Competitie Si Echilibru pe Piata Imobiliara din Romania

Introducere

Capitolul 1 Noțiuni teoretice

1.1. Competiția și tipurile acesteia: perfectă și imperfectă

1.2. Modul de formare al prețurilor pe piața cu concurență perfectă

1.3. Cicluri economice

1.4. Metode și tehnici folosite în studiul de caz

Capitolul 2 Studiu de caz: Competiție și echilibru pe piața imobiliară din România

2.1 Prezentare a pieței imobiliare din România

2.2 Piața imobiliară în contextul crizei economice din 2008

2.3 Piața imobiliară din România între 2008 și 2014 și declinul suferit în contextul crizei economice. Influența ratei dobânzii și a ratei șomajului

2.3.1 Descrierea surselor

2.3.2 Analiza modelului de regresie multipla

2.3.3 Explicitarea modelului in forma matematica

2.3.4 Statistici descriptive

2.3.5 Primul model de regresie, perioada Ianuarie 2008 – Martie 2009.

2.3.6 Al 2-lea model de regresie, perioada Martie 2009 – Aprilie 2012

2.4 Concurența pe piața imobiliară din București

2.4.1 Analiza concurenței pe piața imobiliară

2.4.2 Preferințele cumpărătorilor

2.4.3 „Dezghețul” de pe piața imobiliară

2.4.4 Dezvoltatorii de pe piețele imobiliare

Concluzii

Anexe

Bibliografie

Introducere

„Piața imobiliară reprezintă totalitatea tranzacțiilor care implică drepturi de proprietate sau

de folosință asupra terenurilor și clădirilor.

Ca pe orice piață, prețul de tranzacție este stabilit, în primul rând, de interacțiunea dintre

cerere și ofertă.

Faptul că fiecare imobil este unic, determină complexitatea foarte mare a acestei piețe și împărțirea acesteia în funcție de zone și de scopul în care va fi utilizat bunul respectiv”.

O observație pe care o putem face în privința pieței imobiliare, o constituie faptul că aceasta se identifică cu piața cu concurență perfectă, argumente ce stau la baza acestei afirmații reprezentând faptul că regăsim în cadrul acesteia un număr foarte mare de vânzători și deasemenea, un volum foarte mare de tranzacții. Ca pe oricare piață cu concurență perfectă, celor ce intenționează să vândă, la fel ca și celor ce doresc să achiziționeze, le este imposibil să decidă prețul de tranzacționare, care este întodeauna „stabilit” de interacțiunea dintre cerere și ofertă.

O altă caracteristică prin care piața imobiliară se aseamănă cu cea cu concurență perfectă o constituie faptul că intrarea și ieșirea de pe piață se face relativ ușor, întrucât nu există nicio barieră sau restricție în acest sens.

Pe perioada cuprinsă între anii 2008-2014, România a traversat, conform Teoriei Ciclurilor Economice definite de J. Schumpeter, două perioade ale ciclului economic și anume perioada de recesiune și cea de depresiune, motiv pentru care, vom analiza modul în care piața imobiliară a evoluat în descursul acestei perioade.

Un alt aspect care se dorește a fi studiat îl constituie competiția existentă pe această piață la nivelul dezvoltatorilor imobiliari și modul în care aceștia răspund preferințelor consumatorilor.

Pornind de la aceste premise, primul capitol al lucrării va conține noțiuni teoretice în ceea ce privește competiția pe piață și tipurile acesteia, perfectă și imperfectă, modul în care se formează prețurile pe tipul de piață ce se aseamănă cel mai mult cu piața ce constituie obiectul studiului, și anume cea cu concurență perfectă.

Tot în cadrul acestui capitol vom rezuma noțiuni privind ciclurile economice și unul dintre modelele folosite în studiul de caz, cel al regresiei liniare multiple.

În cel de-al doilea capitol, ne propunem să analizăm echilibrul pe piața imobiliară din România în contextul crizei economice, motiv pentru care vom utiliza modelul regresiei multiple, prin intermediul căruia vom studia modul în care rata dobânzii la facilitarea de credite, împreună cu rata șomajului influențează evoluția prețului apartamentelor în decursul unei perioade de 6 ani.

Tot în acest capitol, vom studia competiția existentă pe piața imobiliară; pentru aceasta, vom apela la un studiu efectuat pentru a determina preferințele „consumatorilor” în materie de locuințe și vom analiza modul în care dezvoltatorii imobiliari răspund nevoilor acestora.

Capitolul 1

Competiția și tipurile acesteia: perfectă și imperfectă

„Competiția conduce la o continuă perfecționare și eficientizare a producției. Ea determină producătorul să elimine risipa și să scadă costurile, astfel încât să vândă la un preț mai mic decât alții. Îi elimină pe cei ale căror costuri rămân ridicate și face astfel încât să concentreze producția în mâinile acelora ale căror costuri sunt mai mici”

Între agenții existenți pe o piață se derulează numeroase relații economice. Aceștia cooperează și lucrează împreună pentru a-și atinge scopuri comune, dar în același timp se află și în competiție. Putem defini competiția drept o formă a concurenței în care fiecare agent economic acționează în interes economic.

În cadrul concurenței fiecare agent economic acționează în propriul interes: cumpărătorii pentru a identifica vânzătorul ce oferă cel mai bun raport dintre prețul practicat și calitatea oferită; vânzatorii sunt în competiție pentru a atrage cât mai multi potențiali cumpărători.

Concurența reprezintă o formă de manifestare a economiei de piață, în cadrul căreia este aproape imposibilă existența unui singur producător pentru un bun omogen. Aceasta se concretizează în comportamentul individualizat al agenților economici din cadrul aceleiași ramuri, sector sau domeniu de activitate, supus obiectivului maximizării profitului în urma utilizării capitalului investit.

Conceptul de structură a pieței

Structura unei piețe este definită în raport cu mărimea și numărul firmelor ce există, tipul produsului și ușurința intrării sau ieșirii de pe piață. Conceptul de structură a pieței este folosit în analiza teoriei comportamentului producătorului și a maximizării profitului.

Tipuri de structuri de piață

În teoria economică sunt analizate un număr de patru tipuri de structuri și anume: piața cu concurență perfectă, piața cu structură de monopol, piața cu structură de oligopol și piața cu structură de concurență monopolistică.

În cadrul pieței cu concurență perfectă identificăm multe firme, de cele mai multe ori de mici dimensiuni, nici una dintre ele neavând o cotă semnificativă de piață, ceea ce înseamnă că, prin acțiunile lor, acestea nu au puterea să influențeze prețul pieței.

Produsele sunt omogene, din această cauză pot fi substituite, iar firmele pot alege momentul când doresc să intre sau să iasă cu de pe piața respectivă. Acestea sunt capabile să concureze de pe poziții egale cu firmele care există deja, din punct de vedere al prețul factorilor de producție, tehnologia de producție, și din multe alte puncte de vedere.

La polul opus pieței cu concurență perfectă este piața cu structură de monopol. Acesta este o structură a pieței în care regăsim o singură firmă, un produs unic și care nu este supusă riscului apariției unor noi concurenți pe piață.

Piața cu structură de oligopol se caracterizează prin existența unui număr destul de mic de firme, dintre care o parte dețin o cotă importantă de piață. Produsul poate fi diferențiat sau omogen și pot să existe unele bariere la intrarea pe piață.

Piața cu concurență monopolistică se aseamană cu piața cu concurență perfectă din punct de vedere al numărului de firme și datorită ușurinței cu care acestea intră și ies după piață, dar spre deosebire de concurența perfectă, în cadrul acesteia, produsele firmelor nu mai sunt omogene, ci se diferențiază între ele.

În tabelul următor vom caracteriza fiecare tip de piață meționat anterior, din punct de vedere al numărului de producători și al gradului de diferențiere al produselor, ușurinței intrării/ieșirii de pe piață, puterii firmelor de a influența prețurile, iar în ultima coloană identificăm câteva exemple de sectoare din economie unde predomină tipul respectiv de piață.

Tabel 1.1: Tipuri de concurență și structuri de piață

Modul de formare al prețurilor pe piața cu concurență perfectă

În cadrul pieței cu concurență pură și perfectă, prețul corespunde echilibrului dintre cerere și ofertă și este acceptat atât de vânzători, cât și de cumpărători.

Prețul este egal cu veniturile medii sau marginale întrucât este stabilit de piață și nu poate fi influențat de nici unul din agenții economici ce participă în cadrul tranzacțiilor.

În cadrul pieței concurențiale fiecare firmă va dorii să obțină un profit căt mai mare ( care reprezintă diferența dintre încasările totale (VT) și costul total (CT):

(1.1)

Pentru a obține profit maxim trebuie îndeplinită condiția , adică atât timp cât (veniturile marginale) depășesc (costurile marginale) firma va decide să mărească cantitatea produsă. (vezi Figura 1.1).

Figură 1.1: Echilibrul pe termen scurt

Prețul P V

A

C(cost fix) B

Q Cantitatea Q

Se observă pe grafic că mărimea profitului firmei este dat de suprafața .

Orice firmă decide stoparea pentru moment a producției în condițiile în care venitul obținut este mai mic decât costurile totale caracteristice producției și poate decide să părăsească piața în situația în care venitul obținut este inferior costurilor variabile.

Echilibrul pieței cu concurența perfectă este realizat, pe termen scurt, atunci când cantitatea cerută dintr-un bun este egală cu cantitatea oferită din acel bun. Dacă notăm prin cantitatea cerută din bunul la prețul , iar prin cantitatea oferită din bunul la prețul , condiția de echilibru al pieței cu concurență perfectă este:

(1.2)

Această condiție determină în acelaș timp prețul de echilibru și cantitatea corespunzătoare acestuia.

În numeroase situații, prețul practicat de agenții economici se întâmplă să nu fie același cu prețul de echilibru. În aceste condiții putem întâlni două situații:

prețul practicat este mai mare decât prețul de echilibru.

prețul practicat este mai mic decât prețul de echilibru.

În primul caz, cantitatea solicitată este inferioară celei oferite, deoarece prețul este apreciat de anumiți de consumatori ca fiind mult prea mare. Anumiți ofertanți nu vor fi capabili să-și vândă toată cantitatea la acest preț, iar concurența dintre ei îi va obliga să reducă prețul până la nivelul de echilibru.

În cel de-al doilea caz, cantitatea solicitată este superioară celei oferite, dar prețul stabilit la acest nivel nu va permite unor agenți economici să-și recupereze costurile caracteristice producției. Din această cauză anumiți cumpărători nu vor reuși să obțină bunul dorit la prețul inițal și îl vor accepta la prețul de echilibru superior, deci concurența între cumpărători va determina creșterea prețului până la nivelul de echilibru.

Pe o perioadă scurtă de timp volumul ofertei o să varieze între zero și o limită superioară determinată de capacitățile de producție ale firmelor ce participă la tranzacțiile de pe piață. Pe o perioadă mai mare capacitatea de producție poate varia, iar restabilirea echilibrului se face în condiții mai favorabile pentru producători. Oferta poate fi adusă la nivelul cererii pe căi normale, neluând în calcul suprasolicitarea capacităților de producție. Volumul vânzarilor poate fi mărit prin înființarea unor noi unități, ori prin înlocuirea sau modernizarea utilajelor vechi, în condițiile în care se dispune de suficient timp pentru a întreprinde măsuri de acest fe prețul până la nivelul de echilibru.

În cel de-al doilea caz, cantitatea solicitată este superioară celei oferite, dar prețul stabilit la acest nivel nu va permite unor agenți economici să-și recupereze costurile caracteristice producției. Din această cauză anumiți cumpărători nu vor reuși să obțină bunul dorit la prețul inițal și îl vor accepta la prețul de echilibru superior, deci concurența între cumpărători va determina creșterea prețului până la nivelul de echilibru.

Pe o perioadă scurtă de timp volumul ofertei o să varieze între zero și o limită superioară determinată de capacitățile de producție ale firmelor ce participă la tranzacțiile de pe piață. Pe o perioadă mai mare capacitatea de producție poate varia, iar restabilirea echilibrului se face în condiții mai favorabile pentru producători. Oferta poate fi adusă la nivelul cererii pe căi normale, neluând în calcul suprasolicitarea capacităților de producție. Volumul vânzarilor poate fi mărit prin înființarea unor noi unități, ori prin înlocuirea sau modernizarea utilajelor vechi, în condițiile în care se dispune de suficient timp pentru a întreprinde măsuri de acest fel. Dacă prețul de echilibru este suficient pentru a permite întreprinderilor să obțină profit, el va încuraja investirea capitalului și înființarea unor noi firme. Concomitent cu creșterea ofertei de la la sau de la la se va produce scăderea prețului de la la și la (figura 1.2), o scădere ce se va menține atât timp cât există șanse de obținere a profitului.

Figura 1.2: Echilibrul pe termen lung

P

Q

Echilibrul pe termen lung are loc în momentul în care cererea globală este egală cu oferta globală. Dacă în segmentul respectiv de piață există deja un număr destul de mare de firme, prețul va atinge nivelul costurilor medii, iar profitul lor se va egala cu zero și aceste firme vor deveni firme marginale.

În aceste condiții, pe termen lung, forța de manifestare a concurenței determină nu numai prețul produsului sau cantitatea schimbată în condiții de echilibru, ci și numărul firmelor.

Cicluri economice

„O economie națională care se conduce în principal după regulile economiei de piață se caracterizează printr-o dinamică de tip oscilant a activității economice, cu abateri mai mari sau mai mici de la trendul general. Această dinamică specifică este cunoscută în literatura de specialitate sub denumirea de fluctuație ciclică, fluctuație a afacerilor, sau cicluri ale afacerilor.”

Tipuri de cicluri ale afacerilor

După durata lor, ciclurile afacerilor pot fi încadrate în: cicluri majore, cicluri minore și macrocicluri. Ciclurile majore sunt caracterizate prin oscilații semnificative în activitatea de afaceri, având o periodicitate de aproximativ 10 ani. Ciclurile minore sunt variații a căror intensitate este relativ moderată și în care fluctuațiile sunt vizibile dar nu severe și apar la un interval de 3-4 ani.

Macrociclurile denumite și ciclurile lungi sunt fluctuații de 50-60 ani, ce pot conține numeroase cicluri majore, dar și cicluri minore în interiorul său. Apariția unui declin pe termen scurt în decursul unei creșteri pe termen lung este posibilă, la fel ca și apariția unei creșteri în cadrul unei deprecieri, deasemenea, pe termen lung. „Aceste fluctuații importante se datorează dinamicii caracteristice numeroaselor componente ale sistemului economico-social, a legăturii manifestate printr-o influențare, condiționare sau acțiune cauzală reciprocă dintre acestea, a contradicțiilor ce se manifestă în dezvoltarea economico-socială, a reacției întârziate a agenților economici la diferite modificări a inerției pe care o manifestă unele componente.”

Cel ce a descoperit evoluția ciclurilor economice a fost economistul Nikolai Kondratief, în secolul XX, după studierea în decursul a aproape 200 de ani a prețurilor ce caracterizează diferitele piețe.

La cățiva ani după, economiștii au corelat aceste evoluții ciclice ale prețurilor cu evoluția economiei și au stabilit că și creșterea acesteia se desfășoară ciclic (cicluri seculare Kondratief) și nu uniform crescător.

Aceste cicluri au fost definite de Schumpeter și se aseamănă, întrucât cuprind patru faze:

faza de creștere (boom) până când se ajunge la un maxim al prețurilor;

faza de descreștere (recesiune) până când se ajunge la un minim al prețurilor;

faza de depresiune caracterizată de o menținere a prețurilor aproape de punctul de minim;

faza de reluare a creșterii prețurilor către un nou punct de maxim/vârf.

În figura 1.3 este reprezentat un ciclu economic cu fazele sale principale:

Figură 1.3: Fazele ciclului economic

Prosperitate Recesiune Înviorare

Depresiune

Timp

Metode și tehnici folosite în studiul de caz: Regresia liniară multiplă

Metoda regresiei este utilizată pentru a determina forma și sensul legăturii dintre două sau mai multe variabile.

Se pleacă de la premiza că între variabilele și , , … există o interdependență, adică este influențat de , , … .

„Metoda regresiei este folosită la obținerea unei expresii a unei funcții de regresie care sintetizează forma și sensul variației lui sub influența factorilor .” Variabila este numită variabilă dependentă, iar variabilele , , … , variabile independente.

Dacă luăm în considerare un singur factor, se obține un model de regresie simplă sau unifactorială.

Dacă avem doi sau mai mulți factori, obținem un model de regresie multiplă sau multifactorială.

Metoda regresiei multiple este generalizată prin teoria „modelului liniar general”, în care sunt acceptate mai multe variabile dependente concomitent și, de asemenea, variabile factoriale care nu sunt independente liniar.

Clasa modelelor liniare poate fi exprimată prin

(1.4)

Unde:

este variabila dependentă (endogenă),

este vectorul variabilelor independente (exogene),

este vectorul coeficienților, parametrii modelului,

este o variabilă, interpretată ca eroare.

Cu alte cuvinte,

(1.5)

exprimă relația liniară dintre și .

Interpretarea coeficienților

Orice coeficient poate fi interpretat: modificarea cu o unitate a valorii variabilei determină o modificare a valorii lui cu unități. Întrucât scalele de măsură sunt de cele mai multe ori diferite, această interpretare a coeficienților are de cele mai multe ori ca eflect deformarea imaginii importanței variabilelor exogene în model, motiv pentru care este necesară introducerea unor coeficienți de regresie standardizați denumiți și coeficienți de regresie estimați ai modelului:

(1.5)

Prin standardizare definim transformarea de tipul (1.6)

Coeficienții de regresie standardizați au interpretarea: modificarea cu o abatere standard a valorii variabilei independente x produce o modificare cu abateri standard a valorii variabilei dependente.

Estimația dispersiei erorilor ()

Eroarea de ajustare , se obține conform relației următoare:

(1.7)

unde reprezintă valoarea ajustată, oferită de ecuația de regresie.

Erorile de ajustare se numesc reziduuri, iar analiza lor constituie o parte importantă din cadrul studiului calitativ al ecuației de regresie. Deasemenea reziduurile sunt estimații ale erorilor ε.

Se demonstrează că:

(1.8)

este o estimație nedeplasată a dispersiei .

Numitorul este egal cu numărul gradelor de libertate a sumei de la numărător.

Precizia ajustării

Cu cât obținem reziduri mai mici, cu atât ajustarea datelor este mai bună. Cu toate acestea, a stabili un criteriu care sa indice cât de mici este necesar sa fie erorile pentru a accepta ipoteza de validitate a regresiei nu este ușor.

În scopul obținerii unei valori care să definească precizia ajustării, pornim de la relația:

(1.9)

„Următoarea relație arată faptul că variația valorilor observate în jurul valorii medii se descompune într-un termen ce exprimă variația valorilor estimate în jurul mediei și într-un termen datorat reziduurilor ajustării. Prin urmare, regresia estimată va fi cu atât mai bună cu cât ultimul termen va fi mai mic, sau cu cât variația valorilor estimate va fi mai apropiată de variația valorilor observate.

” (1.10)

Alegem drept indicator de precizie a ajustării raportul:

(1.11)

Pentru a ajusta cât mai bine ecuația de regresie este nevoie ca valoarea acestui raport să fie cat mai apropiată de 1.

Cantitatea este numită coeficientul de determinare și exprimată în procente, ne arată cât din varianța variabilei endogene este justificată de ecuația estimată.

Coeficientul de corelație multiplă

Pentru a determina gradul asocierii dintre variabila y și restul variabilelor x utilizăm coeficientul de corelație multiplă . Acesta se definește ca și coeficientul maxim de corelație simplă dintre y și o combinație (liniară) de variabile x. Putem explica astfel faptul că are valoarea calculată pozitivă și are tendința de a crește odată cu numărul de variabile independente.

Testarea ipotezelor

Pentru testarea ipotezelor modelului, sunt utilizate următoarele teste:

Testul F de semnificație globală

Primul test ce îl utilizăm pentru a analiza regresia este un test global de semnificație a coeficienților.

Ipotezele acestui test sunt:

(1.12)

(1.12`)

În condițiile ipotezei nule, se verifică faptul că statistica F, este repartizată Fisher-Snedecor , întrucât se poate confirma ipoteza nulă.

Nerespingerea ipotezei ne permite să tragem concluzia că datele observate nu permit confirmarea supoziției unui model liniar valid, deci regresia nu este corespunzătoare scopului de prognoză, propus inițial.

Un exemplu de test F se regăsește în Anexele 1, 2 și 3, unde a fost testată semnificația parametrilor modelului de regresie utilizat în studiul de caz.

Teste t

În împrejurarea în care este respinsă ipoteza nulă, acceptăm că ecuația de regresie este semnificativă la nivel global, menționînd totuși că este posibil ca anumiți coeficienți să nu fie semnificativi. Pentru a testa fiecare coeficient utilizăm un test t cu ipotezele:

(1.13)

(1.13`)

În condițiile supoziției se demonstrează că statistica este repartizată Student grade de libertate, fapt ce ne permite să utilizăm testul t.

În eventualitatea respingerii ipotezei nule, concluzionăm că datele experimentale nu ne permit să stabilim necesitatea prezenței variabilei în model, aceasta fiind considerată nesemnificativă.

Analiza reziduurilor

Analiza statistică a regresiei se bazează pe ipotezele Gauss-Markov asupra erorilor . Valabilitatea acestor ipoteze, mai ales cea de normalitate a erorilor, se testează prin analiza reziduurilor. Asemeni cazurilor testelor statistice, concluziile analizei sunt îndreptate în două direcții: ipoteza de normalitate este respinsă sau nu se respinge. Analiza reziduurilor este, în esență, de natură grafică.

Multicoliniaritatea

Situația caracterizată drept multicoliniaritate este întâlnită în situația în care un grup de variabile independente sunt strâns corelate între ele. În situația de față, dacă este inclusă în model o variabilă din grup, restul variabilelor nu mai aduc o informație suplimentară. În acelaș timp se constată o supra-evaluare a coeficientului de determinare, ca și a dispersiilor coeficienților estimați, ceea ce poate va determina altera interpretarea modelului și va cauza mărirea intervalelor de încredere.

Cea mai bună regresie și etapele selectării acesteia:

Procesul de selectare a celei mai bune regresii are loc în cazul în care există o variabilă dependentă și mai multe variabile independente posibile .

Etapele selecției:

Identificăm toate variabilele independente

Specificăm criteriul de selectare a celei mai bune regresii.

Specificăm o strategie pentru a putea selecta variabilele independente.

Realizăm estimarea și analiza modelului.

Evaluăm integritatea modelului ales.

Capitolul 2

Studiu de caz: Competiție și echilibru pe piața imobiliară din România

Prezentare a pieței imobiliare din România

7 milioane de gospodării, puțin peste 8,4 milioane de locuințe și în jur de 21 milioane de camere ce totalizează o suprafată de peste 300 milioane de metrii pătrați alcătuiesc piața imobiliară din România.

În capitală, numărul total de locuințe este de aproximativ 800 mii, împărțite în aproape 2 milioane de camere și având o suprafață locuibilă totală de peste 30 milioane de metrii pătrați. Proporțiile statistice prezente la nivel național se regăsesc destul de simetric și la nivelul municipiului București. Astfel, 10% din populația României locuiește în capitală unde se regăsește 10% din fondul locativ național.

O mare majoritate a acestor locuințe a fost construită înainte de revoluție, când era mult mai accentuat ritmul de dezvoltare urbană, iar evoluția demografică era susținută de reglementări speciale precum interzicerea avorturilor. Imediat ce au fost eliminate aceste reglementări, dar și datorită altor factori de natură economico-socială, populația României a scăzut cu 1,5 milioane de locuitori de la aproximativ 23 milioane la 21,5 milioane între anii 1989 și 2008.

Mare parte a locuințelor a trecut din proprietatea statului în proprietate privată la începutul anilor 1990, acest lucru determinând ca populația să dețină în momentul actual aproximativ 98% din fondul locativ.

”Ulterior anului 1989, începerea construcției de locuințe noi a cunoscut o perioadă de stagnare, numărul total de locuințe fiind suplimentat anual cu cele aflate deja în construcție. Începând cu anii 2000, în România a apărut fenomenul de dezvoltare imobiliară ca efect al creșterii prețurilor pe piața rezidențială. Intensificarea activității de construire a locuințelor, creșterea numărului de tranzacții imobiliare și a valorii acestora au accelerat odată cu finalizarea procesului de tranziție de la economia planificată centralizat la economia de piață și au fost amplificate de aderarea României la Uniunea Europeană.

Ca urmare a fenomenului de împroprietărire masivă a populației la începutul anilor 1990, precum și datorită sporului natural negativ al populației din ultimii 20 de ani, România ocupă în prezent locul 1, cu o rată de 96%, în rândul statelor membre UE ca procent de locuințe ocupate de proprietari din totalul locuințelor.”

Acest indicator furnizează informații importante în legătură cu înclinația populației pentru deținerea de locuințe în defavoarea închirierii, mobilitatea forței de muncă (invers corelată cu rata de locuințe ocupate de proprietari), structura pieței imobiliare și riscurile la care este expusă aceasta. În ultimii ani, numărul de locuințe ocupate de proprietari a scăzut în statele cu valori mari și a crescut în statele cu valori mici, existând o tendință evidentă în acest sens la nivel comunitar.

Influența cursului valutar asupra pieței imobiliare

În cadrul tranzacțiilor imobiliare, în aproape toate cazurile, moneda ce facilitează tranzacționarea este euro. Întrucât veniturile celor ce participă la procesul de tranzacționare sunt exprimate în moneda națională, obserăm un fenomen pe piață și anume faptul că nivelul nominal al prețurilor are, uneori, o evoluție diferită față de nivelul real.

Cursul de schimb a reprezentat un element ce a echilibrat evoluțiile semnificative ale prețurilor nominale și nu a accentuat impactul indicatorilor macroeconomici asupra prețului.

Astfel, în perioada în care a avut loc o creștere economică susținută, prețurile nominale ale apartamentelor au urmat un trend accentuat de creștere, compensat într-o măsură, nu la fel de mare totuși, de aprecierea monedei naționale față de euro.

În perioada de recesiune economică, efectul a fost invers celui menționat anterior, în concluzie scăderea prețurilor imobiliarelor a fost compensată de deprecierea monedei naționale.

Putem concluziona deci, datorită efectului determinat de cursul de schimb valutar, prețurile reale, exprimante în lei, au avut o fluctuație mai mică (volatilitate) decât prețurile nominale exprimate în moneda euro.

Din rapoartele Băncii Naționale Române, creditele pentru locuințe însumau aproximativ 22 miliarde lei (5 miliarde euro) în luna aprilie a anului 2009. Din acestea, creditele în euro totalizau o pondere de 92%, urmate de cele în franci elvețieni.

Românii au preferat creditele în euro în detrimentul celor în lei datorită avantajelor pe care acestea le oferă, precum costul mai mic al creditului, care determină în mod implicit o rată mai mare de îndatorare acceptată de către bancă. Totuși acestea prezintă și un dezavantaj important, respectiv riscul valutar la care se expun cei ce contractează creditul.

În concluzie, observăm faptul că, pe piața imobiliară, cursul valutar are un efect dublu, acela de a oferi stabilitate prețurilor reale, dar în acelaș timp reprezintă o sursă suplimentară de ineficiență, datorită impactului pe care tranzacționarea în euro îl are asupra costurilor tranzacției și bineînțeles asupra riscului total al acesteia.

Piața imobiliară în contextul crizei economice din 2008

Lipsa unor instrumente financiare "toxice" precum împrumuturile ipotecare cu grad ridicat de risc i-a făcut pe mulți să tragă speranțe că România va scăpa de criza ce a început în Statele

Unite ale Americii încă din vara anului 2007.

Însă, odată cu extinderea crizei creditelor în majoritatea centrelor financiare importante ale lumii, oamenii și-au pierdut încrederea în instituțiile financiare, băncile neavând informații în legătura cu starea financiară a concurenților și evitând a da bani cu împrumut de teama riscului mare de a nu-i mai putea recupera. Astfel apărut un blocaj financiar propagat în valuri și către

instituțiile financiare românești.

Numeroase bănci au fost nevoite să stopeze liniile de creditare pe care le-au acordat companiilor și din acest motiv au fost afectate imediat și cheltuielile destinate producției și investițiilor.
În această criză a economiei reale, cererea și finanțările din Uniunea Europeana și Statele Unite, principalii parteneri de afaceri ai României, au început sa scadă imediat ce criza s-a extins, exportatorii au primit astfel o foarte grea lovitură.

Piața imobiliară a fost una din primele piețe ce au cedat.

Numărul tranzacțiilor ce implică bunuri imobiliare a început să scadă din vara anului 2008, datorită incertitudinii în ceea ce priveste evoluția prețurilor pe plan internațional. În luna octombrie, însă, piața a stagnat, în condițiile în care blocarea financiară la nivel internațional a fost accentuată de noile măsuri de limitare a creditării ce au fost impuse de către Banca Natională a României (BNR). Din alt punct de vedere, inhibarea creșterii prețurilor la construcții și terenuri, în special în București, era de previzionat după scumpirile importante și numeroase din ultimii cinci ani.

În aceste condiții, numeroși dezvoltatori imobiliari au stagnat proiectele sperând la o revenire a prețurilor, iar unii au început după un timp să reducă semnificativ marjele de profit ca să poată vinde. Efectul de „domino” s-a răsfrâns și asupra agențiilor imobiliare, a producătorilor și distribuitorilor de materiale de construcții, a producătorilor de mobilă și decorațiuni interioare, dar și a celor de electrice si electrocasnice.

Mai mult, numeroase companii s-au văzut nevoite să renunțe la planurile de a se extinde, tocmai din cauza blocării pieței imobiliare.

Analiștii imobiliari consideră că, din cauza crizei imobiliare internaționale și a condițiilor restrictive de creditare, prețurile locuintelor vechi au scăzut in medie, de la începutul anului 2008, cu nu mai puțin de 30%, în timp ce la apartamentele noi scăderea a fost de 5-10% doar în 2008.
Cât despre numărul tranzacțiilor imobiliare putem afirma că acesta a scăzut cu 20,8% în octombrie 2008 față de aceeași lună a anului trecut, până la 41.672 unități, potrivit ultimelor datele furnizate de Institutul Național de Statistică (INS).

Piața imobiliară din România între 2008 și 2014 și declinul suferit în contextul crizei economice. Influența ratei dobânzii și a ratei șomajului

Pentru analiza economică, o mare importanță o prezintă piața imobiliară din România care până în anul 2003 a avut o creștere relativ lentă de maximum 5% pe an. Datorită lipsei de spațiu locativ și apariției creditelor ipotecare/imobiliare, începând cu anul 2003 s-a înregistrat o explozie a prețurilor, înregistrându-se creșteri de peste 50% anual. Diferența majoră dintre cererea și oferta de pe piața imobiliară, precum și deschiderea tot mai mare a băncilor către creditare au făcut ca România să fie o destinație preferată pentru investitori.

În continuare, vom efectua o analiza, a influenței unor factori asupra prețului de vânzare a apartamentelor din București. Modelul a fost construit pentru perioada 2008 – 2014, datele necesare pentru acest studiu fiind extrase de pe site-ul Băncii Naționale Române, Institutului Național de Statistică, iar statisticile de prețuri ale apartamentelor din Bucuresti au fost realizate pe baza anunțurilor de vânzare publicate pe site-ul anuntul.ro.

Acest model analizează influența ratei dobânzii la facilitatea de creditare și a ratei șomajului asupra evoluției prețului mediu al apartamentelor din București, iar pentru

exemplificare s-a folosit modelul regresiei multiple.

Definirea modelului teoretic.

Prima variabilă pe care am ales-o în reprezentarea modelul de regresie multiplă este prețul mediu al apartamentelor din București, exprimat în moneda euro. Am ales a reprezenta piața imobiliară din București întrucât aici au loc cele mai multe tranzacții imobiliare și pentru că proporțiile statistice prezente la nivel național se regăsesc aproape simetric și la nivelul municipiului București. Se observă faptul că aceasta suferă o depreciere semnificativă în contextul crizei economice de aproximativ 20% într-un singur an.

O altă variabilă folosită o reprezintă rata șomajului înregistrața în perioada 2008-2014. Somajul ridicat este considerat un indicator al nivelului crizei economice.

Șomajul este un fenomen contemporan, complex, cuprinzător, care include în sfera sa aspecte economice, sociale, politice, psihologice și morale. Este de reținut că noțiunea de șomaj provine de la cuvântul “chomage” din limba franceză, preluat din limba greacă “cauma” care însemnă “căldură mare” din cauza căreia se întrerupea orice activitate.

În România, criza economică de lungă durată a generat un șomaj de mari proporții cu perspective reduse de reintegrare a șomerilor.

Modificările de structură a ramurilor și activităților economice, sub impactul diversificării cererii de bunuri, al crizei economice, au condus inevitabil pentru o perioadă îndelungată la reducerea cererilor de muncă.

Criza economică, caracterizată prin scăderi sau stagnări ale activității economice, sporește numărul de șomeri, iar integrarea lor, în perioada de boom, poate fi la un nivel scăzut. Integrarea unui număr cât mai mare de șomeri depinde de posibilitățile reale ale fiecărei țări de a stimula agenții economici în creșterea investițiilor de capital, de capacitatea de utilizare eficientă a resurselor economice în condiții de criză. (Sursă: Romanian Statistical Review nr. 6 / 2013)

Cea de-a 3-a variabilă folosită este rata dobânzii la facilitatea de creditare.

În ultima perioadă s-a redeschis dezbaterea despre „nivelul corect” al ratei dobânzii de politică monetară. Pe scurt, spun unii analiști, ar fi trebuit ca rata dobânzii să fie redusă agresiv atunci când producția a început să se prăbușească. În viziunea lor, pentru că nu a reacționat agresiv, politica monetară este vinovată de a fi contribuit la adâncirea recesiunii și la creșterea poverii creditelor. Vom analiza deci, în modelul de regresei, impactul ratei dobânzii asupra pieței imobiliare.

Dobânda in sens larg este surplusul ce revine proprietarului oricărui capital utilizat în condiții normale. Dobânda este prețul plătit pentru factorul de producție capital.

În sens restrâns, dobanda reprezintă excedentul ce revine proprietarului capitalului dat cu împrumut, din remunerația proprietarului capitalului împrumutat ca răsplată pentru cedarea dreptului de folosință a numerarului pe un timp determinat. Dobânda este așadar venitul adus creditorului, încasat de la debitor și plătit de acesta din urmă pentru utilizarea unei sume de bani pe o perioada determinată.

Dobânda ca preț al capitalului împrumutat poate fi analizată atat ca mărime absolută cât și in marime relativă (sub formă de rată procentuala). Rata dobânzii sau marimea relativă a dobanzii este raportul procentual intre masa dobânzii (anuale) și capitalul utilizat.

Rata dobânzii este o marime variabilă in timp. Nivelul și dinamica ei sunt rezultatul acțiunii concomitente, convergente și contradictorii, a mai multor factori generali și specifici, cu influențe directe sau indirecte cum sunt: rata profitului, raportul dintre cererea și oferta de capital de împrumut, riscul pentru cel ce acordă capital de împrumut, inflația, durata creditului, politica guvernului.

Descrierea surselor datelor (tabelul cu datele folosite se regăsește în Anexa 1)

Statisticile de prețuri ale apartamentelor din Bucuresti au fost realizate pe baza anunturilor de vanzare publicate pe site-ul anuntul.ro. Datorită numărului mare de date și duratei mari de timp necesară prelucrării datelor, am decis ca studiul să fie efectuat pe baza prețurilor medii ale apartamentelor din municipiul București.

Informații referitoare la rata dobânzii la facilitatea de creditare au fost preluate dupa site-ul Băncii Naționale Române.

Detalii în legătură cu evoluția ratei șomajului am găsit pe site-ul Institutului Național de Statistică.

Analiza modelului de regresie multipla

Pe baza datelor colectate se poate construi un model econometric multifactorial de forma:

unde:

– reprezintă valorile reale ale variabilei dependente (prețul mediul al apartamentelor din

București);

– reprezintă valorile reale ale primei variabile explicative (rata dobânzii la facilitatea de

creditare);

– reprezintă valorile celei de-a doua variabile explicative (numărului de șomeri);

– este variabila reziduală, cu influențe nesemnificative asupra variabilei y.

În vederea prelucrării datelor prezentate anterior, vom utiliza software-ul econometric EViews.

Explicitarea modelului in forma matematica

Am presupus că modelul econometric care descrie legătura dintre cele trei variabile este un model liniar de forma:

– reprezintă variabila dependentă(endogenă)

– este termen liber al regresiei(variabilă exogenă);

– reprezintă coeficientul de regresie a variabilei y (Prețul apartamentelor) în funcție de (rata dobânzii – variabilă exogenă);

– reprezintă coeficientul de regresie a variabilei y (Prețul apartamentelor) în funcție de (rata șomajului – variabilă exogenă);

– reprezintă variabilă reziduală (de perturbație).

Statistici descriptive

Vom realiza în continuare un grafic din care sa urmarim evoluția prețului apartamentelor.

Figura 2.1: Evoluția prețului apartamentelor

În perioada 2008-2014, România a traversat două dintre cele patru etape ale ciclului economic și anume faza de descreștere (recesiune) dupa ”vârful„ atins înainte de 2008, ce corespunde unui declin important al activității economice reflectat în valori descrescătoare ale indicatorilor, ce a continuat apoi cu faza de despresiune (minim al prețurilor) în care toate activitățile economice s-au aflat la cel mai scăzut nivel.

Din grafic, putem observa în evoluția pieței imobiliare două perioade în care prețul apartamentelor se comportă diferit, în funcție de etapa ciclului economic pe care România îl parcurge. În prima perioadă, ce corespunde fazei de recesiune observăm o scădere importantă, de 25% doar în 18 luni, datorită creșterii dobânzii la credite și instalării perioadei de criză, manifestată prin creșterea numărului de șomeri.

În cea de-a doua perioadă, asociată perioadei de despresiune observăm că, în ciuda scăderilor repetate ale ratei dobânzii, în timp ce numărul șomerilor are diferite fluctuații, prețurile urmează un trend descedent, dar în mare parte stabil, înregistrându-se o scădere importantă, dar mult mai mică decât în prima perioadă, de aproximativ 35% în aproximativ 3 ani.

Vom analiza deci, două modele de regresie, primul din perioada Ianuarie 2008 – Martie 2009, iar cel de-al doilea din perioada Aprilie 2009 – Martie 2014.

Primul model de regresie, perioada Ianuarie 2008 – Martie 2009.

Estimarea parametrilor și testarea validității modelului de regresie

Vom realiza estimarea primului model folosind EViews:

Obținem următorul output:

Figura 2.2: Estimarea parametrilor modelului 1

Obținem ecuația de regresie

Observăm faptul că rata dobânzii și rata șomajului influențează prețul apartamentelor; acesta a scăzut foarte mult într-o perioadă relativ scurtă, datorită politicii monetare de a crește rata dobânzii la credite, dar și datorită instalării crizei financiare marcată de creșterea mare a numărului de șomeri.

Intercept, C sau reprezintă termenul liber, situația de față . Acesta este punctul în care celelalte variabilele și anume rata dobânzii și șomajul sunt 0. Asta s-ar „traduce” prin faptul că prețul mediu al unui apartament ar fi de mii euro la o rată a dobânzii și un șomaj de 0.

Valoarea coeficietului arată că, menținând celelalte variabile constante, o creștere a dobânzii cu o unitate duce la o scădere a prețului apartamentelor cu unități.

De asemenea , datorită valorii lui indică faptul că între prețul mediu al apartamentelor și dobânda la credite există o legatură indirectă.

Valoarea coeficientului arată că, mentinând celelalte variabile constante, o creștere cu o unitate a ratei șomajului duce la o scădere a prețului mediu al apartamentelor cu unități.

De asemenea, putem afirma că și între prețului mediu al apartamentelor și șomaj există o legatura indirectă.

Din output-ul de mai sus se poate observa că pentru fiecare parametru estimat al modelului curent probabilitatea este mai mică de , ceea ce înseamnă că parametrii modelului de regresie sunt semnificativ diferiți de . Pentru ca un parametru al modelului de regresie estimat să fie semnificativ diferit de , trebuie ca probabilitatea lui să fie mai mică decât 0,05 adică

Folosind testul F , se poate observa că avem un model valid din punct de vedere econometric. Această afirmație o putem face datorită faptului că .

Coeficientul de determinație: ceea ce înseamană că cei doi factori explică în proporție de din variația prețului locuințelor.

Testarea semnificației parametrilor folosind testul t este detaliată in Anexa 2.

Pentru parametrul estimăm următorul interval de încredere:

Testarea semnificației parametrilor folosind testul t este detaliată in Anexa 3.

Pentru parametrul estimăm următorul interval de încredere:

Testarea semnificației parametrilor folosind testul t este detaliată in Anexa 4.

Pentru parametrul estimăm următorul interval de încredere:

Măsurarea intensității legăturii dintre cele 3 variabile cu ajutorul coeficientului de determinație.

Coeficientul de determinatie R² este 0.9182 ,ceea ce inseamna ca cei 2 factori explică 91,82% din variația prețului mediu al apartamentelor.

Testarea ipotezelor modelului de regresie

Ipoteza 1 – Vectorul valorilor reziduale provine dintr-o distribuție normală.

Testarea acestei ipoteze se realizează cu ajutorul testului statistic Jarque-Bera, test pe care îl apelăm din softul statistic EViews:

Figura 2.3: Testul de normalitate al modelului 1

Cu ajutorul acestui test putem determina dacă erorile provin dintr-o distribuție normală sau nu.

Se poate observa că probabilitatea asociată testului Jarque Bera este

datele provin dintr-o distribuție normală.

În cazul nostru, putem observa din figura de mai sus , adică avem o distribuție lepto-kurtică, apropiată de diststribuția normală.

Ipoteza 2 – Homoscedasticitatea erorilor

Pentru testarea acestei ipoteze se folosește testul White.

Testul White este un test statistic care pleacă de la explicitarea erorilor observate în raport cu una sau mai multe variabile exogene.

Utilizand Eviews, in fereastra ecuației deja create:

Figura 2.4:Testul de heteroscedasticitate al modelului 1

În urma testării homoscedasticității modelului, respingem ipoteza conform căreia modelul este heteroscedasticsi o acceptăm pe cea de homoscedasticitate. Aceasta concluzie este dată de compararaea probabilității asociate statsiticii F cu nivelul de încredere (0,05).

Ipoteza 3- Autocorelarea erorilor

Aplicăm testul Durbin-Watson

Pentru și regresori excluzând intercept observăm

Cum și acceptăm ipoteza confirm căreia reziduurile sunt independente.

Ipoteza 4 – Multicoliniaritatea

Pentru a testa aceasta ipoteza, utilizam Eviews: și aplicăm Criteriul lui Klein.

Acesta presupune compararea valoarii coeficientului de corelație Pearson dintre oricare două variabile explicative, cu cea a coeficientul de determinație .

Figura 2.5: Testul de multicoliniaritate pentru modelul 1

Pentru model, R2=0,9182

Se observă că:

=> ipoteza de non-multicoliniaritate este îndeplinită.

Concluzii

În urma tutoror prelucrărilor realizate asupra datelor inițiale se pot observa următoarele:

Există o relație liniară între prețul mediul ala apartamentelor, rata dobânzii la facilitatea de creditare și numărul de șomeri.

Aplicând testul F, s-a acceptat ipoteza , ceea ce însemnă că modelul este valid.

Cei 2 factori aleși în model explică în proporție de 91,82% modelul.

Aplicând testul Jarque-Bera rezultă că modelul urmează o distribuție normală.

Aplicând testul White, rezultă că modelul este homoscedastic.

Prin aplicarea testului Durbin-Watson, rezultă că erorile nu sunt autocorelate.

Conform testului Klein ipoteza de non-multicoliniaritate este îndeplinită.

În urma prognozei realizate deducem faptul că prețul apartamentelor va scădea în următorii ani.

Ca urmare a acestui studiu, putem concluziona faptul că, recesiunea cu care se confruntă România începând cu prima parte a anului 2008 și accentuându-se începand cu următoarea perioadă, caracterizată în modelul ales prin creșterea rate șomajului, a avut un efect negativ asupra pieței imobiliare. Pe lângă aceasta, un alt factor care a contribuit la scăderea, aproape în aceeași măsură, a prețurilor apartamentelor, a fost politica BNR de a menține ridicată rata dobânzii la facilitatea de creditare.

Vom continua mai departe cu analiza celui de-al doilea model de regresie, pe perioada Aprilie 2009 – Martie 2014.

Al 2-lea model de regresie, perioada Martie 2009 – Aprilie 2012.

Estimarea parametrilor și verificarea validității modelului de regresie

Obținem următorul output:

Figura 2.6: Estimarea parametrilor modelului 2

Obținem ecuația de regresie

Din ecuația de regresie rezultă faptul că prețul unui apartament depinde proporțional și în foarte mare masură de rata dobânzii și de rata șomajului din perioada respectivă.

Această situație este aparent anormală, întrucât ne-am fi așteptat ca acești indicatori să influențeze invers proporțional prețul apartamentelor. Totuși putem explica această situație prin faptul că, în perioada crizei financiare, în România au fost luate unele dintre cele mai dure măsuri de austeritate din Europa precum: reducerea salariilor bugetarilor cu 25%, majorarea TVA-ului cu 5%, de la 19% la 24%, diminuarea indemnizației de șomaj cu 15% și concedierea a 150.000-200.000 de bugetari. Aceste măsuri au descurajat și mai mult investițiile imobiliare, care inițial au fost blocate de politica monetară. Ulterior, în ciuda scăderii ratei dobânzii, oamenii au fost reticienți în a-și investii banii în imobiliare, anticipând trendul descrescator și preferând plasarea lor în alte surse neriscante precum depozitele bancare.

Din output-ul de mai sus se poate observa că pentru fiecare parametru estimat al modelului curent probabilitatea este de , ceea ce înseamnă că parametrii modelului de regresie sunt semnificativ diferiți de . Pentru ca un parametru al modelului de regresie estimat să fie semnificativ diferit de , trebuie ca probabilitatea lui să fie mai mică decât 0,05 adică

Folosind testul F , se poate observa că avem un model valid din punct de vedere econometric. Această afirmație o putem face datorită faptului că .

Coeficientul de determinatie R² este 0.9578 ,ceea ce inseamna ca cei 2 factori explică 95,78% din variația prețului mediu al apartamentelor.

Testarea ipotezelor modelului de regresie

Ipoteza 1 – Vectorul valorilor reziduale provine dintr-o distribuție normală.

Testarea acestei ipoteze se realizează cu ajutorul testului statistic Jarque-Bera, test pe care îl apelăm din softul statistic EViews:

Figura 2.7: Testul de normalitate al modelului 2

datele provin dintr-o distribuție normală.

După cum putem observa din figura de mai sus ceea ce înseamnă că avem o distribuție plati-kurtică.

Ipoteza 2 – Homoscedasticitatea erorilor

Pentru testarea acestei ipoteze se folosește testul White.

Testul White este un test statistic care pleacă de la explicitarea erorilor observate în raport cu una sau mai multe variabile exogene.

Utilizand Eviews, in fereastra ecuației deja create:

Figura 2.8:Testul de heteroscedasticitate al modelului 2

Acceptăm ipoteza de conform căreiamodelul nu este heteroscedastic, ci homoscedastic, în urma comparării probabilității asociate statsiticii F cu nivelul de încredere (0,05).

Ipoteza 3- Autocorelarea erorilor

Pentru și regresori excluzând intercept observăm

Cum si acceptăm ipoteza confirm căreia reziduurile sunt independente.

Ipoteza 4 – Multicoliniaritatea

Pentru a testa aceasta ipoteza, utilizam Eviews: și aplicăm Criteriul lui Klein.

Acesta presupune compararea valoarii coeficientului de corelație Pearson dintre oricare două variabile explicative, cu cea a coeficientul de determinație .

Figura 2.9: Testul de multicoliniaritate pentru modelul 2

Pentru model, R2=0,9578

Se observă că:

=> ipoteza de non-multicoliniaritate este îndeplinită.

Concluzii

În urma tutoror prelucrărilor realizate asupra datelor inițiale se pot observa următoarele:

Există o relație liniară între prețul mediul ala apartamentelor, rata dobânzii la facilitatea de creditare și rata șomajului.

Aplicând testul F, s-a acceptat ipoteza conform căreia modelul este valid.

Cei 2 factori aleși în model explică în proporție de 95,78% modelul.

Aplicând testul Jarque-Bera rezultă că modelul urmează o distribuție normală.

Aplicând testul White, rezultă că modelul este homoscedastic.

Prin aplicarea testului Durbin-Watson, rezultă că erorile nu sunt autocorelate.

Conform testului Klein ipoteza de non-multicoliniaritate este îndeplinită.

Se poate observa că tendința generală a prețului este de scădere, dar putem observa că în ultima perioadă (ultimele 2-3 luni), odată cu scăderea ratei dobânzilor și a ratei șomajului, prețul apartamentelor începe sa se stabilizeze și ne putem aștepta chiar la creșterea acesteia.

Concurența pe piața imobiliară din București

Analiza concurenței pe piața imobiliară

Din punct de vedere al definirii geografice, piețele imobiliare au un puternic caracter local, dar pentru a putea înțelege mai bine sursa acestei caracteristici trebuie cunoscută mai precis proporția pe care o au consumatorii și investitorii (categorii care pot fi considerate distincte din punct de vedere al scopului urmărit și nu neapărat al comportamentului pe piață care este de multe ori similar) în totalul cererii. Astfel, dacă pentru un investitor elementele esențiale care determină substituibiliatea între două bunuri imobiliare sunt randamentul chiriei și potențialul de creștere a prețurilor, pentru un consumator elementele care contează cel mai mult pot fi diferite. O persoană care achiziționează o proprietate pentru a locui în ea are, în general, următoarele puncte de reper: apropierea față de locul de muncă și față de familie/prieteni; calitatea proprietății; calitatea zonei; accesul la mijloacele de transport în comun; precum și alte elemente determinate de necesitățile personale legate de confort și accesibilitate. Cu excepția calității proprietății care se referă la suprafață, compartimentare, finisaje, an de construcție etc., toate celelalte elemente sunt exogene și țin de un singur factor: localizarea. Aceasta este importantă atât pentru consumatori, cât și pentru investitori, din motivele invocate mai sus, la care se adaugă încă unul important: lichiditatea. Este cunoscut faptul că lichiditatea variază în funcție de zonă (de exemplu: zonele centrale ale marilor orașe sunt mai lichide decât periferiile), iar acest lucru contează pentru că cel care cumpără este dispus să ofere un preț mai bun (liquidity premium) dacă știe că exista o piață pentru acel activ.

Piața pentru investitori este conectată puternic la piața consumatorilor, datorită faptului că aceștia din urmă reprezintă de fapt motorul randamentelor pe care le obțin cei care investesc. Astfel, există în mod evident un grad puternic de corelare între nivelul de substituibilitate a proprietăților valabil pentru investitori și cel valabil pentru consumatori. Caracterul local incontestabil al pieței nu se datorează exclusiv motivațiilor de natură subiectivă. Un alt element esențial este ponderea pe care o are prețul în determinarea gradului de substituibilitate. Astfel, este greu de afirmat că o locuință în valoare de 1 000 000 de euro este substituibilă cu una în valoare de 100 000 de euro, chiar dacă cele două proprietăți îndeplinesc aceeași funcție, având, poate, chiar aceeași suprafață (în acest caz, diferența între cele două prețuri nu poate fi dată decât de zonă). Astfel, o caracteristică a pieței imobiliare care ține de dimensiunea pieței produsului este determinată de poziționarea geografică. În cazul pieței imobiliare putem afirma că dimensiunea geografică, mai precis locația, influențează (indirect, prin preț) în mod decisiv definirea pieței produsului, determinând gradul de substituibilitate al proprietăților într-un mod mult mai complex decât în cazul altor bunuri și/sau servicii.

Concluzionând, putem defini dimensiunea geografică relevantă a pieței rezidențială astfel:

-pentru investitori (cumpărători, dezvoltatori): piața imobiliară are o dimensiune mondială;

-pentru consumatori (vânzători individuali și cumpărători care achiziționează proprietăți pentru a le utiliza în orice alt scop decât cel de a obține randament): piața imobiliară are o dimensiune locală.

Cu toate acestea, concluzia de mai sus nu are suficientă precizie pentru a putea fi considerată incontestabilă. Numeroase variabile, cum ar fi mobilitatea forței de muncă

și gradul de diferențiere al proprietăților, afectează în mod decisiv substituibilitatea, astfel încât nu există, în prezent, autorități sau organisme care să poată oferi soluții pentru conturarea unei imagini complete a modului în care interacționează acești factori pentru a genera echilibrul cerere-ofertă.

Preferințele cumpărătorilor

În vederea evaluării comportamentului cumpărătorului de locuințe în termeni de preferințe și proces decizional vom folosi studiul realizat pentru dezvoltatorimobiliar.ro de către ElQual Consulting.

Studiul a fost realizat pe o bază de 150 respondenți intervievați prin metoda CAPI.
În vederea efectuării acestuia au fost intervievate persoane cu vârsta cuprinsă între 25 si 64 ani, ce au declarat că urmează să achiziționeze un imobil până la sfârțitul anului curent studiului (2013) și a relevat următoarele aspecte:

La nivelul populației investigate s-a putut observa că cei mai mulți dintre adulți (35+ani), beneficiază de o locuință proprie, 3 din 4 respondenți mentionând acest lucru. Pe măsură ce înaintează în vârstă cumpărătorii simt o nevoie mult mai accentuată de confort și spațiu, date de mărimea gospodariei.

Majoritatea respondenților ar alege o locuință situată într-un ansamblu rezidențial nou.

Din punct de vedere al amplasării sunt preferate locațiile semi-centrale sau locuințele amplasate în cartiere.

Când discutăm despre bugete alocate, valoarea medie a acestora este situată între 40k-60k, cu maxime pentru locuințele din zonele centrale și praguri minime pentru locuințele din cartiere.

Principala modalitate de finanțare la care vor recurge respondenții este creditul în Euro, prin Prima Casa, însă adulții sunt într-o mai mare măsură să achite contravaloarea imobilului în numerar.

„Dezghețul” de pe piața imobiliară

Primavara de anul acesta pare ca aduce in sfarsit “dezghețul” pe piața imobiliară. Dezvoltatorii sunt interesați din nou să cumpere terenuri la periferia orașelor, pentru a construi ansambluri de locuinte.

Prioritare sunt garsonierele și apartamentele de doua camere, cu suprafețe mici.

Constructorii încearcă astfel să se încadreze in plafonul programului ''Prima casa'', de până la 75.000 de euro.

Cele mai căutate terenuri sunt cele de la periferie, dar care beneficiază de infrastructura și au acces la mijloacele de transport in comun.

Competitivitatea ofertelor dezvoltatorilor imobiliari

În studiul menționat anterior, obsevăm o ierarhie a criteriilor după care se orientează potențialii cumpărători de active imobiliare, precum și ponderea acestora:

o Reputație zonă\vecinătăți (bună sau rău famată) 18%

o Preț 22%

o Mijloace de transport în comun 20%

o Apropiere parcuri\grădini\păduri 14%

o Sistem constructiv 10%

o Compartimentare 11%

o Facilități ansamblu 5%

Pe piața imobiliară din București există câțiva dezvoltatori importanți, cum ar fi:

SudRezidențial

Militari Residence

Linda Residence

Fundeni Residence

În continuare vom analiza ofertele dezvoltatorilor imobiliari menționați mai sus și vom încerca să facem o ierarhie a acestora în funcție de criteriile după care se orientează potențialii cumpărători, luând în considerare, bineînțeles ponderile acestora, determinate în urma efectuării studiului, folosind Metoda ELECTRE.

De menționat faptul că vom elimina dintre criteriile decizionale sistemul constructiv, întrucât cercetarea informațiilor în vederea stabilirii unor standarde prin care să diferențiem imobilele oferite de cei 4 dezvoltatori imobiliari ar necesita opiniile unor specialiști și deasemenea, un studiu amănunțit.

Din acelaș motiv, nu vom lua în considerare nici facilitățile oferite de ansamblu sau compartimentarea.

În vederea aprecierii „calității zonei” vom folosi așa numita „Harta mentală a fricii” realizată pe baza unui sondaj efectuat în anul 2012, la care au participat 653 respondenți si prezentată în Anexa 6.

Pentru a ierarhiva prețul practicat de cei 4 dezvoltatori, vom avea în vedere prețurile de la care încep imobilele, situate între parter și ultimul etaj, exceptând cele de la mansardă sau demisol, pentru care cererea este foarte mică.

SudRezidențial:

o Reputație zonă\vecinătăți (bună sau rău famată)-zona Berceni este deseori ocolită de cei ce doresc sa achiziționeze un nou imobil, fiind considerată o zona periculoasă, caracterizată de o rată mare a infracționalității. Totuși, zona în care sunt construite imobilele, este una mai izolată, undeva la periferia zonei Berceni.

o Prețul imobilelor oferite de SudRezidențial este unul relativ mic, acesta pornind de la 23.000 euro pentru o garsonieră si 27.000 – 28.000 pentru un apartament cu două camere.

o Mijloace de transport în comun

-foarte aproape de stația de metrou Dimitrie Leonida. (100-150 metrii)

o Apropiere parcuri\grădini\păduri

-nu este aproape de niciun parc, sau spațiu verde.

Militari Residence

o Reputație zonă\vecinătăți (bună sau rău famată) – din acest punct de vedere, zona Militari este considerată o zonă linistită, dar nu la fel de sigură ca Primăverii, Cotroceni.

o Prețul imobilelor este unul mai mare în comparație cu cel practicat de SudRezidențial, dar nu cu mult, o garsonieră putând fi achiziționată cu aproximativ 26.000 euro, iar un apartament cu două camere cu peste 32.000 euro

o Mijloace de transport în comun

-în această zonă nu există metrou, accesul la mijloacele de transport în comun fiind îngreunat.

o Apropiere parcuri\grădini\păduri

-la fel ca și SudRezidențial, nu este aproape de niciun parc, sau spațiu verde.

Linda Residence – Bucureștii Noi

o Reputație zonă\vecinătăți (bună sau rău famată) – zona Bucureștii Noi poate fi încadrată „în zona galbenă”.

o Prețul imobilelor este undeva la 30.000 euro pentru o garsonieră si 42.000 pentru un apartament cu două camere.

o Mijloace de transport în comun

-stația de metrou „Parc Bazilescu” la 50-100 metrii.

o Apropiere parcuri\grădini\păduri

-Parcul Bazilescu

Fundeni Residence

o Reputație zonă\vecinătăți (bună sau rău famată) – zona Fundeni nu poate fi considerată una deosebit de periculoasă, dar nici pe departe la fel de sigură ca Militari sau Bucureștii Noi.

o Prețul imobilelor este undeva la 26.000 euro pentru o garsonieră si 32.000 pentru un apartament cu două camere.

o Mijloace de transport în comun

-în această zonă nu există metrou, accesul la mijloacele de transport în comun fiind îngreunat.

o Apropiere parcuri\grădini\păduri

-la fel ca și SudRezidențial și Militari Residence, nu este aproape de niciun parc, sau spațiu verde.

Vom trece în continuare la aplicarea metodei ELECTRE.

Notăm cu cele 4 criterii de decizie și cele 4 oferte ale fiecărui dezvoltator imobiliar:

=Reputație zonă\vecinătăți (bună sau rău famată)

=Preț

=Mijloace de transport în comun

=Apropiere parcuri\grădini\păduri

= SudRezidențial

= Militari Residence

= Linda Residence

= Fundeni Residence

Tabel 2.1: Consecințele fiecărei variante în raport cu criteriile decizionale

Pentru a putea rezolva problema prin metoda ELECTRE, vom omogeniza întâi consecințele.

Criteriile de maxim sunt și , pe care le vom normaliza cu formula , iar criteriile și , fiind de minim, le vom normaliza cu formula .

Rezultă matricea consecințelor normalizate:

Tabel 2.2:Matricea consecințelor normalizate

Calculăm indicii de concordanță, folosind următoarea formulă:

Tabel 2.3:Matricea indicilor de concordanță

Calculăm indicii de discordanță, folosind următoarea formulă:

Tabel 2.4:Matricea indicilor de discordanță

Determinăm varianta optimă:

-pe mulțimea variantelor decizionale se introduce relația de surclasare;

-vom spune ca varianta surclasează varianta daca, simultan, sunt îndeplinite condițiile;

Unde p și q sunt cuprinse între 0 și 1.

Plecăm de la valori alea lui p cât mai apropriate de 1, pe care le micșorăm treptat, în timp ce valoarea lui q se va mări corespunzător, algoritmul oprindu-se atunci cand se obține o variantă care le surclasează pe toate celelalte. Surclasarea este cu atât mai puternică cu cât p este mai apropriat de 1, iar q este mai apropriat de 0.

Într-un graf alăturat ale cărui vârfuri vor fi variantele decizionale, vom reprezenta relația de surclasare printr-un arc orientat de la către .

Se observă că pentru

și avem ceea ce înseamnă că SudRezidențial surclasează clar Fundeni Residence.

și avem ceea ce înseamnă că Militari Residence surclasează clar Fundeni Residence.

și avem ceea ce înseamnă că Linda Residence surclasează Militari Residence.

și avem ceea ce înseamnă că Linda Residence surclasează Militari Residence.

Figura 2.10: Reprezentare grafica surclasări rezultate în urma aplicării metodei ELECTRE

În urma aplicării metodei ELECTRE putem concluziona faptul că, dezvoltatorul imobiliar cu cea mai slabă ofertă este Fundeni Residence, care este surclasată de toți ceilalți dezolvatori. Deasemenea, Militari Residence este surclasată de Linda Residence, dar nu am putut trage nicio altă concluzie în legătură cu relațiile de surclasare dintre SudRezidențial și Linda Residence sau între SudRezidential și Militari Residence.

Pentru a putea trage o concluzie în legătură cu ierarhia ofertelor celor 3 dezvoltatori imobiliari, vom folosi în continuare si metoda ponderării simple aditive.

Deoarece suma coeficienților de importanță este egală cu 1, vom folosi formula următoare:

Metoda ponderării simple aditive ne conduce la rezultatul , astfel putem ierarhiza ofertele celor 3 dezvoltatori imobiliari astfel: Linda Residence este considerat dezvoltatorul cu cea mai competitivă ofertă, urmată îndeaproape de SudRezidențial, ambele fiind la o distanță apreciabila față de Militari Residence, iar dezvoltatorul ce a investit în imobiliare în zona Fundeni este surclasat categoric de ceilalți, care va fi nevoit să reducă semnificativ prețul imobilelor pentru a putea concura cu ceilalți.

Concluzii

ANEXE

Anexa 1

Anexa 2

Testarea semnificației parametrilor folosind testul t.

Testarea semnificației parametrului (termenul liber –variabilă exogenă):

: parametrul nu este semnificativ statistic ( =0)

: parametrul este semnificativ statistic (0)

Folosim Testul Student:

Pentru a calcula folosim funcția în Excel.

respingem ipoteza nulă și concluzionăm că parametrul este semnificativ diferit de ;

Anexa 3

Testarea semnificației parametrului variabila exogenă – DOBÂNDĂ

: parametrul nu este semnificativ statistic

: parametrul este semnificativ statistic

Folosim Testul Student:

Pentru a calcula folosim funcția în Excel.

respingem ipoteza nulă și concluzionăm că parametrul este semnificativ diferit de ;

Anexa 4

Testarea semnificației parametrului (variabila exogenă – RATA ȘOMAJULUI):

: parametrul nu este semnificativ statistic( =0)

:parametrul este semnificativ statistic( 0)

Folosim Testul Student:

Pentru a calcula folosim funcția în Excel.

respingem ipoteza nulă și concluzionăm că parametrul este semnificativ diferit de ;

Anexa 5

Opinia consumatorului

Chestionar privind achiziția de imobiliare în România

În prezent dețineți un imobil? (răspuns simplu)

Da

Nu

Figura

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

Ce fel de imobil intenționați să achiziționați ? (răspuns multiplu)

Garsonieră

Apartament cu 2 camere

Apartament cu 3 camere

Apartament cu 4+ camere

Casă

Teren

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

Doriți ca imobilul cumpărat să fie (răspuns simplu)

Nou

Vechi

Nu este important

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

În ce zonă doriți să cumpărați ? (răspuns multiplu)

Central

Semicentral

Zona cartierelor

În aproprierea Bucureștiului (max 10-15 km)

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

Cele mai importante 3 criterii de selecție (răspuns multiplu)

Reputatie zona\vecinatati (buna sau rau famata)

Pret

Mijloace de transport in comun

Apropiere parcuri\gradini\paduri

Sistem constructiv

Compartimentare

Facilitati ansamblu

Reputatie dezvoltator

Discount

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

Ce buget doriți să alocați achiziționării imobilului ? (răspuns simplu)

Sub 40.000 euro

40.000-60.000 euro

60.000-80.000

80.000-100.000

100.000-150.000

Peste 150.000

Nu știu

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

Ce surse de finanțare veți folosi pentru achiziționarea locuinței ? (răspuns multiplu)

Credit Prima Casa\Noua Casa (EURO)

Numerar\cash

Credit ipotecar (EURO)

Vanzare imobil

Credit Prima Casa\Noua Casa (RON)

Nu stiu

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

Anexa 6

Bibliografie

http://imobiliare.topestate.ro/lumea-imobiliara/dictionar-de-termeni/piata-imobiliara/

http://www.consiliulconcurentei.ro/uploads/docs/items/id2969/raport_piata_imobiliare_si_serv_conexe.pdf

Recensământ: 7,1 milioane de gospodării şi 8,4 milioane de locuinţe – rezultate provizorii

http://www.consiliulconcurentei.ro/uploads/docs/items/id2969/raport_piata_imobiliare_si_serv_conexe.pdf

http://www.wall-street.ro/slideshow/Companii/56330/2008-Anul-in-care-cea-mai-grava-criza-din-1929-a-lovit-si-Romania.html

http://jurnalul.ro/stiri/observator/somajul-ridicat-in-randul-tarilor-din-ue-indicator-al-nivelului-crizei-economice-639139.html#

http://www.revistadestatistica.ro/wp-content/uploads/2014/02/rrs_06_2013_a3ro.pdf

http://www.hotnews.ro/stiri-opinii-16624285-politica-ratei-dobanzii-povara-creditelor.htm

http://www.univath.ro/pdf/tematica_licenta/Curs_Creditare_bancara_2.pdf

http://www.anuntul.ro/statistici-imobiliare/bucuresti

http://bnr.ro/Rata-dobanzii-de-referinta-a-BNR-1746.aspx

https://statistici.insse.ro/shop/index.jsp?page=tempo3&lang=ro&ind=SOM103A

http://www.dm.unibo.it/~simoncin/Durbin_Watson_tables.pdf

http://www.antena3.ro/economic/media/sinteza-zilei-romania-tara-cu-cele-mai-dure-masuri-de-austeritate-din-europa-142222.html#

http://www.dezvoltatorimobiliar.ro/

Home

http://ph-online.ro/afaceri/item/40766-semne-bune-pentru-piata-imobiliara-dezvoltatorii-au-inceput-sa-cumpere-din-nou-terenuri-la-periferia-oraselor

SudRezidential – Principalul promotor imobiliar al zonei de sud a Capitalei

http://www.militari-residence.ro/

http://www.lindaresidence.ro/index.php

http://www.fundeniresidence.ro/

http://metropotam.ro/La-zi/Harta-mentala-a-fricii-in-Bucuresti-cele-mai-periculoase-cartiere-art3939474876/

regresie

Observăm:

Liniaritatea relației se referă la coeficienți și nu la variabile.

Astfel, modelul

este tot un model liniar.

Considerând că este constant egală cu 1, se obține un model liniar care

include un termen constant (termenul liber al modelului).

Utilitatea principală a unui model liniar este aceea a predicției valorii lui din valorile cunoscute ale variabilelor .

Presupunem că avem un set de n observații efectuate asupra variabilelor implicate în model. Prin urmare dispunem de ,

Notând cu vectorul de tip având drept componente valorile măsurate pentru

variabila , cu matricea a valorilor măsurate pentru variabilele și cu

vectorul de tip având drept componente valorile erorilor, modelul se rescrie în

relația matriceală:

Ipoteze inițiale. În tot ceea ce urmează se presupun îndeplinite ipotezele:

1. Matricea de experiențe, observații pentru variabile, este fixată: nu

este stohastică.

2. X este de rang (coloanele sunt liniar independente – formează o bază a

unui spațiu vectorial -dimensional).

3. a. Vectorul de perturbații (-dimensional) constă din variabile

aleatoare independente cu media 0 și aceeași dispersie:

, unde este un parametru necunoscut,

sau,

b. Vectorul este o v.a. -dimensională normală

De remarcat că ultima ipoteză, a normalității, este, mai degrabă, o ipoteză

simplificatoare decât una restrictivă, cum sunt primele două. Aceasta deoarece erorile

se datorează, în general, în procesele studiate, acțiunilor simultane ale unor factori

aleatorii, ceea ce prin teorema de limită centrală conduce la concluzia că , ca sumă a

lor, tinde spre o repartiție normală.

Problemele principale urmărite sunt:

estimarea coeficienților α,

calitatea estimării,

verificarea ipotezelor,

calitatea predicției,

alegerea modelului.

Bibliografie

http://imobiliare.topestate.ro/lumea-imobiliara/dictionar-de-termeni/piata-imobiliara/

http://www.consiliulconcurentei.ro/uploads/docs/items/id2969/raport_piata_imobiliare_si_serv_conexe.pdf

Recensământ: 7,1 milioane de gospodării şi 8,4 milioane de locuinţe – rezultate provizorii

http://www.consiliulconcurentei.ro/uploads/docs/items/id2969/raport_piata_imobiliare_si_serv_conexe.pdf

http://www.wall-street.ro/slideshow/Companii/56330/2008-Anul-in-care-cea-mai-grava-criza-din-1929-a-lovit-si-Romania.html

http://jurnalul.ro/stiri/observator/somajul-ridicat-in-randul-tarilor-din-ue-indicator-al-nivelului-crizei-economice-639139.html#

http://www.revistadestatistica.ro/wp-content/uploads/2014/02/rrs_06_2013_a3ro.pdf

http://www.hotnews.ro/stiri-opinii-16624285-politica-ratei-dobanzii-povara-creditelor.htm

http://www.univath.ro/pdf/tematica_licenta/Curs_Creditare_bancara_2.pdf

http://www.anuntul.ro/statistici-imobiliare/bucuresti

http://bnr.ro/Rata-dobanzii-de-referinta-a-BNR-1746.aspx

https://statistici.insse.ro/shop/index.jsp?page=tempo3&lang=ro&ind=SOM103A

http://www.dm.unibo.it/~simoncin/Durbin_Watson_tables.pdf

http://www.antena3.ro/economic/media/sinteza-zilei-romania-tara-cu-cele-mai-dure-masuri-de-austeritate-din-europa-142222.html#

http://www.dezvoltatorimobiliar.ro/

Home

http://ph-online.ro/afaceri/item/40766-semne-bune-pentru-piata-imobiliara-dezvoltatorii-au-inceput-sa-cumpere-din-nou-terenuri-la-periferia-oraselor

SudRezidential – Principalul promotor imobiliar al zonei de sud a Capitalei

http://www.militari-residence.ro/

http://www.lindaresidence.ro/index.php

http://www.fundeniresidence.ro/

http://metropotam.ro/La-zi/Harta-mentala-a-fricii-in-Bucuresti-cele-mai-periculoase-cartiere-art3939474876/

ANEXE

Anexa 1

Anexa 2

Testarea semnificației parametrilor folosind testul t.

Testarea semnificației parametrului (termenul liber –variabilă exogenă):

: parametrul nu este semnificativ statistic ( =0)

: parametrul este semnificativ statistic (0)

Folosim Testul Student:

Pentru a calcula folosim funcția în Excel.

respingem ipoteza nulă și concluzionăm că parametrul este semnificativ diferit de ;

Anexa 3

Testarea semnificației parametrului variabila exogenă – DOBÂNDĂ

: parametrul nu este semnificativ statistic

: parametrul este semnificativ statistic

Folosim Testul Student:

Pentru a calcula folosim funcția în Excel.

respingem ipoteza nulă și concluzionăm că parametrul este semnificativ diferit de ;

Anexa 4

Testarea semnificației parametrului (variabila exogenă – RATA ȘOMAJULUI):

: parametrul nu este semnificativ statistic( =0)

:parametrul este semnificativ statistic( 0)

Folosim Testul Student:

Pentru a calcula folosim funcția în Excel.

respingem ipoteza nulă și concluzionăm că parametrul este semnificativ diferit de ;

Anexa 5

Opinia consumatorului

Chestionar privind achiziția de imobiliare în România

În prezent dețineți un imobil? (răspuns simplu)

Da

Nu

Figura

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

Ce fel de imobil intenționați să achiziționați ? (răspuns multiplu)

Garsonieră

Apartament cu 2 camere

Apartament cu 3 camere

Apartament cu 4+ camere

Casă

Teren

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

Doriți ca imobilul cumpărat să fie (răspuns simplu)

Nou

Vechi

Nu este important

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

În ce zonă doriți să cumpărați ? (răspuns multiplu)

Central

Semicentral

Zona cartierelor

În aproprierea Bucureștiului (max 10-15 km)

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

Cele mai importante 3 criterii de selecție (răspuns multiplu)

Reputatie zona\vecinatati (buna sau rau famata)

Pret

Mijloace de transport in comun

Apropiere parcuri\gradini\paduri

Sistem constructiv

Compartimentare

Facilitati ansamblu

Reputatie dezvoltator

Discount

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

Ce buget doriți să alocați achiziționării imobilului ? (răspuns simplu)

Sub 40.000 euro

40.000-60.000 euro

60.000-80.000

80.000-100.000

100.000-150.000

Peste 150.000

Nu știu

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

Ce surse de finanțare veți folosi pentru achiziționarea locuinței ? (răspuns multiplu)

Credit Prima Casa\Noua Casa (EURO)

Numerar\cash

Credit ipotecar (EURO)

Vanzare imobil

Credit Prima Casa\Noua Casa (RON)

Nu stiu

EMBED MSGraph.Chart.8 \s

Anexa 6