GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài
Bất động sản (BĐS) không chỉ là tài sản có giá trị lớn của hộ gia đình và cá nhân, mà còn có vai trò quan trọng đối với khu vực và toàn quốc Thị trường BĐS ảnh hưởng mạnh mẽ đến nền kinh tế quốc gia cũng như các ngành khác như xây dựng, tài chính và thương mại dịch vụ Do đó, mọi biến động trong thị trường BĐS, dù nhỏ hay lớn, đều tác động đến nền kinh tế và các lĩnh vực kinh tế liên quan.
Việc điều hành và kiểm soát thị trường BĐS không chỉ đảm bảo sự ổn định cho chính thị trường này 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, cũng như ảnh hưởng của những biến động trong thị trường đến các lĩnh vực khác Một yếu tố quan trọng có ảnh hưởng sâu rộng đến nhiều ngành nghề, bao gồm BĐS, là chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước Vì vậy, việc tìm hiểu và phân tích chính sách tiền tệ là cần thiết, đặc biệt trong bối cảnh thị trường BĐS tại TP HCM.
Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu
Nghiên cứu này phân tích các yếu tố của chính sách tiền tệ, đặc biệt tại Việt Nam, tác động đến thị trường bất động sản (BĐS) 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 của thị trường.
Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu được thu thập từ quý 1 năm 2009 đến quý 4 năm 2018, bao gồm các số liệu thứ cấp từ các nguồn đáng tin cậy như báo cáo nghiên cứu thị trường của Savills Việt Nam, Tổng cục Thống kê Việt Nam, NHNN Việt Nam, Cục Thống kê TP HCM và Sở Kế hoạch và Đầu tư TP HCM.
Chính sách tiền tệ có tác động lớn đến thị trường bất động sản (BĐS) tại TP HCM, với các chỉ số quan trọng 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 Những yếu tố này không chỉ phản ánh tình hình thị trường mà còn ảnh hưởng đến quyết định đầu tư và phát triển BĐS trong khu vực.
Trong nghiên cứu này, tôi áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để phân tích ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến thị trường bất động sản tại TP HCM, sử dụng mô hình VAR để thu thập và đánh giá dữ liệu.
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 tiền tệ, đồng thời nhạy cảm với các biến động kinh tế, chính trị và xã hội Những biến động này ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động của thị trường BĐS Chỉ số giá nhà ở được sử dụng trong nghiên cứu này nhằm mô phỏng xu hướng thị trường một cách định lượng, thúc đẩy tính minh bạch và cung cấp công cụ ra quyết định Chỉ số này đo lường sự thay đổi giá do các yếu tố ngoại vi, như sự gia nhập của các dự án mới Quý 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 rổ dự án nhất quán và cập nhật, cho phép duy trì rổ cố định để so sánh giá cả giữa các quý, đồng thời cập nhật các dự án mới để phản ánh kịp thời các chuyển động của thị trường.
Một số rủi ro đặc trưng của thị trường BĐS 1 :
Rủi ro kinh doanh trong lĩnh vực bất động sản đến từ dòng thu nhập từ việc cho thuê hoặc mua bán nhà đất Các nhà đầu tư bất động sản phải đối mặt với rủi ro chủ yếu do sự biến động của nền kinh tế, điều này có thể làm thay đổi nhu cầu về bất động sản.
Rủi ro thanh khoản xảy ra khi thị trường thiếu người mua và người bán, dẫn đến việc giao dịch không thường xuyên Bất động sản (BĐS) thường có mức độ rủi ro thanh khoản cao hơn, do tính chất đặc thù của nó.
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, as highlighted by William B Brueggeman and Jeffray D Fisher in their book "Real Estate Finance and Investments."
Lạm phát có thể gây ra rủi ro cho nhà đầu tư bằng cách làm giảm tỷ suất sinh lợi, nếu thu nhập từ đầu tư không tăng đủ để bù đắp ảnh hưởng của lạm phát, dẫn đến giảm giá trị thực của khoản đầu tư Hơn nữa, trong giai đoạn nhu cầu về bất động sản thấp, thu nhập từ bất động sản 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 mức độ phản ứng khác nhau tùy thuộc vào kỳ hạn đầu tư Đối với các khoản đầu tư ngắn hạn và dài hạn, sự thay đổi lãi suất có thể làm tăng khả năng thua lỗ hoặc sinh lời Đặc biệt, trong lĩnh vực bất động sản, việc sử dụng đòn bẩy cao khiến tỷ suất sinh lợi của nhà đầu tư dễ bị tác động bởi biến động lãi suất.
Rủi ro pháp lý trong bất động sản bao gồm các quy định về thuế, quy hoạch và các hạn chế khác Những thay đổi trong quy định pháp lý có thể ảnh hưởng đáng kể đến khả năng sinh lời của khoản đầu tư bất động sản.
2.1.2 Tổng quan về chính sách tiền tệ
2.1.2.1 Công cụ của chính sách tiền tệ
Năm công cụ chính của chính sách tiền tệ được áp dụng phổ biến tại 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 các quốc gia khác, Việt Nam sử dụng năm công cụ cơ bản trong 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 triển khai chính sách tiền tệ, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) tiến hành đánh giá các yếu tố kinh tế nhằm xác định chiến lược và chiến thuật phù hợp Chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến cung tiền, từ đó tác động đến lạm phát, 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 Các ngân hàng trung ương cần nghiên cứu kỹ lưỡng cách mà chính sách tiền tệ của họ tác động đến nền kinh tế rộng lớn hơn, đặc biệt là thông 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, đặc biệt khi các biện pháp chính sách khác nhau đã có tác động Điều này rất 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 tác động của chi phí tài chính thấp hơn và tổng cầu cao hơn đối với thị trường nhà ở, ảnh hưởng đến sự giàu có và doanh thu tiềm năng từ bất động sản.
Trong những năm gần đây, chính sách tiền tệ nới lỏng đã thúc đẩy sự tăng trưởng tích cực của các kênh đầu tư, đặc biệt là thị trường bất động sản (BĐS) Lãi suất thấp đã tạo điều kiện cho ngân hàng dễ dàng cho vay, khuyến khích nhiều người vay vốn để đầu tư vào BĐS Tuy nhiên, khi chính sách tiền tệ thắt chặt trở lại, các kênh đầu tư sẽ bị ảnh hưởng đầu tiên Vì vậy, sự bền vững của thị trường BĐS phụ thuộc vào chính sách tiền tệ.
Borio và Lowe (2002) chỉ ra rằng chính sách tiền tệ không chỉ chú trọng vào lạm phát mà còn cần xem xét sự thay đổi giá tài sản Nếu Ngân hàng Trung ương (NHTW) điều chỉnh lãi suất để phản ứng với biến động giá tài sản, điều này có thể làm trầm trọng thêm biến động kinh tế (Bernanke, 1999) Sự thay đổi giá bất động sản (BĐS) tại một quốc gia không chỉ ảnh hưởng đến mức lãi suất địa phương mà còn có thể dẫn đến việc lãi suất thực tăng do giá BĐS gia tăng (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 qua các chỉ số kinh tế chung Các yếu tố như 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 phát triển của ngành 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 gia tăng giá nhà đất có thể dẫn đến suy thoái Tuy nhiên, trong dài hạn, 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 ổn định, đồng thời đảm bảo mức tăng nhẹ cho 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 này 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 đối với hai yếu tố quan trọng này.
Nghiên cứu chỉ ra rằng giá nhà tại Na Uy có sự phản ứng mạnh mẽ trước cú sốc từ chính sách tiền tệ Hiệu ứng này được xác định rõ ràng qua hầu hết các mô hình ước tính và có quy mô tương đối lớn khi so sánh với các nghiên cứu SVAR tương tự sử dụng dữ liệu từ Mỹ, Euro hoặc các khu vực khác.
Theo OECD, 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 tại rất hiếm khi giá nhà và lãi suất có sự 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 chính sách tiền tệ, đặc biệt là những đổi mới liên quan đến tổng tài sản và cơ sở tiền tệ Chính sách tiền tệ có khả năng làm giảm lãi suất thực tế, từ đó giảm chi phí sử dụng nhà ở và thúc đẩy nhu cầu về nhà ở.
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 Dù có nhiều biện pháp chính sách khác nhau và cấu trúc thể chế thị trường thế chấp không đồng nhất, kết quả vẫn nhất quán giữa các quốc gia và trong việc lựa chọn độ dài độ trễ, đặc điểm kỹ thuật mô hình, cũng như tần suất dữ liệu được 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 bài nghiên cứu là phân tích các yếu tố chính sách và tìm hiểu về tài chính bất động sản Giá bất động sản có thể ảnh hưởng đến tác động của chính sách tiền tệ, dẫn đến việc tăng giá bất động sản và gia tăng tính không chắc chắn trong chính sách tiền tệ.
Tài chính bất động sản đóng vai trò quan trọng trong việc tăng giá trị của thị trường BĐS Sự gia tăng giá đất là yếu tố chủ chốt dẫn đến sự tăng trưởng giá nhà đất.
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 giảm lãi suất thị trường vốn, dẫn đến giá bất động sản (BĐS) giảm ở mức độ nhất định Tuy nhiên, lượng vốn lớn đổ vào ngành BĐS có thể làm giảm 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 cũng tạo ra tác động ngược lại đối với sự phát triển của ngành BĐS.
Khi giá bất động sản biến động, nó có thể dẫn đến sự khác biệt so với các chỉ số tiền tệ dự kiến, buộc ngân hàng trung ương phải điều chỉnh chính sách tiền tệ Điều này làm gia tăng tính không chắc chắn trong chính sách tiền tệ.
2.2.5 The effect of monetary policy on real estate price growth in China –
Xiaoqing Eleanor Xu, Tao Chen (2011)
Bài viết sử 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 Các biến số được phân tích bao gồm 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 rằng chính sách tiền tệ mở rộng thúc đẩy tăng trưởng giá nhà, trong khi chính sách hạn chế làm giảm tốc độ tăng giá NHTW kiểm soát lãi suất và chính sách tín dụng, dẫn đến sự tăng trưởng cung tiền phản ánh cả chính sách của NHTW và dòng tiền nóng Thị trường chứng khoán tăng trưởng cũng góp phần vào việc tăng giá nhà Sự gia tăng cung tiền và thay đổi chính sách thanh toán thế chấp có ảnh hưởng đến động lực tăng trưởng giá nhà tại Trung Quốc Lợi nhuận từ thị trường chứng khoán có thể dự đoán sự tăng trưởng giá nhà tiếp theo nhờ 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
To conduct this research, I employed the VAR (Vector Auto Regression) model, incorporating variables such as the housing price index, long-term loan interest rates, M2 money supply, and various economic indicators, as referenced in the study "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, bởi vì mối quan hệ này không chỉ diễn ra theo chiều một chiều, mà trong một số trường hợp, biến phụ thuộc cũng có thể tác động ngược lại đến 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 trong mô hình VAR cho phép phân tích cấu trúc và đánh giá sự biến thiên của một biến do ảnh hưởng từ cú sốc của chính nó cũng như từ các biến nội sinh khác.
Mô hình VAR đã cho thấy mức độ ảnh hưởng của các biến đến chỉ số SPPI và ngược lại, đồng thời trình bày số liệu thống kê mô tả các biến kinh tế vĩ mô được sử dụng trong nghiên cứu.
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 employed the VAR model developed by Christopher A Sims in the 1980s This model analyzes the relationship between real estate finance and monetary policy, incorporating variables such as real estate prices (HP), interest rates (R), money supply (M), and land prices (LP).
Theo Christopher A Sims, 𝜀 𝑘𝑡 (k = 1,2,3,4) được giả định tuân theo quá trình nhiễu trắng, nhưng có sự tương quan tạm thời giữa các thời điểm nhiễu của hai phương trình Sự thay đổi trong các nhân tố này 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
Nghiên cứu tại TP HCM cho thấy, ngoài việc thu thập các biến liên quan trực tiếp đến chính sách tiền tệ như lãi suất cho vay và cung tiền, cần xem xét thêm các biến kinh tế có ảnh hưởng gián tiếp đến thị trường BĐS, bao gồm 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.
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 xác định dựa trên báo cáo nghiên cứu thị trường của Công ty Savills Việt Nam, phản ánh dữ liệu thực tế và chính xác về tình hình 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 năm 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 cho vay trong lĩnh vực phi sản xuất, đặc biệt là bất động sản Tình hình trở nên khó khăn khi tính thanh khoản giảm, cung và cầu giảm, cùng với việc nợ xấu gia tăng.
Từ năm 2012, thị trường bất động sản đã bước vào giai đoạn ổn định với sự giảm thiểu biến động, nhờ vào các chính sách "giải cứu" từ 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 hỗ trợ doanh nghiệp trong việc khơi thông đầu ra, tạo thanh khoản và thúc đẩy vòng quay 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, khi nền kinh tế chịu tác động từ khủng hoảng và lạm phát gia tăng, dẫn đến sức mua của người dân không ổn định Thông thường, chỉ số CPI sẽ tăng cao vào cuối năm, do nhu cầu mua sắm Tết của người dân tăng lên.
(4) Dư nợ cho vay BĐS cả nước (REL, tỷ đồng)
Dư nợ bất động sản được tổng hợp hàng quý từ các báo cáo hoạt động 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 phải một số khó khăn.
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 khi cho vay lĩnh vực bất động sản (BĐS) nhằm hạn chế rủi ro Chính sách kiểm soát rủi ro và thắt chặt tín dụng đã được triển khai từ vài năm trước, đặc biệt là từ đầu năm 2018 Tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn đã giảm từ 60% xuống 45%, và theo Thông tư 19/2017/TT-NHNN, tỷ lệ này sẽ tiếp tục giảm xuống 40% từ đầu năm 2019 Đồng thời, hệ số rủi ro cho vay BĐS sẽ tăng từ 200% lên 250%.
Báo cáo tài chính của các ngân hàng cho thấy rằng phần lớn duy trì tỷ lệ cho vay bất động sản dưới 7%, giảm mạnh so với mức trên 30% vào năm 2007.
Tính đến cuối tháng 6 năm 2008, tỷ lệ tín dụng bất động sản trên tổng dư nợ tín dụng toàn nền kinh tế chỉ đạt khoảng 7,5%, giảm đáng kể so với 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 (BĐS) là tài sản có giá trị lớn, do đó tôi chọn sử dụng lãi suất cho vay dài hạn để đảm bảo tính ổn định trong thời gian hình thành, sở hữu và sử dụng Không giống như các loại hình hàng hóa khác, lãi suất trung và ngắn hạn không phù hợp với BĐS Dữ liệu về lãi suất cho vay dài hạn được thu thập 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, do đó, việc sử dụng đòn bẩy tài chính trở thành một công cụ quan trọng trong đầu tư BĐS.
Lo ngại về thị trường bất động sản đang "tăng nóng" đã dẫn đến việc siết chặt tín dụng Điều này ảnh hưởng đến hiệu quả và sự phổ biến của các doanh nghiệp bất động sản Liên quan đến đòn bẩy tài chính, lãi suất cho vay trung và dài hạn là yếu tố quan trọng, tác động lớn đến quyết định vay vốn của doanh nghiệp.
Lãi suất cho vay đạt đỉnh 19% vào quý 3/2011, sau đó giảm dần cho đến cuối năm 2017 và có xu hướng tăng nhẹ vào năm 2018 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 việc thực thi chính sách tiền tệ tại Việt Nam, nhưng việc điều tiết cung tiền ra thị trường có tác động lớn đến nền kinh tế và các ngành khác, đặc biệt là thị trường bất động sản Khi lượng cung tiền tăng, GDP danh nghĩa cũng tăng, điều này ảnh hưởng mạnh mẽ 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