Étude des dynamiques des marchés fonciers et immobiliers en

Étude des dynamiques des marchés fonciers et
immobiliers en PACA
Présentation de la donnée agrégée
Maitre d'ouvrage :
Étude des dynamiques des marchés fonciers et
immobiliers en région PACA
Note de présentation de la donnée agrégée
date : mai 2015
auteur : Direction Territoriale Méditerranée
responsable de l'étude : Bertrand Leroux
Directeur d'étude
DAT/Politiques Urbaines et du Logement
Tel : 0442247984 - [email protected]
rédacteur : Emmanuelle Daubercies
résumé de l'étude :
Cette note présente le contenu du fichier agrégé de la donnée DVF, et les indicateurs
choisis.
zone géographique : Région PACA
nombre de pages :7
NOTA : pour toute utilisation de la donnée, la mention ci-dessous indiquant la source des
données doit être mentionnée :
« Cerema, Dter Méditerranee, 2015, outil import et segmentation DVF développé pour le
compte de la Région Provence-Alpes-Cote d'Azur »
SOMMAIRE
1 CHOIX DES INDICATEURS...........................................................................................................4
2 LECTURE DE LA DONNÉE...........................................................................................................6
2.1 Lecture de la 1ere ligne...............................................................................................................6
2.2 La donnée secrétisée...................................................................................................................6
2.3 Le marché dominant....................................................................................................................6
1 Choix des indicateurs
La donnée agrégée fournit des indicateurs des marchés immobiliers bâtis en prix et en
volume à différentes échelles et sur plusieurs périodes. Elle permet par ailleurs de mettre
en évidence le marché dominant. Cette donnée est secrétisée : pas d'information sur des
marchés avec un trop faible nombre de mutations.
Les catégories de marché retenues de l'immobilier bâti sont les suivantes :
•
MIVE-récent/neuf : les maisons de ville ou avec un petit extérieur, récentes ou
neuves ;
•
MIVE-ancien : les maisons de ville ou avec un petit extérieur, dans l'ancien ;
•
MIVE-semi-récent : les maisons de ville ou avec un petit extérieur, semi-récentes ;
•
MIJ-récent/neuf/VEFA : les maisons avec jardin récentes ou neuves ;
•
MIJ-ancien : les maisons avec jardin, dans l'ancien ;
•
MIJ-semi-récent : les maisons avec jardin, semi-récentes ;
•
APP-récent/neuf/VEFA : les mutations d'un appartement marché récent/neuf ou
VEFA ;
•
APP-ancien : les mutations d'un appartement, dans l'ancien ;
•
APP-semi-récent : les mutations d'un appartement marché semi-récent ;
La manière dont ces typologies sont constituées -notamment la distinction entre les
maisons avec jardins et les maisons de ville/maisons avec petit extérieur- est développée
dans « la note explicative des catégories de marché appliquées à la base de données
DVF » (classification de niveau 3).
La distinction entre le marché récent/neuf/VEFA, semi-récent et ancien se fait sur la base
de l'année de construction récupérée depuis les données de la matrice cadastrale lorsque
la jointure a été rendue possible.
•
Un logement neuf est un bien dont l'année de mutation et l'année de construction
≤ 1 an. Les logements en VEFA sont identifiés dans la base DVF (nature de
mutation ou/et article CGI) et sont considérés comme neufs.
•
Un logement récent : un bien dont l'année de mutation et l'année de construction ≤
5 ans.
•
Un logement semi-récent : un bien dont l'année construction ≥ 15 ans.
•
Les logements anciens correspondent aux logements restants (≤ 15 ans).
A noter, que d'un téléchargement à l'autre, la donnée DVF peut être complétée sur des
périodes de mutation déjà transmises.
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Sur le marché ancien, la donnée peut-être considérée comme fiable en volume et en prix.
Pour la période récente [2012,2014], notamment pour les 4 derniers mois de 2014, les
données sont considérées comme acceptables sur les prix, mais plus faibles sur le volume
du fait des décalages de saisies par les services de la DGFiP (notamment VEFA).
Les périodes d'analyse [2012-2014], [2009-2011] et [2007-2008] sont sur plusieurs
années afin de permettre de disposer d'un nombre de transactions suffisantes pour
construire un indicateur du marché et sur 3 périodes afin de suivre les évolutions du
marché.
4 mailles géographiques sont utilisées : les EPCI, la commune, l'iris, la section. Plus la
maille est fine, plus le risque de tomber en deçà du seuil de secrétisation est important.
Indicateurs calculés
Pour une maille géographique, une période, et une catégorie de marché données,
(respectivement champs : id1,periode,classe), on dispose des indicateurs calculés
suivants :
•
Le nombre de biens concernés (nb_id1) ;
•
Le nombre de transactions maximales toutes catégories de marchés confondues
pour une maille et et une période donnée (max_nb_id1) (Cf. exemple supra);
•
La médiane des prix (mediane_e) est exprimée en euros et correspond à la valeur
foncière ;
•
Le 2ème décile (d2_e) et le 8ème décile (d8_e) fournit un indicateur de la
concentration ou de la dispersion des valeurs foncières autour de la médiane ;
•
La médiane des prix rapportée à la surface réelle bâtie – s'approchant des m² de
plancher- pour les locaux (mediane_e_m2_bati) OU pour le foncier non bâti la
médiane des prix rapportée à la surface de terrain (mediane_e_m2_terrain) ;
•
Le 2ème décile (d2_e_m²_bati) et le 8ème décile (d8_e_m²_bati) rapportées à la
surface réelle bâtie de m² de plancher OU pour le foncier non bâti le 2ème décile
(d2_e_m²_bati) et le 8ème décile (d8_e_m²_bati) rapportées à la surface du terrain
;
•
Le marché dominant (marche_dominant) : c'est à dire la catégorie de bien dont le
nombre de transactions est le plus important pour un territoire d'analyse et une
période donnée (Cf. exemple supra). Le "t" est pour "true" (vrai), indique que ce
marché est effectivement dominant. Le "f" pour "false" (faux), indique que le marché
en question n'est pas dominant.
Dans chaque fichier agrégé vous retrouverez par ailleurs les codes géographiques et
libellés correspondant aux mailles géographiques d'analyse : code insee pour la
commune, code iris pour les iris, n° de section pour les sections 1.
1
Le n° de section est formé par la concaténation des champs : code département, code insee, code
préfixe, code section codé sur 10 caractères les champs vides étant remplacé par des 0 (exemple
"040010000A")
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Principes de secrétisation
Attention une ligne vide ne signifie pas qu'il n'y a pas eu de mutation. S'agissant de
données secrétisées, toute catégorie de marché dont le nombre de transaction est
inférieure ou égale à 10 n’apparaît pas.
2 Lecture de la donnée
id1
04001
04001
typo
periode
classe
typologie3 [2012,2014] MIJ-ancien
typologie3 [2009,2011] MIJ-ancien
04006
04006
04006
04006
04006
04006
04006
04006
04006
typologie3
typologie3
typologie3
typologie3
typologie3
typologie3
typologie3
typologie3
typologie3
[2012,2014]
[2012,2014]
[2012,2014]
[2009,2011]
[2009,2011]
[2009,2011]
[2007,2008]
[2007,2008]
[2007,2008]
MIJ-ancien
APP-ancien
APP-récent/neuf/VEFA
APP-ancien
MIJ-ancien
APP-récent/neuf/VEFA
APP-ancien
MIJ-ancien
APP-récent/neuf/VEFA
nb_id1
21
14
18
266
15
400
18
44
205
15
88
max_nb_id1 mediane_e_m2_bati mediane_e
d2_e_m2_bati
21
1911.54
1030.93
195 500
14
2519.375
2072.73
282 500
266
266
266
400
400
400
205
205
205
3415.27
2192.695
3212.365
2209.43
3791.93
3543.65
2241.06
3359.33
4073.95
220 028
46 050
134 250
47 498
171 450
135 100
49 830
208 200
150 029
2186.96
1714.29
2394.23
1851.85
1656.98
2941.18
1821.19
2462.69
3416.67
d8_e_m2_bati
2350
3079.37
5090.22
2614.44
3567.65
2592.59
4733.33
4027.78
2692.31
3416.67
4456.98
d2_e
100 000
194 000
148 000
36 000
108 300
35 105
120 000
111 000
35 000
165 000
127 912
Marche
nom_com
code_dep code_insee Dominant
04
04001
t
Aiglun
04
04001
t
Aiglun
Allemagne-en-Provence
04
04004
04
04006
f
322 590
Allos
70 500
Allos
04
04006
t
230 000
Allos
04
04006
f
66 750
Allos
04
04006
t
293 000
Allos
04
04006
f
170 000
Allos
04
04006
f
70 000
Allos
04
04006
t
230 180
Allos
04
04006
f
213 935
Allos
04
04006
f
d8_e
242 000
320 000
Dans cet exemple, le choix de la maille géographique se porte sur la commune.
2.1 Lecture de la 1ere ligne
Pour la ville de Aiglun, pour la période allant de 2012 à 2014, il y a eu 21 ventes de
maisons individuelles avec jardin dans l'ancien. La médiane des prix pour la totalité de ces
21 biens est de 195.500 €, avec un 2eme décile de 100.000 euros et un 8eme décile à
hauteur de 242.000 euros. La médiane rapportée à la surface réelle bâtie indique un prix
au m² égal à 1912 €/m². Et pour comparaison des prix sur ce même marché, le 2eme
décile et le 8eme décile sont aussi ramenés à la surface réelle bâtie, avec respectivement
1031 €/m² et 2350 €/m². Ces indicateurs permettent d'apprécier la dispersion des prix pour
ce même type de biens.
2.2
La donnée secrétisée
Pour la commune de Allemagne-en-Provence, la ligne est vide car pour tous les types de
biens considérés soit il n'y a pas eu de mutation sur la période soit les volumes de
mutation sont ≤ 10.
2.3 Le marché dominant
Exemple avec la commune de Aiglun : sur les périodes de 2009-2011 et 2012-2014, le
marché dominant est celui des maisons individuelles avec jardin.
Exemple avec la commune de Allos : sur les 3 périodes identifiées, le marché dominant
est celui des appartements dans l'ancien.
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