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Un nouvel indice de risque immobilier pour le marché résidentiel parisien

Par : Contributeur(s) : Type de matériel : TexteTexteLangue : français Détails de publication : 2008. Ressources en ligne : Abrégé : RésuméCet article vise à mettre en lumière les facteurs directeurs de l’évolution du marché immobilier d’habitation de la région parisienne. Cette recherche est réalisée à partir d’une base de données comprenant près de 276 000 transactions de biens immobiliers d’habitation en région parisienne sur la période 1982-2005. Un modèle factoriel permet d’appréhender le lien systématique entre le prix des biens immobiliers d’habitation et un jeu de variables économiques ou financières prédéfinies. La mesure de ce lien met en exergue les « fondamentaux » du marché immobilier et permet de construire un indice fondé sur une approche multi-factorielle. Cette méthodologie identifie les facteurs explicatifs de l’évolution des prix de l’immobilier d’habitation à Paris. En tant que facteurs systématiques, ils représentent l’évolution fondamentale du marché et, par comparaison avec les indices existants, ils peuvent faire ressortir des comportements spéculatifs en période de crise. Le modèle factoriel peut aussi aboutir à des prévisions sur l’évolution des prix de l’immobilier d’habitation.Abrégé : This article focuses on the driving factors associated with the Paris apartment market. The research explores a database of around 276 000 transactions for residential properties in the Paris area over the 1982-2005 period. A factorial model may capture the systematic link between residential prices and a set of predefined economic or financial variables. The measure of this link underlines the “true path” of the real estate market in the sense that systematic factors can represent it. This methodology identifies the main driving factors for the Paris residential market. As systematic factors they are able to represent the fundamental market evolution and in comparison to existing price growth indices, allow the detection of a speculative behaviour during crisis periods. The “factor model” may also provide valuable intuition for forecasting residential prices.Classification JEL : C20, G00
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RésuméCet article vise à mettre en lumière les facteurs directeurs de l’évolution du marché immobilier d’habitation de la région parisienne. Cette recherche est réalisée à partir d’une base de données comprenant près de 276 000 transactions de biens immobiliers d’habitation en région parisienne sur la période 1982-2005. Un modèle factoriel permet d’appréhender le lien systématique entre le prix des biens immobiliers d’habitation et un jeu de variables économiques ou financières prédéfinies. La mesure de ce lien met en exergue les « fondamentaux » du marché immobilier et permet de construire un indice fondé sur une approche multi-factorielle. Cette méthodologie identifie les facteurs explicatifs de l’évolution des prix de l’immobilier d’habitation à Paris. En tant que facteurs systématiques, ils représentent l’évolution fondamentale du marché et, par comparaison avec les indices existants, ils peuvent faire ressortir des comportements spéculatifs en période de crise. Le modèle factoriel peut aussi aboutir à des prévisions sur l’évolution des prix de l’immobilier d’habitation.

This article focuses on the driving factors associated with the Paris apartment market. The research explores a database of around 276 000 transactions for residential properties in the Paris area over the 1982-2005 period. A factorial model may capture the systematic link between residential prices and a set of predefined economic or financial variables. The measure of this link underlines the “true path” of the real estate market in the sense that systematic factors can represent it. This methodology identifies the main driving factors for the Paris residential market. As systematic factors they are able to represent the fundamental market evolution and in comparison to existing price growth indices, allow the detection of a speculative behaviour during crisis periods. The “factor model” may also provide valuable intuition for forecasting residential prices.Classification JEL : C20, G00

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