2.
4.1.7.7. Phản ứng của D_PR trước cú sốc củ aR
Hình 4.7: Phản ứng của D_PR trước cú sốc của R
-.006 -.004 -.002 .000 .002 .004 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Response of DP_R to Cholesky One S.D. R Innovation
Giá bất động sản phản ứng tức thì tương đối mạnh và ngược chiều trước cú sốc của lãi suất. Mức độ phản ứng được quan sát rõ nhất ở kỳ thứ 2. Phân tích trong ngắn hạn, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy, ở kỳ thứ 5 tác động của lãi suất lại cùng chiều với PR.
Mối quan hệ giữa lãi suất cho vay và giá bất động sản là ngược chiều nhau. Lãi suất cũng có tác động lớn đến thị trường bất động sản. Thay đổi lãi suất cũng ảnh hưởng đến khả năng của một người để mua một tài sả . Đó là bởi vì khi lãi suất giảm, chi phí chứa đựng trong tài sản thế chấp để mua nhà sẽ giảm theo, tạo ra nhu cầu cao hơn đối với bất động sản, đẩy giá lên cao. Ngược lại, khi lãi suất tăng, chi phí chứa trong tài sản thế chấp tăng lên, do đó làm giảm nhu cầu và giá cả bất động sản.
Tuy nhiên, trong ngắn hạn tác động của lãi suất lên giá bất động sản là không rõ ràng. Điều này là phù hợp với giá trị nghiên cứu vì giá trị lãi suất trong mô hình là lãi suất cho vay thế chấp bất động sản bình quân trên thị trường trong dài hạn. 4.1.7.8. Phản ứng của D_PR trước cú sốc của chính nó
Hình 4.8: Phản ứng của D_PR trước cú sốc của chính nó
-.015 -.010 -.005 .000 .005 .010 .015 .020 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Response of DP_R to Cholesky One S.D. DP_R Innovation
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eviews
Biến động giá bất động sản nhà đất để ở chịu ảnh hưởng rất mạnh bởi cú sốc của chính nó và tăng mạnh tức thì ngay từ kỳ đầu tiên và lại sụt giảm mạnh ở chu kỳ tiếp theo. Biến động tăng giảm liên tục kéo dài qua nhiều chu kỳ. Kết quả này phù hợp với giải thích của mô hình giao dịch phản hồi trong thuyết tài chính hành vi. Theo đó, biến động giá bất động sản về bản chất là hệ quả của hoạt động đầu cơ của đám đông, bị chi phối bởi tâm lý “neo tư duy” và “lạc quan quá mức”. Thoạt
tiên, sự tăng giá sẽ được một nhóm nhà giao dịch phản hồi chú ý, khi sự tăng giá diễn ra đủ lâu thì mức giá cao được xem là bình thường và nhà đầu tư có thể kỳ vọng giá tài sản sẽ duy trì xu hướng tăng trong tương lai, qua đó thúc đẩy họ mua vào tài sản, khiến giá tiếp tục tăng và vượt xa giá trị cơ bản. Sự tăng giá cao hơn thu hút thêm những nhà giao dịch phản hồi khác tiếp tục mua vào tài sản và kích thích giá tăng cao hơn nữa, do đó lại tiếp tục thu hút những nhà giao dịch phản hồi mới, và quá trình cứ tiếp tục. Giá tiếp tục tăng miễn là dòng vốn vẫn đổ vào thị trường. Thực trạng biến động giá bất động sản nhà đất để ở tại TP.HCM là có xu hướng tăng giá trong ngắn hạn. Biến động giảm giá của bất động sản phải đòi hỏi thời gian dài hạn như đã phân tích thông qua các chu kỳ sốt giá và đóng băng giá nhà đất tại TP.HCM.
4.1.8. Kết quả phân rã phương sai
Để phân biệt tác động của các giá trị trong quá khứ của mỗi biến với tác động của các biến khác đến biến động của từng biến, tác giả tiến hành phân rã phương sai. Hay nói cách khác, phân tích phân rã phương sai xem một biến giải thích cho các biến khác bao nhiêu phần trăm. Từ kết quả thu được ta thấy: biến đo lường mức độ biến động giá bất động sản, chủ yếu từ những cú sốc nội sinh từ chính thị trường bất động sản (50 – 70%). Biến D_GDP, M2 giải thích một phần tương đối lớn sự biến thiên của giá bất động sản. Cụ thể, biến D_GDP giải thích từ 10 – 12%, biến M2 đa số các kỳ giải thích từ 8 – 10%.
Bảng 4.16: Kết quả phân rã phương sai D_PR
Thời
kỳ S.E. D_PR D_GDP M2 FDI REL CPI VNI R
1 0.012735 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.016092 71.22565 12.58789 2.960734 1.226547 2.012065 0.244869 6.796590 2.945647 3 0.016465 68.27025 12.20486 3.190012 1.592868 4.068612 0.272398 7.565720 2.835284 4 0.017634 60.21514 10.75419 9.860483 3.336726 4.207002 0.971463 7.575836 3.079155 5 0.018535 57.55026 11.04941 8.974484 4.784852 3.824557 4.066900 6.868757 2.880776 6 0.018657 56.93712 11.78078 8.887624 4.742299 3.775402 4.176226 6.779833 2.920714 7 0.018860 56.00250 11.55838 9.242608 4.711442 4.797844 4.140268 6.687188 2.859771 8 0.018962 55.79773 11.61597 9.171028 4.686529 4.937268 4.165416 6.760373 2.865680 9 0.019041 55.50288 11.92228 9.124801 4.801588 4.896736 4.172944 6.734617 2.844154 10 0.019124 55.06382 11.97914 9.385604 4.973844 4.900688 4.161467 6.685917 2.849527 11 0.019199 55.10488 11.89179 9.467715 4.941176 4.975266 4.152913 6.634130 2.832134 12 0.019242 54.94078 12.02448 9.523365 4.941048 4.986094 4.141297 6.608389 2.834550
13 0.019267 54.80084 12.10403 9.502096 4.983538 5.010420 4.171583 6.598408 2.829084 14 0.019289 54.75346 12.07708 9.491284 4.984895 5.069540 4.181253 6.610055 2.832434 15 0.019306 54.72772 12.10411 9.482161 4.979120 5.084469 4.186301 6.604720 2.831398 16 0.019319 54.66205 12.14861 9.487360 5.007730 5.077687 4.182732 6.600065 2.833770
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eviews
4.2. Kết quả nghiên cứu
4.2.1. Kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu
Với kết quả ước lượng mô hình hồi quy OLS (Bảng 4.13), ta thấy:
+ Tốc độ tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân (D_GDP) có sự tương quan thuận chiều với biến D_PR, do β2 = 3.130268 > 0. Cụ thể, nếu tốc độ tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân tăng 1% làm cho chỉ số giá nhà/ tiền thuê nhà tăng khoảng 3.13%. Kết quả nghiên cứu này là phù hợp với lý thuyết kinh tế và thực trạng thị trường bất động sản nhà đất để ở tại TP.HCM trong giai đoạn nghiên cứu.
+ Lượng cung tiền (M2): có quan hệ cùng chiều với chỉ số giá nhà/tiền thuê nhà tại TP.HCM, β3 = 0.442407 >0 cho thấy khilượng cung tiền M2 tăng 1% dẫn đến chỉ số giá nhà/tiền thuê nhà tăng lên khoản 4.44%. Kết quả này phù hợp với giả thuyết nghiên cứu. M2 gia tăng thể hiện sự mở rộng chính sách tiền tệ nên nguồn cung tiền trên thị trường cũng gia tăng. Cả doanh nghiệp và nhà đầu tư có nhiều cơ hội tiếp cận vốn. Nguồn vốn đổ vào đầu tư trong đó có thị trường bất động sản làm giá nhà đất để ở gia tăng và ngược lại.
+ Lạm phát (CPI): β6 = - 0.787825 <0 cho thấy thay đổi của chỉ số giá nhà/tiền thuê nhà tại TP.HCM với lạm phát là tương đối cao (0.787825), nghĩa là nếu lạm phát tăng 1% làm cho chỉ số giá nhà/tiền thuê nhà giảm khoảng 7.88%. Khi CPI tăng cao, kinh tế vĩ mô có nhiều bất ổn, chính sách thắt chặt tiền tệ quyết liệt của NHNN trực tiếp tác động đến tăng trưởng tín dụng nói chung và tín dụng bất động sản nói riêng, qua đó góp phần ngăn ngừa tình trạng quá nóng của thị trường nhà đất. Phân tích ảnh hưởng của lạm phát đến biến động giá bất động sản nhà đất để ở trong môi trường vĩ mô, điều này phản ánh đúng thực trạng của thị trường bất động sản nhà đất để ở tại TP.HCM trong thời gian qua.
+ Lãi suất cho vay thế chấp dài hạn bình quân trên thị trường (R): kết quả ước lượng mô hình hồi quy cho thấy β8 = - 0.1194 <0, điều này có nghĩa sự tương quan nghịch chiều với biến D_PR. Nếu lãi suất cho vay thế chấp dài hạn tăng 1% thì chỉ số giá nhà/tiền thuê nhà giảm 1.19%, tuy nhiên tác động của biến vĩ mô này là không đáng kể. Kết quả này hàm ý, khi hiện tượng biến động giá bất động sản
xảy ra, tâm lý “lạc quan quá mức” thường lấn át tâm lý “nỗi lo sợ trả lãi vay cao hơn”. Nói cách khác, trong giai đoạn xảy ra những cơn sốt giá, do bị chi phối mạnh bởi tâm lý “lạc quan quá mức”, sự thay đổi chính sách lãi suất cho vay dường như không ảnh hưởng nhiều đến cầu tín dụng bất động sản và qua đó là giá bất động sản. Ngược lại, người mua vẫn sẵn sàng trả một mức lãi suất cao hơn bình thường để có được nguồn vốn và đầu cơ vào thị trường với mục đích bán lại trong thời gian ngắn.
Trong nghiên cứu ước lượng mô hình OLS, các biến REL, FDI, VNI đều không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, kết hợp với ước lượng mô hình VAR để giải thích thêm về kết quả nghiên cứu. Qua kết quả biểu đồ hàm phản ứng xung và phân rã phương sai, tác giả nhận thấy nguồn vốn đầu tư vào thị trường bất động sản thực sự giải thích được biến động giá bất động sản nhà đất để ở, bao gồm dư nợ cho vay bất động sản trên địa bàn TP.HCM, dòng vốn đầu tư nước ngoài vào BĐS tại TP.HCM. Biến REL, FDI đa số qua các kỳ giải thích từ 3 – 5% sự biến động của giá bất động sản nhà đất để ở. Ngoài ra, kết quả phân rã phương sai đã khẳng định, ngoài ảnh hưởng bởi các biến vĩ mô, biến động giá bất động sản nhà đất để ở phụ thuộc vào sự thay đổi của chính biến D_PR trong quá khứ. Giải thích này là phù hợp với cơ sở lý luận và các bằng chứng thực nghiệm các nghiên cứu trước đây cả trong và ngoài nước. Tác giả chưa tìm thấy bằng chứng chứng minh yếu tố chỉ số chứng khoán Việt Nam tác động đến biến động giá bất động sản nhà đất để ở tại TP.HCM.
4.2.2. Phân tích kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố D_GDP, M2, CPI, R, REL, FDI thực sự có ảnh hưởng đến D_PR. Trong đó, biến D_GDP, CPI và M2 là những yếu tố vĩ mô đòi hỏi vai trò quan trọng của quản lý Nhà nước; biến R, REL, FDI là những biến số tiêu biểu đại diện cho nguồn tài chính cho thị trường bất động sản. Khi lạm phát tăng cao, kinh tế vĩ mô có nhiều bất ổn, chính sách điều tiết cung tiền M2 của nhà nước can thiệp thắt chặt tiền tệ. Sự khan hiếm vốn đẩy lãi suất cho vay lên cao. Chính sách thắt chặt tiền tệ của NHNN trực tiếp tác động làm giảm tăng trưởng dư nợ bất động sản. Phần lớn các doanh nghiệp bất động sản, khó tiếp cận vốn ngân hàng và nếu tiếp cận được thì chi phí lãi vay khá cao. Điều này khiến nhiều doanh nghiệp rơi vào đình trệ và phát sản, nguồn cung bất động sản bị thắt chặt. Ngoài ra, chính sách thắt chặt tiền tệ cũng ảnh hưởng mạnh đến cầu nhà đất, khiến thị trường bất động sản nhanh chóng rơi vào suy giảm và đóng băng. Bối cảnh kinh tế nhiều
bất ổn, làm giảm sự đa dạng nguồn tài chính đầu tư vào thị trường bất động sản nói chung và trong đó có vốn đầu tư nước ngoài nói riêng. Giá cả hầu hết mọi phân khúc đều lao dốc. Trong bối cảnh lạm phát thấp, kinh tế vĩ mô ổn định, cung tiền M2 tăng trưởng với tốc độ cao, điều này tạo cơ sở để mở rộng tín dụng nói chung và tín dụng bất động sản nói riêng. Mặc khác, nền kinh tế tăng trưởng với tốc độ cao trong nhiều năm liền đã tạo nền tảng để thúc đẩy giá trị tài sản tăng, đặc thù cho những thời kỳ bùng nổ giá bất động sản. Kết quả nghiên cứu trên đây là phù hợp với cơ sở lý luận của đề tài cũng như thực trạng của thành phố Hồ Chí Minh đã phân tích. Hay nói cách khác, vai trò quản lý Nhà nước và nguồn tài chính cho thị trường bất động sản chính là những yếu tố ảnh hưởng đến biến động giá bất động sản nhà đất để ở.
Kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu cho thấy ngoài ảnh hưởng bởi các yếu tố vĩ mô, biến động giá bất động sản nhà đất để ở phụ thuộc vào sự thay đổi của chính nó trong quá khứ. Nói cách khác, việc giá nhà tăng vượt xa tiền thuê và tốc độ tăng được duy trì trong thời gian dài đã tác động mạnh đến tâm lý của nhà đầu tư, khiến kỳ vọng “giá bất động sản tiếp tục tăng trong tương lai” lan khắp thị trường. tâm lý này được hỗ trợ bởi dòng tiền dồi dào từ nhiều nguồn có tác dụng thúc đẩy cầu bất động sản tăng. Sự gia tăng của cầu bất động sản, đến lượt nó, có tác dụng thúc đẩy lại đến giá bất động sản, khiến giá bất động sản vượt xa các nhân tố cơ bản, hình thành biến động giá bất động sản. Kết quả này phù hợp với giải thích của mô hình giao dịch phản hồi của thuyết tài chính hành vi rằng tâm lý của nhà đầu tư trên thị trường bất động sản là một trong những nguyên nhân của biến động giá nhà đất để ở.
Nói tóm lại, kết quả nghiên cứu đã phân tích được các yếu tố tác động đến biến động giá bất động sản nhà đất để ở tại thành phố Hồ Chí Minh, từ đó tác giả phân thành ba nhóm yếu tố
+ (1). Quản lý Nhà nước về thị trường bất động sản (biến số đại diện D_GDP, CPI, M2)
+ (2). Nguồn tài chính cho thị trường bất động sản (biến số đại diện R, REL, FDI)
+ (3). Tâm lý của nhà đầu tư trên thị trường bất động sản (biến D_PR phụ thuộc vào sự thay đổi của chính biến đó trong quá khứ)
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Chương 4 này đã phân tích kết quả nghiên cứu, trình bày mô hình nghiên cứu ước lượng bởi OLS. Thông qua thống kê mô tả, luận văn đã phân tích được đặc trưng của các giá trị nghiên cứu bao gồm: Trung bình, trung vị, lớn nhất, nhỏ nhất, độ lệch chuẩn. Kết quả các kiểm định trong nghiên cứu đều thỏa mãn các điều kiện của kinh tế lượng: (1) Kiểm định phân phối chuẩn của các biến, kết quả đa số các biến trong mô hình nghiên cứu đều có phân phối chuẩn ngoại trừ biến CPI dựa vào giá trị kiểm định Jarque-Bera. (2) Kiểm định nghiệm đơn vị là kiểm định tính dừng, nhận thấy ngoại trừ biến PR và GDP dừng ở sai phân bậc 1 và được ký hiệu lại là D_PR và D_GDP, các biến còn lại đều dừng ở chuỗi dữ liệu gốc. (3) Kiểm định đa cộng tuyến chính là kiểm định tính tương quan của các biến giải thích, kết quả tồn tại các cặp biến không độc lập với nhau, luận văn lựa chọn biện pháp xử lý hiện tượng này bằng cách loại bỏ biến để các cặp biến có tương quan mạnh cùng có trong một mô hình. (4) Kiểm định phương sai thay đổi, luận văn sử dụng phương pháp kiểm định White cho kết quả chấp nhận giả thuyết H0 chứng tỏ mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi. (5) Kiểm định tự tương quan, luận văn sử dụng kiểm định Durbin-Watson và kiểm định Breusch-Godfrey để phát hiện tồn tại ít nhất hiện tượng tự tương quan ở một bậc nào đó và dùng phần mềm Eview xử lý hiện tượng này. Kết quả tổng hợp cuối cùng này chính là mô hình hồi quy được lựa chọn trong nghiên cứu. (6) Kiểm định độ trễ tối ưu, có 4 tiêu chí LR, FPE, AIC và HQ lựa chọn độ trễ phù hợp là 2, đồng thời nhận thấy mô hình ổn định với độ trễ 2 thông qua kiểm định tính bền vững.
Bằng cách ước lượng mô hình hồi quy OLS và VAR, nhận thấy biến đo lường mức độ biến động giá bất động sản, chủ yếu từ những cú sốc nội sinh từ chính thị trường bất động sản. Tác giả có bằng chứng chứng minh sự tác động đến tốc độ tăng chỉ số giá nhà/tiền thuê nhà tại TP.HCM của các biến giải thích phù hợp với giả thuyết nghiên cứu, ngoại trừ biến VNI. Kết quả cho thấy biến yếu tố tốc độ tăng trưởng, cung tiền M2 tác động thuận chiều và yếu tố lạm phát, lãi suất cho vay thế chấp dài hạn bình quân trên thị trường lại tác động nghịch chiều với biến động giá bất động sản nhà đất để ở trên địa bàn TP.HCM. Yếu tố dư nợ cho vay bất động sản và vốn đầu tư nước ngoài vào bất động sản tại TP.HCM thực sự giải thích được