(Luận văn thạc sĩ) quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và bong bóng bất động sản nghiên cứu thực tế tại TP hồ chí minh và các tỉnh lân cận

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH  PHAN HOÀNG LONG QUAN HỆ GIỮA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MƠ VÀ BONG BĨNG BẤT ĐỘNG SẢN: NGHIÊN CỨU THỰC TẾ TẠI TP HỒ CHÍ MINH VÀ CÁC TỈNH LÂN CẬN LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – 2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH  PHAN HOÀNG LONG QUAN HỆ GIỮA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MƠ VÀ BONG BĨNG BẤT ĐỘNG SẢN: NGHIÊN CỨU THỰC TẾ TẠI TP HỒ CHÍ MINH VÀ CÁC TỈNH LÂN CẬN Chuyên ngành: Kinh tế Phát triển Mã số: 8310105 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN LƯU BẢO ĐOAN Thành phố Hồ Chí Minh – 2020 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan Luận văn “Quan hệ yếu tố kinh tế vĩ mơ bong bóng bất động sản: Nghiên cứu thực tế TP Hồ Chí Minh tỉnh lân cận” cơng trình nghiên cứu độc lập tơi nghiên cứu thực Các kết nghiên cứu chưa công bố cơng trình nghiên cứu thời điểm Các tài liệu tham khảo sử dụng trích dẫn rõ ràng, minh bạch Số liệu thống kê trung thực tự tổng hợp, tính tốn Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 05 năm 2020 Học viên PHAN HOÀNG LONG MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG DANH MỤC BIỂU ĐỒ TÓM TẮT ABSTRACT CHƯƠNG I GIỚI THIỆU 1.1 Lý lựa chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu câu hỏi nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Cấu trúc luận văn CHƯƠNG II .6 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Khái niệm bong bóng bất động sản 2.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến việc hình thành bong bóng bất động sản 2.3 Phương pháp đo lường bong bóng bất động sản 11 2.3.1 Phương pháp tiếp cận giá trị 11 2.3.2 Phương pháp tiếp cận nhân tố 12 2.4 Khảo lược nghiên cứu liên quan 14 2.4.1.Bong bóng giá nhà thị trường nhà Trung Quốc giai đoạn 1998-2010 14 2.4.2.Bong bóng nhà đất Israel giai đoạn 2008-2013 15 2.4.3.Bong bóng nhà đất Thổ Nhĩ Kỳ giai đoạn 2010-2014 15 2.4.4.Bong bóng nhà đất Việt Nam 16 CHƯƠNG III 17 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỰ HÌNH THÀNH BONG BĨNG BĐS TẠI KHU VỰC TP HCM .17 3.1 Khung phân tích 17 3.2 Khung lý thuyết 18 3.3 Mơ hình kinh tế lượng 21 3.4 Dữ liệu nghiên cứu 23 CHƯƠNG IV 25 TỔNG QUAN THỊ TRƯỜNG BẤT ĐỘNG SẢN VIỆT NAM 25 4.1 Khái niệm bất động sản 25 4.2 Khái niệm nhà chung cư 25 4.3 Lịch sử phát triển thị trường BĐS Việt Nam .25 CHƯƠNG V 31 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 31 5.1 Nhận diện bong bóng BĐS nhà đất khu vực TPHCM 31 5.1.1 Kiểm định tính dừng chuỗi giá nhà (PRICE), tiền thuê nhà (RENT) 31 5.1.2 Kiểm tra mối quan hệ chuỗi giá nhà (PRICE), tiền thuê nhà (RENT) giai đoạn nghiên cứu 34 5.2 Kết hồi quy mơ hình VAR 35 a) Thống kê mơ tả biến mơ hình VAR 35 b) Kiểm định nghiệm đơn vị 35 c) Chọn độ trễ cho mơ hình VAR 36 d) Kiểm định Granger Causality 37 e) Kết ước lượng mơ hình VAR 38 f) Kết phân tích hàm phản ứng đẩy 39 g) Kết phân rã phương sai 51 CHƯƠNG V 52 KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 52 6.1 Tóm lượt nội dung nghiên cứu…………………………………………………… 6.2 Những đóng góp nghiên cứu………………………………………………… 6.3 Hàm ý sách ………………………………………………………………… 6.4 Hạn chế nghiên cứu hướng mở rộng……………………………………… Tài liệu tham khảo Phần phụ lục 52 52 53 53 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Viết đầy đủ CP Chính phủ NĐCP Nghị định phủ BĐS Bất động sản GSO/TCTK Tổng cục thống kê NHTG Ngân hàng giới BXD Bộ Xây Dựng NHNN Ngân hàng nhà nước NHTM Ngân hàng thương mại CSTT Chính sách tiền tệ KTVM Kinh tế vĩ mô CPI Chỉ số giá tiêu dùng GDP Tổng sản phẩm quốc nội FDI Đầu tư trực tiếp nước REL Dư nợ BĐS PI Chỉ số giá nhà /thu nhập bình quân PR Chỉ số giá nhà/giá thuê nhà ABC Austrian business cycle theory M2 Cung tiền M2 VAR Mơ hình véc tơ tự hồi quy DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1: Chỉ số giá nhà số nước, thành phố giới Bảng 1.2: Tổng hợp giá nhà giá thuê nhà TPHCM giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2018 tính theo năm Bảng 3.1: Bảng mơ tả biến mơ hình 24 Bảng 5.1: Kết kiểm định ADF chuỗi giá nhà (PRICE) 31 Bảng 5.2: Kết kiểm định ADF chuỗi giá tiền thuê (RENT) 32 Bảng 5.3: Kết kiểm định ADF sai phân bậc chuỗi giá nhà D(Price) 32 Bảng 5.4: Kết kiểm định ADF sai phân bậc chuỗi giá thuê D(RENT) 33 Bảng 5.5: Kết kiểm định ADF chuỗi PR 33 Bảng 5.6: Kết kiểm định ADF sai phân bậc chuỗi D(PR) 33 Bảng 5.7: Kết hồi quy giá nhà (PRICE) theo tiền thuê nhà (RENT) 34 Bảng 5.8: Kết kiểm định ADF chuỗi RESID 34 Bảng 5.9: Thống kê biến mơ hình 35 Bảng 5.10: Kết kiểm định tính dừng biến mơ hình theo tiêu chuẩn ADF 36 Bảng 5.11: Bảng mô tả biến mơ hình sau lấy sai phân bậc 36 Bảng 5.12: Độ trễ mơ hình VAR 37 Bảng 5.13: Kết kiểm định nhân Granger 37 Bảng 5.14: Kết phân rã phương sai biến DLNPR 51 DANH MỤC BIỂU ĐỒ Biểu đồ 1.1: Bảng giá bán trung bình hộ chung cư giai đoạn 2005-2018 tính theo năm (usd/m2) Biểu đồ 1.2: Chỉ số PRICE/INCOME PRICE/RENT hộ chung cư giai đoạn 2005-2018 Biểu đồ 4.1: Nguồn vốn FDI Việt Nam từ năm 2005 đến năm 2018 29 Biểu đồ 5.1: Phản ứng bong bóng BĐS với cú sốc dư nợ BĐS 39 Biểu đồ 5.2: Cơ cấu tín dụng BĐS theo nhu cầu vốn vay qua năm 40 Biểu đồ 5.3: Cơ cấu tín dụng BĐS theo thời hạn vay 41 Biểu đồ 5.4: Phản ứng bong bóng BĐS với cú sốc GDP 41 Biểu đồ 5.5: Tăng trưởng GDP TPHCM qua năm (2005-2018) (%/năm) 42 Biểu đồ 5.6: Phản ứng bong bóng BĐS với cú sốc CPI 43 Biểu đồ 5.7: Chỉ số CPI Việt Nam qua năm (2005-2018) 44 Biểu đồ 5.8: Phản ứng bong bóng BĐS với cú sốc lãi suất 44 Biểu đồ 5.9: Biểu đồ dư nợ BĐS TPHCM, cung tiền M2 lãi suất cho vay 45 Biểu đồ 5.10: Phản ứng bong bóng BĐS với cú sốc vốn FDI 46 Biểu đồ 5.11: Nguồn vốn FDI đầu tư vào TPHCM giai đoạn 2005-2018 48 Biểu đồ 5.12: Phản ứng bong bóng BĐS với cú sốc số chứng khoán 48 Biểu đồ 5.13: Chỉ số VNI từ năm 2005 đến năm 2019 49 Biểu đồ 5.14: Phản ứng bong bóng BĐS với cú sốc 50 TĨM TẮT Thành phố Hồ Chí Minh thành phố có tốc độ phát triển kinh tế nhanh nước, điều thu hút số lượng lớn lao động nhập cư từ tỉnh, thành phố khác đến sinh sống làm việc Vì vậy, nhu cầu nhà để ổn định sống làm việc nhu cầu thiết yếu người lao động muốn sinh sống làm việc TPHCM Tuy nhiên, việc tiết kiệm để mua nhà thu nhập từ tiền lương, tiền công hộ gia đình lao động nhập cư vấn đề khó khăn nan giải giá nhà TPHCM cao so với thu nhập bình qn người lao động Với mục đích tìm hiểu yếu tố ảnh hưởng đến việc hình thành giá nhà cao khu vực TP Hồ Chí Minh, tác giả chọn đề tài “Quan hệ yếu tố kinh tế vĩ mơ bong bóng bất động sản: Nghiên cứu thực tế TP Hồ Chí Minh tỉnh lân cận” để nghiên cứu vấn đề Nội dung chủ yếu luận văn tìm sở lý luận để khẳng định bong bóng BĐS có hay khơng tồn thị trường BĐS nhà đất để thuộc phân khúc nhà chung cư khu vực TP HCM Nếu thị trường có tồn bong bóng yếu tố tác động đến việc làm tăng giá BĐS nhà đất khu vực nghiên cứu Luận văn vận dụng mô hình véctơ tự hồi quy (VAR) để kiểm tra mối liên hệ biến kinh tế vĩ mô tốc độ tăng trưởng GDP, lãi suất vay dài hạn, lạm phát, dư nợ cho vay BĐS, số chứng khoán… để đánh giá mối quan hệ với số giá nhà tiền thuê nhà (PR) phân khúc nhà chung cư Qua xem xét tác động hai chiều biến q trình hình thành nên bong bóng BĐS khu vực nghiên cứu Kết nghiên cứu luận văn cho thấy giai đoạn từ quý I/2005 đến quý IV/2018 thị trường BĐS TPHCM xuất bong bóng BĐS phân khúc nhà chung cư Điều giải thích giá BĐS chung cư khu vực TPHCM tăng nhanh thời gian qua Từ khóa: Bong bóng BĐS, mơ hình VAR, Chỉ số giá nhà tiền thuê ABSTRACT Ho Chi Minh City is one of the cities with the fastest economic growth rates in Viet Nam, It will attract a large number of migrant workers from other provinces and cities to live and work Therefore, housing demand to stabilize their life and work is one of the essential basic needs of workers who want to live and work in the HCM city However, the savings to buy a house by income from salaries and wages of households of migrant workers is a matter very difficult and problematic because house prices are in the city is too high with the average income of the employee With the purpose of understanding the factors affecting the formation of high house prices in Ho Chi Minh City The author chose the topic "Relation between macroeconomic factors and real estate bubbles: A practical study in Ho Chi Minh City and neighboring provinces" to study these issues The main content of the thesis is to find a theoretical basis to confirm whether the real estate bubble exists or not in the real estate market for housing in the apartment segment in Ho Chi Minh City If the market exists a bubble, what factors have affected the increase in real estate prices in the study area? The thesis has applied the Vector Auto Regression model (VAR) to examine the relationship between variables in macroeconomics such as GDP growth rate, long-term loan interest rate, inflation, real estate loan balance, stock index to evaluate its relationship with the price on rent index (PR) for the segment of apartment house Thereby considering the two-way impact between these variables in the process of forming a real estate bubble in the study area The research results of the thesis show that in the period from the first quarter of 2005 to the fourth quarter of 2018, the Ho Chi Minh City real estate market appeared a real estate bubble for the apartment segment This may explain why the price of real estate in Ho Chi Minh City area increased so fast in recent years Keywords: Real estate bubble, VAR model, house price on rent index 54 bong bóng BĐS khu vực TPHCM Các biến số giải thích tồn chế hình thành bong bóng Trong biến PR biến đại diện cho bong bóng BĐS lại phụ thuộc vào thay đổi q khứ nó, để giải thích phụ thuộc này, liệu tác giả thu thập không đủ để giải thích Vì vậy, để giải thích cách tồn diện chế hình thành phát triển bong bóng BĐS cần phải có chun đề nghiên cứu sâu với chuỗi liệu nhiều liệu có liên quan đến khảo sát hành vi bên tham gia thị trường BĐS Tài liệu tham khảo Tiếng Việt: Bộ Kế hoạch Đầu tư, 2018 Kỷ yếu hội nghị: 30 năm thu hút đầu tư nước vào Việt Nam: Tầm nhìn hội kỷ nguyên Bộ Tài nguyên Môi trường: Thông tư số 28/2014/TT-BTNMT ngày 02 tháng năm 2014 quy định thống kê, kiểm kê đất đai lập đồ trạng sử dụng đất Bộ Xây dựng (Phòng Thị trường bất động sản – Cục Quản lý nhà thị trường bất động sản – Bộ Xây dựng): Dữ liệu thị trường bất động sản từ năm 2005 đến năm 2018 Bộ Xây dựng: Phát biểu Thứ trưởng BXD Nguyễn Trần Nam Họp báo giới thiệu Hội thảo quốc tế: "Phát triển nhà thị trường bất động sản - kinh nghiệm giới lựa chọn cho Việt Nam" tháng 11/2010 Colliers International: Báo cáo nghiên cứu thị trường Bất động sản Việt Nam (từ quý I/2016 đến quý IV/2018) Cơng ty Cổ phần chứng khốn FPT (FPTS): Báo cáo ngành Bất động sản năm 2010 đến năm 2018 Cơng ty TNHH Chứng khốn Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBS): Báo cáo ngành Bất động sản năm 2014 đến năm 2018 Cục Thống kê Tp Hồ Chí Minh, liệu kinh tế năm từ 2005 – 2018 Đào Hữu Hòa, 2013 Thị trường bất động sản Việt Nam, nguồn gốc hình thành bong bóng bất động sản hậu Tạp chí nghiên cứu kinh tế số 424 10 Đinh Văn Ân cộng sự, 2009 Chính sách phát triển thị trường bất động sản - Kinh nghiệm quốc tế học cho Việt Nam Nhà xuất Tài 11 Đinh Văn Ân, 2011 Chính sách phát triển thị trường BĐS Việt Nam Nxb Chính trị Quốc gia 12 Đoàn Thanh Hà Lê Thanh Ngọc, 2013 Mối quan hệ tín dụng ngân hàng giá nhà đất Tạp chí phát triển hội nhập số 11 (21) 13 Dương Thị Bình Minh Nguyễn Thị Mỹ Linh, 2012 Đánh giá yếu tố tác động đến Quyết định đầu tư vào thị trường bất động sản - số gợi ý sách Tạp chí Phát triển kinh tế số 255 14 Hiệp hội BĐS TPHCM (HoREA): Các văn kiến nghị Hiệp hội năm 2017, 2018, 2019) 15 Hoàng Văn Cường, 2006 Thị trường bất động sản Nxb Xây dựng 16 Jones Lang LaSalle: Báo cáo tóm tắt thị trường Bất động sản Việt Nam (từ quý I/2011 đến quý IV/2018) 17 Lê Quốc Hội, 2013 Đầu tư trực tiếp nước vào bất động sản bất ổn kinh tế vĩ mơ Việt Nam Tạp chí kinh tế & Phát triển số 194 18 Lê Thanh Ngọc, 2014 Phân tích ảnh hưởng nhân tố tài đến bong bóng bất động sản TP Hồ Chí Minh Tạp chí phát triển hội nhập số 15 (25) 19 Lê Thị Lanh cộng sự, 2014, Chứng khốn hóa: Cơng cụ tài trợ cho bất động sản Việt Nam Tạp chí phát triển hội nhập số 16 (26) 20 Lê Xuân Nghĩa, 2011 Thị trường bất động sản hệ thống tài Báo cáo tham luận Hội thảo Thị trường bất động sản, Bộ Xây dựng, tháng năm 2011 21 Ngân hàng Nhà nước Chi nhánh Thành phố Hồ Chí Minh: Báo cáo dư nợ cho vay năm 2005 – 2018 22 Ngân hàng Nhà nước Việt nam: Báo cáo thường niên năm 2005 đến 2018 23 Ngân hàng phát triển Châu Á (ADB): Báo cáo kinh tế Việt Nam năm 2005 – 2018 24 Nguyễn Quỳnh Hoa, 2014 Sự hình thành phát triển thị trường bất động sản Việt Nam tiến trình đổi kinh tế Tạp chí phát triển hội nhập số 17 (27) 25 Phan Tuấn Anh, 2013 Tác động hai mặt FDI đến kinh tế Việt Nam Tạp chí Khoa học Xã hội số 12(184)-2013 26 Quốc hội Việt Nam: Luật Đất đai năm số 45/2013/QH13 Nghị định hướng dẫn 27 Quốc hội Việt Nam: Luật Đất đai số 13/2003/QH11 Nghị định hướng dẫn 28 Quốc hội Việt Nam: Luật Kinh doanh bất động sản số 66/2014/QH13 Nghị định hướng dẫn 29 Quốc hội Việt Nam: Luật Nhà số 65/2014/QH13 Nghị định hướng dẫn 30 Savill Việt Nam: Báo cáo thị trường Bất động sản Việt Nam (từ quý I/2006 đến quý IV/2018) 31 Sở Kế hoạch Đầu tư Thành phố Hồ Chí Minh: Báo cáo vốn đầu tư nước ngồi vào Thành phố Hồ Chí Minh năm từ 2005 – 2018 32 Sở Xây dựng Thành phố Hồ Chí Minh: Báo cáo lĩnh vực xây dựng Thành phố Hồ Chí Minh năm 2005 – 2018 33 Thái Bá Cẩn, 2003 Thị trường bất động sản - Những vấn đề lý luận thực tiễn Việt Nam Nxb Tài 34 Tổng cục Thống kế: Niên giám thống kê năm từ 2005 – 2018 35 Trần Mạnh Kiên, 2014 Bong bóng tài sản số vấn đề liên quan Tạp chí phát triển hội nhập số 17 (27) 36 Trần Tiến Khai, 2011 Nguyên lý bất động sản Nxb Lao động - Xã hội 37 Ủy ban Nhà nước người Việt Nam nước ngoài: Dữ liệu kiều hối năm 2005 – 2018 38 Viện Kinh tế Xây dựng, 2012 Thực trạng giải pháp cho thị trường bất động sản 39 Viện Nghiên cứu Khoa học Công nghệ Ngân hàng, 2013 Tín dụng bất động sản bong bóng bất động sản: thực trạng giải pháp 40 Viện Nghiên cứu Kinh tế Phát triển - Đại học Kinh tế Quốc dân, 2012 Tính minh bạch thị trường bất động sản Thành phố Hồ Chí Minh 41 Viện Nghiên cứu Quản lý Kinh tế Trung ương, 2008 Thị trường bất động sản Việt Nam: Thực trạng giải pháp 42 World Bank: Báo cáo kinh tế Việt Nam năm 2005 – 2018 Tiếng Anh: Anna Scherbina, 2012, Asset Bubbles: an Application to Residential Real Estate European Financial Management Ashok Bardhan, Robert Edelstein and Desmond Tsang, 2008 Global Financial Integration and Real Estate Security Returns Real Estate Economics, V36 2: pp 285–311 Behzad T Diba and Herschel I Grossman, 1987 On the inception of rational bubbles The Quarterly Journal of Economics, Vol 102, No (Aug., 1987), pp 697-700 Bjornar Karlsen Kivedal, 2012 Testing for rational bubbles in the housing market Working Paper Series, No 10/2012 Bong Han Kim and Hong Ghi Min, 2011 Household lending, interest rates and housing price bubbles in Korea: Regime switching model and Kalman filter approach Economic Modelling, Volume 28, Pages 1415-1423 Charles Collyns and Abdelhak Senhadji (2003) Lending booms, real estate bubbles, and the Asian crisis IMF Working Paper Charles Himmelberg et al, 2005 Assessing High House Prices: Bubbles, Fundamentals and Misperceptions Journal of Economic Perspectives—Volume 19, Number - Pages 67–92 Charles P Kindleberger and Robert Z Aliber, 2005 Manias, Panics, and Crashes A History of Financial Crises John Wiley & Sons, Inc Christopher A Sims, 1980 Macroeconomics and Reality Econometrica, Vol 48, No (Jan., 1980), pp 1-48 10 Chun Tsai and Chien-Wen Peng, 2010 Bubbles in Taiwan housing market: the determinants and effects Habitat International Volume 35, Issue 2, April 2011, Pages 379-390 11 Collyns, Charles, and Abdejhak Senhadji, 2002 “Lending Booms, Real Estate, Bubbles and the Asian Crisis.” IMF Working Paper 02/20 (Washington: International Monetary Fund) 12 Diego Salzman and Remco C.J Zwinkels, 2013 Behavioural Real Estate Duisenberg school of finance - Tinbergen Institute Discussion Paper 13 E Philip Davis and Haibin Zhu 2004 Bank lending and commercial property cycles: some cross-country evidence BIS Working Papers No 150 14 Ewa Karwowski, 2018 Corporate financialization in South Africa: From investment strike to housing bubble Competition & Change 2018,Vol.22(4) 413–436 15 Feng Guo and Ying Sophie Huang, (2010) Does “hot money” drive China's real estate and stock markets? International Review of Economics and Finance 19, 452–466 16 Fengyun Liu et al, 2017 A measurement model for real estate bubble size based on the panel data analysis: An empirical case study PLOS ONE DOI:10.1371/journal.pone.0173287 17 Gadi Barlevy, 2007 Economic theory and asset bubbles Federal Reserve Bank of Chicago: Economic Perspective, 3Q/2007 18 Itamar Caspi, 2016 Testing for a housing bubble at the national and regional level: the case of Israel Empir Econ (2016) 51:483–516 19 Itamar Caspi, 2017 Rtadf: Testing for Bubbles with EViews Journal of Statistical Software, November 2017, Volume 81, Code Snippet 20 James Suroweicki, 2004 The wisdom of crowds Random House, Inc 21 Jan K Brueckner, 2011 Lectures on Urban economics Massachusetts Institute of Technology 22 Jing Wu et al, 2012 Evaluating conditions in major chinese housing markets National bureau of economic research, Working Paper No 16189 23 John Bone and Karen O’Reilly, 2010 No place called home: the causes and social consequences of the UK housing ‘bubble’ The British Journal of Sociology 2010 Volume 61 Issue 24 John Muellbauer and Anthony Murphy, 2008 Boom and busts in the UK housing market The Economic Journal Vol 107, No 445 (Nov., 1997), pp 17011727 25 John P Calverley, 2009 When Bubbles Burst: Surviving the Financial Fallout Nicholas Brealey (March 5, 2009) 26 Juan Ayuso and Fernando Restoy, 2003 House Prices and Rents: An Equilibrium Asset Pricing Approach Banco De Espana 27 Kar Yiu Wong, 2001 Housing market bubbles and the currency crisis: The case of Thailand Japanese Economic Review 52, 382-404 28 Karl E Case and Robert J Shiller, 1988 The Behavior Of Home Buyers In Boom And Post Boom Markets National Bureau Of Economic Research, working Paper No 2748 29 Karl E Case and Robert J Shiller, 1989 The efficiency of the market for single family homes American Economic Review, Vol.79, pp.125-37 30 Karl E Case and Robert J Shiller, 2003 Is there a Bubble in the Housing Market?, Brookings Papers on Economic Activity, No 2, pp 299-342 31 Karl E Case, 2008 The central role of home prices in the current financial crisis: how will the market clear? Brookings Papers on Economic Activity,39, 161 32 Kim Hiang Liow, 2004 Dynamic Relationship Between Stock And Property Markets CRES: 2004 -002 33 Kostas Tsatsaronis and Haibin Zhu, 2004 What drives housing price dynamics: cross-country evidence BIS Quarterly Review, March 2004 34 Ludwig von Mises, 1912 The Austrian Theory of the Trade Cycle and other Essays Ludwig von Mises Institute 35 Marc Labonte, 2003 U.S Housing Prices: Is There a Bubble? Report for Congress 36 McDonald, J.F and Stokes and Houston H Stokes, 2015 Monetary Policy, Fiscal Policy, and the Housing Bubble Modern Economy, January 2015 https://www.researchgate.net/publication/272401288 37 Michael Dowling & Brian Lucey, 2010 Behavioral finance, Investors, Corporations, and Markets Chapter 17 John Wiley & Sons, Inc 38 Nicholas Barberis et al, 1998 A model of investor sentiment Journal of Financial Economics, 94, 307-43 39 Omer Bayar and William S.Neilson, 2010 The Peculiar Economics of Housing Bubbles Contemporary Economic Policy, Volume 29, Issue 3, July 2011, Pages 374-381 40 Paul Krugman, 2009 The Return Of Depression Economics And The Crisis Of 2008 W.W Norton & Company; Reprint edition (September 8, 2009) 41 Phan Thi Bich Nguyet and Pham Duong Phuong Thao, 2016 Association between Securities and Real Estate Markets: The Case of Ho Chi Minh City Journal of Economic Development 23(4) 62-79 42 Qi Liang and Hua Cao, 2007 Property prices and bank lending in China Journal of Asian Economics Volume 18, Issue 1, February 2007, Pages 63-75 43 Rechard Whittle, 2012 Austrian Business Cycles: from Theory to Empirics Research Institute for Business and Management: Manschester Metropolitan University Business School 44 Richard J Herring & Susan Wachter, 1998 Real Estate Booms and Banking Busts: An International Perspective Presented at the Wharton Conference on Asian Twin Financial Crises March 9-10, 1998 45 Robert J Shiller, 2000 Irational Exuberance, Princeton, N.J.: Princeran University Press 46 Robert J Shiller, 2001 Bubbles, humen Judgment, and expert opinion Finacial Analysts Journal, 58, 18-26 47 Robert J Shiller, 2007 Historic turning points in real estate Yale University: Cowles Foudation for Research in Economics Working Papers 48 Ryan Dong Chen et al, 2013 An Empirical Analysis of House Price Bubble: A Case Study of Beijing Housing Market Research in Applied Economics ISSN 1948-5433 2013, Vol.5, No.1 49 Sean D Campbell et al, 2009 What moves housing markets: A variance decomposition of the rent–price ratio Journal of Urban Economics 66 (2009) 90– 102 50 Shigeyuki Hamori et al, 2018 Bank Credit and Housing Prices in China: Evidence from a TVP-VAR Model with Stochastic Volatility Jounal of Risk Financial Manag 2018, 11, 90; doi:10.3390/jrfm11040090 51 Sims, C.A, 1980 Macroeconomics and Reality Econometrica, 48, pp.1-48 52 Stefan Gerlach and Wensheng Peng, 2004 Bank lending and property prices in Hong Kong Journal of Banking & Finance Volume 29, Issue 2, February 2005, Pages 461-481 53 Subramaniam Pillay and Gary J Rangel, 2008 Evidence and determinants of real estate bubbles: The case of Singapore University of Nottingham 54 Tie-Ying Liu et al, 2016 China’s housing bubble burst? Economics of Transition Volume 24 (2) 2016, 361–389 55 Ting Lan, 2014 House Price Bubbles in China Research in Applied Economics ISSN 1948-5433, 2014, Vol 6, No 56 Tsoyu Calvin Lin & Zong-Han Lin, 2011 Are stock and real estate markets integrated? An empirical study of six Asian economies Pacific-Basin Finance Journal, 19(5), 571–585 57 Vyacheslav Mikhed and Petr Zemčík, 2007 Testing for bubbles in housing markets: a panel data approach Journal of Real Estate Finance and Economics, 38, 366-386 58 Weida Kuang and Peng Liu, 2015 Inflation and House Prices: Theory and Evidence from 35 Major Cities in China International Real Estate Review, 2015 Vol 18 No 1: pp 217 – 240 59 William Curt Hunter, George G Kaufman, Michael Pomerleano (2003) Asset Price Bubbles: The Implications for Monetary, Regulatory, and International Policies 60 Xiaoqing Eleanor Xu and Tao Chen, 2012 The effect of monetary policy on real estate price growth in China Pacific-Basin Finance Journal Volume 20, Issue 1, January 2012, Pages 62-77 61 Xie He, Xiao-Jing Cai and Shigeyuki Hamori, 2018 Bank Credit and Housing Prices in China: Evidence from a TVP-VAR Model with Stochastic Volatility Journal of Risk and Financial Management 62 Yener Coskun and Arvydas Jadevicius, 2017 Is there a housing bubble in turkey? Real Estate Management and Valuation, vol 25, no 1, pp 48-73 63 Zhang, Yanbing & Hua, Xiuping & Zhao, Liang, 2012 Exploring determinants of housing prices: A case study of Chinese experience in 1999–2010 Economic Modelling, Elsevier, vol 29(6), pages 2349-2361 Wedsite: http://tapchitaichinh.vn/thi-truong-tai-chinh/thuc-trang-phat-trien-thitruong-bat-dong-san-viet-nam-va-mot-so-khuyen-nghi-309337.html http://tapchitaichinh.vn/thi-truong-tai-chinh/chinh-sach-quan-ly-nha-nuoc- doi-voi-thi-truong-bat-dong-san-cong-nghiep-131903.html https://www.joneslanglasalle.com.vn/en/newsroom/foreign-directinvestment-10-years-reflection-and-real-estate-development http://tapchitaichinh.vn/nghien-cuu-trao-doi/giai-phap-huy-dong-nguonluc-fdi-vao-thi-truong-bat-dong-san-viet-nam-310980.html http://www.baodongnai.com.vn/kinhte/201910/mua-dat-2-huyen-longthanh-nhon-trach-don-dau-du-an-ha-tang-ky-vong-lon-rui-ro-cao-2969243/ http://tapchitaichinh.vn/thi-truong-tai-chinh/ts-le-dang-doanh-tinh-trangbat-doi-xung-thong-tin-trong-thi-truong-bat-dong-san-van-dien-ra-305881.html https://www.tapchikientruc.com.vn/chuyen-muc/ly-luan-phe-binh-kientruc/thuc-trang-quy-hoach-quan-ly-quy-hoach-xay-dung-do-thi-viet-nam.html PHẦN PHỤ LỤC Phụ lục 1: Kết ước lượng mô hình VAR Vector Autoregression Estimates Sample (adjusted): 2005Q1 2018Q4 Included observations: 30 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] DLNPR DCPI DGDP DLNFDI DLNREL DLNVNI DR DLNPR(-1) 0.087130 (0.20495) [0.42513] -1.056657 (3.98143) [-0.26540] -3.310392 (1.85648) [-1.78315] 1.568237 (1.49658) [1.04788] 0.230361 (0.99900) [0.23059] -0.269530 (0.18882) [-1.42745] 0.939146 (2.02100) [0.46469] DLNPR(-2) 0.091918 (0.18329) [0.50150] -0.027677 (0.01151) [-2.40390] 3.908793 (3.56068) [1.09777] 0.784459 (0.22367) [3.50729] -2.812390 (1.66029) [-1.69391] -0.134502 (0.10429) [-1.28967] 1.572502 (1.33842) [1.17490] -0.161218 (0.08407) [-1.91759] -0.070917 (0.89342) [-0.07938] 0.021898 (0.05612) [0.39019] -0.195312 (0.16886) [-1.15662] 0.000973 (0.01061) [0.09177] 1.655726 (1.80742) [0.91607] 0.081069 (0.11353) [0.71405] DCPI(-2) 0.017585 (0.00905) [1.94241] -0.504953 (0.17588) [-2.87108] -0.089394 (0.08201) [-1.09006] -0.041128 (0.06611) [-0.62212] 0.003742 (0.04413) [0.08480] 0.002136 (0.00834) [0.25604] 0.008224 (0.08928) [0.09211] DGDP(-1) 0.005618 (0.02471) [0.22740] 0.650431 (0.47995) [1.35520] -0.026571 (0.22379) [-0.11873] 0.177796 (0.18041) [0.98552] -0.043452 (0.12043) [-0.36082] -0.011738 (0.02276) [-0.51569] 0.190985 (0.24363) [0.78393] DGDP(-2) -0.011533 (0.02307) [-0.50002] -0.035038 (0.44808) [-0.07820] -0.106990 (0.20893) [-0.51208] 0.194592 (0.16843) [1.15534] 0.082045 (0.11243) [0.72975] 0.020286 (0.02125) [0.95462] -0.006272 (0.22745) [-0.02757] DLNFDI(-1) -0.008522 (0.02903) [-0.29358] 0.283275 (0.56390) [0.50235] -0.416251 (0.26294) [-1.58309] -1.151287 (0.21196) [-5.43157] -0.108785 (0.14149) [-0.76886] 0.056019 (0.02674) [2.09474] 0.314156 (0.28624) [1.09754] DLNFDI(-2) 0.034252 (0.03284) [ 1.04298] -0.139292 (0.63797) [-0.21834] 0.019980 (0.29748) [ 0.06716] -0.347410 (0.23981) [-1.44871] -0.089428 (0.16008) [-0.55866] 0.010904 (0.03026) [0.36041] 0.187794 (0.32384) [0.57990] DLNREL(-1) -0.131667 (0.05204) [-2.52998] 0.149196 (1.01101) [0.14757] 0.071971 (0.47142) [ 0.15267] 0.558993 (0.38003) [1.47093] -0.319348 (0.25368) [-1.25888] -0.091641 (0.04795) [-1.91130] -0.311490 (0.51320) [-0.60696] DLNREL(-2) -0.010677 (0.05808) [-0.18383] 2.065324 (1.12834) [1.83041] -0.858479 (0.52613) [-1.63169] 0.972683 (0.42413) [2.29336] -0.018349 (0.28312) [-0.06481] -0.083740 (0.05351) [-1.56489] 0.504192 (0.57275) [0.88030] DLNVNI(-1) 0.094036 (0.20793) [0.45224] 6.316828 (4.03945) [1.56379] -1.801420 (1.88353) [-0.95641] -2.454683 (1.51838) [-1.61664] 0.153308 (1.01355) [0.15126] 0.469867 (0.19157) [2.45272] 1.900886 (2.05045) [0.92706] DLNVNI(-2) 0.243520 (0.21799) [1.11710] 1.606114 (4.23486) [0.37926] 2.556559 (1.97465) [1.29469] -1.774117 (1.59183) [-1.11451] 0.090393 (1.06258) [0.08507] -0.393249 (0.20084) [-1.95805] 1.296224 (2.14964) [0.60300] DCPI(-1) DR(-1) 0.009165 (0.02921) [0.31377] -0.031596 (0.56743) [-0.05568] 0.131343 (0.26458) [0.49641] 0.270685 (0.21329) [1.26909] 0.209603 (0.14238) [1.47218] 0.055340 (0.02691) [2.05647] 0.308340 (0.28803) [1.07051] DR(-2) 0.042084 (0.03033) [1.38765] 0.205625 (0.58916) [0.34901] 0.347533 (0.27472) [1.26506] 0.368324 (0.22146) [1.66317] -0.191027 (0.14783) [-1.29223] -0.044689 (0.02794) [-1.59941] -0.310582 (0.29906) [-1.03852] 0.011884 -0.797462 (0.01819) (0.35335) [0.65337] [-2.25683] R-squared 0.665766 0.804648 Adj R-squared 0.353815 0.622319 Sum sq resids 0.056204 21.21117 S.E equation 0.061212 1.189150 F-statistic 2.134198 4.413168 Log likelihood 51.63125 -37.36812 Akaike AIC -2.442083 3.491208 Schwarz SC -1.741485 4.191806 Mean dependent 0.004154 -0.531000 S.D dependent 0.076148 1.934969 Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion Number of coefficients 0.186178 (0.16476) [1.12997] 0.541781 0.114110 4.611765 0.554483 1.266818 -14.47936 1.965290 2.665889 0.054667 0.589112 1.89E-09 1.48E-11 76.06488 1.929008 6.833199 105 0.169836 (0.13282) [1.27868] 0.797023 0.607578 2.996975 0.446988 4.207148 -8.014246 1.534283 2.234882 0.047041 0.713542 0.128532 (0.08866) [1.44969] 0.534845 0.100701 1.335403 0.298374 1.231952 4.111310 0.725913 1.426511 0.075007 0.314636 0.045386 (0.01676) [2.70835] 0.708768 0.436951 0.047706 0.056395 2.607519 54.09021 -2.606014 -1.905415 0.024519 0.075157 -0.447162 (0.17936) [-2.49304] 0.440346 -0.081997 5.465348 0.603620 0.843020 -17.02661 2.135107 2.835706 -0.360667 0.580297 C Nguồn: Kết trích xuất từ Eview 10 Phụ lục 2: Kết kiểm định độ ổn định mơ hình VAR Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: DLNPR DGDP DCPI DLNREL DR DLNFDI DLNVNI Exogenous variables: C Lag specification: Root Modulus 0.180566 - 0.787640i 0.808072 0.180566 + 0.787640i 0.808072 -0.780951 0.780951 -0.371330 - 0.679938i 0.774727 -0.371330 + 0.679938i 0.774727 0.455643 - 0.548087i 0.712748 0.455643 + 0.548087i 0.712748 0.154632 - 0.595964i 0.615698 0.154632 + 0.595964i 0.615698 0.504768 - 0.160172i 0.529572 0.504768 + 0.160172i 0.529572 -0.330011 - 0.199471i 0.385611 -0.330011 + 0.199471i 0.385611 -0.254993 0.254993 No root lies outside the unit circle VAR satisfies the stability condition Nguồn: Kết trích xuất từ Eview 10 Phụ lục 3: Kiểm định phân phối chuẩn phần dư mơ hình VAR VAR Residual Normality Tests Orthogonalization: Cholesky (Lutkepohl) Null Hypothesis: residuals are multivariate normal Sample: 2005Q1 2018Q4 Included observations: 30 Component Skewness Chi-sq 0.065868 0.021693 -0.348025 0.605609 0.169629 0.143869 -0.079993 0.031994 0.034949 0.006107 0.378677 0.716981 0.440991 0.972363 Joint 2.498617 Component Kurtosis Chi-sq 4.139515 1.623118 3.012953 0.000210 2.255287 0.693247 2.188862 0.822430 2.334259 0.554014 2.969755 0.001143 3.361270 0.163145 Joint 3.857308 Component Jarque-Bera df 1.644811 2 0.605818 0.837117 0.854424 0.560121 0.718125 1.135509 Joint 6.355924 14 df 1 1 1 df 1 1 1 Prob 0.4394 0.7387 0.6580 0.6523 0.7557 0.6983 0.5668 0.9567 Prob * 0.8829 0.4364 0.7045 0.8580 0.9377 0.3971 0.3241 0.9272 Prob 0.2027 0.9884 0.4051 0.3645 0.4567 0.9730 0.6863 0.7961 Phụ lục 4: Kiểm định tự tương quan phần dư mơ hình VAR VAR Residual Serial Correlation LM Tests Sample: 2005Q1 2018Q5 Included observations: 30 Null Hypothesis: no serial correlation at lag order h Lag LRE*stat bf Prob Rao F-stat df Prob 66.34814 49 0.0499 1.401594 (49, 14.6) 0.2446 57.26452 49 0.1953 1.040981 (49, 14.6) 0.4931 76.40827 49 0.0074 1.915396 (49, 14.6) 0.0872 72.88749 49 0.0150 1.719954 (49, 14.6) 0.1286 64.52883 49 0.0676 1.322320 (49, 14.6) 0.2868 63.37318 49 0.0813 1.273896 (49, 14.6) 0.3159 29.78586 49 0.9863 0.352931 (49, 14.6) 0.9968 48.61368 49 0.4887 0.768957 (49, 14.6) 0.7604 6271319 49 0.0902 1.246894 (49, 14.6) 0.3332 10 3845562 49 0.8609 0.519241 (49, 14.6) 0.9554 11 5853010 49 0.1653 1.086216 (49, 14.6) 0.4538 12 51.16150 49 0.3888 0.842758 (49, 14.6) 0.6859 13 82.11066 49 0.0021 2.272903 (49, 14.6) 0.0441 14 48.33767 49 0.4999 0.761255 (49, 14.6) 0.7681 15 45.09284 49 0.6323 0.674768 (49, 14.6) 0.8489 16 45.02429 49 0.6350 0.673019 (49, 14.6) 0.8504 Nguồn: Kết trích xuất từ Eview 10 ... DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH  PHAN HOÀNG LONG QUAN HỆ GIỮA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MƠ VÀ BONG BĨNG BẤT ĐỘNG SẢN: NGHIÊN CỨU THỰC TẾ TẠI TP HỒ CHÍ MINH VÀ CÁC TỈNH... đoan Luận văn ? ?Quan hệ yếu tố kinh tế vĩ mơ bong bóng bất động sản: Nghiên cứu thực tế TP Hồ Chí Minh tỉnh lân cận? ?? cơng trình nghiên cứu độc lập tơi nghiên cứu thực Các kết nghiên cứu chưa công... đề tài ? ?Quan hệ yếu tố kinh tế vĩ mô bong bóng bất động sản: Nghiên cứu thực tế TP Hồ Chí Minh tỉnh lân cận? ?? để nghiên cứu vấn đề Nếu kết nghiên cứu luận văn cho thấy có hình thành bong bóng BĐS