spb/traite-evaluation-qc

1id,chapitre,description,script,test,resultat_attendu,resultat_obtenu,statut,date2CALC-43-001,43,"Cas 4, effets_regionaux : coefficient inondable (se HC1) → effet % du taux, IC95, Kennedy ; coefficient sol ; part de la valeur en zone inondable",analysis/python/cases/ch43_risques.py,analysis/python/tests/test_ch43.py::TestPrimeTaux,"0,0756 (0,0347) → +7,86 % [0,77 ; 15,44], Kennedy 7,79 % ; sol 0,0536 (0,0288) → +5,50 % ; 6,66 %","0,0756 (0,0347) → +7,86 % [0,77 ; 15,44], Kennedy 7,79 % ; sol 0,0536 (0,0288) → +5,50 % ; 6,66 %",verifie,2026-10-313CALC-43-002,43,"Décote de valeur impliquée par la prime de taux : 1 − exp(−γ) (estimée) et 1 − 1/1,05 (déclarée)",analysis/python/cases/ch43_risques.py,analysis/python/tests/test_ch43.py::TestPrimeTaux::test_coefficients_cites,"−7,29 % ; −4,76 %","−7,29 % ; −4,76 %",verifie,2026-10-314CALC-43-003,43,"Cas 4, DiD sur ln RNE (choc injecté 2019T2 : −0,25/−0,12/−0,06 puis −0,05) : cellules, 2×2 naïf (se), par strate RMR, p de randomisation exacte (17 296 affectations)",analysis/python/cases/ch43_risques.py,analysis/python/tests/test_ch43.py::TestDiDCas4,"10,0063/10,1607/10,0995/10,1409 ; −0,1129 (0,0252) ; −0,0794 ; p 0,0052 et 0,0240","10,0063/10,1607/10,0995/10,1409 ; −0,1129 (0,0252) ; −0,0794 ; p 0,0052 et 0,0240",verifie,2026-10-315CALC-43-004,43,"Cas 4, TWFE immeuble + RMR×trimestre : effet transitoire et permanent (se grappes) ; étude d'événement k=−7, 0, 1, 2, 12 ; effet valeur Δln RNE − Δln R estimé vs déclaré",analysis/python/cases/ch43_risques.py,analysis/python/tests/test_ch43.py::TestDiDCas4::test_valeurs_citees,"−0,1653 (0,0263) ; −0,0888 (0,0466) ; 0,0208 / −0,2625 / −0,1278 / −0,0620 / −0,0912 ; −15,16 % vs −9,41 %","−0,1653 (0,0263) ; −0,0888 (0,0466) ; 0,0208 / −0,2625 / −0,1278 / −0,0620 / −0,0912 ; −15,16 % vs −9,41 %",verifie,2026-10-316CALC-43-005,43,"Rivière-Fictive : 625 lots (175 exposés : 25/50/50/50 ; 141 avec vue dont 54 hors zone), 1 014 ventes (302 exposées, 695 après), vérités ln : avant −0,0499, après −0,0763, stigmate −0,0263",analysis/python/cases/ch43_risques.py,analysis/python/tests/test_ch43.py::TestRiviereFictive::test_structure,"625 ; 175 ; 141/54 ; 1 014 ; 302 ; 695 ; −0,0499 ; −0,0763 ; −0,0263","625 ; 175 ; 141/54 ; 1 014 ; 302 ; 695 ; −0,0499 ; −0,0763 ; −0,0263",verifie,2026-10-317CALC-43-006,43,"Ventes appariées (206 paires après 2019) : moyenne $, moyenne %, médiane %, IC95, vérité ; par classe (TE/E/M/F) ; par vue (0/1)",analysis/python/cases/ch43_risques.py,analysis/python/tests/test_ch43.py::TestRiviereFictive::test_paires,"−19 113 $ ; −4,83 % ; −5,35 % ; [−6,15 ; −3,51] ; −7,26 % ; −8,47/−5,97/−5,37/−1,30 % ; −3,62/−5,91 %","−19 113 $ ; −4,83 % ; −5,35 % ; [−6,15 ; −3,51] ; −7,26 % ; −8,47/−5,97/−5,37/−1,30 % ; −3,62/−5,91 %",verifie,2026-10-318CALC-43-007,43,"Hédoniques : (a) exposé sans vue ; (b) avec vue (+ coef vue) ; (c) par classe avant et × après, vue ; (d) DiD régression exposé, exposé×après ; 2×2 ; effectifs",analysis/python/cases/ch43_risques.py,analysis/python/tests/test_ch43.py::TestRiviereFictive::test_hedoniques,"−0,0447 (0,0052) ; −0,0501 (0,0059), vue 0,0132 ; TE −0,1035 E −0,0564 M −0,0426 F −0,0043 ; ×après −0,0218/−0,0430/−0,0193/−0,0095 ; vue 0,0417 ; DiD −0,0316 (0,0092), −0,0269 (0,0107) ; 2×2 −0,0237 ; 223/489/96/206","idem",verifie,2026-10-319CALC-43-008,43,"Terrain contaminé (hyp. fictives : V_p 2,1 M$, coût 206 500 $ +25 %, 15 mois, 6,5 %, stigmate 5 %) : VA propre stigmatisée, VA coût, coût du délai, stigmate, V_c, écart % ; sensibilité (s, T) et (coût ×k)",analysis/python/cases/ch43_risques.py,analysis/python/tests/test_ch43.py::TestModelesValeur::test_contamination,"1 843 979 ; 248 163 ; 151 021 ; 105 000 ; 1 595 816 (−24,01 %) ; 1 780 814 … 1 331 391 ; ×2 → 1 347 653","idem",verifie,2026-10-3110CALC-43-009,43,"Sinistre P41 (hyp. fictives : remise 240 000 $, 4 log. × 5 mois, 6,5 %, stigmate 5 %, indemnité 85 % − 10 000 $) : VA perte d'usage, stigmate, V_après (%), indemnité, position assuré, perte nette, part non assurée ; sensibilité stigmate",analysis/python/cases/ch43_risques.py,analysis/python/tests/test_ch43.py::TestModelesValeur::test_sinistre,"27 603 ; 85 700 ; 1 360 697 (−20,61 %) ; 194 000 ; 1 554 697 ; 159 303 ; 45,1 % ; 1 446 397 … 1 189 297","idem",verifie,2026-10-3111CALC-43-010,43,"Pyrite : dépréciation curable (25 000 + 2 000) vs incurable (1 800/0,055)",analysis/python/cases/ch43_risques.py,analysis/python/tests/test_ch43.py::TestModelesValeur::test_pyrite,"27 000 ; 32 727","27 000 ; 32 727",verifie,2026-10-3112CALC-43-011,43,"Exercices 1 à 7 (solutions/ch43.tex) : HP −7,96 %, Kennedy −7,99 %, IC [−11,68 ; −4,10] ; 2 285 714 / 2 119 149 / −7,29 % / −10,07 % ; 730 841 / 110 208 / 620 633 ; 14 226 / 786 574 / 893 574 / 86 426 ; −0,06 → −5,82 % ; 17 296, p variantes (−0,02 : 0,033/0,138 ; −0,10 : 0,0001/0,002 ; placebo 2017T2 : p 0,44) ; p* 0,048, 27 000 / 32 727",analysis/python/cases/ch43_risques.py,analysis/python/tests/test_ch43.py::TestExercices,"voir description","idem (variantes de l'ex. 6 calculées hors test, script modifié à la main : CHOC_PERMANENT ∈ {−0,02 ; −0,10}, placebo 2017T2 sans choc)",verifie,2026-10-3113