Các yếu tố tác động đến giá bất động sản tại thành phố hồ chí minh dự báo xu hướng và giải pháp phát triển bền vững

ỦY BAN NHÂN DÂN TP.HCM SỞ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM - BÁO CÁO NGHIỆM THU CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ BẤT ĐỘNG SẢN TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, DỰ BÁO XU HƯỚNG VÀ GIẢI PHÁP PHÁT TRIỂN BỀN VỮNG CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI PGS.TS PHAN ĐÌNH NGUYÊN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – NĂM 2018 DANH SÁCH CÁC THÀNH VIÊN CHÍNH THAM GIA NGHIÊN CỨU PGS.TS Phan Đình Nguyên TS Lê Thị Mai Hương TS Lê Thị Ánh Tuyết ThS Phan Thị Thương Huyền ThS Ngô Thị Mỹ Thúy ThS Trần Tấn Hùng ThS Nguyễn Thị Hoàng Yến ThS Trà Thị Thảo ThS Nguyễn Thị Bích Hồng 10 ThS Trương Thành Hiệp 11 ThS Nguyễn Trọng Nghĩa 12 ThS Tô Thị Nhật Minh DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT VIẾT TẮT THUẬT NGỮ TIẾNG ANH THUẬT NGỮ TIẾNG VIẾT AIC Akaike Info Criterion Tiêu chuẩn thông tin Akaike ARDL Autoregressive-Distributed Lag Mơ hình tự hồi quy phân phối trễ Bất động sản BĐS CPI Consumer Price Index Chỉ số giá tiêu dùng FED Federal Reserve Bank Cục dự trữ liên bang Mỹ FDI Foreign Direct Investment Đầu tư trực tiếp nước FPE Final prediction error Sai số dự báo FAVAR Factor Augmented VAR Mơ hình tự hồi quy tăng cường yếu tố GDP Gross Domestic Product Tổng sản phẩm quốc nội HQ Hannan- Quinn information criterion HoREA Hochiminh City Real Estate Association Hiệp hội bất động sản thành phố Hồ Chí Minh LR Likelihood Ratio positive Tỷ số M1, M2 Monetary aggregates Cung ứng tiền tệ (Cung tiền) MSFE Mean Square Forecast Error Sai số dự báo bình phương OLS Ordinary Least Square Phương pháp bình phương nhỏ PriIndex Price Index Chỉ số giá nhà SVAR Structural VAR Mơ hình vectơ cấu trúc tự hồi quy TPHCM VAR Thành phố Hồ Chí Minh Vector Autoregression Model Mơ hình vectơ tự hồi quy VN Việt Nam UBND Ủy ban nhân dân VNIndex Vietnam Index Chỉ số giá chứng khoán TP.HCM VEC Vector error correction Vector hiệu chỉnh sai số VECM Vector error correction model Mơ hình vector hiệu chỉnh sai số TĨM TẮT Nghiên cứu nhằm mục đích tìm yếu tố tác động đến giá bất động sản TPHCM, dự báo xu hướng đề xuất giải pháp phát triển bền vững việc sử dụng kết hợp hai phương pháp định tính định lượng Phương pháp định tính sử dụng phương pháp mơ tả, so sánh đối chiếu Phương pháp định lượng, tác giả sử dụng phương pháp OLS cho hồi quy VAR cho dự báo Kết nghiên cứu cho thấy giá nhà đất TPHCM chịu ảnh hưởng nhân tố vĩ mô lẫn vi mô Về nhân tố vĩ mô, giá nhà đất chịu ảnh hưởng lạm phát, tăng trưởng cung tiền, lãi suất, số giá chứng khốn, dư nợ tín dụng, tăng trưởng GDP FDI Về nhân tố vi mô, giá đất chịu tác động vệ sinh khu vực, chiều rộng đường, yếu tố quy hoạch, cảnh quan, khoảng cách đến: khu công nghiệp, công viên, bệnh viện, hướng nhìn Giá nhà phố hộ chịu tác động diện tích, pháp lý, chiều rộng đường trước nhà, khoản cách đến khu công nghiệp, bệnh viện, số phịng Giá nhà phố cịn có thêm yếu tố tác động khoảng cách đến trung tâm thành phố, công viên, sân vườn, gara, số năm xây dựng, triều cường Cịn giá chung cư có thêm yếu tố quy hoạch, xanh, hướng nhìn sơng, khoảng cách đến trục đường chính, thang máy Ngồi ra, kết nghiên cứu định tính cho thấy nhân tố khác tính ảo, nhiễu tâm lý tác động mạnh lên giá nhà đất TPHCM Kết giá bất động sản thời gian tới tương đối ổn định đến hết năm 2018, giảm nhẹ đến năm 2019 tăng lại vào năm 2020 Kết nghiên cứu cho thấy bất cập công tác quản lý thị trường bất động sản, yếu khâu quy hoạch, thị trường thiếu minh bạch, tượng đầu cơ, làm giá làm lũng đoạn thị trường, chế định giá chưa hợp lý, cấu hàng hóa bất động sản bất hợp lý, hệ thống văn pháp luật chưa hoàn thiện, lịch sử giao dịch chưa thống kê công bố dẫn đến bất ổn giá Để giải vấn đề này, nghiên cứu đưa nhóm giải pháp: hồn thiện cơng tác quy hoạch, xây dựng chương trình phát triển bất động sản, sách tín dụng thuế, giải pháp minh bạch thị trường, quản lý tốt thông tin, tra, kiểm tra xử lý nghiêm sai phạm, cải cách quy trình thủ tục hành chính, làm tốt cơng tác tuyên truyền,… nhằm phát triển bền vững thị trường bất động sản ABSTRACT This research is aimed to find out factors affecting the price of real estate in Hochiminh City, predict the price trend and suggest solutions for the sustainable development by using both qualitative and quantitative methods The qualitative method employed is descriptive, comparative OLS is used for regression and VAR is employed for prediction in the quantitative method The research results show that real estate price in Hochiminh City is affected by both macro and micro factors For the macro factor, inflation, growth of money supply, interest rate, stock price index, credit, GDP growth and FDI are the main determinents For the micro factor, the land price is influenced by cleaning, road width, city planning, city view, distance to industrial zone, park, hospital, view The price of town house and apartment is determined by area, legality, road width, number of room, distance to industrial zone, hospital Other factors such as distance to city centre, park, garden, garage, year of building, tide also affect the price Additional factors affecting the apprtment price are city planning, trees, river view, elevators, distance to the main road In addition, the result also presents psychological factor is a influence of the real esate price in Hochiminh City As shown the real esate price will be stable until 2018, a small declike in 2019 and a recovery in 2020 The result also gives concerning issues such as poor activities in management, city panning, market transparency, valuation mechism, legal documents, speculation, inadequate structure of real esate product, transaction history is statistically untaken and undisclosed, leading to unstable price To solve these problems, the study suggest some solotutions like city planning improvement, building the development plan of real esate, an improvement in tax and credit policy, market transparency, good information management, checking, inspecting and a serious attach to failures, an improvement of process and procedure of administrative formalities, good propaganda,…to develop the real estate market sustainably MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU Lý nghiên cứu Mục tiêu đề tài Phạm vi nghiên cứu Vấn đề nghiên cứu Câu hỏi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa nghiên cứu 10 CHƯƠNG 11 TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ GIÁ BẤT ĐỘNG SẢN 11 1.1 Các khái niệm 11 1.2 Các phương pháp ước tính số giá nhà 12 1.3 Các nghiên cứu trước yếu tố tác động đến giá bất động sản 16 1.4 Lựa chọn mơ hình lý thuyết xác định yếu tố tác động đến biến động giá bất động sản TP.HCM 38 1.4.1 Số liệu nghiên cứu .38 1.4.2 Mơ hình lựa chọn xác định yếu tố tác động đến biến động giá bất động sản TP.HCM 40 Kết luận chương 58 CHƯƠNG 59 THỰC TRẠNG GIÁ BẤT ĐỘNG SẢN, CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN .59 GIÁ BẤT ĐỘNG SẢN TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH .59 2.1 Phân tích thực trạng giá bất động sản TPHCM 59 2.1.1 Phân tích tính chu kỳ giá bất động sản 59 2.1.2 Phân tích yếu tố tác động đến giá bất động sản 63 2.2 Kết nghiên cứu định lượng yếu tố tác động đến giá BĐS TP.HCM 90 2.2.1 Kết nghiên cứu vĩ mô 90 2.2.2 Kết nghiên cứu vi mô 94 2.2.2.1 Phân tích thống kê mơ tả số liệu .94 2.2.2.2 Kết hồi quy 99 2.3 So sánh nghiên cứu trước rút đặc điểm giá BĐS TPHCM 105 2.4 Những thuận lợi, tồn nguyên nhân tồn thị trường BĐS .107 Kết luận chương .112 CHƯƠNG 114 DỰ BÁO VÀ GIẢI PHÁP 114 3.1 Dự báo xu hướng giá thời gian tới .114 3.2 Quan điểm phát triển thị trường BĐS TPHCM UBND TPHCM thời gian tới .122 3.3 Định hướng phát triển thị trường BĐS TPHCM UBND TP.HCM thời gian tới .123 3.4 Giải pháp định hướng phát triển thị trường BĐS TPHCM UBND TPHCM thời gian tới 123 3.5 Ứng dụng kết nghiên cứu 124 3.6 Giải pháp thực hiện, thực thi giải pháp định hướng phát triển bền vững giá thị trường BĐS TPHCM 125 Kết luận chương .129 KẾT LUẬN CHUNG 130 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 132 PHỤ LỤC 138 DANH MỤC BẢNG, BIỂU ĐỒ, HÌNH Bảng 1.1: Phân bổ mẫu nghiên cứu 40 Bảng 1.2: Mô tả biến tác động đến giá bất động sản 47 Bảng 1.3: Mô tả biến tác động đến giá loại bất động sản 48-50 Bảng 2.1: Các số kinh tế TPHCM 63 Bảng 2.2: Thay đổi giá phân khúc hộ 68 Bảng 2.3: Thông số chung, hộ bán, TPHCM, quý 4/2016 75 Bảng 2.4: Bảng thống kê quận mẫu nghiên cứu, nhà phố 95 Bảng 2.5: Bảng thống kê quận mẫu nghiên cứu, chung cư 95 Bảng 2.6: Bảng thống kê quận mẫu nghiên cứu, đất 96 Bảng 2.7: Bảng khảo sát nhà phố 97 Bảng 2.8: Bảng khảo sát chung cư 97-98 Bảng 2.9: Bảng khảo sát đất 98 Bảng 2.10: Kết hồi quy nhân tố ảnh hưởng đến giá bất động sản 99-101 Bảng 3.1: Kết dự báo số giá nhà cho giai đoạn out-of-sample mơ hình 115-116 Bảng 3.2: RMSE mơ hình dự báo từ 1-step ahead đến 2-step ahead 117 Bảng 3.3: Số liệu dự báo số giá nhà giai đoạn 2017 – 2020 117-118 Biểu đồ 2.1: Tổng nguồn cung hộ dịch vụ TPHCM 77 Biểu đồ 2.2: Giá chào thuê trung bình thị trường hộ dịch vụ 78 Biểu đồ 2.3: Giá hộ trung bình TPHCM 78 Biểu đồ 2.4: Giá bán thị trường biệt thự nhà phố xây sẵn TPHCM 81 Biểu đồ 3.1: Kết dự báo số giá nhà cho giai đoạn 2017 – 2020 119 Hình 2.1: Tổng sản phẩm nội địa TPHCM 64 Hình 2.2: Diễn biến CPI TPHCM 64 Hình 2.3: Diễn biến nguồn tài tín dụng TPHCM 65 Hình 2.4: Đầu tư nước TPHCM 66 PHẦN MỞ ĐẦU Lý nghiên cứu Thành phố Hồ Chí Minh trung tâm kinh tế giữ vai trò đầu tàu kinh tế nước, có tác động quan trọng đến vùng nước Cho đến TPHCM có đóng góp nhiều cho nước khơng tăng trưởng GDP mà tạo nguồn thu ngân sách lớn, thu hút đầu tư nước mạnh mẽ nhiều lĩnh vực, giải việc làm cho hàng triệu lao động Theo INFORNET (2014), trung bình năm lĩnh vực kinh doanh BĐS đóng góp khoảng 11% vào GDP khu vực dịch vụ, tốc độ tăng trưởng bình qn đạt 5% năm, đóng góp vào ngân sách TPHCM bình quân hàng năm 8.000 tỷ đồng, chiếm 10% tổng số thu ngân sách Từ năm 1990 đến nay, Việt Nam nói chung TPHCM nói riêng trải qua ba lần giá thị trường BĐS tăng cao ba lần giá thị trường BĐS xuống thấp Nhìn chung, hệ lụy từ việc biến động mạnh giá BĐS làm trì trệ sản xuất nước, tỷ lệ thất nghiệp gia tăng chậm tiến trình phát kinh tế Sau 32 năm thực sách đổi Đảng năm thực Nghị Đại hội đại biểu Đảng Bộ TPHCM lần thứ X, nhiệm kỳ 2015-2020, đến TPHCM kết tích cực mục tiêu Nghị đại hội đề Tuy nhiên bên cạnh kết đạt được, TPHCM tồn khúc quanh làm chậm tốc độ tăng trưởng phát triển kinh tế Một khúc quanh giá thị trường BĐS biến động khó lường Cụ thể từ năm 2004 đến 2007, giá BĐS tăng mạnh, đến cuối năm 2007 số địa bàn tăng gần 300% so với năm 2004 Từ sau năm 2008 giá BĐS có xu hướng biến động lại, đến năm 2011 giá BĐS xuống dốc không phanh, đến năm 2013 giá BĐS số địa bàn khu vực giảm 50% so với năm 2011 Từ năm 2014 đến nay, giá BĐS có dấu hiệu tăng nhẹ trở lại Như diễn biến giá BĐS khoảng 10 năm trở lại cho thấy mức độ biến động giá nhà TPHCM mạnh khó lường gây ảnh hưởng xấu đến đầu tư phát triển sản xuất bất ổn đời sống nhân dân Một nguyên nhân dẫn đến giá thị trường BĐS biến động khó lường chế định giá BĐS Việt Nam Cơ chế chủ yếu dựa dẫn, quy định mang tính hành làm cho giá thị trường BĐS thường chênh lệch nhiều so với giá quy định Điều dẫn đến nhiều hệ lụy bất cập công tác quản lý đền bù giải phóng mặt bằng, gây bất bình ảnh hưởng tiêu cực đến đời sống dân cư, ngồi cịn tạo kẽ hở cho tham nhũng, ảnh hưởng xấu đến tăng trưởng kinh tế nói chung phát triển lành mạnh thị trường bất động sản nói riêng (VTC NEWS, 2015) Các nguyên nhân khác thiếu minh bạch thông tin thị trường, quy hoạch, việc kiểm soát nhà nước cịn lỏng lẻo, cấu hàng hóa bất động sản bất hợp lý dẫn đến cân đối cung cầu, hệ thống văn pháp luật chưa hoàn thiện chồng chéo Thực tế nhiều năm qua TPHCM, dự án hộ như: Vista, Sky Garden, Hồng Anh Gia Lai… có nhiều khách hàng xếp hàng đăng ký, tranh mua, có nhiều dự án khác có chất lượng, vị trí tương đương, điều kiện thủ tục thuận lợi, lại quan tâm Một nguyên nhân dẫn đến tình trạng doanh nghiệp áp dụng phương pháp định giá BĐS không quán với nhau, không nắm bắt quan hệ cung cầu thị trường Một số doanh nghiệp cịn áp dụng mơ hình định giá mang tính cục bộ, có mơ hình hồi quy cũ khơng phù hợp với thực trạng giá BĐS biến động mạnh 10 năm trở lại Nhiều yếu tố khơng tính toán kỹ định thay đổi quy hoạch vị trí, đất đai, biến động lãi suất thị trường, mật độ dân số, nhiều yếu tố pháp lý khác Xuất phát từ lý trên, nhóm nghiên cứu lựa chọn nghiên cứu đề tài “Các yếu tố tác động đến giá bất động sản thành phố Hồ Chí Minh, dự báo xu hướng giải pháp phát triển bền vững” làm đề tài nghiên cứu Đề tài tập trung phân tích thực trạng giá BĐS địa bàn thành phố, xác định làm rõ yếu tố tác động đến giá BĐS TPHCM, đồng thời đề xuất giải pháp ổn định giá, phát triển thị trường BĐS TPHCM Mục tiêu đề tài  Mục tiêu tổng quát: Ước lượng tác động yếu tố lên giá BĐS TPHCM, dự báo xu hướng đề xuất giải pháp phát triển bền vững  Mục tiêu cụ thể Xác định yếu tố ảnh hưởng đến giá BĐS TPHCM Dự báo xu hướng giá BĐS địa bàn TPHCM thời gian tới Đề xuất giải pháp phát triển bền vững thị trường BĐS TPHCM thời gian tới Phạm vi nghiên cứu Đề tài tập trung nghiên cứu vào BĐS cư trú (chung cư, đất nhà phố), chủ yếu tập trung vào nhà phố, địa bàn TPHCM cho giai đoạn 2005 - 2017 Vấn đề nghiên cứu Đề tài tập trung phân tích thực trạng giá BĐS địa bàn thành phố, xác định làm rõ yếu tố tác động đến giá BĐS TPHCM từ 2005 - 2017, đồng thời dự báo xu hướng đề xuất giải pháp ổn định giá, phát triển thị trường BĐS TPHCM Câu hỏi nghiên cứu (1) Các yếu tố tác động đến giá BĐS TPHCM ? (2) Xu hướng giá BĐS TPHCM thời gian tới nào? (3) Từ nghiên cứu này, có giải pháp để phát triển bền vững thị trường BĐS TPHCM thời gian tới? Phương pháp nghiên cứu Allen, F & Gale, D (2000), “Bubbles and Crisis”, The Economic Journal Volume 110, Issue 460, p 236–255 Alperovich, G (1995), “The relationship between income inequality and city size: A General Equilibrium Model of an Open System of Cities Approach”, Urban Studies (Routledge), Vol.32 Issue 6, p 853-862 Anderson, S T., & West, S E (2006), “Open Space, Residential Property Values, and Spatial Context”, Regional Science and Urban Economics, Vol 36, p 773-789 Anderson S T (2001), “The Effect of Open Space on Residential Property Values in St Paul”, Thesis: Department of Economics, Macalester College Asabere, P K & Huffman, F E (1995), “Thorough fares and Apartment Values”, Journal of Real Estate Research, Vol.12, No 1, p 9-16 Bardhan, A D., R Datta, R H Edelstein, and S.K Lum (2003), A tale of two sector: Upward mobility and the private housing market in Singapore, Journal of Housing Economics 12, 83-105 Boris, P A., Yakov, O., & Larissa, F (2003), “Factors Affecting Housing Modifications”, Journal of Real Estate Research, Vol 27, No 4, p 371-407 Brown, P J & Charles, J F (1998), “A Methodology for Valuing Town Conservation Land”, Lincoln Institute of Land Policy, working paper 10 Bullard, R D (1996), “Environmental Justice: It’s More Than Waste Facility Sitting”, Social Science Quarterly, Vol 77, No 3, p 493-499 11 Chen, R D., Gan, C., Hu, B & Cohen, D A (2013), “An Empirical Analysis of House Price Bubble: A Case Study of Beijing Housing Market”, Research in Applied Economics, Vol 5, No 1, p.77-97 12 Engellhardt, G V & Poterba, J M (1991), “House prices and demographic change: Canadian evidence”, Regional Science and Urban Economics, Vol.21, p 539-546 13 Feitelson, E I., Hurd, R E., & Mudge, R R (1996), “The Impact of Airport Noise on Willingness To Pay For Residences”, Transportation Research Part D: Transport and Environment, Vol 1, No.1, p 1-14 14 Frankline Allen and Douglas Gale (2000), Bubbles and Crisis, The Economic Journal, Vol 110(460), pp 236-255 15 Freeman, R E (1999) “Divergent Stakeholder Theory”, Academy of Management Review, Vol.24, p.233-236 16 Gerlach S., (2004), Bank lending and property prices in Hong Kong, Journal of Banking & Finance, 29, 461-81 134 17 Green, R.K & P.H Hendershott (1996), “Age, Demographics and Real House Prices”, Regional Science and Urban Economics, Vol 26, No 5, p 465-80 18 Guo, F., Huang, Y.S., (2010), Does “hot money” drive China's real estate and stock markets?, International Review of Economics and Finance 19, 452–466 19 Gujarati, D Porter, D (2008) “Basic Econometrics” 5th Edition London: McGraw Hill 20 Harvey, D (1989) “The Condition of Postmordenity: An Enquiry into the Origins of Cultural Change”, Cambrige: Wiley-Blackwell 21 Harvey, D (1997), “Justice, Nature, and the Geography of Difference”, Cambrige: Wiley-Blackwell 22 Henderson, R G (1931), “Real Estate Appraising: A Practical Work on Appraising and Appraisal Methods”, Cambridge, MA: Banker and Tradesman 23 Hendershott, P H (1991), “Are real house prices likely to decline by 47 percent?”, Regional Science and Urban Economics, Vol.21, p 553-563 24 Hughes, W T., & Sirmans, C F (1993), “Adjusting House Prices for IntraNeighborhood Traffic Differences”, Appraisal Journal, Vol 61, No 25 Holland, A S (1989), “The Baby Boom and Housing Market: Another Look at the Evidence”, Regional Science and Urban Economics, Vol 21, p.563-571 26 Huang, W (2014), “Analyzing the Dynamical Factors of Housing Price in China”, Research in World Economy, Vol 5, No 1, pp.59-64 27 Hughes, W T., & Sirmans, C F (1993), “Adjusting House Prices for IntraNeighborhood Traffic Differences”, Appraisal Journal, Vol 61, No 28 Hung, S K & Tu, C (2008), “An Examination of Housing Price Appreciation in California and the Impact of Alternative Mortgage Instruments”, Journal of Housing research, Vol.17, Issue 29 Irwin, E G (2002), “The Effects of Open Space on Residential Property Values”, Land economics, Vol 78, No 4, p 465-480 30 Johnston R J., Swallow S K & Bauer D M (2002), “Spatial Factors and Stated Preferences Values for Public Goods: Considerations for Rural Land Use”, Land economics, Vol 78, No 4, p 481-500 31 La Paz, P T (2003), “Determinants of Housing Prices in Spanish cities”, Journal of Property Investment and Finance, Vol 21, No.2, p 109-135 32 Lau, W.-l (2010) Modeling the land price in Chinese mainland, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong) 33 Lee, Y P (2002) Determinants of Singapore residential land value, Massachusetts Institute of Technology 135 34 Mahan, B L., Polasky, S & Adams, R M (2000), “Valuing Urban Wetlands: A Property Price Approach”, Land Economics, Vol 76, No 1, p 100-113 35 Mankiw, N G & Weil, D N (1989), “The baby boom, the baby bust, and the housing market”, Regional Science and Urban Economics, Vol.19, pp 235-258 36 Marshall, A (1890), “Principles of Economics”, New York: Macmillan and Co 37 Menger, C., Mises, L V & Böhm-Bawerk, E V (1912), “Austrilian Business Cycle Theory”, Ludwing von Mises Institute 38 Nelson, J P (1980), “Airports and Property Values”, Journal of Transport Economics and Policy, January, p 37-52 39 Ohtake, F & Shintani, M (1996), “The effect of demographics on the Japanese housing market”, Regional Science and Urban Economics, Vol 26, No 2, p 189-201 40 Olayiwola, L., et al (2005) "Correlates of land value determinants in Lagos metropolis, Nigeria." Journal of Human Ecology 17(3): 183-189 41 Pennington, G., Topham N & Ward R (1990), “Aircraft Noise and Residential Property Values Adjacent to Manchester International Airport”, Journal of Transport Economics and Policy January, p 49-59 42 Phe, H H and Wakely, P (2000), “Status, Quality, and Other Trade-off: Towards a New Theory of Urban Residential Location”, Urban Studies, Vol 37, No 1, p.7-35 43 Pillay S., (2005), Evidence and determinants of real estate bubbles: The case of Singapore, University of Nottingham 44 Qi, L & Li, G (2004), “Efficiency of Thin and Thick Markets”, National Bureau of Economic Research, Working Paper No 11813 45 Rahman, M M., Khanam, R & XU, S (2012), “The Factors Affecting Housing Price in Hangzhou: An Empirical Analysis”, International Journal of Economic Perspective, Vol.6, No 4, p.57-66 46 Rosen, S (1974), “Hedonic Prices and Implicit markets: Product Differentiation in Pure Competition”, Journal of Political Economy, Vol 82, No 1, p 34-55 47 Ryan, D C., Christopher, G., Baiding, H & David, A C (2013), “An empirical analysis of house price Bubble: A case study of Beijing housing market”, Research in Applied Economics, Macrothink Institutein the US, Vol.5, No.1, ISSN 1948-5433 48 Shaughnessy, M., T (2003), “Estimation of the Effects of Development Impact Fees on Housing and land Markets”, Dissertation: Department of Economics, The Florida State University 136 49 Shen, Y., Hui, E C & Liu, H (2005) “Housing Price Bubles in Bejing and Shanghai”, Management Decision, Vol.43, No.4, p 611-627 50 Simons, R A & Jaouhar, A E (2004), “The Effect of Freight Railroad Tracks and Train Activity on Residential Property Values”, Appraisal Journal Vol 72, No 3, p 223-233 51 Spahr, R W & Sunderman, M A (1999), “Valuation of Property Surrounding A Resort Community”, Journal of Real Estate Research, Vol 17, No 2, p 227244 52 Tyrvainen, L & Miettinen, A (2000), “Property and Urban Forest Amenities”, Journal of Environmental Economics and Management, Vol 39, No 2, p 205223 53 Theebe, M A J (2004), “Planes, Trains and Automobiles: The Impact of Traffic Noise on House Price”, Journal of Real Estate Finance and Economics, Vol 28, Iss 2-3, p 209-234 54 Tsatsaronis, K., and H Zhu (2004), What drives housing price dynamics: cross – country evidence, Bank of International Settlements Quarterly Review, Bank of International Settlements, Basle, Switzerland 55 Walters, A A (1975), “Noise and Prices”, Oxford University Press 56 Wang, Y., Potoglou, D., Orford, S & Gong, Y (2015), “Bus Stop, Property Price And Land Value Tax: A Multilevel Hedonic Analysis With Quantile Calibration”, Land Use Policy, Vol 42, p 381-391 57 Wilhelmsson, M (2000), “Traffic Noise and Property Values”, Journal of Environmental Planning and Management 58 Xu, X.E., Chen, T., (2012), The effect of monetary policy on real estate price growth in China, Pacific-Basin Finance Journal 20, 62–77 59 Yanbing Zhang (2012), Exploring determinants of housing price: A case study of Chinese experience in 1999 – 2010, Journal homepage: www.elsevier.com/locate/ecmod 60 Zangerle, J A (1927), “Principles of Real Estate Appraising”, 2nd ed., Cleveland, Ohio: Stanley Mc Michael 137 PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1: KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG CỦA DỮ LIỆU Để kiểm định có tồn hay khơng nghiệm đơn vị chuỗi thời gian, kiểm định DickeyFuller (DF) hay Augmented Dickey-Fuller (ADF) sử dụng H0: Tồn nghiệm đơn vị, δ = : chuỗi thời gian không dừng Ha: Không tồn nghiệm đơn vị, δ < : chuỗi thời gian dừng Tính thống kê: τ = Ă ã Ă RÂ ã v so sỏnh vi bảng giá trị tới hạn τ (τcrit) cung cấp Dickey and Fuller (1981) Nếu /τ/ > /τcrit/ hay Pro(τ) < 0.05 bác bỏ H0 mức ý nghĩa 95% kết luận chuỗi thời gian dừng + Kiểm định tính dừng biến CPI + Kiểm định tính dừng biến FDI Null Hypothesis: D_LCPI has a unit root Exogenous: None Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=9) Null Hypothesis: D_LFDI has a unit root Exogenous: None Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -8.972171 -2.619851 -1.948686 -1.612036 0.0000 Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -9.222810 -2.618579 -1.948495 -1.612135 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values *MacKinnon (1996) one-sided p-values + Kiểm định tính dừng biến DeptBDS + Kiểm định tính dừng biến GDPg Null Hypothesis: D_LDEPTBDS has a unit root Exogenous: None Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=9) Null Hypothesis: D_LGDPG has a unit root Exogenous: None Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -6.123495 -2.618579 -1.948495 -1.612135 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values 138 t-Statistic Prob.* -5.524507 -2.619851 -1.948686 -1.612036 0.0000 + Kiểm định tính dừng biến gM2 + Kiểm định tính dừng biến Inter Null Hypothesis: D_LGM2 has a unit root Exogenous: None Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=9) Null Hypothesis: D_LINTER has a unit root Exogenous: None Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -6.306627 -2.621185 -1.948886 -1.611932 0.0000 Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -6.145182 -2.618579 -1.948495 -1.612135 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values *MacKinnon (1996) one-sided p-values + Kiểm định tính dừng biến PriIndex + Kiểm định tính dừng biến VNIndex Null Hypothesis: D_LPRIINDEX has a unit root Exogenous: None Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=9) Null Hypothesis: D_LVNINDEX has a unit root Exogenous: None Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -7.929932 -2.618579 -1.948495 -1.612135 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -5.528969 -2.618579 -1.948495 -1.612135 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values (Nguồn: tính tốn tác giả phần mềm Eview 8.1) Như vậy, biến dừng lấy sai phân bậc Do đó, tác giả sử dụng biến sai phân bậc mô hình ước lượng 139 PHỤ LỤC 2: XÁC ĐỊNH ĐỘ TRỄ TỐI ƯU VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D_LPRIINDEX D_LCPI D_LDEPTBDS D_LFDI D_LGDPG D_LGM2 D_LINTER D_LVNINDEX Exogenous variables: C Date: 08/20/17 Time: 12:34 Sample: 2005Q1 2016Q2 Included observations: 41 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 95.24086 150.4733 211.4504 297.4569 579.2914 NA 86.21650 71.38778 67.12703 109.9842* 1.96e-12 3.18e-12 5.33e-12 5.78e-12 3.95e-15* -4.255652 -3.827966 -3.680506 -4.753994 -15.38007* -3.921296 -0.818767 2.003538 3.604894 -4.346335* -4.133898 -2.732182 -1.610690 -1.710148 -11.36219* * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion Thông qua kết kiểm định độ trễ tối ưu, ta nhận thấy điều kiện kiểm định LR test, FPE, AIC, SC HG xác định độ trễ tối ưu chuỗi liệu mơ hình VAR BVARs (4-lag) Do đó, mơ hình ước lượng với độ trễ cho biến 140 PHỤ LỤC 3: KIỂM ĐỊNH TÍNH ỔN ĐỊNH CỦA MƠ HÌNH Theo Sim đồng (1990) nhấn mạnh cách tiếp cận Bayesian hoàn toàn dựa vào chức Likelihood, với đặc điểm ta khơng cần quan tâm đến vấn đề tính ổn định mơ hình Do kiểm định tính ổn định mơ hình thực mơ hình VAR Cách 1: Kiểm định tính dừng phần dư Null Hypothesis: RESID_D_LPRIINDEX has a unit root Exogenous: None Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=9) Null Hypothesis: RESID_D_LCPI has a unit root Exogenous: None Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=9) t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.835111 0.0000 Test critical values: 1% level -2.628961 5% level -1.950117 Null Hypothesis: RESID_D_LGDPG has-1.611339 a unit root 10% level Exogenous: None Lag Length: 0(1996) (Automatic - based on SIC, maxlag=9) *MacKinnon one-sided p-values t-Statistic t-Statistic Modulus -0.604691 - 0.796074i -0.604691 + 0.796074i -0.995858 0.007198 + 0.978436i 0.007198 - 0.978436i 0.942764 + 0.259033i 0.999693 0.999693 0.995858 0.978463 0.978463 0.977703 0.942764 - 0.259033i 0.977703 141 Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.782227 0.0000 Test critical values: 1% level -2.624057 5% level -1.949319 10% level -1.611711 Null Hypothesis: RESID_D_LDEPTBDS has a unit root Exogenous: None *MacKinnon (1996) one-sided p-values Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=9) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.831872 0.0000 Test critical values: 1% level -2.624057 5% level -1.949319 Null Hypothesis: RESID_D_LVNINDEX has a unit root 10% level -1.611711 Exogenous: None Lag Length: 0(1996) (Automatic - based on SIC, maxlag=9) *MacKinnon one-sided p-values Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -9.499438 0.0000 Cách 2: Kiểm tính ổn định thơng qua giá trị Test critical values:định 1% level -2.624057 5% level -1.949319 10% level -1.611711 Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: D_LPRIINDEX D_LCPI *MacKinnon (1996) one-sided p-values D_LDEPTBDS D_LFDI D_LGDPG D_LGM2 D_LINTER D_LVNINDEX Exogenous variables: C Lag specification: Date: 08/22/17 Time: 08:54 Root t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.841148 0.0000 Test critical values: 1% level -2.624057 5% level -1.949319 Null Hypothesis: RESID_D_LFDI unit root 10% level has a -1.611711 Exogenous: None Lag Length: 0(1996) (Automatic - based on SIC, maxlag=9) *MacKinnon one-sided p-values Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.552275 0.0121 Test critical values: 1% level -2.625606 5% level -1.949609 Null Hypothesis: RESID_D_LGM2 has a-1.611593 unit root 10% level Exogenous: None Lag Length: 0(1996) (Automatic - based on SIC, maxlag=9) *MacKinnon one-sided p-values Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -9.148715 0.0000 Test critical values: 1% level -2.624057 5% level -1.949319 10% level -1.611711 Null Hypothesis: RESID_D_LINTER has a unit root Exogenous: None *MacKinnon (1996) one-sided p-values Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=9) t-Statistic t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic 1% level 5% level 10% level Modulus Test critical values: *MacKinnon (1996) one-sided p-values t-Statistic Prob.* -6.720129 -2.624057 -1.949319 -1.611711 0.0000 -0.882279 - 0.389547i 0.964450 -0.882279 + 0.389547i 0.737469 - 0.579827i 0.737469 + 0.579827i 0.426146 - 0.813329i 0.426146 + 0.813329i 0.798670 + 0.420329i 0.798670 - 0.420329i 0.491010 + 0.754626i 0.964450 0.938115 0.938115 0.918208 0.918208 0.902524 0.902524 0.900306 0.491010 - 0.754626i -0.182626 - 0.862302i -0.182626 + 0.862302i -0.325635 - 0.799481i -0.325635 + 0.799481i -0.611779 + 0.590062i -0.611779 - 0.590062i -0.735892 + 0.380516i -0.735892 - 0.380516i 0.900306 0.881429 0.881429 0.863255 0.863255 0.849969 0.849969 0.828450 0.828450 0.119193 - 0.804412i 0.119193 + 0.804412i -0.803415 -0.270015 + 0.422378i -0.270015 - 0.422378i 0.397056 - 0.207266i 0.397056 + 0.207266i 0.813195 0.813195 0.803415 0.501309 0.501309 0.447898 0.447898 No root lies outside the unit circle VAR satisfies the stability condition Như vậy, cách kiểm định cho kết mô hình VAR ổn định 142 PHỤ LỤC 5: KẾT QUẢ ƯỚC TÍNH MƠ HÌNH VAR Vector Autoregression Estimates Date: 08/21/17 Time: 21:43 Sample (adjusted): 2006Q2 2016Q2 Included observations: 41 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] D_LPRIINDEX D_LPRIINDEX(-1) D_LPRIINDEX(-2) D_LPRIINDEX(-3) D_LPRIINDEX(-4) D_LCPI(-1) D_LCPI(-2) D_LCPI(-3) D_LCPI(-4) D_LDEPTBDS(-1) D_LDEPTBDS(-2) D_LDEPTBDS(-3) D_LDEPTBDS(-4) D_LFDI(-1) D_LFDI(-2) D_LFDI(-3) D_LCPI D_LDEPTBDS D_LFDI D_LGDPG D_LGM2 D_LINTER D_LVNINDEX -0.216576 0.049589 0.112975 -3.087347 -16.34456 -0.723819 1.953266 0.132625 (0.24241) (0.23639) (2.53005) (14.1936) (2.54912) (7.47872) (0.87681) (2.42784) [ 0.20456] [ 0.47792] [-1.22027] [-1.15154] [-0.28395] [ 0.26118] [ 0.15126] [-0.08921] -2.274810 0.109261 -0.382180 -1.818532 5.790027 -0.134381 1.448439 1.471131 (0.29705) (0.28967) (3.10030) (17.3927) (3.12367) (9.16435) (1.07444) (2.97505) [ 0.36782] [-1.31937] [-0.58657] [ 0.33290] [-0.04302] [ 0.15805] [ 1.36921] [-0.76463] 0.333603 0.072989 1.833194 -5.604445 1.705043 5.495142 -0.819286 1.030758 (0.21426) (0.20893) (2.23620) (12.5451) (2.25306) (6.61012) (0.77498) (2.14586) [ 1.55702] [ 0.34934] [ 0.81978] [-0.44674] [ 0.75677] [ 0.83132] [-1.05717] [ 0.48035] 0.435264 0.065176 3.093661 -15.56251 -0.401037 1.422394 -0.560456 0.074346 (0.20287) (0.19783) (2.11733) (11.8782) (2.13328) (6.25872) (0.73378) (2.03179) [ 2.14556] [ 0.32946] [ 1.46112] [-1.31017] [-0.18799] [ 0.22727] [-0.76379] [ 0.03659] 0.330897 0.810532 -1.332577 0.201266 3.061028 1.457529 -3.227891 4.645833 (0.43065) (0.41995) (4.49473) (25.2155) (4.52861) (13.2862) (1.55769) (4.31314) [ 0.76836] [ 1.93005] [-0.29648] [ 0.00798] [ 0.67593] [ 0.10970] [-2.07223] [ 1.07713] -0.527622 -0.918653 -3.612274 12.46917 -6.406825 -9.113479 6.824041 -7.584279 (0.56363) (0.54962) (5.88258) (33.0014) (5.92692) (17.3886) (2.03866) (5.64492) [-0.93612] [-1.67142] [-0.61406] [ 0.37784] [-1.08097] [-0.52411] [ 3.34731] [-1.34356] 0.147348 0.529956 -2.811826 -22.93816 5.819307 2.641562 -1.389213 4.491698 (0.45995) (0.44852) (4.80046) (26.9307) (4.83664) (14.1899) (1.66364) (4.60652) [ 0.32036] [ 1.18157] [-0.58574] [-0.85175] [ 1.20317] [ 0.18616] [-0.83504] [ 0.97507] -1.773576 0.023797 -0.275849 1.648148 8.973202 -5.015530 -2.554693 0.316004 (0.26508) (0.25849) (2.76663) (15.5208) (2.78748) (8.17804) (0.95880) (2.65486) [ 0.08977] [-1.06714] [ 0.59572] [ 0.57814] [-1.79930] [-0.31238] [ 0.32958] [-0.66805] -0.020310 -0.020610 -0.044751 0.062862 -0.013296 -0.482704 0.043004 -0.350052 (0.02664) (0.02598) (0.27807) (1.55999) (0.28017) (0.82197) (0.09637) (0.26684) [-0.76230] [-0.79328] [-0.16093] [ 0.04030] [-0.04746] [-0.58725] [ 0.44625] [-1.31185] 0.014177 0.022166 -0.259687 -2.681939 0.136920 -0.235510 -0.103206 0.158657 (0.02504) (0.02441) (0.26130) (1.46590) (0.26327) (0.77239) (0.09056) (0.25074) [ 0.56625] [ 0.90794] [-0.99382] [-1.82955] [ 0.52008] [-0.30491] [-1.13969] [ 0.63275] -0.000833 -0.013138 0.241581 0.606869 0.044703 0.127773 -0.047880 -0.323436 (0.02374) (0.02315) (0.24774) (1.38983) (0.24961) (0.73231) (0.08586) (0.23773) [-0.03508] [-0.56761] [ 0.97514] [ 0.43665] [ 0.17909] [ 0.17448] [-0.55768] [-1.36051] -0.063212 0.043246 -0.019718 -0.152823 0.770425 0.130559 -0.277029 -0.060817 (0.02058) (0.02007) (0.21477) (1.20486) (0.21639) (0.63485) (0.07443) (0.20609) [ 2.10162] [-0.98262] [-0.71157] [ 0.63943] [ 0.60336] [-0.43637] [-0.81710] [-0.30672] 0.010358 -0.004528 0.026697 -1.017338 0.003619 0.027554 -0.021515 0.034481 (0.00784) (0.00765) (0.08186) (0.45922) (0.08247) (0.24196) (0.02837) (0.07855) [ 1.32069] [-0.59199] [ 0.32614] [-2.21538] [ 0.04388] [ 0.11388] [-0.75842] [ 0.43897] 0.009230 -0.010857 0.140743 0.061719 0.019773 0.086678 -0.017564 0.010383 (0.01052) (0.01026) (0.10980) (0.61597) (0.11063) (0.32456) (0.03805) (0.10536) [ 0.87734] [-1.05830] [ 1.28183] [ 0.10020] [ 0.17874] [ 0.26706] [-0.46159] [ 0.09855] 0.024903 -0.008016 0.140353 0.134726 0.018114 0.156811 -0.028779 0.037972 143 D_LFDI(-4) D_LGDPG(-1) D_LGDPG(-2) D_LGDPG(-3) D_LGDPG(-4) D_LGM2(-1) D_LGM2(-2) D_LGM2(-3) D_LGM2(-4) D_LINTER(-1) D_LINTER(-2) D_LINTER(-3) D_LINTER(-4) D_LVNINDEX(-1) D_LVNINDEX(-2) D_LVNINDEX(-3) (0.00786) (0.00766) (0.08203) (0.46017) (0.08265) (0.24247) (0.02843) (0.07871) [ 3.16864] [-1.04595] [ 1.71106] [ 0.29277] [ 0.21918] [ 0.64673] [-1.01239] [ 0.48241] 0.006306 -0.007227 -0.098496 -0.076282 -0.000248 0.076495 0.021611 0.029516 (0.00530) (0.00517) (0.05531) (0.31026) (0.05572) (0.16348) (0.01917) (0.05307) [ 1.19006] [-1.39853] [-1.78094] [-0.24586] [-0.00445] [ 0.46792] [ 1.12751] [ 0.55616] -0.043891 0.003773 -0.028739 0.067445 0.124413 -0.434296 0.205329 0.115398 (0.02563) (0.02499) (0.26748) (1.50058) (0.26950) (0.79067) (0.09270) (0.25668) [ 0.14722] [-1.14997] [ 0.25215] [ 0.08291] [-1.61149] [ 0.25969] [ 1.24488] [-0.17100] 0.025901 0.027396 0.128443 -0.785781 -0.345692 0.300601 -0.297611 0.285951 (0.02175) (0.02121) (0.22705) (1.27375) (0.22876) (0.67115) (0.07869) (0.21788) [ 1.19060] [ 1.29141] [ 0.56571] [-0.61690] [-1.51115] [ 0.44789] [-3.78226] [ 1.31244] -0.002697 -0.037489 0.030833 0.380300 -0.418751 -0.547706 0.228036 -0.057494 (0.02566) (0.02502) (0.26780) (1.50234) (0.26981) (0.79159) (0.09281) (0.25698) [-0.10511] [-1.49831] [ 0.11514] [ 0.25314] [-1.55200] [-0.69191] [ 2.45710] [-0.22373] 0.004273 0.032996 0.179762 -0.577690 0.369478 0.710748 -0.110544 0.360271 (0.02236) (0.02180) (0.23334) (1.30905) (0.23510) (0.68975) (0.08087) (0.22391) [ 0.19111] [ 1.51345] [ 0.77038] [-0.44131] [ 1.57158] [ 1.03045] [-1.36700] [ 1.60897] -0.036260 -0.004427 0.005851 0.227516 -1.118888 -0.145746 -0.699835 -0.050425 (0.01129) (0.01101) (0.11783) (0.66104) (0.11872) (0.34831) (0.04084) (0.11307) [-0.39209] [ 0.53148] [ 1.93084] [-1.69261] [-1.22764] [-2.00924] [-1.23483] [-0.32068] -0.062033 0.007330 -0.016852 0.028692 -2.779465 -0.110401 -0.631721 0.019345 (0.01559) (0.01520) (0.16270) (0.91276) (0.16393) (0.48094) (0.05639) (0.15613) [ 0.47019] [-1.10857] [ 0.17634] [-3.04511] [-0.67347] [-1.31351] [ 0.34308] [-0.39732] 0.028860 -0.016304 0.413405 -0.226027 -0.012341 -0.465540 -0.132493 0.095547 (0.02896) (0.02824) (0.30229) (1.69583) (0.30456) (0.89354) (0.10476) (0.29007) [ 0.99645] [-0.57727] [ 1.36760] [-0.13328] [-0.04052] [-0.52100] [-1.26473] [ 0.32939] -0.071780 0.017208 -0.020110 0.687606 2.758719 0.039427 -0.020034 -0.077548 (0.02472) (0.02410) (0.25798) (1.44729) (0.25993) (0.76259) (0.08941) (0.24756) [ 0.69616] [-0.83428] [ 2.66532] [ 1.90613] [ 0.15168] [-0.02627] [-0.86736] [-0.28995] -0.085320 -0.104947 -1.334351 -4.755016 -0.707725 -3.385442 0.151545 -0.923348 (0.05785) (0.05642) (0.60382) (3.38745) (0.60837) (1.78487) (0.20926) (0.57943) [-1.47475] [-1.86021] [-2.20984] [-1.40371] [-1.16331] [-1.89674] [ 0.72419] [-1.59355] -0.275572 0.028821 -0.022696 -0.959150 -8.409385 0.062674 -2.074212 0.185894 (0.08406) (0.08197) (0.87734) (4.92190) (0.88395) (2.59338) (0.30405) (0.84190) [ 0.34286] [-0.27687] [-1.09325] [-1.70857] [ 0.07090] [-0.79981] [ 0.61139] [-0.32732] -0.758298 0.062527 -0.059990 0.713442 2.821058 0.467151 0.634031 -0.125377 (0.09488) (0.09252) (0.99025) (5.55529) (0.99771) (2.92712) (0.34318) (0.95024) [ 0.65903] [-0.64840] [ 0.72047] [ 0.50781] [ 0.46822] [ 0.21661] [-0.36534] [-0.79801] -0.441010 0.036869 -0.011752 0.848289 4.466147 0.801846 0.891074 -0.500396 (0.06194) (0.06040) (0.64647) (3.62670) (0.65134) (1.91093) (0.22404) (0.62035) [ 0.59523] [-0.19456] [ 1.31219] [ 1.23146] [ 1.23107] [ 0.46630] [-2.23352] [-0.71090] -0.001541 0.023799 0.019204 -0.129178 -0.051482 0.093400 -0.323724 0.003198 (0.03510) (0.03423) (0.36635) (2.05522) (0.36911) (1.08291) (0.12696) (0.35155) [ 0.67801] [ 0.56106] [-0.35261] [-0.02505] [ 0.25304] [-0.29894] [ 0.02519] [-0.00438] -0.232741 -0.001811 0.026872 0.983226 4.572273 0.139111 1.195305 -0.101630 (0.03483) (0.03397) (0.36354) (2.03949) (0.36628) (1.07462) (0.12599) (0.34886) [-0.05200] [ 0.79113] [ 2.70456] [ 2.24187] [ 0.37979] [ 1.11230] [-0.80666] [-0.66715] -0.008386 0.025326 -0.092673 -0.803545 -0.058345 0.202864 0.003545 0.593428 (0.04078) (0.03977) (0.42566) (2.38796) (0.42887) (1.25823) (0.14752) (0.40846) [-0.20561] [ 0.63679] [-0.21772] [-0.33650] [-0.13604] [ 0.16123] [ 0.02403] [ 1.45283] 144 D_LVNINDEX(-4) C -0.025630 0.012857 0.263349 0.457413 -0.661009 1.004642 -0.021608 0.218792 (0.03662) (0.03571) (0.38219) (2.14411) (0.38507) (1.12975) (0.13245) (0.36675) [-0.69992] [ 0.36005] [ 0.68905] [ 0.21333] [-1.71657] [ 0.88926] [-0.16314] [ 0.59656] -0.013720 0.005513 0.033322 0.358595 -0.053825 -0.014005 0.035157 0.040345 (0.00689) (0.00672) (0.07191) (0.40341) (0.07245) (0.21256) (0.02492) (0.06900) [-1.99128] [ 0.82048] [ 0.46339] [ 0.88890] [-0.74291] [-0.06589] [ 1.41073] [ 0.58468] R-squared 0.919333 0.833838 0.918890 0.896394 0.814697 0.739392 0.916262 0.705411 Adj R-squared 0.596663 0.169191 0.594450 0.481969 0.073485 -0.303039 0.581308 -0.472946 Sum sq resids 0.004360 0.004146 0.474938 14.94738 0.482124 4.149851 0.057042 0.437338 S.E equation 0.023345 0.022765 0.243654 1.366902 0.245490 0.720230 0.084440 0.233810 0.598640 F-statistic 2.849149 1.254557 2.832231 2.162982 1.099142 0.709296 2.735492 Log likelihood 129.3751 130.4067 33.21545 -37.49124 32.90760 -11.22124 76.66323 34.90626 Akaike AIC -4.701223 -4.751546 -0.010510 3.438597 0.004507 2.157134 -2.129914 -0.092988 Schwarz SC -3.322006 -3.372329 1.368707 4.817814 1.383724 3.536350 -0.750697 1.286228 Mean dependent 0.000519 -0.001602 0.101899 0.189460 -0.004684 0.013466 0.000658 0.023397 S.D dependent 0.036759 0.024976 0.382605 1.899151 0.255040 0.630946 0.130498 0.192651 Determinant resid covariance (dof adj.) 3.51E-17 Determinant resid covariance 7.38E-23 Log likelihood 579.2914 Akaike information criterion -15.38007 Schwarz criterion -4.346335 145 PHỤ LỤC 6: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MƠ HÌNH BVAR7 (w=0.3, d=1, kij =0.5) Bayesian VAR Estimates Date: 08/21/17 Time: 20:10 Sample (adjusted): 2006Q2 2016Q2 Included observations: 41 after adjustments Prior type: Litterman/Minnesota Initial residual covariance: Full VAR (no DoF correction) Hyper-parameters: Mu: 0, L1: 0.3, L2: 0.5, L3: Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] D_LPRIINDEX D_LCPI D_LDEPTBD S D_LFDI D_LGDPG D_LGM2 D_LINTER D_LVNINDEX D_LPRIINDEX(-1) -0.302991 (0.05538) [-5.47150] 0.111839 (0.05406) [ 2.06865] -4.396086 (0.55887) [-7.86599] -7.507932 (2.90664) [-2.58302] -0.668310 (0.52963) [-1.26185] 2.276209 (1.69692) [ 1.34138] 1.026578 (0.19642) [ 5.22642] -1.370228 (0.52398) [-2.61502] D_LPRIINDEX(-2) 0.044917 (0.05003) [ 0.89783] 0.068390 (0.04595) [ 1.48844] -1.736481 (0.46367) [-3.74507] -3.238590 (2.27804) [-1.42165] -1.278902 (0.42586) [-3.00309] 2.789018 (1.43448) [ 1.94427] 0.414807 (0.16408) [ 2.52809] -1.782832 (0.41864) [-4.25864] D_LPRIINDEX(-3) 0.005655 (0.04069) [ 0.13897] -0.042419 (0.03526) [-1.20321] 0.906219 (0.35453) [ 2.55609] -0.161309 (1.72976) [-0.09326] -0.080838 (0.32676) [-0.24739] 0.330802 (1.10389) [ 0.29967] -0.190779 (0.12600) [-1.51418] 0.672612 (0.31593) [ 2.12902] D_LPRIINDEX(-4) 0.268132 (0.03501) [ 7.65779] -0.003379 (0.02878) [-0.11741] 1.862314 (0.28890) [ 6.44619] -5.935808 (1.43472) [-4.13726] -0.382595 (0.26935) [-1.42046] -1.590837 (0.90420) [-1.75939] -0.209065 (0.10260) [-2.03764] -0.028635 (0.25696) [-0.11144] D_LCPI(-1) -0.120715 (0.06966) [-1.73286] 0.466192 (0.08334) [ 5.59412] -0.333063 (0.73104) [-0.45560] 16.35161 (3.65055) [ 4.47921] 1.418337 (0.68147) [ 2.08130] -0.831201 (2.28498) [-0.36377] -0.428447 (0.25901) [-1.65418] 2.262977 (0.69162) [ 3.27202] D_LCPI(-2) 0.128359 (0.05212) [ 2.46289] 0.130402 (0.07544) [ 1.72856] -2.949374 (0.53988) [-5.46298] -18.57408 (2.70925) [-6.85581] -3.611927 (0.50853) [-7.10272] 5.070074 (1.72101) [ 2.94598] 2.091075 (0.19424) [ 10.7652] -5.084721 (0.50498) [-10.0691] D_LCPI(-3) -0.072857 (0.03650) [-1.99590] -0.157275 (0.05680) [-2.76896] 1.141469 (0.37698) [ 3.02796] 4.537394 (1.92519) [ 2.35685] 1.713628 (0.36036) [ 4.75532] -2.645709 (1.19888) [-2.20682] 0.246818 (0.13643) [ 1.80909] 1.169094 (0.35310) [ 3.31098] D_LCPI(-4) 0.022437 (0.02418) [ 0.92812] 0.112882 (0.03426) [ 3.29533] -1.102662 (0.25236) [-4.36935] -4.417068 (1.25125) [-3.53013] -2.502803 (0.23810) [-10.5114] 0.329378 (0.79887) [ 0.41230] -0.101153 (0.08985) [-1.12582] -0.546623 (0.23497) [-2.32634] D_LDEPTBDS(-1) 0.006846 (0.00520) [ 1.31590] -0.008839 (0.00522) [-1.69199] 0.044261 (0.05672) [ 0.78029] -1.661835 (0.28139) [-5.90579] -0.090253 (0.05133) [-1.75833] -0.097937 (0.16448) [-0.59545] -0.035795 (0.01894) [-1.88986] -0.070455 (0.05102) [-1.38085] D_LDEPTBDS(-2) -0.004208 (0.00410) [-1.02619] -0.000896 (0.00421) [-0.21294] 0.011925 (0.04811) [ 0.24788] -0.414809 (0.20784) [-1.99581] 0.024293 (0.03954) [ 0.61441] -0.093820 (0.13236) [-0.70883] 0.007337 (0.01491) [ 0.49218] -0.051479 (0.03925) [-1.31140] D_LDEPTBDS(-3) -0.002145 (0.00319) [-0.67229] -7.57E-05 (0.00330) [-0.02295] 0.051554 (0.03957) [ 1.30279] -0.418466 (0.15956) [-2.62257] 0.023978 (0.03094) [ 0.77509] 0.062954 (0.10387) [ 0.60611] -0.020606 (0.01168) [-1.76415] -0.096605 (0.03033) [-3.18489] D_LDEPTBDS(-4) 0.015513 (0.00264) [ 5.86999] -0.007021 (0.00274) [-2.56262] -0.119940 (0.03408) [-3.51948] 0.413280 (0.13320) [ 3.10259] -0.078738 (0.02593) [-3.03646] -0.024272 (0.08650) [-0.28060] -0.013123 (0.00978) [-1.34193] 0.057984 (0.02505) [ 2.31469] 146 D_LFDI(-1) -0.001993 (0.00101) [-1.97290] -0.000586 (0.00101) [-0.57839] 0.005930 (0.01063) [ 0.55808] -0.562573 (0.05694) [-9.87957] 0.001655 (0.00991) [ 0.16709] 0.013270 (0.03301) [ 0.40197] 0.002284 (0.00364) [ 0.62783] -0.028958 (0.00995) [-2.90973] D_LFDI(-2) -0.004269 (0.00080) [-5.32471] -0.001293 (0.00082) [-1.58490] 0.011283 (0.00831) [ 1.35710] -0.157249 (0.04708) [-3.33990] 0.022071 (0.00761) [ 2.90163] -0.026534 (0.02624) [-1.01127] -0.000129 (0.00288) [-0.04460] 0.013003 (0.00781) [ 1.66424] D_LFDI(-3) 0.005662 (0.00064) [ 8.78828] -0.001556 (0.00066) [-2.36525] 0.027722 (0.00655) [ 4.23316] 0.148724 (0.03922) [ 3.79166] -0.017855 (0.00606) [-2.94735] -0.002670 (0.02087) [-0.12794] -0.005750 (0.00232) [-2.47745] 0.033073 (0.00617) [ 5.35728] D_LFDI(-4) 0.001548 (0.00054) [ 2.87841] 0.000592 (0.00055) [ 1.07844] -0.051683 (0.00536) [-9.63827] 0.217982 (0.03456) [ 6.30796] -0.022289 (0.00508) [-4.39063] 0.057411 (0.01730) [ 3.31939] 0.009441 (0.00195) [ 4.84152] -0.025252 (0.00510) [-4.94951] D_LGDPG(-1) 0.004514 (0.00609) [ 0.74107] -0.003846 (0.00643) [-0.59789] -0.096054 (0.06465) [-1.48575] -0.869331 (0.31844) [-2.72995] -0.350341 (0.06209) [-5.64242] 0.238146 (0.19787) [ 1.20353] 0.028208 (0.02234) [ 1.26243] 0.024187 (0.05917) [ 0.40877] D_LGDPG(-2) 0.004331 (0.00432) [ 1.00191] 0.003323 (0.00458) [ 0.72599] 0.084796 (0.04580) [ 1.85131] 0.396964 (0.21591) [ 1.83859] -0.296919 (0.04547) [-6.53015] -0.127735 (0.14164) [-0.90182] -0.125573 (0.01574) [-7.97638] 0.187787 (0.04085) [ 4.59752] D_LGDPG(-3) 0.011936 (0.00339) [ 3.51768] -3.65E-05 (0.00357) [-0.01022] -0.053083 (0.03581) [-1.48248] -0.424733 (0.16705) [-2.54250] -0.196470 (0.03731) [-5.26607] -0.075459 (0.11149) [-0.67682] 0.072967 (0.01231) [ 5.92535] -0.056800 (0.03163) [-1.79568] D_LGDPG(-4) -0.003856 (0.00285) [-1.35496] -0.004012 (0.00297) [-1.35181] 0.108981 (0.02983) [ 3.65374] 0.646716 (0.13769) [ 4.69689] 0.367481 (0.03341) [ 10.9983] -0.009455 (0.09345) [-0.10117] -0.028617 (0.01035) [-2.76589] 0.182568 (0.02622) [ 6.96174] D_LGM2(-1) -0.003223 (0.00237) [-1.36082] 0.003815 (0.00246) [ 1.55080] 0.124438 (0.02509) [ 4.95945] -1.055677 (0.12448) [-8.48089] -0.055087 (0.02326) [-2.36793] -0.687699 (0.08941) [-7.69136] -0.049017 (0.00882) [-5.55899] -0.033916 (0.02323) [-1.45994] D_LGM2(-2) -0.005538 (0.00177) [-3.12822] -0.002956 (0.00187) [-1.57875] 0.030143 (0.01854) [ 1.62553] -1.821231 (0.08887) [-20.4925] -0.059065 (0.01712) [-3.45077] -0.391554 (0.08269) [-4.73500] 0.024227 (0.00660) [ 3.67182] -0.175148 (0.01673) [-10.4716] D_LGM2(-3) -0.006262 (0.00135) [-4.64247] -0.005101 (0.00140) [-3.65358] 0.090662 (0.01384) [ 6.55023] -0.240315 (0.07482) [-3.21184] 0.057742 (0.01347) [ 4.28730] -0.621324 (0.06890) [-9.01721] -0.017449 (0.00504) [-3.46376] 0.068449 (0.01303) [ 5.25394] D_LGM2(-4) -0.004067 (0.00105) [-3.85963] -0.003778 (0.00108) [-3.48213] 0.115618 (0.01080) [ 10.7030] 0.675126 (0.05849) [ 11.5429] 0.146055 (0.01052) [ 13.8774] -0.435456 (0.05577) [-7.80832] -0.026811 (0.00392) [-6.84731] 0.148186 (0.01018) [ 14.5619] D_LINTER(-1) -0.096809 (0.01480) [-6.54017] -0.025625 (0.01514) [-1.69233] -0.820556 (0.15548) [-5.27764] -4.154531 (0.78416) [-5.29805] -0.671935 (0.14762) [-4.55184] -1.109029 (0.48136) [-2.30396] 0.085324 (0.05692) [ 1.49914] -0.935914 (0.14686) [-6.37298] D_LINTER(-2) -0.032698 (0.01163) [-2.81273] 0.021410 (0.01200) [ 1.78483] -0.424667 (0.12141) [-3.49792] -3.930238 (0.58849) [-6.67852] -0.128163 (0.11155) [-1.14888] -0.374280 (0.38381) [-0.97518] 0.289206 (0.04853) [ 5.95915] -0.881163 (0.11516) [-7.65168] D_LINTER(-3) -0.011772 (0.00938) [-1.25529] 0.010129 (0.00975) [ 1.03906] -0.111502 (0.09701) [-1.14944] -1.167080 (0.46158) [-2.52847] 0.038469 (0.08804) [ 0.43694] -0.014438 (0.30780) [-0.04691] -0.020436 (0.04202) [-0.48638] -0.245291 (0.09124) [-2.68837] 147 D_LINTER(-4) -0.031451 (0.00767) [-4.10212] -0.002613 (0.00799) [-0.32683] 0.147333 (0.07925) [ 1.85898] 1.248683 (0.37576) [ 3.32305] 0.386295 (0.07220) [ 5.35042] -0.013539 (0.25144) [-0.05385] -0.266418 (0.03674) [-7.25190] 0.219279 (0.07435) [ 2.94931] D_LVNINDEX(-1) 0.014813 (0.00753) [ 1.96745] 0.025943 (0.00791) [ 3.27913] 0.164526 (0.08073) [ 2.03806] 0.622116 (0.40603) [ 1.53217] -0.198766 (0.07297) [-2.72395] 0.254576 (0.24860) [ 1.02405] -0.017029 (0.02865) [-0.59436] 0.024812 (0.08240) [ 0.30112] D_LVNINDEX(-2) -0.003389 (0.00532) [-0.63644] 0.001774 (0.00572) [ 0.30999] 0.145527 (0.05641) [ 2.57979] 0.879112 (0.28019) [ 3.13760] 0.202471 (0.05089) [ 3.97892] -0.141095 (0.17810) [-0.79224] -0.022360 (0.02062) [-1.08449] 0.358059 (0.06176) [ 5.79715] D_LVNINDEX(-3) 0.005633 (0.00394) [ 1.42803] -0.003199 (0.00424) [-0.75533] 0.091369 (0.04133) [ 2.21087] 0.589175 (0.20971) [ 2.80951] -0.009091 (0.03836) [-0.23698] 0.050795 (0.13165) [ 0.38584] -0.022899 (0.01521) [-1.50557] 0.490583 (0.04793) [ 10.2351] D_LVNINDEX(-4) 0.007148 (0.00313) [ 2.28535] -0.003217 (0.00332) [-0.96970] -0.029717 (0.03243) [-0.91644] 0.106091 (0.17041) [ 0.62256] -0.138791 (0.03112) [-4.45939] 0.173170 (0.10348) [ 1.67353] -0.015248 (0.01206) [-1.26431] 0.111860 (0.04028) [ 2.77686] C -0.002074 (0.00184) [-1.12810] 0.001346 (0.00183) [ 0.73626] 0.081116 (0.01968) [ 4.12135] 0.382447 (0.10550) [ 3.62518] -0.003692 (0.01908) [-0.19354] 0.044156 (0.05751) [ 0.76777] 0.010140 (0.00671) [ 1.51034] 0.008363 (0.01837) [ 0.45533] 0.740565 0.746893 0.014022 0.018493 3.657368 0.000519 0.036759 0.534754 0.546101 0.011609 0.016827 1.472667 -0.001602 0.024976 0.680149 0.687950 1.872880 0.213729 2.724522 0.101899 0.382605 0.731224 0.737780 38.77657 0.972507 3.485732 0.189460 1.899151 0.642906 0.651616 0.929092 0.150535 2.306744 -0.004684 0.255040 0.476558 0.489325 8.335152 0.450884 1.166490 0.013466 0.630946 0.723234 0.729984 0.188530 0.067811 3.348111 0.000658 0.130498 0.352575 0.368366 0.961146 0.153110 0.697745 0.023397 0.192651 R-squared Adj R-squared Sum sq resids S.E equation F-statistic Mean dependent S.D dependent 148