TÀI CHÍNH -
Tháng 5/2016
55
Thống kê mô tả
Bảng 2 trình bày số liệu thống kê mô tả các biến
được sử dụng trong mô hình nghiên cứu. Tất cả
các biến đều có giá trị trung bình và độ lệch chuẩn
dương. Hệ số bất đối xứng của các biến đều có giá
trị dương, cho thấy các biến trong mô hình đều
có phân phối lệch phải. Hệ số P_value của thống
kê JB cho thấy các biến thay đổi chỉ số giá thuê
văn phòng và lãi suất tái cấp vốn không có phân
phối chuẩn. Trong khi, các biến tăng trưởng nợ vay
ngân hàng, tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội có
phân phối chuẩn.
Kiểm định nghiệm đơn vị
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị theo tiêu chuẩn
ADF cho thấy, đa phần các biến ở chuỗi gốc đều
không dừng. Tuy nhiên, khi lấy sai phân bậc 1, các
biến lt, pt, rt, yt đều dừng ở mức ý nghĩa 1%. Do đó,
các biến sẽ được sử dụng dưới dạng sai phân bậc
nhất. Các biến được viết lại dưới dạng ký hiệu sau:
biến tăng trưởng nợ vay ngân hàng là D(lt), biến
tốc độ tăng trưởng GDP là D(yt), biến thay đổi chỉ
số giá thuê văn phòng là D(pt), biến lãi suất tái cấp
vốn là D(rt).
Lựa chọn độ trễ tối ưu trong mô hình
Theo kết quả thu được, có 3 tiêu chí đề nghị độ
trễ là 3, đó là: (1) lỗi dự báo cuối cùng (FPE: Final
pridiction error); (2) tiêu chí thông tin Akaike (AIC:
Akaike information criterition); tiêu chí thông tin
Hannan-Quinn (HQ: Hanan-Quinn information
criterition). Do vậy, độ trễ 3 sẽ được lựa chọn để
ước lượng mô hình ECM.
Kiểm định đồng tích hợp
Giá trị P-value trong bảng 3 cho thấy, tồn tại 2
mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến trong mô
hình tại mức ý nghĩa 5%. Như vậy, có bằng chứng
trả lời đơn giản cho vấn đề này. Qua việc lược khảo
các nghiên cứu có liên quan, cho thấy các nghiên
cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa nợ vay ngân
hàng và giá thuê văn phòng thường sử dụng mô
hình vector tự hồi quy (VAR) và mô hình hiệu chỉnh
sai số (ECM) vì các mô hình này phù hợp với dữ liệu
chuỗi thời gian. Do đó, trong nghiên cứu này, tác
giả cũng sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM)
được xây dựng bởi Hofmann (2003). Cụ thể, mô
hình hiệu chỉnh sai số (ECM) có dạng:
Các biến trong mô hình được trình bày trong Bảng 1:
Như vậy, ngoài hai biến chính là tốc độ tăng
trưởng nợ vay ngân hàng và thay đổi chỉ số giá thuê
văn phòng. Nghiên cứu còn sử dụng các biến vĩ mô
khác bao gồm: tốc độ tăng trưởng kinh tế, được thể
hiện qua tốc độ tăng tổng sản phẩm quốc nội (GDP),
lãi suất tái cấp vốn.
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ
giữa giá thuê văn phòng và nợ vay ngân hàng tại
TP. Hồ Chí Minh
Nghiên cứu dựa trên nguồn số liệu thứ cấp. Cụ
thể, số liệu chuỗi thời gian về chỉ số giá thuê văn
phòng (pt) được thu thập từ Công ty cung cấp dịch
vụ bất động sản Savills, Công ty cổ phẩn thông tin
và thẩm định giá Tây Nam Bộ. Tăng trưởng GDP
đại diện cho tăng trưởng kinh tế được lấy từ nguồn
Tổng cục Thống kê Việt Nam (t); lãi suất tái cấp vốn
(rt) và tăng trưởng nợ vay ngân hàng (lt) được lấy
từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Dữ liệu nghiên
cứu được thu thập theo quý (từ quý IV/2006 đến
quý II/2015).
BẢNG 1: TÓM TẮT CÁC BIẾN TRONG MÔ HÌNH
STT Tên biến Mô tả các biến
Đơn vị
1
pt
Thay đổi chỉ số giá thuê
văn phòng tại TPHCM
%
2
yt
Tốc độ tăng trưởng GDP cả nước
%
3
rt
Lãi suất tái cấp vốn
%
7
lt
Tăng trưởng tín dụng
%
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả.
BẢNG 2. THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU KHẢO SÁT
Chỉ tiêu
lt
pt
rt
yt
Trung bình
0,217387 0,001064 0,086829 0,078247
Trung vị
0,2368 -0,00115 0,075 0,091931
Độ lệch chuẩn
0,155563 0,028706 0,027029 0,35406
Hệ số bất
đối xứng
0,293977 1,260083 1,180401 0,637715
Hệ số nhọn
2,123373 5,266776 2,883483 4,120928
Thống kê JB
1,624821 16,75553 8,147647 4,204671
P_value
0,443787 0,00023 0,017012 0,122171
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm EVIEW 8.0
