Thị trường bất động sản Trung Quốc ảm đạm vì Evergrande

0:00 / 0:00
0:00
(Ngày Nay) - Cuộc khủng hoảng nợ của tập đoàn bất động sản Evergrande đã khiến doanh thu của 100 doanh nghiệp bất động sản hàng đầu Trung Quốc giảm tới 36% trong tháng 9 so với cùng kỳ năm ngoái, trong đó, hơn 60% trong số này bị sụt giảm doanh số bán hàng ở mức hơn 30%.
Thị trường bất động sản Trung Quốc ảm đạm vì Evergrande

Tháng 9 hằng năm là khoảng thời gian thị trường bất động sản Trung Quốc bùng nổ. Tuy nhiên, tháng 9 năm nay, doanh số bán hàng tại 28 thành phố đã giảm 25% so với cùng kỳ năm ngoái.

Tại trung tâm tài chính Thượng Hải, lượng nhà đất giao dịch giảm 45%, còn thủ đô Bắc Kinh, Thâm Quyến và Quảng Châu giảm 30%. Khoảng 100 nhà phát triển bất động sản hàng đầu cũng phải gánh chịu chi phí tài chính cao hơn trong tháng 9, tăng 0,61% so với tháng trước và 0,16% so với năm ngoái, lên 5,55%.

Những nỗ lực liên tục của nhà chức trách Trung Quốc nhằm hạ nhiệt thị trường bất động sản trong nước và kiềm chế rủi ro tài chính đã khiến nhu cầu nhà ở tại nước này giảm mạnh trong vài tháng qua. Động thái này cũng khiến các chủ đầu tư nặng nợ như Evergrande gặp thêm nhiều khó khăn.

Tại phiên giao dịch ngày 8/10, nhóm cổ phiếu bất động sản Trung Quốc cũng đi xuống trong bối cảnh nhà đầu tư lo ngại về tính thanh khoản của các doanh nghiệp bất động sản. Trên thị trường đại lục, chỉ số đại diện cho các doanh nghiệp bất động sản đã sụt giảm 1,4%.

Từng là nhà phát triển bất động sản hàng đầu tại Trung Quốc, Evergrande đang lún sâu trong núi nợ lên đến 306 tỷ USD, tương đương 2% Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Trung Quốc.

Tập đoàn này đang nỗ lực huy động vốn để trả cho các đơn vị cho vay, nhà cung cấp và ngăn chặn một cuộc khủng hoảng thanh khoản có thể dẫn tới sự sụp đổ.

Cơ quan xếp hạng tín nhiệm Fitch Ratings của Mỹ đã hạ xếp hạng tín nhiệm của Evergrande từ mức "CC" xuống "CCC+", tức là chỉ trên mức vỡ nợ trong thang xếp hạng của cơ quan này.

Hôm 4/10, cổ phiếu của tập đoàn Evergrande cũng đã bị tạm ngừng giao dịch trên sàn chứng khoán Hong Kong, chỉ vài ngày sau khi tập đoàn bất động sản này lần thứ hai không thực hiện được nghĩa vụ chi trả lãi trái phiếu đúng hạn.

Nguy cơ sụp đổ của Evergrande đã gây ra những lo lắng về những tác động tiêu cực đối với lĩnh vực bất động sản tại nền kinh tế lớn thứ hai thế giới.

Khi nguồn lực xã hội cùng tham gia gìn giữ di sản quốc gia
Khi nguồn lực xã hội cùng tham gia gìn giữ di sản quốc gia
(Ngày Nay) - Bảo vật quốc gia thường được hình dung là các hiện vật quý hiếm được lưu giữ trong những bảo tàng lớn, bảo quản nghiêm ngặt và ít khi xuất hiện trước công chúng. Tuy nhiên, câu chuyện vừa diễn ra tại TP Hồ Chí Minh cho thấy một xu hướng đang ngày càng rõ nét: Nhiều di sản đặc biệt của quốc gia không chỉ được bảo tồn trong các thiết chế công lập, mà được gìn giữ, phát huy từ chính nguồn lực xã hội.
Mỹ có thể kết thúc xung đột Trung Đông bằng "đòn quyết định" vào kho uranium bí ẩn của Iran?
Mỹ có thể kết thúc xung đột Trung Đông bằng "đòn quyết định" vào kho uranium bí ẩn của Iran?
(Ngày Nay) - Một câu hỏi lớn được đặt ra: liệu Washington có thể kết thúc cuộc chiến bằng cách kiểm soát lượng uranium làm giàu gần cấp độ vũ khí - loại có hàm lượng U-235 rất cao, chỉ còn một bước ngắn nữa là đạt mức có thể dùng để chế tạo bom hạt nhân - mà Iran đang nắm giữ.
Sáng 15/3, hơn 6 triệu cử tri của Thủ đô Hà Nội hoà cùng hơn 78,9 triệu cử tri trên cả nước tiến hành bỏ phiếu bầu cử đại biểu Quốc hội khóa XVI và đại biểu HĐND các cấp nhiệm kỳ 2026-2031.
Tinh thần, trách nhiệm cao của cử tri Thủ đô
(Ngày Nay) - Theo báo cáo nhanh của Ủy ban Bầu cử thành phố Hà Nội, tính đến 19 giờ cùng ngày, tỷ lệ cử tri đi bỏ phiếu trên toàn thành phố đạt 99,46%, thể hiện tinh thần trách nhiệm và ý thức chính trị cao.
Nga phát triển AI phát hiện bão và lốc xoáy chỉ trong nửa giờ
Nga phát triển AI phát hiện bão và lốc xoáy chỉ trong nửa giờ
(Ngày Nay) - Các nhà khoa học Nga đã huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện các cơn bão và lốc xoáy chỉ trong vòng 15-30 phút sau khi hình thành, mở ra khả năng cảnh báo sớm và dự báo chính xác hơn. Với bước phát triển này, việc xử lý dữ liệu thủ công để phát hiện những hiện tượng này trước đây có thể mất hàng tháng, trong khi AI có thể hoàn thành trong vài phút.