Nguồn: Tác giả tổng hợp từ số liệu của Tổng cục thống kê (2005-2017)
Năm 2007 nhà nước ban hành luật kinh doanh bất động sản cùng với Luật nhà ở, Luật xây dựng… là khung pháp lý để thị trường BĐS phát triển minh bạch, lành mạnh. Tuy vậy, chính sách tín dụng dễ dãi, yếu tố đầu cơ phát triển mạnh nên thị trường BĐS cũng không tồn tại được lâu. Sau khi NHNN thực hiện chính sách thắt chặt tiền tệ, trên thị trường bắt đầu xuất hiện làn sóng tháo chạy. Lãi suất tăng vọt, các ngân hàng thương mại hạn chế cho vay, cùng với biến động của kinh tế thế giới khiến dịng vốn đầu tư gián tiếp (FPI) từ nước ngồi ngừng chảy vào Việt Nam, điều
này đã tác động mạnh đến thị trường bất động sản. Hậu quả là giữa năm 2008 giá nhà đất ở bắt đầu giai đoạn lao dốc. Sự suy thoái thị trường BĐS làm cho nhiều doanh nghiệp bất động sản bị phá sản và các khoản nợ xấu liên quan đến BĐS của ngân hàng tăng vọt. Chính phủ đã tung ra thị trường gói kích thích kinh tế trong năm 2009 trị giá khoảng 17.000 tỷ đồng và chính sách hỗ trợ lãi suất cho vay 4%/năm đã làm cho thị trường BĐS hồi sinh nhưng chỉ có tính chất cục bộ (báo cáo của Horeal, 2016). Trong năm 2010, nền kinh tế Việt Nam đã có những tín hiệu tích cực, thúc đẩy sự phục hồi của thị trường BĐS. Các tuyến cầu đường kết nối liên vùng và một số sân bay quan trọng tại các tỉnh thành dần được hoàn thiện và được đưa vào hoạt động, đã hỗ trợ nhất định đến thị trường BĐS ở một số vùng. Tuy nhiên lạm phát lại tăng trong năm 2011 cùng với chính sách thắt chặt tiền tệ của chính phủ đã dập tắt cơn sốt cục bộ của thị trường BĐS (Lê Xuân Nghĩa, 2011). Giá cả bất động sản nhà ở sụt giảm ở hầu hết các phân khúc của thị trường; số lượng giao dịch thành công giảm mạnh; tồn kho bất động sản tăng cao; cơ cấu hàng hóa bất động sản mất cân đối, lệch pha cung cầu. Sau một thời gian “đóng băng”, thị trường đã bắt đầu có dấu hiệu khởi sắc từ nửa cuối năm 2013, trong giai đoạn 2014-2016 và 6 tháng đầu năm 2017 tiếp tục đà phục hồi tích cực cho đến nay (báo cáo của HoReal, 2017).
CHƯƠNG V
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
5.1. Nhận diện bong bóng BĐS nhà đất ở tại khu vực TPHCM
Để nhận diện bong bóng bất động sản tại thị trường TPHCM, nghiên cứu dựa vào các dữ liệu thu thập được để xây dựng và tính tốn chỉ số PR (giá nhà trên tiền thuê nhà) có cách tính như đã được nêu tại khung lý thuyết của chương 3, sử dụng phương pháp theo nghiên cứu của Mikhed và cộng sự (2007) và kiểm định tính dừng của chuỗi giá nhà PRICE, giá thuê RENT nhà trong giai đoạn nghiên cứu làm cơ sở để kết luận sự hiện diện của bong bóng BĐS nhà đất ở. Trình tự và kết quả thực hiện như sau:
5.1.1. Kiểm định tính dừng của chuỗi giá nhà (PRICE), tiền thuê nhà (RENT). (RENT).
Đối với dữ liệu kinh tế vĩ mơ dạng chuỗi thời gian thì khơng có tính dừng, nếu thực hiện hồi quy sẽ dẫn đến hồi quy giả. Vì vậy, dựa vào số liệu thu thập được, tác giả đã kiểm định tính dừng của các biến trong mơ hình chuỗi giá nhà (PRICE) và chuỗi giá tiền thuê nhà (RENT) theo quý tại TPHCM trong giai đoạn từ quý I năm 2005 đến quý IV năm 2018 bằng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị và sử dụng tiêu chuẩn kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF) trên phần mềm Eview 10 cho kết quả biến PRICE và biến RENT là chuỗi không dừng.
Bảng 5.1: Kết quả kiểm định ADF chuỗi giá nhà (PRICE)
Giả thuyết Ho: PRICE có một nghiệm đơn vị Biến ngoại sinh: hằng số
Độ trễ: 4
Thống kê t Xác suất
Thống kê kiểm định ADF -2.007065 0.5845
Giá trị bác bỏ: Mức 1% -4.133838
Mức 5% -3.493692
Mức 10% -3.175693
Bảng 5.2: Kết quả kiểm định ADF chuỗi giá tiền thuê (RENT)
Giả thuyết Ho: RENT có một nghiệm đơn vị Biến ngoại sinh: hằng số
Độ trễ: 4
Thống kê t Xác suất
Thống kê kiểm định ADF -2.660838 0.2564
Giá trị bác bỏ: Mức 1% -4.133838
Mức 5% -3.493692
Mức 10% -3.175693
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview 10
Từ kết quả kiểm định ADF chuỗi giá nhà (PRICE) và giá thuê nhà (RENT) tại bảng 5.1 và bảng 5.2 cho thấy rằng trong giai đoạn nghiên cứu từ quý 1 năm 2005 đến quý 4 năm 2018, giá nhà và giá thuê đều là chuỗi khơng dừng. Do đó, để kiểm định tính dừng của 02 chuỗi này, tác giả thực hiện lấy sai phân bậc 1 đối với với chuỗi (PRICE) và chuỗi (RENT) và thực hiện kiểm định ADF đối với 02 chuỗi sai phân D(PRICE) và D(RENT). Kết quả khi lấy sai phân bậc 1 cho kết quả chuỗi giá nhà D(PRICE) và D(RENT) đều dừng ở mức ý nghĩa 1%. Vì vậy, để có cơ sở khẳng định bong bóng bất động sản của thị trường trong giai đoạn này, tác giả tiếp tục kiểm định tính dừng của chuỗi giá nhà trên giá thuê (PR) cho thấy chuỗi (PR) là chuỗi không dừng, khi lấy sai phân bậc 1 của chuỗi (PR) thì chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 1%.
Bảng 5.3: Kết quả kiểm định ADF sai phân bậc 1 chuỗi giá nhà D(Price)
Giả thuyết Ho: D(PRICE) có một nghiệm đơn vị Biến ngoại sinh: hằng số
Độ trễ: 4
Thống kê t Xác suất
Thống kê kiểm định ADF -6.305590 0.0000
Giá trị bác bỏ: Mức 1% -3.557472
Mức 5% -2.916566
Mức 10% -2.596116
Bảng 5.4: Kết quả kiểm định ADF sai phân bậc 1 chuỗi giá thuê D(RENT)
Giả thuyết Ho: D(RENT) có một nghiệm đơn vị Biến ngoại sinh: hằng số
Độ trễ: 4
Thống kê t Xác suất
Thống kê kiểm định ADF -7.524875 0.0000
Giá trị bác bỏ: Mức 1% -3.557472
Mức 5% -2.916566
Mức 10% -2.596116
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview 10
Bảng 5.5: Kết quả kiểm định ADF chuỗi PR
Giả thuyết Ho: PR có một nghiệm đơn vị Biến ngoại sinh: hằng số
Độ trễ: 1
Thống kê t Xác suất
Thống kê kiểm định ADF -2.553881 0.3023
Giá trị bác bỏ: Mức 1% -4.137279
Mức 5% -3.495295
Mức 10% -3.176618
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview 10
Bảng 5.6: Kết quả kiểm định ADF sai phân bậc 1 chuỗi D(PR)
Giả thuyết Ho: D(PR) có một nghiệm đơn vị Biến ngoại sinh: hằng số
Độ trễ: 1
Thống kê t Xác suất
Thống kê kiểm định ADF -6.046058 0.0000
Giá trị bác bỏ: Mức 1% -3.557472
Mức 5% -2.916566
Mức 10% -2.596116
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview 10
Qua kết quả kiểm định ADF chuỗi giá nhà chung cư (PRICE), chuỗi giá thuê nhà chung cư (RENT) và chuỗi giá nhà trên giá thuê (PR) cho thấy: trong giai đoạn nghiên cứu của luận văn, thị trường BĐS TPHCM có xuất hiện bong bóng đối với phân khúc nhà chung cư.
5.1.2. Kiểm tra mối quan hệ giữa chuỗi giá nhà (PRICE), tiền thuê nhà (RENT) trong giai đoạn nghiên cứu. (RENT) trong giai đoạn nghiên cứu.
Tiến hành thực hiện hồi quy giá nhà (PRICE) theo tiền thuê nhà (RENT) bằng phương pháp bình phương bé nhất (OLS) được kết quả như sau:
Bảng 5.7: Kết quả hồi quy giá nhà (PRICE) theo tiền thuê nhà (RENT)
Biến phụ thuộc: PRICE
Phương pháp: Bình phương bé nhất Mẫu: 2005Q1-2018Q4
Số quan sát: 56
Biến Hệ số Độ lệch chuẩn Thống kê t Xác suất
C 4.08E+08 1.38E+08 2.944622 0.0048
RENT 15.86098 2.176802 7.286368 0.0000
R2 0.495757 Thống kê Durbin-Watson 0.269273
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview 10
Kết quả hồi quy cho thấy các hệ số điều có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên R2>D cho thấy hồi quy có dấu hiệu giả tạo. Vì vậy, cần kiểm định phần dư bằng phương pháp ADF để có cơ sở khẳng định.
Bảng 5.8: Kết quả kiểm định ADF chuỗi RESID
Giả thuyết Ho: RESID có một nghiệm đơn vị Biến ngoại sinh: hằng số
Độ trễ: 1
Thống kê t Xác suất
Thống kê kiểm định ADF -2.407768 0.3716
Giá trị bác bỏ: Mức 1% -4.137279
Mức 5% -3.495295
Mức 10% -3.176618
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview 10
Từ kết quả kiểm định ADF chuỗi phần dư RESID của mơ hình hồi quy PRICE theo RENT ta thấy rằng chuỗi RESID là không dừng. Điều này cho thấy trong giai đoạn nghiên cứu trong giai đoạn 2005-2018, tốc độ tăng của giá nhà đã tách rời khỏi tốc độ tăng của tiền thuê nhà. Hay nói cách khác, tốc độ tăng giá nhà đã tách rời khỏi những yếu tố cơ bản tạo nên giá nhà, điều này là cơ sở để củng cố khẳng định thị
trường BĐS phân khúc căn hộ chung cư của TPHCM đã xuất hiện bong bóng trong giai đoạn nghiên cứu.
5.2. Kết quả hồi quy bằng mơ hình VAR
a) Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình VAR
Tác giả thực hiện thống kê các biến (PR, REL, R, GDP, FDI, CPI, VNI) chưa lấy sai phân bậc 1 của phương trình hồi quy bằng phần mềm Eview 10 cho kết quả như sau:
Bảng 5.9: Thống kê các biến trong mơ hình
PR REL R GDP FDI CPI VNI
Trung bình 22.78871 895371.0 10.73089 6.212143 3021.125 8.114107 578.0179 Trung vị 21.32679 889786.0 10.93000 6.100000 2414.000 6.810000 524.0000 Tối đa 33.72901 2095182 20.10000 8.500000 9010.000 27.73000 1093.000 Tối thiểu 15.76528 184282.0 6.960000 3.100000 59.00000 0.500000 237.0000 Độ lệch chuẩn 4.245114 629408.9 3.281527 1.233344 2391.789 6.307250 220.2353 HS bất đối xứng 1.097615 0.445881 0.782426 -0.087677 0.798499 1.457275 0.949802 Độ nhọn Kurtosic 3.798693 2.031593 3.138634 2.557626 2.827022 4.533372 2.971055 Thống kê JB 12.73287 2.455156 5.758488 0.528369 6.020757 25.30694 6.742153 Mức xác suất 0.001718 0.293001 0.056177 0.767832 0.049273 0.000003 0.034353 Tổng 1276.268 30442615 600.9300 347.8800 169183.0 454.3900 32369.00 Tổng bình phương
chênh lệch 991.1458 1.31E+13 592.2631 83.66254 3.15E+08 2187.977 2667697
Số quan sát 56 34 56 56 56 56 56
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview 10
Từ kết quả trình bày mơ tả các biến trong mơ hình VAR của bảng 5.9 cho ta thấy rằng số liệu được thống kê mô tả các biến số kinh tế được sử dụng để hồi quy đều có độ lệch chuẩn và giá trị trung bình dương. Khi xem xét hệ số bất đối xứng thì biến GDP có giá trị âm (-) cho thấy biến GDP có phân phối lệch trái. Các biến PR, REL, FDI, R, VNI và CPI có giá trị dương (+) cho thấy các biến này có phân phối lệch phải.
b) Kiểm định nghiệm đơn vị
Kiểm định nghiệm đơn vị đối với các biến kinh tế vĩ mơ chuỗi thời gian, vì các biến này khơng có tính dừng, khi hồi quy các biến khơng có tính dừng sẽ cho kết quả hồi quy là giả. Trong phạm vi của luận văn, tác giả kiểm tra tính dừng của tất cả các biến trong mơ hình bao gồm các biến: PR, CPI, GDP, R, VNI, REL. Kết quả kiểm
định bằng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị cho các biến theo tiêu chuẩn Augmented Dickey-Fuller (ADF) được nêu trong bảng 5.10.
Bảng 5.10: Kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong mơ hình theo tiêu chuẩn ADF.
Biến Chuỗi gốc Sai phân bậc 1
ADF P-value ADF P-value
PR -1.939816 0.3121 -6.046058 0.0000 CPI -2.176838 0.2169 -5.848954 0.0000 GDP -2.446686 0.1341 -7.023088 0.0000 R -1.268629 0.6376 -6.835114 0.0000 FDI -1.415917 0.5679 -6.953853 0.0000 VNI -2.363982 0.1568 -4.283472 0.0013 REL 0.910634 0.9943 -7.116557 0.0000 Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview 10
Từ kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo tiêu chuẩn ADF cho thấy rằng, tất cả các biến ở chuỗi gốc điều khơng dừng. Tiến hành lấy sai phân bậc 1 thì tất cả các biến điều dừng ở mức ý nghĩa 1%. Vì vậy, các biến trong mơ hình hồi quy sẽ được sử dụng ở dạng sai phân bậc 1, các biến PR, FDI, REL, VNI sẽ được dùng dưới dạng logarit tự nhiên.
Các biến mới được mô tả như sau:
Bảng 5.11: Bảng mơ tả các biến trong mơ hình sau khi lấy sai phân bậc 1
STT Tên
biến Mô tả biến
Biến sai phân bậc
1
1 PR Chỉ số giá chung cư/tiền thuê chung cư tại TP. HCM DLNPR
2 GDP Tốc độ tăng trưởng GDP cả nước DGDP
3 REL Dư nợ cho vay BĐS trên địa bàn Tp.HCM DLNREL
4 FDI Dòng vốn đầu tư nước ngoài vào BĐS tại Tp.HCM DLNFDI
5 CPI Chỉ số giá tiêu dùng cả nước DCPI
6 VNI Chỉ số chứng khoán Việt Nam DLNVNI
7 R Lãi suất cho vay dài hạn bình quân trên thị trường DR
c) Chọn độ trễ cho mơ hình VAR
Hiện nay, có rất nhiều phương pháp để chọn độ trễ tối ưu cho mơ hình VAR. Nghiên cứu của luận văn trình bày phương pháp VAR Lag Order Selection Criteria để tìm độ trễ tối ưu cho mơ hình.
Bảng 5.12: Độ trễ của mơ hình VAR
Biến nội sinh: DLNPR DLNREL DR DLNFDI DGDP DCPI DVNI Biến ngoại sinh: C
Mẫu: 2005Q1 2018Q4 Số quan sát: 30
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -63.17494 NA 2.54e-07 4.678329 5.005275* 4.782922
1 -13.99041 72.13731 2.75e-07 4.666027 7.281596 5.502770 2 76.06488 90.05529* 3.24e-08* 1.929008* 6.833199 3.497901*
* 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
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview 10
Theo kết quả thu được từ bảng 5.4 cho thấy có 4 tiêu chí đề nghị độ trễ là 2, đó là: LR: kiểm định Likelihood Ratio; tiêu chí thơng tin Hannan-Quinn (HQ: Hanan- Quinn information criterition); lỗi dự báo cuối cùng (FPE: Final pridiction error); tiêu chí thơng tin Akaike (AIC: Akaike information criterition). Do vậy, tác giả chọn độ trễ là 2 để thực hiện ước lượng mơ hình VAR và kiểm định Granger Causality.
d) Kiểm định Granger Causality
Từ độ trễ tối ưu của mơ hình là 2 đã được ở phần trên, tiến hành kiểm định nhân quả Granger cho kết quả như sau:
Bảng 5.13: Kết quả kiểm định nhân quả Granger
Giả thuyết Ho: Obs F-Statistic Prob Lags
DLNPR không tác động đến DCPI DCPI không tác động đến DLNPR 53 0.63771 0.16284 0.1629 0.0501 2 DLNPR không tác động đến DLNFDI DLNFDI không tác động đến DLNPR 53 1.92218 0.68880 0.1574 0.0371 2 DLNPR không tác động đến DGDP DGDP không tác động đến DLNPR 53 0.286563 0.14983 0.0465 0.0313 2 DLNPR không tác động đến DR DR không tác động đến DLNPR 53 2.00664 0.66299 0.1456 0.0280 2
DLNREL không tác động đến DLNPR DLNPR không tác động đến DLNREL 30 3.37325 0.01880 0.0050 0.0047 2 DLNVNI không tác động đến DLNPR DLNPR không tác động đến DLNVNI 53 1.15458 2.24701 0.3238 0.1167 2
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview 10
Từ kết quả của kiểm định nhân quả Granger cho thấy rằng: Biến DPR là biến đại diện cho tính bong bóng của trị trường BĐS khu vực thành phố HCM có tác động nhân quả hai chiều đến các biến kinh tế như GDP, REL. Biến CPI, FDI, R có tác động một chiều đến biến (DPR), ở chiều ngược lại biến PR không tác động lên biến CPI, FDI, R. Biến VNI khơng có ý nghĩa thống kê.
e) Kết quả ước lượng mơ hình VAR
Kết quả ước lượng mơ hình VAR cho thấy ảnh hưởng của các biến vĩ mô như: Biến đầu tư nước ngoài (FDI), biến tốc độ tăng trưởng (GDP), dư nợ tín dụng bất động sản (REL), lãi suất (R) đều có ảnh hưởng cùng chiều lên biến bong bóng BĐS với độ trễ khoảng 2 kỳ. Các biến kinh tế còn lại như biến chỉ số giá tiêu dùng (CPI), biến chỉ số chứng khoán (VNI) đều khơng có ý nghĩa thống kê (Phụ lục 1).
Tác giả thực hiện kiểm định độ ổn định, phân phối chuẩn, phương sai sai số thay đổi hay tự tương quan của mơ hình bằng phần mềm Eview 10 cho thấy các kết quả đều thỏa mãn các điều kiện của kinh tế lượng (Phụ lục 2; Phụ lục 3; Phụ lục 4).
f) Kết quả phân tích hàm phản ứng đẩy
Biểu đồ 5.1: Phản ứng của dư nợ BĐS với cú sốc của bong bóng BĐS
Nguồn: Kết quả trích xuất từ Eview 10
Dư nợ BĐS phản ứng mạnh với bong bóng BĐS với độ trễ khoảng 2 kỳ sau cú sốc, mức phản ứng tích lũy giảm dần từ kỳ thứ 9 và triệt tiêu từ kỳ thứ 11. Kết quả phù hợp với thực tế là phần lớn dư nợ tín dụng BĐS tại Việt Nam trong giai đoạn bong bóng BĐS hình thành và phát triển, điều này phù hợp với nhiều nghiên cứu trên thế giới cho thấy rằng, tín dụng BĐS là một trong những tác động chính làm gia tăng tình trạng bong bóng BĐS (Herring & Wachter, 1998).
Mặt khác, khi xét tác động của nguồn vốn tín dụng NHTM đối với cung BĐS