Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

1. Dữ liệu thu thập

Nghiên cứu sử dụng các biến kinh tế vĩ mô bao gồm: tốc độ tăng trưởng tổng thu thập quốc dân (GDP), lạm phát (CPI), dư nợ cho vay bất động sản (REL), lãi suất cho vay dài hạn (R), vốn đầu tư nước ngoài vào bất động sản (FDI), chỉ số chứng khoán Việt Nam (VNI) để đánh giá mối tương quan với chỉ số PR. Các biến REL, FDI, VNI, PR được sử dụng ở dạng logarit cơ số tự nhiên. Số liệu được sử dụng là chuỗi dữ liệu hàng quý, bất đầu từ quý I/2004 đến quý II/2013. Chuỗi số liệu PR được tính cho phân khúc chung cư và nhà liền kề trong các dự án khu đô thị dựa trên cơ sở bộ dữ liệu của Phòng thị trường bất động sản – Bộ Xây dựng.

Đầu tiên, chỉ số PR được tính riêng cho từng phân khúc chung cư và nhà liền kề, sau đó căn cứ vào tỷ trọng nhà chung cư và nhà liền kề trong tổng số nhà ở tùy từng năm để tính lại chuỗi chỉ số bình quan PR có trọng số là tỷ trọng của từng loại nhà ở làm đại diện cho thị trường. 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 GSO; dư nợ cho vay bất động sản tại TP.CHM lấy từ ngân hàng nhà nước chi nhánh TP.HCM; lãi suất cho vay dài hạn lấy từ ngân hàng Nhà Nước Việt Nam; vốn đầu tư nước ngoài vào bất động sản tại TP.HCM lấy từ Sở Kế hoạch và đầu tư TP.HCM; chỉ số chứng khoán Việt Nam lấy từ Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM.

2. Mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng mô hình VAR (vec tơ tự hồi quy) để kiểm tra tác động qua lại các biến trong mô 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). Sau khi xem xét tính dừng của các biến, việc tìm kiếm độ trễ tối ưu cho mô hình VAR được thực hiện dựa trên tiêu chí Akaite và Schwara. Tiếp theo là việc sử dụng kiểm định nhân quả Granger để xác định xem liệu các biến kinh tế vĩ mô được lựa chọn mối tương quan với chỉ số PR tại TP.HCM hay không. Cuối cùng, nghiên cứu báo cáo kết quả mô hình VAR thông qua hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng đến sự biến thiên của chỉ số PR bởi cú sốc của chính biến đó và các biến vĩ mô khác, bao gồm: GDP, CPI, R, REL, FDI, VNI.

Để phân tích mối quan hệ giữa chỉ số PR, tốc độ tăng GDP, lạm phát, lãi suất cho vay dài hạn, dư nợ cho vay bất động sản, FDI, vào bất động sản, chỉ số chứng khoán VN-Index, nghiên cứu sử dụng mô hình VAR. Mô hình này cho rằng, chỉ số PR và các biến vĩ mô có sự tương quan qua lại lẫn nhau. Một cách cụ thể, mô hình VAR được viết như sau:

\(\begin{array}{l}P{R_t} = {\alpha _{1t}} + \sum {{\beta _{1i}}P{R_{t – i}}}  + \sum {{\delta _{1i}}GD{P_{t – i}}}  + \sum {{\gamma _{1i}}CP{I_{t – i}}}  + \sum {{\lambda _{1i}}{R_{t – i}}} \\\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{}&{}\end{array} + \sum {{\mu _{1i}}RE{L_{t – i}}}  + \sum {k{}_{1i}FD{I_{t – 1}}}  + \sum {{\varepsilon _{1i}}VN{I_{t – i}}}  + {U_{1t}}\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{(1)}\end{array}\end{array}\)

\(\begin{array}{l}GD{P_t} = {\alpha _{2t}} + \sum {{\beta _{2i}}P{R_{t – i}}}  + \sum {{\delta _{2i}}GD{P_{t – i}}}  + \sum {{\gamma _{2i}}CP{I_{t – i}}}  + \sum {{\lambda _{2i}}{R_{t – i}}} \\\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{}&{}\end{array} + \sum {{\mu _{21}}RE{L_{t – i}}}  + \sum {k{}_{2i}FD{I_{t – 1}}}  + \sum {{\varepsilon _{2i}}VN{I_{t – i}}}  + {U_{2t}}\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{(2)}\end{array}\end{array}\)

\(\begin{array}{l}CP{L_t} = {\alpha _{3t}} + \sum {{\beta _{3i}}P{R_{t – i}}}  + \sum {{\delta _{3i}}GD{P_{t – i}}}  + \sum {{\gamma _{3i}}CP{I_{t – i}}}  + \sum {{\lambda _{3i}}{R_{t – i}}} \\\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{}&{}\end{array} + \sum {{\mu _{3i}}RE{L_{t – i}}}  + \sum {k{}_{3i}FD{I_{t – 1}}}  + \sum {{\varepsilon _{3i}}VN{I_{t – i}}}  + {U_{3t}}\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{(3)}\end{array}\end{array}\)

\(\begin{array}{l}{R_t} = {\alpha _{4t}} + \sum {{\beta _{4i}}P{R_{t – i}}}  + \sum {{\delta _{4i}}GD{P_{t – i}}}  + \sum {{\gamma _{4i}}CP{I_{t – i}}}  + \sum {{\lambda _{4i}}{R_{t – i}}} \\\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{}&{}\end{array} + \sum {{\mu _{4i}}RE{L_{t – i}}}  + \sum {k{}_{4i}FD{I_{t – 1}}}  + \sum {{\varepsilon _{4i}}VN{I_{t – i}}}  + {U_{4t}}\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{(4)}\end{array}\end{array}\)

\(\begin{array}{l}RE{L_t} = {\alpha _{5t}} + \sum {{\beta _{5i}}P{R_{t – i}}}  + \sum {{\delta _{5i}}GD{P_{t – i}}}  + \sum {{\gamma _{5i}}CP{I_{t – i}}}  + \sum {{\lambda _{5i}}{R_{t – i}}} \\\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{}&{}\end{array} + \sum {{\mu _{51}}RE{L_{t – i}}}  + \sum {k{}_{5i}FD{I_{t – 1}}}  + \sum {{\varepsilon _{5i}}VN{I_{t – i}}}  + {U_{5t}}\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{(5)}\end{array}\end{array}\)

\(\begin{array}{l}FD{I_t} = {\alpha _{6t}} + \sum {{\beta _{6i}}P{R_{t – i}}}  + \sum {{\delta _{6i}}GD{P_{t – i}}}  + \sum {{\gamma _{6i}}CP{I_{t – i}}}  + \sum {{\lambda _{6i}}{R_{t – i}}} \\\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{}&{}\end{array} + \sum {{\mu _{6i}}RE{L_{t – i}}}  + \sum {k{}_{6i}FD{I_{t – 1}}}  + \sum {{\varepsilon _{6i}}VN{I_{t – i}}}  + {U_{6t}}\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{(6)}\end{array}\end{array}\)

\(\begin{array}{l}VN{I_t} = {\alpha _{7t}} + \sum {{\beta _{7i}}P{R_{t – i}}}  + \sum {{\delta _{7i}}GD{P_{t – i}}}  + \sum {{\gamma _{7i}}CP{I_{t – i}}}  + \sum {{\lambda _{7i}}{R_{t – i}}} \\\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{}&{}\end{array} + \sum {{\mu _{7i}}RE{L_{t – i}}}  + \sum {k{}_{7i}FD{I_{t – 1}}}  + \sum {{\varepsilon _{7i}}VN{I_{t – i}}}  + {U_{7t}}\begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{(7)}\end{array}\end{array}\)

Trong đó: U là sai số ngẫu nhiên và \(alpha \), \(\beta \),  \(\delta \), \(\gamma \), \(\rho \), \(\lambda \), \(\mu \), k, \(\varepsilon \) là các hệ số ước lượng.