STT Tên biến Mô tả các biến Đơn vị
1 P Giá th văn phịng hạng A bình qn ở tại TPHCM
USD/m2
2 GDP Tốc độ tăng trưởng GDP cả nước %
3 CPI Chỉ số giá tiêu dùng cả nước %
4 R Lãi suất tái cấp vốn %
5 FDI Tốc độ tăng trưởng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào BĐS tại TPHCM
%
6 VNI Chỉ số chứng khoán VN Điểm
7 CRE Tăng trưởng tín dụng %
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả.
Nghiên cứu sử dụng mơ hình VAR (Véc tơ tự hồi quy) để kiểm tra tác động qua lại của các biến trong mơ hình. Cụ thể, nghiên cứu trình bày:
Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test): nhằm cung cấp thông tin về tính dừng của các biến và được thực hiện bằng cách sử dụng kiểm định Augmented Dickey - Fuller (ADF). Cụ thể:
Tác giả nghiên cứu quá trình tự hồi quy bậc 1 AR (1) của tất cả các biến vĩ mơ và biến giá th văn phịng hạng A bình qn.
���� = 𝛼𝛼����−1 + ����
Trong đó Yt là các biến trong mơ hình, ut là nhiễu trắng (IID).
Nếu như 𝛼𝛼 = 1, khi đó Yt là một bước đi ngẫu nhiên. Tức là Ytlà một chuỗi khơng dừng. Do đó để kiểm định tính dừng của các biến vĩ mơ và biến giá th văn phịng hạng A bình quân, tác giả sẽ kiểm định giả thuyết:
H0: 𝛼𝛼 = 1 (chuỗi là không dừng) H1: 𝛼𝛼 < 1 (chuỗi là dừng)
𝛼𝛼 =
𝛼𝛼� − 1
����(𝛼𝛼�)
Nếu như |𝛼𝛼| > |𝛼𝛼𝛼𝛼 | thì bác bỏ H0. Trong trường hợp này chuỗi là dừng.
Độ trễ tối ưu: sau khi xem xét tính dừng của các biến, việc tìm kiếm độ trễ tối ưu cho mơ hình VAR được thực hiện dựa trên tiêu chí Akaike (AIC) và Schwarz.
Ứơc lượng mơ hình VAR:
Mối quan hệ giữa các biến số có thể khơng chỉ đơn thuần một chiều là các biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc mà trong nhiều trường hợp biến phụ thuộc cũng có tác động ngược trở lại đến các biến độc lập. Do đó, ta phải xem xét mối quan hệ qua lại giữa các biến cùng một lúc. Như vậy, mơ hình kinh tế lượng mà ta xem xét đến khơng phải là mơ hình chỉ một phương trình mà bao gồm nhiều phương trình. Để ước lượng được mơ hình này ta phải đảm bảo rằng các phương trình trong hệ được định dạng với một số biến được gọi là biến nội sinh và một số biến khác được coi là ngoại sinh. Trong các mơ hình kinh tế lượng trước đây, việc xác định biến nội sinh và biến ngoại sinh hay biến độc lập và biến phụ thuộc thường được thực hiện bằng cách giả thiết rằng một số biến được xác định trước chỉ có mặt trong một số phương trình. Cách làm này thường mang tính chủ quan và bị phê phán bởi ChristoperSims. Theo ChristoperSims (1980), nếu thực sự tồn tại mối quan hệ đồng thời giữa các biến này thì chúng phải được xem xét với vai trị như nhau, nói cách khác là tất cả các biến được xét đến đều là biến nội sinh hay biến phụ thuộc. Trên ý tưởng đó mà Sims đã xây dựng nên mơ hình vector tự hồi quy VAR.
Để phân tích mối quan hệ giữa giá th văn phịng hạng A bình quân với các biến vĩ mô: tốc độ tăng GDP, chỉ số giá tiêu dùng CPI, lãi suất tái cấp vốn R, tăng trưởng tín dụng CRE, tăng trưởng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI, chỉ số chứng khốn VN-Index, nghiên cứu sử dụng mơ hình VAR. Mơ hình này cho rằng, giá th văn phịng hạng A bình qn và các biến vĩ mơ có sự tương tác qua lại lẫn nhau. Một cách cụ thể, mơ hình VAR được viết như sau:
���� = 𝛼𝛼1 �� + � 𝛼𝛼1 �� × ����− �� + � 𝛼𝛼1 �� × ��������− �� + � 𝛼𝛼1 �� × ��������− �� + � 𝛼𝛼1 �� × ����−�� + � 𝛼𝛼1�� × ��������−�� + � 𝛼𝛼1�� × ��������−�� + � 𝛼𝛼1�� × ��������−�� + ��1�� �������� = 𝛼𝛼2�� + � 𝛼𝛼2�� × ����−�� + � 𝛼𝛼2�� × ��������− �� + � 𝛼𝛼2 �� × ��������− �� + � 𝛼𝛼2�� × ����−�� + � 𝛼𝛼2�� × ��������−�� + � 𝛼𝛼2�� × ��������−�� + � 𝛼𝛼2�� × ��������−�� + ��2�� �������� = 𝛼𝛼3�� + � 𝛼𝛼3�� × ����−�� + � 𝛼𝛼3�� × ��������− �� + � 𝛼𝛼3 �� × ��������− �� + � 𝛼𝛼3�� × ����−�� + � 𝛼𝛼3�� × ��������−�� + � 𝛼𝛼3�� × ��������−�� + � 𝛼𝛼3�� × ��������−�� + ��3�� ���� = 𝛼𝛼4 �� + � 𝛼𝛼4 �� × ����− �� + � 𝛼𝛼4 �� × ��������− �� + � 𝛼𝛼4 �� × ��������− �� + � 𝛼𝛼4 �� × ����−�� + � 𝛼𝛼4�� × ��������−�� + � 𝛼𝛼4�� × ��������−�� + � 𝛼𝛼4�� × ��������−�� + ��4�� �������� = 𝛼𝛼5�� + � 𝛼𝛼5�� × ����−�� + � 𝛼𝛼5�� × ��������− �� + � 𝛼𝛼5 �� × ��������− �� + � 𝛼𝛼5�� × ����−�� + � 𝛼𝛼5�� × ��������−�� + � 𝛼𝛼5�� × ��������−�� + � 𝛼𝛼5�� × ��������−�� + ��5�� �������� = 𝛼𝛼6�� + � 𝛼𝛼6�� × ����−�� + � 𝛼𝛼6�� × ��������− �� + � 𝛼𝛼6 �� × ��������− �� + � 𝛼𝛼6�� × ����−�� + � 𝛼𝛼6�� × ��������−�� + � 𝛼𝛼6�� × ��������−�� + � 𝛼𝛼6�� × ��������−�� + ��6�� �������� = 𝛼𝛼7�� + � 𝛼𝛼7�� × ����−�� + � 𝛼𝛼7�� × ��������− �� + � 𝛼𝛼7 �� × ��������− �� + � 𝛼𝛼7�� × ����−�� + � 𝛼𝛼7�� × ��������−�� + � 𝛼𝛼7�� × ��������−�� + � 𝛼𝛼7�� × ��������−�� + ��7��
Trong đó ui là các sai số ngẫu nhiên.
𝛼𝛼, 𝛼𝛼, 𝛼𝛼, 𝛼𝛼, 𝛼𝛼, 𝛼𝛼, 𝛼𝛼, 𝛼𝛼 là các hệ số ước lượng.
Tiếp theo là việc sử dụng kiểm định nhân quả Granger để xác định xem liệu các biến kinh tế vĩ mơ được lựa chọn có mối tương quan với giá th văn phịng hạng A bình qn tại TP. HCM hay khơng. Cụ thể:
Sử dụng kiểm định nhân quả Granger cho hai chuỗi dừng, một chuỗi là giá th văn phịng hạng A bình quân và một chuỗi là biến kinh tế vĩ mô, chẳng hạn là biến GDP.
���� = 𝛼𝛼1�� + ∑ 𝛼𝛼1�� × ����−�� + ∑ 𝛼𝛼1�� × ��������− �� + ∑ 𝛼𝛼1 �� × ��������− �� + ∑ 𝛼𝛼1 �� ×
����−�� + ∑ 𝛼𝛼1�� × ��������−�� + ∑ 𝛼𝛼1�� × ��������−�� + ∑ 𝛼𝛼1�� × ��������−�� + ��1�� (1)
�������� = 𝛼𝛼2�� + ∑ 𝛼𝛼2�� × ����−�� + ∑ 𝛼𝛼2�� × ��������− �� + ∑ 𝛼𝛼2 �� × ��������− �� + ∑ 𝛼𝛼2 �� ×
����−�� + ∑ 𝛼𝛼2�� × ��������−�� + ∑ 𝛼𝛼2�� × ��������−�� + ∑ 𝛼𝛼2�� × ��������−�� + ��2�� (2)
Giả định rằng cả Pt và GDPt đều là chuỗi dừng và khơng có tự tương quan. Các trường hợp có thể xảy ra như sau:
Trường hợp 1: Các biến trễ của biến GDP trong cơng thức (1) khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê, và các biến trễ của biến P trong (2) bằng 0 một cách có ý nghĩa thống kê. Ta có thể nói rằng GDP tác động đến P.
Trường hợp 2: Các biến trễ của biến P trong cơng thức (2) khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê, và các biến trễ của biến X trong (1) bằng 0 một cách có ý nghĩa thống kê. Ta có thể nói rằng P tác động đến GDP.
Trường hợp 3: Các biến trễ của cả P và GDP khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê, ta có mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa P và GDP.
Trường hợp 4: Các biến trễ của cả P và GDP đều bằng 0 một cách có ý nghĩa thống kê, cả P và GDP độc lập nhau.
Hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai
Hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai là những cách tiếp cận bổ sung nhau để phân tích cấu trúc mơ hình VAR. Hàm phản ứng đẩy sẽ làm rõ tác động của một cú sốc của một biến lên giá trị hiện tại và tương lai của một biến khác. Độ lớn của cú sốc là một đơn vị thay đổi trong độ lệch chuẩn của biến số. Một cú sốc tác động trực tiếp đến biến (i – 1) sẽ truyền dẫn tác động đến tất cả các biến nội sinh thơng qua cấu trúc mơ hình VAR. Do các phần dư ước lượng được của mơ hình
VARphi cấu trúc thường có mối tương quan đồng thời, vì thế, cần phải có cách xử lý để tránh ảnh hưởng “giả” do phần dư tương quan. Do đó, cần có thêm những ràng buộc để toàn bộ tác động của thành tố ngẫu nhiên chung được thể hiện cho một trong các biến số, hiệu ứng lan tỏa của một cú sốc sẽ bị “bẻ gãy” và các hàm phản ứng sẽ được xác định hợp lý. Đây chính là việc sử dụng phân rã Choleski để bao chứa sự bất cân xứng trong mơ hình. Theo đó, thứ tự nhân quả giữa các biến cần được xác định để chạy mơ hình.
Nghiên cứu này sử dụng hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng đến sự biến thiên của giá thuê văn phịng hạng A bình qn bởi cú sốc của chính biến đó và các biến vĩ mơ khác, bao gồm: GDP, CPI, R, CRE, FDI, VNI.
3.2. Dữ liệu nghiên cứu.
Nghiên cứu dựa trên nguồn số liệu thứ cấp. Cụ thể, chuỗi số liệu về giá văn phòng cho thuê hạng Ađược thu thập từ công ty cung cấp dịch vụ bất động sản Savills, CBRE, Công tycổ phẩn thông tin và thẩm định giá Tây Nam Bộ. Tăng trưởng GDP đại diện cho hoạt động kinh tế thực và được lấy từ nguồn Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO); chỉ số giá tiêu dùng CPI được xem là chỉ tiêu đo lường lạm phát cũng được lấy từ nguồn Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO); lãi suất tái cấp vốn (R) và tăng trưởng tín dụng (CRE) được lấy từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam; vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI)lấy từ niêm giám thống kê và website: trang thông tin điện tử đầu tư nước ngồi; chỉ số chứng khốn Việt Nam lấy từ Sở Giao dịch Chứng khốn Hồ Chí Minh.
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập theo quý từ Quý 4 năm 2006 đến Quý 1 năm 2015.
Kết luận chương 3.
Trong chương 3 tác giả đã tiến hành xây dựng khung phân tích và đề xuất mơ hình nghiên cứu được sử dụng trong luận văn. Các biến độc lập và các biến phụ thuộc trong mơ hình cũng đã được tác giả trình bày cụ thể.
hình vecto tự hồi quy VAR đã được tác giả lựa chọn. Tác giả sẽ lần lượt thực hiện các bước nghiên cứu cụ thể như: kiểm định nghiệm đơn vị, xác định độ trễ tối ưu, ước lượng mơ hình VAR, kiểm định mối quan hệ nhân quả thông qua kiểm định Granger và sử dụng hàm phản ứng đẩy và phân rã Choleski để xác định mức độ ảnh hưởng của các cú sốc vĩ mơ đến giá th văn phịng hạng A bình qn trong mơ hình.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Tổng quan thị trường văn phòng cho thuê hạng A ở thành phố Hồ Chí Minh.
Kể từ sau khi Việt Nam chính thức trở thành thành viên của tổ chức thương mại thế giới (WTO), các dự án đầu tư nước ngoài được cấp phép nhiều cộng với sự gia nhập thị trường của khơng ít doanh nghiệp quốc tế ở nhiều lĩnh vực khác nhau đã kéo theo nhu cầu th văn phịng rất lớn. Do đó, thị trường cho th văn phịng nói chung và thị trường cho th văn phịng hạng A nói riêngđánh dấu bước phát triển mạnh mẽ trong giai đoạn 2006 – 2008. Tại thành phố Hồ Chí Minh, thị trường cho thuê văn phòng hạng A đạt đỉnh vào Quý 3 năm 2008 với giá thuê văn phòng hạng A đạt mức 74 USD/m2. Tuy nhiên, ngay sau đó ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới dẫn đến nhiều doanh nghiệp trong nước và doanh nghiệp nước ngoài phải thu hẹp hoạt động sản xuất kinh doanh. Nhu cầu th văn phịng do đó cũng giảm mạnh, tình trạng dư cung kéo dài khiến cho giá thuê văn phòng giảm liên tục, điều này được thể hiện qua sự sụt giảm của giá thuê văn phòng.
Biểu đồ 4.1. Biến động giá thuê văn phịng hạng A bình qn tại thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn Quý 4/2006 đến Quý 1/2015.
Nguồn: Tổng hợp và tính tốn của tác giả
tăng kể từ năm 2006, đạt đỉnh vào Quý 3 năm 2008 với mức 74 USD/m2. Tuy nhiên ngay sau đó là sự sụt giảm mạnh trong các năm sau.
Giá thuê văn phịng hạng A bình qn bắt đầu tư năm 2013 cho thấy dấu hiệu hồi phục của thị trường. Trong Quý 1 năm 2013, giá thuê văn phịng hạng A bình qn đạt mức 31 USD/m2, tăng 0,03 điểm so với quý trước. Mặc dù giá thuê trung bình giảm nhẹ nhưng cơng suất cho th tồn thị trường tăng đã giúp chỉ số này được cải thiện. Trong quý này, khu vực trung tâm hoạt động tốt hơn khu vực ngồi trung tâm cả về giá th lẫn cơng suất thuê. Đây là những dấu hiệu lạc quan cho thấy sự hồi phục và ổn định của thị trường văn phòng cho thuê hạng A trong những quý tiếp theo.
Theo Savills (2013), trong nửa đầu năm 2013, tổng lượng tiêu thụ văn phòng là hơn 58.000 m2, tăng 16% so với cùng kỳ năm trước. Nguyên nhân do lượng tiêu thụ tăng ở cả hạng A và hạng C. Trong đó, lượng tiêu thụ hạng A tăng mạnh 128% so với cùng kỳ năm trước. Tổng lượng tiêu thụ văn phòng cho thuê tại khu vực trung tâm cao hơn khu vực ngoài trung tâm 360%.
Sang Quý 1 năm 2014, giá thuê văn phịng hạng A bình qn ở mức 31,11USD/m2, giữ ổn định so với quý trước. Đến Quý 4 năm 2014, giá thuê văn phòng hạng A bình quân đạt mức 33,67 USD/m2, tăng 2,56 USD/m2 so với đầu năm. Đây cũng là mức tăng cao nhất kể từ khi thị trường cho thuê văn phòng hạng A có dấu hiệu hồi phục từ đầu năm 2013. Trong năm 2014, khu vực trung tâm tiếp tục hoạt động tốt hơn khu vực ngồi trung tâm trong cả cơng suất th và giá thuê.
Trong Quý 1 năm 2015 thị trường văn phịng cho th tại thành phố Hồ Chí Minh hoạt động khởi sắc hơn so với quý trước. Theo Savills (2015) cơng suất cho th trung bình đạt 91%. Đây là mức công suất cao nhất từ năm 2008 đến nay. Giá th trung bình là 536.000 đồng/m2/tháng. Trong đó cơng suất cho thuê văn phòng hạng A được duy trì ổn định ở mức 90%, với giá thuê bình quân đạt mức 35,1 USD/m2, tăng 1,43 USD/m2 so với quý trước. Cũng trong Quý 1 năm 2015, nguồn cung thị trường cho thuê văn phòng tăng hơn 17.500 m2 diện tích văn phịng. Trong khi, tổng lượng tiêu thụ văn phòng cho thuê trong Quý 1 năm 2015 là hơn 24.100
m2. Điều này cho thấy nhu cầu đối với thị trường cho thuê văn phòng trong tương lai vẫn còn.
4.2.Tổng quan về sự thay đổi của các yếu tố kinh tế vĩ mô.
Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội.
Năm 2014, tốc độ tăng trưởng kinh tế đạt 5,98%, cao hơn hẳn mức 5,42% của năm 2013. Mức tăng trưởng trên cao hơn so với chỉ tiêu 5,8% mà Chính phủ đề ra và vượt ngồi dự đốn của các chuyên gia, tổ chức trong và ngoài nước.
Tăng trưởng năm 2014 vẫn tiếp tục hồi phục tuy nhiên mức hồi phục này vẫn còn thấp, chưa vượt qua mức 6% và chưa thực sự bền vững. Trên thực tế, tốc độ tăng trưởng năm 2014 thấp hơn khá xa mức tăng trưởng bình quân của giai đoạn 1990-2010 (biểu đồ 4.1). Trong mức tăng chung, khu vực công nghiệp và dịch vụ tăng cao nhất 7,14%, cao hơn nhiều so với các năm trước. Điều này chứng tỏ hướng đi đúng đắn của nền kinh tế hướng đến mục tiêu trở thành nước công nghiệp và dịch vụ.