analiza unor factori de influenţă asupra preţului de Închiriere al apartamentelor

Universitatea Transilvania din Braşov Facultatea de Ştiinţe Economice și Administrarea Afacerilor

ANALIZA UNOR FACTORI DE INFLUENŢĂ

ASUPRA PREŢULUI DE ÎNCHIRIERE AL APARTAMENTELOR

Student: Grupa 8623

Specializarea: CIG Anul: I

Introducere

Pentru analiza economică, o mare importanţă o prezintă piaţa imobiliară din România

care până în anul 2003 a avut o creştere relativ lentă de maximum 5% pe an. Datorită lipsei de

spaţiu locativ şi apariţiei creditelor ipotecare/imobiliare, începând cu anul 2003 s-a înregistrat o

explozie a preţurilor, înregistrându-se creşteri de peste 50% anual. Diferenţa majoră dintre

cererea şi oferta de pe piaţa imobiliară, precum şi deschiderea tot mai mare a băncilor către

creditare au facut ca România să fie o destinaţie preferată pentru investitori. În momentul de faţă,

piaţa imobiliară din România a atins limite superioare prin activitatea desfăşurată de un număr

mare de agenţi economici, activitate călăuzită de conceptul de marketing.

Urmărind conceptele de baza definite de Ph. Kotler ce se caracterizează prin: nevoi,

dorinţe şi cereri, produse, valoare, cost şi satisfacţie, schimburi, tranzacţii şi relaţii, pieţe, putem

să le configurăm în domeniul imobiliar după cum urmează în graficul alăturat:

Filozofia de marketing se întemeiază pe nevoile şi dorinţele oamenilor. Nevoia din

domeniul imobiliar se referă la obţinerea unui adăpost pentru a putea supravieţui. Dorinţa însă,

capătă un aspect diferit în sensul că nu reprezintă o necesitate, ci o modelare a nevoilor privite

prin prisma individuală a fiecarei persoane în parte. Cererea reprezintă o concretizare a dorinţei,

PIAŢA IMOBILIARĂ:Locul de întâlnire şi confruntare al cererii cu oferta

Schimburi, tranzacţii: imobiliare (schimb de locuinţă)

Produse: construcţii imobiliare: terenuri, imobile, spaţii comerciale

Valoare şi satisfacţie:Avantaje dobândite în raport cu preţul plătit

Nevoi : (o locuinţă, un adăpost)Dorinţe: ( o casă, o vilă, un apartament, un spaţiu comercial)

aceasta depinzând însă de puterea de cumpărare. Produsul, în cazul de faţă construcţiile,

terenurile, este oferit pe piaţă pentru a satisface nevoia sau dorinţa cumpărătorului. Odată intrat

în posesia unui imobil, există posibilitatea de efectuare a unei tranzacţii, a unui schimb, pentru a

obţine un alt imobil, sau un venit suplimentar care să satisfacă nevoile şi dorinţele în urma

acestui schimb.

Piaţa imobiliară se poate defini ca locul de întalnire dintre cererea şi oferta imobiliară,

prin tranzacţiile ce au avut loc, dar şi prin cele care nu s-au materializat lăsând loc astfel

posibilităţii de analiză asupra evoluţiei pieţei. Din punct de vedere al gradului de libertate, putem

spune că piaţa imobiliară este o piaţă liberă, caracterizată de desfaşurarea nestingherită a

întocmirii actelor de vânzare-cumpărare. Înainte de 1989 nici măcar nu se putea vorbi despre o

piaţă imobiliară dat fiind faptul că nu exista o concurenţă, nu existau agenţii imobiliare, serviciile

de vânzare -cumpărare fiind realizate doar prin intermediul notarilor.

Astfel putem spune că înainte de 1989 aveam o piaţă controlată, o piaţă impusă care nu

oferea posibilitatea libertăţii de acţiune. Un exemplu în acest caz este utilizarea unor preţuri

standard pentru bunul imobiliar vânzabil, emise în vederea întocmirii actelor de vânzare-

cumpărare, aceste preţuri fiind aşadar stabilite de către stat fără a putea fi influenţate de către

vânzător într-un mod favorabil acestuia. Bunurile imobiliare nu se puteau vinde la un preţ mai

mare decât cel stabilit prin lege şi calculat în funcţie de vechimea imobilului precum şi de zona

în care se afla.

Piaţa liberă, oferă însă posibilitatea de a lansa pe piaţă o ofertă individuală, concretizarea

acesteia, respectiv întocmirea actelor de vânzare-cumpărare, depinzând de existenţa unei cereri

care să răspundă ofertei. Piaţa imobiliară este o piaţă internă concentrată cu precădere în zonele

urbane. In ultimii ani, în România nivelul de salarizare a crescut şi odată cu acesta şi cererea

consumatorilor. Pentru a ţine pas cu cererea, societăţile de construcţii au început lucrări de mare

amploare încercând să acopere pe cât posibil varietatea cererilor şi anume (construcţii pentru

domeniul industrial, pentru domeniul de afaceri, imobile pentru locuinţe, case, etc).

O creştere a pieţei imobiliare a atras după sine creşterea altor pieţe, având astfel un

impact pozitiv asupra economiei naţionale. Modificarea poziţiei unui produs în cadrul pieţei

totale sau a unei subdiviziuni de referinţă a acesteia, afectează în proporţii diferite piaţa tuturor

întreprinderilor care comercializează sau produc acel produs. O cerere mare din partea

consumatorilor, atrage după sine şi o ofertă mare sau o tendinţă accentuată de acoperire a cererii

aducând astfel modificări pe piaţa locurilor de muncă care se manifestă prin angajarea de

personal în vederea satisfacerii cererii. În ceea ce priveşte domeniul imobiliar, dorinţa de

satisfacere a cererii a obligat agenţiile imobiliare să studieze în aprofunzime piaţa pentru a putea

oferi servicii şi bunuri de calitate şi pentru a putea să beneficieze la rândul lor de cât mai multe

cereri pe care să le poată onora adresate acestora în urma unor tranzacţii reuşite. Pentru aceasta,

agenţiile imobiliare trebuie să se facă cunoscute şi în acest mod să atragă prin expunerea

calităţilor firmei, noi cumpărători, să îi păstreze pe cei vechi şi să facă faţă concurenţei.

Scopul unei agenţii imobiliare nu este atins integral dacă în urma actului de vânzare –

cumpărare (sau închiriere) cerinţa clientului nu este satisfacută integral motiv pentru care

serviciile agenţiilor imobiliare trebuie să fie cât mai competitive, oferind clientului toate

informaţiile necesare încheierii tranzacţiei fară a ascunde anumite elemente ce pot atrage după

sine o înşiruire de probleme ce pot aduce prejudicii agenţiei imobiliare reducându-i gradul de

credibilitate şi scăzând numărul potenţialilor clienţi ai acesteia. Nu întotdeauna drumul către

atingerea scopului este drumul cel mai scurt.

Acest proiect are ca obiectiv principal analiza, cu ajutorul unor teste, a influenţei unor

factori asupra preţului de închiriere a apartamentelor. Modelul a fost construit pentru perioada

1994 – 2008, datele necesare pentru acest studiu fiind culese de pe site-ul INSSE din Anuarul

Statistic al României (ANEXA 1). Acest model analizează influenţa unui factor şi anume:

suprafaţa apartamentelor asupra preţului de închiriere a apartamentelor, iar pentru exemplificare

s-a folosit modelul regresiei simple, modelul putând fi construit astfel:

CHt = a + a SPt + εt , t = 1, 2,….., 15

unde:

CHt – chiria apartamentelor în anul t;

SPt – suprafaţa apartamentului în anul t;

a , a – parametrii modelului;

εt – eroarea de specificare.

Specificarea unui model econometric presupune alegerea unei funcţii matematice cu

ajutorul cãreia poate fi descrisã legãtura dintre cele douã variabile. Pentru modelul unifactorial,

procedeul cel mai des folosit îl constituie reprezentarea graficã cu ajutorul graficului de corelație.

Cu ajutorul graficului s-au reprezentat legãturile dintre preţul chiriei şi suprafaţa apartamentelor.

Din graficul ataşat în ANEXA 1, se poate observa cã asupra variabilei de explicat, pe

lângã suprafaţa apartamentelor, au influenţat şi alţi factori întrucât existã puncte aşezate fãrã nici

o regularitate. Influenţa acestor factori întâmplãtori neidentificaţi se va elimina prin ajustare,

adicã prin stabilirea liniei de regresie teoreticã. Drept urmare, modelul econometric care descrie

legãtura dintre cele douã variabile este un model liniar unifactorial, panta dreptei fiind pozitivã,

rezultã cã legãtura dintre cele douã variabile este direct liniarã.

Aplicând Testul Student se pune în evidenţă influenţa semnificativă pe care o are

suprafaţa apartamentelor asupra preţului de închiriere. Deoarece valoarea corelată este mai mare

decât valoarea toretică, se deduce faptul că modelul este bine construit, iar coeficientul de

corelație este semnificativ diferit de zero. Rezultatele obţinute în cadrul acestui test sunt

prezentate în ANEXA 1, iar modelul estimat este :

CHt = 0,56 + 9,29 ∙SPt + et

(0,61) (6,94)

R² = 0,96

n = 15

(•) = t Student

Efectuând Testul Fisher, se constată că variabila explicativă introdusă în model este

reprezentativă şi influenţează semnificativ variabila de explicat. Modelul este global semnificativ

şi bine construit.

În continuare, se vor adăuga 5 variabile explicative modelului cu o singură variabilă

pentru a se analiza dacă acestea îmbunătăţesc semnificativ calitatea ajustării. Datele acestora sunt

prezentate în tabelul din ANEXA 2, iar modelul respectiv va deveni un model de regresie

multiplă, fiind reprezentat astfel :

CHt = a + a SPt + a NLt + a AP3t + a DSt + a ZUt + a ZRt + εt , t =

1,2,....15

unde :

CHt - chiria apartamentelor în anul t;

SPt - suprafaţa apartamentelor în anul t;

AP3t - apartament cu 3 camere în anul t;

NLt - număr de locuinţe în anul t;

DSt - dotări suplimentare în anul t;

ZUt - zonă urbană în anul t;

ZRt - zonă rurală în anul t;

a ,a ,a ,a ,a ,a ,a - parametrii modelului;

εt - eroarea de specificare.

Deoarece parametrii modelului sunt necunoscuţi, valorile acestora se pot estima cu

ajutorul metodei celor mai mici pătrate ( M.C.M.M.P. ). Estimând parametrii modelului ,

obţinem :

CHt = 10,19 + 9,2 ∙SPt - 9,5∙ NLt - 0,014∙ AP3t + 0,001∙ DSt + 1,51∙ ZUt + 5,28∙ ZRt + et

(1,66) (1,81) (1,36) (6,16) (0,001) (5,39) (2,76)

n=15;

R2=0.99;

(•)= t Student

După ce s-au estimat parametrii modelului, se va recurge la analiza autocorelaţiei erorilor

pentru modelul obţinut. Astfel, se va aplica testul Durbin-Watson, cu ajutorul căruia am calculat

valoarea DW şi s-au extras valorile dU şi dL din tabelul Durbin-Watson pentru n=15 observări

şi k=6 variabile explicative. Întrucât această valoare DW aparţine intervalului [d ,4-d ], rezultă

faptul că nu există o autocorelaţie a erorilor. (ANEXA 2)

Aplicând Testul Student pentru aceste valori ale variabilelor explicative, se constată

următoarele: suprafaţa apartamentelor, numărul de locuinţe, apartamentele cu 3 camere şi zona

urbană influenţează în mod semnificativ preţul de închiriere. Putem, de asemenea observa că la

variabile explicative (dotări suplimentare şi zona rurală), raţia Student este mai mică decât

valoarea pe care o extragem din tabela legii de distribuţie Student. Astfel, ele nu influenţează în

mod semnificativ variabila de explicat, iar prin urmare vor fi scoase din model. (ANEXA 3).

Noul model estimat este:

CHt = 11,69 + 9,29∙SPt - 1,1∙ NLt- 8,8∙ AP3t+ 1,18∙ ZUt+ et , t = 1,2,....15 (0,90) (1,48) (8,01) (2,24) (3,63)

n=15

R2=0.99

(•)= t Student

Aplicând Testul Fisher, se constată că valoarea lui F calculat (extras din tabel) este mai

mare decât valoarea lui F teoretic, calculat conform formulei specifice. De aici rezultă că

modelul este global semnificativ, adică variabilele explicative influenţează în mod semnificativ

preţul de închiriere, modelul fiind bine construit. (ANEXA 4)

ANEXA 1

Regresia simpla:

Ani Chiria (mil. lei) Suprafaţa (m²) y x11994 1,8 2042101995 3 3374401996 8,2 9290191997 10,4 11647051998 10,9 12239251999 9,5 9984322000 6,6 6575642001 8,9 8814352002 10,4 10250562003 11,8 11302962004 10,5 10071312005 8,8 8269322006 8,4 7606232007 8,1 7108002008 7,6 680923

Graficul ce reprezintă legătura dintre cele 2 variabile :

Legătura dintre preţul de închiriere şi suprafaţa apartamentelor

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

1400000

0 2 4 6 8 10 12 14

Valorile observate

Valorile teoretice

Funcţia de regresie:

SUMMARY OUTPUT

Regression StatisticsMultiple R 0,965561R Square 0,932309Adjusted R Square 0,927102Standard Error 0,751602Observations 15

ANOVA df SS MS F Significance F

Regression 1 101,1456 101,1456 179,0484 5,6E-09Residual 13 7,34378 0,564906Total 14 108,4893

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%Intercept 0,56233 0,611847 0,919069 0,374798 -0,75949 1,884144X Variable 1 9,29E-06 6,94E-07 13,3809 5,6E-09 7,79E-06 1,08E-05

ANEXA 2

Regresia multiplă:

Anii Chiria (mil. Lei)

Suprafaţa (m²)

Număr locuinţe

Ap. cu 3 camere

Dotări suplimentare

Zona urbană Zona rurală

y x1 X2 x3 X4 x5 x61994 1,8 204210 11345000 5894,2 208 691803 2630,21995 3 337440 11248000 2366,4 222 185459 3496,31996 8,2 929019 11329500 2314,2 263 186172 322,71997 10,4 1164705 11199086 2771,9 307 144994 4997,41998 10,9 1223925 11228669 4678,3 374 149712 6966,11999 9,5 998432 10509810 5636,4 433 148333 9183,42000 6,6 657564 9963090 5885,4 469 152585 10025,82001 8,9 881435 9903764 5810,6 493 144034 10761,42002 10,4 1025056 9856307 6104,6 527 132472 10660,12003 11,8 1130296 9578779 4998,7 567 131138 9765,82004 10,5 1007131 9591723 5686,8 609 105614 13070,62005 8,8 826932 9396954 8167,8 660 148066 180712006 8,4 760623 9055940 9704,8 706 154801 21112,12007 8,1 710800 8775308 11803,2 810 162362 22307,32008 7,6 680923 8959513 12450,9 903 165450 24180,4

RESIDUAL OUTPUT (et- et-1)2 (et)2

Observation Predicted Y Residuals 0,017081 1,798098 0,001902 0,041509 0,0053362 2,869308 0,130692 0,001615 0,0128223 8,273045 -0,07304 0,024764 0,0019484 10,51324 -0,11324 0,002682 0,0092015 10,85587 0,044132 0,089149 0,041076 9,404078 0,095922 0,024131 0,0022397 6,802656 -0,20266 0,023802 0,0114418 8,947315 -0,04732 0,00065 0,0066389 10,29304 0,106963 0,007196 1,12E-05

10 11,71852 0,081475 0,000684 0,00087111 10,50335 -0,00335 0,000612 2,28E-0512 8,829505 -0,0295 0,002644 0,00217613 8,404772 -0,00477 0,006481 0,001146

14 8,05335 0,04665 0,001146 015 7,633855 -0,03386 0,227065 0,112002

Metoda Durbin-Watson (DW)

DW=(∑(et- et-1)2)/(∑(et)2) DW 2,027339ρ -0,01367d1 0,447d2 2,472

TESTUL STUDENT ( ANEXA 3)

SUMMARY OUTPUT


Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%Intercept 10,19272781 1,660401951 6,138711056 0,000277409 6,3638341 14,02162X Variable 1 9,1997E-06 1,81064E-07 50,80919294 2,49369E-11 8,782E-06 9,62E-06X Variable 2 -9,46532E-07 1,36843E-07 -6,916910858 0,000122424 -1,262E-06 -6,3E-07X Variable 3 -0,000140726 6,16441E-05 -2,362873379 0,051838309 -0,0002829 1,43E-06

X Variable 4 0,001143216 0,001120267 1,020484591 0,337363968 -0,0014401 0,003727X Variable 5 1,5075E-06 5,39893E-07 2,792217629 0,023477877 2,625E-07 2,75E-06X Variable 6 5,28234E-06 2,76757E-05 0,190865919 0,853385448 -5,854E-05 6,91E-05

TESTUL FISHER (ANEXA 4)

SUMMARY OUTPUT




Noul model:

AniiChiria

(mil. Lei) Suprafata (m²)Numar locuinte

Ap. cu 3 vamere

Zona urbana

y x1 x2 x3 x41994 1,8 204210 11345000 5894,2 6918031995 3 337440 11248000 2366,4 1854591996 8,2 929019 11329500 2314,2 1861721997 10,4 1164705 11199086 2771,9 1449941998 10,9 1223925 11228669 4678,3 1497121999 9,5 998432 10509810 5636,4 1483332000 6,6 657564 9963090 5885,4 1525852001 8,9 881435 9903764 5810,6 1440342002 10,4 1025056 9856307 6104,6 1324722003 11,8 1130296 9578779 4998,7 1311382004 10,5 1007131 9591723 5686,8 1056142005 8,8 826932 9396954 8167,8 1480662006 8,4 760623 9055940 9704,8 154801

2007 8,1 710800 8775308 11803,2 1623622008 7,6 680923 8959513 12450,9 165450

Regresia asupra variabilelor rămase în model:

SUMMARY OUTPUT




Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%Intercept 11,69657 0,908944 12,86831 1,51E-07 9,671317 13,72182

X Variable 1 9,29E-06 1,48E-07 62,92851 2,5E-14 8,96E-06 9,62E-06X Variable 2 -1,1E-06 8,01E-08 -13,3035 1,1E-07 -1,2E-06 -8,9E-07X Variable 3 -8,8E-05 2,24E-05 -3,95143 0,002724 -0,00014 -3,9E-05X Variable 4 1,18E-06 3,63E-07 3,256712 0,008622 3,74E-07 1,99E-06

analiza unor factori de influenţă asupra preţului de Închiriere al apartamentelor

Documents