Modélisation par agents des cycles et de la volatilité des prix immobiliers

Résumé

Cette étude utilise un modèle à grande échelle fondé sur des agents pour examiner pourquoi les marchés immobiliers urbains connaissent des hausses de prix suivies de corrections brutales. Les ménages y sont représentés par des agents hétérogènes dont les décisions restent économiquement rationnelles, tout en permettant des comportements de suivi de tendance. Le modèle est calibré à partir de données démographiques, économiques et financières du Grand Sydney sur trois périodes distinctes depuis 2006.

Les simulations rapportées reproduisent la dynamique des prix sur ces périodes, notamment une forte hausse de la variabilité des prix avant le pic du marché de 2017. Les auteurs relient ce comportement à l’interaction entre le suivi de tendance des ménages, décrit comme un mimétisme rationnel, et leur propension à emprunter. L’étude suggère un mécanisme par lequel l’endettement et l’imitation peuvent amplifier les cycles immobiliers. Les éléments probants concernent la région et les périodes modélisées ; la brève description ne fournit ni détails sur le modèle ni validation hors échantillon. Les résultats peuvent nourrir une réflexion plus large sur la volatilité des marchés d’actifs, mais ils n’établissent pas que la même dynamique s’applique aux titres négociés.

Idées clés

• Des agents ménages hétérogènes peuvent modéliser la dynamique immobilière tout en conservant une prise de décision économiquement rationnelle.
• Le comportement de suivi de tendance joue un rôle important dans la reproduction des hausses et corrections cycliques des prix du modèle.
• Le modèle utilise des données démographiques, économiques et financières du Grand Sydney sur trois périodes depuis 2006.
• Le modèle reproduit la hausse de la variabilité des prix avant le pic de 2017 et l’associe au suivi de tendance et à la propension à emprunter.

Étiquettes

# 2004.07571


# Explaining herding and volatility in the cyclical price dynamics of urban housing markets using a large scale agent-based model









Urban housing markets, along with markets of other assets, universally exhibit periods of strong price increases followed by sharp corrections. The mechanisms generating such non-linearities are not yet well understood. We develop an agent-based model populated by a large number of heterogeneous households. The agents' behavior is compatible with economic rationality, with the trend-following behavior found to be essential in replicating market dynamics. The model is calibrated using several large and distributed datasets of the Greater Sydney region (demographic, economic and financial) across three specific and diverse periods since 2006. The model is not only capable of explaining price dynamics during these periods, but also reproduces the novel behavior actually observed immediately prior to the market peak in 2017, namely a sharp increase in the variability of prices. This novel behavior is related to a combination of trend-following aptitude of the household agents (rational herding) and their propensity to borrow.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.