implicit contribuţia marginală a caracteristicilor lapreţurile proprietăţilor. Tehnicile <strong>de</strong> regresie pot fiutilizate pentru estimarea acestor contribuţiimarginale sau a preţurilor implicite. Pentru a estimacontribuţiile marginale a caracteristicilor luate înconsi<strong>de</strong>rare în <strong>de</strong>scrierea preţurilor proprietăţilorrezi<strong>de</strong>nţiale în România a fost utilizată o funcţie <strong>de</strong>regresie logaritmică:ln pi= β1,τln si+ ∑ βj,τ* ciRegula <strong>de</strong> bază în selectarea caracteristicilor a fostexistenţa unui număr <strong>de</strong> cel puţin 20 <strong>de</strong> observaţii pefiecare caracteristică în parte.Pentru construirea funcţiei <strong>de</strong> regresie caracteristicileluate în consi<strong>de</strong>rare au fost următoarele:a. localitatea în care se află locuinţa:i. capitală sau restul ţării, în cazulapartamentelor;ii. mediu urban sau rural, în cazul clădirilorindividuale.Pentru fiecare localitate au fost create variablefictive (dummy) care iau valoarea 1, dacălocuinţa se află într-o anumită microlocaţie(sector, în cazul apartamentelor din capitală şiju<strong>de</strong>ţ, în celelalte cazuri) sau 0 în caz contrar;b. anul <strong>de</strong> construcţie: au fost consi<strong>de</strong>rate 5variabile fictive în funcţie <strong>de</strong> anul <strong>de</strong>construcţie <strong>de</strong>clarat pentru locuinţatranzacţionată;c. nivelul la care se află locuinţa: s-au consi<strong>de</strong>rat4 variabile false în funcţie <strong>de</strong> etajul la care seaflă locuinţa;d. suprafaţa locuinţei: a fost consi<strong>de</strong>rată valoarealogaritmului natural pentru fiecare suprafaţă;e. tipul locuinţei: au fost create două variabilefictive pentru fiecare tip <strong>de</strong> locuinţă(<strong>de</strong>comandat sau ne<strong>de</strong>comandat);f. confortul locuinţei: au fost create variabilefictive pentru fiecare tip <strong>de</strong> confort (superior,1,2 sau altul);g. sistemul <strong>de</strong> încălzire: au fost create variabilefictive pentru fiecare sistem <strong>de</strong> încâlzire folositîn locuinţa vândută (încălzire centralizată,centrală proprie, aer condiţionat, etc.);h. tipul <strong>de</strong> finisaj: au fost construie 3 variabilefictive aferente tipurilor <strong>de</strong> finisaj consi<strong>de</strong>rate(superior, normal şi fără);i. starea <strong>de</strong> întreţinere a locuinţei: au fost create 3variabile fictive în funcţie <strong>de</strong> <strong>de</strong>claraţiavânzătorului/cumpărătorului (foarte bună,bună şi satisfăcătoare);j. amplasarea locuinţei: variabilele fictive createau ţinut cont <strong>de</strong> amplasarea locuinţei (aproape<strong>de</strong> mijloacele <strong>de</strong> transport; aproape <strong>de</strong>magazine, etc).and <strong>de</strong>mand <strong>de</strong>termine by <strong>de</strong>fault the marginalcontribution of characteristics to the property prices.The regression techniques can be used for theestimation of these marginal contributions or the<strong>de</strong>fault prices.In or<strong>de</strong>r to estimate the marginal contributions of thecharacteristics consi<strong>de</strong>red for <strong>de</strong>scribing theresi<strong>de</strong>ntial property prices in Romania, thelogarithmic regression function was used:ln pi= β1,τln si+ ∑ βj,τ* ciThe basic rule in selecting the characteristics wasthe existence of at least 20 observations for eachindividual characteristic.The characteristics which have been taken intoaccount for creating the regression function werethe following:a. location where the dwelling is situatedi. capital city or rest of the country forapartments in blocks;ii. urban or rural area for individualbuildings.For each locality, dummy variables takingvalue 1 if the dwelling is situated in a certainmicro-location (district for flats in the capitalcity, county in the other cases) or value 0otherwise have been created;b. year of construction: 5 dummy variables wereconsi<strong>de</strong>red in relation to the year ofconstruction <strong>de</strong>clared for the transacteddwelling;c. level at which the dwelling is located: 4 dummyvariables were consi<strong>de</strong>red <strong>de</strong>pending on thefloor on which the dwelling is situated;d. area of the dwelling: the natural logarithmvalue for each area was consi<strong>de</strong>red;e. type of apartment: 2 dummy variables werecreated, one for each type of apartment(<strong>de</strong>tached, not-<strong>de</strong>tached);f. comfort type: dummy variables were createdfor each type of comfort (superior, comforttype I, type II, other categories);g. heating type: dummy variables were createdfor each heating type used in the solddwelling (central heating, own centralheating, air conditioning, etc);h. type of finishes: 3 dummy variables werebuilt for the existing types (superior, normal,without);i. state of dwelling maintenance: 3 dummyvariables were created <strong>de</strong>pending on thestatement of the seller/buyer (very good,good, satisfactory);j. neighbourhood: dummy variables werecreated taking into account the location of thedwelling (near the public transport network,near shops, etc).19
În urma aplicării funcţiei <strong>de</strong> regresie, pentru toateînregistrările aferente anului 2009, au fost păstrate înmo<strong>de</strong>l numai caracteristicile al cărui nivel <strong>de</strong>semnificaţie statistică a fost sub 0,05.Mo<strong>de</strong>lul a fost aplicat pentru datele înregistrate încazul fiecărui trimestru, rezultând astfel contribuţiilemarginale trimestriale pentru fiecare caracteristică.Formula <strong>de</strong> calcul pentru indicii <strong>de</strong> preţ la nivel <strong>de</strong>locaţie este <strong>de</strong> tip Laspeyres având ca factorcantitativ qi, 0- numărul înregistrărilor pe fiecarecaracteristică în anul <strong>de</strong> bază, iar ca factor calitativ -valorile (contribuţiile marginale) pe fiecarecaracteristică rezultată în trimestrul curent β i , τ,respectiv în anul <strong>de</strong> bază βi, 0.IPPR =∑∑βi,τi,0* qi,0β * qi,0INDICELE PREŢURILOR PRODUCŢIEI PENTRUSERVICII (IPPS)Indicii preţurilor producţiei pentru serviciimăsoară evoluţia <strong>de</strong> ansamblu a tarifelor practicate<strong>de</strong> operatorii economici pentru serviciile furnizate <strong>de</strong>aceştia într-o anumită perioadă (<strong>de</strong>numită perioadăcurentă) faţă <strong>de</strong> o perioadă anterioară (<strong>de</strong>numităperioadă <strong>de</strong> bază sau <strong>de</strong> referinţă).Sfera <strong>de</strong> cuprin<strong>de</strong>re a indicelui preţurilor producţieipentru servicii este reprezentată <strong>de</strong> ansamblulactivităţilor <strong>de</strong>sfăşurate <strong>de</strong> operatorii economici,înregistraţi la Registrul Comerţului, a căror activitateprincipală se înscrie în domeniul serviciilor.Din punct <strong>de</strong> ve<strong>de</strong>re al acoperirii geografice, indiciipreţurilor producţiei pentru servicii au acoperirenaţională.Principala variabilă observată este tariful practicat <strong>de</strong>operatorii economici selectaţi în eşantion pentru celemai reprezentative activităţi furnizate <strong>de</strong> aceştia.Tarifele nu includ taxa pe valoarea adăugată (TVA).Nomenclatoare şi clasificăriUrmărirea şi înregistrarea tarifelor producţiei pentruservicii se realizează pe baza următoarele clasificărişi nomenclatoare:• Clasificarea Activităţilor din EconomiaNaţională – CAEN Rev.2;• Clasificarea produselor şi serviciilor asociateactivităţilor – CPSA 2008;• Nomenclatorul operatorilor economiciselectaţi în eşantion;• Nomenclatorul <strong>de</strong> activităţi reprezentative încadrul produsului CPSA 2008/operator economic.20After applying the regression function to all therecords for the year 2009, only the characteristicshaving the statistical level of significance below 0.05were kept in the mo<strong>de</strong>l.The mo<strong>de</strong>l was applied to the data recor<strong>de</strong>d foreach quarter and the quarterly marginalcontributions for each characteristic were thusobtained.The formula for calculating price indices at locationlevel is a Laspeyres-type formula having asquantitative factor qi, 0- the number of records oneach characteristic for the base year, and asqualitative factor the values (marginal contributions)on each characteristic obtained in the currentquarter β i , τin the base year βi, 0:IPPR =∑∑βi,τβi,0* q* qi,0i,0PRODUCTION PRICE INDICES FOR SERVICES(SPPI)The production price indices for servicesmeasures the evolution of tariffs, charged byeconomic operators for services provi<strong>de</strong>d by themin a certain period (called current period) from anearlier period (called basic or reference).The coverage of the production price in<strong>de</strong>x forservices is represented by all the activities ofeconomic operators registered with the Tra<strong>de</strong>Register, whose main activity is inclu<strong>de</strong>d in theservices sector.In terms of geographical coverage, production priceindices for services have national coverage.The main variable is the observed rate charged byoperators, selected in the sample, for the mostrepresentative activities provi<strong>de</strong>d.Prices not inclu<strong>de</strong> value ad<strong>de</strong>d tax (VAT).Nomenclatures and classificationsThe monitoring and recording of production prices(tariffs) for services using the followingclassifications and nomenclatures:• <strong>National</strong> Classification of EconomicActivities - NACE Rev. 2;• Classification of products and servicesactivities - CPSA 2008;• Nomenclature of economic operatorsselected in the sample;• Nomenclature of main activities by CPSA 2008product/economic operator.