Mécanismes d’appariement et de formation des prix sur le marché immobilier : Trois études empiriques basées sur les données d’une plateforme numérique

Matching and pricing mechanisms in the real estate market : Three empirical studies based on data from a digital platform

• Auteur / Autrice : Pierre Vidal
• Direction : Michel Baroni, Frédéric Cherbonnier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques - EM2PSI
• Date : Soutenance le 26/02/2021
• Etablissement(s) : CY Cergy Paris Université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Économie, Management, Mathématiques, Physique et Sciences Informatiques (Cergy-Pontoise, Val d'Oise)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : THEMA Théorie économique, modélisation et applications (Cergy ; 2006-....) - Théorie économique- modélisation et applications / THEMA
• Jury : Président / Présidente : Gabriel Desgranges
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Michel Baroni, Frédéric Cherbonnier, François Des Rosiers, Stéphane Gregoir, Thomas Lefebvre, Paloma Taltavull de la Paz
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : François Des Rosiers, Stéphane Gregoir

Mots clés

Mots clés libres

Immobilier

Modèle de recherche

Matching

Formation du prix

Données internet

Anchoring and adjustment

Housing market

Search model

Matching

Price formation

Internet data

Ancrage et ajustement

Résumé

Cette thèse à pour vocation de participer à l'amélioration de notre compréhension de la formation des prix immobiliers et des mécanismes qui permettent le rapprochement de l'offre et de la demande dans un marché qui peut être fin. Elle s'inscrit dans le champ de recherche particulièrement actif de la microstructure du marché immobilier et s'intéresse en particulier à l'étude du comportement des acheteurs jusqu'ici bien moins étudié que celui des vendeurs. Cette thèse se distingue de la littérature par les données qu'elle mobilise, les observations se faisant à travers les données collectées sur une plateforme numérique spécialisé dans l’information et l’estimation de prix immobilier. Elle est constituée de trois études empiriques.La première étude consiste en une application empirique des modèles de matching sur le marché immobilier. Plus précisément, grâce aux estimations faites sur la plateforme, nous construisons des proxys des nombres d’acheteurs et vendeurs actifs sur les marchés de 40 grandes aires urbaines de France entre 2014 et 2017. Croisant ces indicateurs avec le nombre de ventes enregistrées par le fisc dans la base des Demandes de Valeurs Foncières sur ces marchés, nous réalisons à notre connaissance la première estimation d’une fonction d'appariement sur le marché du logement. L’apport principal de cette étude est de montrer que contrairement au postulat de la littérature théorique, les rendements d’échelles de cette fonction ne sont pas constants, mais décroissants.Le chapitre suivant utilise les estimations successives faites par un utilisateur se déclarant d’abord comme un acheteur en recherche puis comme étant devenu propriétaire d’un appartement. Le jeu de données ainsi constitué permet une étude empirique du problème de l’acheteur qui prend en compte le déroulement de la recherche elle-même, et non plus seulement les contraintes liées aux conditions initiales. Grâce à cet aperçu de la chronologie des visites, des biens qu’elles concernent et des estimations de la valeur de ces biens, nous analysons comment l’histoire de l’acquisition influence le prix payé pour un appartement donné. Il apparait que confronté à l’incertitude liée à la valeur des appartements, les acheteurs ajustent leur prix de référence interne en fonction de leur expérience récente. En effet nous mesurons qu’un acheteur qui visite des appartements plus (resp. moins) chers que celui finalement acquis le paie plus (resp. moins) cher, toutes choses égales par ailleurs.La dernière partie de cette thèse s’intéresse aux capacités respectives des particuliers de part et d’autre de la transaction à en prédire le prix. Pour ce faire, nous comparons les prix des ventes enregistrées dans les bases notariales avec les estimations qu’en ont faites les utilisateurs eux-mêmes, après avoir découvert le résultat du calcul de l’outil d’estimation, dans l’année précédant la date de la transaction. Contrairement aux vendeurs qui, conformément au résultat établi dans la littérature, surestiment la valeur de leurs biens, les acheteurs ne démontrent aucun biais positif ou négatif. L’opinion qu’ils se font du juste prix est également moins influencée par le résultat de l’estimation de la plateforme que celle des vendeurs, même si l’influence qu’elle peut avoir sur ces derniers tend à diminuer alors qu’ils avancent dans le processus de vente.

This thesis aims at improving our understanding of the real estate prices formation and of the mechanisms that enable the offer and the demand to meet in what may be a thin market. It participates in the growing literature of the housing market microstructure, in particular the less studied demand side.This thesis differs from the literature by the data it mobilizes, the observations being made through data collected on a digital platform, specialized in real estate price information and estimation.It consists of three empirical studies:The first study consists of an empirical application of matching models on the real estate market. More precisely, thanks to the estimates made on the platform, we construct proxies of the number of buyers and sellers active in the markets of 40 large urban areas of France between 2013 and 2017. Crossing these indicators with the number of sales recorded by the tax authorities in these markets, we perform, to our knowledge, the first estimate of a matching function of the housing market. The main result of this study is to show that contrary to the postulate of the theoretical literature, the returns to scale of this function are not constant, but decreasing.The second study uses the successive estimates made by a user who has first declared himself as a buyer and then as the owner of an apartment. The dataset we have constituted allows an empirical study of the buyer's problem which takes into account buyer’s search itself, and not just the constraints linked to its initial conditions. With this overview of the chronology of visits, the properties they relate to and estimates of the value of those properties, we analyze how the history of the acquisition influences the price paid for a given apartment. It appears that when faced with the uncertainty of apartment values, buyers adjust their internal reference price based on their recent experience. In particular, we measure that a buyer who visits apartments more expensive (resp. cheaper) than the one finally acquired pays more (resp. less), all other things being equal.The last study of this thesis examines the respective capacities of individuals on both sides of an ongoing transaction to predict the final price of this transaction. To do this, we compare the prices of sales recorded in the notarial databases with the estimates made ,in the year preceding the date of the transaction, by the users themselves, after having discovered the result of the platform estimation tools. Unlike sellers who, according to the established result, overestimate the value of their property, buyers do not show any positive or negative bias. Their opinion of the fair price is also less influenced by the result of the platform estimation tool than that of sellers, even if its influence on the latter tends to diminish as they move forward in the sales process.