Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu Bài nghiên cứu tập trung vào các yếu tố của chính sách tiền tệ nói chung và ở Việt Nam nói riêng có ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp đến hoạt động của th
GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài
Bất động sản (BĐS) là tài sản có giá trị lớn, không chỉ đối với hộ gia đình và cá nhân mà còn ảnh hưởng đến khu vực và cả nước Thị trường BĐS đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế quốc gia, liên quan mật thiết đến các ngành như xây dựng, tài chính và thương mại dịch vụ Do đó, những biến động trong thị trường BĐS, dù nhỏ hay lớn, đều có tác động đáng kể đến nền kinh tế và các lĩnh vực khác.
Việc điều hành và kiểm soát thị trường BĐS không chỉ đảm bảo sự ổn định cho chính thị trường này mà còn hỗ trợ sự phát triển của các ngành khác Để thực hiện điều này, các chủ thể tham gia thị trường cần hiểu rõ các yếu tố tác động đến thị trường BĐS, cơ chế hoạt động của nó, cũng như những ảnh hưởng của biến động thị trường đến các lĩnh vực khác Một yếu tố quan trọng có ảnh hưởng sâu sắc đến nhiều ngành, bao gồm BĐS, là chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước, điều này cần được nghiên cứu và phân tích kỹ lưỡng Vì vậy, tôi đã chọn đề tài “Chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến thị trường BĐS tại TP HCM” để tìm hiểu thêm về vấn đề này.
Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích các yếu tố của chính sách tiền tệ tác động đến thị trường bất động sản tại TP HCM trong giai đoạn từ 2009 đến 2018 Mục tiêu là xác định mức độ ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp của các yếu tố chính sách tiền tệ đối với hoạt động của thị trường BĐS.
Luận văn thạc sĩ về kinh tế thị trường bất động sản tại TP HCM nhằm đưa ra các kiến nghị phù hợp để giải quyết những vấn đề nổi bật của thị trường này.
Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu được thu thập từ quý 1 năm 2009 đến quý 4 năm 2018, bao gồm các số liệu thứ cấp từ những nguồn đáng tin cậy như báo cáo nghiên cứu thị trường của Savills Việt Nam, Tổng cục Thống kê Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Cục Thống kê TP HCM và Sở Kế hoạch và Đầu tư TP HCM.
Chính sách tiền tệ ảnh hưởng sâu sắc đến thị trường bất động sản tại TP HCM thông qua một số chỉ số quan trọng Các chỉ số như giá nhà, dư nợ cho vay bất động sản, lãi suất cho vay dài hạn, cung tiền M2 và dòng vốn đầu tư nước ngoài đều đóng vai trò quyết định trong việc định hình hoạt động của thị trường này Việc theo dõi và phân tích những yếu tố này sẽ giúp các nhà đầu tư và nhà quản lý nắm bắt xu hướng và đưa ra quyết định hợp lý trong lĩnh vực bất động sản.
Trong nghiên cứu này, tôi áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để phân tích ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến thị trường bất động sản tại TP HCM, sử dụng mô hình VAR để thu thập và đánh giá dữ liệu.
Cấu trúc bài nghiên cứu
Luận văn được chia thành 5 phần chính:
Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả và thảo luận kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận và kiến nghị
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Cơ sở lý thuyết
2.1.1 Tổng quan thị trường BĐS
Thị trường bất động sản (BĐS) có mối liên hệ chặt chẽ với thị trường vốn và tiền tệ, đồng thời nhạy cảm với các biến động kinh tế, chính trị và xã hội Những biến động trong thị trường tài chính và nền kinh tế chung ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động của thị trường BĐS Chỉ số giá nhà ở đại diện cho thị trường BĐS trong nghiên cứu này, đóng vai trò quan trọng trong việc mô phỏng xu hướng thị trường một cách định lượng, thúc đẩy tính minh bạch và cung cấp công cụ ra quyết định Chỉ số này phản ánh sự thay đổi giá do các yếu tố bên ngoài, như sự gia nhập của dự án mới Cơ sở dữ liệu của chỉ số giá nhà ở (SPPI) bắt đầu từ quý 1/2009, với hai hệ thống chỉ số: chỉ số so sánh theo quý (QoQ index) và chỉ số so sánh theo kỳ cơ sở (QoB index) Chỉ số QoQ được tính toán từ một rổ dự án nhất quán và cập nhật, cho phép duy trì rổ cố định để so sánh giá giữa các quý, trong khi vẫn cập nhật các dự án mới nhằm phản ánh kịp thời các chuyển động của thị trường.
Một số rủi ro đặc trưng của thị trường BĐS 1 :
Rủi ro kinh doanh trong lĩnh vực bất động sản (BĐS) chủ yếu xuất phát từ sự biến động của nền kinh tế, ảnh hưởng đến nhu cầu cho thuê và mua bán nhà đất Các nhà đầu tư BĐS cần nhận thức rõ rằng dòng thu nhập từ khoản đầu tư này phụ thuộc vào tình hình thị trường và các yếu tố kinh tế vĩ mô.
Rủi ro thanh khoản xảy ra khi thị trường thiếu người mua và người bán, dẫn đến giao dịch không thường xuyên Bất động sản (BĐS) thường có mức độ rủi ro thanh khoản cao hơn, vì việc tìm kiếm người mua hoặc người bán có thể gặp khó khăn.
1 William B Brueggeman và Jeffray D Fisher Real Estate Finance and Investments 14th edition New York: Douglas Reiner
Tính thanh khoản của bất động sản (BĐS) chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố quan trọng, bao gồm vị trí của dự án, khả năng sử dụng linh hoạt, các tiện ích đi kèm, cũng như uy tín và thương hiệu của chủ đầu tư.
Lạm phát có thể ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ suất sinh lợi của nhà đầu tư, đặc biệt khi thu nhập từ đầu tư không đủ để bù đắp tác động của nó, dẫn đến giảm giá trị thực của khoản đầu tư Hơn nữa, trong giai đoạn nhu cầu bất động sản thấp, thu nhập từ lĩnh vực này thường không tăng theo mức lạm phát.
Rủi ro lãi suất là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến giá trị các khoản đầu tư, với tác động khác nhau tùy thuộc vào kỳ hạn đầu tư Các khoản đầu tư ngắn hạn và dài hạn sẽ phản ứng khác nhau trước sự thay đổi của lãi suất, làm tăng khả năng lỗ hoặc lời Đặc biệt, trong lĩnh vực bất động sản, việc sử dụng đòn bẩy cao khiến tỷ suất sinh lợi của nhà đầu tư dễ bị ảnh hưởng bởi biến động lãi suất.
Rủi ro pháp lý trong lĩnh vực bất động sản (BĐS) xuất phát từ nhiều quy định liên quan đến thuế, quy hoạch và các hạn chế khác Những thay đổi trong các
2.1.2 Tổng quan về chính sách tiền tệ
2.1.2.1 Công cụ của chính sách tiền tệ
Năm công cụ cơ bản của chính sách tiền tệ được sử dụng phổ biến tại Mỹ và nhiều quốc gia trên thế giới bao gồm: lãi suất, cung tiền, cửa sổ chiết khấu, tỷ giá hối đoái và nghiệp vụ thị trường mở.
Khác với nhiều quốc gia khác, Việt Nam áp dụng năm công cụ chính của chính sách tiền tệ, bao gồm tái cấp vốn, lãi suất, tỷ giá hối đoái, nghiệp vụ thị trường mở và dự trữ bắt buộc.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
2.1.2.2 Tác động của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế chung
Trước khi xây dựng chính sách tiền tệ, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) tiến hành đánh giá các yếu tố kinh tế để định hướng chiến lược và chiến thuật phù hợp Chính sách tiền tệ có ảnh hưởng đến cung tiền, từ đó tác động đến lạm phát và ảnh hưởng đến mức độ vay mượn và chi tiêu của hộ gia đình cũng như doanh nghiệp.
Hình 1: Chính sách tiền tệ mở rộng
Chính sách mở rộng cung tiền làm cho nền kinh tế tăng trưởng, làm tăng lạm phát
Hình 2: Chính sách tiền tệ thu hẹp
Chính sách thu hẹp cung tiền làm giảm lạm phát
2.1.2.3 Tác động của chính sách tiền tệ đến thị trường BĐS
Cú sốc chính sách tiền tệ, thông qua việc tăng tổng tài sản của Ngân hàng Trung ương, không chỉ tác động đến giá nhà mà còn ảnh hưởng đến nguồn cung nhà ở và thị trường thế chấp Khi triển khai các chính sách tiền tệ, các Ngân hàng Trung ương cần xem xét cách thức chính sách của họ tác động đến nền kinh tế tổng thể, đặc biệt là thị trường nhà ở Điều này trở nên quan trọng hơn khi các nhà hoạch định chính sách kết hợp giữa chính sách tài khóa và tiền tệ hoặc áp dụng các chính sách cụ thể.
Tăng nguồn cung cho vay
Tăng tổng chi tiêu nền kinh tế
Giảm nguồn cung cho vay
Giảm tổng chi tiêu nền kinh tế
Luận văn thạc sĩ Kinh tế nghiên cứu các tương tác giữa các biện pháp chính sách trong bối cảnh phục hồi sau khủng hoảng tài chính Sự kết hợp giữa chính sách tiền tệ mở rộng và chính sách tài khóa mở rộng có thể ảnh hưởng đến chi phí tài chính và tổng cầu Các nhà hoạch định chính sách cần xem xét tác động của chi phí tài chính thấp hơn và nhu cầu cao hơn về nhà ở, không chỉ ảnh hưởng đến sự giàu có từ bất động sản mà còn đến doanh thu tiềm năng từ lĩnh vực này.
Trong những năm gần đây, chính sách tiền tệ nới lỏng đã thúc đẩy sự tăng trưởng tích cực của các kênh đầu tư, đặc biệt là thị trường bất động sản (BĐS) Với lãi suất thấp, ngân hàng dễ dàng cho vay, nhiều người đã mạnh dạn vay vốn để đầu tư vào BĐS Tuy nhiên, khi chính sách tiền tệ thắt chặt trở lại, các kênh đầu tư sẽ chịu ảnh hưởng đầu tiên Do đó, sự bền vững của thị trường BĐS phụ thuộc vào chính sách tiền tệ.
Borio và Lowe (2002) nhấn mạnh rằng chính sách tiền tệ không chỉ tập trung vào lạm phát, mà còn cần xem xét các yếu tố khác Nếu Ngân hàng Trung ương (NHTW) phản ứng trực tiếp với sự thay đổi giá tài sản bằng cách điều chỉnh lãi suất, điều này có thể làm trầm trọng thêm biến động kinh tế (Bernanke, 1999) Sự thay đổi giá bất động sản (BĐS) trong một quốc gia có thể tác động đến mức lãi suất địa phương, và việc gia tăng giá BĐS sẽ dẫn đến sự tăng lãi suất thực (Bjornland và Jacobsen, 2009).
Chính sách tiền tệ, mặc dù không ảnh hưởng trực tiếp đến thị trường bất động sản (BĐS), nhưng có tác động gián tiếp thông qua các yếu tố kinh tế tổng thể như lãi suất, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ dư nợ và dòng vốn đầu tư vào BĐS.
Sơ lược các bài nghiên cứu trước đây
2.2.1 On Correlation between RMB Exchange Rate and Real Estate Price based on Financial Engineering – LIU Yang, HU Zhiqiang (2012)
Nghiên cứu này phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực tế của Nhân dân tệ và giá bất động sản (BĐS) thông qua mô hình VAR, sử dụng dữ liệu hàng tháng từ tháng 1 năm 2007 đến tháng 12 năm 2010.
Trong ngắn hạn, sự gia tăng giá nhà đất có thể dẫn đến suy thoái Tuy nhiên, về lâu dài, bất động sản lại có ảnh hưởng tích cực đến tỷ giá Nhân dân tệ Do đó, dựa trên nền tảng kỹ thuật tài chính hiện tại, cần kiểm soát giá bất động sản để duy trì sự tăng trưởng ổn định, đồng thời đảm bảo mức tăng nhẹ cho Nhân dân tệ.
2.2.2 House prices, credit and the effect of monetary policy in Norway evidence from structural VAR models – Orjan Robstad (2017)
Tác giả Orjan Robstad đã tiến hành nghiên cứu sử dụng mô hình VAR cấu trúc với các biến số như lãi suất, tỷ lệ lạm phát, GDP, tín dụng, giá nhà ở và tỷ giá hối đoái Mục tiêu của nghiên cứu là phân tích phản ứng của giá nhà và tín dụng hộ gia đình đối với các cú sốc chính sách tiền tệ tại Na Uy, đồng thời định lượng ảnh hưởng của những cú sốc này đối với tín dụng hộ gia đình và giá nhà ở trong nước.
Nghiên cứu chỉ ra rằng giá nhà tại Na Uy có sự phản ứng mạnh mẽ trước cú sốc chính sách tiền tệ Hiệu ứng này thể hiện rõ ràng trong hầu hết các mô hình ước tính và có quy mô tương đối lớn so với các nghiên cứu SVAR tương tự dựa trên dữ liệu của Mỹ, Euro hoặc các khu vực khác.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
OECD cho biết lãi suất có ảnh hưởng đáng kể đến giá nhà thực tế và tình hình nợ của hộ gia đình Hiện tại, việc tái cấp vốn cho các khoản nợ này diễn ra không thường xuyên khi có sự biến động về giá nhà và lãi suất.
2.2.3 Housing markets and unconventional monetary policy – Charles
Tác giả Charles Rahal đã áp dụng mô hình PVAR để phân tích phản ứng của thị trường bất động sản trước các cú sốc chính sách tiền tệ, đặc biệt là sự đổi mới trong tổng tài sản và cơ sở tiền tệ Nghiên cứu cho thấy chính sách tiền tệ có khả năng làm giảm lãi suất thực tế, từ đó hạ thấp chi phí sử dụng nhà ở và thúc đẩy nhu cầu về nhà ở.
Một cú sốc chính sách tiền tệ, thông qua việc tăng tổng tài sản của Ngân hàng Trung ương, tác động đến giá nhà, nguồn cung nhà ở và thị trường thế chấp Dù có nhiều biện pháp chính sách khác nhau và cấu trúc thể chế thị trường thế chấp không đồng nhất, kết quả giữa các quốc gia vẫn nhất quán, bất chấp sự khác biệt về độ dài độ trễ, đặc điểm kỹ thuật mô hình và tần suất dữ liệu.
2.2.4 Effect analysis of real estate price and monetary policy an empirical study based on china macroeconomic data – Liang Su, Li Lin, Shaozhen Chen, Lin Li (2018)
Mục đích của nghiên cứu này là phân tích các yếu tố chính sách và khám phá tài chính bất động sản Giá bất động sản có thể ảnh hưởng đến tác động của chính sách tiền tệ, dẫn đến việc tăng giá bất động sản và gia tăng tính không chắc chắn trong chính sách tiền tệ.
Tài chính bất động sản đóng vai trò then chốt trong việc gia tăng giá trị bất động sản Sự gia tăng giá đất chính là yếu tố chủ yếu dẫn đến sự tăng giá của nhà đất.
Các tác giả sử dụng mô hình VAR với các biến số: giá BĐS, lãi suất, cung tiền M2, giá đất
Chính sách tiền tệ đã giúp giảm lãi suất thị trường vốn, dẫn đến việc giá bất động sản giảm ở một mức độ nhất định Tuy nhiên, điều này cũng khiến một lượng lớn vốn đổ vào ngành bất động sản.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế chỉ ra rằng việc giảm quy mô đầu tư công nghiệp sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến sự phát triển kinh tế trong các ngành công nghiệp khác Đồng thời, tài chính bất động sản (BĐS) có khả năng làm tăng giá trị BĐS và kích thích nền kinh tế, nhưng cũng có tác động ngược lại đến sự phát triển của ngành BĐS.
Khi giá bất động sản biến động, dẫn đến sự sai lệch so với các chỉ số tiền tệ dự kiến, ngân hàng trung ương phải điều chỉnh chính sách tiền tệ, điều này làm gia tăng tính không chắc chắn trong chính sách tiền tệ.
2.2.5 The effect of monetary policy on real estate price growth in China –
Xiaoqing Eleanor Xu, Tao Chen (2011)
Tác giả áp dụng mô hình LHPYG với dữ liệu hàng quý từ quý 1/1998 đến quý 4/2009 và dữ liệu hàng tháng từ tháng 7/2005 đến tháng 2/2010 Các biến số được nghiên cứu bao gồm lãi suất cho vay ngân hàng chuẩn dài hạn, tăng trưởng cung tiền, chỉ số chính sách tín dụng thế chấp và chỉ số tăng trưởng giá nhà ở.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình và phương pháp nghiên cứu
To conduct this research, I utilized the VAR (Vector Auto Regression) model, incorporating variables such as housing price index, long-term lending rates, M2 money supply, and economic indicators, as outlined in the study "Effect Analysis of Real Estate Price and Monetary Policy: An Empirical Study Based on China Macroeconomic Data" by Liang Su, Li Lin, Shaozhen Chen, and Lin Li, published in 2018.
Mô hình VAR chủ yếu được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến, cho thấy rằng không chỉ có sự ảnh hưởng một chiều từ biến độc lập đến biến phụ thuộc, mà trong nhiều trường hợp, biến phụ thuộc cũng có thể tác động trở lại biến giải thích.
Cụ thể, nghiên cứu sử dụng một số kiểm định và phương pháp phân tích như:
(2) Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test): Cung cấp thông tin về tính dừng của các biến bằng cách sử dụng kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF)
(3) Tìm kiếm độ trễ tối ưu cho mô hình VAR dựa trên tiêu chí Akaike (AIC) và Schwarz
(4) Kiểm định nhân quả Granger: Xác định các biến kinh tế vĩ mô được lựa chọn có mối tương quan với chỉ số SPPI tại TP.HCM hay không
(5) Hàm phản ứng đẩy (Impulse Responses Function): Phát hiện phản ứng của các biến phụ thuộc đối với các cú sốc đối với các biến khác trong mô hình
Kiểm định phân rã phương sai (Variance Decomposition) là một phương pháp phân tích cấu trúc mô hình VAR, giúp xác định mức độ ảnh hưởng của cú sốc từ chính biến và các biến nội sinh khác đến sự biến thiên của một biến cụ thể.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Mô hình VAR cho thấy mức độ ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số SPPI và ngược lại Bài viết trình bày các số liệu thống kê mô tả các biến này, giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa chúng trong phân tích kinh tế.
In the research article "Effect Analysis of Real Estate Price and Monetary Policy: An Empirical Study Based on China Macroeconomic Data" by Liang Su, Li Lin, Shaozhen Chen, and Lin Li, the authors employed the VAR model developed by Christopher A Sims in the 1980s This study analyzes the relationship between real estate finance and monetary policy, incorporating key variables such as real estate prices (HP), interest rates (R), money supply (M), and land prices (LP).
Theo Christopher A Sims, 𝜀 𝑘𝑡 (với k = 1,2,3,4) được giả định tuân theo quá trình nhiễu trắng, nhưng cho phép có sự tương quan tạm thời giữa các thời điểm nhiễu trong hai phương trình Sự biến đổi của các nhân tố này ảnh hưởng tạm thời đến nhiều biến liên quan khác.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế Γ 𝑖 là ma trận hệ số của mô hình, 𝑖 = (1,2,3, … , 𝑛) Γ 0 = [
Dữ liệu thu thập
Theo nghiên cứu thực tế tại TP HCM, việc thu thập các biến liên quan đến chính sách tiền tệ là cần thiết để phân tích tác động đến thị trường BĐS Các yếu tố như lãi suất cho vay, cung tiền, chỉ số giá tiêu dùng, tốc độ tăng trưởng GDP, dư nợ cho vay BĐS, dòng vốn FDI vào BĐS và chỉ số chứng khoán VNI đều có ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến thị trường bất động sản.
Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu thứ cấp, được thu thập theo quý từ quý 1 năm
2009 đến quý 4 năm 2018, bao gồm các biến và cách tính như sau:
(1) Chỉ số giá nhà ở tại TP HCM (SPPI, điểm)
Chỉ số SPPI được tổng hợp từ báo cáo nghiên cứu thị trường của Công ty Savills Việt Nam, phản ánh số liệu đã được Savills tính toán dựa trên thực tế thị trường.
Từ đầu năm 2009 đến quý 2 năm 2011, giá bất động sản tại TP HCM tăng mạnh do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng toàn cầu năm 2008 Tuy nhiên, từ cuối 2011 đến đầu 2012, giá bất động sản giảm mạnh do chính sách siết chặt tín dụng, giảm tỷ trọng dư nợ cho vay trong lĩnh vực phi sản xuất, đặc biệt là bất động sản Tình hình trở nên khó khăn khi tính thanh khoản giảm, cung và cầu đều sụt giảm, cùng với sự gia tăng nợ xấu.
Năm 2012, thị trường bất động sản (BĐS) bắt đầu ổn định với mức độ biến động giảm đáng kể so với trước đây Sự ổn định này một phần nhờ vào chính sách “giải cứu” BĐS của các cơ quan quản lý, bao gồm việc giảm và giãn thuế, cho phép nợ tiền sử dụng đất, và chia nhỏ căn hộ, tạo điều kiện thuận lợi cho thị trường phát triển.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế doanh nghiệp khơi thông đầu ra, tạo thanh khoản và quay vòng đồng vốn cho doanh nghiệp
Biểu đồ 1: Chỉ số giá nhà ở tại TP HCM
(2) Tốc độ tăng trưởng GDP của TP HCM (GDP, %)
Chỉ số GDP được lấy từ số liệu công bố hàng quý của Cục Thống kê TP HCM từ đầu năm 2009 đến 2018
Trong 3 năm từ 2009 – 2011, GDP tăng trưởng với tốc độ không ổn định, nguyên nhân xuất phát từ việc Việt Nam bị ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng toàn cầu Khi bước qua năm 2012, sau những nổ lực của Chính phủ trong kiềm chế lạm phát bằng việc thắt chặt chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa đã làm cho GDP giảm xuống và duy trì ở mức 7% - 9% trong nhiều năm liền
Luận văn thạc sĩ Kinh tế
Biểu đồ 2: Tốc độ tăng trưởng GDP của TP HCM
(3) Chỉ số giá tiêu dùng TP HCM (CPI, %):
Tương tự như GDP, chỉ số CPI được thu thập từ số liệu công bố hàng quý của Cục Thống kê TP HCM
Trong ba năm qua, chỉ số giá tiêu dùng (CPI) tại TP HCM thấp hơn so với năm 2009, khi nền kinh tế chịu tác động từ khủng hoảng và lạm phát cao, dẫn đến sức mua của người dân không ổn định Thông thường, chỉ số CPI có xu hướng tăng vào cuối năm do nhu cầu mua sắm Tết của người dân gia tăng.
(4) Dư nợ cho vay BĐS cả nước (REL, tỷ đồng)
Dư nợ bất động sản (BĐS) được ghi nhận theo quý thông qua các báo cáo định kỳ của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu về dư nợ cho vay BĐS gặp một số khó khăn.
Nguồn: Cục Thống kê TP HCM Luận văn thạc sĩ Kinh tế
TP HCM, nên tôi sử dụng số liệu của cả nước, nhưng vẫn đảm bảo phản ánh được mục tiêu nghiên cứu của mình
NHNN đã cảnh báo các NHTM cần thận trọng khi cho vay lĩnh vực BĐS nhằm hạn chế rủi ro Chính sách kiểm soát rủi ro và thắt chặt tín dụng đã được triển khai từ năm 2018, khi thị trường BĐS phát triển mạnh Tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn ban đầu là 60%, sau đó giảm theo lộ trình xuống 45% Theo Thông tư 19/2017/TT-NHNN, tỷ lệ này sẽ chính thức giảm về 40% từ đầu năm 2019, đồng thời nâng hệ số rủi ro cho vay BĐS từ 200% lên 250%.
Báo cáo tài chính của các ngân hàng cho thấy phần lớn duy trì tỷ lệ cho vay bất động sản dưới 7%, giảm mạnh so với mức trên 30% trong những năm 2007.
Tính đến cuối tháng 6 năm 2008, tỷ lệ tín dụng bất động sản trên tổng dư nợ tín dụng toàn nền kinh tế chỉ đạt khoảng 7,5% Con số này thấp hơn nhiều so với mức 15,8% vào năm 2017 và 17,1% vào năm 2016.
(5) Lãi suất cho vay dài hạn bình quân bằng VND (R, %)
Bất động sản (BĐS) là tài sản có giá trị lớn và thường được hình thành, sở hữu, sử dụng trong thời gian dài Do đó, tôi chọn sử dụng lãi suất cho vay dài hạn thay vì lãi suất trung và ngắn hạn như với một số loại hàng hóa khác Dữ liệu về lãi suất cho vay dài hạn được thu thập từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam theo tháng, và tôi tính bình quân 3 tháng trong mỗi quý để đảm bảo tính đồng nhất về mặt thời gian với các biến số khác.
Bất động sản (BĐS) là tài sản có giá trị lớn và thường mất nhiều thời gian để hình thành cũng như hoàn vốn Do đó, việc sử dụng đòn bẩy tài chính trở thành một công cụ quan trọng trong việc đầu tư BĐS.
Thị trường bất động sản đang đối mặt với nguy cơ "tăng nóng", dẫn đến lo ngại về việc tín dụng sẽ bị siết chặt Các chuyên gia cảnh báo rằng sự gia tăng giá cả có thể ảnh hưởng tiêu cực đến sự ổn định của thị trường Việc kiểm soát tín dụng là cần thiết để ngăn chặn tình trạng này và bảo vệ nền kinh tế.
Luận văn thạc sĩ Kinh tế phân tích hiệu quả và sự phổ biến của các doanh nghiệp bất động sản Đòn bẩy tài chính và lãi suất cho vay trung và dài hạn đóng vai trò quan trọng trong quyết định vay vốn của doanh nghiệp.
Theo biểu đồ, lãi suất cho vay đạt đỉnh 19% vào quý 3 năm 2011, sau đó giảm dần cho đến cuối năm 2017 Đến nửa cuối năm 2018, lãi suất đã tăng nhẹ và ghi nhận ở mức 11%/năm.
Biểu đồ 3: Lãi suất cho vay dài hạn bình quân bằng VND
(6) Cung tiền M2, hay còn gọi là tổng phương tiện thanh toán (M2, tỷ đồng)
Dữ liệu của cung tiền M2 được lấy từ báo cáo tình hình hoạt động định kỳ của NHNN Việt Nam
Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
Luận văn thạc sĩ Kinh tế