 là rt 
tt 
0,742 Không t 
5 Ch s RMSEA 
RMSEA ≤ 0,08 là 
tt, RMSEA ≤ 
0,03 là rt tt 
0,074 t 
 Hình 3.1. Mô hình SEM ti hn. 
Các kt qu h s hi qui cho các gi thuyt t mô hình u 
có mc ý ngha < 0,05. Do ó tm quan trng ca các thuc tính 
o lng i vi mô hình c tng cng. Da vào kt qu ca 
mô hình SEM ti hn ta có các mi quan h nh sau: 
Bng 3.4. Mi quan h mô hình SEM ti hn. 
STT Quan h c tính Tác ng 
1 (VL) Giá tr BS condotel< 
(B2) Hiu lc, hiu 
 qu ca h thng tài 
 chính k toán & 
 kim soát chi phí 
chung 
0,262 Trc tip 
2 (VL) Giá tr BS condotel< 
(A1)Thu hi t 
 0,253 Trc tip 
3 (VL) Giá tr BS condotel< 
(B1) S y  và v 
 trí ca các c s và 
 thit b 
0,214 Trc tip 
4 (VL) Giá tr BS condotel< 
(A3) Hot ng Thit 
k 0,207 Trc tip 
5 (VL) Giá tr BS condotel< 
(A6) Tip th và bán 
 hàng 0,169 Trc tip 
6 (VL) Giá tr BS condotel< (A2) Phát trin d án 0,168 Trc tip 
7 (VL) Giá tr BS condotel< 
(B3) Hiu lc và hiu 
 qu ca h thng 
 qun lý kinh doanh 
0,166 Trc tip 
8 (VL) Giá tr BS condotel< 
(A4) u thu (la 
chn nhà thu) 0,140 Trc tip 
9 (VL) Giá tr BS condotel 
(A5) Hot ng xây 
 dng Gián tip 
10 (VL) Giá tr BS condotel 
(B4) Qun lý nhân s 
 & thông tin Gián tip 
4. Kt lun 
Theo mô hình chui giá tr BS  xut nghiên cu xác nh c 
39 yu t trong chui, các yu t c phân thành: 
Nhóm A Hot ng chính có 25 yu t dc phân thành 6 
nhóm khái nim 
Nhóm B Hot ng h tr có 14 yu t dc phân thành 4 
nhóm khái nim 
Nghiên cu cng tin hành xây dng mô hình và phân tích 
các yu t trong chui nh hng n (VL) giá tr BS condotel 
da trên 2 tiêu chí: (VL1) Giá bán và (VL2) Phn trm li nhun 
cam kt hàng nm, kt qu mô hình xác nh c 10 nhóm nh 
hng n (VL) giá tr BS condotel, trong ó có: 
nh hng trc tip có 8 nhóm gm:(A1) Thu hi t; A2) 
Phát trin d án; (A3) Hot ng Thit k; (A4) u thu (la chn 
nhà thu); (A6) Tip th và bán hàng; (B1) S y  và v trí ca 
các c s và thit b; (B2) Hiu lc, hiu qu ca h thng tài 
chính k toán & kim soát chi phí chung; (B3) Hiu lc và hiu 
qu ca h thng qun lý kinh doanh 
nh hng gián tip có 2 nhóm gm: (A5) Hot ng xây 
dng; (B4) Qun lý nhân s & thông tin 
ng thi, nghiên cu cng xác nh nhng tng quan 
mnh gia các nhóm trong chui ca nghiên cu in hình nh: 
(B3) Hiu lc và hiu qu ca h thng qun lý kinh doanh 
và (B4) Qun lý nhân s & thông tin. 
(A3) Hot ng Thit k và (A5) Hot ng xây dng 
 (B1) S y  và v trí ca các c s và thit b; (B2) Hiu 
lc, hiu qu ca h thng tài chính k toán & kim soát chi phí 
chung 
(A2) Phát trin d án và (B4) Qun lý nhân s & thông tin 
 (B1) S y  và v trí ca các c s và thit b và (B4) 
Qun lý nhân s & thông tin. 
Qua kt qu nghiên cu ta cng thy c rng các hot 
ng chính trc tip làm gia tng giá tr cho BS condotel, nhng 
chúng không nht thit phi quan trng hn các hot ng h tr 
vic phân các yu t thành các hot ng, các nhóm khái nim 
vi mc ích chung là  tìm ra và ánh giá c nhóm nào, yu 
t nào nh hng n giá tr BS condotel  t ó có các gii 
pháp hoc ci tin vi các nhóm, các yu t ành hng tiêu cc 
 nâng cao hn na giá tr ca condotel. 
Tài liu tham kho 
[1] Nguyễn Ngọc Minh, Donald Trump chiến lược đầu tư bất động sản. Nhà 
xuất bản Lao Động, 2018. 
[2] Hoàng Mai, “Báo cáo nghiên cứu trị trường Du lịch và Bất động sản du lịch 
Biển Việt Nam, Crystal Bay”, Nha Trang, 2018. 
[3] Michael E. Porter, Competitive Advantage. The Free, 1985. 
[4] Đoàn Mạnh Cương, “Quản lý kinh doanh khách sạn căn hộ và biệt thự du lịch 
(Phần 1: Tổng quan về condotel và thực trạng ở Việt Nam)”, Tổng cục du lịch, 
2019.  
[5] Nguyễn Hữu Trí, “Condotel đã phát triển như thế nào tại Việt Nam”, Báo 
xây Dựng, 2017. https://baoxaydung.com.vn/condotel-da-phat-trien-
nhu-the-nao-tai-viet-nam-201476.html. 
[6] J. F. Hair Jr et al, Exploratory Factor Analysis, Pearson Ed. 2013. 
[7] D. T. T. Nguyễn Quyết Thắng, “Các yếu tố ảnh hưởng đến việc phát triển thị 
trường Condotel: Nghiên cứu trường hợp tại Phú Quốc, Kiên Giang”, Kinh tế 
và Dự báo, vol 33, số p.h 0866–7120, tr 161–164, 2018. 
[8] Nguyễn Hoàng, “Báo cáo thi trường bất động sản nhà ở - Quý 3/2020”, TP. 
Hồ Chí Minh, 2020. 
[9] Mark C.K. Lu, “The Causes and Consequences of Condo Hotel Conversion in 
Waikiki, Hawaii”, Massachusetts Institute Of Technology, 2005. 
[10] Đ. Đ. T. Nguyễn Hữu Cường, “Các yếu tố về cảm nhận ảnh hưởng đến giá 
bán của căn hộ cao cấp”, J. Asian Financ. Econ. Bus., vol 7, số p.h 5, tr 185–
194, 2020. 
[11] Nguyễn Hữu Nhiên, “Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị BĐS ở Tp. 
Hồ Chí Minh, Trường hợp áp dụng tại địa bàn Quận 6 đề xuất kiến nghị, giải 
pháp”, Đai học Bách khoa Tp. Hồ Chí Minh, 2019. 
[12] JLL Viet Nam, “Tổng quan Thị Trường Bất Động Sản Việt Nam Q2.19”, 2019. 
[13] I. P. Nadja Ferlan, Majda Bastic, “Influential Factors on the Market Value of 
Residential Properties”, Inz. Ekon. Econ., vol 28, số p.h 2, tr 135–144, 2017. 
[14] Nguyễn Bá Thọ, “Phân tích và quản lý rủi ro trong đầu tư bất động sản du 
lịch”, Đại học Bách khoa Tp. Hồ Chí Minh, 2010. 
[15] Rong Zeng, “Attributes influencing home buyers’ purchase decisions : a 
quantitative study of the Wuhan residential housing market”, Southern 
Cross University, Lismore, NSW, Australia, 2013. 
[16] Lê Đại Nghĩa, “Quyết định mua nhà ở giá rẻ của người tiêu dùng ở miền 
Bắc Việt Nam”, Đại học Ifugao State, 2017. 
8703.2021
 TẠP CHÍ VẬT LIỆU & XÂY DỰNG 
t khng nh (CFA) và xem xét các mi liên h ca các khái nim, 
mt mô hình c phát trin  biu hin mi quan h gia 10 
nhóm trong chui giá tr và giá tr BS condotel (VL). 
Các h s quan trng  ánh giá s phù hp ca mô hình 
u có giá tr tha ngng ánh giá, ngoi tr ch s GFI=0,742 
cha t ngng chp nhn ca mô hình, nhng theo Hair Jr (2013) 
“không có b s chun nào cho thy s phù hp tt trong mi 
tình hung” [6], bên cnh ó mô hình ã t 4/5 tiêu chí ánh giá 
nên tác gi nhn thy mô hình nghiên cu ã phù hp cho vic 
ánh giá các ch tiêu tip sau 
Bng 3.3. Kt qu phân tích cho mô hình ti hn nh sau: 
STT Giá tr o lng 
Giá tr tham 
kho 
Giá tr ca 
mô hình 
ánh 
giá 
1 
Mc ý 
ngha Chi 
bình 
phng p 
—value 
P — value < 0,05 0,000 t 
2 
Chi bình 
phng 
iu chnh 
theo bc 
t do 
(Cmin/df) 
Cmin/df < 2 là 
tt, Cmin/df < 5 
là chp nhn 
c 
2,098 t 
3 
Ch s 
thích hp 
so sánh 
CFI 
CFI ≥ 0,9 là tt, 
CFI ≥ 0,95 là rt 
tt, CFI ≥ 0,80 là 
chp nhn c 
0,882 t 
4 Ch s GFI 
GFI ≥ 0.9 là tt, 
GFI ≥ 0,95 là rt 
tt 
0,742 Không t 
5 Ch s RMSEA 
RMSEA ≤ 0,08 là 
tt, RMSEA ≤ 
0,03 là rt tt 
0,074 t 
 Hình 3.1. Mô hình SEM ti hn. 
Các kt qu h s hi qui cho các gi thuyt t mô hình u 
có mc ý ngha < 0,05. Do ó tm quan trng ca các thuc tính 
o lng i vi mô hình c tng cng. Da vào kt qu ca 
mô hình SEM ti hn ta có các mi quan h nh sau: 
Bng 3.4. Mi quan h mô hình SEM ti hn. 
STT Quan h c tính Tác ng 
1 (VL) Giá tr BS condotel< 
(B2) Hiu lc, hiu 
 qu ca h thng tài 
 chính k toán & 
 kim soát chi phí 
chung 
0,262 Trc tip 
2 (VL) Giá tr BS condotel< 
(A1)Thu hi t 
 0,253 Trc tip 
3 (VL) Giá tr BS condotel< 
(B1) S y  và v 
 trí ca các c s và 
 thit b 
0,214 Trc tip 
4 (VL) Giá tr BS condotel< 
(A3) Hot ng Thit 
k 0,207 Trc tip 
5 (VL) Giá tr BS condotel< 
(A6) Tip th và bán 
 hàng 0,169 Trc tip 
6 (VL) Giá tr BS condotel< (A2) Phát trin d án 0,168 Trc tip 
7 (VL) Giá tr BS condotel< 
(B3) Hiu lc và hiu 
 qu ca h thng 
 qun lý kinh doanh 
0,166 Trc tip 
8 (VL) Giá tr BS condotel< 
(A4) u thu (la 
chn nhà thu) 0,140 Trc tip 
9 (VL) Giá tr BS condotel 
(A5) Hot ng xây 
 dng Gián tip 
10 (VL) Giá tr BS condotel 
(B4) Qun lý nhân s 
 & thông tin Gián tip 
4. Kt lun 
Theo mô hình chui giá tr BS  xut nghiên cu xác nh c 
39 yu t trong chui, các yu t c phân thành: 
Nhóm A Hot ng chính có 25 yu t dc phân thành 6 
nhóm khái nim 
Nhóm B Hot ng h tr có 14 yu t dc phân thành 4 
nhóm khái nim 
Nghiên cu cng tin hành xây dng mô hình và phân tích 
các yu t trong chui nh hng n (VL) giá tr BS condotel 
da trên 2 tiêu chí: (VL1) Giá bán và (VL2) Phn trm li nhun 
cam kt hàng nm, kt qu mô hình xác nh c 10 nhóm nh 
hng n (VL) giá tr BS condotel, trong ó có: 
nh hng trc tip có 8 nhóm gm:(A1) Thu hi t; A2) 
Phát trin d án; (A3) Hot ng Thit k; (A4) u thu (la chn 
nhà thu); (A6) Tip th và bán hàng; (B1) S y  và v trí ca 
các c s và thit b; (B2) Hiu lc, hiu qu ca h thng tài 
chính k toán & kim soát chi phí chung; (B3) Hiu lc và hiu 
qu ca h thng qun lý kinh doanh 
nh hng gián tip có 2 nhóm gm: (A5) Hot ng xây 
dng; (B4) Qun lý nhân s & thông tin 
ng thi, nghiên cu cng xác nh nhng tng quan 
mnh gia các nhóm trong chui ca nghiên cu in hình nh: 
(B3) Hiu lc và hiu qu ca h thng qun lý kinh doanh 
và (B4) Qun lý nhân s & thông tin. 
(A3) Hot ng Thit k và (A5) Hot ng xây dng 
 (B1) S y  và v trí ca các c s và thit b; (B2) Hiu 
lc, hiu qu ca h thng tài chính k toán & kim soát chi phí 
chung 
(A2) Phát trin d án và (B4) Qun lý nhân s & thông tin 
 (B1) S y  và v trí ca các c s và thit b và (B4) 
Qun lý nhân s & thông tin. 
Qua kt qu nghiên cu ta cng thy c rng các hot 
ng chính trc tip làm gia tng giá tr cho BS condotel, nhng 
chúng không nht thit phi quan trng hn các hot ng h tr 
vic phân các yu t thành các hot ng, các nhóm khái nim 
vi mc ích chung là  tìm ra và ánh giá c nhóm nào, yu 
t nào nh hng n giá tr BS condotel  t ó có các gii 
pháp hoc ci tin vi các nhóm, các yu t ành hng tiêu cc 
 nâng cao hn na giá tr ca condotel. 
Tài liu tham kho 
[1] Nguyễn Ngọc Minh, Donald Trump chiến lược đầu tư bất động sản. Nhà 
xuất bản Lao Động, 2018. 
[2] Hoàng Mai, “Báo cáo nghiên cứu trị trường Du lịch và Bất động sản du lịch 
Biển Việt Nam, Crystal Bay”, Nha Trang, 2018. 
[3] Michael E. Porter, Competitive Advantage. The Free, 1985. 
[4] Đoàn Mạnh Cương, “Quản lý kinh doanh khách sạn căn hộ và biệt thự du lịch 
(Phần 1: Tổng quan về condotel và thực trạng ở Việt Nam)”, Tổng cục du lịch, 
2019.  
[5] Nguyễn Hữu Trí, “Condotel đã phát triển như thế nào tại Việt Nam”, Báo 
xây Dựng, 2017. https://baoxaydung.com.vn/condotel-da-phat-trien-
nhu-the-nao-tai-viet-nam-201476.html. 
[6] J. F. Hair Jr et al, Exploratory Factor Analysis, Pearson Ed. 2013. 
[7] D. T. T. Nguyễn Quyết Thắng, “Các yếu tố ảnh hưởng đến việc phát triển thị 
trường Condotel: Nghiên cứu trường hợp tại Phú Quốc, Kiên Giang”, Kinh tế 
và Dự báo, vol 33, số p.h 0866–7120, tr 161–164, 2018. 
[8] Nguyễn Hoàng, “Báo cáo thi trường bất động sản nhà ở - Quý 3/2020”, TP. 
Hồ Chí Minh, 2020. 
[9] Mark C.K. Lu, “The Causes and Consequences of Condo Hotel Conversion in 
Waikiki, Hawaii”, Massachusetts Institute Of Technology, 2005. 
[10] Đ. Đ. T. Nguyễn Hữu Cường, “Các yếu tố về cảm nhận ảnh hưởng đến giá 
bán của căn hộ cao cấp”, J. Asian Financ. Econ. Bus., vol 7, số p.h 5, tr 185–
194, 2020. 
[11] Nguyễn Hữu Nhiên, “Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị BĐS ở Tp. 
Hồ Chí Minh, Trường hợp áp dụng tại địa bàn Quận 6 đề xuất kiến nghị, giải 
pháp”, Đai học Bách khoa Tp. Hồ Chí Minh, 2019. 
[12] JLL Viet Nam, “Tổng quan Thị Trường Bất Động Sản Việt Nam Q2.19”, 2019. 
[13] I. P. Nadja Ferlan, Majda Bastic, “Influential Factors on the Market Value of 
Residential Properties”, Inz. Ekon. Econ., vol 28, số p.h 2, tr 135–144, 2017. 
[14] Nguyễn Bá Thọ, “Phân tích và quản lý rủi ro trong đầu tư bất động sản du 
lịch”, Đại học Bách khoa Tp. Hồ Chí Minh, 2010. 
[15] Rong Zeng, “Attributes influencing home buyers’ purchase decisions : a 
quantitative study of the Wuhan residential housing market”, Southern 
Cross University, Lismore, NSW, Australia, 2013. 
[16] Lê Đại Nghĩa, “Quyết định mua nhà ở giá rẻ của người tiêu dùng ở miền 
Bắc Việt Nam”, Đại học Ifugao State, 2017.