UIVERSITE D'EVRY VAL D'ESSONNE

Prix des logements
BOUMLAIK Noureddine
N° d'étudiant:20082107 M1 2012/2013

-Introduction: Dans ce travail, nous allons essayer d'analyser les facteurs qui influencent les prix des logements. Le prix d'un logement dépend en général de sa surface, parking ... et aussi de ses alentours, par exemple s'il est proche d'une gare ou d'un poste de police etc… (Source de la base des données : http://www.greqam.fr/spip.php?action=acceder_document&arg=457&cle=b3c83ca8 c29c4a00eb3bf3630c326c465767c989&file=xls%2Fprixlog.xls) Dans un premier temps, nous allons définir les variables: Variable expliquée : -PRIX: le prix moyen de logement en milliers d'euros Variable explicative: -STUDIO=1 si le logement est un studio si non 0 -T1 =1 si le logement est un type 1 si non 0 -T2 =1 si logement est un type 2 si non 0 -T3 =1 si logement est un type 3 si non 0 -T4 =1 si logement est un type 4 si non 0 -T5 =1 si logement est un type 5 si non 0 -PARKING =1 si logement possède un parking si non 0 -GARE =1 si une gare est à proximité du logement si non 0 -POLICE =1 si un poste de police est à proximité du logement si non 0 Nous avons le prix moyen de logement comme variable expliquée et les types de logement, parking, gare et police comme variables explicatives. Notre échantillon contient 249 observations. -Régression simple: -Nous allons estimer le modèle suivant par la méthode des MCO

PRIX= a + b*STUDIO+ c*T1 +d*T2 +e*T3 + f*T4 + h*T5 + g*PARKING + i*GARE + j*POLICE+u Sous SAS, nous trouvons les résultats suivants:

Le Système SAS

23:23 Friday, January 4, 2013

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Procédure REG Modèle : MODEL1 Variable dépendante : PRIX PRIX Nombre d'observations lues Nombre d'observations utilisées 249 249

Analyse de variance Somme des carrés 784314 1424310 2208624 Moyenne quadratique 98039 5934.62493 Valeur F 16.52

Source Modèle Erreur Total sommes corrigées

DDL 8 240 248

Pr > F