2.
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.