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      "fr" => "Cet article traite de l'hétérogénéité du marché immobilier à Paris en utilisant une régression par quantile (une segmentation du marché est réalisée par décile de prix) et les attributs du prix hédonique sont mesurés pour les différents segments de prix du marché. L'approche est appliquée à une base de données provenant de la Chambre des Notaires d'Ile-de-France, qui comprend environ 156 000 transactions immobilières sur la période 200-2006. Bien que les méthodes économétriques spatiales ne peuvent être utilisées du fait de l'indisponibilité des géocodes, les effets spatiaux de dépendance sont pris en compte à travers 80 variables muettes de localisation. Les résultats de la recherche suggèrent que les prix hédoniques relatifs d'un certain nombre d'attributs diffèrent de manière significative selon les déciles. En particulier, le coefficient d'élasticité de la variable de taille des appartements qui est de 1,09 pour les prix les plus bas baisse à 1,03 pour les prix les plus élevés. L'étage de l'appartement, le nombre de parkings ainsi que certains attributs de voisinage et d'emplacement présentent des fluctuations substantielles de prix selon les déciles. Finalement, il est remarqué que plus le prix de l'appartement est bas, plus le potentiel d'appréciation du prix dans le temps est élevé. En plus d'améliorer la compréhension de la dynamique complexe d'un marché immobilier résidentiel d'une grand métropole telle que Paris, cette recherche démontre de façon empirique que l'approche par quantile permet de capturer l'hétérogénéité des prix qui s'applique tant au stock d'appartements classiques qu'au bâti historique et au secteur social."
      "en" => "In this paper, the heterogeneity of the Paris apartment market is addressed. For this purpose, quantile regression is applied – with market segmentation based on price deciles – and the hedonic price of housing attributes is computed for various price segments of the market. The approach is applied to a major data set managed by the Paris region notary office (Chambre des Notaires d’Île de France), which consists of approximately 156,000 transactions over the 2000–2006 period. Although spatial econometric methods could not be applied owing to the unavailability of geocodes, spatial dependence effects are shown to be adequately accounted for through an array of 80 location dummy variables. The findings suggest that the relative hedonic prices of several housing attributes differ significantly among deciles. In particular, the elasticity coefficient of the apartment size variable, which is 1.09 for the cheapest units, is down to 1.03 for the most expensive ones. The unit floor level, the number of indoor parking slots, as well as several neighbourhood attributes and location dummies all exhibit substantial implicit price fluctuations among deciles. Finally, the lower the apartment price, the higher the potential for price appreciation over time. While enhancing our understanding of the complex market dynamics that underlie residential choices in a major metropolis such as Paris, this research provides empirical evidence that the QR approach adequately captures heterogeneity among house price ranges, which simultaneously applies to housing stock, historical construct and social fabric."
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