Bài nghiên cứu tập trung vào các yếu tố của chính sách tiền tệ nói chung và ở Việt Nam nói riêng có ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp đến hoạt động của thị trường BĐS tại TP. HCM, trong thời gian 10 năm từ đầu năm 2009 đến cuối năm 2018. Từ đó, xác định được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố trong chính sách tiền tệ đến hoạt động của thị trường BĐS tại TP. HCM,
GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài
Bất động sản (BĐS) là tài sản có giá trị lớn, không chỉ của hộ gia đình và cá nhân mà còn ảnh hưởng đến khu vực và toàn quốc Thị trường BĐS giữ vị trí quan trọng trong nền kinh tế, liên quan đến nhiều ngành như xây dựng, tài chính và thương mại dịch vụ Do đó, mọi biến động của thị trường BĐS đều có tác động đáng kể đến nền kinh tế quốc gia và các lĩnh vực kinh tế khác.
Việc điều hành và kiểm soát thị trường BĐS hiệu quả không chỉ đảm bảo sự ổn định cho chính thị trường này mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của các ngành khác Để đạt được điều này, các chủ thể tham gia thị trường cần hiểu rõ các yếu tố tác động đến thị trường BĐS, cơ chế hoạt động của nó, và cách mà những biến động trong lĩnh vực này ảnh hưởng đến các ngành khác Đặc biệt, chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước là một yếu tố quan trọng, có khả năng chi phối nhiều lĩnh vực trong nền kinh tế, bao gồm cả BĐS Do đó, việc nghiên cứu và phân tích sâu về ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến thị trường BĐS tại TP HCM là rất cần thiết.
Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu
Bài nghiên cứu phân tích các yếu tố của chính sách tiền tệ và tác động của chúng đến thị trường bất động sản (BĐS) tại TP HCM trong giai đoạn 2009-2018 Nghiên cứu xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này, từ đó đưa ra các kiến nghị nhằm giải quyết những vấn đề nổi bật của thị trường BĐS.
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 uy tín như 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 đáng tin cậy.
Chính sách tiền tệ có ảnh hưởng sâu sắc đến hoạt động thị trường bất động sản (BĐS) tại TP HCM, bao gồm các chỉ số 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 tác động đến quyết định đầu tư và phát triển BĐS trong khu vực.
Trong nghiên cứu này, tôi áp dụng phương pháp 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 thực hiện phân tích.
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 Mọi thay đổi trong thị trường tài chính và nền kinh tế đều ảnh hưởng 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, chẳng hạn như sự gia nhập của các dự án mới Cơ sở của chỉ số giá nhà ở là từ quý 1/2009, với hai hệ thống chỉ số do Savills cung cấp: 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 so sánh giá cả giữa các quý trong khi vẫn đảm bảo 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 (BĐS) chủ yếu đến từ sự biến động của nền kinh tế, ảnh hưởng đến nhu cầu cho thuê và mua bán nhà đất Các nhà đầu tư BĐS cần nhận thức rõ rằng dòng thu nhập từ khoản đầu tư này phụ thuộc vào tình hình thị trường, do đó, việc theo dõi các yếu tố kinh tế là rất quan trọng để giảm thiểu rủi ro.
Rủi ro thanh khoản xảy ra khi thị trường thiếu người mua và người bán, dẫn đến giao dịch không thường xuyên Trong lĩnh vực bất động sản, mức độ rủi ro thanh khoản thường cao, ảnh hưởng đến khả năng chuyển nhượng tài sản nhanh chóng.
The liquidity of real estate is influenced by several factors, including the project's location, flexibility of use, available amenities, and the reputation and brand of the developer, as highlighted in "Real Estate Finance and Investments" by William B Brueggeman and Jeffray D Fisher.
Lạm phát có thể ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ suất sinh lợi của nhà đầu tư, 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 Thêm vào đó, trong giai đoạn nhu cầu bất động sản thấp, thu nhập từ lĩnh vực này thường không theo kịp với 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 giữa các kỳ hạn đầu tư ngắn hạn và dài hạn Những thay đổi trong lãi suất có thể làm tăng khả năng lỗ hoặc lời của các khoản đầu tư, đặc biệt là trong lĩnh vực bất động sản, nơi mà việc sử dụng đòn bẩy cao có thể khiến tỷ suất sinh lợi của nhà đầu tư bị tác động mạnh mẽ.
Rủi ro pháp lý trong bất động sản (BĐS) xuất phát từ việc 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, gây ra những hệ lụy không mong muốn cho các nhà đầu tư.
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 sử 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 nhiều quốc gia khác, Việt Nam sử dụng năm công cụ chính 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 xây dựng chính sách tiền tệ, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) tiến hành đánh giá các yếu tố kinh tế để xác định chiến lược và chiến thuật phù hợp Chính sách tiền tệ có ảnh hưởng đến cung tiền, từ đó tác động đến lạm phát và ảnh hưởng đến mức độ vay mượn cũng như 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, các Ngân hàng Trung ương cần hiểu rõ cách thức chính sách của họ lan tỏa vào nền kinh tế rộng lớn hơn, 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, khi các biện pháp chính sách khác nhau có thể tương tác với nhau Điều này đặc biệt quan trọng trong giai đoạn phục hồi sau khủng hoảng tài chính, khi chính sách tiền tệ mở rộng được kết hợp với chính sách tài khóa mở rộng Các nhà hoạch định chính sách cần xem xét tác động của chi phí tài chính thấp và tổng cầu cao về nhà ở, vì điều này không chỉ ảnh hưởng đến sự giàu có liên quan đến nhà ở mà còn tác động đến doanh thu nhà ở tiềm năng cao hơn.
Trong những năm gần đây, chính sách tiền tệ nới lỏng đã thúc đẩy sự tăng trưởng mạnh mẽ của các kênh đầu tư, đặc biệt là thị trường bất động sản Lãi suất thấp đã tạo điều kiện cho các ngân hàng dễ dàng cho vay, khiến nhiều người quyết định vay vốn để đầu tư vào bất động sản Tuy nhiên, khi chính sách tiền tệ thắt chặt trở lại, các kênh đầu tư sẽ chịu tác động đầu tiên Do đó, sự bền vững trong tăng trưởng của thị trường bất động sản phụ thuộc vào chính sách tiền tệ.
Borio và Lowe (2002) chỉ ra rằng chính sách tiền tệ không chỉ tập trung vào lạm phát, mà còn cần xem xét các yếu tố khác Nếu Ngân hàng Trung ương (NHTW) điều chỉnh lãi suất để phản ứng trực tiếp với sự thay đổi giá tài sản, điều này có thể làm gia tăng biến động kinh tế (Bernanke, 1999) Sự thay đổi giá bất động sản (BĐS) trong một quốc gia sẽ tác động đến mức lãi suất địa phương, và sự gia tăng giá BĐS có thể dẫn đến lãi suất thực 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, tỷ lệ dư nợ và dòng vốn đầu tư vào BĐS.
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 sẽ ảnh hưởng tích cực đến tỷ giá Nhân dân tệ Do đó, cần kiểm soát giá bất động sản nhằm duy trì sự tăng trưởng ổn định 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 các phản ứng của giá nhà và tín dụng hộ gia đình tại Na Uy trước các cú sốc chính sách tiền tệ 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 đến tín dụng hộ gia đình và giá nhà ở tại Na Uy.
Nghiên cứu chỉ ra rằng giá nhà ở Na Uy có phản ứng mạnh mẽ trước cú sốc chính sách tiền tệ, với hiệu ứng này thể hiện rõ rệt qua hầu hết các mô hình ước tính So với các nghiên cứu SVAR tương tự sử dụng dữ liệu từ Mỹ, Euro hay các khu vực khác, mức độ ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến giá nhà ở Na Uy là tương đối lớn.
OECD cho biết rằng lãi suất có ảnh hưởng lớn đến giá nhà thực tế, trong khi các khoản nợ của hộ gia đình hiện nay thường không được tái cấp vốn 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 chính sách tiền tệ, đặc biệt là đổi mới tổng tài sản và cơ sở tiền tệ Chính sách tiền tệ có khả năng làm giảm lãi suất thực tế và giảm chi phí sử dụng nhà ở, từ đó thúc đẩy nhu cầu về nhà ở tăng lên.
Cú sốc chính sách tiền tệ, thông qua việc gia 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 Mặc dù có nhiều biện pháp chính sách khác nhau và cấu trúc thị trường thế chấp không đồng nhất, nhưng kết quả vẫn nhất quán giữa các quốc gia và trong các lựa chọn về độ dài độ trễ, đặc điểm kỹ thuật của 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 khám phá tài chính bất động sản Giá bất động sản có khả năng tác động đến chính sách tiền tệ, dẫn đến sự gia tăng giá trị bất động sản và làm tăng tính không chắc chắn trong chính sách tiền tệ.
Tài chính bất động sản đóng vai trò then chốt trong việc kích thích sự tăng trưởng giá trị bất động sản Sự gia tăng giá đất là yếu tố chủ yếu dẫn đến sự tăng giá của 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, góp phần làm giảm giá bất động sản (BĐS) nhưng cũng dẫn đến việc một lượng lớn vốn đổ vào ngành BĐS Điều này có thể làm giảm quy mô đầu tư trong các ngành công nghiệp khác, ảnh hưởng đến sự phát triển kinh tế tổng thể Mặc dù tài chính BĐS có thể làm tăng giá BĐS và kích thích nền kinh tế, nhưng 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 tạo ra sự sai lệch so với các chỉ số tiền tệ dự kiến Điều này khiến Ngân hàng Trung ương phải áp dụng các biện pháp điều chỉnh chính sách tiền tệ, từ đó làm 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 Các biến số được xem xét 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.
Nghiên cứu cho thấy chính sách tiền tệ mở rộng thúc đẩy tăng trưởng giá nhà, trong khi hạn chế chính sách tiền tệ lại làm giảm tốc độ tăng giá NHTW kiểm soát lãi suất và chính sách tín dụng, dẫn đến việc cung tiền phản ánh cả chính sách tiền tệ và dòng tiền nóng Thị trường chứng khoán tăng trưởng có xu hướng hỗ trợ tăng giá nhà, trong khi sự tăng trưởng cung tiền và thay đổi chính sách thanh toán thế chấp ảnh hưởng đến động lực tăng giá nhà ở Trung Quốc Lợi nhuận từ thị trường chứng khoán dự đoán sự tăng trưởng giá nhà 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 utilized the VAR (Vector Auto Regression) model, incorporating variables such as housing price index, long-term lending rates, M2 money supply, and various economic indicators, as outlined 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 chủ yếu được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến, vì các biến không chỉ ảnh hưởng một chiều đến biến phụ thuộc mà trong nhiều 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 mô hình VAR giúp phân tích cấu trúc của mô hình này, cho phép 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.
Kết quả từ mô hình VAR cho thấy mức độ ảnh hưởng giữa các biến và chỉ số SPPI, đồng thời phân tích mối quan hệ ngược lại Bài viết cũng trình bày các số liệu thống kê mô tả các biến kinh tế vĩ mô được áp dụng trong mô hình VAR.
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 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 giả định của Christopher A Sims, 𝜀 𝑘𝑡 (với k = 1,2,3,4) tuân theo quá trình nhiễu trắng, cho phép có sự tương quan tạm thời giữa các thời điểm nhiễu trong hai phương trình Sự thay đổi trong 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
Nghiên cứu tại TP HCM cho thấy, ngoài việc thu thập các biến liên quan đến chính sách tiền tệ như lãi suất cho vay và cung tiền, cần xem xét thêm các yếu tố kinh tế có tác động gián tiếp đến thị trường BĐS Các biến này 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 thu thập từ báo cáo nghiên cứu thị trường của Công ty Savills Việt Nam, phản ánh số liệu đã được tính toán dựa trên thực tế thị trường.
Từ đầu năm 2009 đến quý 2 năm 2011, giá bất động sản tại TP HCM tăng mạnh do ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng toàn cầu năm 2008 Tuy nhiên, từ cuối năm 2011 đến đầu năm 2012, giá bất động sản giảm mạnh 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 trạng này dẫn đến sự sụt giảm thanh khoản, cung cầu giảm và nợ xấu gia tăng, khiến thị trường bất động sản rơi vào vòng xoáy lao dốc.
Năm 2012, thị trường bất động sản (BĐS) bắt đầu ổn định với mức độ biến động giảm đáng kể, 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 giúp doanh nghiệp khơi thông đầu ra, tạo thanh khoản và thúc đẩy vòng quay vốn hiệu quả.
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 có xu hướng tăng cao vào cuối năm, do nhu cầu mua sắm Tết của người dân gia tăng.
(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 dữ liệu về dư nợ cho vay bất động sản gặp 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
Trong thời gian qua, 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 ban đầu là 60%, sau đó giảm xuống 45%, và theo Thông tư 19/2017/TT-NHNN, tỷ lệ này sẽ chính thức giảm xuống 40% từ đầu năm 2019, cùng với việc nâng hệ số rủi ro cho vay BĐS từ 200% lên 250%.
Báo cáo tài chính của các ngân hàng cho thấy rằng hầu hết duy trì tỷ lệ cho vay bất động sản dưới 7%, 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%, thấp hơn nhiều so với mức 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, đòi hỏi thời gian hình thành và sử dụng lâu dài, vì vậy tôi chọn lãi suất cho vay dài hạn thay vì lãi suất trung và ngắn hạn như các loại hàng hóa khác Số liệu về lãi suất cho vay dài hạn được lấy từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam theo tháng, và tôi tính bình quân 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 việc đầu tư.
Thị trường bất động sản Việt Nam đang đối mặt với lo ngại về sự tăng nóng, dẫn đến việc tín dụng bị siết chặt Theo thông tin từ năm 2018, lãi suất cho vay trung và dài hạn đóng vai trò quan trọng trong quyết định vay vốn của các doanh nghiệp bất động sản, ảnh hưởng lớn đến hiệu quả hoạt động của họ.
Lãi suất cho vay đạt đỉnh 19% vào quý 3/2011, sau đó giảm dần cho đến cuối năm 2017 Tuy nhiên, vào năm 2018, lãi suất có xu hướng tăng nhẹ, và đến nửa cuối năm 2018, mức 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 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 và các ngành khác, bao gồm cả thị trường bất động sản Khi cung tiền tăng, GDP danh nghĩa cũng tăng, dẫn đến ảnh hưởng tích cực 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