Utiliser des données alternatives pour naviguer sur le marché immobilier japonais

Le Japon a un énorme marché immobilier, qui vaut plus de 35 trillions de dollars US. Ce marché comprend des propriétés commerciales et résidentielles. Les investisseurs cherchent des moyens de gagner de l'argent en prédisant les loyers et les prix des biens à l'avenir. Avoir ces prévisions juste peut donner un gros avantage aux investisseurs, surtout si d'autres n'ont pas les mêmes infos. Il y a plein de facteurs qui influencent les prix de l'immobilier, et au Japon, comprendre ces facteurs à un niveau local est super important.

Cet article analyse comment l'utilisation de données alternatives peut aider à prédire la performance de l'immobilier au Japon. Les données alternatives désignent des sources de données uniques qui ne sont pas habituellement utilisées dans les analyses traditionnelles. La recherche plonge profondément dans la compréhension de comment ces ensembles de données peuvent éclairer les tendances immobilières à travers différentes régions du Japon.

#Performance de l'immobilier

L'immobilier est différent des autres types d'investissements parce qu'aucune propriété n'est la même. Les propriétés peuvent varier énormément même dans le même quartier. L'emplacement, la taille, l'âge et les caractéristiques de chaque propriété jouent tous un rôle dans la détermination de son prix. Pour évaluer la performance de l'immobilier, il faut établir un moyen de mesurer les changements de prix des propriétés au fil du temps.

Cet article a rassemblé un grand ensemble de données contenant plus de 5 millions de transactions à travers le Japon depuis 2005. Cet ensemble de données inclut divers facteurs qui affectent les prix des propriétés, permettant une analyse complète des tendances immobilières.

#Importance des facteurs locaux

La performance de l'immobilier peut montrer des différences significatives d'une municipalité à l'autre. Un facteur notable est que les propriétés proches de lieux populaires, comme des cafés ou des hubs de transport, peuvent mieux performer que celles qui ne le sont pas. Cela souligne l'importance de comprendre les conditions locales lors de l'analyse des valeurs immobilières.

Dans les recherches passées, l'accent a souvent été mis sur des marchés plus larges sans prêter assez attention aux dynamiques locales. L'objectif de cette recherche est de découvrir les précieuses informations que l'on peut obtenir en regardant de près les données locales au Japon.

#Écart de recherche

Alors que de nombreuses études ont été réalisées dans d'autres pays, le Japon manque de recherches détaillées au niveau local sur les prévisions des prix immobiliers. Les études existantes au Japon se concentrent souvent sur des zones spécifiques, comme le centre de Tokyo, plutôt que d'examiner la situation dans son ensemble à travers diverses municipalités.

Cette recherche vise à combler cette lacune en explorant comment les données alternatives peuvent fournir des aperçus sur les marchés immobiliers locaux au Japon. Le but est de voir si ces sources de données alternatives peuvent aider à prédire la performance de l'immobilier de manière plus détaillée et exploitable.

#Méthodologie

Pour atteindre les objectifs de recherche, un indice de prix a été créé pour toutes les municipalités du Japon en utilisant des données de transactions de 2005 à aujourd'hui. Cet indice de prix a ensuite été analysé en conjonction avec divers facteurs économiques pour les mêmes municipalités.

#Collecte de données

Les données utilisées comprennent différents indicateurs économiques et démographiques, tels que la croissance de la population, les niveaux de revenu et le nombre de nouvelles constructions. Ces facteurs ont été collectés à partir de diverses bases de données et rapports gouvernementaux.

#Traitement des données

L'ensemble de données original contenait beaucoup d'informations, certaines étant redondantes ou manquantes. Pour rendre les données plus propres et plus faciles à analyser, un processus appelé analyse en composantes principales (PCA) a été utilisé. Cette technique réduit le nombre de variables tout en maintenant les informations importantes, rendant l'ensemble de données plus gérable pour l'analyse.

#Détermination des prix immobiliers

Les prix de l'immobilier sont déterminés par l'interaction des facteurs d'offre et de demande. Divers variables peuvent refléter ces dynamiques, comme le nombre de maisons à vendre et les tendances globales de la population dans une certaine zone.

Identifier quels facteurs influencent le plus les prix aidera à faire de meilleures prévisions. Par exemple, suivre le nombre de nouvelles constructions peut donner des indications sur l'offre, tandis que comprendre la croissance de la population peut indiquer la demande.

#Analyse des facteurs clés

#Population et migration

Les tendances migratoires peuvent avoir un énorme impact sur les prix des maisons. Quand plus de gens emménagent dans une zone, la demande pour des logements augmente, ce qui peut faire grimper les prix. À l'inverse, si les gens quittent une zone, cela peut entraîner une baisse de la demande et des prix.

La recherche a examiné les données sur les changements de population et les schémas migratoires pour voir comment ils se rapportent aux prix de l'immobilier. Il a été constaté que les zones avec des migrations nettes plus élevées voyaient souvent de meilleurs retours sur les investissements immobiliers.

#Revenu imposable

Les niveaux de revenu affectent aussi les prix de l'immobilier. En général, à mesure que les gens gagnent plus d'argent, ils peuvent se permettre de payer des loyers plus élevés ou d'acheter des maisons plus chères. L'étude a examiné comment les changements de revenu imposable au fil du temps étaient liés aux tendances futures des prix immobiliers. Les zones avec des revenus croissants ont montré un effet positif sur les prix des maisons.

#Nouvelles habitations

La construction de nouvelles maisons augmente l'offre de logements disponibles. Quand trop de nouvelles maisons sont construites sans suffisamment de demande, cela peut faire baisser les prix. La recherche a regardé la connexion entre le nombre de nouvelles constructions et les prix des logements. Fait intéressant, les zones avec plus de nouvelles constructions n'ont pas toujours vu de baisse des prix, peut-être parce que les promoteurs choisissent des emplacements censés connaître une augmentation des prix.

#Retours historiques

Les tendances historiques des prix peuvent aussi influencer les prix futurs. Le concept de momentum suggère que les zones avec des rendements élevés dans le passé peuvent continuer à bien performer, tandis que la réversion à la moyenne indique que des périodes de rendements élevés pourraient être suivies de rendements plus faibles. L'étude a exploré si les retours passés pouvaient signaler des tendances futures dans les valeurs des propriétés.

#Mouvements de prix spatiaux

La proximité des quartiers peut aussi affecter les valeurs immobilières. Les prix dans un quartier peuvent être influencés par la performance des zones voisines. Cette recherche a inclus une analyse pour voir si les retours moyens des municipalités voisines pouvaient prédire les changements dans les valeurs immobilières d'une municipalité cible.

#Stratégie d'investissement

Pour tester le pouvoir prédictif des différents facteurs analysés, une stratégie d'investissement simple a été créée. Cette stratégie consistait à classer les municipalités en fonction de leur croissance historique dans chaque facteur. Ensuite, des portefeuilles hypothétiques ont été construits en investissant dans les municipalités ayant le mieux performé et en vendant à découvert celles dans le bas percentile.

Les résultats de ces tests historiques ont montré que de nombreux portefeuilles basés sur les facteurs ont surpassé des stratégies d'investissement aléatoires, indiquant que les facteurs analysés avaient un certain pouvoir prédictif.

#Application du machine learning

Pour améliorer encore les prévisions, des modèles de machine learning ont été utilisés. Ces modèles peuvent identifier des relations complexes au sein des données et s'adapter aux changements au fil du temps. Plus précisément, des modèles Transformer ont été utilisés, qui sont des outils avancés capables d'analyser des données séquentielles comme les séries temporelles.

#Entraînement du modèle

Le modèle a été entraîné en utilisant l'ensemble de données combinée des prix et des facteurs. Il visait à apprendre les relations entre les valeurs passées des facteurs et les retours futurs, permettant ainsi de faire des prévisions sur les municipalités qui pourraient offrir les meilleures opportunités d'investissement.

#Performance du modèle

Le modèle a été évalué en fonction de sa capacité à expliquer les variations des retours immobiliers. Les résultats indiquaient que le modèle pouvait expliquer environ 28 % de la variance dans la sortie, ce qui est un bon point de départ mais suggère qu'il y a de la place pour l'amélioration.

#Conclusion

Cette recherche souligne l'importance d'utiliser des données alternatives pour prédire la performance de l'immobilier au Japon. Les insights tirés de l'analyse de divers facteurs socio-économiques pourraient aider les investisseurs à prendre de meilleures décisions. Bien que les résultats initiaux montrent du potentiel, un travail supplémentaire est nécessaire pour affiner les sources de données et élargir les facteurs inclus dans l'analyse.

En poursuivant ce travail, il y a un potentiel pour débloquer de nouvelles stratégies qui pourraient bénéficier significativement aux investisseurs sur le marché immobilier japonais. L'intégration de modèles avancés avec des ensembles de données riches pourrait créer une boîte à outils puissante pour identifier des opportunités d'investissement précieuses.