L incertitude liée à la contraction du marché immobilier pèse sur l évolution des prix

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1 EDHEC BUSINESS SCHOOL PÔLE DE RECHERCHE EN ÉCONOMIE, ÉVALUATION DES POLITIQUES PUBLIQUES ET RÉFORME DE L'ÉTAT promenade des Anglais Nice Cedex 3 Tél. : +33 (0) Fax : +33 (0) joanne.finlay@edhec.edu L incertitude liée à la contraction du marché immobilier pèse sur l évolution des prix Janvier 2009 Stéphane Gregoir Directeur du Pôle de Recherche en Economie de l EDHEC Tristan-Pierre Maury Ingénieur de recherche senior du Pôle de Recherche en Economie de l EDHEC

2 Résumé Parce que la contraction des prix de l immobilier peut avoir des conséquences sévères sur la situation économique et financière des ménages et des banques, connaître son ampleur est aujourd hui un enjeu majeur. Cette prévision nécessite de prendre en compte les spécificités du marché des biens immobiliers. L immobilier physique est caractérisé par une faible liquidité, car le processus de transaction est lent et coûteux. Dans un environnement économique donné, plus un marché est liquide, plus les délais de vente sont faibles et plus les volumes de transaction sont élevés. Le degré de liquidité d un bien évolue donc au cours du temps en fonction de la conjoncture macroéconomique ainsi que de facteurs locaux propres à chaque actif. Lorsqu un vendeur met son bien sur le marché, il doit supporter un «risque de liquidité», associé à l incertitude liée au délai de transaction. Une incertitude croissante sur le délai de vente pèse à la baisse sur le prix négocié. Nous étudions ici l incidence de ce facteur «risque de liquidité» (approché avec la volatilité des volumes de transactions) sur la dynamique des prix pour les marchés des appartements anciens de chaque département de l Ile-de-France. La prise en compte de l incertitude conjoncturelle actuelle, dans un modèle estimé sur données historiques nous conduit à des prévisions de baisse des prix à court terme. Ainsi, la probabilité que les prix baissent en Ile-de-France à l horizon de l été 2009 s établit à plus de trois chances sur quatre. Cette tendance commune à tous les départements de la région est plus sensible pour la Grande Couronne caractérisés par un retournement plus précoce du marché, et moins marquée pour Paris. La prévision moyenne d évolution des prix est de -2,9% pour Paris et tombe à -9% environ pour l ensemble de la Grande Couronne. 2 Ce document constitue une synthèse de travaux scientifiques conduits au sein de l'edhec. Pour plus d'informations, nous vous prions de vous adresser à Joanne Finlay de la direction de la recherche de l'edhec : joanne.finlay@edhec.edu Les opinions exprimées sont celles des auteurs et n'engagent pas la responsabilité de l'edhec.

3 A propos des auteurs Stéphane Gregoir est directeur du pôle de recherche en Economie de l'edhec et ancien directeur du CREST (Centre de Recherche en Economie et Statistique). Il a occupé des postes d étude et d analyse économique et de production statistique à l INSEE tout en menant en parallèle des activités d enseignement et de recherche. Il a enseigné à l Ecole Polytechnique, l ENSAE, l Ecole Centrale, l Université Paris Dauphine et l Université d Evry. Ses travaux portent principalement sur la macroéconomie et l économétrie, et plus précisément sur les méthodes de séries temporelles appliquées à la modélisation et l estimation de phénomènes économiques. Il a également travaillé sur l analyse théorique des modes de formation des anticipations et de leurs conséquences. En recherche appliquée, il a développé des méthodes de datation du cycle économique et réalisé des études macroéconométriques de différentes politiques. Lauréat du Prix Tjalling C. Koopmans, un prix international attribué tous les trois ans pour une contribution à la théorie économétrique, Stéphane Gregoir a été éditeur, co-éditeur et membre de comité éditorial de différentes revues scientifiques françaises et internationales. Tristan-Pierre Maury est ingénieur de recherche senior au sein du pôle de recherche en Economie de l EDHEC. Ancien chercheur à la Banque de France et à l ESSEC, il a obtenu son doctorat en 2001 à l Université Paris X Nanterre. Il a effectué des recherches en macroéconomie (théories de la croissance, politique monétaire) et en immobilier (marchés du logement et des bureaux) donnant suite à des publications dans des revues académiques françaises et internationales (Revue d Economie Politique, Journal of Economic Dynamics and Control, Economics Letters, Real Estate Economics, Journal of Property Research, Economic Modelling, Economic Bulletin). 3

4 Table des matières Introduction L immobilier : un actif très peu liquide Cette faible liquidité présente un risque Données et résultats : l incertitude sur la liquidité impacte fortement les prix en Ile-de-France Prévisions : une probabilité de baisse des prix supérieure à 75% en Conclusion Références Position Papers et Publications du Pôle de Recherche en Economie de l EDHEC

5 Introduction Les marchés de l immobilier ont connu récemment dans de nombreux pays une inversion de tendance marquée. Après des périodes de hausses soutenues, de fortes tensions sont apparues. Les prix du logement chutent depuis environ un an au Royaume-Uni (-14,9% selon l indice Halifax pour les maisons), en Espagne (-4,9% pour le logement ancien selon l INE) ou dans certains états américains (notamment la Californie avec -20,8% et la Floride avec -16,0% pour les maisons selon l OFHEO). Le marché français montre des signes de ralentissement (notamment en province où les prix ont commencé à baisser au 2ème trimestre 2008 selon l indice INSEE- Notaires). Les conséquences économiques d une contraction des prix de l immobilier sont susceptibles d être importantes pour les ménages dont le logement (habitations et terrains) représentait 64% de la valeur de leur patrimoine en 2006 (INSEE), mais aussi pour les établissements de crédit ou les investisseurs qui supportent une partie du risque immobilier 1. vertigineuses des prix de certains titres peu liquides 2, très en dessous de leur valeur fondamentale selon différents observateurs (Allen, 2008). Les évolutions du prix et des volumes de transaction sont donc fortement liées pour les actifs peu liquides et doivent être appréhendées simultanément. Plus encore que pour d autres actifs purement financiers, cette relation est essentielle dans le cas de l immobilier physique. En effet, non seulement les coûts et délais de transactions sont importants en immobilier, mais l impact économique de l absence de liquidité de l actif est capital (en particulier, pour les ménages dans le cas du logement). Dans cette étude, nous illustrons qu une modélisation spécifique de l évolution du risque que la faible liquidité fait peser sur les acteurs du marché immobilier est nécessaire pour estimer avec fiabilité les évolutions futures des prix et mesurer les conséquences de la crise. La question de l ampleur de la baisse des prix à venir est donc un enjeu crucial. Néanmoins, prévoir les évolutions de prix de l immobilier demande de prendre en compte les caractéristiques particulières des biens de ce marché. L une essentielle d entre elles est leur faible liquidité, c est-à-dire que les transactions immobilières comportent des coûts et des délais substantiels. La crise financière actuelle a remis en évidence l'importance de cette propriété dans la propagation et l ampleur des ajustements des marchés. Ainsi, sur des marchés de gré à gré, les délais nécessaires à la vente de certains actifs financiers sont devenus plus longs et plus incertains et les volumes de vente se sont effondrés. Cela a restreint le pouvoir de négociation des vendeurs et les a contraints à accepter des prix peu élevés. L actuelle crise internationale de raréfaction des liquidités a de fait engendré des baisses 1 - Via notamment les variations de la valeur du collatéral (i.e. le bien immobilier) en cas de défaut de remboursement du crédit hypothécaire. 2 - Notamment les obligations adossées à des créances hypothécaires (Mortgage Backed Securities) ou les swaps sur les défauts de crédit (Credit Default Swaps). 5

6 1. L immobilier : un actif très peu liquide L immobilier physique, et notamment le logement sur lequel nous nous concentrons dans cette étude, est un actif peu liquide : Le marché immobilier est décentralisé. Il est coûteux pour les acheteurs et vendeurs potentiels d effectuer des recherches. L acheteur doit consacrer du temps à la recherche d un bien correspondant à ses besoins et doit également supporter des frais de déplacement et les éventuels frais d agence. Le vendeur doit également consacrer du temps à la recherche d un acheteur (plus différents frais éventuels, comme ceux consécutifs à la parution d une annonce par exemple). La rareté et le caractère nécessairement partiel de l information disponible rend le processus de transaction lent et incertain : un vendeur, lorsqu il met un bien sur le marché, ne connaît qu imparfaitement les conditions microéconomiques (tensions locales, c est-àdire propres aux caractéristiques de son bien ou à sa localisation) ou macroéconomiques (conditions d octroi de crédit par exemple) qui détermineront le délai de vente. L achat d un bien immobilier est soumis à des coûts de transaction (environ 8% - ce qui inclut les droits de mutation, frais de notaires, etc. dans le cas d un logement ancien). Un tel coût à acquitter à chaque transaction freine les possibilités d ajustement au cours du temps de la consommation d un ménage en services immobiliers en fonction des événements heureux ou malheureux qui l affectent (naissance d un enfant, perte de travail, ). Cette dépense non récupérable donne un caractère «irréversible» à la décision d effectuer une transaction immobilière et en affecte la fréquence. 6

7 2. Cette faible liquidité présente un risque Les conséquences économiques de cette non liquidité sont beaucoup plus lourdes pour l immobilier physique que pour d autres actifs financiers. En effet, le logement est un actif non divisible qui représente une fraction très importante du patrimoine des ménages en France (64% cf. supra). Le fait que l immobilier soit avant tout un bien de consommation, qui génère un service, a conduit les ménages à investir largement dans cet actif. Cette faible diversification patrimoniale présente un inconvénient majeur : l essentiel de la richesse nette des ménages est placée sous forme peu liquide, c est-à-dire difficilement vendable en cas de crise. En conséquence, le patrimoine immobilier n offre à un ménage qu une assurance très limitée contre différents risques (pertes de revenus, périodes de chômage, etc.). Le temps nécessaire pour trouver un acheteur a un coût. En période de crise, les acheteurs potentiels sont rares et les vendeurs «contraints» d effectuer la transaction vont proposer des prix plus bas (ou accepter des offres plus faibles). Ce coût lié à l allongement des délais de vente a déjà été étudié en détail et mesuré dans des études portant sur les marchés immobiliers américains ou britanniques 3. Dans cette étude, nous introduisons et mesurons l impact d un second aspect de la non-liquidité de l immobilier : l incertitude portant sur les délais de vente ou «risque de liquidité». Comme nous l avons déjà évoqué, acheteurs et vendeurs n ont qu une connaissance imparfaite de l état du marché. Localement, ils ne tirent la majeure partie de leur information que d agences immobilières, souvent dans l incapacité d évaluer avec précision la tension du marché, (i.e. le nombre de vendeurs et d acheteurs potentiels présents sur le marché). Cette incertitude fluctue au cours du temps et peut dépendre de 3 - Voir notamment Ortalo-Magné et Rady (2004). conditions locales comme de facteurs macroéconomiques. Ainsi, en phase de retournement du marché, les acteurs disposent de peu d informations fiables sur les tensions du marché et les délais de vente sont donc très incertains. Cette incertitude représente un coût pour le vendeur. En effet, si l on prend l exemple d un ménage souhaitant vendre son bien immobilier après en avoir acheté un nouveau et souscrivant pour cela un crédit relais. Ce ménage ne connaît pas avec certitude le délai de vente de son bien. Plus cette incertitude est grande, plus la probabilité que la date de vente soit postérieure au terme du crédit relais est importante, ce qui engendre des pénalités substantielles. Ainsi le «risque de liquidité» peut avoir un impact négatif sur les prix : à l approche du terme du crédit relais, le ménage peut être amené à accepter un offre sensiblement en dessous de son prix de réserve pour éviter ces pénalités. Nous nous proposons donc d étendre l analyse traditionnelle du couple prix/ volumes de transaction en incluant un facteur lié au «risque de liquidité». Nous étudions ensuite l impact de l inclusion de ce facteur de risque dans les prévisions de prix de l immobilier à horizon d un an. 7

8 3. Données et résultats : l incertitude sur la liquidité impacte fortement les prix en Ile-de-France Nous analysons l évolution des prix des appartements anciens 4 pour chacun des départements de l Ile-de-France. Nous utilisons les séries d indices de prix INSEE- Notaires disponibles depuis début 1996 jusqu au second trimestre Il s agit d indices hédoniques, c est-à-dire corrigeant les variations des caractéristiques physiques (ex : nombre de pièces, étage, place de parking, etc.) des appartements faisant l objet de transactions au cours du temps. Aucune source de données relative au délai de vente c est-à-dire le temps écoulé entre la mise en vente et la vente effective du bien n est à ce jour disponible sur le vente. En effet, le volume de transactions est directement lié au délai de vente (plus il y a d acheteurs, plus les délais sont courts et plus les volumes sont importants) et constitue donc une variable intéressante pour produire une mesure de la liquidité du marché. De façon équivalente, l incertitude sur les volumes est liée à l incertitude sur le délai de vente et donc au «risque de liquidité». La figure 1 ci-dessous montre l évolution du taux de croissance des prix des appartements anciens 6 depuis 1996 pour chacun des départements d Ile-de-France. Ce graphique Figure 1 : Croissance des prix des appartements anciens dans chacun des départements d Ile-de-France. Les prix sont désaisonnalisés. Source : INSEE-Notaires. marché français 5. Comme il est d usage dans la littérature internationale, nous utilisons les volumes de transaction (i.e. le nombre de transactions enregistrées par la CINP chaque trimestre) pour disposer d une mesure fortement corrélée au délai de montre clairement une hausse des prix sur cette période. Cette hausse est commune à tous les départements. Plus précisément, après une phase de forte croissance entre 1998 et 2000, nous observons une légère diminution des taux de croissance 7 entre Les transactions portant sur des biens neufs ou sur des maisons ne représentent qu une faible fraction du marché du logement francilien et diffèrent sensiblement de celles portant sur des appartements anciens. 5 - Une seule étude utilise, à notre connaissance, des données individuelles de délais de vente : Ortalo-Magné et Rady (2004) sur le marché du logement à Londres. 6 - Les prix sont par ailleurs «corrigés des effets saisonniers» : en effet, on constate que les prix sont traditionnellement plus élevés en été et plus bas en hiver. 7 - Un peu plus prononcée à Paris ou dans les Hauts-de-Seine que dans le reste de l Ile-de-France.

9 3. Données et résultats : l incertitude sur la liquidité impacte fortement les prix en Ile-de-France 2000 et 2002 (rythme annuel de 9,3%) suivie d une forte augmentation 8 en 2005 (à un rythme annuel supérieur à 15%). Depuis le début de l année 2006, la croissance des prix s est considérablement ralentie (moins de 8% en 2007 notamment). La figure 2 présente l évolution des volumes de transaction d appartements anciens en Ile-de-France sur la même période. Cette évolution est très voisine de celle du taux de croissance des prix : après une forte hausse en 1998/1999, les volumes de transactions ont légèrement baissé entre 2000 et Comme pour les prix, les plus forts volumes sont observés vers 2004/2005 (à l exception de Paris) et depuis début 2007, on constate une nette baisse du nombre de transactions (-13% pour toute l Ile-de-France et -16% pour Paris). Cette similitude entre les évolutions du prix et des volumes sur le marché de l immobilier vient renforcer la thèse du lien prix/volume de transactions déjà avancée dans d autres pays (Etats-Unis, Grande-Bretagne, Japon). A partir de ces données, nous étudions donc la relation entre le prix et les transactions en prenant en compte l influence de l incertitude liée au délai de vente traduisant la faible liquidité des biens immobiliers. Nous évaluons également la contribution de facteurs macroéconomiques (revenus des ménages par département, nombre de ménages par département, taux de crédit immobiliers). Par ailleurs, comme nous venons de le montrer, les données suggèrent la présence d une tendance régionale dans l évolution des prix en Ile-de-France. Ceci nous incite dans notre modélisation (voir encadré) à distinguer les facteurs globaux affectant les prix, par exemple les grandeurs macroéconomiques, communes à tous les départements des facteurs locaux, propres à chacun d eux. En particulier, nous effectuons une distinction concernant «le risque de Figure 2 : Evolution des volumes de transactions d appartements anciens en Ile-de-France. Les volumes sont désaisonnalisés et présentés en écart à leur moyenne historique. Source : CINP. 8 - En particulier, pour certains départements de la Grande Couronne (Seine et Marne, Essonne, Val d Oise). 9

10 3. Données et résultats : l incertitude sur la liquidité impacte fortement les prix en Ile-de-France liquidité» entre risque global et risque local. En effet, lorsqu un vendeur met son bien sur le marché, il fait face à deux sources d incertitude, l une liée aux tensions nationales (voire internationales) du marché immobilier, l autre aux conditions locales (nombre d acheteurs potentiellement intéressés par la localisation de son bien). Au final, l encadré ci-dessous donne un aperçu plus technique de la modélisation retenue. Aspects Techniques Le modèle original retenu est un VAR «GARCH in mean». Les variables modélisées sont le taux de croissance «réel» ou hors inflation des prix et le logarithme des volumes de transactions. Pour chacune de ces variables, nous distinguons une composante globale (la moyenne régionale) et une composante locale (l écart à la moyenne régionale pour chaque département). Parmi les variables explicatives, nous incluons (I) des termes retardés (des deux trimestres précédents) du taux de croissance des prix et des volumes, (II) des facteurs macroéconomiques (logarithme du revenu disponible brut par ménage par département, logarithme du nombre de ménages par département, taux de crédit immobiliers fixes), (III) les variances conditionnelles des processus d innovations pour les prix et les volumes. Nous distinguons les variances globales et locales suivant la distinction des composantes globales et locales des variables expliquées. Les interactions dynamiques entre prix et volumes de transaction sont capturées par la structure autorégressive «VAR» de notre modèle (partie I) : par exemple, une hausse soudaine des volumes de transactions impactera (a priori positivement) les prix. De plus, notre modélisation autorise une diffusion progressive de cet effet, avec une réponse marquée des prix plusieurs trimestres après la hausse des volumes. L effet «risque de liquidité» est modélisé avec la variance conditionnelle du terme d erreur portant sur les volumes de transaction (partie III). Nous pouvons ainsi évaluer l impact du risque de liquidité sur les variables expliquées et notamment le taux de croissance des prix. Notons qu un effet «risque de prix» est également capturé avec la variance conditionnelle des prix. Le modèle est estimé sur l ensemble des observations depuis 1996 jusqu au second trimestre Les performances de ce modèle sont comparées avec celles d un modèle usuel c est-à-dire n incluant pas les effets des risques de prix et de liquidité (sans la partie III). Enfin des prévisions de l évolution des prix (limitées à un horizon d un an) sont réalisées. Elles fourniront notamment une estimation de la probabilité d une baisse des prix début Notons que notre échantillon d estimation porte sur une période de hausse quasi-ininterrompue des prix mais avec des périodes d inflexions concomitantes de changements dans la volatilité des transactions. Le modèle peut donc produire dans des configurations particulières de volatilités (ex : volatilités conditionnelles très au-dessus de leur moyenne estimée) des prévisions baissières de prix dans une situation de maintien sur le passé proche de hausses de prix. 10

11 3. Données et résultats : l incertitude sur la liquidité impacte fortement les prix en Ile-de-France Les principaux résultats de ces estimations peuvent être résumés ainsi : Les mesures de «risques de prix et de liquidité» affectent négativement l évolution des prix. Face à une plus grande incertitude sur l évolution des prix et des transactions, les vendeurs révisent à la baisse leurs prix et les acheteurs supportant les coûts fixes se donnent un temps supplémentaire pour s engager dans une transaction. représentatifs que pour des horizons courts ou de moyen terme. Ils ne remettent pas en cause le lien entre ces variables et les prix de l immobilier à long terme. L influence de la mesure du «risque de liquidité» dans la formation des prix est déterminante 9. De plus, cette mesure apparaît comme un indicateur avancé des prix : c est l incertitude passée (du trimestre précédent) qui influence les prix courants. Cet élément est particulièrement important dans la configuration actuelle. En effet, on note une forte hausse du risque de liquidité au deuxième trimestre Cette incertitude conjoncturelle sur les tensions du marché de l immobilier suggère une baisse des prix fin L impact de la mesure du «risque de liquidité global» est environ 10 fois plus élevé que celui du «risque de liquidité local». L incertitude sur le marché immobilier résultant des mouvements communs aux départements prédomine dans la détermination des prix et non les incertitudes locales. Cela traduit l idée d une tendance nationale des prix, les disparités locales dans les évolutions demeurant faibles : la structure des biens offerts sur le marché local qui pourrait expliquer des différences de prix ne joue que très lentement en tendance. L impact des facteurs macroéconomiques reste limité, en particulier celui du revenu des ménages ou de leur nombre. Notons que, compte tenu de la courte période d estimation, ces résultats obtenus ne sont 9 - Plus de la moitié de la variance des prix est due à la contribution de la partie III du modèle (voir encadré technique). 11

12 4. Prévisions : une probabilité de baisse des prix supérieure à 75% en 2009 Ce modèle une fois estimé sur les données passées peut être utilisé pour réaliser des prévisions sur les prix. Dans cet exercice, nous nous limiterons à un horizon d un an (c est-à-dire au deuxième trimestre 2009 sachant que notre échantillon d estimation s arrête au deuxième trimestre 2008). La figure 3 résume les prévisions sur le taux de croissance des prix pour les quatre prochains trimestres de notre modèle pour chacun des départements franciliens. Le trait noir correspondant à la prévision médiane. Le dégradé de couleur en éventail représente les quantiles de la prévision. Plus l éventail est large, moins la prévision est précise. L horizon 1 correspond au troisième trimestre 2008, l horizon 2 au quatrième trimestre 2008, etc. Comme le laissait supposer la forte hausse du «risque de liquidité» (et plus précisément de sa composante globale) au deuxième trimestre 2008, la prévision médiane à un an du taux de croissance des prix est négative pour tous les départements. Elle est de -4,4% sur l ensemble de la région et s échelonne de -2,1% pour les Hauts-de-Seine à -11,2% pour l Essonne. La probabilité que les prix baissent d ici un an est de 75,6% sur l ensemble de l Ile-de- France. De plus, la probabilité que cette baisse excède 5% est proche d une chance sur deux (45,7%) et qu elle dépasse 10% est de l ordre d une chance sur cinq (19,2%). De manière générale, on peut regrouper les départements en deux catégories : Paris et la Petite Couronne (Hauts-de- Seine, Seine-Saint-Denis et Val de Marne) où les prévisions de croissance varient entre -2% et -3% et la Grande Couronne 12 Figure 3 : Prévision sur les taux de croissance des prix des appartements anciens à horizon d un an en Ile-de-France. Il s agit de taux de croissance réels, c est-à-dire en écart à l inflation. Chaque horizon correspond à un trimestre. L horizon 1 correspond au troisième trimestre 2008 et l horizon 4 au deuxième trimestre Chaque couleur correspond à un décile de la distribution de la prévision. Le trait épais central correspond à la prévision médiane. Source : Calcul des auteurs.

13 4. Prévisions : une probabilité de baisse des prix supérieure à 75% en 2009 (Seine et Marne, Yvelines, Essonne et Val d Oise) où les prévisions de croissance varient entre -5% et -11% Cet écart de prévisions entre la proche et la lointaine banlieue est dû à la conjoncture récente. En effet, si les volumes se sont effondrés dans tous les départements depuis le début de l année 2008 (et même plus fortement à Paris, avec -16% depuis un an, qu en Grande Couronne avec -11%), on observe encore des différences géographiques notables dans l évolution des prix. Ce sont les départements où les prix au m² sont les plus bas (Seine et Marne, Essonne et Val d Oise) qui devraient connaître les baisses de prix les plus sensibles en Selon nos prévisions, la probabilité que les prix aient baissé dans un an en Grande Couronne varie entre 95,7% pour la Seine-et-Marne et plus de 99% pour l Essonne. La probabilité que cette baisse excède 5% varie entre 60% pour le Val d Oise et 97,8% pour l Essonne. Les restrictions en cours des conditions de crédit (hausse de l apport personnel exigé, stabilité salariale) affectant les ménages modestes peuvent expliquer ce résultat. Néanmoins, même Paris devrait connaître une baisse des prix (la probabilité que les prix aient baissé d ici un an est supérieure à 71% selon nos estimations et la probabilité que la baisse soit supérieure à 5% est égale à 30,1%). La figure 4 nous permet par ailleurs de comparer les prévisions de croissance de notre modèle avec risque de liquidité avec celles d un modèle standard (sans risque de liquidité). Par souci de clarté des résultats nous ne présentons que les prévisions moyennes. Figure 4 : Prévision moyenne sur les taux de croissance des prix des appartements anciens à horizon d un an en Ile-de-France. Le trait plein correspond à notre modèle de référence (avec risque de liquidité). Le trait espacé correspond à un modèle standard (sans risque de liquidité). Source : Calcul des auteurs. 13

14 4. Prévisions : une probabilité de baisse des prix supérieure à 75% en 2009 Les prévisions à l horizon d un an des deux modèles diffèrent sensiblement. Le facteur «risque de liquidité» contribue pour près de 3 points à la baisse des prix pour Paris (prévision de -2,9% pour le modèle avec risque de liquidité contre +0,1% pour le modèle sans risque de liquidité) et près de 4 points à la baisse en Grande Couronne (-9,2% contre au lieu de -5,4%). La probabilité que les prix baissent à Paris est de 71,3% pour le modèle avec risque de liquidité contre 48% pour le modèle sans risque de liquidité. Enfin, nous portons notre attention sur le rôle joué par les conditions de crédit. La figure 5 montre l évolution récente des taux de crédit immobiliers, ainsi que des taux directeurs de la Banque Centrale Européenne 10. La forte croissance de l écart entre ces deux taux (spread de crédit) illustre la restriction du crédit immobilier actuellement opérée par les banques. Ce tarissement du crédit a une influence sur les volumes de transactions observés récemment. Les récents signaux de détente sur le marché monétaire envoyés par la BCE (dans la foulée de la Federal Reserve et de la Banque d'angleterre) nous invitent à évaluer l impact d une baisse de 50 points de base du taux directeur sur les prix de l immobilier 11. Cette baisse des taux ferait passer la prévision moyenne des prix sur Paris à horizon d un an de -2,9% à -2,4% et la probabilité d une baisse des prix de 71,3% à 67,2%. Selon nos prévisions à horizon d un an, cette détente sur le marché monétaire ne devrait donc pas suffire à enrayer la chute des prix. Figure 5 : Evolution des taux de crédits immobiliers fixes, des taux directeurs et du spread de crédit (écart entre les deux premières séries) depuis Source : Banque de France Ces données sont issues de la Banque de France. Les taux de crédit immobiliers sont des taux fixes, hors assurance et frais En supposant en outre que cette baisse se répercute intégralement sur les taux de crédit immobiliers.

15 Conclusion Le marché immobilier français devrait en toute probabilité connaître dans les mois à venir une contraction sensible de ses volumes et de ses prix. Leurs hausses observées pendant les dix dernières années n ont pas été financées par un recours à l emprunt dans des conditions comparables à ce qui a été observé en Grande-Bretagne ou aux Etats-Unis. Les durées de prêts ont été allongées mais ils ont été accordés en général à des ménages solvables. La perspective d une faible inflation liée à la crise économique longue qui se profile va néanmoins augmenter le coût réel supporté par ces ménages endettés et peser sur leur consommation. Face aux conditions plus exigeantes demandées par les banques pour l octroi de prêt et dans une perspective de baisse de prix et d augmentation du risque de chômage, les ménages non contraints vont raisonnablement reporter leur projet immobilier, ce qui va amplifier le mouvement de prix. La situation est donc délicate pour les promoteurs et leurs banques. Une nouvelle dégradation de l actif des banques pèsera à nouveau sur les conditions de financement. Les effets de la baisse des taux directeurs implémentés par la BCE demeureront a priori modestes sur le coût du financement pour les ménages. Les récentes mesures d augmentation du nombre et d assouplissement des conditions d attribution des prêts à taux zéro ne devraient avoir qu un effet très limité (ils correspondent implicitement à une baisse très mesurée du taux d emprunt, compte tenu des plafonds du montant des PTZ) et les autres dimensions de la décision sont plutôt défavorablement orientées. 15

16 Références Allen, F Market illiquidity and financial instability. Document de travail. Université de Pennsylvanie. Ortalo-Magné et Rady Housing transactions and macroeconomic fluctuations: A case study of England and Wales. Journal of Housing Economics 13(4) :

17 Position Papers et Publications du Pôle de Recherche en Economie de l EDHEC 2009 Position Papers Chéron, A. Quelle Protection de l Emploi pour les Seniors? (janvier 2009) Courtioux, P. Peut-on financer l éducation du supérieur de manière plus équitable? (janvier 2009) 2008 Position Papers Gregoir, S. Les prêts étudiants peuvent-ils être un outil de progrès social? (octobre). Chéron, A. Que peut-on attendre d'une augmentation de l'âge de départ en retraite? (juin). Chéron, A. De l'optimalité des allégements de charges sur les bas salaires (février). Chéron, A., et S. Gregoir. Mais où est passé le contrat unique à droits progressifs? (février) Position Papers Chéron, A. Faut-il subventionner la formation professionnelle des séniors? (octobre). Courtioux, P. La TVA acquittée par les ménages : une évaluation de sa charge tout au long de la vie (octobre). Maarek, G. La réforme du financement de la protection sociale. Essais comparatifs entre la «TVA Sociale» et la «TVA Emploi» (juillet). Chéron, A. Analyse économique des grandes propositions en matière d'emploi des candidats à l'élection présidentielle (mars). Chéron, A. Would a new form of employment contract provide greater security for french workers? (mars) Publications Amenc, N., P. Courtioux, A.-F. Malvache, et G. Maarek. La «TVA emploi». (avril). Amenc, N., P. Courtioux, A.-F. Malvache, et G. Maarek. Pro-employment VAT. (avril). Chéron, A. Reconsidérer les effets de la protection de l'emploi en France. L'apport d'une approche en termes de cycle de vie (janvier) Position Papers Chéron, A. Le plan national d action pour l emploi des seniors : bien, mais peut mieux faire. (octobre) Bacache-Beauvallet, M. Les limites de l'usage des primes à la performance dans la fonction publique (octobre) Courtioux, P., et O. Thévenon. Politiques familiales et objectifs européens : il faut améliorer le benchmarking (novembre). 17

18 Notes 18

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20 L EDHEC Business School est classée parmi les cinq premières «grandes écoles» françaises, grâce à la qualité de ses enseignants (110 professeurs et chercheurs français et étrangers) et aux relations privilégiées qu elle développe avec l industrie depuis sa création en L EDHEC s appuie sur sa connaissance de l industrie et concentre ainsi ses travaux de recherche sur des thèmes qui répondent aux besoins des professionnels. Depuis février 2006, l EDHEC dispose d une équipe de recherche en économie sur l évaluation des politiques publiques et la réforme de l Etat. Les objectifs du pôle sont de réaliser une recherche innovante et appliquée permettant à l EDHEC de disposer d une expertise reconnue d un point de vue académique sur des thèmes stratégiques pour l économie française. Aujourd hui le pôle de recherche «Economie» fédère une équipe de 10 professeurs et chercheurs permanents et associés autour de grands thèmes qui s articulent selon deux directions, d une part des problématiques à l intersection des questions économiques et financières et d autre part liées au modèle social français, et plus particulièrement au marché du travail et à l éducation. Copyright 2009 EDHEC EDHEC BUSINESS SCHOOL PÔLE DE RECHERCHE EN ÉCONOMIE, ÉVALUATION DES POLITIQUES PUBLIQUES ET RÉFORME DE L'ÉTAT promenade des Anglais Nice Cedex 3 Tél. : +33 (0) Fax : +33 (0) joanne.finlay@edhec.edu