L'influence des arrondissements dans la formation des prix immobiliers à Paris: diffusion ou localisation ?
Deutsch, Edwin; Quettier, Alexandre; Simon, Arnaud (2017), L'influence des arrondissements dans la formation des prix immobiliers à Paris: diffusion ou localisation ?, Revue d'économie régionale et urbaine, 2017, 4, p. 673-710. 10.3917/reru.174.0673
Type
Article accepté pour publication ou publiéDate
2017Journal name
Revue d'économie régionale et urbaineVolume
2017Number
4Publisher
Armand Colin
Pages
673-710
Publication identifier
Metadata
Show full item recordAuthor(s)
Deutsch, EdwinTechnical University of Wien
Quettier, Alexandre
Technical University of Wien
Simon, Arnaud
Dauphine Recherches en Management [DRM]
Abstract (FR)
Cet article est une étude empirique relative à la formation des prix immobiliers résidentiels à Paris. Le sujet traité concerne l'intensité avec laquelle ce processus, dans un arrondissement donné, influence la formation des prix ailleurs. Des modèles économétriques de type Sar sont employés à cette fin. Ce mécanisme de « spillover », ou « diffusion du prix », se caractérise avec la contribution partielle des arrondissements à l'autocorrélation spatiale. En utilisant des données de la base notariale Bien ainsi que des données de population de la base Iris et de l’Insee, cette étude est réalisée sur presque 30 000 transactions. L'analyse se fait en rapport avec le problème de la ‘réflexion’ qui concerne l'identification des effets causals dans les modèles de type Sar. Des résultats expliquant pourquoi les données de population rendent la diffusion d’un arrondissement forte ou faible sont présentés, et la notion de quartier « prime » est discutée.Abstract (EN)
This is an empirical study about the formation of residential prices in Paris. It is asked to which extent the formation of prices is guided by selected districts that influence the prices in other parts of the city. The analysis is performed with econometric models of the Sar-type. The spillover mechanism of prices is ranked according to the partial contribution to spatial autocorrelation of the districts. We use real estate data collected by the French notary bureau Bien containing nearly 30 000 transactions, and population data offered by the Iris-database and the statistical bureau Insee. In the analysis, we focus our attention to the "reflection" problem that concerns the identification of causal effects in the Sar-models. Doing so we can offer results that explain what drives the diffusion of a district, obtaining new insights into the leading role of population data which make the price diffusion generated by districts stronger or weaker.Subjects / Keywords
arrondissements directeurs; diffusion de prix; effets locaux et globaux; modèle Sar; driving districts; local and global effects; price diffusion; Sar modelRelated items
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