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Cette thèse vise à améliorer notre compréhension du modèle hédonique et de son application sur les données des biens immobiliers afin d'étudier l'impact d'un événement / externalité / environnementale liée à la présence d'inondation sur la valeur des propriétés résidentielles. Étant donné que les données immobilières sont réparties dans l'espace et dans le temps, des "corrections" temporelles et spatiales sont nécessaires dans le processus de modélisation économétrique. La recherche prend appui sur l’équation de prix hédonique. L’analyse empirique recours également à l’estimateur de type différence de différences spatio-temporelles (STDID) afin d’étudier l’effet d’une inondation survenue en 1998 sur le prix des résidences dans la ville de Laval au Canada entre 1995-2007. Les résultats suggèrent que l’utilisation des informations sur les zones inondables dans le but d’évaluer l’impact des inondations sur les valeurs résidentielles n’est pas une approche nécessairement appropriée. Les conclusions suggèrent que la grande hétérogénéité des résultats notés dans la littérature n’est probablement pas étrangère à la façon de définir les résidences touchées par les inondations. Cela signifie que les recherches empiriques sur les effets des inondations sur la valeur immobilière mesurent en réalité la valeur liée à la perception du risque d'inondation et non l’effet réel de l'inondation. Les résultats suggèrent que les applications futures dans la littérature devront porter une attention particulière à la manière de définir les zones inondables et d’identifier les résidences réellement touchées.
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Many applications have relied on the hedonic pricing model (HPM) to measure the willingness-to-pay (WTP) for urban externalities and natural disasters. The classic HPM regresses housing price on a complete list of attributes/characteristics that include spatial or environmental amenities (or disamenities), such as floods, to retrieve the gradients of the market (marginal) WTP for such externalities. The aim of this paper is to propose an innovative methodological framework that extends the causal relations based on a spatial matching difference-in-differences (SM-DID) estimator, and which attempts to calculate the difference between sale price for similar goods within “treated” and “control” groups. To demonstrate the potential of the proposed spatial matching method, the researchers present an empirical investigation based on the case of a flood event recorded in the city of Laval (Québec, Canada) in 1998, using information on transactions occurring between 1995 and 2001. The research results show that the impact of flooding brings a negative premium on the housing price of about 20,000$ Canadian (CAN).