Chapter

3. Éléments d’un cadre conceptuel

Author(s):
Statistical Office of the European Communities;International Labour Office;International Monetary Fund;Organization for Economic Co-operation and Development;United Nations;World Bank
Published Date:
September 2014
Share
  • ShareShare
Show Summary Details

Introduction

3.1 Pourquoi est-il si difficile de construire un indice des prix de l’immobilier résidentiel (IPIR)? Cette question a été traitée au chapitre 1 du présent manuel, mais il est utile de rappeler au lecteur les principaux problèmes :

  • L’établissement d’un indice des prix se fonde généralement sur l’appariement des prix de produits identiques dans le temps. Or, dans le contexte du logement, chaque bien immobilier occupe un emplacement spécifique et présente d’ordinaire un ensemble particulier de caractéristiques structurelles. Il est donc difficile, voire impossible, d’appliquer la méthode de l’appariement de modèles.

  • Les transactions sont sporadiques.

  • Le concept d’indice souhaité n’est pas toujours clair; autrement dit, divers objectifs président à l’établissement d’un IPIR et, de manière générale, des objectifs différents requièrent des indices distincts.

  • Certains objectifs, notamment la construction de comptes de patrimoine nationaux et l’estimation des coûts d’usage des logements occupés par leur propriétaire, appellent une décomposition du prix du bien immobilier en deux éléments, «terrain» et «bâtiments», mais on ignore comment procéder au mieux à cette décomposition. Ce problème sera analysé plus précisément au chapitre 8.

3.2 Comme l’indiquent les citations suivantes, les ouvrages consacrés à l’évaluation des prix immobiliers sont bien conscients des deux premières difficultés :

«Les prix de l’immobilier sont plus difficiles à évaluer que ceux des autres biens et actifs, car ils présentent trois caractéristiques essentielles. D’abord, et surtout, les logements sont hétérogènes. Il n’y a pas deux logements identiques, ne serait-ce que parce qu’ils ne peuvent se situer exactement au même endroit. Autrement dit, les prix relevés risquent de constituer un mauvais indicateur de l’ensemble des prix immobiliers parce qu’on ne peut pas toujours prédire de manière fiable le prix de vente d’un logement donné à partir du prix d’un autre logement.» Robert Wood (2005; 213).

«Le problème fondamental auquel les statisticiens sont confrontés lorsqu’ils s’efforcent de construire un indice des prix immobiliers est qu’il est impossible d’apparier exactement les biens immobiliers dans le temps, et ce pour deux raisons : i) le bien immobilier se déprécie au fil du temps (le problème de la dépréciation) et ii) il peut faire l’objet de réfections, d’agrandissements ou d’aménagements d’importance entre les deux périodes examinées (le problème des rénovations). Il est en conséquence impossible de construire directement des indices des prix de l’immobilier à qualité constante; des imputations ou estimations indirectes s’imposeront sous une forme ou une autre.» Erwin Diewert (2009b; 92).

Il ressort de ces constatations que la construction d’un IPIR sera nettement plus complexe que celle d’un indice des prix «normal», fondé sur un échantillon constant. Il convient d’admettre dès le départ que, compte tenu des difficultés dérivant de la spécificité de chaque logement, il sera impossible de construire un IPIR «parfait»; il faudra se contenter d’une approximation de l’indice théoriquement idéal pour chaque objectif.

3.3 La question de la finalité d’un IPIR a été abordée au chapitre 2, qui s’est penché sur les nombreux usages d’un tel indice. Le présent chapitre s’intéresse aux utilisations des IPIR pour combler les lacunes du Système de comptabilité nationale et de la construction d’un IPC. Si des IPIR appropriés peuvent être construits pour remédier à ces insuffisances, la famille d’IPIR en résultant satisfera vraisemblablement aux besoins de la plupart des utilisateurs.

3.4 De manière générale, on peut distinguer deux types d’IPIR : 1) un indice des prix à qualité constante pour le stock de logements résidentiels à un moment donné; et 2) un indice des prix à qualité constante pour les ventes de biens immobiliers résidentiels intervenues au cours d’une période donnée. La méthode de construction de ces deux catégories d’indice diffère, par exemple en ce qui concerne la pondération associée à chacune d’elle. Ce chapitre examine brièvement les principales méthodes de construction d’un IPIR, qui seront analysées en détail aux chapitres 4 à 7.

3.5 Les quatre dernières parties du chapitre traitent de sujets divers : la périodicité de l’IPIR et des besoins des usagers; la cohérence des estimations mensuelles et trimestrielles et des estimations trimestrielles et annuelles; les politiques de révision; et l’ajustement saisonnier.

Les indices des prix de l’immobilier résidentiel et le Système de comptabilité nationale

3.6 Le Système de comptabilité nationale (SCN) 1993 et sa récente mise à jour, le Système de comptabilité nationale 20081, constituent pour un pays un cadre comptable complet. Le SCN répartit les flux de valeur de l’économie en plusieurs catégories pertinentes et procède au rapprochement des comptes de flux et des comptes de stocks correspondants. Il est en outre recommandé de décomposer les valeurs figurant dans les cellules des comptes en prix et en volumes (ou quantités).

3.7 Le SCN comporte trois rubriques dans lesquelles les indices des prix de l’immobilier résidentiel doivent convertir des valeurs nominales en volumes ou en valeurs réelles :

  • le stock de biens immobiliers résidentiels existant en un lieu précis et à un moment donné dans le pays;

  • les ventes de biens immobiliers résidentiels intervenues en un endroit précis et pendant une période donnée dans le pays; et

  • la composante «bâtiments» des ventes de biens immobiliers résidentiels neufs intervenues en un endroit précis et pendant une période donnée dans le pays.

3.8 Le stock immobilier résidentiel d’un pays est une composante de son patrimoine national. Un indice des prix de l’immobilier résidentiel est donc nécessaire pour établir des estimations du patrimoine réel par composante du compte de patrimoine2. Les estimations de la richesse nationale réelle établissent généralement une distinction entre la composante «bâtiments» des biens immobiliers résidentiels et la composante «terrains». Si des estimations du stock réel de bâtiments résidentiels et du stock réel de terrains résidentiels d’un pays doivent être produites, il conviendra de décomposer la valeur des biens immobiliers résidentiels en ces deux éléments distincts et de construire des indices des prix pour chacun d’eux.

3.9 Les raisons pour lesquelles un indice des prix de vente des biens immobiliers résidentiels s’impose aux fins de comptabilisation du revenu national n’apparaissent pas toujours d’emblée. Cet indice sert à estimer la production réelle du secteur des services immobiliers résidentiels, autrement dit, le secteur qui fournit les services nécessaires aux transactions immobilières. Quelques calculs permettront de comprendre pourquoi un indice des prix de vente des biens immobiliers résidentiels est indispensable à cet égard.

3.10 Supposons que le montant des commissions d’un agent immobilier pour une catégorie donnée de transactions immobilières est de VCt au cours de la période t, et supposons que le montant correspondant des ventes pour le même groupe de biens immobiliers (commissions comprises) est VSt. Supposons en outre qu’un indice des prix à qualité constante a été construit pour cette catégorie de ventes et que la valeur de cet indice pour la période t est PSt3. Une estimation du volume des ventes pour cette catégorie d’opérations immobilières au cours de la période t, disons QSt, peut être calculée selon la relation suivante :

3.11 Le secteur de l’immobilier peut être traité comme un secteur de détail ou de gros; il s’agit d’un secteur à marge dont on peut considérer qu’il achète un bien à un prix avant commission et le vend à un prix après commission. La valeur du service est égale au revenu de la commission, VCt, et la quantité de services est proportionnelle au volume des ventes, QSt. Ainsi, le volume des services immobiliers, QCt, est égal à QSt :

3.12 Enfin, l’indice des prix de la période t pour le sous-secteur de l’immobilier associé aux ventes, de valeur VSt au cours de la période t, est fixé à un niveau égal au montant des commissions correspondantes, VCt, divisé par le volume correspondant, QCt :

mCt=VCt/VSt est le taux de marge de la période t pour cette catégorie d’opérations immobilières; autrement dit, mCt est le rapport des commissions de la période t à la valeur d’achat totale correspondante des opérations immobilières. Ainsi l’indice des prix de la production de ce segment du secteur immobilier pour la période t est le produit du taux de marge mCt et de l’indice des prix à qualité constante des biens immobiliers vendus au cours de la période t, PSt. Cette démonstration explique pourquoi les indices des prix à qualité constante des ventes immobilières résidentielles sont utiles pour établir les comptes du revenu national.

3.13 Le troisième élément des comptes nationaux pour lequel un déflateur des prix du logement est nécessaire est la valeur des logements neufs construits en différents endroits du pays au cours d’une période de référence. Cette valeur fait partie de la formation brute de capital du pays. Quand un bien immobilier neuf est produit durant la période de référence, et qu’aucune amélioration n’a été apportée au terrain sur lequel il est construit, le pourcentage du prix de vente applicable au terrain doit être déduit du prix de vente; le reliquat fait alors partie de la formation brute de capital et de la production du secteur de la construction. Ainsi, un IPIR de la composante «bâtiments» des ventes de biens immobiliers résidentiels neufs est nécessaire dans les comptes nationaux. Il faudra décomposer les ventes de ces biens neufs en deux éléments — terrains et bâtiments — et construire un indice des prix à qualité constante de la composante «bâtiments» pour répondre aux besoins des comptes nationaux.

3.14 Reprenons l’analyse de la modélisation de la production du secteur immobilier. Les divers coûts de transaction associés à la vente de biens immobiliers neufs (les commissions des agents immobiliers, par exemple) créent dans le système de comptabilité nationale des difficultés qui n’ont pas encore été définitivement résolues. Du point de vue du secteur de la construction, ces coûts ne font pas partie des recettes qui lui reviennent; ils ne doivent donc pas être intégrés dans la valeur de sa production. Pour le secteur qui achète les logements neufs, en revanche, ils constituent un coût réel et doivent être comptabilisés. Il existe plusieurs moyens de traiter les coûts de transaction associés à l’achat d’un logement neuf (du point de vue de l’acquéreur) :

  • simplement imputer la totalité des coûts à la période d’achat et traiter les coûts de transaction sous forme de dépenses de l’acheteur4 (application du concept d’acquisition);

  • intégrer les coûts de transaction à la composante «bâtiments» de la valeur de l’achat de manière à ce qu’ils soient amortis au même taux que celui appliqué au bâtiment;

  • amortir séparément les coûts de transaction en fonction de la durée moyenne de détention d’un bien immobilier de la catégorie considérée avant sa revente.

Sur un plan conceptuel, la dernière méthode paraît préférable5, mais la première et la deuxième aboutiront à un jeu de comptes plus simple. Il faut que les comptables nationaux approfondissent l’étude de ces questions au moyen d’informations communiquées par l’ensemble de la communauté économique.

Les indices des prix de l’immobilier résidentiel et l’indice des prix à la consommation

3.15 Le suivi des prix des services fournis par les logements occupés par leur propriétaire dans un indice des prix à la consommation (IPC) est traité en profondeur dans le Manuel de l’indice des prix à la consommation6. Il n’existe pas de consensus universel à ce sujet, mais le manuel propose quatre méthodes7. Celles-ci traitent différemment la spécificité des logements occupés par leur propriétaire, qui suppose à la fois l’achat d’un logement et la consommation au fil du temps du flux de services associés à ce dernier.

  • Le concept de paiement ou de déboursement. Cette approche consiste simplement à totaliser les dépenses directes liées à la propriété d’un logement. Il s’agit des dépenses consacrées à l’entretien et aux réparations, des intérêts des prêts immobiliers, des primes d’assurance, des taxes foncières et des charges de copropriété (s’il s’agit d’une copropriété). Deux catégories importantes de coûts implicites et un avantage implicite majeur ne sont pas pris en compte. Il s’agit pour les premiers du coût d’amortissement et du coût d’opportunité lié au capital financier immobilisé par l’achat du logement, et pour le second des éventuelles plus-values (nettes) dégagées par le propriétaire au cours de la période considérée8. Cette méthode est utile si l’analyste s’intéresse essentiellement au revenu disponible des ménages, mais pas particulièrement en tant que mesure des services de consommation des ménages (en raison de l’omission des coûts et de l’avantage mentionnés plus haut).

  • Le concept des acquisitions (nettes)9. Dans le cadre de cette approche, l’IPC ne tient pas compte des services fournis par les logements occupés par leur propriétaire, si ce n’est lorsqu’un logement neuf est mis sur le marché. Le prix d’achat de ce dernier est imputé à la période d’acquisition de sorte que l’achat d’un logement neuf est traité de la même manière que celui d’un bien ou d’un service non durable — autrement dit, comme celui d’autres biens durables. Une variante de cette méthode consiste à décomposer le prix de vente du bien immobilier résidentiel neuf en terrains et en bâtiments, et à intégrer uniquement le prix des bâtiments dans l’IPC.

  • Le concept d’équivalent-loyer. Ici, un prix est imputé aux services fournis par les logements (neufs et anciens) occupés par leur propriétaire, qui est égal au prix auquel le logement pourrait être loué10.

  • Le concept du coût d’usage. Cette méthode calcule le coût d’opportunité financier associé à la propriété d’un logement et à l’utilisation de ses services pendant la période de référence.

Depuis la rédaction du manuel de l’IPC (2004), un cinquième concept a été proposé pour assurer le suivi des prix des services fournis par les logements occupés par leur propriétaire11 :

  • Le concept du coût d’opportunité. Dans le cadre de cette approche, le prix des services de logements occupés par leur propriétaire est fixé à un niveau égal aux prix maximaux établis par les méthodes de l’équivalent-loyer et des coûts d’usage.

3.16 Il convient de souligner les différences conceptuelles entre ces méthodes. La méthode de l’équivalent-loyer et la méthode du coût d’usage évaluent les prix des services d’un logement occupé par son propriétaire. Le concept de paiement mesure les dépenses à la charge du propriétaire du logement. La méthode fondée sur le concept d’acquisitions nettes adopte un point de vue complètement différent et impute implicitement l’ensemble des services fournis par le logement neuf à la période d’acquisition.

3.17 Ces méthodes, excepté celles reposant sur le concept de paiement et le concept de l’équivalent-loyer, font appel à des indices des prix à qualité constante pour les logements neufs ou pour le stock des logements existants. Le recours aux méthodes du coût d’usage et du coût d’opportunité pour évaluer le prix des services fournis par un logement ne va pas sans poser de problème. L’appendice au présent chapitre décrit leur fonctionnement.

3.18 En résumé, on a besoin d’IPIR pour construire un IPC et pour déflater plusieurs flux de valeur et stocks dans les comptes nationaux. Il sera utile ou nécessaire, aux fins d’établissement d’un IPC et des comptes nationaux, de décomposer les indices des prix en deux éléments — les bâtiments et les terrains. Il serait en particulier utile de pouvoir construire le jeu d’IPIR suivant12 :

  • un indice des prix pour la totalité du stock immobilier résidentiel à un moment donné, nécessaire pour estimer l’évolution réelle du stock immobilier résidentiel national, une composante de la richesse réelle du pays;

  • un indice des prix du stock de logements occupés par leur propriétaire (un sous-indice de l’indice précédent), nécessaire pour établir des estimations de la valeur des services fournis par les logements occupés par leur propriétaire en fonction des principes du coût d’usage ou du coût d’opportunité;

  • un indice du prix des ventes de biens immobiliers résidentiels (logements neufs et existants) intervenues au cours d’une période donnée, nécessaire pour estimer la production réelle du secteur des services d’immobilier résidentiel;

  • un indice du prix des ventes de biens immobiliers résidentiels neufs au cours d’une période donnée, nécessaire si une méthode d’acquisitions nettes largement définie est utilisée en vertu de laquelle l’achat couvre à la fois les bâtiments et les terrains;

  • un indice des prix de la composante «bâtiments» des biens immobiliers résidentiels neufs vendus au cours d’une période donnée, nécessaire dans le cadre d’une méthode d’acquisitions nettes étroitement définie en vertu de laquelle l’achat couvre uniquement les bâtiments.

Principales méthodes

3.19 Pour mesurer les variations pures de prix, les prix immobiliers doivent être corrigés des changements de qualité. En d’autres termes, pour établir un IPIR à qualité constante, il faudra neutraliser, d’une manière ou d’une autre, toute variation des caractéristiques déterminantes du prix des biens immobiliers. Les caractéristiques majeures sont les suivantes :

  • la superficie du bâtiment (en pieds carrés ou en mètres carrés);

  • la superficie du terrain sur lequel le bâtiment est construit (en pieds carrés ou en mètres carrés);

  • l’emplacement du bien immobilier;

  • l’ancienneté du bâtiment;

  • le type de bâtiment; ce dernier peut occuper la parcelle entière, sans mur commun avec d’autres bâtiments (logements individuels isolés), ou être accolé à un bâtiment voisin (logements individuels jumelés); il peut également s’agir d’un appartement ou logement isolé dans une résidence multifamiliale (immeuble d’habitation ou copropriété);

  • les matériaux utilisés dans la construction du logement (essentiellement le bois, la brique, le béton, ou les matériaux traditionnels dans le cas de baraques et bidonvilles); et

  • les autres caractéristiques déterminantes du prix comme le nombre de chambres, le nombre de salles de bains, la présence d’un garage, d’une piscine, de la climatisation, la proximité des services collectifs, etc.

3.20 Les ouvrages spécialisés ont proposé quatre grandes méthodes pour neutraliser les variations du nombre de caractéristiques des biens immobiliers : la stratification (ou poststratification), les méthodes des ventes répétées, les méthodes de régression hédonique et le recours aux estimations des biens immobiliers. On en trouvera une brève description ci-dessous, et une analyse détaillée aux chapitres 4 à 7.

3.21 La stratification des transactions en fonction de certaines des caractéristiques déterminantes de leur prix est une méthode de calcul simple qui permet de procéder à des ajustements pour tenir compte des variations de qualité des échantillons à des périodes différentes. En définissant un nombre de strates ou cellules raisonnablement homogènes, on peut utiliser le prix de vente moyen de chaque cellule comme (indicateur d’un) prix à qualité constante de la catégorie de bien immobilier correspondante. On peut ensuite appliquer la théorie courante des indices pour réunir les prix moyens des différentes cellules en un indice global. Ces méthodes de stratification sont également connues sous le nom de méthodes des cellules homogènes. Wood (2005) les décrit de la manière suivante :

«Les prix immobiliers relevés sont réunis en groupes ou «cellules» d’observations concernant des logements dont l’emplacement et les attributs physiques sont similaires. […] Les prix moyens de chaque cellule sont pondérés pour obtenir un prix «à structure constante». Un changement dans la composition de l’échantillon modifiera le nombre d’observations dans chaque cellule. Mais si les cellules sont définies de manière suffisamment précise, de sorte que tous leurs éléments affichent des prix et des évolutions similaires, les variations de la composition de l’échantillon n’influeront pas systématiquement sur le prix des logements à structure constante.» Robert Wood (2005; 214).

3.22 La méthode des ventes répétées aborde le problème des paramètres de qualité en comparant les biens immobiliers qui ont été vendus plus d’une fois au cours de la période d’observation. Limiter la comparaison aux logements qui ont été vendus plusieurs fois garantit que les rapports de prix comparent des biens analogues, sous réserve que la qualité du logement n’ait pas changé. La méthode courante fait appel à un modèle de régression qui regroupe les données relatives aux ventes répétées se rapportant à toutes les périodes. Elle peut poser un problème en termes de «révisions» : quand on ajoute de nouvelles périodes et que l’on estime à nouveau le modèle, les indices des prix précédemment estimés changent. Elle a pour avantage que, les biens immobiliers étant appariés au niveau de l’adresse, leur emplacement, un déterminant majeur des prix immobiliers, reste constante.

3.23 Un autre inconvénient potentiel de la méthode des ventes répétées est qu’elle ne tient pas compte de l’évolution de la qualité des logements échantillonnés. Au fil du temps, un logement peut être rénové et subir une dépréciation; la qualité du bien immobilier peut donc varier dans le temps. Les méthodes de régression hédonique permettent en principe de procéder à des ajustements visant à prendre en compte, outre le changement des paramètres de qualité des échantillons, ces variations de la qualité. Elles utilisent des informations concernant les caractéristiques pertinentes des biens immobiliers pour estimer les indices des prix corrigés de la qualité au moyen de techniques de régression, mais il est parfois difficile de faire la part de l’emplacement du bien. Il existe plusieurs manières d’estimer les indices de prix hédoniques. Les études sur l’immobilier privilégient la méthode des variables indicatrices temporelles. Celle-ci modélise le prix d’un bien immobilier en fonction de ses caractéristiques et d’un ensemble de variables indicatrices temporelles. Comme les données de toutes les périodes sont regroupées, les indices ainsi produits sont susceptibles de révisions, comme dans le cas de la méthode des ventes répétées. Un autre défaut de cette approche est qu’elle impose des restrictions peut-être injustifiées sur les variations des prix des terrains et des bâtiments dans le temps. On peut éviter les difficultés liées à cette variante de la méthode de régression hédonique par l’utilisation d’une autre version connue sous le nom de méthode à imputation hédonique.

3.24 De nombreux pays imposent les biens immobiliers et disposent généralement d’un service officiel compétent qui fournit à intervalles réguliers des évaluations de l’ensemble des biens immobiliers imposables. Les méthodes fondées sur les évaluations associent les prix de vente et les évaluations pour calculer les rapports de prix (ratio prix de vente/évaluation) et tiennent compte de l’évolution des paramètres de qualité. La méthode du ratio prix de vente/évaluation se fonde sur la méthode du suivi de modèles identiques. Contrairement à la méthode des ventes répétées, elle fait appel à l’ensemble des données sur les ventes (ventes uniques et ventes répétées), et les indices précédemment estimés ne sont pas révisés. Il va de soi que cette méthode n’est applicable que dans les pays où des estimations fiables des biens immobiliers sont disponibles.

3.25 Si la période de référence est une année, toutes les méthodes produiront des estimations similaires de l’évolution tendancielle des prix de l’immobilier résidentiel pour l’ensemble du pays. Néanmoins, comme nous le verrons dans les exemples présentés aux chapitres 4 à 7 et au chapitre 11, des méthodes différentes génèrent des tendances légèrement, mais significativement divergentes; sur des périodes plus courtes, elles peuvent aboutir à des estimations assez dissemblables des variations de prix. Elles pourraient également indiquer des points de retournement distincts.

3.26 Comme les méthodes hédoniques supposent que les informations sur les caractéristiques des biens immobiliers vendus sont connues, les échantillons peuvent être stratifiés et, si l’on dispose d’un nombre suffisant d’observations, on peut estimer un indice pour chaque strate. Autrement dit, les méthodes de régression hédonique peuvent fournir un ensemble d’indices de prix à qualité constante pour différentes catégories de biens immobiliers. Il va sans dire que, si l’on dispose de données portant sur des caractéristiques déterminantes des prix, les méthodes des ventes répétées et les méthodes fondées sur les évaluations peuvent également être combinées à celle de la stratification.

3.27 On peut aussi utiliser la stratification pour estimer un IPIR fondé sur les stocks. Dans ce cas, les pondérations des strates se basent sur les données de recensement concernant la valeur du stock de logements occupés par leur propriétaire. Les indices des prix des différentes strates restent fondés sur les données d’échantillon des biens immobiliers vendus. À l’intérieur de chaque strate, les biens négociés sont maintenant considérés comme un échantillon (aléatoire) du stock. Comme de longs délais séparent habituellement deux recensements, les pondérations de la valeur des stocks ne peuvent être actualisées que très rarement.

3.28 Comme déjà signalé, il convient, pour des raisons diverses, de décomposer le prix global d’un bien immobilier en éléments (additifs) correspondant au prix du bâtiment et au prix du terrain sur lequel il se situe. Le chapitre 8 explique comment les techniques de régression hédonique peuvent être utilisées pour procéder à cette décomposition.

La périodicité de l’IPIR et les besoins des utilisateurs

3.29 Pour le contrôle de l’inflation, la plupart des banques centrales préfèrent disposer d’un IPIR mensuel ou trimestriel. Pour l’établissement des comptes nationaux, des indices trimestriels suffisent, tandis que celui de l’IPC requiert généralement des indices mensuels. Comme le nombre d’observations nécessaires à un indice des prix mensuel représente à peu près le tiers seulement de celui nécessaire à un indice trimestriel, les organismes statistiques doivent s’efforcer de concilier périodicité de la publication, actualité et exactitude. L’utilisation de données mensuelles peut aboutir à des chiffres assez bruités, quelle que soit la méthode utilisée pour établir l’IPIR. Pour atténuer le bruit, on peut calculer une moyenne mobile, mais, comme expliqué plus loin, cela crée de nouveaux problèmes13.

3.30 Il est utile de décrire sommairement certains des arbitrages auxquels les organismes statistiques sont confrontés lorsqu’ils s’efforcent de construire des indices des prix immobiliers répondant aux besoins des utilisateurs. Avant de procéder aux arbitrages, ils doivent analyser les besoins des utilisateurs d’une famille d’indices des prix de l’immobilier résidentiel. La liste présentée ci-dessous s’inspire de celle établie par Emily Carless (2011) du National Statistician’s Office de l’autorité de la statistique du Royaume-Uni. La famille d’IPIR doit14 :

  • être basée sur le prix payé pour les biens immobiliers ayant fait l’objet d’une transaction;

  • être stratifiée par région;

  • être stratifiée par type de logement (logement individuel, en rangée, tour, type de construction, etc.);

  • être établie sur une base mensuelle;

  • constituer globalement un indice national cohérent;

  • être précise et établie dans les délais prévus avec un minimum de révisions.

Le cinquième critère, à savoir que l’ensemble des sous-indices constitue un indice national cohérent, n’est pas trop difficile à satisfaire. La possibilité de satisfaire le premier (que les indices de prix soient fondés sur les prix des transactions) est fonction de la disponibilité des données. Dans de nombreux pays, les prix de vente réels sont utilisés pour construire les IPIR, mais tous les organismes statistiques n’ont pas accès à ces chiffres. Même s’ils sont disponibles, c’est parfois avec un certain délai (voir le chapitre 9), de sorte que le premier critère pourrait, dans la pratique, être incompatible avec le sixième (la production des indices dans les délais prévus).

3.31 Certains objectifs sont également incompatibles avec d’autres critères : en présence de plusieurs strates, l’établissement d’indices mensuels risque de créer une situation dans laquelle certaines strates ne comporteraient que peu de transactions, ce qui produirait des sous-indices assez instables et imprécis. Le recours aux moyennes mobiles des indices mensuels peut certes atténuer cette volatilité15, mais cette méthode ne fournira pas d’informations sur les variations de prix en temps voulu. Autrement dit, l’indice moyen en résultant sera centré sur le milieu de la période de la moyenne mobile et ne sera pas disponible avant plusieurs mois16. Cette méthode pourrait notamment donner une image trompeuse des phases d’expansion et de ralentissement du marché immobilier. De manière générale, un indice unique ne permettra donc pas de satisfaire l’ensemble des besoins énumérés plus haut. Les organismes statistiques devront donc faire quelques compromis pour répondre aux besoins des différents usagers.

Compatibilité des estimations mensuelles et trimestrielles

3.32 Comment assurer la compatibilité des estimations mensuelles et trimestrielles des variations des prix immobiliers? Il est relativement facile de répondre à cette question si la méthode du prix moyen ou de la valeur unitaire appliquée aux données mensuelles l’est également aux données trimestrielles. Supposons qu’un IPIR mensuel des ventes soit construit au moyen de la méthode de stratification (ou de partition). Comme on le verra plus en détail au chapitre 4, le prix mensuel d’une cellule donnée est le prix de transaction moyen, ou valeur unitaire moyenne, et la quantité correspondante est le nombre total de biens immobiliers négociés. Pour établir l’IPIR trimestriel de cette cellule, on calculera dans un premier temps la valeur unitaire trimestrielle, la quantité correspondante étant le nombre total de transactions dans la strate pour le trimestre. Quelques calculs feront apparaître plus clairement le lien entre les prix et les quantités trimestriels d’une cellule avec les données mensuelles correspondantes17.

3.33 Supposons que l’on dispose de T trimestres de données mensuelles. Soit Vt la valeur des transactions trimestrielles d’une cellule donnée du modèle de stratification pour t = 1,…,T. Pour chaque trimestre t, la valeur des transactions du premier mois est Vlt, celle des transactions du deuxième mois, V2t, et celle des transactions du troisième mois V3t. Les prix unitaires mensuels du trimestre t sont représentés par P1t,P2t et P3t, et le nombre mensuel de transactions correspondant par Q1t,Q2t et Q3t. À noter que Vmt est égal à PmtQmt pour m = 1,2,3 et t = 1,…,T. La valeur des transactions pour le trimestre t, Vt, est égale à la somme des transactions mensuelles du trimestre :

t = 1,…,T

La série trimestrielle de quantités, Qt, est la somme des transactions mensuelles du trimestre et la série trimestrielle de prix, Pt, est la valeur unitaire trimestrielle pour la cellule considérée; autrement dit :

t = 1,…,T

t = 1,…,T

où la part des transactions du mois m dans le trimestre t, Smt, est définie comme suit :

m = 1,2,3; t = 1,…T

En conséquence, le prix trimestriel pour la cellule considérée, Pt, est égal à la moyenne, pondérée par les parts des transactions, des prix mensuels Pmt des mois m du trimestre t.

3.34 Pour les méthodes de construction d’IPIR autres que la stratification (régression hédonique, ventes répétées, utilisation des données d’évaluation), la relation entre les estimations trimestrielles de la variation des prix et les estimations mensuelles correspondantes est plus complexe. Néanmoins, ces méthodes produisent au bout du compte un indice des prix, disons Pt pour la période t, qui est associé à un groupe donné de transactions (ou de stocks). En général, la valeur correspondante de la période t associée à ces stocks, disons Vt, est disponible, ce qui permet de définir un volume correspondant pour la période t, Qt = Vt/Pt, et donc de procéder au calcul ci-dessus.

Politique de révision

3.35 Il semblerait possible de construire un IPIR des ventes immobilières sans que des révisions s’imposent; or, il n’est pas toujours facile de recueillir les données correspondantes dans les délais requis. La construction d’un IPIR du stock de logements est tributaire des données de recensement, souvent disponibles tardivement. Par ailleurs, lorsqu’un nouveau recensement est publié, il est généralement préférable d’utiliser les informations qu’il fournit pour corriger rétrospectivement l’IPIR du stock de logements à la date du recensement précédent. De manière générale, il vaut donc mieux permettre la révision de cette catégorie d’IPIR. Cela ne devrait pas poser de problème majeur pour l’établissement des comptes nationaux, ces derniers faisant régulièrement l’objet de révisions.

3.36 Les révisions créent néanmoins des problèmes dans le contexte de statistiques non révisables comme l’IPC. Le traitement des logements occupés par leur propriétaire dans un IPC requiert un IPIR du stock de logements si les méthodes du coût d’usage ou du coût d’opportunité sont employées18. Dans ce cas, il faudra éventuellement utiliser des informations préliminaires pour établir l’IPIR. Une fois que de nouvelles données seront disponibles, une version révisée de l’IPC pourra être publiée sous forme de série analytique pour permettre aux analystes d’établir des estimations approximatives du biais éventuellement lié à l’utilisation de l’IPC non corrigé, fondé sur une estimation préliminaire de l’IPIR pour les logements occupés par leur propriétaire.

Correction des variations saisonnières

3.37 Bien que l’emplacement puisse quelque peu varier selon les pays, des fluctuations saisonnières sensibles des quantités de biens immobiliers négociés au cours d’une année sont généralement observables. Dans le cadre de la construction d’un IPIR, il s’agit de déterminer si cette saisonnalité des quantités se traduit par une saisonnalité des prix. Les données empiriques sont assez contrastées. Meese et Wallace (1991) observent dans leur étude économétrique une saisonnalité limitée des prix. Prasad et Richards (2008) signalent que les prix médians dans les villes australiennes sont saisonniers, mais que cette saisonnalité disparaît une fois que la variation de la composition est neutralisée par la méthode de la stratification. À des niveaux agrégés, et notamment au niveau national, il semble donc peu probable qu’une série d’IPIR affiche de fortes fluctuations saisonnières. Néanmoins, à des niveaux inférieurs d’agrégation, il est utile de vérifier la présence d’une saisonnalité et de la corriger si des séries corrigées des variations saisonnières sont requises. Certains usagers tiennent à disposer de séries corrigées des variations saisonnières (en sus des séries non corrigées) si une saisonnalité des prix est constatée.

3.38 Le chapitre 4 présente un exemple chiffré qui montre comment la saisonnalité peut être traitée au moyen de méthodes indicielles simples. On peut également faire appel aux méthodes courantes d’ajustement des variations saisonnières.

Appendice : Le rôle des indices des prix du logement dans la construction des coûts d’usage

3.39 Le présent appendice explique comment construire les coûts d’usage et les coûts d’opportunité. Il analyse dans un premier temps la construction des coûts d’usage pour les biens durables en général, il se penche ensuite sur les difficultés dérivant du fait que les biens immobiliers sont uniques et qu’ils sont composés de terrains et de bâtiments. Il examine pour finir l’évaluation des prix des services fournis par les logements occupés par leur propriétaire par la méthode du coût d’opportunité.

La construction des coûts d’usage pour les biens durables en général

3.40 Nous présentons ici les éléments d’une théorie du coût d’usage pour un bien de consommation durable. La durabilité consiste en essence à fournir un service à l’acheteur pendant de nombreuses périodes. Dans bien des cas (y compris l’évaluation des dépenses de consommation des ménages allouées aux services fournis par les logements occupés par leur propriétaire), il n’est pas conseillé d’imputer la totalité du prix d’achat d’un bien durable à la période d’achat initiale, mais plutôt de le répartir sur l’ensemble de sa vie utile. Se pose alors la question suivante : comment répartir ce prix intertemporel dans le temps?

3.41 Deux grandes méthodes permettent de déterminer le prix des services fournis par un logement occupé par son propriétaire19 : la méthode de l’équivalent-loyer et la méthode du coût d’usage. La méthode du coût d’usage est importante en soi — quand le nombre de logements loués dans un pays est faible, il n’est pas réaliste d’évaluer les services fournis par les logements occupés par leur propriétaire par la méthode de l’équivalent-loyer —, mais aussi pour expliquer de quelle manière les bailleurs établissent le montant des loyers. Il est cependant plus difficile d’évaluer les prix des services de logement que, par exemple, ceux des services rendus par un modèle courant d’automobile, parce que les services de logements sont plus complexes20. Nous traiterons donc d’abord dans cette partie les problèmes liés à la détermination des prix des services fournis par un bien de consommation durable ordinaire (disponible sous la même forme pendant de nombreuses périodes) avant d’aborder les difficultés associées aux logements.

3.42 Le traitement des biens durables par la méthode du coût d’usage est en un certain sens très simple : il consiste à calculer le prix d’achat des biens durables au début de la période considérée et le coût de l’utilisation des services fournis par ces biens durant cette période, puis à déduire de ces coûts le profit qui peut être dégagé de la vente des biens à la fin de la période, en tenant compte des intérêts non perçus du fait que le capital a été investi dans l’achat du bien durable. Plusieurs détails de cette procédure prêtent cependant à controverse, comme le traitement de l’amortissement, des intérêts et des plus-values ou gains de détention.

3.43 Le concept du coût d’usage pose un autre problème en ce qu’il établit une distinction entre les achats effectués durant la période considérée et les stocks physiques du bien durable détenus au début et à la fin de l’exercice comptable. Normalement, dans le Système de comptabilité nationale, on suppose que tous les achats interviennent à un moment précis, par exemple au milieu de la période considérée, et que la consommation a également lieu durant cette période. Ainsi, le bien étant entièrement consommé pendant la période d’achat, il est inutile de tenir compte de la valeur du stock de biens durables de consommation dont disposent les ménages. Comme bon nombre de statisticiens sont peu au fait des problèmes assez complexes que pose la comptabilité des stocks et des flux, il peut être utile d’en donner ici une description détaillée.

3.44 Pour déterminer le coût net de l’utilisation d’un bien durable durant, par exemple, la période 0, on suppose que l’on achète une unité de ce bien durable au début de la période 0 au prix P0. On peut vendre ce bien durable «usagé» ou «d’occasion» à la fin de la période 0 au prix PS1. Il semble donc raisonnable d’établir que le coût net de l’utilisation d’une unité du bien durable pendant la période 0 correspond à son prix d’achat initial P0 moins la «valeur de rebut» PS1 à la fin de la période 0. L’argent reçu à la fin de la période n’a cependant pas autant de valeur que celui reçu au début de la période. Pour convertir la valeur à la fin de la période en valeur équivalente au début de la période, il faut donc actualiser le terme PS1 par le terme 1+r0 où r0 est le taux d’intérêt nominal appliqué au consommateur au début de la période 0. Par conséquent, le coût d’usage u0au cours de la période 0 du bien de consommation durable 21 se définit comme suit :

3.45 On peut considérer la formule du coût d’usage (3.A1) autrement : le consommateur achète le bien durable au début de la période 0 au prix P0 et se paye à lui-même le loyer u0. Le reste du prix d’achat, I0, défini comme étant :

peut être considéré comme un investissement, qui doit rapporter le coût d’opportunité du capital approprié r0 qui s’applique au consommateur. À la fin de la période 0, on peut obtenir ce taux de rendement à condition que I0, r0 et le prix de vente du bien durable à la fin de la période PS1 vérifient l’équation suivante :

Connaissant PS1 et r0, l’équation (3.A3) détermine I0, qui, P0 étant donné, détermine à son tour le coût d’usage u0 via l’équation (3.A2)22.

3.46 Il ressort clairement de ce qui précède que la méthode du coût d’usage pour évaluer les prix des services fournis par un bien durable au cours d’une période comporte un élément d’investissement. Il convient de noter qu’elle constitue également une méthode du coût d’opportunité financier puisque le coût d’opportunité du capital immobilisé dans l’achat (ou dans la conservation) du bien durable est pris en compte. On notera enfin que les coûts d’usage diffèrent des prix des biens non durables ou des services, car le concept du coût d’usage suppose que l’on calcule le prix des biens durables à deux moments différents, et non à un seul. De ce fait, l’argent reçu ou payé au premier de ces moments (à supposer que les prix augmentent dans le pays) a davantage de valeur que l’argent reçu ou payé au second, ce qui explique l’intervention des taux d’intérêt dans la formule du coût d’usage.

3.47 Pour la même raison, les prix prévus peuvent jouer un rôle si l’on calcule le coût d’usage au début de la période considérée, et non pas à la fin. Deux possibilités s’offrent donc au statisticien pour le choix de PS1 :

  • utiliser le prix anticipé du bien durable calculé en début de période pour la fin de la période considérée; ou

  • utiliser le prix de marché réel d’un bien durable similaire d’occasion à la fin de la période considérée (si tant est qu’il existe).

3.48 L’utilisation d’un prix anticipé aboutit à un coût d’usage ex ante, tandis que l’utilisation du prix de marché réel du bien durable usagé à la fin de la période considérée donne un coût d’usage ex post. Quel concept appliquer dans la pratique? Dans le contexte qui nous occupe, deux raisons justifient le recours au concept ex ante :

  • le coût d’usage ex ante est probablement plus proche du loyer du bien durable (s’il existe)23, dont de nombreux statisticiens estiment qu’il correspond mieux aux services rendus par ce dernier au cours de la période considérée, et

  • le coût d’usage ex ante est plus proche du coût anticipé de l’utilisation du bien durable au cours de la période considérée pour l’acquéreur; ce dernier ne peut connaître précisément le prix du bien en fin de période et doit donc formuler des hypothèses à cet égard; il sera donc le coût prévu de l’utilisation des services fournis par le bien durable au cours de la période considérée. Il devrait donc correspondre au prix des services fournis par ce bien qui est susceptible de motiver le comportement du consommateur.

Les moyens de formuler précisément des prévisions du prix de vente d’un bien durable usagé seront examinés plus loin, dans le cadre de l’analyse de la définition des prix des services de logement.

3.49 Compte tenu de ces difficultés, il n’est pas étonnant que de nombreux statisticiens préfèrent ne pas recourir au concept du coût d’usage pour calculer les prix. Néanmoins, il est parfois impossible de l’éviter pour calculer les prix des services fournis par les logements occupés par leur propriétaire dans certaines conditions. On peut exprimer la formule du coût d’usage (3.A1) sous une forme plus habituelle si l’on définit le taux d’amortissement économique δ0à la fin de la période 0 et le taux d’inflation des actifs i0 sur la période 0. On définit le taux d’amortissement économique δ0 à la fin de la période 1 comme suit :

où PS1 est le prix d’un actif usagé à la fin de la période 0 et P1 le prix d’un actif neuf à la fin de la période 024. Le taux d’inflation de l’actif neuf sur la période 0, i0, se définit comme suit :

Si l’on retire P1 des équations (3.A4) et (3.A5), on obtient la formule suivante qui exprime le prix de l’actif usagé à la fin de la période 0 :

Si l’on introduit l’équation (3.A6) dans l’équation (3.A1), on obtient l’équation suivante qui décrit le coût d’usage u0sur la période 0 :

On notera que r0 – i0 peut être interprété comme étant le taux d’intérêt réel de la période 0, et δ0(1+i0) comme le taux d’amortissement corrigé de l’inflation.

3.50 Dans l’équation (3.A7), le coût d’usage u0 est exprimé en termes de prix actualisés au début de la période 0. On peut également exprimer le coût d’usage en termes de prix dont on calcule la valeur future ou «appréciés» à la fin de la période 025. Le coût d’usage à la fin de la période 0, p0, est défini comme suit :

où la deuxième équation découle de l’équation (3.A7). Si le taux d’intérêt réel r0* est défini comme le taux d’intérêt nominal r0 moins le taux d’inflation de l’actif i0 et que l’on néglige le terme généralement petit δ0i0, le coût d’usage à la fin de la période défini par l’équation (3.A8) se réduit à26 :

Si l’on fait abstraction des coûts de transaction, on voit que le coût d’usage à la fin de la période défini par l’équation (3.A9) est un loyer approximatif; le loyer de l’utilisation d’un bien durable doit être égal au coût d’opportunité (réel) du capital immobilisé, r0*P0, plus la perte de valeur de l’actif durant la période, δ0P0. Les formules (3.A8) et (3.A9) permettent donc de mieux comprendre les déterminants économiques du montant du loyer ou du crédit-bail des biens de consommation durables.

3.51 Si l’on utilise la formule simplifiée du coût d’usage définie par l’équation (3.A9), il n’est guère plus difficile de calculer un indice des prix fondé sur le coût d’usage d’un bien durable que de calculer un indice des prix fondé sur le prix d’achat de ce bien, P0. Il suffit au statisticien de :

  • formuler une hypothèse raisonnable quant au niveau approprié du taux d’intérêt réel mensuel ou trimestriel r0*27;

  • formuler une hypothèse quant au niveau raisonnable du taux d’amortissement mensuel, trimestriel ou annuel δ028;

  • relever les prix d’achat P0 du bien durable et définir le coût d’usage.

3.52 L’évaluation des services rendus par un bien de consommation durable par la méthode du coût d’usage présente d’autres difficultés. L’analyse ci-dessus porte uniquement sur la construction du coût d’usage d’un bien de consommation durable récemment acheté. Il nous faut l’élargir pour évaluer également le prix des services fournis par des unités usagées du bien en question. Pour ce faire, nous devons formuler des hypothèses quant au mode d’amortissement applicable à ce dernier; le flux de services fourni au consommateur demeure-t-il constant durant toute la durée de vie utile du bien ou diminue-t-il à mesure que celui-ci vieillit? S’il demeure constant, la méthode d’amortissement est celle dite du fiacre centenaire ou de l’ampoule électrique; s’il décline selon un taux linéaire ou géométrique, il s’agit de la méthode d’amortissement linéaire ou géométrique29.

3.53 Comment déterminer laquelle de ces deux méthodes (fiacre centenaire ou géométrique) est applicable à un bien de consommation durable donné? On peut établir les deux modèles d’amortissement (et de valorisation) si l’on dispose d’informations transversales sur la valeur locative du bien en fonction de l’âge de l’actif loué. Si l’on suppose que le modèle d’amortissement appliqué est celui du fiacre centenaire, le loyer du bien à un moment donné doit être à peu près constant quel que soit l’âge de ce dernier; si, en revanche, il s’agit du modèle d’amortissement géométrique, le loyer doit diminuer selon un taux géométrique en fonction de l’âge du bien durable usagé. Les différents modèles d’amortissement peuvent ainsi être établis s’il existe un marché de la location pour les biens durables. De manière analogue, on peut établir d’autres modèles d’amortissement si l’on dispose d’informations transversales sur le prix des unités usagées du bien de consommation durable30.

Coût d’usage des logements occupés par leur propriétaire

3.54 Un logement occupé par son propriétaire diffère d’un bien de consommation durable courant de par son caractère unique. Il sera donc difficile d’utiliser les informations relatives aux prix des actifs usagés pour déterminer le modèle d’amortissement, ce qui est nécessaire pour évaluer le coût d’usage d’un logement de cette nature. Comme signalé dans l’introduction au présent chapitre, un logement spécifique dans un pays donné est unique pour diverses raisons :

  • L’emplacement de chaque logement est unique et influe sur son prix.

  • Le logement se déprécie avec le temps; à moins que la méthode d’amortissement du fiacre centenaire ne soit appliquée, l’utilité d’un logement donné pour le ménage l’occupant diminue généralement au fil du temps sous l’effet du vieillissement du bâtiment.

  • Les effets de la dépréciation peuvent en revanche être compensés par des dépenses de rénovation, qui augmentent l’utilité du logement.

3.55 Dans certains cas, il convient de décomposer le prix d’un bien immobilier en deux éléments : les terrains et les bâtiments. Pour modéliser cette situation, prenons un logement récemment construit et acheté au début de la période 0. Supposons que son prix d’achat soit V0. On peut considérer que cette valeur est la somme du coût de production du bâtiment, disons, PS0QS0, où QS0 est le nombre de mètres carrés de surface de plancher du bâtiment et PS0 le prix de la construction par mètre carré au début de la période 0, et du coût du terrain, disons, PL0QL0, où QL0 est le nombre de mètres carrés correspondant à la surface de plancher du bâtiment et au terrain qui l’entoure, et PL0 le prix du terrain par mètre carré au début de la période 031. Par conséquent, au début de la période 0, la valeur du logement V0, se définit comme suit :

3.56 Supposons que le prix prévu d’une unité d’un bâtiment neuf au début de la période 1 soit PS1a et que le prix prévu d’une unité de terrain au début de la période 1 soit PL1a. On définit les taux d’inflation anticipés des bâtiments neufs et des terrains au cours de la période 0, respectivement iS0 et iL0, de la façon suivante :

Soit δ0 le taux d’amortissement du bâtiment au cours de la période 0. La valeur anticipée du bâtiment et du terrain connexe au début de la période 1 est alors égale à :

La valeur anticipée de l’unité de logement à la fin de la période 1, V1a, est donc égale au prix prévu (par unité de bâtiment neuf de même qualité) à la fin de la période, PS1a, multiplié par un moins le taux d’amortissement de la période 0, (1 - δ0), multiplié par la quantité de bâtiments achetés au début de la période 0, QS032, plus le prix prévu des terrains à la fin de la période 0, PL1a, multiplié par la quantité de terrains associés au bâtiment, QL0.

3.57 Calculons maintenant le coût (y compris le coût d’opportunité du capital imputé r0)33 de l’achat du logement au début de la période 0 et de sa vente (fictive) à la fin de la période 0. On obtient, à l’aide des équations (3.A11)(3.A13), le coût d’usage ou loyer imputé R0 du logement à la fin de la période 0 suivant :

où les coûts d’usage respectifs du bâtiment et du terrain au cours de la période 0, pS0 et pL0 se définissent comme suit :

On notera que les formules ci-dessus font apparaître certains des principaux déterminants de la valeur locative de marché des biens immobiliers de location34. On peut encore simplifier les formules du coût d’usage définies par les équations (3.A15) et (3.A16) si l’on fait les mêmes approximations qu’à la section précédente (voir l’équation (3.A9) ci-dessus); on suppose donc que le taux d’intérêt réel r0* peut être une approximation des termes r0 - iS0 et r0 - iL0, et on néglige le petit terme δ0 multiplié par iS0 de l’équation (3.A15). Les coûts d’usage définis par les équations (3.A15) et (3.A16) se réduisent alors à :

3.58 L’exposé ci-dessus a passé sous silence deux autres sources de coûts associés à la propriété d’un logement durant la période 0 :

  • divers coûts liés à l’entretien et à l’assurance du logement en question et

  • les impôts fonciers dont le propriétaire est redevable aux autorités locales ou à l’État.

Supposons que les frais d’entretien et d’assurance de la période 0, MS0, soient essentiellement associés au bâtiment, et non au terrain qui le porte. Supposons ensuite que ces coûts soient payés à la fin de la période 0. On peut les transformer en frais par unité de bâtiment μS0 selon la formule suivante :

Supposons que les taxes foncières qui portent sur le bâtiment, TS0, et celles qui portent sur le terrain, TL0, sont payées à la fin de la période 0. On peut alors définir le taux d’imposition du bâtiment et du terrain pour la période 0, τS0 et τL0, comme suit :

Ces coûts supplémentaires doivent être ajoutés au loyer imputé pour l’utilisation du logement R0. L’équation (3.A14) s’exprime donc maintenant comme suit :

où les nouveaux coûts d’usage respectifs du bâtiment et du terrain pendant la période 0, pS0 et pL0, sont définis comme suit :

Le loyer imputé d’un logement dérivant de l’application de la méthode du coût d’usage pour évaluer les services de logement se compose donc de six coûts principaux :

  • le coût d’opportunité réel du capital financier immobilisé dans le bâtiment, (r0 - iS0)PS0QS0;

  • le coût d’opportunité réel du capital financier immobilisé dans le terrain, (r0 - iL0)PL0QL0;

  • le coût d’amortissement du bâtiment, δ0(1 + iS0)PS0QS0;

  • les coûts d’entretien et d’assurance associés au bâtiment, μS0PS0QS0;

  • les taxes foncières liées au bâtiment, τS0PS0QS0;

  • les taxes foncières associées au terrain portant et entourant le bâtiment, tL0PL0QL0.

3.59 La méthode du coût d’usage présentée ci-dessus pour évaluer le prix des services fournis par les logements peut s’appliquer à diverses strates d’habitations : logements individuels, maisons en rangée ou duplex et immeubles d’habitation. Pour ces deux dernières catégories, il faut construire la composante «terrain» de chaque logement. Par exemple, si un immeuble d’habitation compte vingt appartements, la part de terrain correspondant à chaque appartement pourrait être établie à 1/20e de la superficie totale occupée par l’immeuble35. Les logements peuvent également être regroupés en fonction de leur type de construction, à savoir essentiellement le bois, la brique, le béton ou les matériaux «traditionnels».

3.60 Si un organisme statistique établit des estimations du compte de patrimoine national, on devrait disposer de données relatives à la valeur totale des terrains et des bâtiments résidentiels. Il se peut toutefois que le nombre de terrains résidentiels ne soit pas connu. On peut obtenir des estimations du stock réel de bâtiments résidentiels d’un pays en déflatant la valeur estimée des logements résidentiels dans le compte de patrimoine au moyen du déflateur national des prix des investissements dans le logement résidentiel correspondant.

3.61 La méthode d’évaluation des prix des services de logement selon le concept du coût d’usage peut être utilisée de deux façons au moins :

  • on peut comparer les coûts d’usage aux valeurs locatives de marché de logements effectivement loués pendant la période observée;

  • les coûts d’usage peuvent servir à évaluer les services fournis par les logements occupés par leur propriétaire.

Comme on le verra plus loin, il se trouve que les coûts d’usage s’approchent des loyers pratiqués sur le marché (tout au moins en ce qui concerne les logements à faible coût aux États-Unis), pourvu que les prévisions en matière d’inflation des prix immobiliers soient établies selon une méthode déterminée.

3.62 Comme indiqué précédemment, deux grandes méthodes ont été proposées pour évaluer les services fournis par les logements occupés par leur propriétaire dans les comptes nationaux : le concept du coût d’usage, que nous venons d’expliquer, et le concept d’équivalent-loyer. La seconde est simple; nous cherchons pour une strate donnée de logements occupés par leur propriétaire des logements similaires loués et imputons la valeur locative de marché aux logements occupés par leurs propriétaires correspondants. Cette méthode fonctionne bien dans de nombreux pays, mais pas dans ceux où les marchés locatifs sont étroits ou les loyers réglementés.

3.63 Si l’on utilise la méthode du coût d’usage pour évaluer les services fournis par les logements occupés par leur propriétaire dans un pays, il convient de retirer le terme correspondant à l’entretien et aux primes d’assurance, mS0, de la formule du coût d’usage des bâtiments (3.A22), les dépenses d’entretien et d’assurance pour ces logements étant généralement comptabilisées ailleurs, dans les dépenses des ménages.

3.64 La méthode de calcul simplifiée du coût d’usage du logement expliquée aux équations (3.A17) et (3.A18) peut l’être encore davantage si l’on suppose que le ratio de la quantité de terrain aux bâtiments est fixe. Le coût d’usage global du logement est alors égal à [r0* + δ + μ + σ]PH0, où PH est un indice des prix des logements corrigé de la qualité applicable à l’ensemble du stock immobilier national (bâtiments et terrains les portant) pendant la période considérée et δ, μ et τ sont respectivement un taux d’amortissement, un taux de dépenses d’entretien et d’assurance et un taux d’imposition foncier qui s’applique à l’ensemble composé par les bâtiments et le terrain. Comme nous l’avons vu au paragraphe ci-dessus, le terme μ devrait ici être retiré du coût d’usage simplifié. La méthode simplifiée qui en résulte est appliquée en Islande (voir Gudnason (2004) et Gudnason et Jónsdóttir (2009)36) et dans quelques pays européens; en voir la description détaillée dans Katz (2009)37. Le Bureau of Economic Analysis des États-Unis en utilise une variante. Lebow et Rudd (2003; 168) notent qu’aux États-Unis, les comptes nationaux imputent les services fournis par les logements occupés par leur propriétaire en appliquant les ratios du loyer à la valeur des logements occupés par des locataires au stock de logements occupés par leur propriétaire qui présentent les mêmes caractéristiques que les logements loués38. On peut considérer ce ratio du loyer à la valeur comme une estimation du taux d’intérêt réel applicable majoré du taux d’amortissement, d’un taux de dépenses d’entretien et d’assurance et du taux d’imposition foncier, r0* + δ + μ + τ39.

3.65 Comment faut-il estimer le taux d’intérêt réel, r0*? Une méthode consiste simplement à formuler une hypothèse raisonnable40 :

«Restait à définir la valeur appropriée du taux de rendement réel. Les données présentées au groupe de travail indiquaient que, dans les pays d’Europe de l’Ouest tout au moins, le taux de rendement réel adapté aux logements occupés par leur propriétaire était inférieur de 2,5 % à 3 % à celui d’autres biens durables. Le groupe a estimé d’un commun accord que, compte tenu de la situation des pays candidats d’Europe de l’Est, il convenait de supposer un taux de rendement réel de 2,5 % sur les logements comme sur les terrains.» Arnold J. Katz (2009; 46).

3.66 Une deuxième méthode consiste à utiliser les taux d’intérêt hypothécaires comme mesure du coût d’opportunité nominal du capital financier immobilisé dans le logement et de recourir aux techniques économétriques de prévision pour estimer l’inflation prévue des prix immobiliers (le taux d’intérêt réel peut alors être fixé à un montant égal au taux d’intérêt nominal moins le taux d’inflation prévu des prix immobiliers). Verbrugge (2008) et Garner et Verbrugge (2009a)(2009b) ont testé plusieurs variantes de cette approche sur des données américaines. Ils ont cependant montré qu’elle n’était pas efficace dans la mesure où les estimations du coût d’usage en résultant étaient extrêmement irrégulières (et souvent négatives) et très éloignées des valeurs locatives de marché correspondantes.

3.67 Une troisième méthode de détermination d’un taux d’intérêt réel approprié pour calculer le coût d’usage des services de logement a été appliquée par Garner et Verbrugge (2009b) à des données américaines. Ces auteurs ont utilisé les taux d’intérêt hypothécaires applicables comme estimation du coût d’opportunité nominal du capital financier et utilisé le taux d’inflation anticipé de l’indice des prix à la consommation pour la période courante comme mesure de l’appréciation prévue des prix immobiliers. À leur grande surprise, ils ont constaté que les coûts d’usage ainsi calculés correspondaient assez bien aux valeurs locatives de marché41. On peut conclure que la formulation d’une hypothèse raisonnable quant au taux d’intérêt réel ou le recours au taux d’inflation de l’IPC comme indicateur du taux d’inflation prévu des prix immobiliers aboutissent à des coûts d’usage raisonnables qui devraient être assez similaires aux valeurs locatives de marché, tout au moins pour les logements relativement bon marché.

3.68 À l’évidence, les principaux déterminants des coûts d’usage des bâtiments et des terrains sont l’indice des prix de la construction des logements neufs, PSt, et l’indice des prix des terrains résidentiels, PLt. La plupart des organismes statistiques calculent un indice des prix à qualité constante des bâtiments résidentiels neufs, car celui-ci est indispensable pour déflater les dépenses d’investissement dans les bâtiments résidentiels dans les comptes nationaux. On peut l’utiliser comme approximation de PSt42.

3.69 Ainsi s’achève le tour d’horizon de la méthode du coût d’usage aux fins d’évaluation des prix des services de logement. La section qui suit présente une autre approche à l’évaluation des prix des services fournis par les logements occupés par leur propriétaire : la méthode du coût d’opportunité.

Évaluation des services fournis par les logements occupés par leur propriétaire par la méthode du coût d’opportunité

3.70 Rappelons-nous les deux grandes méthodes d’évaluation des services fournis par les logements occupés par leur propriétaire : la méthode de l’équivalent-loyer et celle du coût d’usage. Dans la première, le propriétaire d’un logement qui choisit d’y vivre (ou tout au moins de ne pas le mettre en location) évalue les services fournis par le logement en fonction du manque à gagner sur le loyer en vigueur sur le marché. Il s’agit là d’un coût d’opportunité très direct lié à l’utilisation du logement. Le coût d’usage, en revanche, correspond essentiellement au coût d’opportunité financier lié à l’utilisation des services fournis par le logement durant la période considérée.

Certains ont suggéré que le véritable coût d’opportunité associé à l’utilisation des services fournis par un logement occupé par son propriétaire est le montant maximal entre le manque à gagner sur le loyer et le coût d’usage :

«Nous conclurons cette section sur l’observation (contestable) suivante : peut-être le coût d’opportunité «correct» d’un logement occupé par son propriétaire n’est-il pas son coût d’usage interne, mais le montant maximum du coût d’usage interne et du prix auquel ce bien pourrait se louer sur le marché. Après tout, le concept du coût d’opportunité est censé représenter le sacrifice maximum supporté pour consommer ou utiliser un objet, ce qui semblerait conduire à l’observation ci-dessus.» W. Erwin Diewert (2009b; 113).

Diewert et Nakamura (2009) et Diewert, Nakamura et Nakamura (2009) ont appliqué cette méthode du coût d’opportunité pour évaluer les services fournis par les logements occupés par leur propriétaire plus en détail, mais l’on voit bien qu’elle paraît valable. Elle présente en outre l’avantage de supprimer le problème associé au concept du coût d’usage, à savoir les coûts d’usage négatifs que celle-ci peut produire si des taux d’inflation ex post ou prévisionnels des prix immobiliers sont utilisés dans la formule.

3.71 Dans la pratique, l’application de la méthode du coût d’opportunité pour évaluer les services fournis par les logements occupés par leur propriétaire peut aboutir à des résultats analogues à ceux de la méthode de l’équivalent-loyer si seulement le taux d’inflation prévisionnel figurant dans la formule du coût d’usage est égal au taux d’inflation de l’IPC; en effet, Garner et Verbrugge (2009b) ont démontré que, pour la plupart des biens immobiliers locatifs de bas de gamme, la méthode de l’équivalent-loyer et celle du coût d’usage obtiennent des résultats très similaires, aux États-Unis en tout cas. Il apparaît toutefois que, pour les biens de haut de gamme, les coûts d’usage peuvent être considérablement supérieurs aux loyers correspondants sur le marché. Le tableau 3.1, tiré de Heston et Nakamura (2009a; 113) (2009b; 277) présente le rapport entre la valeur locative de marché annuelle moyenne et la valeur marchande des biens immobiliers en location dans diverses régions, autrement dit le taux de rendement en fonction de la valeur du bien locatif. Le tableau se fonde sur une étude des fonctionnaires fédéraux menée dans le cadre d’un exercice de protection des données concernant le programme d’indemnité de vie chère administré par l’Office of Personnel Management des États-Unis. Ce programme, lancé en 1948, verse aux fonctionnaires fédéraux de trois régions (Alaska, Caraïbes et Pacifique) une indemnité de vie chère fondée sur l’écart entre les prix immobiliers pratiqués dans ces régions et ceux de la région de la ville de Washington43.

Tableau 3.1.Estimations en pourcentage des ratios loyer/valeur (taux de capitalisation)
Locataire
AlaskaWashington, D.C.CaraïbesHawaï-Pacifique
Prix (en dollars)(1)(2)(3)(4)
50.00013,08,96,36,9
100.00012,08,25,86,4
200.00010,26,94,95,4
500.0006,24,33,03,3

Deux éléments ressortent du tableau 3.1 :

  • les taux de capitalisation diffèrent sensiblement d’une région à l’autre44, et

  • dans toutes les régions, le taux de capitalisation des biens immobiliers haut de gamme est inférieur de moitié environ à celui des biens bas de gamme.

Le second point ressort également de données américaines beaucoup plus étoffées portant sur les loyers annuels des années 2004–06 construits sous forme de fonction des prix correspondants des logements figurant au graphique 1 dans Garner et Verbrugge (2009b; 178). Le loyer annuel moyen correspondant à un logement de 100.000 dollars s’élevait à quelque 10.000 dollars, mais à 30.000 dollars environ pour un logement de 900.000 dollars. Le taux de capitalisation passait donc de 10 % à 3,3 % environ lorsque le prix du logement augmentait de 100.000 dollars à 900.000 dollars.

3.72 Quels sont les facteurs qui peuvent expliquer cette chute considérable du taux de capitalisation entre les biens immobiliers bon marché et les biens plus onéreux? Comme nous l’avons déjà signalé, le ratio loyer/valeur peut être considéré comme une estimation du taux d’intérêt réel applicable plus le taux d’amortissement, plus le taux d’entretien et d’assurance, plus le taux d’imposition foncier, r0* + δ + μ + τ, taux qui ne devraient pas différer sensiblement pour des biens immobiliers de valeurs distinctes. Trois explications au moins sont possibles :

  • La part de terrain des biens immobiliers de grande valeur est peut-être nettement supérieure; en conséquence, le taux d’amortissement δ, considéré comme la diminution de la valeur du bien sous l’effet du vieillissement du bâtiment, baisse à mesure que le ratio terrain/bâtiment augmente45.

  • Il se peut qu’un pourcentage substantiel des dépenses de suivi, de comptabilité et de facturation d’un bailleur corresponde à des coûts fixes; ces coûts diminuent donc, en pourcentage du loyer, à mesure que la valeur du bien immobilier augmente.

  • Les biens immobiliers résidentiels de grande valeur ne sont pas loués sur une base commerciale; ils le sont parfois à titre temporaire, le locataire faisant fonction de «gardien» et payant un loyer dans une certaine mesure subventionné en regard du coût d’opportunité financier du propriétaire.

La détermination imparfaite du taux d’amortissement ne peut probablement pas expliquer la baisse sensible des taux de capitalisation à mesure que la valeur des biens immobiliers augmente; les taux d’amortissement estimés des logements se situent généralement dans une fourchette de 1 % à 2 % par an46, un niveau trop faible pour expliquer entièrement la diminution des taux de capitalisation. De la même manière, les coûts associés à l’entretien et aux primes d’assurance d’un bien loué inclus dans le terme μ devraient être relativement faibles et ne devraient donc pas expliquer entièrement ce phénomène. La troisième explication pourrait donc être la bonne. Si c’est le cas, l’évaluation des services fournis par les logements occupés par leur propriétaire par la méthode du coût d’opportunité attribuera à ces services une valeur nettement supérieure à celle résultant de la méthode de l’équivalent-loyer47.

Voir Banque mondiale, Eurostat, FMI, Nations Unies et OCDE, (1993) et (2009).

Un indice des prix du stock de biens immobiliers résidentiels présente également une certaine utilité pour les banques centrales désireuses de surveiller les prix immobiliers en vue de déceler l’éventuelle formation de bulles dans le pays; voir le chapitre 2.

On peut également utiliser un indice des prix de vente plutôt qu’un indice des prix d’achat. Lorsque l’on construit un indice des prix du logement à qualité constante, doit-on procéder à l’ajustement au titre de la qualité au moyen des caractéristiques déterminant le prix du vendeur ou de celles déterminant le prix de l’acheteur? On pourrait préconiser l’utilisation des secondes pour corriger le prix des biens immobiliers résidentiels dans la mesure où, si l’acheteur ne confère pas suffisamment de valeur à un bien immobilier, celui-ci ne sera pas acheté. La construction d’un indice des prix d’achat à qualité constante semblerait ainsi s’imposer, par opposition à un indice des prix de vente à qualité constante. On peut cependant aussi faire valoir que, si le prix de vente d’un bien immobilier (considéré comme une fonction des caractéristiques de ce bien) n’est pas assez élevé, les producteurs de logements neufs n’en construiront pas, et ce sont donc les caractéristiques déterminantes du prix du vendeur qui devraient entrer en ligne de compte, tout au moins dans le contexte de l’évaluation des logements neufs. Rosen (1974) s’est penché sur ces questions. Selon son analyse des facteurs déterminants de la surface hédonique, dans le cas de logements neufs, son analyse du cas n° 1 est vraisemblablement pertinente, la situation des différentes entreprises étant identique sur le plan des coûts, et la surface hédonique étant donc déterminée par l’offre sur le marché; voir Rosen (1974; 50–51).

L’indice des prix susceptible d’être utilisé pour convertir la valeur nominale des frais de transaction en un montant (ou un volume) réel est un indice composite des prix d’achat des biens immobiliers concernés couvrant les deux composantes : «terrain» et «bâtiments».

C’est celle qu’utilise le Bureau des statistiques australien. Un problème non résolu est celui du choix du déflateur des prix pour établir les charges réelles d’amortissement. Autrement dit, faut-il utiliser un indice des prix des bâtiments ou un indice composite des bâtiments et des terrains? Dans le cas de l’immobilier, les commissions sont généralement proportionnelles au prix total du bien (la somme des bâtiments et des terrains); il serait donc approprié d’utiliser un indice des prix composite pour déflater cette composante des coûts de transaction. Comme les terrains et les bâtiments peuvent être assujettis à des taxes de mutation ou des droits de timbre de taux différents, l’établissement d’un prix réel approprié pour cette composante des coûts de transaction peut s’avérer assez complexe. Là encore, pour éviter tous ces problèmes, on pourra simplement utiliser un indice composite des prix d’achat pour procéder à la déflation.

Diewert (2002)(2009a)(2009b) présente une analyse détaillée d’autres méthodes.

Le concept de décaissement est expliqué en détail dans Baldwin, Nakamura et Prud’homme (2010).

Pour un traitement pratique complet du concept des acquisitions nettes, voir le Technical Manual on Owner Occupied Housing d’Eurostat (2012).

Cette méthode cadre avec le traitement des logements occupés par leur propriétaire dans les comptes nationaux. Dans le SCN, ces logements sont considérés comme des actifs immobilisés, contrairement à d’autres biens durables (lave-linge, meubles, automobiles, etc.). L’achat d’un logement est considéré comme un investissement; il est intégré à la formation brute du capital fixe et donc exclu des dépenses de consommation finale des ménages; il en va de même de la réfection et de l’agrandissement du logement. La propriété d’un logement offre néanmoins un service qui est consommé par le propriétaire au fil du temps; la valeur de ce service est intégrée aux dépenses de consommation finale des ménages.

Fenwick (2005)(2006) a fait valoir qu’il serait utile d’élaborer un cadre conceptuel cohérent pour une famille d’indices des prix immobiliers. «On constate que les besoins des usagers varient et que, dans certains cas, plus d’une mesure des prix du logement ou de l’inflation des prix immobiliers est nécessaire. On constate également qu’il convient d’assurer la cohérence entre les différentes mesures et d’autres statistiques économiques, ce qui est particulièrement difficile étant donné que les statisticiens ne disposent probablement pas d’un jeu idéal d’indicateurs des prix.» David Fenwick (2006; 8).

Les moyennes mobiles sont cependant utilisées, par exemple en Islande. Dans le contexte d’un IPC mensuel, il est parfois nécessaire d’utiliser des informations qui datent quelque peu; voir Gudnason et Jónsdóttir (2006; 4).

Outre les critères énumérés, Mme Carless a fait observer que les utilisateurs souhaitent une explication précise des méthodes utilisées pour construire les statistiques et les indicateurs de la qualité des mesures. Certains souhaitent en outre disposer, en sus des séries non ajustées, des séries corrigées des variations saisonnières.

On peut également atténuer la volatilité en combinant certaines strates, mais au détriment de certains détails géographiques ou de la couverture des catégories de logements dont les usagers souhaitaient disposer. Par ailleurs, les nouvelles strates ainsi constituées pourraient ne pas être soumises à la même évolution des prix; l’agrégation des strates risque donc de conduire à un biais de valeur unitaire.

Ce nombre est égal à la moitié du nombre de périodes de calcul de la moyenne mobile.

Le même type d’analyse peut s’appliquer à la relation entre un IPIR des ventes annuelles (calculé par poststratification) et les estimations trimestrielles correspondantes.

La méthode des acquisitions nécessite un nouvel indice des prix du logement qui devrait probablement exclure l’élément «terrains» du prix de vente d’un logement neuf. Un nouvel indice approprié du coût de la construction permettrait d’approcher convenablement ce nouvel indice.

La méthode fondée sur le concept d’acquisition impute implicitement l’ensemble des services rendus par un logement récemment acquis à la période d’achat, mais le Système de comptabilité nationale ne la juge pas valable pour déterminer le prix des services rendus par les logements occupés par leur propriétaire. Il la valide en revanche pour évaluer le prix des services fournis par d’autres biens durables.

En particulier, les services de logement recouvrent à la fois les services fournis par les bâtiments et ceux fournis par le terrain qui les porte, et les logements sont généralement des biens uniques.

Cette méthode de calcul de la formule du coût d’usage a été utilisée par Diewert (1974), qui s’est lui-même inspiré d’une méthode que l’on doit à Hicks (1946; 326). À noter que ce coût d’usage sera ultérieurement interprété comme le coût d’usage en début de période, puisque tous les coûts d’usage sont exprimés en termes de prix actualisés au début de la période.

Diewert (1974; 504) a lui aussi procédé à ce calcul du coût d’usage des biens de consommation durables.

Si l’activité d’une entreprise consiste à louer à bail les services d’une automobile pendant une période donnée, elle doit établir des prévisions quant au prix des véhicules usagés à la fin de la période de location pour calculer les tarifs de location ou de crédit-bail de son stock d’automobiles.

Si le bien durable acheté (ou détenu) par le ménage au début de la période considérée est un bien usagé, P1 sera le prix d’un bien durable usagé présentant le même état que le bien initialement détenu sur le marché d’occasion.

Ainsi, le coût d’usage u0 au début de la période actualise tous les coûts et bénéfices monétaires en leur équivalent en unité monétaire au début de la période 0, tandis que p0 actualise (ou revalorise) tous les coûts et bénéfices monétaires en leur équivalent en unité monétaire à la fin de la période 0. Cela laisse ouverte la question du traitement adéquat des flux correspondants aux transactions effectuées durant la période. Suivant les conventions adoptées dans la comptabilité financière, les transactions effectuées durant l’exercice comptable doivent être considérées comme ayant lieu à la fin de cet exercice. Par conséquent, d’après cette convention, les statisticiens doivent utiliser les coûts d’usage à la fin de la période. Pour d’autres éléments concernant les coûts d’usage en début et en fin de période, voir Diewert (2005; 485).

Si l’on prend le ratio de la valeur locative approximative du bien durable, p0, à sa valeur d’actif, P0, on obtient le ratio du loyer à la valeur du logement, p0/P0 = r0* + δ0, qui est égal à la somme du taux d’intérêt réel approprié r0*, plus le taux d’amortissement approprié δ0. Comme les taux d’intérêt réels et les taux d’amortissement sont à peu près constants dans le temps, le ratio du loyer à la valeur du logement le sera également; en conséquence, le ratio historique du loyer à la valeur du logement multiplié par l’indice courant des prix des actifs donnera généralement une approximation adéquate du loyer imputé du bien de consommation durable. Les études portant sur l’immobilier désignent souvent le ratio du loyer à la valeur sous le nom de taux de capitalisation. Voir par exemple Garner et Short (2009; 237), ou Crone, Nakamura et Voith (2009; 70).

Cette opération est assez complexe. Il est difficile d’établir précisément le niveau approprié du coût d’opportunité nominal du capital supporté par le ménage et, même si nous parvenons à un accord sur ce point, il sera difficile d’estimer les taux d’inflation anticipés. Au final, cela reviendra éventuellement à choisir un taux d’intérêt réel quelque peu arbitraire, dans une fourchette comprise entre 2 % et 5 % (taux annuels), en fonction des taux récemment enregistrés dans le pays considéré.

Le modèle géométrique de l’amortissement ne nécessite qu’un seul taux d’amortissement, mensuel ou trimestriel. D’autres modèles d’amortissement exigent parfois que l’on estime une séquence des taux d’amortissement de chaque génération. Si le taux annuel d’amortissement géométrique estimé est δa, on peut obtenir le taux mensuel d’amortissement géométrique correspondant δ en résolvant l’équation (1 - δ)12 = 1 - δa. De même, si le taux d’intérêt annuel réel estimé est ra*, on peut obtenir le taux d’intérêt mensuel réel correspondant r* en résolvant l’équation (1 + r*)12 = 1 + ra*.

Pour des descriptions des méthodes de construction des coûts d’usage en fonction de l’âge de l’actif pour chacun de ces modèles d’amortissement, voir Diewert et Lawrence (2000) ou Diewert (2005; 506-521).

Dans le contexte de l’immobilier, où chaque logement peut être considéré comme un actif unique, il convient de formuler des hypothèses supplémentaires pour définir le mode d’amortissement. On supposera par exemple que la même méthode d’amortissement s’applique à tous les logements d’une catégorie donnée de bâtiments. Dans ce cas, les données empiriques conduisent à penser que la méthode du fiacre centenaire ne sera probablement pas appliquée au marché du logement, les locataires étant généralement disposés à payer un loyer majoré pour louer un logement neuf plutôt qu’un logement plus ancien de même type. Pour des données empiriques sur ce point, voir Malpezzi, Ozanne et Thibodeau (1987; 378), et Hoffmann et Kurz (2002; 19).

Si le logement fait partie d’un bâtiment composé de plusieurs logements, le terrain qui lui est associé sera la part correspondante de la superficie totale du terrain. Cette part pourrait correspondre à 1 divisé par le nombre de logements sur le lotissement, ou à la surface de plancher du logement divisée par la surface de plancher totale du bâtiment. Ces deux répartitions se justifieraient.

Ainsi le taux d’amortissement de la période 0, δ0, est le taux d’amortissement transversal prévu de la fin de la période; autrement dit, δ0 est défini par l’équation (1-δ0) = Vs1a/PS1aQs0, où VS1a est la valeur de marché prévue du bâtiment (amorti) à la fin de la période 0, et Ps1aQs0 la valeur prévue à la fin de la période 0 d’un bâtiment neuf de surface de plancher QS0.

On trouvera des analyses plus approfondies quant au choix du coût d’opportunité du capital approprié, dans le cas où le propriétaire d’un logement aurait financé son achat par un prêt, dans Diewert et Nakamura (2009), Diewert, Nakamura et Nakamura (2009) et Garner et Verbrugge (2009b; 176).

Si l’on regarde l’équation (3.A16), on peut observer que le coût d’usage du terrain pourrait être négatif si le taux d’appréciation prévu du prix du terrain, iL0, est supérieur au coût d’opportunité du capital au début de la période, r0. D’éventuelles solutions à cette difficulté seront analysées plus loin.

Il n’est pas facile d’allouer le terrain commun aux unités de logement en parts individuelles; par exemple, au lieu de diviser le terrain en parts égales, nous pourrions prendre pour valeur d’imputation la surface de plancher relative de chaque appartement. L’élévation relative des différents appartements pose également des problèmes; le loyer d’un appartement situé à un étage supérieur sera généralement plus élevé que celui d’un appartement situé à un étage inférieur.

Le taux d’intérêt réel retenu est d’environ 4 % par an, et l’on pose en hypothèse un taux d’amortissement global des terrains et des bâtiments de 1,25 % par an. Le taux d’amortissement des seuls bâtiments est estimé à 1,5 % par an. L’IPC islandais comptabilise séparément les impôts fonciers. Les informations sur le prix des logements sont fournies par la Commission nationale d’évaluation, à partir des données sur les ventes de logements neufs et anciens. Cette commission estime également la valeur du stock de logements et des terrains en Islande au moyen d’un modèle de régression hédonique établi à partir des données sur les ventes de biens immobiliers. La valeur du logement de chaque ménage est tirée de l’enquête sur le budget des ménages.

Katz (2009) et Garner et Verbrugge (2009b; 176) donnent d’autres références d’études portant sur la méthode simplifiée du coût d’usage.

Voir également Crone, Nakamura et Voith (2009) et Garner et Short (2009; 237) pour une description de cette méthode par capitalisation pour déterminer la valeur locative des logements à partir des valeurs correspondantes estimées des actifs. On peut constater que cette méthode permet en fait d’appliquer le concept de l’équivalent-loyer à l’évaluation des services fournis par les logements occupés par leur propriétaire.

Si la valeur d’un logement occupé par son propriétaire est V0 et que le ratio du loyer à la valeur d’un logement loué présentant les mêmes caractéristiques est γ = r0* + δ + μ + τ, le loyer imputé au logement occupé par son propriétaire est égal à (γ - μ)V0 = (r0* + δ + τ)V0, puisque les dépenses d’assurance et d’entretien qui lui sont associées seront comptabilisées ailleurs dans le Système de comptabilité nationale.

Le Bureau australien des statistiques suppose un taux d’intérêt réel constant de 4 % par an pour établir ses estimations des services en capital.

Dans le cadre de cette approche, Garner et Verbrugge (2009b; 179) ont également constaté l’absence de coûts d’usage négatifs dans leurs estimations fondées sur le jeu de données américaines.

Il est possible que cet indice ne soit qu’une approximation puisqu’il couvre à la fois la construction de biens immobiliers de location et celle de logements occupés par leur propriétaire.

Ce programme vise à comparer le coût de la vie pour les employés fédéraux vivant dans les régions non continentales des États-Unis à celui de la région de la ville de Washington. La comparaison du prix des logements est l’une des plus importantes et des plus difficiles à effectuer dans le cadre de ce programme. Les régions concernées sont l’Alaska, Guam, Hawaï, Porto Rico, et les îles Vierges des États-Unis, qui présentent une grande diversité de climats et de besoins en matière de logement.

Les taux de capitalisation relativement élevés de l’Alaska tiennent peut-être à l’intégration des services de chauffage dans le loyer.

Cette explication a été proposée par Diewert (2009a; 486) et par Garner et Verbrugge (2009b; 182).

Garner et Verbrugge (2009b; 176) et Garner et Short (2009; 244) supposent des taux d’amortissement (en pourcentage de la valeur du bien immobilier englobant les bâtiments et les terrains) de 1 % par an.

De ce fait, le décalage entre l’évaluation des services fournis par les logements occupés par leur propriétaire par la méthode de l’équivalent-loyer et par celle du coût d’opportunité peut ne pas être très prononcé dans le cadre de séries chronologiques, car ces deux mesures évoluent de concert. Mais, dans le cadre de comparaisons internationales, cet argument n’est pas valable, le pourcentage de logements occupés par leur propriétaire variant considérablement selon les pays.

    Other Resources Citing This Publication