Les différents indicateurs Yanport disponibles

📊 Indicateurs de prix, loyers, rendements, délais et marges

💰 Prix, loyers et rendements

Ces indicateurs représentent :

• Les prix hors marge de négociation ;

• Les loyers HC (hors charges) et hors éventuelle négociation ;

• Les rendements bruts sont disponibles depuis 2016.

🔎 Intervalles de valeurs disponibles :
Nous proposons des valeurs de percentiles (5 %, 25 %, 75 %, 95 %) pour évaluer la distribution des prix sur une zone et un segment donnés.

✅ Leur fiabilité dépend de :

• L’interquartile estimé ;

• L’erreur d’estimation sur les biens comparables.

⏳ Délais de mise en vente ou location

Ces indicateurs mesurent les délais de mise sur le marché pour les biens commercialisés sur la période étudiée, et sont disponibles depuis 2019.

📌 Exemple :
Un délai estimé à 20 jours en février signifie que les biens mis sur le marché/location en février y resteront, en moyenne, 20 jours avant d’être retirés.

📈 Les intervalles percentiles (5 %, 25 %, 75 %, 95 %) permettent d’apprécier la variabilité et l’incertitude des délais estimés par segment et zone.

📐 Une méthode robuste : les modèles de durée

Nos estimations s’appuient sur des modèles de durée (ou de survie en biologie et médecine, similaires à ceux utilisés en biostatistique ou en ingénierie pour prédire un temps avant événement) afin de prendre en compte les biens encore sur le marché à la date d’analyse.

💡 Pourquoi c’est essentiel ?
Sans cette modélisation, les délais récents seraient biaisés. Par exemple, si on estime au 1er avril 2025 les délais des biens publiés en mars uniquement à partir de ceux déjà dépubliés, les délais sont forcément inférieurs à 31 jours, ce qui fausse les résultats.

➡️ Grâce à notre approche, les estimations récentes restent fiables, même si les biens ne sont pas encore tous vendus ou loués.

📉 Marges de négociation

Ces indicateurs représentent la différence en pourcentage entre le prix initial demandé et le prix final de vente.

📅 Disponibles depuis 2016, ils dépendent :

• Des données DVF avec un délai dépendant de la mise à jour des données ;

• Du volume d’observations disponibles dans la zone ;

• Et de la taille de la zone analysée, qui influe sur la représentativité.