Y a-t-il une bulle immobilière?

publié le 28 novembre 2014 (modifié le 21 février 2018)

Nous n’utilisons pas dans ce dossier le concept de "bulle immobilière", que ce soit pour considérer qu’il y a une "bulle immobilière" ou pour considérer qu’il n’y en a pas.
La raison en est que ce concept est flou : ses utilisateurs ne concordent pas sur les manifestations qui caractérisent la présence ou l’absence d’une "bulle immobilière".

  • Quel agrégat? Une première cause de flou résulte de ce que l’expression "bulle immobilière" ne précise pas l’agrégat auquel elle s’applique : le prix (dans l’ancien? dans le neuf?), le nombre de transactions dans l’ancien, le nombre de logements construits, un autre agrégat (invendus, etc.)? Les évolutions de ces trois paramètres ne sont pas nécessairement coordonnées ; par exemple, parmi les pays ayant connu une envolée des prix dans les années 2000, certains (comme l’Espagne) ont connu une croissance du nombre de logements construits beaucoup plus prononcée que d’autres (comme la France).
  • Un éloignement de quels "fondamentaux"? La définition généralement retenue par les économistes est qu’il y a "bulle" sur un agrégat (par exemple le prix des logements) lorsque la valeur de cet agrégat s’éloigne de sa "valeur fondamentale", c’est-à-dire celle qui est déterminée par ses "fondamentaux", mais cela ramène à la question de l’identification des "fondamentaux". Elle n’est pas plus facile à résoudre. En effet, les "fondamentaux" sont les variables dont on a pu constater par le passé qu’elles déterminent le prix des logements (ou du moins influent fortement sur lui), mais encore faudrait-il pouvoir identifier de manière fiable quelles sont ces variables, quelle fraction des fluctuations du prix des logements elles déterminent, et quelle est la sensibilité de ce dernier à leurs fluctuations. Cela suppose d’ajuster sur le passé disponible des modèles de prévision du prix des logements à partir de variables dont on peut penser a priori qu’elles l’influencent (comme les taux d’intérêt, le nombre de logements construits, la croissance démographique, etc.). Or les résidus de ces modèles de prévision (écart entre la valeur observée et la valeur prévue par le modèle) sont généralement considérables. De plus, alors que pour certains actifs, comme les actions et les obligations, on dispose de deux siècles de données et l’on peut donc, à défaut de savoir prévoir le prix, du moins cerner avec une bonne précision sa loi de probabilité, dans le cas du logement on dispose de beaucoup moins de matière pour caler les modèles : en France seule la période postérieure à 1965 est significative [1], les années antérieures étant perturbées à partir de 1914 par les contrôles des loyers, et à une échelle géographique plus fine comme le département on dispose de moins de vingt années de données. Il en résulte que les résultats des modèles, même lorsque par exception les résidus sont faibles, sont peu "robustes" (ils sont très sensibles à la période considérée) et affectés d’une large incertitude. En atteste par exemple la grande dispersion des résultats que l’on peut trouver dans la littérature s’agissant de la sensibilité du prix des logements au nombre de logements construits ou aux taux d’intérêt.

Ainsi, nous semble-t-il, la question "y a-t-il une bulle immobilière?" est généralement posée à titre d’étape pour tenter de répondre à la question "comment va évoluer le prix des logements?", mais le concept de "bulle immobilière" est trop mal défini pour que cette étape soit utile.
Un inconvénient supplémentaire de ce concept est que le terme "bulle" suggère que l’on revient vers les "fondamentaux" par un scénario rapide ("explosion") plutôt que lent ("dégonflement"). Or les deux scénarios sont a priori possibles, sauf à démontrer, au cas par cas, que l’un d’eux est exclu.

Pour toutes ces raisons, nous préférons tenter de répondre à la question "comment va évoluer le prix des logements?" directement, sans utiliser le concept intermédiaire de "bulle immobilière".
Cela étant, nous n’utilisons pas d’autre méthode que celle consistant à essayer d’identifier des régularités (des "invariants") sur un passé aussi long que possible, puis à faire l’hypothèse que ces régularités perdureront, sauf lorsque l’on a de bonnes raisons de penser que cela ne sera pas le cas. Le faible volume des données disponibles sur le passé (cf. ci-dessus) réduit la portée des résultats obtenus, et c’est pourquoi notre prospective sur les prix se limite à une prospective à long terme sous forme de scénarios. Au vu des régularités observées sur le passé, nous pensons pouvoir exclure certains scénarios (par exemple, le scénario de divergence F ou les scénarios C, D et E de changement de palier significatif mentionnés au § 6 de la présentation "Le prix de l’immobilier d’habitation sur le long terme" figurant au § 2.0 du dossier) mais nous ne pouvons que hiérarchiser la probabilité d’occurrence des autres (scénarios A et B du même document).

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[1La mémoire disponible est rarement plus longue dans les autres pays.