Ushirikiano wa muda mrefu (cointegration) ni sifa ya mfululizo wa muda ambapo safu za kiuchumi ambazo kila moja si tulivu hazitengani bila kikomo katika muda mrefu, bali husogea kuzunguka uhusiano wa pamoja wa usawa. Utafiti huu unachunguza mahusiano kati ya bei za nyumba nchini Malaysia na idadi ya watu, kiwango cha ukosefu wa ajira, gharama za ujenzi, mapato kwa kila mtu na kiwango cha riba kwa kutumia data za kila mwaka za 1990–2024. Utafiti umetumia kwa pamoja ARDL bounds test, Error Correction Model, Johansen–Juselius cointegration test, Vector Error Correction Model, uchanganuzi wa Granger causality, Forecast Error Variance Decomposition na Impulse Response Function.

Katika ARDL bounds test, F-statistic ya 7,149 kuzidi mpaka muhimu wa juu wa 5,761 katika kiwango cha %1 inaunga mkono kuwepo kwa uhusiano wa pamoja wa usawa wa muda mrefu kati ya bei ya nyumba na vigezo vitano vya uchumi jumla. Vipimo vya Johansen–Juselius pia vinabaini vekta moja ya cointegration. Hata hivyo, hakuna hata kimoja cha vigezo vitano vya maelezo katika mlinganyo wa muda mrefu wa ARDL kilicho na umuhimu wa kitakwimu katika viwango vya kawaida vya umuhimu. Kwa hiyo, matokeo ya muda mrefu ya utafiti hayapaswi kusomwa kama “kila kigezo cha uchumi jumla kina athari dhahiri peke yake,” bali kama vigezo hivyo kwa pamoja vinaunda mfumo wa muda mrefu.

Katika ARDL-ECM ya muda mfupi, mabadiliko ya awali ya bei ya nyumba, idadi ya watu iliyocheleweshwa, ukosefu wa ajira uliocheleweshwa, mapato kwa kila mtu na baadhi ya vipengele vya riba vina umuhimu. Mabadiliko ya sasa ya mapato kwa kila mtu yana uhusiano chanya wenye nguvu wa 0,702, huku mabadiliko ya sasa ya riba yakiwa na uhusiano hasi wa −0,107. Kwa upande mwingine, katika mfumo wa VECM, ni mabadiliko yaliyocheleweshwa ya kiwango cha riba pekee yaliyo muhimu katika mlinganyo wa bei ya nyumba. Uchanganuzi wa Granger pia unaripoti uhusiano wa utabiri wa upande mmoja kutoka kiwango cha riba kwenda bei za nyumba.

Uchanganuzi wa mienendo unaonyesha kuwa bei za nyumba nchini Malaysia zinategemea sana historia yake yenyewe. Kwa mujibu wa Forecast Error Variance Decomposition, katika kipindi cha 50, %82,797 ya variance ya kosa la utabiri wa bei ya nyumba inatokana na mishtuko yake yenyewe. Kati ya vigezo vya nje, kiwango cha ukosefu wa ajira kina sehemu kubwa zaidi, %9,824. Katika matokeo ya Impulse Response Function, mishtuko ya mapato kwa kila mtu na gharama za ujenzi huzalisha mwitikio chanya katika bei za nyumba, mshtuko wa ukosefu wa ajira huzalisha mwitikio hasi, huku athari ya mshtuko wa riba ikianza kwa kiwango kidogo zaidi na kuendelea katika mwelekeo hasi kadiri muda unavyopita.

Utafiti unatumia data za uchunguzi za kila mwaka katika ngazi ya kitaifa. Tofauti za bei za kikanda, upatikanaji wa mikopo, utajiri wa kaya, tabia ya wanunuzi na mambo ya kitaasisi hayakuundwa moja kwa moja katika modeli; kuvunjika kwa muundo kama Asian Financial Crisis na COVID-19 hakukukadiriwa wazi. Zaidi ya hayo, katika maandishi chanzo kuna baadhi ya kutokulingana kwa taarifa kati ya muhtasari na majedwali ya kina, uainishaji wa utulivu na kigezo cha kuchagua lag; kwa hiyo tathmini ya Verianla inategemea majedwali ya kina na matokeo ya mbinu.

Tatizo kuu la utafiti

Nyumba ni hitaji la msingi la maisha na pia sehemu muhimu ya utajiri wa kaya. Kupanda kwa kuendelea kwa bei za nyumba kunaweza kuongeza utajiri wa wamiliki waliopo wa mali, lakini kunaweza kuzorotesha uwezo wa kumudu kwa watu wanaotaka kununua nyumba kwa mara ya kwanza na kwa kaya zenye mapato ya chini au ya kati. Kwa hiyo, kuelewa ni vigezo gani vya uchumi jumla vinavyosogea pamoja na bei za nyumba ni muhimu kwa sera ya fedha, ugavi wa nyumba na sera ya kijamii.

Nchini Malaysia, Kielelezo 1 cha chanzo kinaonyesha kuwa katika kipindi cha 2009–2024 mfululizo wa bei za nyumba pamoja na Malaysian House Price Index kwa ujumla uliongezeka. Utafiti unaelekeza kwamba mwenendo huu uliendelea licha ya mazingira tofauti ya kiuchumi kama kupona baada ya global financial crisis, kipindi cha Goods and Services Tax, COVID-19 na kupona baada ya janga.

Katika Kielelezo 2 cha chanzo, gharama za ujenzi kwa ujumla huongezeka kati ya 2010–2024; kuna kushuka dhahiri mwaka 2020 na kupona kwa nguvu katika 2021–2022. Katika Kielelezo 3, mapato kwa kila mtu yana mwelekeo wa kuongezeka kwa muda mrefu, ingawa yanapungua katika vipindi vya 2015–2016 na 2020.

Pengo la fasihi la utafiti

Chanzo kinaeleza kuwa katika fasihi ya soko la nyumba la Malaysia, masuala ya idadi ya watu, mapato, riba, mikopo, uwezo wa kumudu au nyumba za kikanda mara nyingi hushughulikiwa kando. Mchango wa utafiti huu ni kuchunguza kwa pamoja viashiria vya kidemografia, kiuchumi, kifedha na upande wa ugavi ndani ya mfumo mmoja wa mfululizo wa muda unaoendelea hadi 2024, na kutathmini mahusiano ya muda mrefu, muda mfupi na mishtuko ya mienendo ndani ya utafiti mmoja badala ya kutegemea regression tuli pekee.

Njia za mahitaji, ugavi na ufadhili

Kupatikana kwa cointegration kunamaanisha nini?

Kupatikana kwa cointegration katika utafiti kunaonyesha kwamba bei za nyumba na vigezo vilivyochaguliwa vya uchumi jumla vina njia ya pamoja ya usawa katika muda mrefu; matokeo haya hayamaanishi kwamba kila kigezo kina mgawo wa muda mrefu wenye nguvu na muhimu kitakwimu peke yake. Kwa kweli, katika utafiti huu cointegration inaungwa mkono kwa nguvu, huku migawo yote ya muda mrefu ya ARDL ya kila kigezo ikiwa haina umuhimu wa kitakwimu.

Modeli kuu ya muda mrefu

Chanzo hubadilisha safu zote kuwa logarithm asilia na kufafanua kazi ya bei ya nyumba ya muda mrefu kama ifuatavyo:

\[ LHPI_t = \beta_0 + \beta_1 LPPL_t + \beta_2 LUR_t + \beta_3 LCC_t + \beta_4 LIPC_t + \beta_5 LIR_t + \varepsilon_t \]

Hapa \(LHPI\) ni logarithm asilia ya faharasa ya bei ya nyumba, \(LPPL\) ni idadi ya watu, \(LUR\) ni kiwango cha ukosefu wa ajira, \(LCC\) ni gharama za ujenzi, \(LIPC\) ni mapato kwa kila mtu na \(LIR\) ni logarithm asilia ya kiwango cha riba. Matumizi ya vigezo katika umbo la logarithm huruhusu migawo kutafsiriwa kama elasticities chini ya masharti yanayofaa.

Kwa nini utulivu ulipimwa kwanza?

Katika mfululizo wa muda, kuingiza viwango visivyo tulivu moja kwa moja katika regression kunaweza kusababisha mahusiano bandia. Kwa hiyo, chanzo kinaeleza vipimo vya Augmented Dickey–Fuller, Phillips–Perron na, katika maelezo ya mbinu, Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin.

Katika majedwali yaliyochapishwa ya ADF na PP, kiwango cha ukosefu wa ajira kinaonekana kuwa muhimu katika level, huku safu nyingine zikitulia hasa baada ya first difference. Hali hii inaendana na muundo wa ARDL unaoruhusu vigezo vya I(0) na I(1) kuwepo pamoja. Kwa kuwa sentensi inayofuata katika chanzo inaainisha safu zote kuwa I(1), jambo ambalo halipatani na maelezo na majedwali yaliyotangulia, hapa muundo wa data umehifadhiwa kama mchanganyiko wa I(0)/I(1).

Kwa nini ARDL ilichaguliwa?

Autoregressive Distributed Lag ni mbinu ya cointegration inayoweza kutumiwa wakati sampuli ni ndogo kwa kiasi na vigezo ni I(0), I(1), au mchanganyiko wa viwango hivyo viwili vya integration. Sharti kuu ni kwamba hakuna kigezo kinachokuwa I(2).

Chanzo kinatoa ARDL specification kama (2,2,2,0,3,3). Maandishi yanasema lag bora ilichaguliwa kwa Akaike information criterion, huku dokezo la Jedwali 3 likisema Schwarz information criterion ilitumika. Kwa sababu tofauti hii ya taarifa haijatatuliwa katika chanzo, si sahihi kuandika upya kwa kuamua kwa uhakika kigezo kimoja.

Kwa nini kiwango cha riba kinaonekana kama njia iliyo wazi zaidi ya uhamishaji wa muda mfupi katika utafiti?

Katika ARDL-ECM, mabadiliko ya sasa ya riba yana uhusiano hasi wenye umuhimu na bei za nyumba; katika mlinganyo wa bei ya nyumba wa VECM, mabadiliko yaliyocheleweshwa ya riba ndiyo kundi pekee la kigezo cha uchumi jumla lenye umuhimu, na Granger test inaonyesha uhusiano wa utabiri wa upande mmoja kutoka riba kwenda bei ya nyumba. Hata hivyo, matokeo haya hayakadirii ukubwa wa athari ya kisababishi ya kimuundo.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Vyanzo vya data

ARDL bounds test

Kwa kuwa F-statistic iko juu hata ya mpaka wa juu wa %1, nadharia tete sifuri ya kutokuwepo kwa cointegration inakataliwa.

Migawo ya muda mrefu ya ARDL

Jedwali hili ni muhimu kwa sababu mbili. Kwanza, ingawa kuna uhusiano wa usawa wa muda mrefu kati ya bei za nyumba na sehemu nyingine ya mfumo, migawo ya vigezo kwa kila kimoja ina kutokuwa na uhakika mkubwa. Pili, mgawo wa gharama za ujenzi ni hasi kinyume na matarajio ya kinadharia, lakini kwa sababu hauna umuhimu wa kitakwimu haupaswi kutumiwa kama ushahidi wa athari hasi ya kiuchumi.

ARDL Error Correction Model

Mgawo chanya wa bei ya nyumba ya kipindi kilichopita unaonyesha inertia kubwa katika mabadiliko ya bei ya muda mfupi. Ukuaji wa mapato una mojawapo ya migawo chanya mikubwa zaidi katika kipindi cha sasa. Ongezeko la riba ya sasa lina mgawo hasi, kwa kuendana na gharama kubwa zaidi za ufadhili.

Mgawo chanya wa ukosefu wa ajira uliocheleweshwa hauendani moja kwa moja na tafsiri ya kawaida ya mahitaji. Chanzo kinatafsiri hili kama “uboreshaji wa hali ya ajira unaoimarisha shughuli za nyumba kwa kuchelewa”; hata hivyo, kwa kuwa kigezo kimefafanuliwa kama kiwango cha ukosefu wa ajira, mwelekeo wa mgawo unapaswa kutafsiriwa kwa uangalifu zaidi. Mgawo wa namba katika chanzo haujabadilishwa hapa.

Kasi ya kurekebisha kosa

Thamani ya ECT = −0,004 kuwa hasi na muhimu inaunga mkono mwelekeo wa mfumo kurudi kwenye usawa wa muda mrefu. Chanzo kinatafsiri mgawo huu kuwa takriban %0,4 ya kutokuwepo kwa usawa hurekebishwa katika kila kipindi. Huu ni mchakato wa polepole sana wa marekebisho.

Katika vipimo vya uchunguzi vya ARDL-ECM, Jarque–Bera p=0,266; serial correlation test p=0,065; ARCH p=0,226 na Ramsey RESET p=0,588. Chanzo kinatathmini matokeo haya kama muundo wa uchunguzi unaokubalika katika kiwango cha %5 kwa normality, kutokuwepo kwa serial correlation, kutokuwepo kwa heteroskedasticity na functional form.

Johansen–Juselius cointegration test

Trace na Maximum Eigenvalue tests zinakataa nadharia tete ya \(r=0\) katika kiwango cha %5, lakini hazikatai \(r\leq1\) na nadharia tete zinazofuata. Hivyo, katika mfumo wa vigezo vingi kuna vekta moja ya cointegration. Hili ni ushahidi wa pili wa kimetodolojia unaounga mkono matokeo ya usawa wa muda mrefu kutoka ARDL bounds test.

Matokeo ya VECM

Katika Vector Error Correction Model, vipengele vilivyocheleweshwa vya idadi ya watu, ukosefu wa ajira, gharama za ujenzi na mapato kwa kila mtu havina umuhimu kwa pamoja katika mlinganyo wa bei ya nyumba, huku Wald statistic ya kiwango cha riba ikiwa 12,375 na p=0,002.

VECM ECT katika mlinganyo wa bei ya nyumba ni −0,001 na si muhimu. Katika mfumo, mgawo hasi na muhimu wa kurekebisha kosa unaonekana tu katika mlinganyo wa riba: ECT = −0,157 na t = −2,061. Chanzo kinatafsiri hili kuwa viwango vya riba ni kigezo muhimu cha marekebisho kinachojibu kutokuwepo kwa usawa wa muda mrefu.

Kwa nini ARDL na VECM hazitoi matokeo yale yale ya muda mfupi?

ARDL-ECM hukadiria muundo wa distributed lag wa mlinganyo mmoja wa bei ya nyumba, huku VECM ikitathmini vigezo kwa wakati mmoja ndani ya mfumo wa vigezo vingi na kujaribu umuhimu wa pamoja wa vipengele vilivyocheleweshwa kwa Wald tests. Kwa hiyo, si lazima vikundi vya vigezo muhimu viwe sawa kabisa katika mbinu hizi mbili; katika utafiti huu ARDL-ECM hutoa seti pana zaidi ya mahusiano ya muda mfupi, huku VECM ikiangazia kwa wazi zaidi njia ya riba.

Granger causality

Chanzo kinapata uhusiano wa Granger wa upande mmoja kutoka kiwango cha riba kwenda bei ya nyumba. Matokeo haya yanamaanisha kuwa taarifa za riba za zamani zinaongeza taarifa katika utabiri wa mienendo ya baadaye ya bei za nyumba.

Granger causality si hitimisho kwamba “mabadiliko ya riba peke yake ndiyo sababu ya kimuundo ya mabadiliko ya bei ya nyumba.” Vigezo vingine vya pamoja, majibu ya sera na michakato ya kiuchumi inayotokea kwa wakati mmoja huhitaji utambuzi wa kimuundo wa pekee.

Mgawanyo wa variance

Sehemu ya mishtuko yake yenyewe katika bei za nyumba kubaki %82,797 hata katika kipindi cha 50 inaonyesha persistence kubwa ya soko. Kati ya vigezo vya nje vilivyochunguzwa, ukosefu wa ajira una mchango mkubwa zaidi wa nje kwa %9,824.

Kwa nini bei za nyumba nchini Malaysia zinaelezwa kuwa “zinategemea historia yake yenyewe”?

Ukweli kwamba mabadiliko yaliyocheleweshwa ya bei ya nyumba ni chanya na muhimu katika ARDL-ECM, pamoja na kwamba katika mgawanyo wa variance %82,797 ya variance ya kosa la utabiri katika kipindi cha 50 inaelezwa na mishtuko ya bei za nyumba zenyewe, unaonyesha kwamba mienendo ya zamani ya bei inaendelea kuwepo kwa nguvu katika mienendo ya baadaye.

Impulse-response functions

Katika Kielelezo 4 cha chanzo, majibu ya mienendo kwa innovations za standard deviation moja yanaonyeshwa kwa vipindi 50.

• Mshtuko wenyewe wa bei ya nyumba: hutoa mwitikio chanya wenye nguvu; hupungua kadiri muda unavyopita lakini hubaki na persistence.
• Mshtuko wa idadi ya watu: huanza na mwitikio hasi mdogo na hutoa mwitikio chanya katika horizon ndefu zaidi.
• Mshtuko wa ukosefu wa ajira: huzalisha mwitikio hasi wa kudumu katika bei za nyumba.
• Mshtuko wa gharama za ujenzi: unahusishwa na mwitikio chanya wa bei ya nyumba; chanzo kinatafsiri hili kwa uhamishaji wa gharama.
• Mshtuko wa mapato kwa kila mtu: huzalisha mojawapo ya miitikio chanya yenye nguvu na ya kudumu zaidi kati ya vigezo vya uchumi jumla.
• Mshtuko wa riba: huanza na mwitikio wa wastani zaidi na katika horizon ndefu huonyesha marekebisho hasi.

Impulse Response Function si kitu kilekile cha kitakwimu kama mgawo wa muda mrefu wa ARDL. Kwa hiyo, kwa mfano, ukweli kwamba gharama za ujenzi huzalisha mwitikio chanya katika IRF haubadilishi mgawo hasi na usio muhimu wa muda mrefu katika Jedwali 4 kuwa “athari chanya na muhimu ya muda mrefu.”

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• Kuna cointegration ya muda mrefu kati ya bei za nyumba na vigezo vitano vilivyochaguliwa vya uchumi jumla.
• Hakuna mgawo wowote wa muda mrefu wa ARDL ambao ni muhimu kitakwimu peke yake.
• Katika ARDL-ECM ya muda mfupi, mapato kwa kila mtu yana uhusiano chanya, huku mabadiliko ya sasa ya riba yakiwa na uhusiano hasi na muhimu.
• Kuna utegemezi mkubwa wa historia katika mabadiliko ya bei za nyumba.
• Katika VECM, njia iliyo wazi zaidi ya muda mfupi katika mlinganyo wa bei ya nyumba ni kiwango cha riba.
• Katika uchanganuzi wa Granger, kuna uhusiano wa utabiri wa upande mmoja kutoka kiwango cha riba kwenda bei ya nyumba.
• Katika kipindi cha 50, sehemu kubwa ya variance ya bei ya nyumba inatokana na mishtuko yake yenyewe.
• Katika matokeo ya IRF, mishtuko ya mapato na gharama za ujenzi inahusishwa na miitikio chanya ya bei za nyumba, huku mshtuko wa ukosefu wa ajira ukihusishwa na mwitikio hasi.

Matokeo ambayo utafiti hauungi mkono

• Haiwezi kusemwa kwamba kila kigezo cha uchumi jumla kina athari tofauti na ya uhakika kitakwimu ya muda mrefu kwa bei ya nyumba.
• Haiwezi kuhitimishwa kwamba riba ndiyo sababu ya kimuundo na ya pekee ya bei za nyumba.
• Granger causality pekee haithibitishi causality ya kimuundo katika ulimwengu halisi.
• Haijaonyeshwa kwamba matokeo ya wastani ya kitaifa yanatumika kwa majimbo yote ya Malaysia kwa migawo ileile.
• Athari tofauti za structural break kwa Asian Financial Crisis au COVID-19 hazijakadiriwa.
• Utajiri wa kaya, upatikanaji wa mikopo, tabia ya wanunuzi au speculation havijapimwa moja kwa moja.
• Kauli katika muhtasari wa chanzo kwamba “mapato pekee ndiyo muhimu katika muda mfupi” haiendani na jedwali la kina la ARDL-ECM na haipaswi kutumiwa kama hitimisho la jumla.

Maana kwa sera

Chanzo kinahoji kwamba uwezo wa kumudu nyumba hauwezi kupunguzwa kuwa chombo kimoja cha sera. Ukuaji wa mapato huongeza nguvu ya ununuzi, lakini ikiwa ugavi wa kutosha wa nyumba za bei nafuu haujengwi, kuongezeka kwa mahitaji kunaweza kuongeza bei zaidi.

Kwa hiyo, mapendekezo ya sera yanajumuisha kwa pamoja kupanua ugavi wa nyumba za bei nafuu, kuelekeza programu kwa ufanisi zaidi kwa kaya za mapato ya chini na ya kati, kutathmini teknolojia za ujenzi zenye ufanisi wa gharama kama Industrialised Building System, kuongeza uwazi wa soko, kuimarisha usimamizi wa udhibiti na kutumia hatua lengwa za kupunguza tabia za kispekulativu.

Kiwango cha riba kujitokeza katika matokeo ya VECM na Granger kinaonyesha umuhimu wa sera ya fedha na masharti ya ufadhili wa mortgage kwa soko la nyumba. Hata hivyo, chanzo hakidai kwamba uwezo wa kumudu nyumba unaweza kutatuliwa kwa kupunguza riba pekee; kinapendekeza ugavi, taasisi na muundo wa soko vizingatiwe pamoja.

Vikwazo

Utafiti unalenga viashiria vya uchumi jumla katika ngazi ya kitaifa. Vigezo vya mikroekonomia au taasisi kama utajiri wa kaya, elimu, upatikanaji wa mikopo, masharti ya mortgage na tabia ya wanunuzi havikuingizwa kwenye modeli.

Data iliyojumlishwa katika ngazi ya kitaifa inaweza kuficha mienendo tofauti ya masoko ya nyumba ya ndani katika Kuala Lumpur au majimbo mengine. Data za kila mwaka pia hunasa kwa kiwango kidogo muda wa kina wa mishtuko ya sera ya muda mfupi au mabadiliko ya haraka ya masoko ya fedha.

Kipindi cha 1990–2024 kinajumuisha matukio makubwa ya kimuundo kama Asian Financial Crisis, global financial crisis, mabadiliko ya kodi na COVID-19. Chanzo hakijakadiria wazi kuvunjika huku kwa kutumia modeli tofauti za structural break.

Chanzo kinapendekeza kwamba tafiti zijazo zitumie data za kikanda au ngazi ya jimbo, mfululizo wa frequency ya juu zaidi, vigezo vya mikroekonomia na taasisi, modeli za structural break na mbinu za juu kama NARDL, VAR au Structural VAR.

Kutokulingana kwa taarifa ndani ya chanzo

Baadhi ya kauli za matokeo katika chanzo haziendani kikamilifu na majedwali yake. Muhtasari unasema gharama za ujenzi zina athari chanya ya muda mrefu na riba ina athari hasi muhimu, na kwamba katika muda mfupi ni mapato pekee yaliyo muhimu, lakini Jedwali 4 halipati kigezo chochote cha muda mrefu kuwa muhimu, huku Jedwali 5 likipata vipengele mbalimbali vya muda mfupi zaidi ya mapato kuwa muhimu.

Katika sehemu ya utulivu, LUR kwanza inaelezwa kuwa I(0), kisha inaandikwa kwamba vigezo vyote ni I(1). Majedwali ya ADF na PP yanaunga mkono tafsiri ya kwanza kwamba LUR ni tulivu katika level.

Uchaguzi wa lag wa ARDL unaelezwa kama AIC katika maandishi na SIC katika dokezo la Jedwali 3. Sehemu ya mbinu pia inataja matumizi ya KPSS, lakini sehemu ya matokeo haina jedwali tofauti la matokeo linaloonyesha takwimu za KPSS. Vipengele hivi havijabadilishwa kimya kimya na Verianla; vimehifadhiwa kama mipaka ya tafsiri.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Utafiti asili: Macroeconomic Determinants of Housing Prices in Malaysia: Evidence from Time-Series Econometric Analysis.

Waandishi: Jin Sheng Chang; Evan Lau; Nugroho Suryo Bintoro.

Mwandishi anayewajibika: Evan Lau.

Taasisi: Faculty of Economics and Business, Universiti Malaysia Sarawak, Malaysia; Faculty of Accounting, Ton Duc Thang University, Vietnam; Faculty of Economics and Business, Universitas Brawijaya, Indonesia.

Jarida: Economies.

Mchapishaji: MDPI.

Rekodi ya bibliografia: Economies, 2026, 14, 388.

DOI: 10.3390/economies14090388.

Mchakato wa uchapishaji: Ilipokelewa: 21 Julai 2026; ilirekebishwa: 20 Agosti 2026; ilikubaliwa: 27 Agosti 2026; ilichapishwa: 4 Septemba 2026.

Aina ya chanzo: Makala asili ya utafiti iliyopitiwa na wataalamu na yenye ufikiaji wazi.

Leseni: Creative Commons Attribution (CC BY).

Kipindi kikuu cha data: Malaysia, 1990–2024, mfululizo wa muda wa kila mwaka.

Vigezo vikuu: Housing Price Index, population, unemployment rate, Construction Cost Index, income per capita na lending interest rate.

Mbinu kuu: ADF na PP unit root tests; pamoja na KPSS katika sehemu ya mbinu; ARDL bounds cointegration test; ARDL Error Correction Model; Johansen–Juselius cointegration test; Vector Error Correction Model; Granger causality; Forecast Error Variance Decomposition; Impulse Response Function.

Ufadhili: Hakuna ufadhili wa nje uliopokelewa.

Bodi ya maadili: Haitumiki.

Ridhaa iliyoarifiwa: Haitumiki.

Upatikanaji wa data: Data zimeripotiwa kuwa zinapatikana kupitia Department of Statistics Malaysia Open DOSM Portal, Bank Negara Malaysia Data Download Portal na World Bank Open Data. Chanzo kinaeleza kuwa seti za data zilifikiwa tarehe 15 Mei 2025.

Mgongano wa maslahi: Waandishi hawakuripoti mgongano wa maslahi.

Michango ya waandishi: Uundaji wa dhana J.S.C. na E.L.; mbinu J.S.C. na N.S.B.; programu na uchanganuzi rasmi J.S.C.; uthibitishaji E.L. na N.S.B.; uchunguzi na usimamizi wa data J.S.C.; rasimu ya kwanza J.S.C. na E.L.; mapitio na uhariri E.L. na N.S.B.; uonyeshaji J.S.C.; usimamizi E.L. na N.S.B.; usimamizi wa mradi ulifanywa na E.L.

Kikomo kikuu cha kimetodolojia: Cointegration ya muda mrefu haipaswi kuchanganywa na umuhimu wa migawo ya vigezo binafsi. Granger causality si causality ya kimuundo. Data za kitaifa za kila mwaka zinawakilisha kwa kiwango kidogo tofauti za masoko ya nyumba ya kikanda na majibu ya haraka ya sera. Structural breaks hazikuundwa wazi katika modeli.

Dokezo la uthabiti wa ndani ya chanzo: Kuna tofauti za taarifa kati ya muhtasari na majedwali ya ARDL, kati ya sentensi mbili za uainishaji wa utulivu, na kati ya kigezo cha uchaguzi wa lag wa ARDL katika maandishi na dokezo la jedwali. Maandishi ya Verianla hayafichi tofauti hizi na yanatanguliza majedwali ya kina ya namba kama ushahidi mkuu.

Dokezo la ujenzi upya wa taswira: Vielelezo 1–3 vya chanzo vinapaswa kuchorwa upya kwa kiasi tu kadiri data ghafi zinavyopatikana. Migawo ya muda mfupi ya Jedwali 5 na mgawanyo wa variance wa Jedwali 8 zinafaa moja kwa moja kwa grafu za namba za Verianla. Mahusiano ya impulse-response ya Kielelezo 4, ikiwa pointi ghafi za IRF hazipo, yanapaswa kujengwa upya tu kama mchoro wa kimaelezo/source-derived.