GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài
Bất động sản (BĐS) là tài sản có giá trị lớn, không chỉ cho hộ gia đình và cá nhân mà còn cho cả khu vực và quốc gia Thị trường BĐS đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế, ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực như xây dựng, tài chính và thương mại dịch vụ Do đó, những biến động của thị trường BĐS, dù nhỏ hay lớn, đều có tác động đáng kể đến nền kinh tế quốc gia và các ngành kinh tế khác.
Việc điều hành và kiểm soát thị trường BĐS không chỉ đảm bảo sự ổn định cho chính thị trường mà còn hỗ trợ sự phát triển của các ngành khác Để thực hiện điều này, các chủ thể tham gia cần hiểu rõ các yếu tố tác động đến thị trường BĐS, cơ chế hoạt động của nó, và cách mà sự biến động trong lĩnh vực này ảnh hưởng đến các ngành khác Một trong những yếu tố quan trọng có ảnh hưởng lớn đến nhiều ngành nghề, bao gồm BĐS, chính là chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước Do đó, việc nghiên cứu và phân tích sâu về tác động của chính sách tiền tệ đối với thị trường BĐS tại TP HCM là cần thiết.
Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích các yếu tố của chính sách tiền tệ và tác động của chúng đến thị trường bất động sản tại TP HCM trong giai đoạn từ 2009 đến 2018 Mục tiêu là xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đối với hoạt động của thị trường BĐS, từ đó đưa ra các kiến nghị nhằm giải quyết những vấn đề nổi bật hiện tại.
Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu được sử dụng trong bài viết là các số liệu thứ cấp, được thu thập theo từng quý từ quý 1 năm 2009 đến quý 4 năm 2018 Các nguồn dữ liệu này bao gồm các báo cáo nghiên cứu thị trường của Savills Việt Nam, Tổng cục Thống kê Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Cục Thống kê TP HCM và Sở Kế hoạch và Đầu tư TP HCM, đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy cao.
Chính sách tiền tệ có tác động mạnh mẽ đến thị trường bất động sản (BĐS) tại TP HCM thông qua một số chỉ số quan trọng Các yếu tố như chỉ số giá nhà, dư nợ cho vay BĐS, lãi suất cho vay dài hạn bình quân, cung tiền M2 và dòng vốn đầu tư nước ngoài vào BĐS đều ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động và xu hướng phát triển của thị trường này.
Trong nghiên cứu này, tôi áp dụng phương pháp định lượng để phân tích ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đối với thị trường bất động sản tại TP HCM, sử dụng mô hình VAR để đưa ra các kết quả chính xác.
Cấu trúc bài nghiên cứu
Luận văn được chia thành 5 phần chính:
Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả và thảo luận kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận và kiến nghị.
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Cơ sở lý thuyết
2.1.1 Tổng quan thị trường BĐS
Thị trường bất động sản (BĐS) có mối liên hệ chặt chẽ với thị trường vốn và thị trường tiền tệ, đồng thời rất nhạy cảm với các biến động kinh tế, chính trị và xã hội Những thay đổi trong thị trường tài chính và nền kinh tế chung đều tác động trực tiếp đến hoạt động của thị trường BĐS Chỉ số giá nhà ở được sử dụng trong nghiên cứu này là đại diện cho thị trường BĐS, giúp mô phỏng xu hướng thị trường một cách định lượng, tăng cường tính minh bạch và cung cấp các công cụ hỗ trợ ra quyết định Chỉ số này đo lường sự thay đổi giá do ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài, chẳng hạn như sự gia nhập của các dự án mới Cơ sở của chỉ số giá nhà ở (SPPI) bắt đầu từ quý 1/2009, với hai hệ thống chỉ số: chỉ số so sánh theo quý (QoQ index) và chỉ số so sánh theo kỳ cơ sở (QoB index) Chỉ số QoQ được tính toán dựa trên một rổ dự án nhất quán và được cập nhật, cho phép duy trì rổ cố định để so sánh giá cả giữa các quý, trong khi vẫn cập nhật các dự án mới để phản ánh kịp thời các biến động của thị trường.
Một số rủi ro đặc trưng của thị trường BĐS 1 :
Rủi ro kinh doanh trong đầu tư bất động sản chủ yếu đến từ sự biến động của nền kinh tế, ảnh hưởng đến nhu cầu về bất động sản Dòng thu nhập từ khoản đầu tư này chủ yếu đến từ việc cho thuê mặt bằng hoặc mua bán nhà đất, vì vậy các nhà đầu tư cần lưu ý đến những yếu tố kinh tế có thể tác động đến lợi nhuận của họ.
Rủi ro thanh khoản xảy ra khi thị trường thiếu người mua và người bán, dẫn đến giao dịch không thường xuyên Bất động sản thường gặp phải mức độ rủi ro thanh khoản cao, ảnh hưởng đến khả năng chuyển nhượng tài sản.
William B Brueggeman and Jeffray D Fisher, in their book "Real Estate Finance and Investments," highlight that the liquidity of real estate is influenced by various factors, including the project's location, flexibility of use, amenities, and the reputation and brand of the developer.
Lạm phát là một rủi ro lớn đối với nhà đầu tư, vì nó có thể làm giảm tỷ suất sinh lợi nếu thu nhập từ đầu tư không tăng đủ để bù đắp tác động của lạm phát, dẫn đến giảm giá trị thực của khoản đầu tư Trong bối cảnh nhu cầu về bất động sản thấp, thu nhập từ lĩnh vực này cũng không có xu hướng tăng theo lạm phát.
Rủi ro lãi suất là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến giá trị các khoản đầu tư, với tác động khác nhau tùy thuộc vào kỳ hạn đầu tư Các khoản đầu tư ngắn hạn và dài hạn sẽ phản ứng khác nhau trước sự thay đổi lãi suất, làm tăng khả năng thua lỗ hoặc thu lợi Đặc biệt, trong lĩnh vực bất động sản, việc sử dụng đòn bẩy cao có thể khiến tỷ suất sinh lợi của nhà đầu tư bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi biến động lãi suất.
Rủi ro pháp lý trong lĩnh vực bất động sản (BĐS) là một yếu tố quan trọng cần xem xét, vì BĐS phải tuân thủ nhiều quy định về thuế, quy hoạch và các hạn chế khác Những thay đổi trong các quy định này có thể tác động trực tiếp đến khả năng sinh lời của khoản đầu tư, làm giảm giá trị và tiềm năng phát triển của dự án.
2.1.2 Tổng quan về chính sách tiền tệ
2.1.2.1 Công cụ của chính sách tiền tệ
Năm công cụ cơ bản của chính sách tiền tệ được sử dụng phổ biến ở Mỹ và nhiều quốc gia trên thế giới bao gồm lãi suất, cung tiền, cửa sổ chiết khấu, tỷ giá hối đoái và nghiệp vụ thị trường mở.
Khác với nhiều quốc gia khác trên thế giới, Việt Nam sử dụng năm công cụ chính của chính sách tiền tệ, bao gồm tái cấp vốn, lãi suất, tỷ giá hối đoái, nghiệp vụ thị trường mở và dự trữ bắt buộc.
2.1.2.2 Tác động của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế chung
Trước khi hoạch định chính sách tiền tệ, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) cần xem xét và đánh giá các yếu tố kinh tế để định hướng chiến lược và chiến thuật thực hiện chính sách Chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến cung tiền, từ đó tác động đến lạm phát, ảnh hưởng đến mức độ vay mượn và chi tiêu của hộ gia đình và doanh nghiệp.
Hình 1: Chính sách tiền tệ mở rộng
Chính sách mở rộng cung tiền làm cho nền kinh tế tăng trưởng, làm tăng lạm phát
Hình 2: Chính sách tiền tệ thu hẹp
Chính sách thu hẹp cung tiền làm giảm lạm phát
2.1.2.3 Tác động của chính sách tiền tệ đến thị trường BĐS
Cú sốc chính sách tiền tệ, thông qua việc tăng tổng tài sản của ngân hàng trung ương, không chỉ tác động đến giá nhà mà còn ảnh hưởng đến nguồn cung nhà ở và thị trường thế chấp Khi thực hiện chính sách tiền tệ, ngân hàng trung ương cần xem xét cách thức chính sách này được truyền đạt đến nền kinh tế tổng thể, đặc biệt là qua thị trường nhà ở Điều này càng trở nên quan trọng khi các nhà hoạch định chính sách kết hợp chính sách tài khóa và tiền tệ hoặc áp dụng các biện pháp cụ thể.
Tăng nguồn cung cho vay
Tăng tổng chi tiêu nền kinh tế
Giảm nguồn cung cho vay
Giảm tổng chi tiêu nền kinh tế
Giảm lạm phát cần tập trung vào một lĩnh vực kinh tế, với nhiều tương tác giữa các biện pháp chính sách khác nhau có thể đã có hiệu lực Điều này đặc biệt quan trọng trong giai đoạn phục hồi sau khủng hoảng tài chính hoặc kinh tế, khi chính sách tiền tệ mở rộng kết hợp với chính sách tài khóa mở rộng Các nhà hoạch định chính sách cũng cần xem xét ảnh hưởng của chi phí tài chính thấp hơn và tổng cầu cao hơn về nhà ở, không chỉ tác động đến sự giàu có liên quan đến nhà ở mà còn ảnh hưởng đến doanh thu nhà ở tiềm năng cao hơn.
Trong những năm gần đây, chính sách tiền tệ nới lỏng đã thúc đẩy sự phát triển tích cực của các kênh đầu tư, đặc biệt là thị trường bất động sản (BĐS) được hưởng lợi lớn Với lãi suất thấp, ngân hàng dễ dàng cho vay, nhiều nhà đầu tư đã mạnh dạn vay vốn để kinh doanh BĐS Tuy nhiên, nếu chính sách tiền tệ thắt chặt trở lại, các kênh đầu tư sẽ bị ảnh hưởng đầu tiên Vì vậy, sự bền vững trong tăng trưởng của thị trường BĐS phụ thuộc vào chính sách tiền tệ.
Borio và Lowe (2002) nhấn mạnh rằng chính sách tiền tệ không chỉ tập trung vào lạm phát, mà còn cần xem xét tác động của biến động giá tài sản Nếu Ngân hàng Trung ương điều chỉnh lãi suất để phản ứng trực tiếp với sự thay đổi giá tài sản, tình hình kinh tế có thể trở nên trầm trọng hơn (Bernanke, 1999) Thay đổi giá bất động sản trong một quốc gia không chỉ ảnh hưởng đến mức lãi suất địa phương mà còn có thể dẫn đến sự gia tăng lãi suất thực (Bjornland và Jacobsen, 2009).
Chính sách tiền tệ, bao gồm lãi suất và tỷ giá hối đoái, không tác động trực tiếp đến thị trường bất động sản (BĐS) mà ảnh hưởng gián tiếp thông qua các chỉ số kinh tế chung Ngoài ra, tỷ lệ dư nợ và dòng vốn đầu tư vào thị trường BĐS cũng đóng vai trò quan trọng trong việc định hình xu hướng và sự phát triển của lĩnh vực này.
Sơ lược các bài nghiên cứu trước đây
2.2.1 On Correlation between RMB Exchange Rate and Real Estate Price based on Financial Engineering – LIU Yang, HU Zhiqiang (2012)
Nghiên cứu này phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái thực tế của Nhân dân tệ và giá bất động sản thông qua mô hình VAR, sử dụng dữ liệu hàng tháng từ tháng 1 năm 2007 đến tháng 12 năm 2010.
Trong ngắn hạn, sự tăng giá nhà đất có thể dẫn đến suy thoái, nhưng về lâu dài, bất động sản lại có tác động tích cực đến tỷ giá Nhân dân tệ Do đó, cần kiểm soát giá bất động sản để duy trì sự tăng trưởng dần dần, kết hợp với mức tăng nhẹ của Nhân dân tệ, dựa trên nền tảng kỹ thuật tài chính hiện tại.
2.2.2 House prices, credit and the effect of monetary policy in Norway evidence from structural VAR models – Orjan Robstad (2017)
Tác giả Orjan Robstad đã áp dụng mô hình VAR cấu trúc để nghiên cứu tác động của các cú sốc chính sách tiền tệ đến giá nhà và tín dụng hộ gia đình tại Na Uy Nghiên cứu sử dụng các biến số như lãi suất, tỷ lệ lạm phát, GDP, tín dụng, giá nhà ở và tỷ giá hối đoái để định lượng ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến hai yếu tố quan trọng này.
Nghiên cứu cho thấy giá nhà tại Na Uy có sự phản ứng mạnh mẽ trước cú sốc chính sách tiền tệ, với hiệu ứng này thể hiện rõ ràng trong hầu hết các mô hình ước tính Điều này cho thấy tác động của chính sách tiền tệ đến giá nhà ở Na Uy là tương đối lớn khi so sánh với các nghiên cứu SVAR tương tự dựa trên dữ liệu của Mỹ, Euro và các khu vực khác.
OECD cho biết rằng lãi suất có ảnh hưởng đáng kể đến giá nhà thực tế và các khoản nợ của hộ gia đình, trong khi việc tái cấp vốn cho các khoản nợ này hiện nay rất hiếm khi xảy ra khi giá nhà và lãi suất biến động.
2.2.3 Housing markets and unconventional monetary policy – Charles
Tác giả Charles Rahal đã áp dụng mô hình PVAR để phân tích phản ứng của thị trường bất động sản trước các cú sốc từ chính sách tiền tệ Những thay đổi trong tổng tài sản và cơ sở tiền tệ có thể dẫn đến việc giảm lãi suất thực tế, qua đó làm giảm chi phí sử dụng nhà ở và tăng cường nhu cầu về nhà ở.
Cú sốc chính sách tiền tệ, thông qua việc tăng tổng tài sản của Ngân hàng Trung ương, tác động không chỉ đến giá nhà mà còn ảnh hưởng đến nguồn cung và thị trường thế chấp Dù có nhiều biện pháp chính sách khác nhau và cấu trúc thị trường thế chấp không đồng nhất, kết quả nhất quán giữa các quốc gia cho thấy sự tương đồng trong độ dài độ trễ, đặc điểm kỹ thuật mô hình và tần suất dữ liệu sử dụng.
2.2.4 Effect analysis of real estate price and monetary policy an empirical study based on china macroeconomic data – Liang Su, Li Lin, Shaozhen Chen, Lin Li (2018)
Mục đích của nghiên cứu này là phân tích các yếu tố chính sách và khám phá tài chính bất động sản (BĐS) Giá BĐS có khả năng tác động đến chính sách tiền tệ, dẫn đến việc tăng giá BĐS và gia tăng tính không chắc chắn trong chính sách tiền tệ.
Tài chính bất động sản đóng vai trò quan trọng trong việc kích thích sự tăng giá của thị trường nhà đất Sự gia tăng giá đất chính là yếu tố then chốt dẫn đến việc tăng giá trị của các bất động sản.
Các tác giả sử dụng mô hình VAR với các biến số: giá BĐS, lãi suất, cung tiền M2, giá đất
Chính sách tiền tệ góp phần giảm lãi suất thị trường vốn, từ đó làm giảm giá bất động sản (BĐS) một cách nhất định Tuy nhiên, sự giảm lãi suất này cũng dẫn đến việc dòng vốn lớn đổ vào ngành BĐS, gây ra sự thu hẹp quy mô đầu tư trong các ngành công nghiệp khác, ảnh hưởng tiêu cực đến sự phát triển kinh tế Mặc dù tài chính BĐS có thể làm tăng giá BĐS và kích thích nền kinh tế, nhưng điều này lại tạo ra tác động ngược đến sự phát triển bền vững của ngành BĐS.
Khi giá bất động sản biến động, điều này dẫn đến sự sai lệch so với các chỉ số tiền tệ dự kiến, buộc Ngân hàng Trung ương phải can thiệp bằng các biện pháp điều chỉnh chính sách tiền tệ, từ đó gia tăng tính không chắc chắn trong chính sách này.
2.2.5 The effect of monetary policy on real estate price growth in China –
Xiaoqing Eleanor Xu, Tao Chen (2011)
Tác giả áp dụng mô hình LHPYG với dữ liệu hàng quý từ quý 1/1998 đến quý 4/2009 và dữ liệu hàng tháng từ tháng 7/2005 đến tháng 2/2010, bao gồm các biến số như lãi suất cho vay ngân hàng chuẩn dài hạn, tăng trưởng cung tiền, chỉ số chính sách tín dụng thế chấp và chỉ số tăng trưởng giá nhà ở.
Kết quả nghiên cứu cho thấy chính sách tiền tệ mở rộng thúc đẩy tăng trưởng giá nhà, trong khi chính sách tiền tệ hạn chế làm giảm tốc độ tăng giá nhà NHTW kiểm soát lãi suất và chính sách tín dụng, khiến sự tăng trưởng cung tiền phản ánh cả chính sách tiền tệ và dòng tiền nóng Thị trường chứng khoán tăng trưởng cũng góp phần thúc đẩy giá nhà Sự biến động của cung tiền và chính sách thanh toán thế chấp có ảnh hưởng lớn đến động lực tăng trưởng giá nhà ở Trung Quốc Lợi nhuận từ thị trường chứng khoán dự đoán sự tăng trưởng giá nhà do hiệu ứng của cải và sự điều chỉnh chậm của ngành bất động sản.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình và phương pháp nghiên cứu
In this study, I employed the VAR (Vector Auto Regression) model, focusing on variables such as the housing price index, long-term loan interest rates, M2 money supply, and various economic indicators, as referenced in the research titled "Effect Analysis of Real Estate Price and Monetary Policy: An Empirical Study Based on China Macroeconomic Data" by Liang Su, Li Lin, Shaozhen Chen, and Lin Li, published in 2018.
Mô hình VAR được sử dụng chủ yếu để phân tích mối quan hệ giữa các biến, cho thấy rằng không chỉ biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc mà trong một số trường hợp, biến phụ thuộc cũng có thể tác động ngược lại biến giải thích.
Cụ thể, nghiên cứu sử dụng một số kiểm định và phương pháp phân tích như:
(2) Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test): Cung cấp thông tin về tính dừng của các biến bằng cách sử dụng kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF)
(3) Tìm kiếm độ trễ tối ưu cho mô hình VAR dựa trên tiêu chí Akaike (AIC) và Schwarz
(4) Kiểm định nhân quả Granger: Xác định các biến kinh tế vĩ mô được lựa chọn có mối tương quan với chỉ số SPPI tại TP.HCM hay không
(5) Hàm phản ứng đẩy (Impulse Responses Function): Phát hiện phản ứng của các biến phụ thuộc đối với các cú sốc đối với các biến khác trong mô hình
Kiểm định phân rã phương sai (Variance Decomposition) trong phân tích mô hình VAR giúp hiểu rõ sự biến thiên của một biến, từ đó xác định ảnh hưởng của cú sốc từ chính biến đó cũng như từ các biến nội sinh khác.
Mô hình VAR cho thấy mức độ ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số SPPI và ngược lại Bài viết trình bày các số liệu thống kê mô tả chi tiết về những biến này, giúp người đọc hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa chúng trong phân tích kinh tế.
In the research article "Effect analysis of real estate price and monetary policy: an empirical study based on China macroeconomic data" by Liang Su, Li Lin, Shaozhen Chen, and Lin Li, the authors utilized the VAR model developed by Christopher A Sims in the 1980s This study analyzes the relationship between real estate finance and monetary policy, incorporating key variables such as real estate prices (HP), interest rates (R), money supply (M), and land prices (LP).
Theo giả định của Christopher A Sims, 𝜀 𝑘𝑡 (với k = 1,2,3,4) tuân theo quá trình nhiễu trắng, nhưng có sự cho phép về tương quan tạm thời giữa các thời điểm nhiễu trong hai phương trình Sự thay đổi của các nhân tố này có ảnh hưởng tạm thời đến nhiều biến tương ứng khác.
𝜀 4𝑡 ] Γ 𝑖 là ma trận hệ số của mô hình, 𝑖 = (1,2,3, … , 𝑛) Γ 0 = [
Dữ liệu thu thập
Theo nghiên cứu thực tiễn tại TP HCM, tôi sẽ thu thập các biến liên quan đến chính sách tiền tệ tác động trực tiếp đến thị trường BĐS, bao gồm lãi suất cho vay và cung tiền Đồng thời, tôi cũng sẽ xem xét các biến kinh tế như chỉ số giá tiêu dùng, tốc độ tăng trưởng GDP, dư nợ cho vay BĐS, dòng vốn FDI vào BĐS, và chỉ số chứng khoán VNI, vì chúng có thể gián tiếp ảnh hưởng đến thị trường BĐS.
Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu thứ cấp, được thu thập theo quý từ quý 1 năm
2009 đến quý 4 năm 2018, bao gồm các biến và cách tính như sau:
(1) Chỉ số giá nhà ở tại TP HCM (SPPI, điểm)
Chỉ số SPPI được lấy từ báo cáo nghiên cứu thị trường của Công ty Savills Việt Nam, phản ánh số liệu đã được Savills Việt Nam tính toán dựa trên thực tế của thị trường.
Từ đầu năm 2009 đến quý 2 năm 2011, giá bất động sản tại TP HCM tăng mạnh do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng toàn cầu 2008 Tuy nhiên, từ cuối 2011 đến đầu 2012, giá bất động sản giảm liên tục do chính sách siết chặt tín dụng, làm giảm tốc độ và tỷ trọng dư nợ cho vay trong lĩnh vực phi sản xuất, đặc biệt là bất động sản Tình hình này dẫn đến việc thanh khoản giảm sút, cung và cầu đều giảm, trong khi nợ xấu tăng cao.
Từ năm 2012, thị trường bất động sản đã bước vào giai đoạn ổn định với mức độ biến động giảm đáng kể Điều này phần lớn nhờ vào các chính sách "giải cứu" từ các cơ quan quản lý, như giảm và giãn thuế, cho nợ tiền sử dụng đất, và chia nhỏ căn hộ Những biện pháp này đã giúp doanh nghiệp khơi thông đầu ra, tạo thanh khoản và thúc đẩy quá trình quay vòng vốn.
Biểu đồ 1: Chỉ số giá nhà ở tại TP HCM
(2) Tốc độ tăng trưởng GDP của TP HCM (GDP, %)
Chỉ số GDP được lấy từ số liệu công bố hàng quý của Cục Thống kê TP HCM từ đầu năm 2009 đến 2018
Trong 3 năm từ 2009 – 2011, GDP tăng trưởng với tốc độ không ổn định, nguyên nhân xuất phát từ việc Việt Nam bị ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng toàn cầu Khi bước qua năm 2012, sau những nổ lực của Chính phủ trong kiềm chế lạm phát bằng việc thắt chặt chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa đã làm cho GDP giảm xuống và duy trì ở mức 7% - 9% trong nhiều năm liền
Biểu đồ 2: Tốc độ tăng trưởng GDP của TP HCM
(3) Chỉ số giá tiêu dùng TP HCM (CPI, %):
Tương tự như GDP, chỉ số CPI được thu thập từ số liệu công bố hàng quý của Cục Thống kê TP HCM
Trong ba năm qua, chỉ số giá tiêu dùng (CPI) tại TP HCM thấp hơn so với năm 2009, thời điểm nền kinh tế chịu ảnh hưởng từ khủng hoảng và lạm phát cao, dẫn đến sức mua của người dân bất ổn Thông thường, chỉ số CPI có xu hướng tăng vào cuối năm do nhu cầu mua sắm Tết của người dân tăng cao.
(4) Dư nợ cho vay BĐS cả nước (REL, tỷ đồng)
Dư nợ bất động sản được cập nhật hàng quý từ các báo cáo định kỳ của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Tuy nhiên, việc thu thập thông tin về dư nợ cho vay bất động sản gặp một số trở ngại.
Nguồn: Cục Thống kê TP HCM
TP HCM, nên tôi sử dụng số liệu của cả nước, nhưng vẫn đảm bảo phản ánh được mục tiêu nghiên cứu của mình
Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã cảnh báo các ngân hàng thương mại (NHTM) cần thận trọng trong việc cho vay lĩnh vực bất động sản (BĐS) nhằm giảm thiểu rủi ro Chính sách kiểm soát rủi ro và thắt chặt tín dụng đã được thực hiện từ vài năm trước, đặc biệt là từ đầu năm 2018 Tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn ban đầu là 60%, sau đó giảm dần theo lộ trình xuống 45%, và theo Thông tư 19/2017/TT-NHNN, tỷ lệ này sẽ chính thức giảm xuống 40% từ đầu năm 2019 Đồng thời, hệ số rủi ro cho vay BĐS cũng sẽ tăng từ 200% lên 250%.
Báo cáo tài chính từ các ngân hàng cho thấy hầu hết duy trì tỷ lệ cho vay bất động sản dưới 7%, một sự giảm mạnh so với mức trên 30% trong những năm 2007.
Theo số liệu từ NHNN, tỷ lệ tín dụng bất động sản trên tổng dư nợ tín dụng toàn nền kinh tế tính đến cuối tháng 6 năm 2008 chỉ đạt khoảng 7,5% Con số này thấp hơn đáng kể so với tỷ lệ 15,8% vào năm 2017 và 17,1% vào năm 2016.
(5) Lãi suất cho vay dài hạn bình quân bằng VND (R, %)
Bất động sản là tài sản có giá trị lớn và thường được sở hữu, sử dụng trong thời gian dài, vì vậy tôi chọn sử dụng lãi suất cho vay dài hạn thay vì lãi suất trung và ngắn hạn như các loại hàng hóa khác Dữ liệu về lãi suất cho vay dài hạn được lấy từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam theo tháng, và tôi tính trung bình 3 tháng trong mỗi quý để đảm bảo tính đồng nhất về mặt thời gian với các biến số khác.
Bất động sản (BĐS) là tài sản có giá trị lớn và thời gian hoàn vốn kéo dài, vì vậy việc sử dụng đòn bẩy tài chính trở thành một công cụ quan trọng trong việc đầu tư.
Thị trường bất động sản Việt Nam đang đối mặt với lo ngại về việc "tăng nóng", trong bối cảnh tín dụng bị siết chặt Điều này ảnh hưởng đến hiệu quả và sự phổ biến của các doanh nghiệp bất động sản Đòn bẩy tài chính và lãi suất cho vay trung và dài hạn là những yếu tố quan trọng quyết định khả năng vay vốn của doanh nghiệp trong ngành này.
Theo biểu đồ, lãi suất cho vay cao nhất đạt 19% vào quý 3/2011, sau đó giảm dần đến cuối năm 2017 Tuy nhiên, vào năm 2018, lãi suất có xu hướng tăng nhẹ và đến nửa cuối năm 2018, lãi suất đã giảm xuống còn 11%/năm.
Biểu đồ 3: Lãi suất cho vay dài hạn bình quân bằng VND
(6) Cung tiền M2, hay còn gọi là tổng phương tiện thanh toán (M2, tỷ đồng)
Dữ liệu của cung tiền M2 được lấy từ báo cáo tình hình hoạt động định kỳ của NHNN Việt Nam
Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
Mặc dù cung tiền không phải là công cụ chính trong thực thi chính sách tiền tệ tại Việt Nam, nhưng việc điều tiết lượng cung tiền ra thị trường có tác động đáng kể đến nền kinh tế tổng thể và các ngành kinh tế khác, bao gồm cả thị trường bất động sản Khi cung tiền gia tăng, GDP danh nghĩa cũng sẽ tăng theo, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động của các ngành chủ chốt như tài chính và bất động sản.
(7) Dòng vốn đầu tư nước ngoài tăng thêm vào BĐS tại TP HCM (FDI, tỷ USD)
Dòng vốn FDI tăng thêm vào BĐS tại TP HCM là mức chênh lệch về FDI giữa
