Achat immobilier, quand acheter?
Quel moment de l'année est le plus intéressant pour acheter son appartement?
A la recherche d'un bel appartement, je me posais une question : quel est le meilleur moment de l'année pour acheter dans l'immobilier?
Certains me répondront, qu'au vu des prix délirants en France et en particulier en région parisienne, le meilleur moment était très certainement au siècle précédent.
Quoi qu'il en soit, regardons ce que disent les chiffres.
Point de départ:
Je suis parti interroger le Dieu Internet pour réaliser cette micro étude. Plus précisément, j'ai utilisé les données de Google Trends (tendance de recherches) pour la recherche "achat appartement".
Outils:
Comme d'habitude, j'ai utilisé R via RStudio et 3 bibliothèques qui simplifient énormément les calculs et le code: ggplot2, mapReduce et forecast.
Modélisation de la série chronologique:
Avant de modéliser cette série, j'ai agrégé les volumes par mois. Par défaut, Google exporte des données hebdomadaires.
La série des volumes de recherche est alors décrite par un modèle ARIMA(2,1,3). On obtient ainsi un modèle de la série des volumes de recherche ce qui permet de faire une prévision pour l'année 2013.
Ce que m'apprenent les données et la prévision: depuis 2 ans la tendance de recherche est à la baisse. Rien de nouveau.
Saisonnalité:
Afin d'extraire la saisonnalité, j'ai soustrait la tendance de la série. Elle est représentée par un modèle de régression par polynômes locaux (loess), en noir sur l'image ci-dessus. Il ne reste plus qu'à faire les moyennes par mois. Voici le résultat:
Conclusion:
Moins de recherches, moins d'acheteurs. Si on en croit la théorie de l'offre et de la demande, la conjoncture devrait donc m'être favorable. Mouai...
Nous sommes en novembre 2012, j'ai jusqu'à la fin de l'année pour négocier les prix. Prochaine fenêtre de tir: juin 2013.
Certains me répondront, qu'au vu des prix délirants en France et en particulier en région parisienne, le meilleur moment était très certainement au siècle précédent.
Quoi qu'il en soit, regardons ce que disent les chiffres.
Point de départ:
Je suis parti interroger le Dieu Internet pour réaliser cette micro étude. Plus précisément, j'ai utilisé les données de Google Trends (tendance de recherches) pour la recherche "achat appartement".
Outils:
Comme d'habitude, j'ai utilisé R via RStudio et 3 bibliothèques qui simplifient énormément les calculs et le code: ggplot2, mapReduce et forecast.
Modélisation de la série chronologique:
Avant de modéliser cette série, j'ai agrégé les volumes par mois. Par défaut, Google exporte des données hebdomadaires.
La série des volumes de recherche est alors décrite par un modèle ARIMA(2,1,3). On obtient ainsi un modèle de la série des volumes de recherche ce qui permet de faire une prévision pour l'année 2013.
Saisonnalité:
Afin d'extraire la saisonnalité, j'ai soustrait la tendance de la série. Elle est représentée par un modèle de régression par polynômes locaux (loess), en noir sur l'image ci-dessus. Il ne reste plus qu'à faire les moyennes par mois. Voici le résultat:
Conclusion:
Moins de recherches, moins d'acheteurs. Si on en croit la théorie de l'offre et de la demande, la conjoncture devrait donc m'être favorable. Mouai...
Nous sommes en novembre 2012, j'ai jusqu'à la fin de l'année pour négocier les prix. Prochaine fenêtre de tir: juin 2013.
Publié par olivier le 14 novembre 2012.
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