Modèles économétriques transparents, données vérifiées, indice de confiance visible sur chaque analyse avancée.
Le marché immobilier brésilien décide à partir de moyennes, de comparables et d'intuition. Ces trois piliers partagent une même limite : ils n'isolent pas les causes. Lycaon Data a construit sa plateforme à partir de l'économétrie, une discipline dont la fonction est précisément celle-ci : extraire, à partir d'une masse de données, l'impact mesuré de chaque variable sur un résultat.
Toute estimation statistique vient avec une marge d'incertitude. La plupart des outils la cachent. Nous la rendons publique : chaque analyse avancée affiche un indice de confiance de 0 à 100, basé sur la qualité d'ajustement du modèle (R²) et la taille de l'échantillon. Vous savez, avant de prendre une décision, à quel point vous pouvez vous y fier.
Un modèle économétrique ne remplace pas le jugement professionnel du promoteur. Il l'informe. Lycaon Data assume et documente les limites de ses modèles : les zones à échantillon insuffisant sont signalées, les périodes de volatilité sont identifiées, et les facteurs non observés sont reconnus. Cette transparence sur ce que nous savons, et sur ce que nous ne savons pas, est la condition de votre décision informée.
Cette rigueur méthodologique repose sur une équipe issue de la recherche en économie : Dr Vincent Leroy (doctorat en économie), Stéphane Daumillare (Master 2 recherche en macroéconomie) et Saleem Djima (Master 2 recherche en économie empirique et théorique avec spécialisation en économie du logement). C'est cette expertise académique qui garantit la solidité des modèles derrière chaque analyse.
Nos données passent par un processus rigoureux de vérification, de déduplication et de traitement des valeurs aberrantes avant d'entrer dans les modèles économétriques.
Résultat : à chaque analyse, vous savez exactement d'où vient le chiffre, comment il a été calculé, et le niveau de confiance que vous pouvez lui attribuer.
Principe : Le prix d'un bien est décomposé en fonction de ses caractéristiques (surface, typologie, équipements, localisation). Le modèle isole l'impact pur de chaque caractéristique, en contrôlant toutes les autres.
Principe : Le prix d'un bien dépend partiellement des prix de ses voisins. Le modèle quantifie cette dépendance par un coefficient entre 0 (zéro effet du voisinage) et 0,25 (effet maximal du voisinage).
Principe : À partir de dizaines d'indicateurs bruts, le modèle extrait 6 dimensions synthétiques (santé, sécurité, richesse, éducation, diversité d'emploi, logement) qui résument la qualité de vie d'une zone.
Chaque analyse avancée (module Optimisation du projet immobilier) vient avec un indice de confiance de 0 à 100.
Résultats robustes, applicables en toute confiance dans vos décisions d'acquisition ou de définition de produit.
Tendance fiable, mais à recouper avec des sources complémentaires avant de verrouiller une décision critique.
Un score inférieur à 60 invite à considérer les résultats avec grande prudence.
La valeur de l'indice de confiance d'une zone tendra à varier relativement à l'ajout de nouvelles données au sein de celle-ci.
Chaque analyse avancée affiche l'indice de confiance et la taille de l'échantillon. Sans exception.
Les limites de nos modèles sont publiées dans la méthodologie : zones à faible échantillon, périodes de volatilité, facteurs non observés.
Les biens sont mis à jour mensuellement. Les modèles sont réestimés chaque trimestre pour capturer l'évolution du marché.
Notre équipe répond à toute question méthodologique envoyée par email. Sans délai, sans filtre.
Notre équipe data science répond à toute demande détaillée.
