Ce mémoire examine la qualité de prévision des prix immobiliers au Canada et dans cinq de ses régions métropolitaines, en utilisant trois modèles économétriques: VAR (Modèle d'autorégression vectorielle), VECM (Modèle vectoriel à correction d'erreur), VAR spatial (Modèle d'autorégression vectorielle spatiale). Le VAR spatial permet d'incorporer les effets spatiaux dans la modélisation. Les résultats des estimations du VAR, du VECM et du VAR spatial et les fonctions de réponse permettent de faire les constats suivants: (i) un choc d'emploi affecte positivement le prix du logement; (ii) un choc de politique monétaire (taux d'intérêt) a un impact négatif sur le prix immobilier. Pour mesurer la qualité prédictive des trois approches, nous avons fait appel à deux mesures de choix de modèle: la Racine de l'Erreur Quadratique Moyenne (Root Mean Squared Error, RMSE) et le gain d'efficacité (Relative Root Mean Squared Error). Les résultats indiquent que: (i) le VAR spatial donne une prévision de meilleure qualité comparativement au VECM et au VAR conventionnel; (ii) l'incorporation de l'interaction entre deux régions dans un modèle VAR permet de mieux prévoir le prix immobilier. En somme, le taux d'intérêt et l'emploi demeurent des facteurs-clés dans la modélisation du prix du logement. De plus, l'approche VAR spatial permet d'améliorer la qualité de la prévision de cette variable d'intérêt. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Économétrie, Prévision, Prix immobilier, VAR spatial, VECM, VAR.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMUQ.1158 |
| Date | January 2008 |
| Creators | Kokou, Kokouvi M. Joseph |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Detected Language | French |
| Type | Mémoire accepté, PeerReviewed |
| Format | application/pdf |
| Relation | http://www.archipel.uqam.ca/1158/ |
Page generated in 0.0014 seconds