Рынок жилья Парижа и ближнего пригорода, 2021–2024

Разведочный анализ 317 024 нотариальных сделок из открытого реестра DVF: Париж и департаменты 92, 93, 94. Анализ построен на гипотезах: каждая проверяется статистически — регрессией с фиксированным эффектом локации, бутстрепом, перестановочным тестом. Числа в тексте пересчитываются из данных при сборке отчёта (02.11.2026). Код — GitHub.

10 500 €медиана за м² квартиры в Париже
5 735 €в пригороде (92, 93, 94)
−12 %Париж от пика 2021Q3 (гедонический индекс)
−38 %сделок в пригороде, 2024 к 2021 (Париж −20 %)

1. Данные: что такое одна сделка

DVF — реестр всех нотариальных сделок с недвижимостью во Франции. Строка в нём — не сделка, а сделка × участок × помещение × вид угодий: квартира с парковкой и погребом — три строки, и в каждой повторена полная цена сделки. Поэтому наивное «цена / площадь» по строкам даёт мусор. Правило очистки: в сделке ровно одно жильё (квартира или дом), нет коммерческих помещений и цена одна. Подсобные помещения (парковки, погреба) остаются — они продаются вместе с квартирой и входят в цену.

Дальше — границы правдоподобия (площадь 9–400 м², 1 500–40 000 €/м², координаты не дальше 25 км от центра: есть геокодирование в Арктику) и робастный фильтр выбросов внутри коммуны и типа жилья: |z| ≤ 4 по медианному абсолютному отклонению. Осталось 317 024 продаж в 142 коммунах (Париж считается по 20 округам), из них 277 504 — квартиры. Дальше анализ — по квартирам: дома есть почти только в пригороде, и смешивать их — сравнивать разные рынки.

2. Карта цен: локация решает почти всё

75 %разброса log(€/м²) объясняет одна коммуна или округ
81 %— ячейка 300 × 300 м (5 122 ячеек)
82 %ячейка + площадь, комнаты, новостройка, квартал

Площадь, комнаты и время добавляют к ячейке всего 1,4 п.п.: цена квадратного метра — это прежде всего адрес. Поэтому дальше каждое сравнение делается внутри ячейки 300 м (фиксированный эффект локации), иначе любые различия тонут в разнице районов.

Самый дорогой округ — 6-й (15 000 €/м²), самый доступный — 19-й (8 841 €/м²). Граница Парижа видна на карте как обрыв цвета. На одном и том же расстоянии от центра (4–7 км) медиана в Париже 10 163 €/м², за кольцевой дорогой (périphérique) — 7 200; с поправкой на расстояние, площадь и время Париж дороже на +44 % (95 % ДИ [+30 %; +60 %], кластеры — коммуны). Административная граница стоит дороже километров.

В 83 % ячеек медиана 2023–24 ниже, чем 2021–22. Но падали округа по-разному: чем дороже округ, тем меньше он потерял — ранговая корреляция уровня и изменения ρ = 0,94 (95 % ДИ 0,80–0,98; p < 0,001, 20 округов). Центр (4-й, 6-й: −3 %, −4 %) почти устоял, северо-восток (18-й, 19-й: −15 %, −16 %) потерял больше всего.

3. Гипотеза: после подъёма ставок цены упали

Проблема наивной медианы. Если в 2024 году продают больше студий или больше квартир в дешёвых районах, медиана €/м² сдвинется без всякого изменения цен. Поэтому основной показатель — гедонический индекс: регрессия log(€/м²) на дамми кварталов при фиксированной ячейке 300 м, площади (log и квадрат), числе комнат и признаке новостройки. Коэффициент квартала — изменение цены «той же квартиры в том же месте». Ошибки — кластерные по ячейкам.

Результат. Париж: пик — 2021Q3, к 2024Q4 индекс 0,889 (95 % ДИ 0,881–0,896), −12,0 % от пика. Пригород: рос до 2022Q3 (+4,8 %), затем −10,7 % от пика. Пригород развернулся на год позже Парижа — с началом повышения ставок ЕЦБ.

Проверка составом. Наивная медиана здесь почти совпала с гедоническим индексом (Париж 0,882 против 0,889). Состав сделок менялся, но слабо: доля квартир до 30 м² в Париже 27 % → 29 %, доля новостроек в пригороде 16,5 % → 9,7 %. Сдвиги разнонаправленные и почти гасят друг друга. Вывод «цены упали» устойчив, но это мы проверили, а не предположили.

4. Гипотеза: объём падает сильнее цены

Продавцы неохотно снижают цену («липкие цены»), поэтому рынок охлаждается в первую очередь числом сделок.

Результат. Число продаж 2024 к 2021: Париж −20 % (от пика 2022 — −27 %), пригород −38 % — при падении цены от пика на 11–12 %. Объём упал в 2–3 раза сильнее цены. В пригороде на это наложился обвал новостроек: вторичка −29 %, новостройки −63 % (стройка, а не только спрос).

Если цены «липкие», то там, где продавцы держали цену, сделок должно стать меньше. По коммунам (только вторичка; цена — средний сдвиг остатков гедонической модели внутри ячейки) связь действительно отрицательная: ρ = −0,25 (p = 0,004, 130 коммун с ≥ 60 сделками в каждом периоде). Где цена падала меньше, сильнее падал объём. Связь умеренная и наблюдательная: это согласуется с липкостью цен, но не доказывает механизм.

5. Гипотеза «пончика»: пригород выиграл у Парижа

После пандемии во многих мегаполисах спрос сместился из центра на окраины — за площадью и зеленью («donut effect»). Сравниваем Париж и пригород одной регрессией: дамми кварталов и дамми «квартал × пригород» при фиксированных ячейках и характеристиках.

Результат. Пригород подорожал относительно Парижа на +6,2 % к 2023Q1 (95 % ДИ [+5,1 %; +7,3 %]) и удержал разрыв до конца 2024 (+5,6 %). Эффект пончика есть, но небольшой, и набран он в основном до ставок (+4,7 % к 2022Q3); с 2023 года Париж и пригород падают вместе.

Внутри Парижа — обратная картина: центр держится, окраинные округа падают сильнее (раздел 2). Градиент «% цены на км от центра» в Париже: −4,2 % в 2021 и −5,6 % в 2024. Направление согласуется с ранговой корреляцией по округам, но интервалы по кластерам-коммунам (всего 20 округов) перекрываются ([−7,3 %; −0,9 %] и [−9,6 %; −1,5 %]) — как самостоятельное доказательство градиент не годится. Рынок «бежит в качество»: дорогие адреса Парижа и просторный пригород теряют меньше, дешёвый Париж — больше.

6. Гипотеза: маленькие квартиры дороже за м²

Популярное правило: метр в студии дороже, чем в большой квартире. Но большие квартиры в Париже стоят в дорогих округах, а в пригороде — в дорогих коммунах, так что сравнение медиан смешивает размер с адресом.

Результат. Пригород — правило верно: в той же ячейке 60–80 м² на 16 % дешевле студии за м² (медианы «как есть» преувеличивают до 28 %). А для квартир от 120 м² сравнение «как есть» переворачивает знак: медианы показывают премию +13 %, хотя в той же ячейке такие квартиры на 11 % дешевле студии — большие квартиры сосредоточены в дорогих коммунах вроде Нёйи. Парадокс Симпсона в чистом виде. Париж — правило почти не работает: разница внутри ячейки в пределах ±6 %, а большие квартиры (от 80 м²) даже дороже за метр: +6,0 % — в парижских кварталах это квартиры в лучших домах. Медианы «как есть» завышают эту премию в 3 раза.

7. Сколько стоит новизна

В пригороде новостройки (VEFA — продажа «на стадии строительства») — 14 % сделок с квартирами (22 301). В Париже их почти нет (0,2 %), поэтому сравнение — только по пригороду.

Результат. Медианы «как есть»: новостройка дороже вторички всего на +1,9 %. В той же ячейке 300 м при той же площади и комнатах премия — +23,9 % (95 % ДИ [+22,1 %; +25,7 %]), и она устойчива по всем трём департаментам. Наивное сравнение занижает премию в 13 раз: новые дома строят там, где дешевле земля, — в дешёвых районах.

8. Гипотеза: Олимпиада-2024 подняла цены у Олимпийской деревни

Олимпийская деревня построена в Сен-Дени, Сент-Уане и Иль-Сен-Дени (департамент 93). Разность разностей: изменение цены (остатки гедонической модели внутри ячейки) у этих трёх коммун минус у остальных 33 коммун департамента с ≥ 30 сделками в каждом году.

Ловушка с ошибками. В «экспериментальной» группе всего три коммуны, а кластерные стандартные ошибки рассчитаны на много кластеров в каждой группе — при трёх они ненадёжны. Поэтому основной тест — перестановочный: та же разность для всех 7 140 наборов из трёх коммун 93. Если Олимпиада что-то дала, наш набор должен выделяться среди плацебо.

Результат: не подтвердилось. Разность 2024 к 2021: +1,7 %, перестановочный p = 0,632 — таких «эффектов» полно среди случайных наборов коммун. Кластерный интервал тоже накрывает ноль: [−3,6 %; +7,5 %]. Медианы: олимпийские коммуны 5 385 → 5 256 €/м², остальные 4 164 → 3 905. Вероятное объяснение — Игры объявлены в 2017-м, и ожидания были в цене задолго до 2021 года, с которого начинаются наши данные.

9. Психология цены: круглые числа и «чуть ниже»

Цены сделок — не непрерывная величина. 69 % цен кратны 1 000 €, 28 % — 10 000 €, 4,3 % — 100 000 €.

Вторая гипотеза — «цена-приманка»: квартиру выставляют за 299 000, а не за 300 000, и продают чуть ниже круглого порога. Но сравнивать «ниже/выше порога» в лоб нельзя: плотность сделок выше ~300 тыс. € падает с ценой, и «ниже» всегда больше. Контроль — те же окна у некруглых порогов (210 000, 220 000 …), где плотность падает так же.

Результат. У круглых порогов (кратных 100 000) сделок в окне «на 10 000 ниже» больше, чем «на 10 000 выше», в среднем на +12,8 %; у прочих порогов, кратных 10 000, — на +2,2 % (Манн — Уитни, односторонний, p = 0,002). Перевес «чуть ниже» у круглых чисел — не артефакт формы распределения. Исключение — 200 000, где плотность ещё растёт.

10. Сезонность: июль подписывают, август отдыхает

Число сделок в день в июле — 1,34 от среднего, в августе — 0,66 (χ² против равномерного по дням = 11 794, p < 0,001). Дата в DVF — подписание у нотариуса, обычно через ~3 месяца после предварительного договора: июльский пик — это весенние договорённости, август — отпуск.

Ловушка с ценой. Наивная модель «дамми месяца + год» показывает, что в ноябре–декабре метр дешевле января на 2,0 %. Но в 2023–24 цены падали внутри года, и декабрь «дешевле» просто потому, что он позже. Правильно — классическое разложение: помесячный гедонический индекс делим на центрированное скользящее среднее 2×12 и смотрим отклонения от тренда.

Результат. После снятия тренда сезонность цены есть, но маленькая: размах 2,7 %, сделки июля–августа на +1,7 % выше тренда (F = 12,1, p < 0,001; по три года на месяц). «Дешёвый декабрь» наивной модели — в основном тренд.

Чему учит этот EDA

  1. Сначала понять, что такое строка. В DVF цена повторяется по строкам сделки; без агрегации до сделки «цена за м²» бессмысленна.
  2. Сравнивать внутри локации. Ячейка 300 м объясняет 81 % разброса цены. Без неё новостройки «дороже на 2 %» вместо 24 %, а большие квартиры в пригороде «дороже» студий вместо «дешевле» — знак меняется.
  3. Проверять состав, даже если он не помешал. Наивная медиана цены здесь почти совпала с гедоническим индексом — но это результат проверки, а не допущение.
  4. Тренд — не сезонность. Дамми месяцев при падающем рынке приписывают сезону падение цен.
  5. Мало «экспериментальных» единиц — перестановки. Три олимпийские коммуны — не основание для асимптотических кластерных ошибок; точный перестановочный тест честнее и показал отсутствие эффекта.
  6. Нулевой результат — тоже результат. Олимпийского эффекта в 2021–2024 не видно, а пончик оказался скромным (+6 %) и ограниченным 2021–22 годами.

Данные, методика, ограничения