Dublin Core
Titre
Statistiques spatiales et étude immobilière
Sujet
[SHS:GESTION] Humanities and Social Sciences/Business administration
Econométrie spatiale
Non stationnarité spatiale
Quartier dominant
Evaluation de biens immobiliers
Description
La présence de dépendance spatiale des prix immobiliers impose aux méthodes d'estimation de prendre en compte cet élément. Les deux approches de la statistique spatiale sont l'économétrie spatiale et la géostatistique. La géostatistique estime directement la matrice de variance-covariance en supposant que la covariance entre les observations dépend inversement de la distance séparant leur localisation. L'économétrie spatiale définit et intègre la matrice d'interaction spatiale dans un modèle de régression hédonique. Si ces deux méthodes sont possibles pour étudier la dépendance spatiale des prix immobiliers dans des contextes variés, il n'existe cependant pas de règles très claires quant au choix de la méthode à sélectionner. Cette thèse procède à un examen détaillé de ces deux approches afin de pouvoir en distinguer les ressemblances et les différences, les avantages et les inconvénients. Des exemples d'application de chaque approche dans une étude immobilière sont présentés. La géostatistique est utilisée pour analyser la stationnarité du variogramme, ainsi que la sensibilité du variogramme aux paramètres de l'estimation hédonique. Le modèle d'économétrie spatiale est utilisé pour tenter d'identifier économétriquement le quartier dominant du marché immobilier d'une ville
Créateur
Srikhum, Piyawan
Éditeur
Université Paris Dauphine - Paris IX
Date
2012-11-12
Langue
FRE
Type
PhD thesis
Identifiant
http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00767315
2012PA090041
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/76/73/15/PDF/These_PiyawanSrikhum_versioncomplet.pdf