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Empirische Determinanten lokaler Immobilienpreise (Hedonic Pricing Analysis)

Seminararbeit 2012 39 Seiten

VWL - Sonstiges

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einleitung

2 Grundlagen des Hedonischen Modells
2.1 Grundform des Hedonischen Preis Modells
2.2 Funktionelle Formen und partielle Effekte
2.3 Zeitreihen - Features in Form eines Hedonischen Preis Indices

3 Hedonische Modellierung des Verkaufsprozesses einer Immobilie
3.1 Entwurf eines hedonischen Modells
3.2 Empirische Determinanten des Verkaufspreises
3.3 Empirische Determinanten der Verkaufsdauer

4 Empirische Anwendung
4.1 Daten und Methodologie
4.2 Ergebnisse
4.3 Schlussfolgerung und Ausblick

5 Fazit

A Appendix
A.l Erklärung der Variablen
A.2 Zusammenfassende Statistik der Daten
A.3 Ergebnisse der Regressionen

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

3.1 Verkaufspreis und Verkaufsdauer

4.1 Verteilung des Fehlerterms im Modell (3)

4.2 Zu- und abnehmende Effekte für df d und age

4.3 Auswirkung pctwht x race auf ln(P)

Tabellenverzeichnis

2,1 funktionelle Formen des Logarithmus

A.l Beschreibung der Abkürzungen und Variablen

A.2 Mittelwerte, Standardabweichungen, minimal und maximal Werte

A.3 Ergebnisse der HP - Analyse

1 Einleitung

Der Wert einer Immobilie wird in vielen Fragestellungen als Entseheidungshilfe be­nötigt, Gutachten, die den Wert einer Immobilie ermitteln, werden beispielsweise zur Bewertung von Investmententscheidungen und Performance - Berichten herbeigezo­gen, Weiter werden Gutachten gebraucht, wenn Immobilien Banken überschrieben werden als Sicherheit für einen Kredit, Gutachten spielen unter anderem in der Besteuerung eine Rolle, Das Datum, zu dem der Wert ermittelt wird, hängt vom Zweck der Prüfung ab. Bei Investitionsentscheidungen ist der Gegenwartswert am Tag des Gutachtens von Interesse (Schulz, 2003, S, 8 ff,). Im Folgenden werde ich mich auf die Ermittlung des Gegenwartswertes beschränken. Zur Ermittlung des Gegenwartswertes gibt es unterschiedliche Verfahren, Neben dem Ertragswert- und Sachwertverfahren gibt es das Vergleichswertverfahren auf das diese Seminararbeit aufbaut. Die ökonomische Logik hinter dem Vergleichswertverfahren ist, dass kein Investor mehr für eine Immobilie zahlen würde, als andere Investoren kürzlich für eine vergleichbare Immobilie unter den gleichen allgemeinen Marktbedingungen be­zahlt haben. Eine Variante des Vergleichswertverfahrens stellt die Hedonische Preis Analyse dar, (Schulz, 2003, S, 11 ff,).

Die Hedonische Preisanalyse nutzt statistische Methoden, um die impliziten Prei­se der wertbestimmenden Determinanten anhand eines multiplen Regressionsmo­dells herzuleiten. Der Preis einer Wohnimmobilie ist die Summe seiner Determinanten.

Das Eduard - Pestei Institut für Systemforschung untersucht im Auftrag des Bun­desministeriums für Verkehr und Wohnungswesen den Zusammenhang unabhängiger Variablen mit dem Baulandpreis für verschiedene Raumordnungsebe­nen in Deutschland, Insgesamt 184 Variablen werden ermittelt, von denen 14 als Hauptdeterminanten angeführt werden, Immobilienpreise sind zwar eng mit Bau­landpreisen korreliert, jedoch fehlen bei der alleinigen Erklärung des Immobilien­preises durch die Determinanten des Baulandpreises, Attribute, die die Immobilie beschreiben. Die Determinanten des Baulandpreises würden die Eigenschaften, die den Wertunterschied zwischen den Immobilien verursachen nicht berücksichtigen; die Immobilien wären gleich viel Wert. Eine alleinige Herleitung von Immobilienpreisen anhand der Determinanten des Baulandpreises führt demnach zu einem unbefriedi­genden Ergebnis (Caesperlein, 2011, S. 8 ff.).

Das Deutsche Institut für Urbanistik führt die Unterscheidung der Stand­ortfaktoren auf regionaler Ebene in harte und weiche Standortfaktoren ein. Die Standortfaktoren werden weiter nach Mikro- oder Makroebene unterschieden. Als Makrostandort versteht sieh ein großräumiges Verflechtungsgebiet zwischen Stadt, Region oder Land. Mikrostandorte beziehen sieh auf die unmittelbare Umgebung, wie beispielsweise ein Stadtteil. Als Makrofaktoren verstehen sieh beispielsweise Steuern, Arbeitsmarkt und Mietpreis- und Preisniveau, während als Mikrofaktoren Vorsorgeeinrichtungen, Umweltqualität und Karrieremöglichkeiten zählen (Caesper­lein, 2011, S. 12 ff.).

Es wird also deutlich, dass nicht alleine Baulandpreis- Determinanten oder Wohn- immobilien - Attribute ausreichen um Immobilienpreise zu erklären, weitreichende­re Makrofaktoren müssen ebenfalls berücksichtigt werden. Diese Seminararbeit soll das Konzept der hedonischen Preisanalyse mit dem Bezug auf Immobilienpreise näher erklären. Dabei soll die Forschungsfrage, welche empirischen Determinanten den Verkaufspreis und die Verkaufsdauer einer Immobilie beeinflussen, beantwortet werden. Im Folgenden legt das zweite Kapitel den Ursprung, die mathematischen Grundlagen, verschiedenen Anwendungsgebiete und -möglichkeiten des hedonischen Preismodells dar. Im dritten Kapitel wird der Verkaufsprozess einer Immobilie he- doniseh modelliert und auf empirische Determinanten des Verkaufspreises und der Verkaufsdauer eingegangen. Die mathematische Darstellung ist dabei in Anlehnung an Baranzini (2008). Das vierte Kapitel versucht anhand eines Datensatzes eine hedonisehe Regression aufzustellen und einige der im vorherigen Kapitel themati­sierten Determinanten monetär zu bewerten. Um die Übersichtlichkeit zu wahren, sind die Ergebnis - Tabellen im Appendix aufgeführt. Im fünften Kapitel werden die Ergebnisse der Seminararbeit kritisch betrachtet und Stellung genommen.

2 Grundlagen des Hedonischen Modells

Das Hedonische Preismodell (Hedonic Price Model) stellt ein Werkzeug zum Ver­gleich heterogener Güter dar, indem die charakterisierenden Merkmale eines Gutes monetär bewertet werden. Die sieh ergebenden Preise der individuellen Merkmale werden Schattenpreise oder implizite Preise genannt, Güter, die einem fortlaufenden Veränderungsprozess hinsichtlich Qualität und Ausstattung unterliegen oder sieh von in ihren Charaktereigenschaften unterscheiden, werden vergleichbar gemacht (Heyser, 2006, S, 91 f,).

Die erste bedeutende Anwendung im Sinne hedoniseher Preise lässt sieh auf An­drew Court in das Jahr 1939 zurückführen. Im Rahmen einer Studie für General Motors belegt Court, dass die Anschuldigungen monopolistischer Preissetzungen ungerechtfertigt sind, indem er nachweist, dass die Preise im gleichen Maße wie die Qualität gestiegen sind, Court (1939) schätzt mit Hilfe eines hedonischen Preis (HP) Modells einen qualitätsbereinigten Preisindex, Qualitätsbereinigte Preisindi- ees sind nur eine, wenngleich wichtige und zunehmend verbreitete Anwendung der HP - Methode in der Wirtschaftspolitik.

In der Umweltökonomie wird die HP - Methode benutzt um den Einfluss spezifi­scher umweltbedingter Externalitäten auf Grundstückspreise zu messen, Desweite­ren versucht beispielsweise Viseusi (1993) Risiken aus Lohnungleichheiten auf dem Arbeitsmarkt zu übertragen, um Risiken, die sieh aus der direkten Umwelt ablei­ten lassen, einzuschätzen. Die Diskriminierung unterschiedlicher Gruppen kann bei­spielsweise mit Hilfe sozioökonomiseher oder demographische Variablen untersucht werden (Baranzini, 2008, S.6 f.)

2.1 Grundform des Hedonischen Preis Modells

Die Grundform des hedonischen Modells ist ein funktioneller Zusammenhang zwi­schen dem Preis P eines heterogenen Gutes ž und einem Vektor x¡ der Qualitäts­merkmale des Gutes i:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Im Kontext dieser Hausarbeit wird das heterogene Gut i eine Immobilie darstellen mit dem Preis Pi, Der Vektor x¡ beinhaltet die phsysischen Eigenschaften, wie Größe, Qualität etc., sowie Merkmale der Nachbarschaft, Indikatoren der Umwelt sowie der Erreichbarkeit. Der unbeobachtete Rest befindet sich im Störterm u. Nach Schätzung der Gleichung 2.1, kann der geschätzte Preis jeder Immobilie i mit den Eigenschaften x¡ durch

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

ermittelt werden. Der Preis ist die endogene Größe, die mit Hilfe der in Vektor xi enthaltenden Variablen erklärt wird. Eine typische Form einer HP - Funktion wird durch

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

dargestellt, wobei der natürliche Logarithmus des Preises der Immobilie i eine Funktion der J verschiedenen Merkmale ist, von denen ein Einfluss erwartet wird. Der unbeobachtete Rest ist im normalverteilten Fehlerterm ti enthalten (Baran- zini, 2008, S. 20 f,). Den Variablen werden unterschiedliche funktionelle Formen unterstellt, die im folgenden Abschnitt erläutert werden. Die Koeffizienten des HP - Modells können mit unterschiedlichen Methoden geschätzt werden. Am häufigsten angewandt sind OLS (Ordinary Least Square bzw. Kleinste - Quadrate Methode) oder Maximum - Likelihood Schätzung (Baranzini, 2008, S. 21 f,).

2.2 Funktionelle Formen und partielle Effekte

Die funktionelle Form abhängiger und unabhängiger Variablen wird nach unter­schiedlichen Kriterien gewählt. In der Praxis wird häufig eine logarithmierte Dar­stellung endogener und exogener Variablen gewählt. Die logarithmierte Darstellung setzt strikt positive Werte der Variablen voraus (y > 0 bzw Xj > 0). Als vorteil­haft erweist sich die logarithmierte Darstellung in dem Sinne, als dass die CLM

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2.1: funktionelle Formen des Logarithmus Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Wooldridge (2010)

- Annahmen1 (Classieal Linear Model Assumptions) besser erfüllt werden und so­mit die Koeffizienten präziser geschätzt werden können. Strikt positive Variablen haben häufig bedingte Verteilungen, die heteroskedastiseh oder schief sind; loga- rithmieren verringert oder löst diese Probleme. Das Spektrum einer Variablen wird durch das Logarithmieren verkleinert. Das heißt, die Koeffizienten reagieren weniger sensibel auf extreme Ausreißer in dem Datensatz. Der Logarithmus wird also bei strikt positiven Variablen mit großer Magnitude verwendet. Umsätze, Löhne und Bevölkerungszahlen sind Beispiele für Variablen, die in der Praxis häufig in log - Form dargestellt werden. Variablen, die in Jahren oder Prozent gemessen werden, erscheinen in gewöhnlicher level - Form (Wooldridge, 2010, S.191 f,).

Abhängig von der Beziehung zwischen abhängiger und unabhängiger Variable ändert sieh die Interpretation bei der Betrachtung partieller Effekte. Die Tabelle 2.1 zeigt die verschiedenen Beziehungen und die jeweilige Interpretation partieller Effekte.

Partielle Effekte spielen in der HP - Analyse eine zentrale Rolle. Mit Hilfe par­tieller Effekte werden implizite Preise ermittelt. Es wird dabei zwischen impiziten Preisen diskreter und stetiger Merkmale unterschieden. Im weiteren Verlauf wird sieh auf die impliziten Preise stetiger Merkmale beschränkt. Den impliziten Preis eines stetigen Merkmals erhält man durch:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Implizite Preise sind vom Level des Merkmals abhängig aber häufig auch von dem Level anderer Merkmale (Baranzini, 2008, S. 2 f,). Der implizite Preis eines offenen Kamins in einer Immobilie hängt beispielsweise davon ab, wie viele Kamine bereits im Haus vorhanden sind und wie viele Tage es im Jahr kalt ist. Die Änderung der Preise über beliebige Zeitintervalle können durch Zeitreihen festgehalten werden.

2.3 Zeitreihen - Features in Form eines Hedonischen Preis Indices

Die Koeffizienten der Merkmale ß verändern sich im Laufe der Zeit, Der Verlauf dieser Änderungen lässt sieh als Index abbilden. Die Merkmale eines repräsentativen Grundstücks müssen gewählt und gewichtet werden. Der qualitätsbereinigte Preis wird über die Perioden t hinweg berechnet,

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der Quotient gibt das Verhältnis der geschätzten Preise zu zwei unterschiedli­chen Zeitpunkten an, Immobilien unterschiedlicher Regionen können, ohne Bedenken möglicher Qualitätsunterschiede durch den Index miteinander verglichen werden, Immobilien - Preisindiees sind vor allem von politischem Interesse, da sie Informa­tionen darüber enthalten, ob die gegenwärtigen Preise fair sind (Baranzini, 2008, S, 3 f,). Im weiteren Verlauf wird der Fokus auf die Ermittlung der Preisfunktion und die Bestimmung der Determinanten (Merkmale), die einen Einfluss auf den Preis ausüben, gelegt.

3 Hedonische Modellierung des Verkaufsprozesses einer Immobilie

Der Immobilienmarkt ist in vielerlei Hinsieht kein vollkommener Markt, In einem vollkommenen Markt agieren Konsumenten und Produzenten als Preisnehmer, es werden homogene Güter gehandelt und allen stehen die gleichen Informationen zur Verfügung, Immobilien hingegen sind heterogene Güter, weil das Ausmaß der Un­terschiede hinsichtlich Größe, Qualität, Ausstattung etc. variiert. Das Sammeln von Informationen ist kostspielig und schwierig, Käufer und Verkäufer sind Informa­tionsasymmetrien ausgesetzt. Der Verkaufsprozess beinhaltet Verhandlungen über den endgültigen Transaktionspreis, daher agieren Käufer und Verkäufer nicht als Preisnehmer (Baranzini, 2008, S. 39 f.).

Der Verkauf einer Immobilie kann als Prozess verstanden werden, der die stra­tegische Interaktion von Käufern und Verkäufern beinhaltet. In der ersten Phase wird der anfängliche Listenpreis vom Verkäufer festgelegt. Der Listenpreis kann sieh mit zunehmender Verkaufsdauer ändern. In der zweiten Phase beginnt der Suchpro­zess, in dem Käufer als auch Verkäufer Informationen sammeln, Käufer besichtigen und vergleichen Immobilien hinsichtlich ihrer individuellen Präferenzen, Verkäufer gewinnen Informationen aus dem Andrang potenzieller Käufer, Die Suchphase en­det, wenn Käufer und Verkäufer in Verhandlungen treten und der Verkaufspreis ausgehandelt wird. Seheitern die Verhandlungen, werden die aus den Gesprächen gewonnenen Informationen vom Verkäufer genutzt, um den anfänglichen Listenpreis eventuell anzupassen, Listenpreis und Transaktionspreis weichen meist voneinander ab, wie Abbildung 3,1 veranschaulicht (Merlo und Ortalo-Magnč, 2002, S, 1 f,). Die Abbildung 3,1 zeigt den Verkaufspreis relativ zu seinem anfänglichen Listenpreis als Funktion der Verkaufsdauer (in Wochen) für 780 Immobilientransaktionen unter Makleralleinauftrag in England zwischen Juni 1995 und April 1998, Ein leicht ne­gativer Zusammenhang zwischen Verkaufsdauer und Verkaufspreis lässt sieh aus der Abbildung erkennen.

Figure 2: Sale price and time to sale

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3.1: Verkaufspreis und Verkaufsdauer Quelle: Merlo und Ortalo-Magné (2002)

Die Verkaufsdauer beeinflusst den Verkaufspreis, Der Verkaufspreis spiegelt nicht nur die Quantität und Qualität der Merkmale einer Immobilie wider, sondern wird ebenfalls beeinflusst durch Unterschiede in den Suchstrategien von Käufern und Ver­käufern, Die gleiche Immobilie könnte zu einem anderen Preis verkauft werden, wenn die Akteure wechseln, also die Verhandlungsfähigkeit sieh verändert. Im Laufe die­ses Kapitels werden Determinanten beleuchtet, die Verkaufsdauer und Verkaufspreis beeinflussen.

3.1 Entwurf eines hedonischen Modells

Das hedonische Modell muss auf die Einflüsse der Marktunvollkommenheiten (in die­sem Fall die Heterogenität einer Immobilien), die auf den Immobilienpreis wirken, angepasst werden. Um die Auswirkung des Suchprozesses auf den Immobilienpreis zu untersuchen, muss ein Maß für die Verkaufsdauer in das hedonische Modell ein­gebunden werden. Weiter müssen alle weiteren Variablen, die den Verkaufsprozess in die Länge ziehen, berücksichtigt werden. Das Modell lässt sieh als

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

darstellen (Baranzini, 2008, S, 40 f,). Der Vektor TOM (time - on - market) sei dabei ein Maß der V erkaufsdauer, P sei ein Vektor der physischen Merkmale einer Immobilie (Quadratmeter, Anzahl der Schlafzimmer, Kamin, Pool, etc,), B sei ein Vektor der Merkmale des Käufers und Verkäufers hinsichtlich ihrer Verhandlungs­stärke, L sei ein Vektor, der für die Umgebung der Immobilie kontrolliert und T sei ein weiterer Vektor für Zeitvariablen, die Markeinflüsse festhalten (saisonale Trends, etc.). Im späteren Verlauf wird auf die Vektoren genauer eingangen. Es ergibt sich das dazugehörige statistische Modell

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Xi sei die Designmatrix der erklärenden Variablen, ß1 sei der Parametervektor und [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]sei der Fehlerterm,

In 3,2 erweist sich die Endogenität der Variable TOM als problematisch[1]. Des­wegen wird time - on - market separat spezifiziert und geschätzt,

ln(TOM) = f (S, H, M) (3.3)

S sei ein Vektor der die Verkaufsstrategie beschreibt. Weiter sei H ein Vektor bestimmter physischer Attribute und M sei ein Vektor der Marktsituation, der für räumliche und zeitliche Aspekte kontrolliert. Es ergibt sich das Modell

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Analog zu 3,2 sei X2 die Designmatrix der erklärenden Variablen, ß2 sei der Parametervektor und [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] sei der Fehlerterm,

Viele jener Faktoren, die einen Verkäufer zu einem schnellen Verkauf verleiten, sind wahrscheinlich auch Faktoren, die ihn ein niedrigeres Angebot annehmen lassen. Es ist also anzunehmen, dass P ebenfalls endogen ist. Die gleichzeitigen Einflüsse dieser Faktoren auf beide Modelle zu entschlüsseln, ist schwierig. Um Endogenitäts- problemen aus dem Weg zu gehen, werden die Koeffizienten in zwei Modellen mit Hilfe des Two - Stage Least Square Verfahrens[2] (2SLS) geschätzt (Baranzini, 2008, S. 41 f.).

[...]


[1] eine ausführliche Auflistung der CLM - Annahmen befindet sich im Wooldridge (2010), S.157ff.

[1] Ist xj aus irgendeinem Grund korreliert mit dem Fehlerterm e, spricht man von einer endogenen Variablen (Wooldridge. 2010. S. 88 f.).

[2] das Prozedere der 2SLS wird beispielsweise von Wooldridge (2010) beschrieben

Details

Seiten
39
Jahr
2012
ISBN (eBook)
9783656486718
ISBN (Buch)
9783656490784
Dateigröße
1.9 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v232110
Institution / Hochschule
Universität Hamburg – Institut für Außenhandel und Wirtschaftsintegration
Note
1,0
Schlagworte
Regression hedonic hedonisch Immobilien Immobilienpreise Determinanten empirisch

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Titel: Empirische Determinanten lokaler Immobilienpreise (Hedonic Pricing Analysis)