Aktuell können Immobilien aufgrund günstiger Rahmenbedingungen ein gesteigertes Investitionsinteresse verzeichnen. Während Privatanleger bei Wohnimmobilien Motive wie Altersvorsorge verfolgen, zielen institutionelle Investoren auf eine optimierte Kapitalallokation ab. Speziell die Investitionsentscheidungen institutioneller Investoren werden auf Grundlage von Prognosen getroffen. Ein Modell stellt ARIMA dar, welches in dieser Seminararbeit untersucht und anhand eines ausgewählten Wohnimmobilienmarktes angewendet werden soll.
Inhaltsverzeichnis
1. Abschnitt: Prognosen auf dem Wohnimmobilienmarkt
A. Bedeutung von Prognosen
B. Notwendigkeit der Abgrenzung von Wohnimmobilienmärkten
C. Datenerfassungsmöglichkeiten
I. Erfassungsmethoden bei der Datenerhebung
II. Datenquellen bei der Datenerhebung
2. Abschnitt: ARIMA zur Prognose von Wohnimmobilienpreisen
A. Prämissen des Zeitreihenmodells
I. Grundannahmen an die Zeitreihe
II. Anforderungen an den Datenbestand
B. Funktionsweise des ARIMA-Modells
I. Autoregressiver Prozess p-ter Ordnung
II. Moving Average-Prozess q-ter Ordnung
III. Wirkungszusammenhänge im ARIMA-Modell
3. Abschnitt: Beispielhafte Umsetzung und Würdigung des ARIMA-Modells
A. Anwendung an einem Wohnimmobilienmarkt mittels SPSS
I. Vorüberlegung
II. Überprüfung der Prämissen des Zeitreihenmodells
III. Abweichungsanalyse der Prognoseergebnisse
B. Würdigung von ARIMA bei Wohnimmobilien
C. Ausblick
Zielsetzung und Themen der Arbeit
Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Untersuchung der Anwendbarkeit des ARIMA-Modells als quantitatives Prognoseinstrument für den Wohnimmobilienmarkt. Dabei wird die wissenschaftliche Forschungsfrage verfolgt, wie präzise historische Zeitreihen von Immobilienpreisen mittels autoregressiver und gleitender Durchschnittskomponenten für zukünftige Entwicklungen modelliert werden können.
- Grundlagen der Prognosemethodik für Immobilienmärkte
- Methodische Anforderungen an Zeitreihendaten
- Funktionsweise der ARIMA-Modellierung (p, d, q)
- Empirische Fallstudie anhand des EUROPACE EPX-Index mittels SPSS
- Evaluation der Modellgüte und Fehleranalyse
Auszug aus dem Buch
A. Bedeutung von Prognosen
Unter Prognosen können systematische Aussagen über zukünftige Entwicklungen verstanden werden. Für jedes Wirtschaftssubjekt steht dabei die Nutzenmaximierung, z.B. bei Investitionen, im Vordergrund. Unter dem zahlungsbezogenen Investitionsbegriff wird dabei die Maximierung von Zahlungsströmen bzw. die Maximierung von Mietzahlungen und des Immobilienwertes verstanden. Um optimale Entscheidungen zu treffen, werden Prognosen hinzugezogen. Diese werden auf Basis historischer Daten und etablierter Theorien abgeleitet. Prognosen sind jedoch stets mit Unsicherheiten verbunden, insbesondere je langfristiger der Prognosehorizont ist, und lassen sich erst ex-post bewerten.
Für Investitionen in Immobilien ergibt sich aus deren speziellen Charakteristika ein besonderes Prognosebedürfnis. Aus der beispielhaften Auswahl an Eigenschaften in Abbildung 1 ist die Langfristigkeit z.B. bei der Kapitalbindung oder den Bau- und Entwicklungszeiten zu benennen. Diese Eigenschaft äußert sich in einer geringen Angebotselastizität des Marktes. Dies impliziert, dass nur verzögert auf veränderte Nachfragepräferenzen reagiert werden kann. Die Präferenzen können sich bspw. so ändern, dass keine Nachfrage mehr für die gerade entstehende Immobilie besteht. Die Profitabilität des Investments kann daraufhin in Frage gestellt werden.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Abschnitt: Prognosen auf dem Wohnimmobilienmarkt: Einführung in die Notwendigkeit von Immobilienprognosen und Diskussion der Herausforderungen bei der Datenerhebung in einem intransparenten Markt.
2. Abschnitt: ARIMA zur Prognose von Wohnimmobilienpreisen: Detaillierte theoretische Herleitung des ARIMA-Modells, inklusive der Erläuterung von Stationarität, Autoregressiven Prozessen und Moving Average-Komponenten.
3. Abschnitt: Beispielhafte Umsetzung und Würdigung des ARIMA-Modells: Praktische Anwendung der statistischen Modellierung auf den EPX-Index mittels SPSS sowie kritische Würdigung der Prognoseergebnisse und Limitationen des gewählten Ansatzes.
Schlüsselwörter
Prognose, Wohnimmobilienmarkt, ARIMA-Modell, Zeitreihenanalyse, Autoregressiver Prozess, Moving Average, Stationarität, Immobilienpreise, SPSS, Prognosegüte, Datenqualität, Investition, Volatilität, Trendanalyse, statistische Modellierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der statistischen Prognose von Wohnimmobilienpreisen unter Anwendung des ARIMA-Modells (Auto-Regressive Integrated Moving Average).
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themenfelder umfassen die ökonomische Bedeutung von Prognosen, die mathematischen Voraussetzungen für Zeitreihenanalysen und die empirische Anwendung auf Immobilienmarktdaten.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist die Analyse der Eignung des ARIMA-Modells als Prognoseinstrument zur Unterstützung von Investitionsentscheidungen im Wohnimmobiliensektor.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine quantitative Zeitreihenanalyse durchgeführt, die autoregressive Prozesse und Moving-Average-Modelle kombiniert, wobei die statistische Software SPSS zum Einsatz kommt.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Erläuterung der ARIMA-Komponenten und eine konkrete Fallstudie mit dem EUROPACE EPX-Index, bei der die Modellgüte mittels RMSE und MAPE bewertet wird.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wesentliche Begriffe sind ARIMA, Zeitreihenanalyse, Immobilienpreise, Stationarität, Prognosegüte und statistische Modellierung.
Warum ist das ARIMA-Modell für Immobilienmärkte relevant?
Aufgrund der hohen Illiquidität und Langfristigkeit von Immobilieninvestitionen helfen Prognosemodelle dabei, Investitionsrisiken zu reduzieren und objektive Entscheidungen auf Basis historischer Marktdaten zu treffen.
Welche statistischen Kennzahlen dienen der Prognosebewertung?
Zur Evaluation der Modellpräzision werden der Root Mean Square Error (RMSE) und der Mean Absolute Percentage Error (MAPE) genutzt, um die Abweichung zwischen tatsächlichen Preisen und den Prognosewerten zu quantifizieren.
Was ist die zentrale Erkenntnis zur Anwendung in der Praxis?
Der Autor stellt fest, dass ARIMA zwar eine hohe Objektivität bietet, jedoch aufgrund der komplexen Struktur der Immobilienmärkte und der benötigten hohen Datenqualität in der taktischen Asset Allokation zwar sinnvoll, aber mit Prognoseunsicherheiten behaftet bleibt.
- Quote paper
- Daniel Hummitzsch (Author), 2018, Prognose von Wohnimmobilienmärkten mittels des ARIMA-Modells, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/950652
