Modélisation multiniveaux des prix fonciers et immobiliers sur le territoire belge

Abstract

Ces dernières années, de nombreux travaux en lien avec la modélisation des prix fonciers à l’aide de l’approche hédonique ont vu le jour au sein de l’Uliège. Cette approche plutôt intra-marché est appréhendée dans la plupart des cas à l’aide d’une régression linéaire simple ou multiple « classique » (moindres carrés ordinaires). Cependant, ce genre de modélisation n’est pas spécifiquement conçue dans le but de traiter des données à caractère hiérarchique comme les données à caractère spatiale. Or, les notions de hiérarchie « spatiale » et d’analyse multiscalaire sont omniprésentes en sciences géographiques. Une route fait par exemple partie d’un quartier qui, lui-même fait partie d’un secteur statistique, ce dernier étant inclus dans une ville, etc. Afin d’appréhender cette conception du milieu en tant que configuration hiérarchisée, plusieurs techniques statistiques existent dont la modélisation multiniveau, appelée également « modélisation hiérarchique (ou mixte) ». L’objet de réflexion de ce travail consiste en l’application d’une telle approche multiniveaux afin d’apporter des éléments de réponse quant aux problématiques liées au choix d’une unité d’analyse spatiale pertinente dans l’analyse liée à la formation des niveaux de prix fonciers. Sur base de données issues d’annonces Immoweb, nous tenterons donc de répondre à des questions du type : « A quelle échelle spatiale s’opèrent principalement les mécanismes d’offre-demande liés aux niveau de prix fonciers ? » ou encore : « quelle est l’échelle spatiale de traitement la mieux adaptée afin d’analyser la formation des prix fonciers en Wallonie ? Est-elle la même en Flandre ? ». Il ressort par exemple des résultats de ces modèles que la variable relative à la disponibilité foncière joue un rôle proportionnellement plus important en Flandre qu’en Wallonie. La réflexion issue de ce travail recherchera donc à fournir des éléments de réponse à ce type de question au lecteur, notamment grâce à l’analyse et la confrontation de résultats issus de modèles statistiques particuliers (ex : modèles hédoniques contextualisés, etc.)