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
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00767315 |
| Date | 12 November 2012 |
| Creators | Srikhum, Piyawan |
| Publisher | Université Paris Dauphine - Paris IX |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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