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 Themenschwerpunkte
Die Hausarbeit befasst sich mit der Prognose von Wohnimmobilienmärkten mithilfe des ARIMA-Modells. Ziel ist es, die Funktionsweise und Anwendbarkeit dieses Zeitreihenmodells im Kontext der Immobilienpreisprognose zu analysieren. Die Arbeit untersucht, wie das ARIMA-Modell eingesetzt werden kann, um zukünftige Preisentwicklungen auf dem Wohnimmobilienmarkt vorherzusagen.
- Bedeutung von Prognosen im Wohnimmobilienmarkt
- Datenerfassung und -aufbereitung für die ARIMA-Modellierung
- Funktionsweise des ARIMA-Modells und seine Anwendung in der Immobilienpreisprognose
- Bewertung der Prognosegüte des ARIMA-Modells anhand eines Beispiels
- Bewertung und Würdigung des ARIMA-Modells im Kontext der Immobilienpreisprognose
Zusammenfassung der Kapitel
Der erste Abschnitt behandelt die Bedeutung von Prognosen im Kontext von Wohnimmobilienmärkten. Hier wird die Notwendigkeit einer präzisen Abgrenzung von Märkten sowie die verschiedenen Datenerfassungsmethoden und -quellen beleuchtet. Der zweite Abschnitt fokussiert auf das ARIMA-Modell als Zeitreihenmodell für die Prognose von Wohnimmobilienpreisen. Die Grundannahmen und Anforderungen an das Modell sowie dessen Funktionsweise werden detailliert dargestellt. Der dritte Abschnitt widmet sich der beispielhaften Umsetzung des ARIMA-Modells mit SPSS. Dabei wird ein Wohnimmobilienmarkt anhand von Daten analysiert, die Prämissen des Modells überprüft und die Prognoseergebnisse ausgewertet.
Schlüsselwörter
Wohnimmobilienmarkt, Prognose, ARIMA-Modell, Zeitreihenanalyse, Immobilienpreisprognose, Datenerfassung, Datenauswertung, SPSS, Bewertung, Würdigung.
- Quote paper
- Daniel Hummitzsch (Author), 2018, Prognose von Wohnimmobilienmärkten mittels des ARIMA-Modells, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/950652
