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Digitales | 21.02.2019

Aus IZ08/2019, S. 13

Von Ulrich Schüppler

In diesem Artikel:

Für Asset-Manager wird eine Vielfalt von Daten wichtig

Quelle: Immobilien Zeitung, Urheber: Ulrich Schüppler
Song Zhang erläutert sein Datenmodell.

Quelle: Immobilien Zeitung, Urheber: Ulrich Schüppler

Mit Angaben wie Spitzenmiete und Bodenrichtwert allein lassen sich oft nur grobe Markteinschätzungen erreichen, insbesondere wenn solche Daten nur zeitverzögert oder unvollständig vorliegen. Moderne Analysetechniken greifen daher auf eine Vielzahl von ergänzenden Informationen zurück. Einen Überblick gab es auf dem Research-Workshop des Asset-Managers AEW in Frankfurt.

In einem Immobilienumfeld, in dem die Bewertungen im Durchschnitt schon recht hoch sind und das sich dem Zyklusende nähert, wird es immer schwieriger, Investitionsentscheidungen zu treffen. Harte Vergleichsdaten wie tatsächliche Mieten, Kaufpreise und Renditen sind in der intransparenten Immobilienwelt oft nur lückenhaft oder mit großer Zeitverzögerung verfügbar. Einen Ausweg bieten große Mengen an sozioökonomischen und geografischen Daten, die mit den Immobilien verknüpft werden. "Der quantitative Ansatz nimmt in den Gesprächen mit unseren Kunden einen viel größeren Raum ein als früher", erläutert Hans Vrensen, Head of Research & Strategy beim Asset-Manager AEW. Um einen Überblick zu aktuellen Forschungsansätzen zu geben, hatte AEW Interessierte vergangene Woche in sein Frankfurter Büro eingeladen. Vrensen selbst präsentierte zusammen mit seinem Kollegen Dennis Schoenmaker ein risikoadjustiertes Renditemodell, das die Gebäudeabschreibung stärker berücksichtigt als in der Branche bisher üblich.

Peter Papadakos, Managing Director Research bei Green Street Advisors, stellte eine Methode vor, um den Portfoliowert großer, börsennotierter Wohnungsgesellschaften zu ermitteln. Dazu nutzt Green Street sogenanntes Web-Mining, bei dem per Algorithmus die Angebotsmieten von zahlreichen Immobilienportalen in Echtzeit erhoben und vergleichbar gemacht werden. Die so gewonnenen Daten können den einzelnen Straßenzügen einer Großstadt zugeordnet werden. Aus dem Vergleich mit der geografischen Verteilung eines gegebenen Bestands lässt sich sodann ein Wertansatz für jede Wohnung und damit für das Gesamtportfolio ermitteln.

Mit Angebotsmieten arbeitet auch das Freiburger Proptech Geospin, das dessen Vertriebsleiter Christoph Gebele vorstellte. Das Unternehmen ermittelte per künstlicher Intelligenz beispielsweise Zusammenhänge zwischen Mietpreisen und Umgebungsdaten wie Kaufkraft oder vorhandener Infrastruktur. Diese Erkenntnisse lassen sich auf andere Städte anwenden, um dortige Mieten vorherzusagen. Der Doktorand Song Zhang von der Universität Groningen zeigte, wie sich die Grenzen innerstädtischer Einkaufslagen feststellen lassen, indem er öffentlich verfügbare Daten über die Zahl der Einzelhandelsmitarbeiter als Näherung für die Geschäftsintensität verwendete. Und Norman Meyer, Leiter digitale Geschäftsmodelle bei Drees & Sommer, präsentierte das mit bulwiengesa entwickelte digitale Benchmarkingtool Asset Check. "Daten zu sammeln ist immer nur der erste Schritt", mahnte Geospin-Manager Gebele. "Wichtiger ist es, mit den Informationen etwas zu tun."

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