Inventaire (48 scripts, 17 fichiers de données, 3 classeurs, 24 figures)
- module
analysis/python/traite/cas1.py— Cas 1 — maison unifamiliale à Gatineau (données synthétiques) : calculs PARTAGÉS par les chapitres 9, 14, 16-2 - module
analysis/python/traite/cas2.py— Cas 2 — triplex à Québec, Limoilou (données synthétiques) : calculs PARTAGÉS par les chapitres 26, 27, 32 et 4 - module
analysis/python/traite/cas3.py— Cas 3 — immeuble de 12 logements à Montréal (données synthétiques) : calculs PARTAGÉS par les chapitres 26-31, - module
analysis/python/traite/cas4.py— Cas 4 — portefeuille multirésidentiel interrégional (données synthétiques) : calculs PARTAGÉS par les chapitre - module
analysis/python/traite/comparables.py— Méthode de comparaison : grille d'ajustements, ajustements séquentiels, ventes appariées, réconciliation. - module
analysis/python/traite/cout.py— Méthode du coût : coût neuf, dépréciation (physique, fonctionnelle, externe), extraction de marché. - module
analysis/python/traite/finance.py— Mathématiques financières de l'évaluation immobilière (conventions déclarées). - module
analysis/python/traite/hedonique.py— Outils économétriques : hédonique semi-log, indices (dummies temporelles, ventes répétées BMN / Case–Shiller), - module
analysis/python/traite/style.py— Style graphique du traité (Matplotlib). Palette validée : styles/palette.json. - module
analysis/python/traite/synth.py— Génération des quatre dossiers de cas SYNTHÉTIQUES du traité. - calcul
analysis/python/cases/ch16\_selection.py— Chapitre 16 — sélection des comparables pour le sujet du cas 1 (Gatineau, données synthétiques). - calcul
analysis/python/cases/ch21\_cout\_neuf.py— Chapitre 21 — coût neuf (remplacement) du sujet du cas 1 (Gatineau, DONNÉES SYNTHÉTIQUES) et indexation IPCB ( - calcul
analysis/python/cases/ch29\_capitalisation.py— Chapitre 29 — Capitalisation directe : calculs du cas 3 (12 logements, Rosemont ; DONNÉES SYNTHÉTIQUES). - calcul
analysis/python/cases/ch30\_dcf.py— Chapitre 30 — Flux actualisés et valeur terminale : exemple intégral du cas 3 (12 logements, Montréal, - calcul
analysis/python/cases/ch47\_dossier.py— Chapitre 47 — Cas 3 : immeuble de 12 logements à Montréal (DONNÉES SYNTHÉTIQUES, immeuble fictif). - calcul
analysis/python/cases/generate\_all.py— Régénère tous les jeux synthétiques (graine fixée). Usage : python3 -m analysis.python.cases.generate_all (de - calcul
analysis/python/cases/make\_spreadsheets.py— Classeurs Excel du traité (openpyxl, formules vivantes) : spreadsheets/ - figure
analysis/python/figures/ch21\_decomposition.py— Figure ch21 — décomposition du coût neuf du sujet du cas 1 par corps de métier (DONNÉES SYNTHÉTIQUES, graine 2 - figure
analysis/python/figures/ch21\_ipcb.py— Figure ch21 — IPCB Montréal (Statistique Canada, tableau 18-10-0289-01, base 2023 = 100), données RÉELLES lues - figure
analysis/python/figures/ch21\_sensibilite.py— Figure ch21 — sensibilité du coût neuf du sujet du cas 1 (DONNÉES SYNTHÉTIQUES) : (a) grille taux d'indirects - figure
analysis/python/figures/ch29\_figures.py— Chapitre 29 — figures (5) : taux extraits (histogramme), taux vs état/taille (nuage), surface V(RNE, R) (carte - figure
analysis/python/figures/ch30\_flux.py— Ch. 30, figure « flux » : RNE, CAPEX et flux net avant dette (barres) du cas 3 (DONNÉES SYNTHÉTIQUES), puis va - figure
analysis/python/figures/ch30\_gdc.py— Ch. 30, figure « gdc » (DONNÉES RÉELLES, Banque du Canada, API Valet, téléchargées le 2026-10-31) : rendements - figure
analysis/python/figures/ch30\_loyers.py— Ch. 30, figure « loyers » : trajectoire du revenu brut potentiel contractuel (indexé au taux TAL + relocation - figure
analysis/python/figures/ch30\_surface.py— Ch. 30, figure « surface » : valeur DCF du cas 3 (DONNÉES SYNTHÉTIQUES) selon le taux d'actualisation r (ligne - figure
analysis/python/figures/ch30\_tornade.py— Ch. 30, figure « tornade » : variation de la valeur DCF du cas 3 (DONNÉES SYNTHÉTIQUES) pour un choc bas/haut - figure
analysis/python/figures/ch47\_dossier\_figures.py— Chapitre 47 — figures du dossier « 12 logements à Montréal » (DONNÉES SYNTHÉTIQUES, graine 20261031). - figure
analysis/python/figures/run\_all.py— Exécute tous les scripts de figures (analysis/python/figures/chNN_.py) et les scripts R (analysis/r/chNN_. - test
analysis/python/tests/conftest.py— - test
analysis/python/tests/test\_cas1.py— - test
analysis/python/tests/test\_cas2\_cas4.py— - test
analysis/python/tests/test\_cas3.py— - test
analysis/python/tests/test\_ch16.py— Chapitre 16 — vérification des chiffres cités dans le texte et les solutions. - test
analysis/python/tests/test\_ch21.py— Tests du chapitre 21 — coût neuf du sujet du cas 1, IPCB Montréal, sensibilité et exercices. - test
analysis/python/tests/test\_ch29.py— Tests du chapitre 29 — capitalisation directe (cas 3, données synthétiques). - test
analysis/python/tests/test\_ch30.py— Tests du chapitre 30 — flux actualisés et valeur terminale (cas 3, données synthétiques). - test
analysis/python/tests/test\_ch47.py— Tests du chapitre 47 (cas 3, 12 logements à Montréal — données synthétiques) : identités, valeurs citées dans - test
analysis/python/tests/test\_comparables.py— - test
analysis/python/tests/test\_cout.py— - test
analysis/python/tests/test\_finance.py— - test
analysis/python/tests/test\_hedonique.py— - test
analysis/python/tests/test\_synth.py— - outil
tools/check\_manuscript.py— Vérifications du manuscrit : stubs restants, figures manquantes, scripts des figures, - outil
tools/inventaire.py— Inventaire des scripts, tests, données, figures et classeurs → manuscript/appendices/_inventaire.tex (longtab - outil
tools/make\_labels.py— Écrit un fichier d'étiquettes (newlabel) pour tous les chapitres et annexes, afin que cref{ch:NN} / cref{app:x - outil
tools/make\_release.py— Assemble release/ : PDF, sources LaTeX, données, figures, scripts, classeurs, corrigés, rapport de validation. - outil
tools/merge\_sources.py— Fusionne sources/registry-.csv → sources/registry.csv, sources/normes-.csv → sources/normes-matrice.csv, - outil
tools/compile\_chapter.sh— !/usr/bin/env bash