Des chercheurs créent un outil d’évaluation du marché immobilier

Un groupe de chercheurs de l’UBC Okanagan tente de résoudre le mystère mathématique de ce qui pourrait être le plus gros investissement d’une personne : l’achat d’une maison.

Alors que le marché immobilier évolue rapidement et est lié aux fluctuations de l’économie, il y a de nombreuses autres considérations à prendre en compte lors de l’achat d’une propriété, explique le professeur Zheng Liu de l’UBCO School of Engineering.

Le Dr Liu et son doctorant Junchi Bin, ainsi que le professeur agrégé de la Faculté de gestion Eric Li, ont créé un cadre régional d’exploration et de prévision des prix des logements (RHPMF) et ont récemment publié des recherches qui testent l’outil qu’ils ont créé. La recherche a été publiée récemment dans Fusion d’informations.

« L’immobilier est toujours l’une des dépenses les plus importantes tout au long de la vie d’une personne », explique le Dr Liu. « Avant de prendre des décisions sur des transactions immobilières, les gens consultent des agents immobiliers pour avoir une connaissance du marché. Et de nos jours, les gens sont plus prudents que jamais face à des échecs coûteux comme un investissement immobilier. »

L’idée derrière le RHPMF est d’aider les gens à comprendre la population, la croissance et le contexte historique d’une communauté spécifique ou même d’un quartier sur la base de données réelles sur le logement, y compris l’histoire, la dynamique sociale et les coûts de logement.

« Le marché immobilier a une influence significative sur la vie quotidienne des gens », ajoute Bin, qui note qu’il n’y a pas beaucoup de recherches empiriques sur l’industrie immobilière. « Par conséquent, il est crucial de comprendre l’immobilier d’un point de vue spatial et historique. Que se passe-t-il dans le quartier où vous souhaitez acheter ? »

Pour bien comprendre un marché local, dit Bin, les gens doivent « exploiter » la zone à la recherche de données – se renseigner sur l’offre, l’emplacement des maisons chères ou abordables, l’histoire et la dynamique actuelle d’une zone, y compris les taux de criminalité – avant de pouvoir évaluer et prévoir les prix des maisons et enfin déterminer si le quartier leur convient.

Plus précisément, le cadre RHPMF introduit une série d’algorithmes de filtrage pour extraire des facteurs spatiaux et historiques concernant un quartier particulier. Par exemple, les utilisateurs peuvent saisir une adresse postale dans l’outil matriciel Web ou mobile. L’algorithme peut analyser les données et publier un rapport complet aux utilisateurs avec toutes les informations correspondantes. Le résultat, explique Bin, est d’aider les courtiers immobiliers à visualiser, analyser et prévoir l’évolution spatiale et progressive des prix de l’immobilier à partir d’informations multi-sources.

Les chercheurs ont testé leur matrice à l’aide d’essais exploratoires et d’expériences à Virginia Beach, Philadelphie et Los Angeles. Le Dr Li affirme que la précision des prévisions de la matrice a bien fonctionné et que leur série de tests démontre la capacité et la robustesse considérables du RHPMF.

« Ces études de cas indiquent que le cadre RHPMF peut saisir avec précision la distribution et l’évolution spatiales du marché, puis prévoir les futurs prix des logements régionaux par rapport aux références récentes », déclare le Dr Li. « Les résultats suggèrent le grand potentiel du RHPMF proposé dans les industries immobilières. »

Selon le Dr Liu, le cadre proposé peut aider les décideurs du secteur immobilier, car il peut prévoir les futurs prix des logements régionaux et également fournir des facteurs de prix explicables pour une analyse approfondie.

« Le RHPMF intègre avec succès l’analyse exploratoire et la prévision des prix en tant que cadre », ajoute-t-il. « Avec une analyse précise et explicable, les clients peuvent prendre des décisions intelligentes et fiables liées au marché immobilier. »