Tác động của các yếu tố tài chính đến thị trường nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh

32 Bùi Ngọc Toản, Đoàn Thị Thu Trang 
TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ TÀI CHÍNH ĐẾN 
THỊ TRƯỜNG NHÀ Ở TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 
THE IMPACT OF FINANCIAL FACTORS ON 
THE HOUSING MARKET IN HO CHI MINH CITY 
Bùi Ngọc Toản, Đoàn Thị Thu Trang 
Trường Đại học Công nghiệp Tp.HCM; buingoctoan@iuh.edu.vn, doanthithutrang@iuh.edu.vn 
Tóm tắt - Bài nghiên cứu kiểm định tác động của các yếu tố tài 
chính đến thị trường nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh, dữ liệu được 
thu thập trong giai đoạn từ quý 1 năm 2009 đến quý 2 năm 2017. 
Với việc sử dụng mô hình tự hồi quy véctơ (VAR), kết quả nghiên 
cứu cho thấy, thị trường nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh bị tác 
động bởi các yếu tố tài chính như: tăng trưởng kinh tế, cung tiền 
(M2), lãi suất cho vay và chỉ số chứng khoán, xu hướng tác động 
thay đổi theo thời gian. Thị trường nhà ở còn bị tác động bởi các 
cú sốc của chính yếu tố này trong quá khứ. Kết quả nghiên cứu là 
bằng chứng thực nghiệm tại thành phố Hồ Chí Minh, do đó mang 
lại giá trị thiết thực và ý nghĩa. 
Abstract - The paper examines the impact of financial factors on 
the housing market in Ho Chi Minh City with data collected in the 
period from the first quarter of 2009 to the second quarter of 2017. 
With the use of the Vector Auto Regression (VAR) model, the 
research shows that the housing market in Ho Chi Minh City is 
affected by financial factors such as economic growth, money 
supply (M2), lending interest rate and stock indexes, with the trend 
of change over time. The housing market is also affected by the 
shocks of this very element in the past. The research results are 
empirical evidence in Ho Chi Minh City, thus bringing practical 
value and meaning. 
Từ khóa - giá nhà ở; tài chính; thị trường nhà ở; bất động sản; 
thành phố Hồ Chí Minh. 
Key words - house prices; financial; the housing market; real 
estate; Ho Chi Minh city. 
1. Đặt vấn đề 
Trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế, thành phố Hồ 
Chí Minh với vai trò là đầu tàu kinh tế của cả nước đã phát 
triển một cách nhanh chóng về tốc độ tăng trưởng kinh tế, 
cũng như tốc độ tăng trưởng dân số, đặc biệt là một lượng 
lớn người nhập cư từ các địa phương khác. Do đó, thành phố 
Hồ Chí Minh luôn chịu áp lực ngày càng tăng về cơ sở hạ 
tầng, cũng như nhu cầu lớn về nhà ở của người dân, kèm 
theo đó là sự biến động về thị trường nhà ở ngày càng tăng. 
Tuy nhiên, trong giai đoạn vừa qua, thị trường nhà ở tại 
thành phố Hồ Chí Minh lại bộc lộ nhiều yếu tố hạn chế và 
không phản ánh đúng giá trị thực. Điều này đã làm cho giá 
nhà ở trên thị trường biến động liên tục một cách khó lường, 
tăng rất cao và vượt xa thu nhập bình quân đầu người. Sự 
biến động của thị trường nhà ở không chỉ tạo cảm giác băn 
khoăn lo lắng cho các đối tượng tham gia thị trường, thu hút 
sự quan tâm lớn của các nhà nghiên cứu, các nhà hoạch định 
chính sách, mà còn ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế của mỗi 
quốc gia (Valadez, 2010). Việc nghiên cứu sự tác động của 
các yếu tố tài chính đến thị trường nhà ở đã được một số tác 
giả tiến hành nghiên cứu tại các nền kinh tế và khu vực khác 
nhau. Tuy nhiên, các nghiên cứu này còn một số hạn chế 
như: (1) tại các nghiên cứu nước ngoài: tồn tại khá ít nghiên 
cứu tiến hành kiểm định sự tác động đồng thời của các yếu 
tố tài chính đến thị trường nhà ở, đa số các nghiên cứu đều 
tập trung vào việc phân tích riêng lẻ sự tác động của từng 
yếu tố tài chính đến thị trường nhà ở, như: tăng trưởng kinh 
tế, chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền (M2), lãi suất; (2) chưa có 
sự thống nhất về độ trễ cũng như chiều tác động của các cú 
sốc trong quá khứ (phản ánh thị trường nhà ở và yếu tố tài 
chính) đến thị trường nhà ở vào thời điểm hiện tại; (3) tại 
Việt Nam, đa số các nghiên cứu thực nghiệm đều phân tích 
dưới dạng định tính, tồn tại một số ít nghiên cứu dưới dạng 
định lượng như nghiên cứu của Lê Thanh Ngọc (2014), tuy 
nhiên nghiên cứu này tập trung chính vào hiện tượng bong 
bóng bất động sản (hiện tượng giá bất động sản tách rời khỏi 
những yếu tố cơ bản tạo nên giá trị thực của bất động sản), 
chưa phân tích một cách tổng thể về thị trường nhà ở. Nhận 
thấy được những hạn chế trên trong các nghiên cứu trước và 
đây cũng là một vấn đề cấp thiết cả về lý luận cũng như thực 
tiễn, nên nhóm tác giả đã thực hiện bài nghiên cứu này nhằm 
khắc phục những hạn chế trong các bài nghiên cứu trước. 
Với việc sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, bài 
nghiên cứu là bằng chứng thực nghiệm nhằm xác định mức 
độ tác động của các yếu tố tài chính đến thị trường nhà ở tại 
thành phố Hồ Chí Minh. 
2. Phương pháp nghiên cứu 
2.1. Mô hình nghiên cứu 
Về khái niệm nhà ở, tùy thuộc vào góc độ nghiên cứu 
mà nhà ở có các khái niệm khác nhau: (1) trên góc độ xây 
dựng, nhà ở là sản phẩm của hoạt động xây dựng và không 
gian bên trong có tổ chức được ngăn cách với môi trường 
bên ngoài dùng để ở; (2) trên góc độ quản lý kinh tế, nhà ở 
là tài sản có giá trị đặc biệt đối với đời sống con người, là 
bộ phận quan trọng bảo vệ con người trước các hiện tượng 
tự nhiên (Dương Thị Bình Minh và cộng sự (cs), 2011). Thị 
trường nhà ở có thể hiểu là nơi diễn ra các hoạt động mua 
bán, cho thuê nhà ở, qua đó hình thành giá cả. Thị trường 
nhà ở và đặc biệt là các yếu tố tài chính tác động đến thị 
trường nhà ở đã được khá nhiều tác giả tiến hành nghiên 
cứu tại các nền kinh tế và khu vực khác nhau, dưới đây là 
phần tóm lược nội dung của các yếu tố tài chính có tác động 
đến thị trường nhà ở: 
- Tăng trưởng kinh tế 
Khá nhiều nghiên cứu trước đã cho rằng, khi nền kinh 
tế tăng trưởng tốt sẽ kích thích thị trường nhà ở phát triển 
theo, như: Nyakabawo và cs (2015), Zhao và cs (2017). 
Với một quan điểm khác, Chang và cs (2012) sử dụng mô 
hình VAR để kiểm định mối quan hệ giữa kinh tế vĩ mô và 
thị trường nhà ở tại Singapore đã cho rằng, thị trường nhà 
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 8(129).2018 33 
ở bị tác động ngược chiều bởi tăng trưởng kinh tế. Kết quả 
nghiên cứu này cho thấy, khi tăng trưởng kinh tế gia tăng 
quá nóng, có thể tạo hiện tượng bong bóng và khủng hoảng 
trên thị trường nhà ở, khiến cho tốc độ phát triển của thị 
trưởng nhà ở giảm sút. 
- Chỉ số giá tiêu dùng 
Một số quan điểm cho rằng, chỉ số giá tiêu dùng có tác 
động ngược chiều đến thị trường nhà ở. Điều này có nghĩa 
rằng khi chỉ số giá tiêu dùng tăng quá cao, nền kinh tế sẽ 
gặp khó khăn và kìm hãm sự phát triển của thị trường nhà 
ở, có thể kể đến các nghiên cứu của Amonhaemanon và cs 
(2013), Wadud và cs (2012). Một quan điểm khác cho rằng, 
khi chỉ số giá tiêu dùng ở mức vừa phải sẽ tạo động lực 
kích thích sự phát triển của thị trường nhà ở, như 
Gasparėnienė và cs (2017). 
- Cung tiền (M2) 
Hầu hết các nghiên cứu trước đều cho rằng cung tiền (M2) 
có tác động cùng chiều đến thị trường nhà ở, điều này có nghĩa 
rằng tăng cung tiền sẽ khiến cho lượng cung cấp tiền tệ trong 
nền kinh tế gia tăng, góp phần kích thích sự phát triển của thị 
trường nhà ở tại kỳ tiếp theo và ngược lại, như nghiên cứu 
Wen và He (2015), Zhao và cs (2017), Zhu và cs (2017). Với 
quan điểm khác, một số nghiên cứu cho rằng tồn tại tác động 
ngược chiều từ cung tiền (M2) đến thị trường nhà ở, điều này 
có nghĩa rằng khi lượng cung cấp tiền tệ trong nền kinh tế gia 
tăng cao có thể tạo ra hiện tượng bong bóng trên thị trường 
nhà ở, khiến cho thị trường nhà ở có nguy cơ gặp suy thoái ở 
các kỳ tiếp theo, điển hình là nghiên cứu của Wen và He 
(2015) khi phân tích tác động của cung tiền (M2) và nhu cầu 
nhà ở đến thị trường nhà ở tại Trung Quốc trong giai đoạn từ 
quý 1 năm 2001 đến quý 4 năm 2012. 
- Lãi suất cho vay 
Có khá nhiều nghiên cứu cho rằng lãi suất cho vay có 
tác động ngược chiều đến thị trường nhà ở, điều này có 
nghĩa rằng khi lãi suất cho vay tăng cao sẽ kìm hãm sự phát 
triển của thị trường nhà ở, có thể kể đến nghiên cứu của 
Engsted và Pedersen (2014), Kivedal (2013), Zhu và cs 
(2017). Ngược lại, cũng tồn tại một số nghiên cứu cho rằng 
lãi suất cho vay có tác động cùng chiều đến thị trường nhà 
ở, như: Gasparėnienė và cs (2017), Tse và cs (2014), 
Wadud và cs (2012). 
- Chỉ số chứng khoán 
Chỉ số chứng khoán đã được Lê Thanh Ngọc (2014) đưa 
vào mô hình khi nghiên cứu các yếu tố tài chính tác động 
hiện tượng bong bóng bất động sản tại thành phố Hồ Chí 
Minh, nhưng nghiên cứu này chưa tìm thấy tác động có ý 
nghĩa thống kê của chỉ số chứng khoán đến hiện tượng bong 
bóng bất động sản. Với bài nghiên cứu này, nhóm tác giả kỳ 
vọng chỉ số chứng khoán có tác động đến thị trường nhà ở 
tại thành phố Hồ Chí Minh, nên đưa thêm biến chỉ số chứng 
khoán vào nghiên cứu nhằm tạo sự phù hợp với thực tiễn 
cũng như tính mới của bài nghiên cứu. Sở dĩ nhóm nghiên 
cứu đưa thêm biến chỉ số chứng khoán vào nghiên cứu là vì: 
thị trường chứng khoán phát triển sẽ giúp giá trị chứng khoán 
trong danh mục nắm giữ của nhà đầu tư tăng theo, khi đó các 
nhà đầu tư sẽ mong muốn tái cân bằng lại danh mục của 
mình bằng cách bán bớt chứng khoán và nắm giữ các tài sản 
khác, trong đó có nhà ở. Mặt khác, khi giá trị của danh mục 
chứng khoán tăng giá (thị trường chứng khoán phát triển tốt), 
các nhà đầu tư sẽ gia tăng chi tiêu, gia tăng nhu cầu về nhà 
ở và đầu tư vào thị trường nhà ở, điều này sẽ làm cho thị 
trường nhà ở phát triển theo. Tuy nhiên, khi thị trường chứng 
khoán tăng trưởng quá nóng, nhà đầu tư sẽ gia tăng đầu tư 
vào thị trường nhà ở, góp phần hình thành hiện tượng bong 
bóng trên thị trường nhà ở, do vậy có nguy cơ xuất hiện suy 
thoái trên thị trường nhà ở trong tương lai. 
Căn cứ vào các nghiên cứu trước cho thấy, thị trường nhà 
ở được phản ánh thông qua chỉ số giá nhà ở. Thị trường nhà 
ở bị tác động chủ yếu bởi các yếu tố tài chính như: tăng 
trưởng kinh tế, chỉ số giá tiêu dùng, cung tiền (M2) và lãi 
suất cho vay. Ngoài ra, nhóm tác giả tiến hành bổ sung thêm 
biến chỉ số chứng khoán vào nghiên cứu, yếu tố này được 
nhóm tác giả kỳ vọng sẽ tác động đến thị trường nhà ở tại 
thành phố Hồ Chí Minh. Việc thêm biến chỉ số chứng khoán 
vào nghiên cứu nhằm phù hợp với thực tiễn tại thành phố Hồ 
Chí Minh, đồng thời tạo tính mới của bài nghiên cứu. Biến 
này cũng được Lê Thanh Ngọc (2014) đưa vào nghiên cứu 
nhưng chưa tìm thấy tác động có ý nghĩa thống kê. 
Dựa trên cơ sở này, nhóm tác giả sử dụng mô hình VAR 
để nghiên cứu tác động của các yếu tố tài chính đến thị 
trường nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh với phương trình 
dự kiến như sau: 
0 1 2
1 1
n n
t j t j j t j t
j j
HP HP X− −
= =
= + + +   
Trong đó, HPt phản ánh thị trường nhà ở (chỉ số giá nhà 
ở) tại thành phố Hồ Chí Minh trong quý t. Xt-j phản ánh các 
yếu tố tài chính (gồm: tăng trưởng kinh tế (GDP), chỉ số 
giá tiêu dùng (CPI), cung tiền (M2), lãi suất cho vay (LR), 
chỉ số chứng khoán (VNI)) tại thành phố Hồ Chí Minh 
trong quý t-j. εt là sai số. 
Bảng 1. Các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu 
Biến Nguồn dữ liệu 
Biến phụ thuộc 
Chỉ số giá nhà ở 
(HP) 
Savills 
Ghi chú: chuyển đổi sang logarit 
Các biến độc lập 
Tăng trưởng kinh tế 
(GDP) 
Tổng cục Thống kê Việt Nam 
Đơn vị tính: % 
Chỉ số giá tiêu dùng 
(CPI) 
Tổng cục Thống kê Việt Nam 
Ghi chú: chuyển đổi sang logarit 
Cung tiền (M2) Tổng cục Thống kê Việt Nam 
Ghi chú: chuyển đổi sang logarit 
Lãi suất cho vay 
(LR) 
IFS (IMF – Quỹ Tiền tệ quốc tế) 
Đơn vị tính: % 
Chỉ số chứng khoán 
(VNI) 
Thị trường chứng khoán Việt Nam 
Ghi chú: chuyển đổi sang logarit 
Nguồn: Tổng hợp của tác giả 
2.2. Dữ liệu nghiên cứu 
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập theo quý, từ quý 1 năm 
2009 đến quý 2 năm 2017. Dữ liệu các yếu tố tài chính được 
thu thập từ nguồn của Tổng cục Thống kê Việt Nam, IFS 
(IMF – Quỹ Tiền tệ quốc tế) và thị trường chứng khoán Việt 
Nam. Chỉ số giá nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh được thu 
34 Bùi Ngọc Toản, Đoàn Thị Thu Trang 
thập từ nguồn của Tập đoàn Savills. Với đặc thù của Việt 
Nam, hiện chỉ có Tập đoàn Savills cung cấp về chỉ số giá 
nhà ở với thời điểm bắt đầu từ quý 1 năm 2009, nên chuỗi 
dữ liệu đưa vào nghiên cứu khá ngắn, đây cũng là điểm hạn 
chế của bài nghiên cứu. Tuy nhiên, việc phân tích chuỗi dữ 
liệu ngắn về thị trường nhà ở cũng thường thấy ở các bài 
nghiên cứu trước. Ví dụ, Liang và Cao (2007) sử dụng chuỗi 
dữ liệu theo quý về thị trường nhà ở tại Trung Quốc trong 
giai đoạn từ quý 1 năm 1999 đến quý 2 năm 2006 (hơn 7 
năm); tại Việt Nam, Lê Thanh Ngọc (2014) sử dụng chuỗi 
dữ liệu theo quý về thị trường bất động sản trong giai đoạn 
từ quý 1 năm 2004 đến quý 2 năm 2013 (hơn 9 năm). Dựa 
trên những điều này, nhóm tác giả tin rằng khoảng thời gian 
gần 9 năm là hợp lý để phân tích tác động của các yếu tố tài 
chính đến thị trường nhà ở. Ngoài ra, chỉ số giá nhà ở do Tập 
đoàn Savills cung cấp sẽ phản ánh sự chuyển động giá hàng 
quý của các phân khúc khác nhau trên thị trường nhà ở nên 
khá hợp lý khi sử dụng để đo lường thị trường nhà ở. Chỉ số 
giá nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh được xây dựng và tính 
toán dựa trên mẫu gồm 200 dự án của thị trường sơ cấp và 
thứ cấp tại thành phố Hồ Chí Minh. 
2.3. Phương pháp phân tích 
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích mô hình 
tự hồi quy véctơ (VAR) nhằm kiểm định tác động của các 
yếu tố tài chính đến thị trường nhà ở tại thành phố Hồ Chí 
Minh. Việc sử dụng mô hình VAR được nhóm tác giả căn 
cứ theo các bài nghiên cứu của Chang và cs (2012), Kivedal 
(2013), Nyakabawo và cs (2015), Tse và cs (2014), Wadud 
và cs (2012). 
3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận 
3.1. Thống kê mô tả 
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập theo quý, từ quý 1 
năm 2009 đến quý 2 năm 2017 với các biến số được mô tả 
trong Bảng 2 sau đây: 
Bảng 2. Thống kê mô tả các biến 
Biến 
Số quan 
sát 
Trung 
bình 
Giá trị 
nhỏ nhất 
Giá trị lớn 
nhất 
Chỉ số giá nhà 
ở (điểm) 
34 93,69 88,7 105 
Tăng trưởng 
kinh tế (%) 
34 5,80 3,14 7,34 
Chỉ số giá tiêu 
dùng (%) 
34 107,39 100 122,42 
Cung tiền (tỷ 
đồng) 
34 4.202.230 1.748.226 7.616.856 
Lãi suất cho 
vay (%) 
34 10,59 6,96 18,02 
Chỉ số chứng 
khoán (điểm) 
34 520,73 280,67 776,47 
Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm nghiên cứu 
Từ kết quả thống kê mô tả ta thấy, các biến trong mô hình 
ước lượng đều thu thập đủ dữ liệu trong giai đoạn nghiên 
cứu với 34 quan sát. Chỉ số giá nhà ở tại thành phố Hồ Chí 
Minh đạt giá trị cao nhất vào quý 3 năm 2009 (105 điểm), 
thấp nhất vào quý 4 năm 2013 (88,7 điểm). Tăng trưởng kinh 
tế đạt giá trị cao nhất vào quý 4 năm 2010 (7,34%) và thấp 
nhất vào quý 1 năm 2009 (3,14%). Chỉ số giá tiêu dùng đạt 
giá trị cao nhất vào quý 3 năm 2011 (122,42%) và thấp nhất 
vào quý 3 năm 2015 (100%). Cung tiền đạt giá trị cao nhất 
vào quý 2 năm 2017 (7.616.856 tỷ đồng) và thấp nhất vào 
quý 1 năm 2009 (1.748.226 tỷ đồng). Lãi suất cho vay đạt 
giá trị cao nhất vào quý 2 năm 2011 (18,02%) và thấp nhất 
vào quý 3 năm 2015 (6,96%). Đối với chỉ số chứng khoán, 
đạt giá trị cao nhất vào quý 2 năm 2017 (776,47 điểm) và 
thấp nhất vào quý 1 năm 2009 (280,67 điểm). 
3.2. Kiểm định tính dừng 
Trong bài nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng kiểm 
định Dickey-Fuller để kiểm định tính dừng của các chuỗi dữ 
liệu. Với giả thuyết H0 là chuỗi dữ liệu không có tính dừng. 
Bảng 3. Kiểm định tính dừng 
Biến 
Chuỗi dữ liệu 
gốc 
Chuỗi dữ liệu 
sai phân bậc 1 
Chỉ số giá nhà ở 0,6062 0,0000*** 
Tăng trưởng kinh tế 0,0006*** 0,0000*** 
Chỉ số giá tiêu dùng 0,7001 0,0053*** 
Cung tiền 0,3862 0,0000*** 
Lãi suất cho vay 0,9089 0,0264** 
Chỉ số chứng khoán 0,0713* 0,0000*** 
Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5% và 1% 
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả 
Bảng 3 cho thấy đa số các chuỗi dữ liệu đều không có 
tính dừng ở chuỗi dữ liệu gốc, nhưng có tính dừng ở sai 
phân bậc 1 với mức ý nghĩa 1% và 5%. 
3.3. Kết quả mô hình VAR và thảo luận 
Qua quá trình kiểm định độ trễ tối ưu của mô hình, 
nhóm tác giả xác định sử dụng mô hình ước lượng VAR ở 
độ trễ 3. Kết quả mô hình VAR như sau: 
Bảng 4. Kết quả mô hình VAR 
Biến Hệ số hồi quy Mức ý nghĩa 
Hằng số 0,0145 0,046** 
 HP(-1) 0,6292 0,000*** 
 HP(-2) 0,2186 0,081* 
 HP(-3) -0,1920 0,069* 
 GDP(-1) -0,0041 0,099* 
 GDP(-2) -0,0008 0,715 
 GDP(-3) 0,0016 0,539 
 CPI(-1) 0,0364 0,744 
 CPI(-2) -0,0540 0,417 
 CPI(-3) 0,0857 0,164 
 M2(-1) -0,1164 0,125 
 M2(-2) -0,1277 0,027** 
 M2(-3) -0,0939 0,480 
 LR(-1) 0,0031 0,081* 
 LR(-2) 0,0065 0,009*** 
 LR(-3) -0,0110 0,000*** 
 VNI(-1) 0,0001 0,999 
 VNI(-2) -0,0578 0,016** 
 VNI(-3) 0,0395 0,002*** 
Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5% và 1% 
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả 
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 8(129).2018 35 
Hình 1. Vòng tròn đơn vị (Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả) 
Kết quả kiểm định sự ổn định của mô hình cho thấy các 
nghiệm đều nằm trong vòng tròn đơn vị nên mô hình VAR 
với độ trễ 3 có tính ổn định và phù hợp. 
Ngoài ra, kết quả mô hình VAR cho thấy: 
- Chỉ số giá nhà ở trong quá khứ 
Chỉ số giá nhà ở bị tác động cùng chiều bởi các cú sốc 
của chính yếu tố này trong quá khứ với độ trễ 1 và 2 quý. 
Với độ trễ 3 quý, xu hướng tác động giảm dần và chuyển 
sang ngược chiều. Điều này cho thấy, khi thị trường nhà ở 
trong quá khứ biến động tăng, sẽ khiến cho thị trường nhà 
ở biến động tăng theo sau 1 đến 2 quý. Tuy nhiên, nếu thị 
trường nhà ở tăng quá nóng sẽ khiến xu hướng biến động 
đảo chiều và giảm sau đó 3 quý. Điều này khá phù hợp với 
thực tiễn tại thành phố Hồ Chí Minh, vì khi thị trường tăng 
quá nóng có thể dẫn đến hiện tượng bong bóng trên thị 
trường nhà ở, khiến cho thị trường nhà ở có nguy cơ gặp 
suy thoái và giảm sút trong tương lai. 
- Tăng trưởng kinh tế 
Tăng trưởng kinh tế ở độ trễ 1 quý tác động ngược chiều 
đến thị trường nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh, phù hợp 
với nghiên cứu của Chang và cs (2012). Kết quả cho thấy, 
khi tăng trưởng kinh tế gia tăng quá nóng, có thể tạo hiện 
tượng bong bóng và suy thoái trên thị trường nhà ở, khiến 
cho tốc độ phát triển của thị trưởng nhà ở giảm sút. 
- Cung tiền (M2) 
Cung tiền (M2) ở độ trễ 2 quý tác động ngược chiều 
đến thị trường nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh, phù hợp 
trong nghiên cứu của Wen và He (2015). Kết quả này cho 
thấy, khi lượng cung tiền tệ trong nền kinh tế gia tăng cao 
có thể tạo ra hiện tượng bong bóng trên thị trường nhà ở, 
khiến cho thị trường nhà ở có nguy cơ gặp suy thoái ở các 
kỳ tiếp theo. 
- Lãi suất cho vay 
Lãi suất cho vay với độ trễ 1 và 2 quý tác động cùng 
chiều đến thị trường nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh. Tuy 
nhiên, với độ trễ 3 quý, mức độ tác động của lãi suất cho 
vay gia tăng và chuyển sang ngược chiều. Kết quả nghiên 
cứu này có thể giải thích như sau: trong giai đoạn nghiên 
cứu, lãi suất cho vay có xu hướng giảm dần, tuy nhiên vì 
nền kinh tế còn gặp nhiều khó khăn sau khủng hoảng tài 
chính nên thị trường nhà ở vẫn chưa thoát khỏi đà giảm sút. 
Với độ trễ 3 quý, việc giảm lãi suất có tác động giúp thị 
trường nhà ở tăng trưởng. Kết quả này khá phù hợp với các 
nghiên cứu của Gasparėnienė và cs (2017), Tse và cs 
(2014), Wadud và cs (2012). 
- Chỉ số chứng khoán 
Chỉ số chứng khoán ở độ trễ 2 quý có tác động ngược 
chiều đến thị trường nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh. Tuy 
nhiên, với độ trễ 3 quý, xu hướng tác động này giảm dần 
và chuyển sang hướng cùng chiều. Điều này có thể được 
giải thích rằng, khi thị trường chứng khoán tăng trưởng quá 
nóng, nhà đầu tư sẽ gia tăng đầu tư vào thị trường nhà ở để 
cân bằng danh mục đầu tư, góp phần hình thành hiện tượng 
bong bóng trên thị trường nhà ở trong thời gian ngắn, do 
vậy có nguy cơ xuất hiện suy thoái và giảm sút trên thị 
trường nhà ở trong tương lai. Sau đó, các nhà đầu tư sẽ tái 
cân bằng lại danh mục của mình, khi đó thị trường chứng 
khoán sẽ ổn định và tăng trưởng tốt, đồng thời sẽ tác động 
cùng chiều khiến cho thị trường nhà ở tăng trưởng theo. 
Với bộ dữ liệu thu thập được, bài nghiên cứu chưa tìm 
thấy tác động có ý nghĩa thống kê của chỉ số giá tiêu dùng 
đến thị trường nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh. 
4. Kết luận 
Với mục tiêu, kiểm định tác động của các yếu tố tài chính 
đến thị trường nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh, nhóm tác 
giả đã sử dụng mô hình tự hồi quy véctơ (VAR) để làm sáng 
tỏ vấn đề cần nghiên cứu và đạt được mục tiêu đề ra. Kết quả 
nghiên cứu cho thấy, thị trường nhà ở bị tác động bởi các 
yếu tố tài chính như: tăng trưởng kinh tế, cung tiền (M2), lãi 
suất cho vay và chỉ số chứng khoán, xu hướng tác động thay 
đổi theo thời gian. Đồng thời, thị trường nhà ở còn bị tác 
động bởi các cú sốc của chính nó trong quá khứ. Qua đó ta 
thấy, thị trường nhà ở tại thành phố Hồ Chí Minh không chỉ 
bị tác động riêng lẻ bởi từng yếu tố tài chính mà còn bị tác 
động đồng thời bởi các yếu tố này, đây là cơ sở đáng tin cậy 
nhằm đưa ra các hàm ý chính sách phù hợp. 
Kết quả nghiên cứu là cơ sở để góp phần giúp nhà quản 
lý trong thị trường nhà ở, cũng như các nhà nghiên cứu và 
nhà hoạch định chính sách thấy rõ được sự tác động của 
các yếu tố tài chính đến thị trường nhà ở tại thành phố Hồ 
Chí Minh, do đó mang lại giá trị thiết thực và ý nghĩa. Tuy 
nhiên, bài nghiên cứu còn gặp phải một số hạn chế như: 
chưa đề cập thêm một số biến kiểm soát có thể tác động 
đến thị trường nhà ở, chưa nghiên cứu ở các địa phương 
khác tại Việt Nam để có cơ sở so sánh giữa các địa phương, 
dữ liệu đưa vào nghiên cứu khá ngắn do đặc thù của Việt 
Nam, dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau nên 
còn hạn chế về sự nhất quán trong cách đo lường và nguồn 
dữ liệu của các biến, đây cũng là hướng nghiên cứu cho 
các bài nghiên cứu tiếp theo. 
Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được cấp kinh phí thực 
hiện bởi Trường Đại học Công nghiệp Tp. Hồ Chí Minh 
(IUH) trong đề tài mã số 183.NH01. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] Amonhaemanon, Ceuster, Annaert, Hau, “The Inflation-Hedging 
Ability of Real estate Evidence in Thailand: 1987-2011”, Procedia 
Economics and Finance, Vol. 5, pp. 40-49, 2013. 
[2] Chang, Chen, Leung, “The dynamics of housing returns in 
Singapore: How important are the international transmission 
-1
-.
5
0
.5
1
Im
a
g
in
a
ry
-1 -.5 0 .5 1
Real
Roots of the companion matrix
36 Bùi Ngọc Toản, Đoàn Thị Thu Trang 
mechanisms?”, Regional Science and Urban Economics, Vol. 42, 
pp. 516-530, 2012. 
[3] Dương Thị Bình Minh, Sử Đình Thành, Phan Thị Bích Nguyệt, 
Nguyễn Quỳnh Hoa, Trịnh Thị Kim Oanh, Nguyễn Thị Mỹ Linh, 
“Chính sách phát triển nhà ở thương mại tại thành phố Hồ Chí 
Minh”, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ (Bộ Giáo dục và Đào tạo 
- Mã số: B 2009 – 09 - 101), 2011. 
[4] Engsted & Pedersen, “Housing market volatility in the OECD area: 
Evidence from VAR based return decompositions”, Journal of 
Macroeconomics, Vol. 42, pp. 91–103, 2014. 
[5] Gasparėnienė, Remeikienė, Skuka, “Assessment of The Impact of 
Macroeconomic Factors On Housing Price Level: Lithuanian Case”, 
Intellectual Economics, Vol. 10, Issue 2, pp. 122-127, 2017. 
[6] Kivedal, “Testing for rational bubbles in the US housing market”, 
Journal of Macroeconomics, Vol. 38 (2013), pp. 369–381, 2013. 
[7] Liang & Cao, “Property prices and bank lending in China”, Journal 
of Asian Economics, Vol. 18, pp. 63-75, 2007. 
[8] Lê Thanh Ngọc, “Phân tích ảnh hưởng của các nhân tố tài chính đến 
bong bóng bất động sản tại TP. Hồ Chí Minh”, Tạp chí Phát triển và 
Hội nhập, Số 15 (25), trang 58-64, 2014. 
[9] Nyakabawo, Miller, Balcilar, Das, Gupta, “Finance Temporal 
causality between house prices andoutput in the US: A bootstrap 
rolling-windowapproach”, North American Journal of Economics 
and Finance, Vol. 33, pp. 55-73, 2015. 
[10] Tse, Rodgers, Niklewski, “The 2007 financial crisis and the UK 
residential housing market: Did the relationship between interest 
rates and house prices change?”, Economic Modelling, Vol. 37 
(2014), pp. 518–530, 2014. 
[11] Valadez, “The Housing Bubble and The GDP: a correlation 
perspective”, Journal of Case Research in Business and Economics, 
Vol. 3(10490), pp. 1-18, 2010. 
[12] Wadud, Bashar, Ahmed, “Monetary policy and the housing market 
in Australia”, Journal of Policy Modeling, Vol. 34 (2012), pp. 849-
863, 2012. 
[13] Wen & He, “Housing demand or money supply? A new Keynesian 
dynamic stochastic general equilibrium model on China’s housing 
market fluctuations”, Physica A, Vol. 432, pp. 257–268, 2015. 
[14] Zhao, S., Zhan, H., Jiang, Y., Pan, W. (2017). How big is China’s 
real estate bubble and why hasn’t it burst yet?, Land Use Policy, Vol. 
64 (2017), pp. 153–162. 
[15] Zhu, Betzinger, Sebastian, “Housing Market Stability, Mortgage 
Market Structure, and Monetary Policy: Evidence from the Euro 
Area”, Journal of Housing Economics, Vol. 37, pp. 1-21, 2017. 
(BBT nhận bài: 13/7/2018, hoàn tất thủ tục phản biện: 22/8/2018)