🧮 Méthode de la prévision
Cette page explique comment est fabriquée la prévision des ventes de logements anciens, et pourquoi elle se lit avec précaution à certains horizons. Prévoir des transactions immobilières revient à prévoir une demande, et ce site le fait avec les méthodes de la planification : un modèle à deux étages, mis à l'épreuve sur des données qu'il n'a pas vues, publié avec ses limites.
Le premier étage explique le taux du crédit immobilier (toutes durées confondues) par l'OAT 10 ans, avec le délai que les banques mettent à le répercuter ; le second explique les ventes de logements anciens (en cumul 12 mois) par ce taux de crédit, les intentions d'achat et le chômage, chacun décalé. Les idées essayées puis écartées sont publiées en fin de page.
ℹ️ Le report à plat des indicateurs, et pourquoi ni le neuf ni la rénovation
Le report à plat des indicateurs. Chacun n'est publié que jusqu'à un certain mois ; au-delà, la projection le maintient à sa dernière valeur connue. C'est l'hypothèse la plus simple, et la seule qui n'invente rien — la substituer par les anticipations de marché a été mesuré, puis écarté (voir la dernière section). Les trois ne s'épuisent pas ensemble : celui qui a le plus long décalage nourrit encore la trajectoire bien après que les autres sont figés, et la page publie pour chacun jusqu'à quel mois il reste une valeur réellement observée.
Pourquoi ni le neuf ni la rénovation. Le lien entre les permis de construire et les mises en chantier a été mesuré puis écarté faute d'avance réelle, et aucune série de volume publiée ne permet aujourd'hui de modéliser la rénovation. Le marché de l'ancien décrit la santé de la demande de logement en général : c'est à ce titre qu'il éclaire les autres, pas comme un substitut.
Les prévisions déjà publiées sont archivées et confrontées au réel sur leur propre page, horizon par horizon et épisode par épisode.
1. Jusqu'où se fier à la projection
2. Ce que la projection ajoute à l'équation
3. Le taux de crédit : ce que l'OAT 10 ans détermine d'avance
Le crédit immobilier français est à taux fixe, et les banques publient des barèmes qu'elles lissent : leur réaction aux taux de marché n'est pas immédiate. Le modèle mesure ce délai au lieu de le supposer — et c'est ce qui lui donne son intérêt, puisque les taux de marché déjà publiés déterminent alors le taux de crédit des mois à venir.
Pourquoi un délai, et ce qu'il ne dit pas
4. Les transactions : le modèle, et sa mise à l'épreuve
Pourquoi le R² n'est pas en tête de page
🔬 Vérifier les décalages que le modèle a retenus
🧪 Ce qu'on a essayé, et qui ne marche pas
Un site qui ne montre que ce qui a marché laisse croire que tout ce qu'on essaie marche. Les idées ci-dessous paraissaient bonnes — plusieurs figuraient au plan de ce site, une a été affirmée pendant des semaines avant d'être vérifiée. Toutes ont été mesurées, puis écartées. Les publier est le pendant naturel de la page des prévisions passées : là on montre où le modèle se trompe, ici ce qu'on a renoncé à lui ajouter.
Le seuil pour qu'un indicateur entre dans le modèle est le même pour tous : éviter au moins 5 % d'erreur sur des données qu'il n'a pas vues, et l'éviter sur au moins trois des quatre plages d'horizon — 1 à 3 mois, 4 à 6, 7 à 12, et 13 à 18. Jamais sur sa capacité à coller au passé : c'est exactement ce qui fait entrer des indicateurs inutiles.
Pourquoi quatre plages plutôt qu'une moyenne ? Parce que l'erreur du modèle n'a rien à voir d'une plage à l'autre, comme le montre le tableau ci-dessous. Une moyenne unique laisserait passer un indicateur qui n'améliore qu'une plage étroite, ce qui n'est pas un progrès du modèle mais une coïncidence localisée. C'est précisément le cas de la première idée ci-dessous : la seule plage qu'elle franchit est celle où le modèle est de toute façon battu par une simple prolongation du dernier chiffre connu.