Maximiser le rendement locatif des maisons unifamiliales grâce à des informations NOI basées sur les données

De la niche au grand public : la hausse continue des locations de maisons individuelles

Traditionnellement, les immeubles collectifs ont été plébiscités par les investisseurs immobiliers, offrant économies d'échelle, efficacité opérationnelle et rendements locatifs attractifs. Pourtant, la diversification des portefeuilles devenant de plus en plus essentielle à la réussite à long terme, les locations individuelles (SFR) sont devenues une option intéressante.classe d'actifs alternative attractive qui devrait poursuivre sa croissance, notamment sur les marchés où les difficultés d'accessibilité persistent. En effet, selon le rapport 2023 d'IBISWorld « Single-Family Rental Communities in the US », le marché des résidences unifamiliales locatives aux États-Unis est estimé à plus de 480 milliards de dollars en valeur totale et a connu une croissance annuelle moyenne de 9 % au cours des cinq dernières années, surpassant ainsi de nombreux autres secteurs immobiliers.

Deuxième segment du marché locatif aux États-Unis, les SFR s'appuient sur des fondamentaux de plus en plus solides, ce qui en fait un excellent moyen de diversification avec un potentiel de hausse. « Contrairement à il y a 5 ou 10 ans, cette classe d'actifs n'est plus sous le radar », remarque Troy Sivak, directeur principal du conseil en évaluation chez Groupe Altus. « La plupart des investisseurs institutionnels sont désormais bien conscients des opportunités que ce secteur leur offre. »

Les SFR sont-ils une solution pratique pour combler l’écart d’accession à la propriété ?

En règle générale, l'immobilier résidentiel est considéré comme un investissement « sûr », car chacun aura toujours besoin d'un logement. Mais compte tenu des contraintes (et des opportunités qui en découlent) du contexte actuel, l'intérêt des SFR – qu'il s'agisse de portefeuilles de maisons individuelles réparties sur plusieurs marchés (sites dispersés) ou de lotissements spécialement conçus pour la location (BTR) – devient encore plus indéniable.

Alors que les futurs propriétaires des principaux marchés sont confrontés à des taux hypothécaires élevés et à des seuils d'apport plus élevés, dans un contexte d'incertitude économique et de défis de développement, les résidences SFR gérées par des professionnels apparaissent comme une solution de logement pratique. « Contrairement aux immeubles collectifs, les résidences SFR restent chroniquement sous-approvisionnées, avec un déficit prévu de 4,5 millions de logements pour les prochaines années », ajoute Sivak. « Ce déficit d'offre persistant, associé à une prime de 20 à 40 % entre l'accession à la propriété et la location, a soutenu une forte croissance des loyers, même si les autres types de biens stagnent. » Les résidences SFR sont également privilégiées pour attirer des locataires plus stables et à long terme, ce qui se traduit par une rotation plus faible et un potentiel d'appréciation des prix de l'immobilier dans les zones suburbaines ou les marchés à forte croissance.

« Pour les investisseurs institutionnels, les SFR offrent une opportunité de diversification intéressante avec de multiples voies de sortie », explique Sivak. « Les portefeuilles peuvent être vendus en bloc à un autre opérateur locatif, préservant ainsi les caractéristiques de revenus récurrents, ou être désagrégés, comme des biens de détail, à des propriétaires-occupants individuels aux prix du marché. »

Apprivoiser la complexité des SFR grâce à des informations basées sur les données

Les SFR ont toujours été difficiles à évaluer par rapport aux actifs multifamiliaux ou commerciaux traditionnels. Manquant de la standardisation et de l'échelle généralement observées dans les actifs multifamiliaux ou les bureaux, ils constituent une catégorie à part, un espace unique entre l'immobilier résidentiel et l'immobilier commercial. Comme vous pouvez l'imaginer, l'évaluation d'un portefeuille de milliers de maisons individuelles réparties sur des dizaines de marchés est fondamentalement différente – et plus complexe – que la souscription d'un seul bien immobilier multifamilial. Au niveau du bien, chaque maison présente son propre profil de risque : moteurs économiques locaux, dynamique de l'offre du quartier, âge et état de la structure, qualité du quartier scolaire, investissements récents, etc.

« En projetant les revenus et les dépenses au niveau de chaque propriété, nous pouvons saisir ces nuances tout en attribuant une note de risque à chaque logement », explique Sivak. « Cela nous permet de modéliser les flux de trésorerie projetés selon plusieurs scénarios de croissance des loyers et des dépenses, et d'attribuer des taux d'actualisation et de capitalisation sur mesure à chaque actif. En fonction des besoins de nos clients, nous pouvons rapidement synthétiser les résultats par zone statistique métropolitaine (MSA), par région ou pour l'ensemble du portefeuille, mettant ainsi en évidence les risques de concentration, les points chauds émergents de croissance des loyers et les opportunités de rentabilité qui seraient invisibles dans une approche plus globale. »

Les investisseurs recherchent constamment un avantage concurrentiel, et leur utilisation des données évolue constamment. « Nos évaluations ne s'arrêtent pas à la publication du rapport », ajoute Sivak. « Chaque trimestre, nous collectons plus de 300 données d'évaluation. Grâce à ces informations, nos clients peuvent comparer leurs hypothèses de revenus, de dépenses et d'évaluation à celles de portefeuilles comparables à l'échelle de la MSA, du pays ou du code postal. Ils peuvent également mieux comprendre les facteurs qui influencent la surperformance et la sous-performance, puis évaluer leurs portefeuilles. »

Bien sûr, les SFR présentent un autre défi important : concilier les valorisations basées sur les revenus avec les réalités du marché de détail. « Dans le cycle actuel, les prix des logements individuels sont restés élevés malgré la hausse des taux d'intérêt. Ces prix sont trop élevés pour les acheteurs institutionnels, ce qui réduit les rendements en deçà des exigences actuelles des marchés financiers », explique Sivak. « Dans ce contexte, les écarts entre les prix de détail et les valorisations basées sur les revenus peuvent être rapprochés grâce à une analyse des ventes. Cela permet de contextualiser ces différences et à nos clients de les expliquer à leurs investisseurs. Cela permet également d'identifier les opportunités intéressantes de cessions stratégiques dans cet écart. »

Identifier les principaux facteurs du résultat opérationnel net (NOI) des SFR

Dans une classe d'actifs définie par la dispersion et la dynamique de double valorisation, la granularité, l'analyse comparative et l'affinement continu des données sont la clé pour prendre des décisions d'investissement éclairées et reproductibles.

Pour lever le voile sur les facteurs qui influencent les niveaux de loyer des SFR, Sally Johnstone, directrice principale de la livraison des offres chez Groupe Altus, a combiné des données de performance et de caractéristiques physiques anonymisées sur 21 000 propriétés SFR avec des données macroéconomiques et démographiques.

« Nous avons utilisé le NOI pour les quatre derniers trimestres comme variable cible dans notre modèle d'apprentissage automatique, et environ 80 % de la variation du NOI pour les propriétés SFR peut être expliquée par les facteurs que nous avons inclus dans notre analyse », note Johnstone.

Figure 1 - Nuage de points montrant le NOI réel par rapport au NOI prévu

Selon l'analyse de Johnstone, environ 25 % de la variation du revenu net d'exploitation s'explique par les caractéristiques physiques du logement. Comme on pouvait s'y attendre, une superficie plus grande tend à entraîner un revenu net d'exploitation plus élevé, car les logements plus grands entraînent généralement un loyer plus élevé. « Ce qui m'a le plus marqué, c'est que la comparaison du revenu net d'exploitation au pied carré révèle que plus grand n'est pas toujours synonyme de meilleur rapport qualité-prix », explique Johnstone. « Le revenu net d'exploitation au pied carré diminue à mesure que les logements s'agrandissent, ce qui est important à garder à l'esprit pour les nouveaux projets de BTR, compte tenu de la hausse des coûts de construction. »

Figure 2 - NOI par rapport au NOI par pied carré

Ce résultat soulève la question suivante : quelle est la configuration idéale pour les nouvelles maisons BTR ? Pour ce faire, Johnstone a analysé le mouvement du NOI en fonction des différents facteurs physiques de la maison. Voici ses conclusions :

• Le revenu net d'exploitation (NOI) est resté stable pour les maisons de 1 à 2 chambres, puis a augmenté à mesure que le nombre de chambres passait de 3 à 5 chambres, puis s'est à nouveau stabilisé après 5

• Le revenu net d'exploitation par pied carré a diminué de façon constante avec l'augmentation du nombre de chambres

• Le NOI augmente fortement de 1 à 2 salles de bains, puis se stabilise à partir de 3 salles de bains ou plus

• Le revenu net d'exploitation par pied carré diminue régulièrement à mesure que le nombre de salles de bains dans la maison augmente et reste stable après 2,5 salles de bains.

Le verdict final ? Pour une nouvelle construction BTR, la meilleure configuration pour équilibrer le loyer potentiel par rapport au coût de construction et obtenir des rendements plus élevés semble être une maison d'environ 2 000 pieds carrés, avec trois chambres et deux ou deux salles de bain et demie.

Exploration des facteurs macroéconomiques impactant le NOI SFR

« Les conditions macroéconomiques à l'échelle du comté ou de la MSA expliquent environ 40 % de la variation du revenu net d'exploitation (RNE) des SFR », note Johnstone. « Les zones affichant une forte croissance des ménages et une forte expansion du produit intérieur brut (PIB) local (PIB) – régions ayant enregistré une croissance du PIB d'au moins 12 % au cours des trois dernières années, contre une moyenne américaine de 9,7 % – ont enregistré les plus fortes hausses du RNB. »

À l’inverse, une proportion plus élevée de résidents sans assurance maladie a un effet déprimant mesurable : les comtés où plus d’un tiers des adultes ne disposent pas d’une couverture maladie (34,2 % dans certaines régions du Texas) enregistrent un NOI inférieur à celui de marchés comme Boston, où seulement 2,6 % ne sont pas assurés.

Figure 3 - Impact de la population adulte non assurée sur le revenu d'exploitation net des ménages unifamiliaux*

« Il est à noter que la croissance de la population active, souvent considérée comme un facteur clé de la hausse des loyers des logements collectifs, représente moins de 4 % de la variation du bénéfice net d'exploitation des logements collectifs », ajoute Johnstone. « En revanche, la performance des logements collectifs suit de plus près la productivité de la population active (écart par habitant) et l'appréciation de la valeur des logements par rapport aux revenus locaux, ce qui suggère que le rendement locatif des logements individuels culmine sur les marchés où les coûts de propriété dépassent la croissance des salaires et incitent les acheteurs potentiels à se tourner vers la location. »

Figure 4 - Impact de la croissance de la population active sur le revenu d'exploitation net des maisons unifamiliales*

Figure 5 - Impact de la productivité du travail (mesurée par la croissance du PIB par habitant) sur le revenu net d'exploitation des ménages unifamiliaux*

À l'échelle du quartier (dans un rayon de 2 à 5 kilomètres autour de chaque logement), 15 % supplémentaires de la variation du revenu net d'intérêt (RNI) peuvent être attribués à la dynamique locale. Un revenu médian des ménages plus élevé, une densité de population plus importante et une valeur immobilière plus élevée sont autant de facteurs qui sont corrélés à des loyers et un RNI plus élevés. « Le niveau d'études est également important : les quartiers comptant une proportion importante de résidents diplômés de l'enseignement supérieur ont tendance à afficher des loyers plus élevés », explique Johnstone.

Figure 6 - Impact des revenus médians des ménages plus élevés sur le revenu net d'exploitation des ménages unifamiliaux*

Figure 7 - Impact du niveau d'instruction sur le revenu d'emploi net des familles unifamiliales*

Pourquoi la qualité de l’école n’est-elle pas plus importante pour SFR NOI ?

Si la qualité des écoles a un impact significatif sur les prix des logements à vendre, a-t-elle un impact similaire sur le revenu net d'exploitation des SFR ? Selon l'analyse de Johnstone, la réponse est quelque peu complexe.

« Les scores de qualité des écoles présentent une corrélation mitigée, mais globalement faible, avec le revenu net d'intérêt (environ 1 %), ce qui met en lumière la complexité et la localisation des districts scolaires, ainsi que le fait que de nombreux locataires privilégient l'accessibilité financière et les temps de trajet au classement des établissements », explique Johnstone. « On peut en déduire plusieurs réalités démographiques. Premièrement, la plupart des ménages qui louent des maisons individuelles ont la trentaine et n'ont pas d'enfants, du moins pas encore. La location n'étant généralement pas considérée comme un logement à long terme, la qualité de l'école n'est probablement pas un critère aussi pertinent pour ces ménages. »

Figure 8 - Histogramme de l'âge médian des ménages pour les locations unifamiliales

Aux États-Unis, seulement 36 % environ des ménages comptent des enfants, que ce soit en tant que couples mariés ou parents isolés, et de nombreuses femmes choisissent de retarder la fondation de leur famille. En 2022, le Centre pour le contrôle et la prévention des maladies (CDC) a indiqué que seulement 55 % des femmes avaient eu leur premier enfant avant 30 ans, contre 74 % il y a vingt ans. Parallèlement, l'âge moyen pour avoir son premier enfant chez les femmes diplômées de l'enseignement supérieur est encore plus élevé que la moyenne, et un revenu d'emploi net (RNB) SFR plus élevé est fortement corrélé à un niveau d'études plus élevé.

Figure 9 - Histogramme du type de ménage pour les locations unifamiliales

« En d'autres termes, les loyers les plus élevés sont pratiqués dans les quartiers où le niveau d'éducation est élevé, ce qui tend à se traduire par une proportion plus faible de ménages avec enfants », explique Johnstone. « De nombreux locataires, notamment dans les quartiers BTR, recherchent une maison individuelle pour avoir plus d'espace et d'espace extérieur pour leurs animaux de compagnie, plutôt que pour une famille qui s'agrandit. »

Conclusion

Aujourd'hui plus que jamais, les SFR se distinguent par leur résilience, bien que souvent sous-endettée, et offrent aux investisseurs une diversification et de multiples voies de sortie. Grâce aux données locatives du Groupe Altus sur les logements individuels, les investisseurs peuvent gérer en toute transparence des portefeuilles SFR dispersés avec la même confiance que les immeubles multifamiliaux institutionnels, afin d'identifier précisément la création de valeur et d'ouvrir de nouvelles perspectives de rendements évolutifs.

*Remarque : Un diagramme de dépendance partielle (DDP) visualise l’effet moyen d’une caractéristique unique sur les prédictions d’un modèle, toutes les autres caractéristiques étant constantes. Cette technique répond à la question : « Si nous faisons varier cette caractéristique, comment la prédiction du modèle évolue-t-elle en moyenne ? » Si la courbe DDP est ascendante, cela indique que les augmentations de la caractéristique sont associées à des valeurs prédites plus élevées. Une courbe plate suggère que la caractéristique a peu d’influence sur la prédiction. Les formes non linéaires du diagramme reflètent des effets plus complexes ou interactifs entre les caractéristiques.

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