Nhắn tin Zalo: 0777 149 703 để nhận file word miễn phí nhé. Luận văn: Các nhân tố ảnh hưởng đến bong bóng cổ phiếu bất động sản trên thị trường chứng khoán Việt Nam

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
LUẬN VĂN THẠC SĨ
CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN BONG BÓNG CỔ
PHIẾU BẤT ĐỘNG SẢN TRÊN THỊ TRƯỜNG
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
NGÀNH TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG
NGUYỄN THỊ TRÀ MY
Hà Nội-2022

2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
------o0o------
LUẬN VĂN THẠC SĨ
CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN BONG BÓNG
CỔ PHIẾU BẤT ĐỘNG SẢN TRÊN THỊ TRƯỜNG
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Ngành: Tài chính - Ngân hàng
Mã số: 8340201
Họ và tên học viên: Nguyễn Thị Trà My
Người hướng dẫn: TS. Lê Phương Lan
Hà Nội-2022

3. LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan bản Luận văn là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số
liệu kết quả nêu trong Luận văn là trung thực và có nguồn gốc rõ ràng.
Tác Giả
Nguyễn Thị Trà My
i

4. LỜI CẢM ƠN
Tôi xin gửi lời cảm ơn trân trọng nhất đến Trường Đại học Ngoại Thương và
Khoa Sau đại học, Khoa Tài chính – Ngân hàng vì một chương trình đào tạo chất
lượng. Em xin cảm ơn cô chủ nhiệm Nguyễn Thị Thu Hằng vì cô đã hỗ trợ tập thể
lớp rất nhiều trong hai năm học vừa qua. Em cũng gửi lời cảm ơn tới TS. Lê
Phương Lan vì sự tận tình của cô trong quá trình hướng dẫn luận văn.
Những tình cảm chân thành nhất xin gửi tới bố mẹ của con, những người đã
ủng hộ và yêu thương con vô điều kiện. Cảm ơn anh chị vì đã luôn lo lắng cho em.
Cảm ơn Tuti, Dung, Mai, Ngọc, Long, Hạo, các cậu là món quà quý giá nhất của tớ.
ii

5. MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ...................................................................................................ii
MỤC LỤC........................................................................................................iii
DANH MỤC BẢNG BIỂU............................................................................. vii
DANH MỤC HÌNH .......................................................................................viii
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU CHUNG............................................................ 1
1.1. Tính cấp thiết, lý do chọn đề tài......................................................... 1
1.2. Mục tiêu nghiên cứu........................................................................... 3
1.3. Câu hỏi nghiên cứu............................................................................. 3
1.4. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu.......................................................... 3
1.5. Phương pháp nghiên cứu.................................................................... 4
1.6. Đóng góp luận văn ............................................................................. 4
1.7. Kết cấu luận văn................................................................................. 5
CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ LUẬN .................................................................. 6
2.1. Cơ sở lý luận về bong bóng cổ phiếu và bong bóng cổ phiếu bất động
sản....................................................................................................................... 6
2.1.1. Khái niệm.................................................................................... 6
2.1.2. Nguyên nhân chung dẫn tới hiện tượng bong bóng cổ phiếu ..... 8
2.1.3. Biểu hiện chung của bong bóng cổ phiếu ................................... 9
2.1.4. Dấu hiệu chung của bong bóng cổ phiếu .................................. 13
2.1.5. Hệ lụy của bong bóng cổ phiếu................................................. 15
2.1.6. Tổng quan tình hình nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến
bong bóng cổ phiếu bất động sản................................................................. 16
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................ 19
3.1. Xác định bong bóng cổ phiếu bất động sản ..................................... 19
iii

6. 3.2. Xác định ảnh hưởng của các yếu tố đến bong bóng cổ phiếu bất động
sản..................................................................................................................... 26
3.2.1. Thiết kế nghiên cứu................................................................... 26
3.2.2. Biến số....................................................................................... 26
3.2.3. Giả thuyết nghiên cứu ............................................................... 26
3.2.4. Mô hình nghiên cứu .................................................................. 27
3.2.5. Dữ liệu và thang đo ................................................................... 28
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH
HƯỞNG ĐẾN BONG BÓNG CỔ PHIẾU BẤT ĐỘNG SẢN CỦA CÁC CÔNG
TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM............ 30
4.1. Giai đoạn 2007-2008........................................................................ 30
4.1.1. Thống kê mô tả số liệu.............................................................. 30
4.1.2. Ma trận tương quan ................................................................... 31
4.1.3. Kết quả hồi quy ......................................................................... 32
4.1.3.1. Ước lượng mô hình bình phương tối thiểu (POOLED)..... 32
4.1.3.2. Ước lượng mô hình tác động cố định (FEM)..................... 32
4.1.3.3. Ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) .............. 33
4.1.4. Kiểm định mô hình và các giả thuyết........................................ 33
4.2. Giai đoạn 2017-2018........................................................................ 34
4.2.1. Thống kê mô tả số liệu.............................................................. 34
4.2.2. Ma trận tương quan ................................................................... 35
4.2.3. Kết quả hồi quy ......................................................................... 36
4.2.3.1. Ước lượng mô hình bình phương tối thiểu (POOLED)..... 36
4.2.3.2. Ước lượng mô hình tác động cố định (FEM)..................... 37
4.2.3.3. Ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) .............. 38
4.2.4. Kiểm định mô hình và các giả thuyết........................................ 39
iv

7. 4.3. Giai đoạn năm 2021 ......................................................................... 40
4.3.1. Thống kê mô tả số liệu.............................................................. 40
4.3.2. Ma trận tương quan ................................................................... 41
4.3.3. Kết quả hồi quy ......................................................................... 41
4.3.3.1. Ước lượng mô hình bình phương tối thiểu ........................ 41
4.3.3.2. Ước lượng mô hình tác động cố định (FEM)..................... 42
4.3.3.3. Ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) .............. 43
4.3.4. Kiểm định mô hình và các giả thuyết........................................ 44
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ....................................... 46
5.1. Tóm tắt các kết quả nghiên cứu ....................................................... 46
5.1.1. Lạm phát.................................................................................... 46
5.1.2. Tăng trưởng kinh tế................................................................... 47
5.1.3. Giá vàng .................................................................................... 48
5.1.4. Giá USD .................................................................................... 49
5.1.5. Giá nhà đất và vật liệu xây dựng............................................... 49
5.2. Một số khuyến nghị.......................................................................... 54
5.2.1. Cơ quan quản lý ........................................................................ 54
5.2.1.1. Kiểm soát lạm phát............................................................. 54
5.2.1.2. Thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững ............................. 57
5.2.1.3. Kiểm soát giá vàng............................................................. 58
5.2.1.4. Kiểm soát tỷ giá hối đoái ................................................... 59
5.2.1.5. Kiểm soát giá nhà đất......................................................... 59
5.2.2. Nhà đầu tư ................................................................................. 60
5.2.3. Các công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán
Việt Nam ...................................................................................................... 61
5.3. Những hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo................................ 61
v

8. KẾT LUẬN..................................................................................................... 63
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO........................................................ 65
vi

9. DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1: Tổng hợp kết quả các nghiên cứu trước ...................................................... 17
Bảng 2: Giá cổ phiếu trung bình của các công ty bất động sản niêm yết trên thị
trường chứng khoán Việt Nam .................................................................................. 22
Bảng 3: Kết quả kiểm định GSADF ......................................................................... 24
Bảng 4: Thống kê mô tả số liệu giai đoạn 2007-2008 .............................................. 30
Bảng 5: Ma trận tương quan (2007-2008) ................................................................ 31
Bảng 6: Kết quả hồi quy dữ liệu dạng bảng bằng phương pháp bình phương tối
thiểu (2007-2008) ...................................................................................................... 32
Bảng 7: Kết quả ước lượng mô hình bình tác động cố định (2007-2008) ................ 32
Bảng 8: Thống kê mô tả số liệu giai đoạn 2017-2018 .............................................. 34
Bảng 9: Ma trận tương quan (2017-2018) ................................................................ 35
Bảng 10: Kết quả hồi quy dữ liệu dạng bảng bằng phương pháp bình phương tối
thiểu (2017-2018) ...................................................................................................... 36
Bảng 11: Kết quả ước lượng mô hình bình tác động cố định (2017-2018) .............. 37
Bảng 12: Kết quả ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên (2017-2018) ................ 38
Bảng 13: Kết quả kiểm định Hausman ..................................................................... 39
Bảng 14: Thống kê mô tả số liệu giai đoạn 2021 ...................................................... 40
Bảng 15: Ma trận tương quan (2021) ........................................................................ 41
Bảng 16: Kết quả hồi quy dữ liệu dạng bảng bằng phương pháp bình phương tối
thiểu (2021) ............................................................................................................... 41
Bảng 17: Kết quả ước lượng mô hình bình tác động cố định (2021) ....................... 42
Bảng 18: Kết quả ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên (2021) .......................... 43
Bảng 19: Kết quả kiểm định Hausman ..................................................................... 44
Bảng 20: Mức tăng giá một số nhóm nguyên liệu đầu vào giai đoạn 2007-2008 .... 54
Bảng 21: Mức tăng lãi suất trong một năm ở một số quốc gia giai đoạn 2007-2008
................................................................................................................................... 55
Bảng 22: Mức tăng giá một số nguyên liệu đầu vào ở Việt Nam giai đoạn 2007-
2008 ........................................................................................................................... 56
vii

10. DANH MỤC HÌNH
Hình 1: Cơ cấu đầu tư nước ngoài 5 tháng đầu năm 2022 theo ngành...................... 2
Hình 2: Lãi suất ở Mỹ .............................................................................................. 11
Hình 3: Số tiền đầu tư vào các quỹ mạo hiểm ở Mỹ................................................ 11
Hình 4: Chỉ số Nasdaq Composite........................................................................... 12
Hình 5: Chỉ số P/E của cổ phiếu S&P 500............................................................... 13
Hình 6: Kết quả kiểm định GSADF giai đoạn 2006-2014....................................... 25
Hình 7: Kết quả kiểm định GSADF giai đoạn 2014-2022....................................... 25
Hình 8: Tương quan biến động CPI và VN-Index qua các năm.............................. 47
viii

11. CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU CHUNG
1.1. Tính cấp thiết, lý do chọn đề tài
Bất động sản cung cấp nơi cư trú và là nguồn tư liệu sản xuất đặc biệt, bảo
đảm cho quá trình sản xuất và tái sản xuất phát triển. Đặc biệt, khi mà ngày nay chất
lượng đời sống của con người được nâng cao thì bất động sản là cơ sở cho cho các
hoạt động kinh doanh, cung ứng dịch vụ phát triển, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao
của con người.
Nhìn vào lịch sử và khoảng thời gian trở lại đây, bất động sản luôn nằm trong
số những nhóm ngành có sức hút, đòi hỏi dòng tiền lớn và có tính dẫn dắt thị
trường.
Thứ nhất, về quy mô, theo thống kê, tỷ trọng bất động sản năm 2020 trên tổng
tài sản toàn nền kinh tế là 20,8%; dự tính năm 2025 chiếm 21,2% và năm 2030
chiếm 22,0% (1232,29 tỷ USD/5601,31 tỷ USD) (Đoàn Văn Bình, 2021).
Thứ hai, bất động sản là một ngành cần nhiều vốn đầu tư.
Về đầu tư nước ngoài vào Việt Nam, trong năm tháng đầu năm 2022, công
nghiệp chế biến, chế tạo đứng đầu với tổng số vốn đầu tư hơn 6,8 tỷ USD, tức là
khoảng 58,2% tổng vốn đầu tư đăng ký. Tổng vốn đầu tư của kinh doanh bất động
sản xếp thứ hai, gần 3 tỷ USD, bằng 25,6% tổng vốn đầu tư đăng ký. Theo sau lần
lượt là thông tin truyền thông; hoạt động chuyên môn khoa học công nghệ có tổng
vốn đăng ký đạt gần 398 triệu USD và 374,8 triệu USD (Trang thông tin điện tử
Đầu tư Nước ngoài, 2022).
Tôi có biểu đồ thể hiện Cơ cấu đầu tư nước ngoài 5 tháng đầu năm 2022 theo
ngành như dưới đây:
1

12. Bán buôn vàCác ngành
Hoạt động bán lẻ; sửa chữa khác, 7,60%
chuyên môn, ô tô, mô tô, xe
khoa học công
máy, 2,10%
nghệ, 3,20%
Thông tin và
truyền Hoạt động kinh
thông, doanh bất động
3,40% sản, 25,60%
Công nghiệp
chế biến, chế
tạo, 58,20%
Hình 1: Cơ cấu đầu tư nước ngoài 5 tháng đầu năm 2022 theo ngành
(Nguồn: Trang thông tin điện tử Đầu tư Nước ngoài)
Thứ ba, bất động sản là ngành có ảnh hưởng lớn đến kinh tế vĩ mô. Đầu tiên,
giá bất động sản tăng có thể dẫn tới sự tăng trong chi tiêu của chủ sở hữu và làm
tăng GDP. Giá bất động sản tăng khiến giá trị tài sản của chủ sở hữu tăng, đồng thời
giá bất động sản thế chấp tăng sẽ làm tăng giá trị tín dụng được cấp, khiến khả năng
chi tiêu của hộ gia đình cũng gia tăng (Đào Minh Thắng, Hoàng Thị Băng Ngân,
2022). Sự phát triển của bất động sản lan tỏa đến trên bốn mươi ngành kinh tế khác,
như xây dựng, công nghiệp chế biến chế tạo, du lịch, dịch vụ ăn uống, tài chính
ngân hàng,… Khi nhu cầu sử dụng cuối cùng của ngành bất động sản tăng 1 tỷ đồng
sẽ kích thích giá trị sản xuất của các ngành còn lại là 0,772 tỷ đồng và lan tỏa tới giá
trị tăng thêm là 0,191 tỷ đồng (Đoàn Văn Bình, 2021).
Bên cạnh đó, thị trường chứng khoán hiện tại đang là một kênh đầu tư cực kỳ
phát triển và hứa hẹn mang lại nguồn lợi khổng lồ cho các nhà đầu tư, huy động
nguồn vốn đạt gần 2,9 triệu tỷ đồng trong giai đoạn 2011 - 2020, chiếm khoảng
19,5% vốn đầu tư toàn xã hội (Nguyễn Việt Hùng 2022). Chính tiềm năng của
ngành bất động sản khiến cho cổ phiếu của nhóm ngành bất động sản trở nên thu
hút các nhà đầu tư.
Theo thống kê, trong số các doanh nghiệp niêm yết trên HoSE, có 23 doanh
nghiệp có giá trị vốn hóa trên 1 tỷ USD phần lớn nằm trong nhóm ngành bất động
2

13. sản và tài chính ngân hàng. Trong đó, ngành bất động sản đứng thứ hai với tỷ trọng
27,26% so với tổng giá trị vốn hóa thị trường cổ phiếu, xếp đầu là nhóm ngành tài
chính ngân hàng với 29,08%.
Chính vì vậy việc kiểm soát sự biến động của cổ phiếu bất động sản là một
hướng quan trọng trong việc ổn định nền kinh tế, trong đó một công việc là nghiên
cứu các yếu tố ảnh hưởng đến bong bóng cổ phiếu bất động sản. Do đó, tôi xin giới
thiệu đề tài nghiên cứu luận văn Thạc sĩ: “Các nhân tố ảnh hưởng đến bong bóng cổ
phiếu bất động sản trên thị trường chứng khoán Việt Nam.”
1.2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là sử dụng các số liệu thực tế giá cổ phiếu của
các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam để
chứng minh sự tồn tại của bong bóng cổ phiếu bất động sản, sau đó phân tích ảnh
hưởng của các nhân tố vĩ mô tới bong bóng cổ phiếu bất động sản trên thị trường
chứng khoán Việt Nam.
1.3. Câu hỏi nghiên cứu
Trên cơ sở mục tiêu nghiên cứu đã đề cập ở trên, luận văn sẽ tập trung trả lời
các câu hỏi:
- Bong bóng cổ phiếu bất động sản trên thị trường chứng khoán Việt Nam có
tồn tại hay không? Vào khoảng thời gian cụ thể nào?
- Các nhân tố Chỉ số giá tiêu dùng, Tốc độ tăng trưởng GDP thực, Chỉ số giá
vàng, Chỉ số giá USD và Chỉ số giá nhà ở và vật liệu xây dựng ảnh hưởng thế nào
đến bong bóng cổ phiếu bất động sản trên thị trường chứng khoán Việt Nam ở từng
giai đoạn?
- Dựa trên mức độ ảnh hưởng, các khuyến nghị dành cho Cơ quan quản lý,
Công ty bất động sản và Nhà đầu tư được đưa ra như thế nào?
1.4. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
Về tổng thể, phạm vi nghiên cứu của luận văn sẽ giải quyết các câu hỏi ở trên.
Trước tiên, luận văn nghiên cứu về hiện tượng bong bóng thị trường chứng
3

14. khoán và một số sự kiện điển hình trên toàn thế giới.
Dựa trên những đặc điểm rút ra được từ các sự kiện lịch sử trên thế giới, luận
văn tiến hành nghiên cứu thực trạng hiện tượng bong bóng cổ phiếu bất động sản
của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, giai đoạn 2007 đến
2022. Thông qua việc nghiên cứu về bong bóng cổ phiếu bất động sản và các chỉ số
kinh tế vĩ mô, luận văn sẽ rút ra được sự ảnh hưởng của các yếu tố đó đến hiện
tượng bong bóng cổ phiếu bất động sản tại Việt Nam.
Nghiên cứu mối quan hệ giữa bong bóng cổ phiếu bất động sản và các chỉ số
kinh tế vĩ mô, luận văn đánh giá tác động cụ thể của các yếu tố này đến bong bóng
cổ phiếu bất động sản, đồng thời đề xuất các nhóm giải pháp mang tính tổng quát và
nhóm giải pháp mang tính cụ thể cho các đối tượng trong nền kinh tế.
1.5. Phương pháp nghiên cứu
Số liệu và tài liệu được thu thập qua thống kê và nghiên cứu văn bản tài chính;
đề tài nghiên cứu, các sách báo khoa học, ấn phẩm tạp chí khoa học và các website
liên quan.
Từ bộ số liệu thu thập được, tôi sử dụng Eviews làm công cụ kiểm định sự tồn
tại của bong bóng cổ phiếu. Sau đó tiến hành xây dựng mô hình các yếu tố: Chỉ số
giá tiêu dùng, Tốc độ tăng trưởng GDP thực, Chỉ số giá vàng, Chỉ số giá USD và
Chỉ số giá nhà ở và vật liệu xây dựng ảnh hưởng thế nào đến Giá cổ phiếu bất động
sản trong giai đoạn bong bóng. Từ đó kiểm định tìm ra mô hình phù hợp hơn trong
số ba mô hình POOLED, REM và FEM, sau đó kiểm tra các khuyết tật của mô hình
tối ưu hơn, từ đó khắc phục khuyết tật đó.
Căn cứ trên chiều và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến bong bóng cổ
phiếu bất động sản, tôi tiến hành đề xuất các giải pháp hàm ý chính sách giúp ổn
định thị trường chứng khoán và nền kinh tế.
Luận văn sử dụng phương pháp thống kê, phân tích và định lượng để đưa ra
các luận giải khoa học.
1.6. Đóng góp luận văn
Mặc dù trên thế giới đã có một số nghiên cứu điển hình về bong bóng cổ
4

15. phiếu, tuy nhiên vì đặc điểm nền kinh tế và tâm lý cư dân ở mỗi quốc gia khác nhau
là khác nhau. Luận văn lượng hóa thành số liệu cho hiện tượng bong bóng cổ phiếu,
từ đó so sánh mức độ và xác định được thời điểm xảy ra bong bóng cổ phiếu. Dựa
trên các số liệu thu thập được từ thực tế, luận văn đánh giá các yếu tố ảnh hưởng
đến bong bóng cổ phiếu bất động sản của các công ty niêm yết trên thị trường
chứng khoán Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp hàm ý chính sách nhằm giúp ổn
định thị trường chứng khoán nhóm ngành bất động sản tại Việt Nam.
1.7. Kết cấu luận văn
Ngoài phụ lục, danh mục bảng biểu, danh mục hình ảnh, danh mục từ viết tắt,
danh mục tài liệu tham khảo, kết cấu chính của luận văn gồm có 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu chung
Chương 2: Cơ sở lý luận
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến bong bóng
cổ phiếu bất động sản của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt
Nam
Chương 5: Kết luận và khuyến nghị
5

16. CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ LUẬN
2.1. Cơ sở lý luận về bong bóng cổ phiếu và bong bóng cổ phiếu bất động sản
2.1.1. Khái niệm
Theo từ điển Cambridge, “bong bóng” được định nghĩa là “Một khoảng thời
gian tạm thời của một sự kiện kinh tế rất thành công ở một quốc gia hoặc một lĩnh
vực cụ thể, và thường sau đó là sự sụp đổ đột ngột”, gắn với một số ví dụ như: bong
bóng kinh tế của Nhật Bản, bong bóng nhà đất, bong bóng dotcom.
Theo Nasdaq, thuật ngữ “bong bóng kinh tế” chỉ “Một hiện tượng xảy ra trên
thị trường có đặc điểm là giá tài sản tăng vọt lên mức cao hơn đáng kể so với giá trị
cơ bản của tài sản đó”.
Định nghĩa thông thường về “bong bóng cổ phiếu” là độ lệch của giá cổ phiếu
so với giá trị cơ bản của nó. Tuy nhiên, định nghĩa này thường được cho là ít được
sử dụng trong thực tế, bởi “Rất khó xác định rõ ràng một bong bóng cho đến sau khi
thực tế xảy ra - nghĩa là khi nó vỡ, chúng ta mới xác nhận được sự tồn tại của nó.”
(A. Greenspan, 2002).
Một định nghĩa khác: “Bong bóng thị trường chứng khoán - còn được gọi là
bong bóng tài sản hoặc bong bóng đầu cơ - là khi giá cổ phiếu hoặc tài sản tăng theo
cấp số nhân trong một khoảng thời gian, vượt quá giá trị nội tại của nó. Cuối cùng,
giá chạm tới một ngưỡng nhất định và rồi giảm rất sâu, rất nhanh, đó là lúc bong
bóng vỡ.” (Anna-Louise Jackson, John Schmidt, 2021).
Các sự kiện bong bóng tiêu biểu hay được nhắc đến có thể kể tới “Tulip Bulb
Mania” vào những năm 1630, “South Sea Bubble” và “Mississippi Bubble” vào
những năm 1710.
“Tulip Bulb Mania” ở Hà Lan được tạo ra bởi một loại vi rút thực vật không
gây hại, tạo ra những cánh hoa tulip có “ngọn lửa” màu sắc đẹp mắt. Hiệu ứng của
loài vi rút này làm tăng giá trị của củ hoa tulip, vốn đã là những biểu tượng hiếm
hoi, độc quyền và những thứ mới lạ dành cho những người giàu có và nổi tiếng. Giá
tăng nhanh đã nhanh chóng thu hút các nhà đầu cơ bán đất đai, gia súc, trang trại và
dùng cả tiền tiết kiệm của họ đôi khi chỉ để mua một củ hoa tulip duy nhất. Năm
6

17. 1636, hoa tulip được giao dịch trên các sàn giao dịch ở Amsterdam cũng như trên
các sàn giao dịch ở Rotterdam, Harlem, Levytown và các sàn giao dịch khác ở các
nước châu Âu lân cận. Hơn nữa, các hợp đồng quyền chọn đã được cung cấp cho
các nhà đầu cơ, điều này càng kích hoạt sự đầu cơ và tăng rủi ro. Với quy định do
chính phủ Hà Lan phát triển để giúp kiểm soát sự bùng lên của giá hoa tulip, mọi
người bắt đầu nhận ra rằng hoa tulip không xứng với giá mà họ phải trả. Trong vòng
chưa đầy sáu tuần, giá hoa tulip đã giảm hơn 90%. Giá của hoa tulip ở thời kỳ đỉnh
cao là 76.000 đô la và sau đó thậm chí còn dưới 1 đô la sau vụ “tai nạn” (Qian
Yang, 2006).
Một bong bóng lịch sử khủng khiếp khác là “South Sea Bubble” bắt đầu vào
năm 1711 ở Anh. Để tài trợ cho khoản nợ do chiến tranh gây ra, chính phủ Anh đã
trao độc quyền kinh doanh ở Biển Nam cho một tổ chức tài chính, Công ty South
Sea, tổ chức này có kế hoạch phát triển độc quyền buôn bán nô lệ. Giá cổ phiếu
nhanh chóng tăng lên nhờ nhận định của các nhà đầu tư, những người nhận thấy giá
trị của công ty này trong thế độc quyền vùng Biển Nam. Tuy nhiên, Công ty South
Sea hoạt động không tốt do tình trạng tham nhũng phổ biến xảy ra giữa các giám
đốc, quan chức công ty và những chính trị gia có liên quan. Cuối cùng, sau năm
1718 khi Anh và Tây Ban Nha xảy ra chiến tranh, các giám đốc công ty nhận ra
rằng công ty này không tạo ra bất kỳ lợi nhuận nào từ hoạt động của mình và đã bán
hết sạch cổ phiếu. Khi các nhà đầu tư biết rằng việc đầu tư hoàn toàn không có lãi,
một cơn khủng hoảng đã xảy ra (Qian Yang, 2006).
Cùng lúc với "South Sea Bubble", "Mississippi Bubble" xảy ra ở Pháp. Để ổn
định nền kinh tế, Banque Generate được thành lập, tổ chức này nhận tiền gửi bằng
vàng và bạc và phát hành tiền giấy để đổi lại. Banque Generate được hợp nhất trong
Công ty Mississippi. Cổ phiếu của công ty này có thể được mua và thanh toán bằng
giấy bạc ngân hàng hoặc bằng nợ chính phủ. Khi công ty này mở rộng độc quyền
toàn bộ thương mại của Pháp bên ngoài châu Âu, giá cổ phiếu của nó nhanh chóng
tăng lên khoảng 190% trong một năm. Tuy nhiên, siêu lạm phát do lượng tiền giấy
tăng ồ ạt đã làm mất giá các loại tiền giấy không còn được bảo đảm bằng kim loại
quý. Cổ phiếu giảm 90% trong nửa năm. Sự sụp đổ của “Mississippi Bubble” đã
khiến Pháp và châu Âu rơi vào tình trạng suy thoái kinh tế nghiêm trọng (Qian
7

18. Yang, 2006).
Ba “vụ tai nạn” được nêu chi tiết ở trên đã gióng lên hồi chuông cảnh báo cho
những người chưa bao giờ có ý niệm về bong bóng trước đây. Mặc dù những sự
kiện này kết thúc với những tổn thất khủng khiếp cho các nhà đầu tư, nhưng có vẻ
điều đó không để lại tác động mạnh mẽ lên tâm lý của họ, vì họ lại cho rằng những
bong bóng đó không có khả năng lặp lại thường xuyên. Cho đến khi thị trường
chứng khoán Mỹ sụp đổ năm 1929, mọi người bắt đầu tin rằng thị trường chứng
khoán không chỉ mang đến tài sản và lợi nhuận mà còn chứa đựng yếu tố nguy hiểm
của bong bóng. Trong những năm 1920, nền kinh tế Mỹ được hưởng lợi từ sự gia
tăng công nghiệp hóa và công nghệ mới. Bị ảnh hưởng bởi nền kinh tế phát triển
vượt bậc, thị trường chứng khoán cũng tăng vọt và bong bóng được thổi phồng. Từ
năm 1921 đến năm 1929, chỉ số Dow Jones đã tăng hơn 600% từ 60 lên 400. Tuy
nhiên, vào năm 1929, FED tăng lãi suất để hạ nhiệt thị trường chứng khoán quá
nóng, khiến các nhà đầu tư hoảng loạn bán ra, những người nhận ra rằng sự bùng nổ
chứng khoán là một bong bóng được thổi phồng quá mức. Trong ba ngày, thị trường
chứng khoán New York đã xóa sổ hơn 5 tỷ đô la. (Qian Yang, 2006).
Các định nghĩa trên tuy khác nhau về góc độ nhìn nhận, tuy nhiên trên cơ sở
đó, có thể đưa ra nhận định: bong bóng cổ phiếu bất động sản là hiện tượng giá cổ
phiếu của các công ty bất động sản niêm yết tăng nhanh và bất thường trong thời
gian ngắn, khiến giá thị trường của nó vượt xa so với giá trị thực tế. Khi giá tăng
đến một ngưỡng nhất định, một hoặc một vài vài yếu tố xảy ra khiến các nhà đầu tư
bán tháo cổ phiếu nắm trong tay với số lượng lớn, khiến cho giá cổ phiếu tụt dốc
nhanh chóng. Đó là lúc bong bóng vỡ.
2.1.2. Nguyên nhân chung dẫn tới hiện tượng bong bóng cổ phiếu
Bong bóng cổ phiếu được thúc đẩy bởi đầu cơ. Bong bóng bắt đầu hình thành
khi có sự tăng giá một tài sản vượt xa giá trị nội tại của tài sản đó. Điều đó có nghĩa
là mọi người sẵn sàng trả ngày càng nhiều cho một cổ phiếu, cao hơn những gì
mong đợi dựa trên những yếu tố như nhu cầu, thu nhập, doanh thu hoặc tiềm năng
tăng trưởng.
Phi lý trí là một cụm từ dùng để mô tả sự nhiệt tình giữa các nhà giao dịch và
8

19. nhà đầu tư, thúc đẩy sự tăng giá nhanh chóng vượt xa các nguyên tắc cơ bản. Cho
dù đó là tâm lý đám đông, thành kiến bầy đàn, hiệu ứng bandwagon hay Hội chứng
sợ bỏ lỡ FOMO, thì có một khoảng thời gian khi mà mọi người muốn mua một tài
sản vì giá của nó ngày càng tăng, khiến giá thậm chí còn cao hơn và càng khiến
nhiều người muốn mua nó hơn. (A. Greenspan, 2002).
Điều quan trọng là không phải tất cả các giai đoạn tăng giá nhanh đều là bong
bóng. Ví dụ sau một cuộc suy thoái hoặc thị trường giá xuống, giá tài sản phục hồi
mạnh có thể được coi là một điều bình thường. Trong khi kỳ vọng và đầu cơ cũng
có thể thúc đẩy sự phục hồi đó, cụ thể là sau khi đi qua thời kỳ tồi tệ nhất của sự suy
giảm thị trường hoặc suy thoái kinh tế, sự khác biệt chính là hiện tượng tăng giá
trong trường hợp này có thể được giải thích hợp lý bằng các nguyên tắc cơ bản.
2.1.3. Biểu hiện chung của bong bóng cổ phiếu
Bong bóng thị trường chứng khoán nói chung diễn ra theo 5 giai đoạn như
dưới đây (Hyman P. Minsky, 1986).
Sự dịch chuyển
Trong giai đoạn đầu tiên của bong bóng, một hoặc một loạt các thay đổi ảnh
hưởng đến cách các nhà đầu tư nhìn nhận thị trường. Sự thay đổi này có thể bao
gồm một sự kiện quan trọng hoặc một sự đổi mới khiến mọi người thay đổi kỳ vọng
của họ đối với tài sản được đề cập một cách tích cực.
Bùng nổ
Mặc dù giai đoạn dịch chuyển đã dẫn đến tăng giá rồi, nhưng mọi thứ mới
thực sự tăng tốc trong giai đoạn thứ hai của bong bóng. Giai đoạn bùng nổ thu hút
các nhà đầu cơ, những người giúp đẩy giá tài sản lên cao hơn khi xuất hiện những
lời đồn đại về lợi nhuận của nó.
Hưng phấn
Giá tăng vọt càng khiến đám đông trở nên cuồng nhiệt. Trong giai đoạn hưng
phấn lên cao, hành vi của đám đông bị thôi thúc bởi sự phấn khích hơn là sự tính
toán cân nhắc về sự gia tăng mạnh mẽ của giá cả. Và bởi vì những người tham gia
mới rất muốn mua vào, nên sẽ luôn có người sẵn sàng trả nhiều hơn.
9

20. Điều này có thể khiến đám đông không nhận thấy rủi ro mất tiền cho dù bỏ
tiền ra để mua cổ phiếu vào bất cứ lúc nào. Trong giai đoạn này, người ta bỏ quên
sự cân nhắc thận trọng để theo đuổi cách làm giàu nhanh chóng.
Chốt lời
Tiếp theo là bùng nổ và bán tháo, và một số người bắt đầu bán tháo để chốt lời
khi bong bóng bước vào giai đoạn chốt lời. Bong bóng đã được châm ngòi, và
những nhà đầu tư nào nhận ra những dấu hiệu đó sẽ sớm gặt hái được lợi nhuận.
Hoảng loạn
Mặc dù một số nhà đầu cơ có thể đã cầm cự trước đó - với hy vọng rằng giá
của tài sản có thể tăng trở lại, nhưng vào thời điểm bong bóng đạt đến giai đoạn
hoảng loạn, điều đó không còn xảy ra được nữa. Thay vào đó, sự háo hức mua vào
đã được thay thế bằng sự hoảng loạn muốn bán tháo. Giá sụt giảm nhanh chóng làm
mất đi lợi nhuận và càng thôi thúc hành vi bán ra do tâm lý hoảng loạn.
Tôi sẽ tiến hành phân tích các giai đoạn của bong bóng dotcom như một ví dụ
minh họa.
Vào những năm 90, công nghệ phát triển và internet được đưa vào nhiều lĩnh
vực. Không chỉ các công ty công nghệ lớn như Cisco, Intel và Oracle mà cả những
công ty công nghệ mới nổi cũng góp phần thúc đẩy sự tăng trưởng chóng mặt của
thị trường chứng khoán. Gọi là bong bóng dotcom bởi phần lớn các công ty đều có
tên miền .com trên địa chỉ internet của họ. Bắt nguồn từ sự ra mắt của WWW
(World Wide Web) năm 1989, sau đó là một loạt sự ra đời của các công ty khởi
nghiệp dựa trên công nghệ và internet. Tiềm năng phát triển của internet và công
nghệ làm tăng thêm sự kỳ vọng của các nhà đầu tư về nhóm cổ phiếu của công ty
công nghệ. Về cơ bản, bất kỳ công ty nào có đuôi hoặc đuôi .com đều có khả năng
thu hút được sự ủng hộ tài chính và đầu cơ khổng lồ. Netscape, một công ty công
nghệ được thành lập năm 1994 với trình duyệt Mosaic Netscape 0.9, đã thu về 75
triệu USD doanh thu ngay từ năm đầu tiên, năm thứ hai là 375 triệu USD và năm
thứ ba là 500 triệu USD. Tháng 8 năm 1995, Netscape thực hiện IPO với giá 28
USD mở cửa và 73 USD kết phiên. Sau IPO giá thị trường đạt 1,07 tỷ USD. Các
công ty công nghệ khác cũng IPO thành công, eBay kết thúc IPO với giá cao gấp 3
10

21. lần giá bán ra, còn VA Linux là gần 7 lần.
Vào thời gian này, lãi suất tiết kiệm và lãi suất cho vay cũng giảm, vì thế tiền
nhàn rỗi trong công chúng cần phải tìm kiếm một kênh đầu tư khác. Một đạo luật
vào năm 1997 đã cắt giảm nghĩa vụ thuế đối với lợi tức vốn, khiến các nhà đầu tư
sẵn sàng hơn trong việc đặt cược đầu cơ trên thị trường. Kết hợp với nỗi sợ bỏ lỡ
một sự phát triển vĩ đại tiếp theo của internet, dòng vốn khổng lồ tiếp tục chảy vào
nhóm cổ phiếu công nghệ này.
Hình dưới đây là sự biến động về lãi suất ở Mỹ, có thể dễ dàng thấy rằng vào
giai đoạn này lãi suất ở mức rất thấp so với trước đó.
Hình 2: Lãi suất ở Mỹ
(Nguồn: IMF)
Hình 3: Số tiền đầu tư vào các quỹ mạo hiểm ở Mỹ
(Nguồn: the National Venture Capital Association)
11

22. Có thể thấy, nguồn vồn đổ vào các quỹ đầu tư mạo hiểm ở Mỹ tăng đột biến
và con số cao nhất là năm 2000.
Đồng thời chỉ số Nasdaq và S&P 500 tăng dần, trong năm 2000 ghi nhận chỉ
số Nasdaq đạt đỉnh.
Hình 4: Chỉ số Nasdaq Composite
(Nguồn: Nasdaq)
Tại thời điểm đầu năm 2000, chỉ số P/E trung bình của cổ phiếu S&P 500 tăng
gần chạm ngưỡng 45, chỉ thấp hơn thời điểm bong bóng năm 2008 và thời điểm
năm 2021. Điều này thể hiện sự kỳ vọng rất lớn của nhà đầu tư vào giá cổ phiếu ở
thời điểm đó.
12

23. Hình 5: Chỉ số P/E của cổ phiếu S&P 500
(Nguồn: Stockchart.com)
Trong thời điểm này, một số quỹ đầu tư đưa ra lời cảnh báo tránh xa cổ phiếu
dotcom, như GMO của Jeremy Grantham, Tiger Funds của Julian Robertson và
Jean-Marie Eveillard. Điều này khiến cho các nhà đầu tư phản ứng lại một cách rất
tiêu cực, thậm chí cho rằng những chuyên gia đưa ra lời khuyên như vậy là thiếu
hiểu biết. Số vốn bị rút ra với lượng rất lớn, khiến Jean-Marie Eveillard mất đi hơn
60% tài sản, Tiger Funds bị buộc phải đóng cửa, và tài sản của GMO chỉ còn
khoảng 55% (Proinsias O'Mahony, 2015).
Tuy nhiên đầu năm 2000, các nhà đầu tư dần nhận ra thực tế là hầu hết các
doanh nghiệp dotcom không có khả năng tạo ra lợi nhuận và đã cạn kiệt vốn. Bên
cạnh đó, Cục Dự trữ liên bang thông báo tăng lãi suất, khiến các nhà đầu tư chuyển
tiền của mình từ cổ phiếu sang các tài sản khác như trái phiếu. Đồng thời, tin tức về
sự suy thoái kinh tế tại Nhật Bản lây lan, tạo ra một làn sóng lo sợ và gây ra tâm lý
hoang mang, khiến các nhà đầu tư bán tháo cổ phiếu đang nắm giữ. Chỉ số Nasdaq
và S&P 500 giảm mạnh. Cổ phiếu của các công ty công nghệ sụt giảm mạnh, càng
khiến các nhà đầu tư hoảng loạn và bán nhiều hơn. Một loạt các công ty công nghệ
tuyên bố phá sản. Chỉ số Nasdaq chạm đáy vào tháng 10 năm 2002.
2.1.4. Dấu hiệu chung của bong bóng cổ phiếu
Nhận biết bong bóng cổ phiếu trong thời gian thực và dự đoán sự bùng nổ của
nó là rất khó, nhưng có những dấu hiệu nhất định để theo dõi sự biến đổi của thị
13

24. trường. Bong bóng thường được đánh dấu bằng một câu chuyện phổ biến, chẳng
hạn như ý tưởng về một công nghệ mới hoặc cách suy nghĩ mới có khả năng thay
đổi vĩnh viễn thị trường.
Trong thời kỳ đỉnh điểm của bong bóng, giá thường tiếp tục tăng ngay cả sau
những tin tức xấu, chẳng hạn như thu nhập bị trượt hoặc nhà phân tích tụt hạng.
Cuối cùng, bong bóng thường được đánh dấu bởi các nhóm lớn gồm các nhà đầu tư
mới làm quen hoặc nghiệp dư, những người tin rằng các nhà đầu tư có kinh nghiệm
đang chậm chân hơn hoặc chỉ đơn giản là không "hiểu" tại sao giá lại tăng cao.
Cụ thể, thứ nhất, đó có thể là khi Một câu chuyện đã gây ra trí tưởng tượng
của thị trường. Một câu chuyện hấp dẫn là một trong những điều kiện tốt nhất để tạo
bong bóng chứng khoán. Bong bóng dotcom vào cuối những năm 1990 có câu:
“Internet thay đổi mọi thứ”. Bong bóng nhà đất những năm 2000 có câu: “Bất động
sản không bao giờ giảm giá”. Ngay cả cơn mê đường sắt của thế kỷ 19 cũng hứa
hẹn rằng những lợi ích to lớn của đường sắt sẽ làm thay đổi việc đi lại và vận
chuyển.
Cổ phiếu của những “người dẫn đầu” như Amazon được chào giá lên đến mức
khủng khiếp trước khi cuối cùng giảm xuống cùng với các cổ phiếu khác. Gần đây
chúng ta có thể bắt gặp hiện tượng này, mặc dù có thể không có một câu chuyện nào
thu hút được trí tưởng tượng như cách mà các cổ phiếu dotcom đã làm, nhưng một
số lĩnh vực rất nổi tiếng: xe điện, ô tô tự lái, các công ty phần mềm, Uber và tiền
điện tử đều có các câu chuyện tương tự, hứa hẹn sự chuyển đổi triệt để trong cách
con người ta sống và thế giới này vận hành.
Thứ hai, giá tăng bất kể tin tức được lan truyền là gì. Câu chuyện là một yếu tố
quan trọng vì nó đưa ra một chủ đề để xây dựng kỳ vọng và ước mơ của các nhà đầu
tư. Nó cũng cung cấp một hướng dẫn cho những gì sắp xảy ra và cách ngành công
nghiệp chuyển đổi mới có thể phát triển. Trong một bong bóng, dường như mọi
thông tin đều chỉ dùng để xác minh câu chuyện có thật hay không, vì vậy giá cổ
phiếu tăng bất kể tin tức ra sao. Một công ty đạt thu nhập ước tính của họ? Cổ phiếu
tăng cao. Và nếu không đạt thu nhập ước tính? Cổ phiếu vẫn leo cao.
Thứ ba là sự tăng vọt của giá các tài sản khác. Thông thường trong một thị
14

25. trường bong bóng, không chỉ giá cổ phiếu tăng nhanh; giá các tài sản khác cũng
vậy. Sau khi thu được tiền mặt từ đầu tư thành công cổ phiếu, các nhà đầu cơ đổ xô
đi mua các tài sản có rủi ro cao khác.
Và định nghĩa về tài sản “có thể đầu tư” tiếp tục phát triển: túi xách sang
trọng, giày dép, rượu vang, trò chơi điện tử, nghệ thuật kỹ thuật số thông qua
NFT,...
Thứ tư, Các nhà giao dịch mới nói rằng các nhà đầu tư cũ “không hiểu biết”.
Khi những người như “người quen biết” đưa ra những lời khuyên đầu tư, thì đó là
một dấu hiệu cho thấy xu hướng đầu tư đã lan sang cả các nhà đầu tư không có đủ
kiến thức và kinh nghiệm. Và họ có thể thành công trong một khoảng thời gian.
Đám đông mới này có thể mới giao dịch được vài tháng, nhưng họ khẳng định họ
hiểu thị trường.
2.1.5. Hệ lụy của bong bóng cổ phiếu
Bong bóng sẽ to lên cho đến khi giá cổ phiếu ở mức vượt quá sự hợp lý của thị
trường. Bong bóng sẽ vỡ bất cứ lúc nào và xẹp xuống rất nhanh, khiến các nhà đầu
tư không kịp thoát ra khỏi tình thế bong bóng vỡ. Thậm chí bong bóng vỡ còn gây
ra nhiều ảnh hưởng tiêu cực đến các công ty niêm yết, các trung gian tài chính, các
quỹ, thậm chí là toàn bộ nền kinh tế.
Như đã đề cập ở phần trên về bong bóng dotcom, tháng 3 năm 2000, bong
bóng vỡ vì tin tức xấu liên quan đến tình hình kinh doanh thực tế của các doanh
nghiệp dotcom. Bằng chứng cho thấy việc đầu tư vào các công ty trong lĩnh vực này
có thể chứng minh được là không hề có lãi. Kết quả là, giá cổ phiếu bắt đầu tụt dốc
nhanh chóng; Nasdaq mất gần 9% trong vài ngày, nhiều công ty dotcom đóng cửa
hoặc là mục tiêu của các thương vụ M&A, và năm 2004 chỉ có 50% công ty niêm
yết năm 2000 còn hoạt động (Goldfarb, 2007).
Đầu tháng 7 năm 2014, thị trường cổ phiếu hạng A của Trung Quốc bắt đầu
biến động. Sự gia tăng của chứng khoán Trung Quốc hầu như không bị cản trở, và
chỉ số Shanghai Composite đã tăng 152% trong vòng chưa đầy một năm, leo từ
2050 lên 5166 điểm vào ngày 12 tháng 6 năm 2015 (đạt đỉnh 5178). Hàng triệu gia
đình thuộc tầng lớp lao động và trung lưu Trung Quốc đặt cược rất nhiều vào cổ
15

26. phiếu, thường là bằng tiền đi vay, càng thúc đẩy đà tăng. Tuy nhiên, đến ngày 15/6,
thị trường bất ngờ lao dốc và chỉ số này giảm 32%, từ 5166 xuống 3507 điểm chỉ
sau 17 ngày giao dịch. Sau một thời gian ngắn hỗn loạn, đợt giảm thứ hai và mạnh
hơn bắt đầu vào ngày 18/8, trong đó thị trường Thượng Hải giảm gần 27% trong 7
ngày giao dịch. Trong đợt sụp đổ này, khoảng 5 nghìn tỷ đô la Mỹ giá trị thị trường
đã bốc hơi khỏi các Sở giao dịch chứng khoán Thượng Hải và Thâm Quyến. Các
nhà đầu tư bị thiệt hại lớn, mỗi lần mất trung bình hơn 15.000 đô la Mỹ. Vào tháng
5 năm 2015, số lượng cá nhân đầu tư hơn 5 triệu RMB (khoảng 0,77 triệu đô la Mỹ)
vào thị trường chứng khoán của Trung Quốc đạt tổng cộng 238.800, đến cuối tháng
8 con số này đã giảm xuống còn 125.500. Số lượng tài khoản nắm giữ từ 15.000 đến
77.000 đô la Mỹ đã giảm 869.600 trong tháng Bảy và gần 700.000 trong tháng Tám
(Yang Shi và cộng sự, 2022).
2.1.6. Tổng quan tình hình nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến bong bóng
cổ phiếu bất động sản
Trên thế giới, các nhà khoa học Paresh Kumar Narayan, Sagarika Mishra,
Susan Sharma, Ruipeng Liu vào năm 2013 đã đưa ra một nghiên cứu về các yếu tố
quyết định bong bóng giá cổ phiếu, trong bài nghiên cứu: “Determinants of stock
price bubbles”. Ở nghiên cứu này, mô hình thực nghiệm của họ là một mô hình cắt
ngang các yếu tố quyết định bong bóng, được xác định bởi khối lượng giao dịch và
sự biến động giá.
Tại Việt Nam, hai tác giả Châu Đỗ Nhật Hạ và Trần Thị Tuấn Anh phát hành
“Kiểm định sự hiện diện của bong bóng trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai
đoạn từ 2006 đến 2019”, tuy nhiên chưa xác định được cụ thể ảnh hưởng của các
yếu tố đến bong bóng cổ phiếu bất động sản tại Việt Nam.
Do lịch sử phát triển và đặc điểm nền kinh tế của các quốc gia có sự khác biệt,
dẫn tới tập quán và tâm lý của người dân cũng sẽ có sự khác biệt. Vì thế nên cách
đám đông phản ứng và thích nghi với các tác động khách quan khác nhau, dẫn tới
sự ảnh hưởng của các yếu tố khách quan đó đến bong bóng cổ phiếu là khác nhau
giữa các quốc gia. Mặt khác, ảnh hưởng của các yếu tố này đến ngành bất động sản
và kỳ vọng của các nhà đầu tư nhóm cổ phiếu bất động sản cũng khác những ngành
16

27. kinh tế khác. Hiện tại, vẫn chưa có nghiên cứu cụ thể nào về các nhân tố ảnh hưởng
đến bong bóng cổ phiếu của riêng ngành bất động sản, đặc biệt là trên thị trường
chứng khoán Việt Nam. Do đó, luận văn này của tôi tiến hành phân tích cụ thể các
yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến bong bóng cổ phiếu bất động sản của các công
ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Dưới đây là bảng tổng hợp các nhân tố tác động đến giá cổ phiếu của các mô
hình nghiên cứu trước đây mà tác giả tự tổng hợp được:
Bảng 1: Tổng hợp kết quả các nghiên cứu trước
STT Năm Tác giả Các yếu tố
Chiều ảnh
hưởng
1 1981 Aggarwal EX: Tỷ giá hối đoái +
Bahmani và
EX: Tỷ giá hối đoái Không có ý
2 1992 nghĩa trong dài
Sohrabian
hạn
EPS: Thu nhập mỗi cổ phần +
M1: Cung tiền Không ý nghĩa
3 2007 Al-Tamimi và ctv
IR: Lãi suất Không ý nghĩa
CPI: Chỉ số giá tiêu dùng -
GDP: Tổng sản phẩm quốc Không ý nghĩa
nội
M1: Cung tiền +
Umar Gunu và
IR: Lãi suất +
CPI: Chỉ số giá tiêu dùng -
4 2009 Ishiak Othman
IIP: chỉ số sản xuất công -
Idris
nghiệp
TD: tổng thâm hụt +
5 2010
Narayan, P.K. và EX: Tỷ giá hối đoái +
Narayan
6 2010 Zhao H EX: Tỷ giá hối đoái Không ý nghĩa
EPS: Thu nhập mỗi cổ phần +
DPS: cổ tức trên mỗi cổ phiếu +
DP: tỷ lệ chia cổ tức Không ý nghĩa
7 2011 Sanjeet Sharma BV: giá trị sổ sách trên mỗi cổ +
phiếu
P/E: hệ số giá trên lợi nhuận Không ý nghĩa
Size: quy mô của công ty Không ý nghĩa
8 2011
Chkili Walid và EX: Tỷ giá hối đoái -
các cộng sự
9 2013
Liang CC, Lin EX: Tỷ giá hối đoái -
JB, Hsu HC
17

28. 10 2018 Lou T, Luo W EX: tỷ giá hối đoái Không ý nghĩa
Nguyễn Minh
M1: Cung tiền +
CPI: Chỉ số giá tiêu dùng -
11 2013 Kiều, Nguyễn
EX: tỷ giá hối đoái Không ý nghĩa
Văn Điệp
DGP: giá vàng +
M1: Cung tiền Không ý nghĩa
12 2014
Bùi Kim Yến và IR: Lãi suất +
Nguyễn Thái Sơn CPI: Chỉ số giá tiêu dùng -
EX: tỷ giá hối đoái +
EPS: Thu nhập mỗi cổ phần +
IR: Lãi suất Không ý nghĩa
13 2014 Trương Đông Lộc CPI: Chỉ số giá tiêu dùng -
EX: tỷ giá hối đoái +
DGP: giá vàng -
Nguyễn Thị Như EX: Tỷ giá hối đoái -
14 2019 Quỳnh và Võ Thị
Hương Linh
INF: Lạm phát Không ý nghĩa
GDP: Giá vàng +
15 2021 Phạm Ngọc Vân EPS: Thu nhập trên mỗi cổ +
phần
DPS: Cổ tức trên mổi cổ phần +
16 2021 Lê Thị Hồng Nhi EX: Tỷ giá hối đoái +
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
(+): Biến có tương quan thuận với chỉ số giá cổ phiếu
(-): Biến có tương quan nghịch với chỉ số giá cổ phiếu
18

29. CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Xác định bong bóng cổ phiếu bất động sản
Hiện tượng bong bóng trên thị trường đã thu hút được nhiều sự quan tâm của
các nghiên cứu. Rất nhiều các phương pháp đã được đề xuất nhằm kiểm định sự
hiện diện của bong bóng trên thị trường. Một trong những phương pháp được sử
dụng phổ biến đó là kiểm định Johansen (1988) để kiểm định đồng liên kết giữa giá
và cổ tức của cổ phiếu. Nếu có mối liên hệ đồng liên kết xảy ra giữa giá và cổ tức
thì việc tăng giá cổ phiếu gắn liền với việc tăng cổ tức và do đó, tăng giá trong
trường hợp này không gây ra hiện tượng bong bóng.
Flood và Garber (1980) đã công bố mô hình kỳ vọng hợp lý (The Completed
Rational Expectations Model) để thử nghiệm sự tồn tại đầu tiên của bong bóng. Mô
hình kỳ vọng hợp lý trở thành cơ sở lý thuyết, nền tảng để đo lường bong bóng thị
trường. Shiller (1981) đề xuất một thử nghiệm mới là kiểm định đường biên phương
sai (Variance Bounds Tests) và tác giả tiến hành kiểm định trên dữ liệu mẫu của chỉ
số giá S&P từ năm 1871 đến 1979, đã đưa đến kết luận: “Bác bỏ giả thuyết null về
không có bong bóng”. Nhiều nghiên cứu khác sau đó cũng áp dụng phương pháp
của Shiller nhưng cũng chỉ ra rằng kiểm định này sẽ cho kết quả không đáng tin cậy
khi áp dụng trên mẫu nhỏ, Blanchard và Watson (1982) đã củng cố lập luận về việc
giải thích bong bóng hợp lý là sự sai lệch của giá tài sản so với giá trị cơ bản; xuất
phát từ thực tế là bong bóng đầu cơ không theo hành vi hợp lý, mặc dù hành vi hợp
lý thực sự có ảnh hưởng đến các nguyên tắc cơ bản của thị trường và giá cả. Nhưng
với sự can thiệp của các biến số bất hợp lý, không dễ để kiểm tra bong bóng trên thị
trường chứng khoán.
West (1987) sử dụng đồng thời phương trình Euler và mô hình ARIMA của cổ
tức, với dữ liệu giá cổ phiếu và cổ tức hàng năm của S&P 500 trong giai đoạn 1871-
1980 và chỉ số Dow Jones từ 1928 đến 1978 để kiểm định sự tồn tại của bong bóng
chứng khoán trên thị trường Mỹ. Kết quả kiểm định cho thấy có bằng chứng thống
kê mạnh mẽ về sự tồn tại của hiện tượng bong bóng trên thị trường.
Đến năm 1997, Wu (1997) đã đưa ra một lập luận mới - mô tả bong bóng là
một biến không quan sát được. Dựa trên mô hình giá trị hiện tại (Present Value
19

30. Model), ông đã tạo ra một mô hình tuyến tính dựa trên các thành phần bong bóng.
Đặc biệt, Wu cho rằng cổ tức tuân theo quá trình tự hồi quy và ước tính bong bóng
là một biến số không quan sát được với điều kiện không có chênh lệch giá khi sử
dụng bộ lọc Kalman (Kalman Filter). Bộ lọc Kalman là một quy trình đệ quy để tính
toán ước tính tối ưu của bong bóng tại mỗi khoảng thời gian, dựa trên mô hình cấu
trúc kinh tế (The Structural Economic Model) và dữ liệu quan sát được. Ngoài ra,
mô hình này thường cho thấy bong bóng tiêu cực. Kết quả kiểm định của ông ước
tính được các thành phần bong bóng chiếm một tỷ lệ đáng kể trong S&P 500 xuyên
suốt những năm 1871 - 1992.
Herrera và Perry (2003) đã áp dụng kiểm định nghiệm đơn vị và đồng liên kết
tiêu chuẩn để kiểm tra sự tồn tại của bong bóng hợp lý ở các nước Mỹ Latinh vào
những năm 1980-2001. Phân tích của họ bao gồm hai bước. Trong bước đầu tiên,
các tác giả kiểm định nghiệm đơn vị đối với tỷ lệ log của cổ tức và biến lợi nhuận.
Các chuỗi có nghiệm đơn vị, thì chưa thể kết luận về sự tồn tại của bong bóng trong
chuỗi giá của tài sản. Trong bước thứ hai, kiểm định đồng liên kết được sử dụng để
kiểm tra mối quan hệ trong dài hạn giữa tỷ lệ log của cổ tức và tỷ suất sinh lợi cổ
phiếu. Nếu một mối quan hệ trong dài hạn được kết luận thì đó là dấu hiệu không có
bong bóng. Đối với hầu hết các quốc gia, Herrera và Perry nhận thấy rằng chuỗi cổ
tức và lợi nhuận thực có nghiệm đơn vị; tiến hành kiểm định đồng liên kết thì kết
quả cho thấy bác bỏ giả thuyết về mối quan hệ lâu dài giữa lợi nhuận thực và cổ tức
ở tất cả các quốc gia.
Phillips, Wu và Yu (2011), viết tắt là PWY, đã đề xuất phương pháp kiểm
định Dickey - Fuller phía phải (SADF - sup augmented Dickey-Fuller test) để kiểm
định sự hiện diện của bong bóng chứng khoán. Kiểm định SADF của PWY dựa trên
giả thuyết H0 về nghiệm đơn vị như kiểm định Dickey - Fuller truyền thống nhưng
giả thuyết đối là giả thuyết phía phải. Nếu giả thuyết không trong kiểm định này bị
bác bỏ, nghĩa là có bằng chứng thống kê cho hiện tượng bùng nổ trong chuỗi giá,
cũng là bằng chứng cho sự hiện diện của bong bóng. Các kiểm định tính dừng phía
phải SADF được thực hiện theo hình thức cửa sổ cuộn. Các kiểm định này được
xem xét kiểm tra trong nghiên cứu của Homm và Breitung (2012) để phát hiện bong
bóng chứng khoán trên thị trường. Sau quá trình mô phỏng và so sánh các tiêu chí
20

31. đánh giá, các tác giả đã rút ra kết luận kiểm định SADF của Phillips và cộng sự
(2011) là tối ưu nhất trong số các phương pháp áp dụng đến thời điểm này.
Kiểm định SADF hoạt động hiệu quả khi có một sự kiện bong bóng duy nhất,
nhưng có bằng chứng cho thấy nhiều bong bóng có thể xuất hiện khi mẫu lớn (Su,
Li, Chang, & Lobont, 2017). Một ứng dụng thực nghiệm của phương pháp này được
thực hiện trên dữ liệu giá và cổ tức thực của thị trường chứng khoán S&P 500 trong
giai đoạn lịch sử dài từ tháng 1 năm 1871 đến tháng 12 năm 2010. Cách tiếp cận
mới xác định thành công các giai đoạn lịch sử nổi tiếng về sự xuất hiện và sụp đổ
của bong bóng, xác định được các bong bóng chứng khoán thập niên 1990 nhưng
hoàn toàn bỏ lỡ cuộc khủng hoảng nợ giai đoạn 2007 - 2008. Sự bỏ lỡ này cũng đã
phần nào nói lên những hạn chế của kiểm định này. Nếu có hai bong bóng và thời
gian bong bóng thứ hai ngắn hơn bong bóng thứ nhất, thì kiểm định SADF không
thể ước tính được thời gian bắt đầu và kết thúc của bong bóng thứ hai. Ngoài ra,
kiểm định có thể không thành công và không nhất quán trong việc tiết lộ sự tồn tại
của bong bóng trong chuỗi thời gian dài và phân tích dữ liệu khi thị trường thay đổi
nhanh chóng.
Khắc phục nhược điểm này, Phillips, Shi và Yu (2015), viết tắt là PSY, đã
phát triển thành công một phương pháp kiểm định mới là GSADF (Generalized sup
ADF). Kiểm định GSADF cũng dựa trên kiểm định ADF phía phải, nhưng được áp
dụng lặp đi lặp lại như kiểm định SADF theo dạng cửa sổ cuộn. Nó được thiết kế để
tìm kiếm các hành vi dạng bùng nổ của thị trường trong các chuỗi mẫu xác định bởi
cửa sổ cuộn. GSADF được xem là có độ linh hoạt của cửa sổ cuộn cao hơn SADF,
và là một phương pháp hiệu quả để khảo sát hành vi bùng nổ giá nhằm khẳng định
sự hiện diện của bong bóng trên thị trường.
Áp dụng kiểm định GSADF do Phillips và cộng sự (2015) đề xuất với dữ liệu
từ quý III năm 2006 đến quý II 2022 của bình quân gia quyền giá cổ phiếu ngành
bất động sản Việt Nam. Việc bác bỏ giả thuyết không trong kiểm định này được
xem như là bằng chứng thực nghiệm cho sự hiện diện của bong bóng giá cổ phiếu
bất động sản.
21

32. ∆ = + −1 + ∑ =1 Δ −1 +
Trong đó:
: giá cổ phiếu tại thời điểm t
: hệ số chặn
: độ trễ tối đa
với i 1. . . p là hệ số hồi quy ứng với các độ trễ khác nhau :
sai số
Khác với các kiểm định tính dừng thông thường, trong trường hợp cần kiểm
tra sự hiện diện của bong bóng, giả thuyết H0 ứng với trường hợp chuỗi có nghiệm
đơn vị được xem xét với giả thuyết đối phía; nghĩa là, cần thực hiện kiểm định:
H0: =1
H1: >1
Tôi tiến hành kiểm định với hai bộ số liệu, tương ứng với giá cổ phiếu trung
bình quý của các công ty bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt
Nam, trong hai giai đoạn: từ Quý III năm 2006 đến hết quý IV năm 2014, và từ quý
I năm 2014 đến hết quý II năm 2022.
Căn cứ để chia theo khoảng thời gian trên là sau cú sốc suy thoái trải dài tới
năm 2013, đã có nhiều công ty bất động sản bắt đầu tham gia thị trường chứng
khoán.
Bảng 2: Giá cổ phiếu trung bình của các công ty bất động sản niêm yết trên thị
trường chứng khoán Việt Nam
time price time price
2006Q3 0.141678 2014Q1 0.023538511
2006Q4 0.250331 2014Q2 0.022225622
2007Q1 0.257095 2014Q3 0.026624
2007Q2 0.333968 2014Q4 0.021151394
2007Q3 0.258131 2015Q1 0.019023681
2007Q4 0.233120 2015Q2 0.017818463
22

33. 2008Q1 0.162661
2008Q2 0.073593
2008Q3 0.079610
2008Q4 0.046999
2009Q1 0.038657
2009Q2 0.058801
2009Q3 0.112396
2009Q4 0.097944
2010Q1 0.061650
2010Q2 0.061817
2010Q3 0.044126
2010Q4 0.032696
2011Q1 0.032474
2011Q2 0.022197
2011Q3 0.016576
2011Q4 0.013278
2012Q1 0.014487
2012Q2 0.019366
2012Q3 0.009455
2012Q4 0.006318
2013Q1 0.011020
2013Q2 0.008104
2013Q3 0.007093
2013Q4 0.007442
2014Q1 0.010007
2014Q2 0.009762
2014Q3 0.010792
2014Q4 0.012730
2015Q3 0.022415983
2015Q4 0.02112014
2016Q1 0.023779746
2016Q2 0.026258777
2016Q3 0.027863369
2016Q4 0.019152006
2017Q1 0.026641476
2017Q2 0.025262099
2017Q3 0.030482709
2017Q4 0.034112882
2018Q1 0.081434842
2018Q2 0.098212391
2018Q3 0.089848052
2018Q4 0.055079922
2019Q1 0.065896714
2019Q2 0.066512781
2019Q3 0.065321498
2019Q4 0.064921717
2020Q1 0.056033331
2020Q2 0.056049418
2020Q3 0.056470628
2020Q4 0.054365522
2021Q1 0.058812774
2021Q2 0.081496653
2021Q3 0.097903532
2021Q4 0.084515726
2022Q1 0.064083478
2022Q2 0.055714186
(Nguồn: Tác giả tự tính toán)
23

34. Kết quả thu được như sau:
Bảng 3: Kết quả kiểm định GSADF
2006-2014 2014-2022
t-Statistic Prob. t-Statistic Prob.
GSADF 2.69863 0.0120 7.423364 0.0000
Giá trị tới 99%
2.816467 2.747908
hạn
95% 1.805865 1.872958
90% 1.452449 1.490678
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
Là kiểm định tính dừng bằng Dickey-Fuller mở rộng, giá trị thống kê GSADF
lớn hơn các giá trị tới hạn ở mức 95% và 90%, do đó có thể kết luận rằng đã xuất
hiện sự bùng nổ trong chuỗi giá cổ phiếu ngành bất động sản, tức là có tồn tại bong
bóng cổ phiếu trong khoảng thời gian từ 2007 đến 2008.
Giá trị thống kê GSADF lớn hơn các giá trị tới hạn ở mức 99%, 95% và 90%,
do đó có thể kết luận rằng đã xuất hiện sự bùng nổ trong chuỗi giá cổ phiếu ngành
bất động sản, tức là có tồn tại bong bóng cổ phiếu trong khoảng thời gian từ 2017
đến 2018 và trong năm 2021.
Tôi có kết quả thu được ở hình sau:
24

35. Hình 6: Kết quả kiểm định GSADF giai đoạn 2006-2014
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
Hình 7: Kết quả kiểm định GSADF giai đoạn 2014-2022
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
25

36. 3.2. Xác định ảnh hưởng của các yếu tố đến bong bóng cổ phiếu bất động sản
3.2.1. Thiết kế nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng phần mềm phân tích Eviews, tiến hành chạy hồi quy
với 3 mô hình: Mô hình POOL, mô hình FEM và mô hình REM, kiểm định để lựa
chọn mô hình phù hợp thông qua kiểm định Hausman và kiểm định Wald. Sau khi
chọn được mô hình phù hợp sẽ kiểm định phương sai sai số thay đổi thông qua kiểm
định White, kiểm định sự tự tương quan bằng Wooldridge test, khắc phục hiện
tượng tự tương quan và phương sai của sai số thay đổi bằng phương pháp bình
phương nhỏ nhất tổng quát khả thi FGLS để đưa ra kết quả mô hình phù hợp cuối
cùng.
3.2.2. Biến số
Ở đây, tôi tiến hành nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố Chỉ số giá tiêu dùng
trung bình tháng, Tốc độ tăng trưởng GDP thực, Chỉ số giá vàng so với mốc 2005
và 2014, Chỉ số giá USD so với mốc 2005 và 2014, Chỉ số giá nhà ở và vật liệu xây
dựng so với mốc 2005 và 2014 đến Giá cổ phiếu trung bình của các công ty bất
động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Biến độc lập: Chỉ số giá tiêu dùng trung bình tháng, Tốc độ tăng trưởng GDP
thực, Chỉ số giá vàng so với mốc 2005 và 2014, Chỉ số giá USD so với mốc 2005 và
2014, Chỉ số giá nhà ở và vật liệu xây dựng.
Biến phụ thuộc: Giá cổ phiếu trung bình của các công ty bất động sản niêm yết
trên thị trường chứng khoán Việt Nam
3.2.3. Giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết 1: Lạm phát có tác động ngược chiều với bong bóng cổ phiếu
bất động sản.
Khi lãi suất giảm, nhà đầu tư sẽ chuyển vốn của mình sang một kênh đầu tư
khác có hiệu quả hơn, có thể là cổ phiếu. Sau khi xảy ra hiện tượng bùng nổ trong
giá cổ phiếu, cơ quan quản lý đưa ra biện pháp bằng cách nâng lãi suất. Điều này
phù hợp với lịch sử về hiện tượng bong bóng dotcom tại Mỹ.
26

37. Giả thuyết 2: Tốc độ tăng trưởng kinh tế tác động thuận chiều với bong
bóng cổ phiếu
Kinh tế tăng trưởng kích thích tiêu dùng và sản xuất, người dân có khả năng
mua đất đai nhà cửa, đầu tư mặt bằng sản xuất. Nhà đầu tư kỳ vọng các công ty bất
động sản sẽ tạo ra nhiều lợi nhuận.
Giả thuyết 3: Giá vàng có tác động ngược chiều với bong bóng cổ phiếu
Nhà đầu tư có xu hướng đa dạng hóa danh mục đầu tư, nên sẽ chuyển sang đầu
tư vàng nếu như họ nhận thấy rằng thị trường cổ phiếu ảm đạm và việc đầu tư cổ
phiếu không đem lại lợi nhuận.
Giả thuyết 4: Giá USD có tác động cùng chiều với bong bóng cổ phiếu
Tỷ giá hối đoái đo lường biến động tiền tệ của hai quốc gia, công tác điều tiết
và kiểm soát tỷ giá là một vấn đề hết sức khó khăn đối với nhà quản lý, nhà hoạch
định chính sách bởi nó tác động mạnh đến nền kinh tế. Giả sử đồng USD tăng giá,
có nghĩa là VNĐ đang mất giá. Trong trường hợp này, 1 USD sẽ đổi được nhiều
VND hơn và như vậy, sẽ có được một khoản lời từ việc gia tăng trong tỷ giá này
nếu như đổi từ đồng USD sang VND, đến đây, nhà đầu tư đã có một khoản lời để
đầu tư.
Giả thuyết 5: Giá nhà ở và vật liệu xây dựng tác động cùng chiều với bong
bóng cổ phiếu
Giá nhà ở và vật liệu xây dựng tăng làm tăng kỳ vọng của các nhà đầu tư về
tiềm năng và tình hình kinh doanh của các công ty bất động sản.
3.2.4. Mô hình nghiên cứu
Ở đây, tôi sử dụng ma trận tương quan giữa giá chứng khoán doanh nghiệp bất
động sản trung bình tháng với Chỉ số giá tiêu dùng trung bình tháng, Tốc độ tăng
trưởng GDP thực, Chỉ số giá vàng so với mốc 2005 và 2014, Chỉ số giá USD so với
mốc 2005 và 2014, Chỉ số giá nhà ở và vật liệu xây dựng.
Sau đó phân tích hồi quy tuyến tính
27

38. , = +× +× _ +× + × + × + ,
Trong đó:
Biến phụ thuộc: Pricei,t: Giá cổ phiếu doanh nghiệp i vào thời điểm t
Biến độc lập: CPIt: Chỉ số giá tiêu dùng CPI thời điểm t
GDP_Growtht: Tốc độ tăng trưởng thực GDP thời điểm t
GPIt: Chỉ số giá vàng thời điểm t
UPIt: Chỉ số giá USD thời điểm t
HPIt: Chỉ số giá nhà ở và vật liệu xây dựng thời điểm t
1: Hệ số hồi quy, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu CPI tăng 1 đơn
vị thì Price tăng 1 đơn vị.
2: Hệ số hồi quy, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu GDP_Growth
tăng 1 đơn vị thì Price tăng 2 đơn vị.
3: Hệ số hồi quy, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu GPI tăng 1 đơn
vị thì Price tăng 3 đơn vị.
4: Hệ số hồi quy, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu UPI tăng 1 đơn
vị thì Price tăng 4 đơn vị.
5: Hệ số hồi quy, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu HPI tăng 1 đơn
vị thì Price tăng 5 đơn vị.
3.2.5. Dữ liệu và thang đo
Dữ liệu được thu thập từ các website Tổng cục thống kê
https://www.gso.gov.vn/ và VIETSTOCK tại https://vietstock.vn/.
Để tính toán mối quan hệ giữa bong bóng cổ phiếu và các yếu tố kinh tế vĩ mô
và tài chính, tôi tiến hành phân tích hồi quy và phân tích tương quan để xác định
mối quan hệ giữa giá cổ phiếu doanh nghiệp bất động sản trung bình tháng và từng
yếu tố trong số các yếu tố: Chỉ số giá tiêu dùng trung bình tháng, Tốc độ tăng
28

39. trưởng GDP thực, Chỉ số giá vàng so với mốc 2005 và 2014, Chỉ số giá USD so với
mốc 2005 và 2014, Chỉ số giá nhà ở và vật liệu xây dựng, ảnh hưởng của từng yếu
tố đến giá cổ phiếu ngành bất động sản trung bình tháng.
29

40. CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH
HƯỞNG ĐẾN BONG BÓNG CỔ PHIẾU BẤT ĐỘNG SẢN CỦA CÁC CÔNG
TY NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
Ở đây, tôi tiến hành xây dựng mô hình phù hợp với từng giai đoạn bong bóng
cổ phiếu bất động sản. Về chỉ số giá chứng khoán ngành bất động sản, hầu hết các
nghiên cứu phát hiện bong bóng sử dụng chỉ số giá làm đại diện cho giá cổ phiếu.
Chỉ số giá là chỉ số gia quyền theo tổng giá trị giao dịch giá các cổ phiếu được giao
dịch trên thị trường tương ứng. Ở đây tôi tiến hành tính toán giá cổ phiếu bất động
sản trung bình mỗi tháng trong 3 giai đoạn bong bóng đã xác định từ phần trước: từ
tháng 1 năm 2007 đến tháng 12 năm 2008, từ tháng 1 năm 2017 đến tháng 12 năm
2018 và năm 2021. Sau đó, tôi sử dụng Eviews để tiến hành kiểm tra mối liên hệ
tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc với 3 bộ số liệu tương ứng với 3
giai đoạn bong bóng cổ phiếu bất động sản.
4.1. Giai đoạn 2007-2008
4.1.1. Thống kê mô tả số liệu
Bảng 4: Thống kê mô tả số liệu giai đoạn 2007-2008
CPI
GDP_GRO
GPI HPI PRICE UPI
WTH
Giá trị trung
101.2717 7.413333 180.2429 130.0308 0.122073 102.7946
bình
Trung vị 101.0000 7.580000 188.3900 128.9300 0.093279 101.7150
Giá trị quan
103.9100 9.260000 220.4600 150.9700 0.411010 108.5000
sát lớn nhất
Giá trị quan
99.24000 5.650000 115.0300 111.8600 0.013030 99.54000
sát nhỏ nhất
Độ lệch
1.257291 1.250585 29.75793 13.30263 0.092030 2.429099
chuẩn
Hệ số bất đối
0.390218 0.016513 -0.343485 0.180411 1.076668 1.088982
xứng
Hệ số nhọn 2.358626 1.707106 1.901331 1.489440 3.597153 2.907298
Hệ số Jarque-
4.081759 6.690661 6.716011 9.647938 19.97380 19.00849
Bera
Xác suất của
Hệ số Jarque- 0.129914 0.035249 0.034805 0.008035 0.000046 0.000075
Bera
Tổng các giá
9722.080 711.6800 17303.32 12482.96 11.71897 9868.280
trị quan sát

41. 30

42. Tổng bình
phương của
hiệu giá trị
150.1741 148.5765 84125.74 16811.19 0.804611 560.5496
quan sát và
giá trị trung
bình
Số quan sát
96 96 96 96 96 96
có trong biến
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
4.1.2. Ma trận tương quan
Ta có ma trận tương quan như dưới đây:
Bảng 5: Ma trận tương quan (2007-2008)
PRICE CPI
GDP_GR
GPI UPI HPI
OWTH
PRICE 1 0.037644 0.521716 -0.519178 -0.455959 -0.586914
CPI 0.037644 1 0.022474 0.332769 -0.434927 0.121785
GDP_GR
0.521716 0.022474 1 -0.642210 -0.567550 -0.765241
OWTH
GPI -0.519178 0.332769 -0.642210 1 0.460243 0.915955
UPI -0.455959 -0.434927 -0.567550 0.460243 1 0.624175
HPI -0.586914 0.121785 -0.765241 0.915955 0.624175 1
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
Nhận xét:
Trong giai đoạn 2007-2008:
Quan hệ giữa biến PRICE với CPI, PRICE với GDP_GROWTH là tương quan
dương, tức là cùng tăng hoặc cùng giảm.
Quan hệ giữa biến PRICE với GPI, PRICE với UPI, PRICE với HPI là tương
quan âm, tức là biến này tăng thì biến kia giảm.
31

43. 4.1.3. Kết quả hồi quy
4.1.3.1. Ước lượng mô hình bình phương tối thiểu (POOLED)
Bảng 6: Kết quả hồi quy dữ liệu dạng bảng bằng phương pháp bình phương tối thiểu
(2007-2008)
Biến Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn t-Statistic Prob.
C 0,181186 1,305837 0,138751 0,89
CPI 0,005301 0,009229 0,57443 0,5671
GDP_GROWTH 0,011107 0,009888 1,123329 0,2643
GPI -0,000299 0,000786 -0,380579 0,7044
UPI -0,003093 0,005418 -0,570818 0,5695
HPI -0,002357 0,001995 -1,181653 0,2405
R2
0,368863
Giá trị trung bình của biến
0,122073
phụ thuộc
Hệ số xác định điều chỉnh 0,333799
Độ lệch chuẩn của biến phụ
0,092030
thuộc
Sai số chuẩn của mô hình
0,075116 Akaike info criterion -2,279099
hồi quy
Tổng bình phương các giá
0,507820 Schwarz criterion -2,118828
trị phần dư
Log likelihood 115,3968 Hannan-Quinn criter. -2,214315
Thống kê F 10,51994 Thống kê Durbin-Watson 0,094074
Prob(F-statistic) 0,000000
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
4.1.3.2. Ước lượng mô hình tác động cố định (FEM)
Bảng 7: Kết quả ước lượng mô hình bình tác động cố định (2007-2008)
Biến phụ thuộc Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn t-Statistic Prob.
C 0.181186 0.770756 0.235076 0.8147
32

44. CPI 0.005301 0.005447 0.973216 0.3331
GDP_GROWTH 0.011107 0.005836 1.903176 0.0603
GPI -0.000299 0.000464 -0.644788 0.5208
UPI -0.003093 0.003198 -0.967095 0.3362
HPI -0.002357 0.001177 -2.001990 0.0484
Effects Specification
Mặt cắt ngang cố định (biến giả)
R2
Giá trị trung bình của biến
0.787452 phụ thuộc 0.122073
Hệ số xác định điều
0.767907
Độ lệch chuẩn của biến
0.092030
chỉnh phụ thuộc
Sai số chuẩn của mô
0.044337 Akaike info criterion -3.304955
hình hồi quy
Tổng bình phương
0.171018 Schwarz criterion -3.064548
các giá trị phần dư
Log likelihood 167.6379 Hannan-Quinn criter. -3.207779
F-statistic 40.28993 Thống kê Durbin-Watson 0.279342
Prob(F-statistic) 0.000000
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
4.1.3.3. Ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Vì ở giai đoạn đầu năm 2007, chỉ có 4 doanh nghiệp bất động sản thực hiện
niêm yết trên sàn chứng khoán, trong khi đó có tới 5 biến phụ thuộc. Do đó không
thể ước lượng được mô hình REM.
4.1.4. Kiểm định mô hình và các giả thuyết
Để lựa chọn giữa POOLED và FEM xem mô hình nào phù hợp, tôi sử dụng
kiểm định Wald. Tôi có cặp giả thuyết như sau:
H0: Mô hình phù hợp là POOLED
H1: Mô hình phù hợp là FEM
33

45. Kết quả kiểm định Wald được cho trong bảng dưới đây:
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 61.89039 (5, 91) 0.0000
Chi-square 309.4519 5 0.0000
Ở mức ý nghĩa 5% bác bỏ
H0. Chọn mô hình FEM.
Do đó có thể viết mô hình dưới dạng:
, = 0.181186 + 0.005301 × + 0.011107 × _
− 0.000299 × − 0.003093 × − 0.002357 × + ,
4.2. Giai đoạn 2017-2018
4.2.1. Thống kê mô tả số liệu
Bảng 8: Thống kê mô tả số liệu giai đoạn 2017-2018
CPI
GDP_GRO
GPI HPI PRICE UPI
WTH
Giá trị 0.034184 100.23 6.860417 106.6025 106.7317 106.7875
trung bình
Trung vị 0.027807 100.22 7.095 106.155 106.055 107.215
Giá trị quan 0.126605 100.92 7.66 110.73 109 110.02
sát lớn nhất
Giá trị quan 0.002206 99.47 5.12 101.8 105.93 102.93
sát nhỏ nhất
Độ lệch 0.03068 0.363295 0.775785 2.306976 1.13043 2.100102
chuẩn
Hệ số bất 1.008141 -0.214409 -1.19272 0.229391 1.251119 -0.260099
đối xứng
Hệ số nhọn 3.255971 2.252233 3.375598 2.335569 2.754136 1.83892
Hệ số 24.78549 4.458239 34.98836 3.911703 37.92985 9.71228
Jarque-Bera
Xác suất
0.000004 0.107623 0 0.141444 0 0.00778
của Hệ số
Jarque-Bera
Tổng các
4.922508 14433.12 987.9 15350.76 15369.36 15377.4
giá trị quan
sát
34

46. Tổng bình
phương của
hiệu giá trị 0.134603 18.8736 86.06338 761.0655 182.7356 630.6915
quan sát và
giá trị trung
bình
Số quan sát
144 144 144 144 144 144
có trong
biến
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
4.2.2. Ma trận tương quan
Bảng 9: Ma trận tương quan (2017-2018)
PRICE CPI
GDP_G
GPI UPI HPI
ROWTH
PRI 1 -0.00017 0.085094 0.148379 0.090087 0.163148
CE
CPI -0.00017 1 0.111833 0.131584 -0.143606 0.143265
GDP
_GR 0.085094 0.111833 1 0.524891 0.176688 0.602727
OW
TH
GPI 0.148379 0.131584 0.524891 1 -0.163625 0.477137
UPI 0.090087 -0.143606 0.176688 -0.163625 1 0.711553
HPI 0.163148 0.143265 0.602727 0.477137 0.711553 1
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
Nhận xét:
Trong giai đoạn 2017-2018:
Quan hệ giữa biến PRICE với CPI là tương quan âm, tức là biến này tăng thì
biến kia giảm.
Quan hệ giữa biến PRICE với GDP_GROWTH, PRICE với GPI, PRICE với
UPI, PRICE với HPI là tương quan dương, tức là cùng tăng hoặc cùng giảm.
35

47. 4.2.3. Kết quả hồi quy
4.2.3.1. Ước lượng mô hình bình phương tối thiểu (POOLED)
Bảng 10: Kết quả hồi quy dữ liệu dạng bảng bằng phương pháp bình phương tối
thiểu (2017-2018)
Biến phụ thuộc Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn t-Statistic Prob.
C -0,371736 1,203892 -0,308778 0,7580
CPI -0,001209 0,008452 -0,143017 0,8865
GDP_GROWTH -0,001938 0,004728 -0,40984 0,6826
GPI 0,002069 0,002395 0,864232 0,3890
UPI 0,002002 0,006945 0,288289 0,7736
HPI 0,000993 0,004482 0,221629 0,8249
R2
0,036661 Giá trị trung bình của biến
0,034184
phụ thuộc
Hệ số xác định điều 0,001757 Độ lệch chuẩn của biến phụ
0,030680
chỉnh thuộc
Sai số chuẩn của mô 0,030653
Akaike info criterion -4,091379
hình hồi quy
Tổng bình phương 0,129668
Schwarz criterion -3,967637
các giá trị phần dư
Log likelihood 300,5793 Hannan-Quinn criter. -4,041098
Thống kê F 1,050346 Thống kê Durbin-Watson
Prob(F-statistic) 0,390807
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
36

48. 4.2.3.2. Ước lượng mô hình tác động cố định (FEM)
Bảng 11: Kết quả ước lượng mô hình bình tác động cố định (2017-2018)
Biến phụ thuộc
Hệ số hồi Độ lệch
t-Statistic Prob.
quy chuẩn
C -0.371736 0.46819 -0.793984 0.4286
CPI -0.001209 0.003287 -0.367749 0.7136
GDP_GROWTH -0.001938 0.001839 -1.053852 0.2939
GPI 0.002069 0.000931 2.222263 0.028
UPI 0.002002 0.002701 0.741299 0.4598
HPI 0.000993 0.001743 0.56989 0.5697
Effects Specification
Mặt cắt ngang cố định (biến giả)
R2
0.859582
Giá trị trung bình của
0.034184
biến phụ thuộc
Hệ số xác định điều
0.849025
Độ lệch chuẩn của biến
0.03068
chỉnh phụ thuộc
Sai số chuẩn của
0.011921 -5.947719
mô hình hồi quy
Akaike info criterion
Tổng bình phương
0.018901 -5.720858
các giá trị phần dư
Schwarz criterion
Log likelihood
439.2358
Hannan-Quinn criter.
-5.855536
F-statistic
81.41743
Thống kê Durbin-Watson
0.181554
Prob(F-statistic) 0.000000
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
37

49. 4.2.3.3. Ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Bảng 12: Kết quả ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên (2017-2018)
Biến phụ thuộc
Hệ số hồi Độ lệch
t-Statistic Prob.
quy chuẩn
C -0.371736 0.468354 -0.793708 0.4287
CPI -0.001209 0.003287 -0.367749 0.7136
GDP_GROWTH -0.001938 0.001839 -1.053852 0.2938
GPI 0.002069 0.000931 2.222263 0.0279
UPI 0.002002 0.002701 0.741299 0.4598
HPI 0.000993 0.001743 0.56989 0.5697
Effects Specification
S.D. Rho
Mặt cắt ngang ngẫu nhiên 0.030284 0.8658
Ngẫu nhiên không bậc hai 0.011921 0.1342
Thống kê có trọng số
R2
0.201038
Giá trị trung bình của biến
phụ thuộc 0.122073
Hệ số xác định điều
0.172091
Độ lệch chuẩn của biến
chỉnh phụ thuộc 0.092030
Sai số chuẩn của
0.011921 Tổng bình phương các giá
mô hình hồi quy
0.507820
trị phần dư
Tổng bình phương
6.944842
các giá trị phần dư Thống kê Durbin-Watson 0.094074
Prob(F-statistic) 0.000008
Thống kê không trọng số
R 2 0.036661 Giá trị trung bình của biến
0.036661
phụ thuộc
Tổng bình phương
0.129668 Thống kê Durbin-Watson 0.129668
các giá trị phần dư
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
38

50. 4.2.4. Kiểm định mô hình và các giả thuyết
Để lựa chọn giữa POOLED và FEM xem mô hình nào phù hợp, tôi sử dụng
kiểm định Wald. Tôi có cặp giả thuyết như sau:
H0: Mô hình phù hợp là POOLED
H1: Mô hình phù hợp là FEM
Kết quả kiểm định Wald được cho trong bảng dưới đây:
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 37.08940 (5, 139) 0.0000
Chi-square 185.4470 5 0.0000
Ở mức ý nghĩa 5% bác bỏ H0.
Chọn mô hình FEM.
Để lựa chọn giữa REM và FEM ta tiến hành kiểm định Hausman, thu được
kết quả như dưới đây:
Bảng 13: Kết quả kiểm định Hausman
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 0.000000 5 1.0000
Prob.>0,05 do đó mô hình REM phù hợp hơn FEM.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi:
chibar2(01) = 1190.56
Prob > chibar2 = 0.0000
Prob > chibar2 = 0,0000 < mức ý nghĩa 0,05 nên bác bỏ H0, mô hình không
xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Do đó có thể viết mô hình dưới dạng:
, = −0.371736 − 0.001209 × − 0.001938 × _
+ 0.002069 ×+ 0.002002 ×+ 0.000993 ×+ ,
39

51. 4.3. Giai đoạn năm 2021
4.3.1. Thống kê mô tả số liệu
Bảng 14: Thống kê mô tả số liệu giai đoạn 2021
CPI
GDP_GRO
GPI HPI PRICE UPI
WTH
Giá trị 0.05954 101.505 2.625 138.0958 99.135 103.9625
trung bình
Trung vị 0.039442 101.6751 4.97 137.485 99.305 103.98
Giá trị
0.134787 101.9643 6.74 141.88 99.82 105.83
quan sát
lớn nhất
Giá trị
0.005576 100.1601 -6.18 135.05 98.23 100.03
quan sát
nhỏ nhất
Độ lệch 0.039777 0.473274 5.162251 2.152694 0.489518 1.42535
chuẩn
Hệ số bất 0.285429 -1.871706 -1.081396 0.439351 -0.576076 -1.382308
đối xứng
Hệ số 1.487802 5.790429 2.28309 1.955726 2.067677 5.467597
nhọn
Hệ số
9.14418 76.29871 18.17072 6.519182 7.688374 48.0625
Jarque-
Bera
Xác suất
của Hệ số 0.010336 0 0.000113 0.038404 0.021404 0
Jarque-
Bera
Tổng các
5.001349 8526.42 220.5 11600.05 8327.34 8732.85
giá trị
quan sát
Tổng bình
phương
của hiệu
0.13132 18.59105 2211.854 384.6296 19.8891 168.6246
giá trị
quan sát
và giá trị
trung bình
Số quan
84 84 84 84 84 84
sát có
trong biến
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)

52. 40

53. 4.3.2. Ma trận tương quan
Bảng 15: Ma trận tương quan (2021)
PRICE CPI
GDP_
GPI UPI HPI
GROWTH
PRICE 1 0,033896 0,017765 -0,03705 0,031326 0,058392
CPI 0,033896 1 -0,08255 -0,35047 -0,51784 0,605901
GDP_
0,017765 -0,08255 1 0,360606 0,255534 -0,41686
GROWTH
GPI -0,03705 -0,35047 0,360606 1 0,035235 -0,48239
UPI 0,031326 -0,51784 0,255534 0,035235 1 -0,02234
HPI 0,058392 0,605901 -0,41686 -0,48239 -0,02234 1
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
Nhận xét:
Trong giai đoạn 2021:
Quan hệ giữa biến PRICE với GPI là tương quan âm, tức là biến này tăng thì
biến kia giảm.
Quan hệ giữa biến PRICE với GDP_GROWTH, PRICE với CPI, PRICE với
UPI, PRICE với HPI là tương quan dương, tức là cùng tăng hoặc cùng giảm.
4.3.3. Kết quả hồi quy
4.3.3.1. Ước lượng mô hình bình phương tối thiểu
Bảng 16: Kết quả hồi quy dữ liệu dạng bảng bằng phương pháp bình phương tối
thiểu (2021)
Biến phụ thuộc Hệ số hồi quy
Độ lệch
t-Statistic Prob.
chuẩn
C -0,231208 2,865901 -0,090675 0,9359
CPI -0,000156 0,018957 -0,008247 0,9934
GDP_GROWTH 0,000383 0,001243 0,308576 0,7585
GPI -0,000419 0,002503 -0,167613 0,8673
UPI 0,001625 0,014593 0,111392 0,9116
HPI 0,001947 0,005784 0,336592 0,7373
41

54. R2
0,006362
Giá trị trung bình của biến
0,059540
phụ thuộc
Hệ số xác định điều
-0,057333
Độ lệch chuẩn của biến phụ
0,039777
chỉnh thuộc
Sai số chuẩn của mô
0,040901 Akaike info criterion -3,486580
hình hồi quy
Tổng bình phương
0,130485 Schwarz criterion -3,312951
các giá trị phần dư
Log likelihood 152,4364 Hannan-Quinn criter. -3,416783
Thống kê F 0,099886 Thống kê Durbin-Watson 0,034493
Prob(T-statistic) 0,991852
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
4.3.3.2. Ước lượng mô hình tác động cố định (FEM)
Bảng 17: Kết quả ước lượng mô hình bình tác động cố định (2021)
Biến phụ thuộc
Hệ số hồi Độ lệch
t-Statistic Prob.
quy chuẩn
C -0.231208 0.68658 -0.336752 0.7373
CPI -0.000156 0.004541 -0.034424 0.9726
GDP_GROWTH 0.000383 0.000298 1.288049 0.2019
GPI -0.000419 0.0006 -0.699645 0.4864
UPI 0.001625 0.003496 0.46497 0.6434
HPI 0.001947 0.001386 1.40499 0.1643
Effects Specification
Mặt cắt ngang cố định (biến giả)
R2
0.947359
Giá trị trung bình của biến
0.05954
phụ thuộc
Hệ số xác định điều 0.939316 Độ lệch chuẩn của biến 0.039777
42

55. chỉnh phụ thuộc
Sai số chuẩn của mô
0.009799 -6.281595
Akaike info criterion
hình hồi quy
Tổng bình phương
0.006913 -5.934336
Schwarz criterion
các giá trị phần dư
Log likelihood
275.827 Hannan-Quinn criter. -6.142
F-statistic
117.7953 Thống kê Durbin-Watson 0.651085
Prob(F-statistic) 0.000000
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
4.3.3.3. Ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Bảng 18: Kết quả ước lượng mô hình tác động ngẫu nhiên (2021)
Biến phụ thuộc Hệ số hồi quy
Độ lệch
t-Statistic Prob.
chuẩn
C -0.231208 0.686758 -0.336665 0.7373
CPI -0.000156 0.004541 -0.034424 0.9726
GDP_GROWTH 0.000383 0.000298 1.288049 0.2015
GPI -0.000419 0.0006 -0.699645 0.4862
UPI 0.001625 0.003496 0.46497 0.6432
HPI 0.001947 0.001386 1.40499 0.164
Effects Specification
S.D. Rho
Mặt cắt ngang ngẫu nhiên 0.041331 0.9468
Ngẫu nhiên không bậc hai 0.009799 0.0532
Thống kê có trọng số
R2
0.100365
Giá trị trung bình của biến
0.004065
phụ thuộc
Hệ số xác định điều
0.042697
Độ lệch chuẩn của biến
0.010015
chỉnh phụ thuộc
43

56. Sai số chuẩn của mô
0.009799 Tổng bình phương các giá 0.007489
hình hồi quy trị phần dư
Tổng bình phương
1.740375 0.601001
các giá trị phần dư Thống kê Durbin-Watson
Prob(F-statistic) 0.13524
Thống kê không trọng số
R2
0.13524 Giá trị trung bình của biến 0.05954
phụ thuộc
Tổng bình phương 0.13524 Thống kê Durbin-Watson 0.034493
các giá trị phần dư
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
4.3.4. Kiểm định mô hình và các giả thuyết
Để lựa chọn giữa POOLED và FEM xem mô hình nào phù hợp, tôi sử dụng
kiểm định Wald. Tôi có cặp giả thuyết như sau:
H0: Mô hình phù hợp là POOLED
H1: Mô hình phù hợp là FEM
Kết quả kiểm định Wald được cho trong bảng dưới đây:
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 36.15410 (5,79) 0.0000
Chi-square 180.7701 5 0.0000
Ở mức ý nghĩa 5% bác bỏ
H0. Chọn mô hình FEM.
Để lựa chọn giữa REM và FEM ta tiến hành kiểm định Hausman, thu được kết
quả như dưới đây:
Bảng 19: Kết quả kiểm định Hausman
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 0.000000 5 1.0000
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm)
Prob.>0,05 do đó mô hình REM phù hợp hơn FEM.
44

57. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
chibar2(01) = 410.14
Prob > chibar2 = 0.0000
Mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Do đó có thể viết mô hình dưới dạng:
, = −0.231208 − 0.000156 × + 0.000383 × _
− 0.000419 × + 0.001625 × + 0.001947 × + ,
45

58. CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
5.1. Tóm tắt các kết quả nghiên cứu
Căn cứ vào mô hình hồi quy đã thu được ở phần trước, tôi có bảng tổng hợp
ảnh hưởng của các yếu tố đến bong bóng cổ phiếu bất động sản của các công ty
niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam như sau:
Tốc độ tăng
Giá nhà ở
CPI Giá vàng Giá USD và vật liệu
trưởng GDP
xây dựng
2007-2008 + + - - -
2017-2018 - - + + +
2021 - + - + +
Với quy ước:
+: tác động cùng chiều đến bong bóng cổ phiếu
-: tác động ngược chiều đến bong bóng cổ phiếu
5.1.1. Lạm phát
Thông qua kết quả hồi quy trên, có thể kết luận lạm phát có tác động nghịch
chiều lên bong bóng cổ phiếu, ngoại trừ giai đoạn 2007-2008.
Trong thực tế, theo thống kê, từ năm 2000, ở mức lạm phát dưới 5%, tỷ suất
sinh lời mỗi tháng của chỉ số VN-Index là 1,8%. Mức sinh lời cao nhất được ghi
nhận trong thời kỳ lạm phát 5% - 10%. Cho nên, ở Việt Nam, mức lạm phát dưới
10% được cho là chưa đáng lo ngại, bởi trong 81 tháng với lạm phát dưới 10% thì
VN-Index tăng trưởng cao nhất so với điều kiện các mức lạm phát khác, mỗi tháng
khoảng 2,71%. Tuy nhiên, thị trường chứng khoán Việt Nam đã ghi nhận tỷ suất sụt
giảm mỗi tháng ở mức 2,83% trong 37 tháng lạm phát trên 10%. Nhất là từ cuối
2007, do nới lỏng tiền tệ và tài khóa, lạm phát tăng nhanh và đạt đỉnh vào giữa
2008, khiến khoảng từ giữa đến cuối năm 2008 chỉ số VN-Index giảm sâu. Trong
giai đoạn 2008 – 2009, tỷ suất mỗi tháng giảm tới 20%.
46

59. Hình 8: Tương quan biến động CPI và VN-Index qua các năm
(Nguồn: Agriseco Research)
Riêng về ngành bất động sản, bất động sản vốn là một trong số các kênh trú ẩn
trong điều kiện nền kinh tế có nhiều biến động bất lợi, chẳng hạn như lạm phát.
Savills World Research đã tiến hành nghiên cứu và kết luận khi xảy ra lạm phát do
cầu kéo (tăng trưởng kinh tế), nhu cầu bất động sản sẽ tăng và làm tăng giá bất động
sản. Thị trường bất động sản có những tín hiệu tích cực sẽ làm tăng kỳ vọng của các
nhà đầu tư với nhóm cổ phiếu bất động sản, từ đó có thể khiến cho giá cổ phiếu bất
động sản tăng.
Tuy nhiên khi lạm phát quá cao, kinh tế bị kìm hãm và nhu cầu thuê/mua bất
động sản sụt giảm. Khi lạm phát chi phí đẩy xảy ra, nguyên nhân là do chi phí
nguyên vật liệu và lao động tăng, dẫn đến nguồn cung bất động sản giảm. Mặc dù
giá bất động sản cũng bị đẩy lên, tuy nhiên do lạm phát cao, nên khả năng mua của
thị trường không cao. Mặt khác, bất động sản lại là một tài sản có tính thanh khoản
thấp. Trong bối cảnh lạm phát quá cao, ngân hàng sẽ tăng lãi suất đề bù đắp lạm
phát. Lãi suất cao sẽ gây ra gánh nặng tài chính cho các nhà đầu tư bất động sản,
gây ra tâm lý e dè khi đầu tư. Do đó, trong điều kiện lạm phát quá cao, thị trường
bất động sản lại trở nên kém hấp dẫn, kéo theo kỳ vọng của các nhà đầu tư với
nhóm cổ phiếu bất động sản giảm.
5.1.2. Tăng trưởng kinh tế
Có thể kết luận, tăng trưởng kinh tế có tác động cùng chiều lên bong bóng cổ
phiếu, ngoại trừ giai đoạn 2017-2018.
47

60. Khi nền kinh tế phát triển, thông thường sẽ tạo ra nhiều việc làm hơn, thu
nhập/ đầu người cao. Lúc này, người dân sẽ tiêu dùng nhiều hơn, nhu cầu hàng hóa,
dịch vụ sẽ gia tăng theo thúc đẩy sản xuất phát triển, doanh nghiệp có lợi nhuận
tăng trưởng, nhu cầu đầu tư vào các doanh nghiệp này sẽ gia tăng. Người dân có
nhu cầu mua nhà cửa, đầu tư bất động sản. Từ đó, thị trường chứng khoán nói chung
và nhóm cổ phiếu bất động sản nói riêng sẽ phát triển.
Cụ thể, giai đoạn 2006-2007 là thời điểm Việt Nam có GDP tăng trưởng mức
cao (8,5%/năm) và chứng khoán gia tăng mạnh mẽ. Giai đoạn 2008-2009, GDP bắt
đầu thấp kỷ lục và chứng khoán giảm sốc. Năm 2015, GDP bắt đầu tăng trở lại.
Riêng giai đoạn 2017-2018 cho ra kết quả ảnh hưởng ngược chiều. Nguyên
nhân có thể là do độ trễ trong ảnh hưởng của tăng trưởng GDP đến bong bóng cổ
phiếu.
5.1.3. Giá vàng
Dựa trên mô hình đã xây dựng được, có thể kết luận giá vàng tác động ngược
chiều lên bong bóng cổ phiếu.
Vàng là một kim loại bền, quý và có trữ lượng giới hạn. Trong lịch sử, vàng
vốn được sử dụng như một phương tiện chuyển đổi tiền tệ. Do đó, vàng có giá trị
cao và có tính thanh khoản cao. Cho đến ngày nay, vàng vẫn là một công cụ đầu tư
hiệu quả, một kênh trú ẩn an toàn. Nếu thị trường biến động, nhà đầu tư sẽ rút vốn
và chuyển sang mua vàng. Khi giá vàng có xu hướng tăng, nhà đầu tư hoặc là kỳ
vọng vào lợi nhuận khi đầu tư vào vàng, hoặc là lo sợ thị trường cổ phiếu suy thoái,
nên họ tiến hành bán tháo số cổ phiếu nắm giữ để chuyển sang mua vàng.
Tuy nhiên cũng có thời điểm giá vàng và bong bóng cổ phiếu biến động cùng
chiều nhau như thời điểm 2017-2018. Cụ thể, tháng 11 năm 2007 giá vàng thế giới
và trong nước đồng loạt tăng cao. Tại Mỹ, kết phiên 28/04, chỉ số Nasdaq
Composite chạm mốc 12.871,53 điểm, S&P 500 ghi nhận 4.287,50 điểm. Trong khi
đó, tại châu Âu, DAX-Index tăng 1,77%; FTSE 100 tăng 0,89%; CAC 40 tăng
1,76%. Ở châu Á, Hang Seng tăng 1,66%; Nikkei 225 tăng 1,77%; Shanghai Com
tăng 0,59%; Singapore Straits Times tăng 0,51%. Đồng thời, giá vàng thế giới ghi
nhận 1.897USD/ounce, tăng gần 0,6% so với giá đóng cửa phiên trước (Đức Mạnh,
48