🔍 Robustesse et précision des indicateurs Yanport
Nos indicateurs s’appuient sur des modèles statistiques avancés permettant de généraliser la relation entre la variable d’intérêt (prix au m², durée, marge de négociation…) et les caractéristiques des biens (typologie, localisation, etc.).
À partir de ces modèles, nous construisons des biens synthétiques — appelés indicateurs unitaires — sur la base de paniers pertinents, définis en fonction des segments observés (par exemple, un T2 dans une zone IRIS donnée).
📉 Estimations fiables même avec peu d’observations
Lorsque les données sont rares sur un segment spécifique (par exemple, très peu de T1 vendus dans une zone donnée), les statistiques classiques deviennent peu fiables.
✅ Nos modèles permettent au contraire :
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D’extrapoler à partir de l’ensemble des données disponibles ;
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De proposer une estimation robuste en combinant, par exemple, le prix au m² global de la zone avec l’effet de la typologie observé à plus large échelle.
📊 Gestion des changements brutaux de structure
Il arrive que certaines typologies ou zones soient sur-représentées temporairement, sans que cela reflète une tendance de fond (effet d’annonce, fluctuation du marché…). Cela peut perturber les volumes et les indicateurs issus d’une approche classique.
✅ Pour y remédier, nous :
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Estimons également des indicateurs de quantités (basés sur le volume de biens publiés) ;
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Suivons les changements structurels réels du marché ;
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Limitons l’impact de ces déséquilibres sur les indicateurs agrégés.
🔎 Moins sensibles aux variations non fondamentales
Nos modèles — comme le moteur d’estimation de prix — sont spécifiquement conçus pour :
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Extraire les relations fondamentales entre variables (prix, loyers, marges…) et caractéristiques des biens (typologie, zone géographique…) ;
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Réduire la sensibilité aux bruits (variations non fondamentales) : des anomalies locales ou temporaires.
💡 Résultat : des indicateurs plus fiables, stables et représentatifs de la réalité du marché.
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