L'hétérogénéité du marché et les déterminants des prix des appartements à Paris : Une approche par régression quantile.

Auteurs
Date de publication
2016
Type de publication
Article de journal
Résumé Dans cet article, l'hétérogénéité du marché des appartements à Paris est abordée. À cette fin, une régression quantile est appliquée - avec une segmentation du marché basée sur les déciles de prix - et le prix hédonique des attributs du logement est calculé pour différents segments de prix du marché. L'approche est appliquée à un important ensemble de données géré par la Chambre des Notaires d'Île de France, qui comprend environ 156 000 transactions sur la période 2000-2006. Bien que les méthodes économétriques spatiales n'aient pas pu être appliquées en raison de l'indisponibilité des géocodes, les effets de dépendance spatiale sont pris en compte de manière adéquate par un ensemble de 80 variables indicatrices de localisation. Les résultats suggèrent que les prix hédoniques relatifs de plusieurs attributs du logement diffèrent significativement entre les déciles. En particulier, le coefficient d'élasticité de la variable de la taille de l'appartement, qui est de 1,09 pour les logements les moins chers, n'est plus que de 1,03 pour les plus chers. Le niveau d'étage de l'unité, le nombre de places de stationnement intérieur, ainsi que plusieurs attributs du quartier et des variables muettes de localisation présentent tous des fluctuations de prix implicites substantielles entre les déciles. Enfin, plus le prix de l'appartement est bas, plus le potentiel d'appréciation des prix est élevé dans le temps. Tout en améliorant notre compréhension de la dynamique complexe du marché qui sous-tend les choix résidentiels dans une grande métropole telle que Paris, cette recherche fournit des preuves empiriques que l'approche QR capture de manière adéquate l'hétérogénéité entre les gammes de prix des logements, qui s'applique simultanément au parc immobilier, à la construction historique et au tissu social.
Éditeur
SAGE Publications
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