Prognose der zukünftigen Bestandsveränderungen unsanierter Wohn- und Geschäftshäuser in Leipzig mittels verschiedener quantitativer Prognosetechniken


Projektarbeit, 2012

34 Seiten, Note: 2,0

Anonym


Leseprobe

Inhaltverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einleitung

2 Vorgehensweise und Zielsetzung

3 Theoretische Grundlagen

4 Datenerhebung
4.1 Sekundärdaten
4.2 Primärdaten

5 Quantitative Prognoseverfahren
5.1 Naive Prognoseverfahren
5.2 Trendexploration
5.2.1 Lineare Trendexploration
5.2.2 Exponentielle Trendexploration

6 Zusammenfassung

7 Fazit

8 Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Bisheriges und beabsichtigtes Geschäftsfeld der

Abbildung 2: Katasterkartenauszug

Abbildung 3: Zeitreihe unsanierter denkmalgeschützter Mehrfamilienhäuser

Abbildung 4: Absolute Änderung

Abbildung 5: Relative Änderung

Abbildung 6: Bestandsveränderung mit linearer Trendlinie

Abbildung 7: Bestandsveränderung mit exponentieller Trendlinie

Abbildung 8: Verlauf der Baufertigstellungen und Gebäudeabgänge

Abbildung 9: Bestandsveränderung mit Trendlinie

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Sekundärdaten

Tabelle 2: Gebäudekatalogisierung

Tabelle 3: Primäre und sekundäre Kerndaten

Tabelle 4: Bestandsfortschreibung mittels naiver Prognose

Tabelle 5: Bestandsentwicklung mittels Fortschreibung der relativen Änderung

Tabelle 6: Merkmalsausprägungen unterschiedlicher Einflussfaktoren

Tabelle 7: Bestandsentwicklung

1 Einleitung

Mit der Suche nach neuen Absatz- und Entwicklungsmöglichkeiten ist auch immer die Frage verbunden, ob der zukünftig zu bearbeitende Markt oder ein bestimmtes Marktsegment für das Unternehmen wirtschaftliches Erfolgspotenzial birgt. Mögliche Risiken, die nicht selten erhebliche finanzielle Einbußen im Fall einer Fehlinvestition verursachen und schlimmstenfalls gar den Fortbestand des Unternehmens gefährden, sollen möglichst frühzeitig mittels systematischer Analysen der eigenen Stärken und Schwächen des Unternehmens, sowie der Chancen und Risiken, die für das Unternehmen in seiner Umwelt bestehen, erkannt werden, um darauf reagieren zu können. Einen wichtigen Teil der Untersuchung der Umwelt stellt die Analyse der Beschaffungsmärkte dar. Auch wenn das mit der Konsequenz verbunden sein kann, dass eine neue Geschäftsidee aufgrund eines abschlägigen Analyseergebnisses nicht umgesetzt wird. Viel gravierender wiegt jedoch der Schaden, der durch eine fehlerhafte oder gar unterlassene Betrachtung hätte vermieden werden können. Wichtige unternehmerische Entscheidungen fußen daher auf den Ergebnissen verschiedener Analyse- und Prognosemethoden, die versuchen, dass Risiko bereits im Vorfeld sichtbar und damit weitestgehend kalkulierbar zu machen. Im Rahmen dieses Projektberichts soll anhand eines Beispiels aus der Immobilienbranche aufgezeigt werden, wie sich der Bestand an unsanierten Wohn- und Geschäftshäusern in der Stadt Leipzig unter Verwendung verschiedener quantitativer Prognosetechniken in den kommenden Jahren voraussichtlich entwickeln wird. Angesichts des stetigen Bestandrückgangs unsanierter Wohnimmobilien durch fortschreitende Sanierungsmaßnahmen, Auswirkungen von geförderten Wohnrückbauprogrammen und privaten Abrissmaßnahmen erhält diese Arbeit einen praktischen Bezug. Die gewonnenen Prognoseergebnisse können beispielsweise die Entscheidungsträger im Bauträgergeschäft bei ihrer Alternativenbewertung unterstützen, wenn es darum geht, ob es lohnt, das Marktsegment der unsanierten Wohnimmobilien künftig weiter bzw. intensiver zu bearbeiten oder sich gar aus dem Geschäftsfeld zurückzuziehen und künftig in die Planung und Realisierung von Neubauprojekten zu investieren.

2 Vorgehensweise und Zielsetzung

Das fiktive Immobilienunternehmen ESTIVA Conzept Restitutions- und Grundbesitz GmbH (nachfolgend kurz ESTIVA genannt), mit Sitz in Leipzig, ist u.a. seit mehreren Jahren erfolgreich auf dem Gebiet der Naturalrestitution, d.h. der Reprivatisierung von vormals enteigneten Grundbesitz, tätig. Das aktuelle Geschäftsmodell besteht darin, den zumeist auf dem Gebiet der Restitution unerfahrenen vermögensrechtlichen Antragstellern eine rechtliche und wirtschaftliche Unterstützung zu bieten. Das Verhältnis von überschlägig 1/3 zu 2/3 zwischen positiven und abschlägigen Restitutionsbescheiden[1] aus Sicht der Antragsteller zeigt, dass viele Restitutionsanmelder ohne qualifizierte Unterstützung nicht in der Lage waren und sind, enteigneten Grundbesitz wieder in Privatbesitz zu überführen. Im Falle der erfolgreichen Reprivatisierung durch die ESTIVA erfolgte im Nachgang die Verwertung der noch unsanierten Mehrfamilienhäuser, d.h. der Verkauf an Bauträger, institutionelle Anleger oder private Bauherren. Nach über 20 Jahren der Deutschen Wiedervereinigung sind aktuell deutlich weniger als 1% der vormals 2.251.870 vermögensrechtlichen Ansprüche ungeklärt[2],[3]. Die neu akquirierten Restitutionsvorgänge sind seit längerer Zeit rückläufig und haben im vergangenen Jahr einen neuen Tiefstand erreicht. Die Geschäftsführung zieht in Erwägung, das ehemals sehr erfolgreiche Geschäftsmodell den neuen Marktgegebenheiten anzupassen. Die jahrelange gute und vertrauensvolle Zusammenarbeit der ESTIA mit den in Leipzig tätigen Bauträgern hat gezeigt, dass ein großes Potenzial an ernsthaften Abnehmern mittel- bis langfristig besteht. Die Gesellschaft möchte daher auch weiterhin als Zulieferer von unsanierten Wohn- und Geschäftshäusern auf dem Markt agieren und erwägt künftig als Zwischenhändler zu fungieren. Abbildung 1 zeigt in einer Übersicht die beiden Geschäftsfelder. Es ist angedacht, den rückläufigen Geschäftsbereich der Reprivatisierung von Wohnimmobilien auslaufen zu lassen und sich künftig auf den Ankauf von unsanierten Mehrfamilienhäusern direkt vom Eigentümer zu konzentrieren. Die Auswertung der Anforderungsprofile der in Leipzig aktiven Bauträger hat einen vorrangigen Bedarf an unsanierten Mehrfamilienhäusern ergeben, die unter Denkmalschutz[4] stehen.

Grund hierfür ist das steuerlich attraktive Abschreibungsmodell der Sanierungskosten über einen Zeitraum von 12 Jahren[5].

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1:

Bisheriges und beabsichtigtes Geschäftsfeld der ESTIVA

Analog der Bestandsveränderung an rechtsanhängigen Restitutionsverfahren ist auch der Bestand an unsanierten Wohnimmobilien, wenn auch nicht in der drastischen Weise, rückläufig.

Ziel dieses Projektberichts ist es, mithilfe unterschiedlicher quantitativer Prognosetechniken aufbauend auf der Zusammenstellung von relevanten Sekundärdaten und Erhebung von Primärdaten Aussagen über die zukünftige Bestandsentwicklung unsanierter Mehrfamilienhäuser in Leipzig zu treffen. Der Focus der Gesellschaft richtet sich begründet durch das Ergebnis der Auswertung der Anforderungsprofile auf den Zwischenhandel von unsanierten Mehrfamilienhäusern, die unter Denkmalschutz stehen. Folglich beziehen sich auch die Prognoseverfahren auf dieses relevante Marktsegment.

3 Theoretische Grundlagen

Bevor in den nachfolgenden Kapiteln die einzelnen Prognosetechniken Anwendung finden, werden zunächst grundlegende Begriffe näher erläutert:

- Prognoseverfahren:

Prognoseverfahren im Allgemeinen sind „[…] Aussage[n] über zukünftige Ereignisse, bes. zukünftige Werte ökonomischer Variablen, beruhend auf Beobachtungen aus der Vergangenheit und auf theoretisch fundierten objektiven Verfahren. Prognosen richten sich v.a. auf Variablen, die nicht oder kaum durch denjenigen gestaltbar sind, der die Prognose vornimmt. Grundlage jeder Prognose ist eine allg. Stabilitätshypothese, die besagt, dass gewisse Grundstrukturen in der Vergangenheit und Zukunft unverändert wirken.“[6] Prognose-verfahren können nach unterschiedlichen Kriterien klassifiziert werden. Beispiele dafür sind[7]:

- qualitative und quantitative Prognoseverfahren,
- univariate und multivariate Prognoseverfahren oder
- kurz-, mittel- und langfristige Prognoseverfahren.
- Qualitative Prognoseverfahren

„Von qualitativen Prognoseverfahren spricht man, wenn Einschätzungen über zukünftige Entwicklungen aus Erfahrungen und Kenntnissen von Experten abgeleitet werden. Qualitative Verfahren eignen sich besonders zur Prognose von Umweltfaktoren, für die nicht genügend Vergangenheitsdaten zur Verfügung stehen oder die nur schwer quantifizierbar sind. Bekannteste Vertreter dieser Gruppe von Verfahren ist die Delphi-Methode […]. Bei der Grundform einer Delphi-Befragung wird eine Gruppe von Experten, denen die anderen Teilnehmer nicht aufgedeckt werden, in mehreren Runden (zumeist schriftlich) über das ausgewählte Problem befragt. Nach jeder Runde erhalten die Teilnehmer die Kommentare aller Befragten in anonymisierter Form und werden erneut um Stellungnahme gebeten.

Im Idealfall konvergiert der Prozess auf einer Gruppenmeinung.“[8] Da der Schwer-punkt dieser Arbeit auf den quantitativen Prognosemethoden beruht, wird auf qualitative Verfahren nicht näher eingegangen.

- Quantitative Prognoseverfahren

Quantitative Prognoseverfahren zeichnen sich insbesondere durch das Arbeiten mit sogenannten Prognosefunktionen aus. „Sie modellieren den Zusammenhang zwischen der zu prognostizierenden Größe und den zur Prognose herangezogenen Einflussgrößen.“[9]

- Univariate und multivariate Prognoseverfahren

In Abhängigkeit der einbezogenen unabhängigen Variablen unterscheidet man „[…] zwischen univariaten Methoden, die den zukünftigen Verlauf der zu prognosti-zierenden Variable nur aus den Vergangenheitsdaten einer Variable ableiten, und multivariaten Methoden, in welche Zeitreihen von mindestens zwei Variablen einbezogen werden […].“[10]

- Kurz-, mittel- und langfristige Prognoseverfahren

Als kurzfristige Prognoseverfahren können Modelle mit einem Zeithorizont von einigen Monaten beschrieben werden, mittelfristige bis etwa drei Jahre und langfristige mit einem Zeithorizont, der über drei Jahre hinaus geht. Den in dieser Arbeit durchgeführten Prognoseberechnungen liegen jeweils Betrachtungszeiträume von mehreren Jahren zugrunde, sie sind daher als langfristige Prognoseverfahren einzuordnen.

- Primärdaten

„Primärdaten sind erhobene Informationen, die speziell für die Fragestellung ermittelt werden müssen. […] Je nach Ansatz der Datenerhebung, lässt sich die Ermittlung von Primärdaten auf qualitative oder quantitative Weise durchführen. Die qualitative Ausrichtung bedingt eine relative kleine Stichprobe und erhebt Informationen, die nicht standarisiert sind. […] Die quantitative Erhebung basiert auf einer größeren Stichprobe, um möglichst statistische Besonderheiten zu analysieren.“[11] Vorteile der Primärdatenerhebung sind, dass das gewonnene Datenmaterial direkt auf die Fragestellung abgestellt und aktuell ist. Nachteilig sind der hohe Aufwand, der mit dieser Art der Datenerhebung verbunden ist, sowie die Schwierigkeiten der Datenerfassung.

- Sekundärdaten

Im Gegensatz zu den Primärdaten, müssen Sekundärdaten nicht erst aufwendig erhoben werden, sondern liegen bereits vor. Als Vorteile sind hier die Minimierung des Zeitaufwands und des Kostenaufwands zu nennen. Allerdings kann sich dieser Vorteil relativieren, wenn das vorhandene Datenmaterial erst arbeitsintensiv aufgearbeitet werden muss oder wichtige Informationen fehlen.[12] Nachteile der Sekundärdaten sind die mangelnde Aktualität und fehlende Kompatibilität, d.h. die Übereinstimmung mit der konkreten Fragestellung, da Sekundärdaten in der Regel für einen anderen als beispielsweise den in diesem Projektbericht in Rede stehenden Untersuchungszweck erhoben wurden.

Der Begriff Wohn- und Geschäftshäuser wird für diesen Projektbericht, wie folgt definiert:

Wohn- und Geschäftshäuser werden einerseits als reine Mehrfamilienhäuser (MFH) verstanden, d.h. mit mehr als zwei Wohnungen, die ausschließlich zu Wohnzwecken dienen, sowie Mehrfamilienhäuser, die zum überwiegenden Teil wohnwirtschaftlich genutzt werden. Reine Gewerbe- und Büroimmobilien, sowie Ein- und Zweifamilienhäuser finden keine Berücksichtigung. Die Begriffe Mehrfamilienhaus, Wohn- und Geschäftshaus sowie Wohnimmobilie werden in dieser Arbeit synonym verwendet.

[...]


[1] vgl. XXX: Auskunft des Amtes zur Regelung offener Vermögensfragen in Leipzig, vom 10.01.2012

[2] vgl. XXX: Auskunft des Amtes zur Regelung offener Vermögensfragen in Leipzig, vom 10.01.2012

[3] vgl. Statistische Übersichten, Bundesamt für zentrale Dienste und offene Vermögensfragen 2010

[4] Unter Denkmalschutz stehen Immobilien, deren Erhaltung aufgrund ihrer städtebaulichen und historischen Eigenart im besonderen Interesse der Allgemeinheit liegen. (vgl. § 2 Sächs.DSchG)

[5] Beginnend im Jahr der Fertigstellung können die Sanierungsaufwendungen gemäß § 7i EStG über 12 Jahre abgeschrieben werden, davon 8 Jahre mit 9% und 4 Jahre mit 7%.

[6] vgl. http://www.wirtschaftslexikon.gabler.de (15.01.2012)

[7] vgl. Stier, Winfried: Methoden der Zeitreihenanalyse, Berlin, Heidelberg 2001, Seite 23

[8] vgl. Homburg, Christian: Quantitative Betriebswirtschaftslehre, 3. Auflage, Wiesbaden 2000, S. 103

[9] vgl. Homburg, Christian: Quantitative Betriebswirtschaftslehre, 3. Auflage, Wiesbaden 2000, S. 104

[10] vgl. Benkenstein, Martin: Entscheidungsorientiertes Marketing, Wiesbaden 2001, S. 298

[11] vgl. Bröring, Stefanie; Griese, Kai-Michael: Marketing-Grundlagen – Eine fallstudienbasierte Einführung, Wiesbaden 2011, S. 99

[12] vgl. Geyer, Siegfried: Forschungsmethoden in der Gesundheitswissenschaft - Eine Einführung in die empirischen Grundlagen, Weinheim, München 2003, S. 184

Ende der Leseprobe aus 34 Seiten

Details

Titel
Prognose der zukünftigen Bestandsveränderungen unsanierter Wohn- und Geschäftshäuser in Leipzig mittels verschiedener quantitativer Prognosetechniken
Note
2,0
Jahr
2012
Seiten
34
Katalognummer
V195713
ISBN (eBook)
9783656219811
ISBN (Buch)
9783656219866
Dateigröße
911 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Restitution, Immobilien, unsanierte Immobilien, MFH, Mehrfamilienhäuser, Statistik, Prognose, Zeitreihe, Entwicklung, Leipzig, Stadtentwicklung, Prognosen, Wohnimmobilien, unsaniert, saniert, Denkmalschutz, quantitative Prognosetechniken, Extrapolation, extrapolieren
Arbeit zitieren
Anonym, 2012, Prognose der zukünftigen Bestandsveränderungen unsanierter Wohn- und Geschäftshäuser in Leipzig mittels verschiedener quantitativer Prognosetechniken, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/195713

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