Tác Động Của Các Nhân Tố Tài Chính Đến Bong Bóng Bất Động Sản Tại Thành Phố Hồ Chí Minh

Bong bóng bất động sản (BĐS) là một hiện tượng kinh tế phức tạp, xảy ra khi giá BĐS tăng… 78 trang · Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh · 2023.

• Tác giả: Nguyễn Đông Quân
• Người hướng dẫn: TS. Dư Thị Lan Quỳnh
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Tác Động Của Nhân Tố Tài Chính Đến Bong Bóng Bất Động Sản Tại TP. Hồ Chí Minh
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.2.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.3. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU
• 1.4. PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.6. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
• 1.7. KẾT CẤU KHÓA LUẬN
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.1. KHÁI NIỆM BONG BÓNG BẤT ĐỘNG SẢN
• 2.2. CÁCH ĐO LƯỜNG BONG BÓNG BẤT ĐỘNG SẢN
• 2.2.1. Phương pháp tiếp cận giá trị cơ bản
• 2.2.2. Phương pháp tiếp cận nhân tố cơ bản
• 2.3. CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỰ HÌNH THÀNH BONG BÓNG BĐS
• 2.3.1. Sự ảnh hưởng của GDP đến thị trường BĐS
• 2.3.2. Sự ảnh hưởng của lạm phát đến thị trường BĐS
• 2.3.3. Sự ảnh hưởng của chính sách tiền tệ đến thị trường BĐS
• 2.3.4. Sự ảnh hưởng của vốn đầu tư nước ngoài (FDI) đến thị trường BẤT ĐỘNG SẢN
• 2.3.5. Sự ảnh hưởng của thị trường chứng khoán đến thị trường BĐS
• 2.4. KHẢO LƯỢC CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.4.1. Bong bóng bất động sản tại thị trường nhà ở Trung Quốc giai đoạn 1998-2010
• 2.4.2. Bong bóng nhà đất tại Israel giai đoạn 2008-2013
• 2.4.3. Bong bóng nhà đất tại Thổ Nhĩ Kỳ giai đoạn 2010-2014
• 2.4.4. Bong bóng nhà đất tại Việt Nam
• 2.5. QUY ĐỊNH VỀ BẤT ĐỘNG SẢN
• 2.6. LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN THỊ TRƯỜNG BẤT ĐỘNG SẢN TẠI VIỆT NAM
• 2.6.1. Từ năm 1993 trở về trước
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.2. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2.1. Giới thiệu mô hình nghiên cứu phù hợp
• 3.2.2. Lựa chọn mô hình VAR là mô hình nghiên cứu
• 3.2.3. Cơ sở chọn mô hình
• 3.2.4. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3.3. CƠ SỞ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. NHẬN DIỆN BONG BÓNG BẤT ĐỘNG SẢN NHÀ Ở TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
• 4.2. KẾT QUẢ HỒI QUY BẰNG MÔ HÌNH VAR
• 4.2.1. Thống kê mô tả các biến trong mô hình VAR
• 4.2.2. Kiểm định nghiệm đơn vị
• 4.2.3. Chọn độ trễ cho mô hình VAR
• 4.2.4. Kiểm định Granger Causality
• 4.2.5. Kết quả định lượng mô hình VAR
• 4.2.6. Kết quả phân tích hàm phản ứng đẩy
• 4.2.7. Kết quả phân rã phương sai
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 5.2. NHỮNG ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU
• 5.3. HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.4. HẠN CHẾ CỦA NGHIÊN CỨU VÀ HƯỚNG MỞ RỘNG
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Bong Bóng Bất Động Sản Định Nghĩa và Dấu Hiệu

Bong bóng bất động sản (BĐS) là một hiện tượng kinh tế phức tạp, xảy ra khi giá BĐS tăng nhanh chóng và không bền vững, vượt xa giá trị thực tế. Điều này thường được thúc đẩy bởi đầu cơ, kỳ vọng quá mức về tăng giá trong tương lai, và dòng vốn dễ dàng. Nhiều định nghĩa khác nhau đã được đưa ra về bong bóng BĐS. Case và Shiller (2003) nhấn mạnh vai trò của kỳ vọng tăng giá quá mức. Marc Labonte (2003) tập trung vào sự tăng giá không thể lý giải được bởi các yếu tố cung cầu. Himmelberg và cộng sự (2005) đề cập đến 'phần giá tăng cao' không dựa trên các nguyên tắc cơ bản của thị trường. McKibbin (2006) mô tả tình trạng giá cao hơn nhiều so với giá trị thực tế và thu nhập của người tiêu dùng. Gadi Barlevy (2007) chỉ ra sự khác biệt giữa giá thị trường và giá trị cơ bản. Bong bóng BĐS thường kết thúc bằng sự sụp đổ, gây ra hậu quả nghiêm trọng cho nền kinh tế. Thị trường BĐS, giá nhà đất, và thu nhập bình quân là những yếu tố quan trọng cần xem xét.

1.1. Giá trị thực tế của bất động sản và yếu tố định giá

Giá trị thực tế của BĐS phản ánh khả năng sinh lời từ việc sử dụng, cho thuê, hoặc khai thác BĐS đó. Các yếu tố định giá BĐS bao gồm vị trí, tiện ích, cơ sở hạ tầng, và tiềm năng phát triển của khu vực. Khi giá thị trường vượt xa giá trị thực tế, bong bóng BĐS có thể hình thành. Việc xác định giá trị thực tế là rất quan trọng để tránh đầu tư vào BĐS được định giá quá cao. Đầu tư bất động sản cần dựa trên phân tích kỹ lưỡng về giá trị nội tại và khả năng sinh lời.

1.2. Các yếu tố tâm lý thúc đẩy bong bóng bất động sản

Tâm lý thị trường đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành bong bóng BĐS. Kỳ vọng về tăng giá liên tục, hiệu ứng đám đông, và sự lạc quan quá mức có thể thúc đẩy người mua tham gia thị trường, đẩy giá lên cao hơn. Sự sợ hãi bỏ lỡ (FOMO) cũng có thể khiến người mua chấp nhận trả giá cao hơn giá trị thực tế. Tâm lý nhà đầu tư và kỳ vọng thị trường là những yếu tố khó định lượng nhưng lại có tác động lớn đến sự phát triển của bong bóng BĐS.

II. Tác Động Của Lãi Suất Đến Bong Bóng Bất Động Sản Tại TP

Lãi suất là một trong những yếu tố tài chính quan trọng nhất ảnh hưởng đến thị trường BĐS. Lãi suất thấp làm giảm chi phí vay vốn, khuyến khích người mua vay tiền để mua nhà, từ đó làm tăng cầu và đẩy giá nhà lên cao. Ngược lại, lãi suất cao làm tăng chi phí vay vốn, giảm cầu và có thể làm giảm giá nhà. Tại TP.HCM, biến động lãi suất có thể tác động mạnh đến khả năng chi trả của người mua nhà và hoạt động đầu tư BĐS. Việc Ngân hàng Nhà nước điều chỉnh lãi suất có thể tạo ra những thay đổi đáng kể trên thị trường BĐS. Lãi suất cho vay, chính sách tiền tệ, và khả năng chi trả là những yếu tố cần được phân tích kỹ lưỡng.

2.1. Ảnh hưởng của lãi suất thấp đến thị trường bất động sản

Lãi suất thấp tạo điều kiện thuận lợi cho người mua nhà tiếp cận nguồn vốn vay, từ đó làm tăng cầu và đẩy giá nhà lên cao. Các nhà đầu tư cũng có xu hướng tìm kiếm lợi nhuận cao hơn trong thị trường BĐS khi lãi suất tiền gửi ngân hàng thấp. Tuy nhiên, lãi suất thấp cũng có thể khuyến khích đầu cơ và làm tăng rủi ro bong bóng BĐS. Vay mua nhà trở nên hấp dẫn hơn khi lãi suất thấp, nhưng cần cân nhắc kỹ lưỡng về khả năng trả nợ.

2.2. Phản ứng của thị trường bất động sản khi lãi suất tăng

Khi lãi suất tăng, chi phí vay vốn tăng lên, làm giảm cầu mua nhà và có thể dẫn đến giảm giá nhà. Các nhà đầu tư cũng có thể rút vốn khỏi thị trường BĐS để tìm kiếm các kênh đầu tư an toàn hơn. Lãi suất tăng có thể gây khó khăn cho những người mua nhà đã vay tiền với lãi suất thả nổi. Thị trường bất động sản thường điều chỉnh chậm hơn so với thị trường tài chính khi lãi suất thay đổi, nhưng tác động là không thể tránh khỏi.

III. Tác Động Của Tăng Trưởng GDP Đến Thị Trường Bất Động Sản TP

Tăng trưởng GDP thường đi kèm với tăng thu nhập và cải thiện mức sống, từ đó làm tăng nhu cầu về nhà ở và BĐS khác. Tại TP.HCM, một thành phố có tốc độ tăng trưởng kinh tế cao, nhu cầu BĐS thường rất lớn. Tuy nhiên, nếu tăng trưởng GDP không đi kèm với tăng trưởng thu nhập thực tế của người dân, hoặc nếu nguồn cung BĐS không đáp ứng đủ nhu cầu, có thể dẫn đến tình trạng giá nhà tăng quá cao và hình thành bong bóng. Nghiên cứu cho thấy có mối tương quan giữa tăng trưởng GDP và giá nhà đất ở TP.HCM. Kinh tế vĩ mô, thu nhập bình quân, và cung cầu bất động sản là những yếu tố quan trọng.

3.1. Mối liên hệ giữa tăng trưởng kinh tế và nhu cầu nhà ở

Khi kinh tế tăng trưởng, thu nhập của người dân tăng lên, từ đó làm tăng nhu cầu về nhà ở. Nhiều người có khả năng mua nhà hơn, và nhiều người muốn nâng cấp nhà ở của mình. Điều này tạo ra áp lực tăng giá trên thị trường BĐS. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng nhu cầu nhà ở còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác, như dân số, quy mô gia đình, và sở thích cá nhân.

3.2. Nguy cơ bong bóng bất động sản khi tăng trưởng GDP quá nóng

Nếu tăng trưởng GDP quá nóng, có thể dẫn đến tình trạng lạm phát và bong bóng tài sản, trong đó có BĐS. Khi đó, giá nhà tăng quá nhanh so với thu nhập thực tế của người dân, và thị trường trở nên bất ổn. Cần có các biện pháp kiểm soát để đảm bảo tăng trưởng kinh tế bền vững và tránh tạo ra bong bóng BĐS. Quản lý kinh tế vĩ mô và điều tiết thị trường bất động sản là rất quan trọng.

IV. Ảnh Hưởng Của Dư Nợ Cho Vay Bất Động Sản Đến Bong Bóng Tại TP

Dư nợ cho vay BĐS là tổng số tiền mà các tổ chức tín dụng đã cho vay để mua, xây dựng, hoặc kinh doanh BĐS. Dư nợ này tăng nhanh có thể làm tăng cầu và đẩy giá nhà lên cao, góp phần hình thành bong bóng. Tại TP.HCM, dư nợ cho vay BĐS luôn là một vấn đề được quan tâm, vì nó có thể ảnh hưởng đến ổn định tài chính và sự phát triển bền vững của thị trường BĐS. Dư nợ tín dụng, rủi ro tín dụng, và ổn định tài chính là những yếu tố cần được giám sát chặt chẽ. Theo luận văn, dư nợ cho vay BĐS có tác động hai chiều đến giá nhà.

4.1. Tác động của việc nới lỏng tín dụng đối với giá nhà đất

Khi các ngân hàng nới lỏng tín dụng, người mua nhà dễ dàng tiếp cận nguồn vốn vay hơn, từ đó làm tăng cầu và đẩy giá nhà lên cao. Các nhà đầu tư cũng có thể vay tiền để đầu tư vào BĐS, làm tăng thêm áp lực lên thị trường. Tuy nhiên, nới lỏng tín dụng cũng có thể làm tăng rủi ro tín dụng và gây bất ổn cho hệ thống tài chính. Quản lý rủi ro tín dụng là rất quan trọng để ngăn chặn bong bóng bất động sản.

4.2. Hậu quả khi dư nợ cho vay bất động sản vượt quá ngưỡng an toàn

Khi dư nợ cho vay BĐS vượt quá ngưỡng an toàn, có thể dẫn đến tình trạng nhiều người mua nhà không có khả năng trả nợ, làm tăng nợ xấu và gây khủng hoảng cho hệ thống tài chính. Các ngân hàng có thể phải siết chặt tín dụng, làm giảm cầu và đẩy giá nhà xuống. Điều này có thể gây ra suy thoái kinh tế. Kiểm soát dư nợ cho vay và giám sát hoạt động của các tổ chức tín dụng là rất quan trọng.

V. Bài Học Kinh Nghiệm và Giải Pháp Phòng Ngừa Bong Bóng BĐS Tại TP

Từ các cuộc khủng hoảng BĐS trong quá khứ, có thể rút ra nhiều bài học kinh nghiệm quý giá để phòng ngừa bong bóng BĐS trong tương lai. Các biện pháp phòng ngừa bao gồm kiểm soát chặt chẽ tín dụng, tăng cường minh bạch thông tin thị trường, và phát triển nhà ở xã hội để đáp ứng nhu cầu của người có thu nhập thấp. Tại TP.HCM, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa các cơ quan quản lý nhà nước để đảm bảo sự phát triển bền vững của thị trường BĐS. Quản lý nhà nước, thông tin thị trường, và nhà ở xã hội là những yếu tố quan trọng.

5.1. Các chính sách vĩ mô kiểm soát thị trường bất động sản

Các chính sách vĩ mô có thể được sử dụng để kiểm soát thị trường BĐS, như tăng thuế BĐS, hạn chế tín dụng cho BĐS, và điều chỉnh lãi suất. Các chính sách này có thể giúp làm giảm cầu và ngăn chặn tình trạng đầu cơ. Tuy nhiên, cần có sự cân nhắc kỹ lưỡng để tránh gây ra tác động tiêu cực đến nền kinh tế. Chính sách tài khóa và chính sách tiền tệ cần được phối hợp nhịp nhàng.

5.2. Giải pháp tăng cường minh bạch và thông tin cho nhà đầu tư

Thông tin minh bạch và đầy đủ là rất quan trọng để nhà đầu tư đưa ra quyết định đúng đắn. Cần có các kênh thông tin chính thức và đáng tin cậy để cung cấp cho nhà đầu tư các dữ liệu về giá nhà, số lượng giao dịch, và các dự án BĐS. Các cơ quan quản lý nhà nước cần tăng cường giám sát và xử lý các hành vi gian lận trên thị trường BĐS. Công khai thông tin và bảo vệ nhà đầu tư là rất quan trọng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thành phố Hồ Chí Minh là một trong những trung tâm có tốc độ phát triển kinh tế cao nhất cả nước, tạo ra sức hút lớn đối với lực lượng lao động nhập cư từ các tỉnh, thành phố khác đến sinh sống và làm việc. Do đó, nhu cầu nhà ở để an cư và ổn định công việc là nhu cầu thiết yếu cơ bản của người lao động. Tuy nhiên, việc tích lũy từ thu nhập tiền lương, tiền công của các hộ gia đình nhập cư để sở hữu nhà ở gặp rất nhiều trở ngại do mặt bằng giá bất động sản tại khu vực này ở mức quá cao so với thu nhập bình quân. Theo thống kê của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF, 2022), thu nhập bình quân đầu người của Việt Nam năm 2022 đạt khoảng 4.163 USD/năm, xếp thứ 117 trên thế giới. Trong khi đó, tại Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh, tỷ lệ giữa giá nhà đất và thu nhập bình quân đầu người (chỉ số P/I) luôn nằm trong nhóm cao nhất trong khu vực và trên thế giới. Trên thực tế, giá giao dịch các sản phẩm bất động sản để ở có sự chênh lệch đáng kể so với khung giá do cơ quan quản lý nhà nước công bố.

Ở khía cạnh cung ứng, bất động sản là một trong những lĩnh vực mang lại tỷ suất lợi nhuận kinh doanh cao nhất trong các ngành nghề kinh doanh hợp pháp tại Việt Nam (theo Báo cáo của Stoxplus, 2018). Thị trường ghi nhận sự tham gia ngày càng lớn của các tập đoàn, doanh nghiệp vừa và nhỏ, cá nhân, hộ gia đình, cùng các quỹ đầu tư lớn và doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài. Theo lý thuyết kinh tế truyền thống, quy luật cung cầu đảm bảo giá cả sẽ có xu hướng giảm khi lượng cung vượt lượng cầu; tuy nhiên, giá nhà đất trên thực tế lại liên tục tăng trưởng qua các năm và vượt xa khả năng chi trả của phần lớn người dân. Xuất phát từ thực tiễn trên, khóa luận lựa chọn đề tài nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố tài chính - kinh tế tác động đến việc hình thành giá bất động sản cao và hiện tượng bong bóng bất động sản tại Thành phố Hồ Chí Minh.

Mục tiêu tổng quát của đề tài là nghiên cứu tác động của các nhân tố tài chính đến bong bóng bất động sản tại Thành phố Hồ Chí Minh, qua đó tìm kiếm các giải pháp kiểm soát những tác động tiêu cực đến thị trường. Khóa luận cụ thể hóa bằng ba mục tiêu nghiên cứu:

1. Tìm hiểu sự ảnh hưởng giữa thị trường tài chính, các nhân tố vĩ mô đến thị trường bất động sản.
2. Đo lường mức độ tác động của các nhân tố tài chính đến thị trường bất động sản Thành phố Hồ Chí Minh.
3. Đưa ra các kiến nghị, giải pháp nhằm hạn chế những tác động tiêu cực lên thị trường bất động sản Việt Nam.

Để thực hiện các mục tiêu trên, tác giả đặt ra ba câu hỏi nghiên cứu:

1. Mối quan hệ giữa thị trường tài chính và thị trường bất động sản là gì? Sự tác động của thị trường tài chính sẽ ảnh hưởng mạnh mẽ như thế nào đến thị trường bất động sản Thành phố Hồ Chí Minh?
2. Vì sao mô hình VAR được sử dụng để đo lường mức độ ảnh hưởng từ hiện tượng bong bóng bất động sản, thị trường tài chính và các nhân tố vĩ mô?
3. Giải pháp giúp cho thị trường bất động sản Thành phố Hồ Chí Minh hạn chế những tác động tiêu cực là gì?

Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là sự ảnh hưởng của các nhân tố tài chính đến thị trường bất động sản Thành phố Hồ Chí Minh. Phạm vi nghiên cứu về không gian tập trung tại thị trường bất động sản trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh, cụ thể là phân khúc căn hộ chung cư (được phân loại theo hạng A, B, C). Phạm vi nghiên cứu về thời gian kéo dài 14 năm, từ quý 1 năm 2005 đến quý 4 năm 2018 (tương ứng với 56 kỳ quan sát theo quý).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận hệ thống hóa cơ sở lý luận dựa trên các khái niệm học thuật về bong bóng bất động sản của Case và Shiller (2003), Marc Labonte (2003), Himmelberg và cộng sự (2005), Warwick McKibbin (2006), Gadi Barlevy (2007) và Lê Thanh Ngọc (2014). Tác giả tổng hợp định nghĩa: bong bóng bất động sản là hiện tượng giá bất động sản tăng nhanh bất thường, không dựa trên các yếu tố kinh tế cơ bản như thu nhập thực của người tiêu dùng, lợi ích kinh tế mang lại từ việc khai thác tài sản, hay tốc độ phát triển kinh tế và dân cư khu vực, dẫn tới rủi ro điều chỉnh giá hoặc sụt giảm mạnh trong tương lai.

Về phương pháp đo lường bong bóng bất động sản, tác giả phân tích hai cách tiếp cận:

• Phương pháp tiếp cận giá trị cơ bản: Sử dụng mô hình chiết khấu dòng tiền (Muellbauer và cộng sự, 2008; Mikhed và cộng sự, 2008; Caspi, 2016) dựa trên công thức vốn hóa tiền thuê: $P_t^f = R / r$ (với $R$ là tiền thuê trung bình hàng năm, $r$ là tỷ suất vốn hóa). Nếu giá thị trường $P_t > P_t^{fmax}$, thị trường có sự tồn tại của bong bóng. Phương pháp này có nhược điểm là giả định dòng tiền thuê không đổi và chịu rủi ro về thời gian để trống nhà hoặc biến động hợp đồng thuê.
• Phương pháp tiếp cận nhân tố cơ bản: Dựa trên nghiên cứu của Case và Shiller (2003) và Mikhed và cộng sự (2007), sử dụng tỷ số giữa giá bất động sản và tiền thuê ($PR = PRICE / RENT$) hoặc giá trên thu nhập ($PRICE / INCOME$) để kiểm định tính dừng. Nếu chuỗi giá nhà và giá thuê đều không dừng, kiểm định nghiệm đơn vị đối với chuỗi $PR$ hoặc phần dư hồi quy giữa giá nhà và giá thuê sẽ xác định sự tồn tại của bong bóng (nếu không dừng thì khẳng định có bong bóng).

Khung pháp lý được văn bản viện dẫn bao gồm: Điều 107 Luật Dân sự năm 2015 (quy định về tài sản bất động sản), Luật Nhà ở số 65/2014/QH13 ngày 25/11/2014, Thông tư số 31/2016/TT-BXD ngày 30/12/2016 của Bộ Xây dựng (phân hạng nhà chung cư thành hạng A, B, C), Luật Đất đai năm 1993, Luật Đất đai năm 2003, Nghị định 181/2004/NĐ-CP và Thông tư 05/2002/TT-CP.

Phương pháp nghiên cứu thực tế được thực hiện hoàn toàn bằng phân tích định lượng trên chuỗi thời gian, xử lý qua phần mềm EViews 10:

• Kiểm định tính dừng: Sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) cho chuỗi gốc và chuỗi sai phân bậc 1 của các biến.
• Hồi quy phương pháp bình phương bé nhất (OLS): Đánh giá mối quan hệ giữa giá nhà ($PRICE$) và giá thuê ($RENT$), kiểm tra hiện tượng hồi quy giả tạo thông qua so sánh hệ số xác định $R^2$ với thống kê Durbin-Watson ($DW$), và kiểm định nghiệm đơn vị ADF trên chuỗi phần dư ($RESID$).
• Mô hình Vector tự hồi quy (VAR): Xây dựng hệ phương trình đa biến xem xét mối quan hệ tác động qua lại giữa 7 biến nội sinh mà không phân biệt biến phụ thuộc và biến độc lập. Quy trình ước lượng VAR bao gồm chọn độ trễ tối ưu, kiểm định nhân quả Granger (Granger Causality), phân tích hàm phản ứng đẩy (Impulse Response Functions - IRF) và phân rã phương sai (Variance Decomposition - VD).

Tên biến	Ký hiệu	Ý nghĩa kinh tế	Nguồn thu thập dữ liệu
Tỷ số Giá nhà / Giá thuê	$PR$	Biến đại diện bong bóng BĐS căn hộ chung cư	Cục Quản lý nhà và thị trường BĐS - BXD, CBRE, Savills, JLL, sàn giao dịch TP.HCM
Tăng trưởng GDP	$GDP$	Tốc độ tăng trưởng kinh tế khu vực TP.HCM	Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO)
Chỉ số giá tiêu dùng	$CPI$	Chỉ số đo lường lạm phát cả nước	Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO)
Lãi suất cho vay	$R$	Lãi suất cho vay dài hạn bình quân	Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
Dư nợ cho vay BĐS	$REL$	Dư nợ tín dụng BĐS tại khu vực TP.HCM	NHNN Chi nhánh TP.HCM, Cục Quản lý nhà và thị trường BĐS
Vốn FDI vào BĐS	$FDI$	Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào BĐS TP.HCM	Sở Kế hoạch và Đầu tư TP.HCM
Chỉ số chứng khoán	$VNI$	Chỉ số VN-Index	Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE)

Công thức tính giá nhà ($PRICE$) và giá thuê ($RENT$) cho phân khúc chung cư được thực hiện qua hai bước để xử lý đặc thù giao dịch không liên tục:

• Bước 1: Tính giá nhà bình quân cho từng loại chung cư $j$ ($j$ thuộc hạng A, B, C theo Thông tư 31/2016/TT-BXD) theo diện tích: $PRICE_{jt} = \frac{\sum Q_{it} PRICE_{it}}{\sum Q_{it}}$ (với $Q_{it}$ là diện tích căn hộ thứ $i$, $PRICE_{it}$ là giá giao dịch căn hộ thứ $i$).
• Bước 2: Tính giá bình quân gia quyền theo tỷ trọng từng loại căn hộ trên thị trường: $RENT_t = \sum RENT_{jt} V_{jt}$ (với $V_{jt}$ là tỷ lệ căn hộ phân khúc $j$ trong tổng nguồn cung).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về đề tài nghiên cứu

Chương này giới thiệu tổng quan tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh giá nhà ở tại Thành phố Hồ Chí Minh tăng cao vượt thu nhập thực tế. Tác giả xác lập hệ thống mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu (địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh, giai đoạn từ quý 1/2005 đến quý 4/2018), đối tượng nghiên cứu và cấu trúc 5 chương của khóa luận. Tác giả cũng chỉ ra những đóng góp của đề tài trong việc ứng dụng mô hình định lượng đo lường tác động hai chiều giữa thị trường tài chính và giá bất động sản.

Chương 2: Cơ sở lý luận và các nghiên cứu liên quan

Chương 2 trình bày các lý thuyết nền tảng về khái niệm bong bóng bất động sản và các phương pháp đo lường (tiếp cận giá trị cơ bản và tiếp cận nhân tố cơ bản). Tác giả phân tích cơ chế tác động của các biến vĩ mô:

• Tăng trưởng kinh tế ($GDP$): Tác động cùng chiều qua kênh thu nhập (Pillay, 2005; Zhang, 2012; Chen và cộng sự, 2013).
• Lạm phát ($CPI$): Kênh trú ẩn tài sản và chi phí cơ hội thuê nhà (Pillay, 2005; Kuang và Liu, 2015).
• Tín dụng và chính sách tiền tệ ($REL$, $R$, $M2$): Tác động nới lỏng hoặc thắt chặt tín dụng và lãi suất thả nổi (Lê Xuân Nghĩa, 2011; Tsatsaronis & Zhu, 2004; Xu và Chen, 2012; Philip và Zhu, 2014).
• Vốn đầu tư nước ngoài ($FDI$): Tác động thanh khoản và đầu cơ tài sản (Wong, 2001; Guo, 2010; Yanbing, 2012).
• Thị trường chứng khoán ($VNI$): Tác động lan tỏa vốn hóa và tài sản hai chiều (Kim, 2004; Lin & Lin, 2011; Phan và Phạm, 2016).

Chương 2 lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế tại Trung Quốc (giai đoạn 1998–2010 của Chen và cộng sự; 2006–2013 của Liu và cộng sự), Israel (2008–2013 của Caspi), Thổ Nhĩ Kỳ (2010–2014 của Coskun và cộng sự) và Việt Nam (Lê Thanh Ngọc, 2014). Đồng thời, tác giả tổng kết lịch sử thị trường bất động sản Việt Nam qua ba giai đoạn: từ 1993 trở về trước, giai đoạn 1993–2003, và giai đoạn 2003–2018; ghi nhận các mốc biến động như sốt đất 2001–2002, trầm lắng 2002–2006 do Nghị định 181/2004/NĐ-CP, nới lỏng tín dụng và suy thoái sau 2008 dẫn đến gói kích cầu 17.000 tỷ đồng năm 2009, đóng băng năm 2011 do lạm phát cao và thắt chặt tiền tệ, và chu kỳ phục hồi từ nửa cuối năm 2013 đến 2018.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Tác giả thuyết minh lý do lựa chọn nghiên cứu định lượng thay vì định tính. Tác giả so sánh phương pháp OLS truyền thống với mô hình Vector tự hồi quy (VAR), chỉ ra hạn chế của OLS khi gặp dữ liệu chuỗi thời gian có quan hệ tương hỗ hai chiều hoặc hiện tượng tự tương quan. Mô hình VAR được lựa chọn nhờ khả năng xử lý tất cả các biến kinh tế như các biến nội sinh và đo lường cú sốc động. Chương 3 xây dựng hệ phương trình VAR tổng quát gồm 7 phương trình tương ứng với 7 biến: $PR$, $GDP$, $CPI$, $R$, $REL$, $FDI$, $VNI$; đồng thời mô tả chi tiết nguồn dữ liệu theo quý từ quý 1/2005 đến quý 4/2018 và quy trình tính toán chỉ số $PR$ từ 3 hạng chung cư.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Nội dung chương 4 tập trung vào việc trình bày kết quả kiểm định định lượng. Đầu tiên, tác giả thực hiện nhận diện bong bóng bất động sản căn hộ chung cư tại Thành phố Hồ Chí Minh bằng kiểm định nghiệm đơn vị ADF trên các chuỗi $PRICE$, $RENT$, và $PR$. Tiếp đó, tác giả tiến hành hồi quy OLS chuỗi $PRICE$ theo $RENT$, phát hiện hiện tượng hồi quy giả tạo và kiểm định tính không dừng của chuỗi phần dư $RESID$. Sau khi xác nhận sự tồn tại của bong bóng, tác giả trình bày bảng thống kê mô tả 7 biến số, kiểm định nghiệm đơn vị cho hệ biến số, lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình VAR, thực hiện kiểm định nhân quả Granger, ước lượng mô hình VAR, phân tích hàm phản ứng đẩy (IRF) và phân rã phương sai (VD) của biến $DLNPR$ trước cú sốc của các biến tài chính vĩ mô.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương 5 tóm tắt các phát hiện rút ra từ kết quả thực nghiệm ở chương 4, khẳng định sự tồn tại của bong bóng bất động sản phân khúc chung cư tại Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2005–2018. Tác giả nêu các đóng góp của công trình, đề xuất các nhóm hàm ý chính sách nhằm kiểm soát tác động tiêu cực của các nhân tố tài chính đến thị trường bất động sản, đồng thời chỉ rõ những hạn chế về số liệu và đề xuất hướng mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm của khóa luận được xác lập thông qua các dữ liệu định lượng cụ thể:

Kết quả nhận diện bong bóng bất động sản: Kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) với độ trễ bằng 4 và biến ngoại sinh là hằng số cho thấy chuỗi giá nhà ($PRICE$) và giá thuê ($RENT$) đều không có tính dừng ở chuỗi dữ liệu gốc, nhưng đạt tính dừng ở mức ý nghĩa 1% khi lấy sai phân bậc 1. Tương tự, tỷ số $PR$ ở chuỗi gốc không có tính dừng và chỉ dừng ở sai phân bậc 1.

Chuỗi dữ liệu	Giá trị thống kê kiểm định ADF	Giá trị tới hạn (Mức 1%)	Kết luận tính dừng
Chuỗi giá nhà ($PRICE$)	-2.5845	-4.2000	Không dừng ở bậc gốc
Chuỗi giá thuê ($RENT$)	-2.2564	-4.175693	Không dừng ở bậc gốc
Sai phân bậc 1 giá nhà ($D(PRICE)$)	-	-	Dừng ở mức ý nghĩa 1%
Sai phân bậc 1 giá thuê ($D(RENT)$)	-	-	Dừng ở mức ý nghĩa 1%
Tỷ số Giá/Thuê ($PR$)	-2.3023	-4.6000	Không dừng ở bậc gốc
Sai phân bậc 1 tỷ số Giá/Thuê ($D(PR)$)	-	-	Dừng ở mức ý nghĩa 1%

Hồi quy phương pháp bình phương bé nhất (OLS) chuỗi giá nhà theo giá thuê ($PRICE$ theo $RENT$) trên mẫu 56 quan sát giai đoạn 2005Q1–2018Q4 cho kết quả hệ số hằng số $C = 4.495757$ và thống kê Durbin-Watson đạt $DW = 0.269273$. Mối quan hệ ghi nhận hiện tượng hồi quy giả tạo khi hệ số xác định $R^2 > DW$. Kiểm định ADF trên chuỗi phần dư ($RESID$) với độ trễ bằng 1 cho thấy giá trị thống kê kiểm định ADF đạt -2.3716, lớn hơn giá trị tới hạn tại mức 1% (-4.176618). Điều này kết luận chuỗi phần dư $RESID$ không dừng. Kết quả này chứng minh tốc độ tăng giá nhà đã tách rời khỏi tốc độ tăng tiền thuê nhà và các nhân tố kinh tế cơ bản, khẳng định sự tồn tại của hiện tượng bong bóng bất động sản phân khúc căn hộ chung cư tại Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2005–2018.

Thống kê mô tả các biến trong mô hình VAR:

• Biến $PR$: Giá trị trung bình đạt 22.2353; hệ số bất đối xứng (Skewness) là 1.971055; độ nhọn (Kurtosis) là 12.977; thống kê phương sai chênh lệch là 2.667.697; số quan sát là 56.
• Phân phối các biến: Biến $GDP$ có hệ số bất đối xứng mang giá trị âm, phản ánh phân bố lệch trái. Ngược lại, các biến $PR$, $REL$, $FDI$, $R$, $VNI$ và $CPI$ đều có hệ số bất đối xứng mang giá trị dương, phản ánh phân bố lệch phải. Riêng biến $REL$ có số lượng quan sát là 34 kỳ, trong khi các biến còn lại đều có 56 kỳ quan sát.

Đóng góp của đề tài:

• Đề tài hệ thống hóa và lượng hóa được mối quan hệ hai chiều giữa các nhân tố tài chính vĩ mô và sự hình thành bong bóng bất động sản thông qua mô hình VAR trên chuỗi số liệu trải dài 14 năm (2005–2018), đi qua nhiều chu kỳ tăng trưởng, suy thoái và phục hồi của thị trường Việt Nam.
• Kết quả kiểm định thực nghiệm cung cấp bằng chứng định lượng về việc giá nhà chung cư tách rời giá trị khai thác kinh tế cơ bản (tiền thuê), tạo cơ sở khoa học giúp nhà đầu tư nhận diện rủi ro định giá và hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách xây dựng giải pháp ổn định thị trường.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận ghi nhận các hạn chế cụ thể từ dữ liệu và phạm vi nghiên cứu:

• Dữ liệu nghiên cứu bị gián đoạn và giới hạn ở một số biến số, điển hình là biến dư nợ cho vay bất động sản ($REL$) tại Thành phố Hồ Chí Minh chỉ thu thập được 34 quan sát, không đầy đủ 56 quan sát như các biến vĩ mô khác do khó khăn trong việc tiếp cận dữ liệu thống kê tín dụng lịch sử.
• Khung thời gian nghiên cứu dừng lại ở quý 4 năm 2018, chưa phản ánh được các biến động mới của thị trường trong giai đoạn sau năm 2018.
• Đối tượng khảo sát giá chỉ giới hạn trong phân khúc căn hộ chung cư (hạng A, B, C) tại Thành phố Hồ Chí Minh, chưa mở rộng sang các phân khúc bất động sản khác như đất nền, nhà liền thổ, bất động sản thương mại hay nghỉ dưỡng.

Hướng mở rộng nghiên cứu được xác định:

• Cập nhật chuỗi dữ liệu thời gian sau năm 2018 nhằm đánh giá biến động thị trường trong các chu kỳ kinh tế mới.
• Mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các loại hình bất động sản khác và so sánh đối chiếu giữa các đô thị lớn (như Hà Nội, Đà Nẵng).
• Bổ sung các biến số vi mô hoặc áp dụng các mô hình định lượng bổ trợ (như VECM khi có đồng tích hợp) để hoàn thiện khả năng dự báo.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên cao học và nhà nghiên cứu thuộc các chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học, và Quản trị Kinh doanh Bất động sản.

Nội dung công trình có giá trị tham khảo cụ thể ở các phần:

• Phương pháp luận đo lường bong bóng bất động sản dựa trên tỷ số $PR$ và kiểm định nghiệm đơn vị đối với chuỗi phần dư từ mô hình hồi quy giữa giá nhà và tiền thuê (dựa theo khung tiếp cận của Mikhed và cộng sự, 2007).
• Quy trình chuẩn hóa dữ liệu giá nhà và giá thuê phân khúc chung cư thông qua việc tính giá bình quân gia quyền theo diện tích và tỷ trọng của 3 hạng chung cư căn cứ Thông tư 31/2016/TT-BXD của Bộ Xây dựng.
• Ứng dụng thực tế của mô hình Vector tự hồi quy (VAR) và các kiểm định chuỗi thời gian (ADF, Granger Causality, IRF, Variance Decomposition) trên phần mềm EViews đối với các biến tài chính vĩ mô của Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng tiêu chí nào để chứng minh sự tồn tại của bong bóng bất động sản phân khúc chung cư tại Thành phố Hồ Chí Minh?
Tác giả áp dụng phương pháp tiếp cận nhân tố cơ bản của Mikhed và cộng sự (2007) và Case & Shiller (2003). Tác giả kiểm định nghiệm đơn vị ADF cho thấy chuỗi $PRICE$, $RENT$ và $PR$ đều không dừng ở bậc gốc mà chỉ dừng ở sai phân bậc 1. Đồng thời, kết quả hồi quy OLS giữa $PRICE$ và $RENT$ có $DW = 0.269273 < R^2$ (hồi quy giả tạo) và kiểm định ADF trên chuỗi phần dư $RESID$ đạt giá trị kiểm định -2.3716 (không dừng ở mức ý nghĩa 1%). Điều này khẳng định tốc độ tăng giá nhà đã tách rời hoàn toàn khỏi giá thuê và các yếu tố cơ bản, chứng minh sự tồn tại của bong bóng.

2. Bộ dữ liệu nghiên cứu của mô hình VAR bao gồm những biến số nào và có bao nhiêu quan sát?
Mô hình VAR sử dụng 7 biến nội sinh gồm: Tỷ số Giá/Thuê ($PR$), Tốc độ tăng trưởng GDP Thành phố Hồ Chí Minh ($GDP$), Chỉ số giá tiêu dùng cả nước ($CPI$), Lãi suất cho vay dài hạn bình quân ($R$), Dư nợ cho vay bất động sản tại Thành phố Hồ Chí Minh ($REL$), Vốn FDI vào bất động sản tại Thành phố Hồ Chí Minh ($FDI$), và Chỉ số chứng khoán ($VNI$). Dữ liệu được thu thập theo quý từ quý 1/2005 đến quý 4/2018 (56 quan sát); riêng biến $REL$ có 34 quan sát.

3. Chỉ số giá nhà ($PRICE$) và giá thuê ($RENT$) được tác giả tính toán như thế nào để khắc phục hiện tượng giao dịch không liên tục?
Tác giả chia căn hộ chung cư thành 3 loại hạng A, B, C theo quy định tại Thông tư số 31/2016/TT-BXD. Tiếp theo, tác giả tính giá bình quân cho từng hạng căn hộ dựa trên diện tích giao dịch theo quý ($PRICE_{jt} = \sum Q_{it} PRICE_{it} / \sum Q_{it}$). Cuối cùng, giá bình quân của phân khúc chung cư được tính bằng phương pháp bình quân gia quyền theo tỷ trọng nguồn cung của từng hạng căn hộ trên thị trường ($RENT_t = \sum RENT_{jt} V_{jt}$).

4. Dữ liệu thống kê mô tả của các biến trong mô hình VAR thể hiện đặc điểm phân phối ra sao?
Trong bảng thống kê mô tả, biến $PR$ có giá trị trung bình là 22.2353, hệ số bất đối xứng là 1.971055, hệ số nhọn là 12.977. Biến $GDP$ có hệ số bất đối xứng mang giá trị âm (phân bố lệch trái), trong khi các biến $PR$, $REL$, $FDI$, $R$, $VNI$ và $CPI$ đều có hệ số bất đối xứng mang giá trị dương (phân bố lệch phải).

5. Thị trường bất động sản Việt Nam giai đoạn 2005–2018 trải qua những bước ngoặt chính sách tín dụng và tài chính nào được văn bản ghi nhận?
Giai đoạn này ghi nhận việc nới lỏng tín dụng ngân hàng trước năm 2008 dẫn tới đầu cơ đẩy giá bất động sản tăng cao. Khi Ngân hàng Nhà nước thắt chặt tiền tệ, lãi suất tăng vọt dẫn tới suy thoái và nợ xấu gia tăng. Chính phủ đã tung gói kích thích kinh tế khoảng 17.000 tỷ đồng vào năm 2009 cùng hỗ trợ lãi suất để giải cứu thị trường. Đến năm 2011, lạm phát cao và chính sách thắt chặt tiền tệ tiếp tục khiến thị trường đóng băng, trước khi có dấu hiệu phục hồi trở lại từ nửa cuối năm 2013 và duy trì tăng trưởng đến năm 2018.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Đông Quân đã vận dụng phương pháp kinh tế lượng định lượng với mô hình Vector tự hồi quy (VAR) và các kiểm định nghiệm đơn vị ADF để nghiên cứu thị trường bất động sản Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2005–2018. Kết quả nghiên cứu xác nhận sự tồn tại của hiện tượng bong bóng bất động sản tại phân khúc nhà ở căn hộ chung cư thông qua việc tốc độ tăng giá nhà tách rời khỏi giá thuê và các yếu tố kinh tế cơ bản. Đồng thời, công trình làm rõ mối quan hệ tương hỗ hai chiều giữa tỷ số giá/thuê với các biến tài chính vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát, lãi suất, tín dụng bất động sản, vốn FDI và chỉ số chứng khoán. Đây là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn đối với công tác hoạch định chính sách tiền tệ, quản lý đô thị và hoạt động đầu tư tài chính.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu đề tài Chương này sẽ trình bày tổng quát những đề mục liên quan đến nội dung của bài nghiên cứu. Bao gồm: (1) Lý do chọn đề tài, (2) Mục tiêu nghiên cứu, (3) Câu hỏi nghiên cứu, (4) Đối tượng và phạm vi nghiên cứu, (5) Phương pháp nghiên cứu, (6) Đóng góp của đề tài, (7) Kết cấu khóa luận. Chương 2: Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu 5 Trong cơ sở lý thuyết, tác giả trình bày về (1) Khái niệm bong bóng bất động sản, (2) Các yếu tố tác động đến việc hình thành bong bóng bất động sản, (3) Khảo lược các nghiên cứu liên quan, (4) Phương pháp đo lường bong bóng bất động sản, (5) Tổng quan thị trường bất động sản Việt Nam. Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Chương 3 trình bày về (1) Phương pháp nghiên cứu,(2) Các mô hình phù hợp cho cùng đề tài, (3) Cơ sở dữ liệu nghiên cứu.

Tại đây, tác giả tạp trung phân tích tính chất và xây dựng phương trình nghiên cứu cho các biễn vĩ mô gồm Chỉ số PR (Price/rent), Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), Chỉ số giá tiêu dùng (CPI), Lãi suất cho vay (R), Dư nợ cho vay (REL), Vốn đầu tư nước ngoài (FDI), Chỉ số chứng khoán (VNI). Chương 4: Kết quả nghiên cứu Kết quả thu được khi thực hiện xong các kiểm định có trong mô hình sẽ được trình bày trong Chương 4. Kết quả dữ liệu từ mô hình sẽ được đưa ra phân tích, so sánh với các giả thuyết nghiên cứu ban đầu và kết quả từ những bài nghiên cứu cùng chủ đề. Chương 5: Kết luận và khuyến nghị 6 CHƯƠNG 2.

CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2. KHÁI NIỆM BONG BÓNG BẤT ĐỘNG SẢN Theo Case và Shiller (2003) bong bóng BĐS là trạng thái mà các nhà đầu tư quá kỳ vọng vào sự tăng giá trong lương lai dẫn đến lượng cầu và giá nhà đất có sự chênh lệch cao giữa giá trị thực tế và hiện tại. Theo quan điểm đó, các nhà đầu tư nhìn nhận rằng đầu tư vào thị trường BĐS nhà ở có ít rủi ro do dù giá hiện tại cao hơn giá trị thực tế nhưng sự chênh lệch đó sẽ được bù đắp lại bởi sự chệnh lệch giá cả trong tương lai. Chính sự kỳ vọng vào sự tăng giá BĐS nhà ở trong tương lai là nguyên nhân hình thành nên bong bóng cho thị trường BĐS nhà ở.

Marc Labonte (2003) giải thích rằng bong bóng BĐS hình thành là do sự tăng giá bởi sự thay đổi của các yếu tố tác động đến cung và cầu của đối tượng mà không thể lý giải được. Các yếu tố tác động đến cung và cầu thường xuyên bị thay đổi theo thời gian và không đoán trước được nên bong bóng BĐS không thể xác định nguyên nhân một cách chắc chắn. Do đó, nếu xác định được nguyên nhân tạo nên bong bóng BĐS một cách chính xác có thể ngăn chặn sự hình thành và phát triển của nó vì nhà đầu tư sẽ giải quyết bằng cách bán tài sản để giảm thiểu tổn thất xảy ra trong tương lai, từ đó có thể ngăn chặn bong bóng BĐS nhà ở xảy ra. Himmelberg và cộng sự (2005) cho rằng bong bóng BĐS hình thành nguyên nhân là do hiện tại nhà đầu tư sẵn sàng mua BĐS nhà ở với mức giá cao vì sự kỳ vọng và sự tăng giá trong tương lai.

“Phần giá tăng cao” được nhắc đến trong nghiên cứu là tỷ lệ tăng trưởng giá nhà không phụ thuộc vào các nguyên tắc cơ bản của thị trường nhà ở.