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Selektion von Zielmärkten für institutionelle Immobilieninvestitionen mittels ELECTRE

Masterarbeit 2014 148 Seiten

BWL - Investition und Finanzierung

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Vorwort

Abbildungsverzeichnis

Formelverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Abschnitt: Selektion internationaler Zielmärkte als multikriterielles Entscheidungsproblem im Immobilienportfoliomanagement
A. Motive für internationale Immobilieninvestitionen
I. Diversifikationseffekte
II. Mangelnde Investitionsmöglichkeiten im Inland
B. Bedarf an Entscheidungsmodellen bei Immobilieninvestitionen
I. Komplexität internationaler Immobilieninvestitionen
II. Defizite klassischer Entscheidungsunterstützungsverfahren
a) Ein- und zweikriterielle Verfahren
b) Multikriterielle Verfahren
C. Lösungsansatz zur effizienten Entscheidungsunterstützung
I. Outranking-Verfahren
a) Grenzen klassischer Entscheidungstheorie
b) Erweiterung des Präferenzbegriffs beim Outranking
c) Klassifikation multikriterieller Entscheidungssituationen
II. ELECTRE als besondere Ausprägung des Outranking
a) Wesen des ELECTRE-Verfahrens
1. Modellierung von Präferenzen
2. Abgrenzung der Präferenzen mit Hilfe von Schwellenwerten
3. Konzept der Konkordanz und Diskordanz
b) Anwendungsgebiete in der Praxis

2. Abschnitt: Festlegung des Untersuchungsdesigns für das immobilienmarktbezogene Entscheidungsmodell
A. Auswahl des anzuwendenden ELECTRE-Verfahrens
B. Auswahl der Alternativen
I. Investitionsstrategie als Voraussetzung für die Vorauswahl
II. Festlegung der Zielmärkte für das Modell
C. Auswahl der Kriterien
I. Einflusskriterien internationaler Immobilieninvestitionen
a) Erkenntnisse aus vergangenen Studien
b) Kategorisierung der Einflusskriterien nach LIESER
c) Eingrenzung der Datenbasis
II. Festlegung der Kriterien für die Modellanwendung
a) Ökonomisches Umfeld
b) Immobilienbezogenes Investitionsumfeld
c) Entwicklungsstand und Tiefe des Kapitalmarktes
d) Schutz des Investors und Qualität des Rechtssystems
e) Administrative Hindernisse und rechtliche Restriktionen
f) Sozio-kulturelles und politisches Umfeld

3. Abschnitt: Entwicklung eines Entscheidungsmodells für die Priorisierung von internationalen Immobilienmärkten
A. Bestimmung der Modellparameter
I. Bestimmung der Kriteriengewichte
a) Befragungstechniken
b) Gewichtungsmethoden im Kontext multikriterieller Entscheidungen
c) Festlegung der Kriteriengewichte
II. Bestimmung der Präferenzschwellenwerte
a) Möglichkeiten der Quantifizierung von Schwellenwerten
b) Festlegung der Schwellenwerte
B. Anwendung des Modells auf die Länderallokationsproblematik
I. Bestimmung der Dominanzbeziehung zwischen den Alternativen
a) Überführung der Daten in die Entscheidungsmatrix
b) Bildung von Kriteriendifferenzen
c) Bestimmung der partiellen Konkordanzwerte
d) Erstellung der globalen Konkordanz-Matrix
e) Bestimmung der partiellen Diskordanzwerte
f) Zusammenführung der Matrizen in die Prävalenz-Matrix
II. Extraktion der nicht-dominierten Alternativen mittels Destillationsverfahren
a) Destillationsverfahren
b) Extraktion
1. Bestimmung der Outranking-Grenzwerte
2. Punktevergabe
c) Bestimmung der ersten Präordnung mittels Abwärtsdestillation
1. Bestimmung der Outranking-Grenzwerte für die erste Abwärtsdestillation
2. Punktevergabe für die erste Abwärtsdestillation
3. Nachfolgende Abwärtsdestillationen
4. Ergebnis der Abwärtsdestillation
d) Bestimmung der zweiten Präordnung mittels Aufwärtsdestillation
III. Abschließendes Ranking der Alternativen
a) Bestimmung des finalen Rankings aus den Präordnungen
b) Interpretation der Modellergebnisse
c) Implikationen für das Immobilienportfoliomanagement

4. Abschnitt: Evaluation des immobilienökonomischen Entscheidungsmodells
A. Sensitivitätsanalyse
I. Variation der Schwellenwerte
II. Variation der Gewichtungskoeffizienten
III. Stabilität des Modells
B. Bewertung von ELECTRE III für die Anwendung im immobilienökonomischen Entscheidungsmodell
I. Vorteilhafte Eigenschaften
II. Nachteilige Eigenschaften
a) Unterscheidung von Indifferenz und Unvergleichbarkeit
b) Rangumkehr
c) Intransitivität
d) Erklärungsbedürftigkeit
C. Übertragungspotenzial

Schlussbemerkung

Anhang

Abstract

Quellenverzeichnis

Index

Eidesstattliche Erklärung

Vorwort

In der Immobilienbranche gehört die Auseinandersetzung mit räumlichen Entscheidungsproblemen zum Tagesgeschäft. Die Lage einer Immobilie ist eines der wichtigsten Kriterien, wenn Investitionsentscheidungen getroffen werden, denn der Wert einer Immobilie hängt u.a. vom Standort ab. Der Anreiz besteht in der Erzielung einer angemessenen Rendite, wobei jede Investition mit Risiken verbunden ist. Durch gezielte Diversifikation nach verschiedenen Standorten, Nutzungsarten und Objekteigenschaften kann das Risiko verringert werden, wobei die internationale Standortdiversifikation nach Ländern die größten Effekte hervorbringt. Die Bedeutsamkeit internationaler Immobilieninvestitionen wird durch die zunehmende Verflechtung der Transaktionsströme verdeutlicht. Die globalen Investitionsaktivitäten haben im Jahr 2013 ein Volumen von 1,18 Billionen USD erreicht und konnten damit das Vorjahresergebnis um 22,6 Prozent übertreffen. Weltweit war im vergangenen Jahr ebenfalls ein Anstieg der grenzüberschreitenden Immobilieninvestitionen[1] um knapp 25 Prozent zu verzeichnen. Grund hierfür war u.a. die zunehmende globale Orientierung von Investoren.[2]

Allerdings stellt sich die Frage, welche Länder am attraktivsten für internationale Immobilieninvestments sind und gleichzeitig den Anforderungen institutioneller Investoren gerecht werden. Immobilienmärkte unterscheiden sich durch einen unterschiedlichen Grad an Transparenz, Liquidität und Reife. Weiterhin werden Immobilienmärkte durch wirtschaftliche, politisch-rechtliche, demographische und sozio-kulturelle Rahmenbedingungen des jeweiligen Landes beeinflusst. Die Selektion von Zielmärkten für internationale Immobilieninvestitionen ist somit durch eine hohe Komplexität gekennzeichnet. Um fundierte Investitionsentscheidungen treffen zu können, bedarf es leistungsfähigen Entscheidungsmodellen. In der Praxis werden zumeist klassische Methoden und Verfahren zur Entscheidungsunterstützung wie Investitionsrechnungen, Rendite-Risiko-Kennzahlen und Scoring-Modelle herangezogen. Allerdings weisen diese Methoden Defizite auf. Bei komplexen immobilienökonomischen Investitionsentscheidungen ist eine realitätsnahe Entscheidungsfindung mit diesen klassischen Verfahren nur eingeschränkt möglich.

Das Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, ein alternatives Entscheidungsunterstützungsverfahren heranzuziehen, um ein Modell zu konzipieren, das auf die internationale Zielmarktauswahl angewendet werden kann. Es soll überprüft werden, ob sich das Modell eignet, um institutionelle Investoren bei internationalen Anlageentscheidungen zu unterstützen. Bei dem Verfahren handelt es sich um ELECTRE, das zur Gruppe der Outranking-Verfahren gehört. ELECTRE wird bereits in vielen verschiedenen Bereichen wie dem Umwelt- und Energiemanagement, Transportwesen sowie bei der Produktionsplanung erfolgreich für die Entscheidungsunterstützung eingesetzt. In der Immobilienbranche ist das Verfahren noch weitgehend unbekannt. Die vorliegende Arbeit soll daher auch dazu beitragen, die Immobilienbranche auf alternative Verfahren aus anderen wissenschaftlichen Disziplinen aufmerksam zu machen und die Anwendung auf praktische immobilienökonomische Problemstellungen zu übertragen.

Die Arbeit gliedert sich insgesamt in vier Abschnitte. Im ersten Abschnitt werden die Beweggründe von institutionellen Investoren[3] für grenzüberschreitende Immobilieninvestitionen erläutert. Der Bedarf an leistungsfähigen Entscheidungsmodellen begründet sich vor allem aus der komplexen Struktur von internationalen Immobilieninvestition und den Defiziten bisher genutzter, klassischer Entscheidungsmodelle. Als Lösungsansatz werden die Outranking-Verfahren bzw. im Speziellen das ELECTRE-Verfahren vorgestellt. Der zweite Abschnitt dient der Eingrenzung des Untersuchungsgegenstandes. Hierbei wird aus der Gruppe der ELECTRE-Verfahren eine geeignete Verfahrensvariante ausgewählt, um die vorliegende Problemstellung zu bearbeiten. Des Weiteren wird eine Vorauswahl von Ländern vorgenommen und Kriterien bestimmt, die für die Beurteilung der Zielmärkte im Modell herangezogen werden sollen. Der dritte Abschnitt widmet sich der Konzeption des Entscheidungsmodells. Im Vorfeld der praktischen Anwendung werden spezifische Modellparameter bestimmt, um anschließend die verschiedenen Modellschritte durchlaufen zu können. Der Abschluss des dritten Abschnitts bildet die Interpretation der Modellergebnisse und die Erläuterung möglicher Implikationen für das Immobilienportfoliomanagement. Der letzte Abschnitt dient der Evaluation des Modells. Im Speziellen wird das Modell unter Verwendung des ELECTRE III-Verfahrens mittels Sensitivitätsanalyse auf Robustheit untersucht. Eine kritische Würdigung sowie das Aufzeigen von Übertragungspotenzialen und Weiterentwicklungsmöglichkeiten bilden den Abschluss der Arbeit.

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Abstufung des Präferenzbegriffs beim Outranking

Abbildung 2: Partielle Präordnung als mögliches Ergebnis im Outranking

Abbildung 3: Klassifikation von Problemstellungen bei MCDM

Abbildung 4: Zuordnung der ELECTRE-Varianten zu spezifischen Problemstellungen

Abbildung 5: Präferenzschwellenwerte

Abbildung 6: Anwendungsgebiete des ELECTRE-Verfahrens

Abbildung 7: Festgelegte Zielmärkte

Abbildung 8: Literaturauswertung zu den Einflusskriterien internationaler Immobilieninvestitionen

Abbildung 9: Festgelegte Kriterien für die Anwendung im Modell

Abbildung 10: Verfahrensschritte von ELECTRE III

Abbildung 11: Entscheidungsmatrix

Abbildung 12: Auszug aus der Differenzenmatrix des Kriteriums URB

Abbildung 13: Auszug aus der Konkordanz-Matrix des Kriteriums URB

Abbildung 14: Konkordanz zwischen zwei Alternativen

Abbildung 15: Aggregierte globale Konkordanz-Matrix

Abbildung 16: Diskordanz zwischen zwei Alternativen

Abbildung 17: Auszug aus der Konkordanz-Matrix des Kriteriums KOR

Abbildung 18: Auszug aus der Diskordanz-Matrix des Kriteriums KOR

Abbildung 19: Prävalenz-Matrix

Abbildung 20: Ablauf des Destillationsprozesses

Abbildung 21: Zeilenweise Präferenz-Prüfung mittels Outranking-Grenzwert

Abbildung 22: Punktevergabe für die erste Abwärtsdestillation

Abbildung 23: Stärken- / Schwächen-Beziehung zwischen den Alternativen

Abbildung 24: Ergebnis der zweiten Abwärtsdestillation

Abbildung 25: Vorgehensweise beim Prozess der Abwärtsdestillation

Abbildung 26: Erste Präordnung

Abbildung 27: Ergebnis der zweiten Aufwärtsdestillation

Abbildung 28: Vergleichsdestillation der zweiten Aufwärtsdestillation

Abbildung 29: Vergleich der ersten und zweiten Präordnung

Abbildung 30: Bewertungsschema zur Erstellung der Ranking-Matrix

Abbildung 31: Ranking-Matrix

Abbildung 32: Finale Rangordnung

Abbildung 33: Sensitivität des Ranking bei Variation der Schwellenwerte

Abbildung 34: Sensitivität des Ranking bei Variation der Gewichtung

Abbildung 35: Stabilität des Modells

Abbildung 36: Bewertungsschema für den lokalen Vergleich zwischen Alternativen

Formelverzeichnis

Formel 1: Rangsummengewichtung

Formel 2: Rangreziproke Gewichtung

Formel 3: ROC-Gewichtung

Formel 4: Schwellenwertberechnung

Formel 5: Partieller Konkordanzwert

Formel 6: Bildung partieller Konkordanzwerte mittels Kriteriendifferenzen

Formel 7: Aggregierter Konkordanzwert

Formel 8: Partieller Diskordanzwert

Formel 9: Glaubwürdigkeitsgrad

Formel 10: Zentrale Bedingung im Destillationsverfahren

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Abschnitt: Selektion internationaler Zielmärkte als multikriterielles Entscheidungsproblem im Immobilienportfoliomanagement

Die Zielmarktauswahl zur Zusammenstellung von Immobilienportfolios gehört zu den wichtigen strategischen Aufgaben institutioneller Investoren. Zur Bewältigung dieses Entscheidungsproblems stehen verschiedene Lösungsansätze bereit.[4] Der vorliegende Abschnitt befasst sich zunächst mit den Beweggründen für internationale Immobilieninvestitionen. Anschließend wird der Bedarf an leistungsfähigen Entscheidungsmodellen verdeutlicht, der sich aus der Komplexität der Investitionsentscheidungen und den Defiziten bisheriger Verfahren und Methoden begründet. Abschließend wird ein alternativer Lösungsansatz für die Zielmarktauswahl vorgestellt, wobei es sich konkret um das Outranking-Verfahren ELECTRE handelt. Um ein tieferes Verständnis für diese Verfahrensgruppe zu vermitteln, wird zunächst auf das Outranking und anschließend näher auf ELECTRE eingegangen.

A. Motive für internationale Immobilieninvestitionen

Eine Investition in die Anlageklasse Immobilien hat verschiedene Gründe. Als vorteilhaft werden im Allgemeinen der Inflationsschutz, die laufenden Erträge durch Mieteneinnahmen, die Langlebigkeit und die Wertstabilität der Immobilie als Sachwert genannt. Gegenüber anderen Anlageklassen besteht eine geringe Korrelation und es können zusätzlich Steuervorteile erzielt werden.[5] Die Möglichkeit höhere Renditen und Diversifikationseffektezu erzielen sind die Hauptmotive für internationale Immobilieninvestitionen. Diese Erkenntnis geht aus verschiedenen Umfragen[6] unter institutionellen Investoren hervor. Ein weiterer Grund liegt in den mangelnden Investitionsmöglichkeiten im Inland, die Investoren dazu bewegt in ausländische Märkte zu investieren.[7] Das Ausnutzen unterschiedlicher Marktzyklen bietet zusätzlich die Chance einer Renditesteigerung. Nachfolgend werden die Beweggründe, die durch mangelnde inländische Investmentmöglichkeiten und Diversifikationsvorteile entstehen, näher erläutert.

I. Diversifikationseffekte

Ausgehend von der Kapitalmarkt- und Portfoliotheorie fordert ein rationaler Investor für das Eingehen von Risiko eine Kompensation in Form einer angemessenen Rendite. Das Rendite-Risiko-Verhältnis hängt vom Risikoaversionsgraddes Investors ab. D.h. ein risikoaverser Investor wird ein höheres Risikonur dann akzeptieren, wenn die erwartete Rendite überproportional steigt. Das Ziel besteht in der Renditemaximierung (bei gegebenem Risikoniveau) bzw. Risikominimierung (bei gegebenem Renditeniveau).[8] Es wird zwischen systematischem und unsystematischem Risiko unterschieden. Das systematischeRisiko ist nicht diversifizierbar und bleibt dem Investor stets erhalten.[9] Zu diesen Risiken zählen u.a. die Konjunkturentwicklung sowie die Rechts- und Steuergesetzgebung eines Landes. Das systematische Risiko wird auch als Marktrisiko oder marktbezogenes Gesamtrisiko bezeichnet.[10] Das unsystematischeRisiko kann dagegen durch Diversifikation reduziert werden. Durch die Kombination von zwei oder mehreren, möglichst unterschiedlicher Assets entstehen Diversifikationseffekte. Bezogen auf Immobilien bzw. Immobilienportfolios kann die Risikostreuung nach unterschiedlichen Nutzungsarten (z.B. Wohnen, Gewerbe, Industrie) und Standorten (z.B. international, national, regional, lokal) sowie nach objektspezifischen Eigenschaften (z.B. Größe, Alter, Ausstattung, Vertragslaufzeit, etc.) erfolgen.[11]

Die Effekte der Diversifikationmit Immobilien in Single- und Multi-Asset Portfolios sind insbesondere im angloamerikanischen Sprachraum in der Literatur sehr gut dokumentiert.[12] Verschiedene empirische Untersuchungen innerhalb der letzten Jahrzehnte haben gezeigt, dass Investitionen im Ausland zusätzliches Diversifikationspotenzial bieten und somit zu einer Reduktion des gesamten Portfoliorisikos führen.[13] Nach Eichholtz / Eichholtz et al. kann eine bessere Diversifikationswirkung mit unterschiedlichen geografischen Standorten als mit der Streuung nach Nutzungsarten erzielt werden.[14] Auch Wellner konnte empirisch belegen, dass eine Streuung nach internationalen Standorten die größten Diversifikationseffekteerzeugt.[15]

II. Mangelnde Investitionsmöglichkeiten im Inland

Investitionen im heimischen Markt sind im Gegensatz zu ausländischen Engagements einfacher durchzuführen, weil die Rahmenbedingungen des nationalen Marktes bekannt sind. Damit sind sowohl die Kenntnisse der Spezifika heimischer Immobilienmärkte, institutioneller und wirtschaftlicher Rahmenbedingungen als auch Geschäftsgepflogenheiten gemeint. Auch Sprachbarrieren entfallen bei nationalen Geschäftstätigkeiten. Die fehlende Motivation von Investoren, internationale Investments zu tätigen, ist auch auf attraktive einheimische Märkte zurückzuführen, die vergleichsweise einfach zugänglich sind.[16] Obwohl Vorteile durch internationale Diversifikation entstehen, präferieren viele Investoren immer noch Investitionen im Heimatland. Dieses Phänomen wird auch als „Home Country Bias“[17] bezeichnet.[18] Hohes Steueraufkommen, Informations- und Transaktionskosten sowie Unkenntnisse der institutionellen Rahmenbedingungen des Gastlandes werden u.a. als Begründungen angegeben.[19]

Aus einer Untersuchung geht allerdings hervor, dass es weltweit nur 14 Länder gibt, deren Immobilienmärkte eine ausreichende Größe bzw. Liquidität aufweisen, um damit die Mindestanforderungen für Investments in der Asset-Klasse Immobilien zu erfüllen, also als „Investmentgrade“[20] gelten. Demnach müssten Investoren aller übrigen Länder international investieren, um Zugang zu investmenttauglichen Immobilienanlagen zu haben.[21] Grundsätzlich kann also davon ausgegangen werden, dass die Beweggründe für internationale Immobilieninvestments einerseits in den mangelnden inländischen Möglichkeiten zu sehen sind und andererseits wahrgenommen werden, um von vorteilhaften Eigenschaften ausländischer Märkte zu profitieren (z.B. höhere Liquidität, Professionalität, Transparenz etc.). Ein vermehrter Wettbewerb um risikoarme Anlagen mit Core-Objekten in attraktiven Lagen führt daher zum einen dazu, dass Investoren auf B- oder C-Standorte ausweichen und Abstriche bei den gesetzten Zielvorgaben machen.[22] Zum anderen weichen sie auf Auslandsmärkte aus. Im Vergleich zu inländischen besteht bei internationalen Investments eine größere Auswahl an Standorten und Objekten. Dadurch können Diversifikationseffekte noch verstärkt werden. Antizyklische Investmentskönnen außerdem zu einer Steigerung der Rendite führen. Weiterhin kann von vorteilhaften Währungskursentwicklungen und Zinsdifferenzen profitiert werden.[23] Trotz einer Vielzahl von Hemmnissen und Unsicherheiten hat sich der Anteil von Immobilien im Portfolio institutioneller Anleger in den letzten Jahren erhöht. Das kann vor allem auf die Erhöhung der Immobilienmarkttransparenz, impliziert durch vermehrte Research-Aktivitäten, der zunehmenden Internationalisierung und das Angebot an verschiedenen Investment-Vehikeln zurückgeführt werden.[24]

B. Bedarf an Entscheidungsmodellen bei Immobilieninvestitionen

Immobilieninvestitionen sind sehr komplex und werden durch eine Vielzahl von Kriterien determiniert. Bei internationalen Investitionsentscheidungen erhöht sich die Komplexität noch weiter. Um Fehlentscheidungenzu vermeiden, bietet sich der Einsatz von Entscheidungsunterstützungsmodellen an. Die Modelle dienen zum einen dazu, die beste Investitionsalternative zu identifizieren und zum anderen die Entscheidung zu objektivieren. Je nach Komplexität der Entscheidungssituation kann zwischen verschiedenen Methoden und Verfahren zur Entscheidungsunterstützung unterschieden werden. In der Immobilienbranche finden primär klassische Verfahren Anwendung, zu denen u.a. Wirtschaftlichkeits- und Investitionsrechnungen, Rendite-Risiko-Berechnungen, Checklisten und Scoring-Modelle gehören.[25] Bei genauerer Betrachtung weisen diese Verfahren allerdings Defizite auf, die für komplexe Investitionsentscheidungen ungeeignet sind. Nachfolgend wird daher zunächst der komplexe Charakter von internationalen Immobilieninvestitionen aufgezeigt, der den Bedarf an leistungsfähigen Entscheidungsmodellen begründet. Im Anschluss daran werden die Defizite der klassischen Verfahren aufgeführt, die wiederum den Bedarf an neuen Lösungsansätzen verdeutlichen.

I. Komplexität internationaler Immobilieninvestitionen

Aus den Immobiliencharakteristikaergeben sich Aspekte, die bei Investitionsentscheidungen besondere Berücksichtigung finden müssen. Im Vergleich zu bspw. Aktien und Anleihen sind Immobilien aufgrund ihrer Immobilität und eigeschränkten Teilbarkeit höchst illiquide und weisen eine hohe Kapitalbindung über einen langen Zeitraum auf. Kennzeichnend sind außerdem die hohen Investitionsvolumina und Transaktionskosten. Aus der Standortgebundenheit resultiert die Zersplitterung in regionale Teilmärkte.[26] Demnach ist jede Immobilie einzigartig, denn sie charakterisiert sich neben ihrer Lage und der Nutzungsart auch durch verschiedene Objekt- und Ausstattungsmerkmale.

Im Vergleich zu Kapitalmärkten sind Immobilienmärkte außerdem durch Heterogenität und mangelnde Transparenz gekennzeichnet. Die mangelnde Transparenz resultiert vorrangig aus fehlenden Daten über das Transaktionsgeschehen am Markt. Die Bewertung der aktuellen und zukünftigen Marktentwicklung wird Investoren somit erschwert. Oftmals sind aussagefähige Daten und Zeitreihen nur von bedeutsamen Immobilienstandorten vorhanden. Für Großbritannien liegen bspw. umfangreiche Performancedaten seit fast 30 Jahren vor. Die aus der Intransparenz resultierende Ineffizienz der Immobilienmärkte verursacht enorme Informations- und Suchkosten auf Seiten der Investoren.[27]

Weiterhin existieren wechselseitige Beziehungen zwischen dem jeweiligen Immobilienmarkt und den wirtschaftlichen, politisch-rechtlichen, demographischen und sozialen Rahmenbedingungen eines Landes.[28] Demnach wird der Wert einer Immobilie auch von seinem Umfeld beeinflusst.[29] Aufgrund der fehlenden Datenverfügbarkeit und mangelnder lokaler Expertise des entsprechenden Immobilienmarktes, besteht bei Auslandsinvestitionen auch die Gefahr von Fehlbewertungen bzw. dem Zustandekommen marktunüblicher Preise. Neben den materiellen und finanziellen Gesichtspunkten müssen auch Timing-Aspekte bei Investitionsentscheidungen Berücksichtigung finden. Der Immobilienmarkt reagiert sehr zeitverzögert auf Angebots- und Nachfrageänderungen und weist damit eine geringe Anpassungselastizität auf.[30] Dadurch können Marktzyklen entstehen, die von besonderer Bedeutung bei Immobilieninvestitionsentscheidungen sind. Ein An- oder Verkauf zur richtigen Zeit kann die Rendite zusätzlich steigern (antizyklische Investments).

II. Defizite klassischer Entscheidungsunterstützungsverfahren

In der Praxis werden vor allem Wirtschaftlichkeits- und Investitionsrechnungenzur Identifikation der besten Investitionsalternativen herangezogen. Bei den statischenInvestitionsrechnungen finden primär Kalkulationen auf Basis von Anfangs- oder Durchschnittsrenditen und häufig Kosten- und Gewinnvergleichsrechnungen Anwendung. Bei den dynamischenVerfahren werden vorrangig DCF-Kalkulationen sowie die Kapitalwertmethode und der interne Zinsfuß verwendet. Diese Methoden sind in der Praxis weitgehend akzeptiert und verbreitet.[31] Diese Gruppe von Berechnungsmethoden kann den einkriteriellenEntscheidungsunterstützungsverfahrenzugeordnet werden.[32] Daneben existieren Verfahren, die die renditeorientierte Entscheidungsgrundlage um eine Risikokomponente erweitern. Entgegen den Erwartungen werden performanceorientierte Ratio-Kennzahlen und Methoden zur Risikoquantifizierung in der Praxis weniger verwendet. Bei den multikriteriellenVerfahren werden primär Checklisten und Scoring-Modelle eingesetzt.[33] Die Akzeptanz und weite Verbreitung von Scoring-Modellen in der Immobilienbranche ist auf die vergleichsweise einfache Anwendung zurückzuführen.[34] Anwendungsgebiete sind oftmals Objekt-, Markt- und Standortbewertungen. Beispiele für die Verwendung in der immobilienwirtschaftlichen Praxis sind u.a. das „RIWIS Scoring“ der Bulwiengesa AG, das „FERI Immobilienmarkt Rating“ der Feri AG oder der „Deka Immobilien Real Estate Country Score (DIRECS)“ der Deka Bank.[35] An dieser Stelle soll ebenfalls nicht unerwähnt bleiben, dass viele Entscheidungsträger auch heute noch Entscheidungen „aus dem Bauch heraus“ treffen.[36] Sie stützen sich dabei auf ihren Erfahrungsschatz. Weiterhin werden Entscheidungen oftmals nicht aus rein objektiven Gründen getroffen, sondern von einer Vielzahl subjektiver Aspekte (z.B. Prestige) beeinflusst. Die oben genannten Verfahren dienen auch dazu, subjektive Entscheidungen anhand konkreter Zahlen- oder Punktwerte zu objektivieren, um sie für Externe bzw. Anleger transparenter und nachvollziehbarer zu machen.[37] Allerdings weisen die oben genannten Verfahren Defizite auf, die einer realitätsnahen Entscheidungsfindung entgegenstehen.

a) Ein- und zweikriterielle Verfahren

Bei diesen Verfahren stehen nur ein oder zwei Kriterien bzw. Zielkennzahlen im Mittelpunkt der Betrachtung. Zumeist sind das die Rendite und das Risiko. Schon alleine dieser Sachverhalt kann als Defizit gewertet werden, da bereits gezeigt wurde, dass Entscheidungen im Immobilienbereich sehr komplex sind und von einer Vielzahl von Kriterien beeinflusst werden. Die statischen Verfahren der Investitionsrechnung sind zwar einfach zu handhaben, weil sie nur eine geringe Datenbasis benötigen und damit schnell anwendbar sind, jedoch erfolgt neben der isolierten Betrachtung einer einzelnen Kennzahl (Rentabilität, Kosten, Gewinn, Amortisationsdauer) auch nur die Berücksichtigung eines Zeitpunktes bzw. einer Periode. Ein adäquater Vergleich ist zumeist nur möglich, wenn die Ausgangsdaten (z.B. Kapitaleinsatz, Laufzeit) der verschiedenen Investitionsalternativen nicht voneinander abweichen. Die dynamischen Verfahren sind zwar zeitraumbezogen, d.h. es können mehrere Perioden betrachtet werden, die Handhabung ist aber komplexer und zum Teil mit zusätzlichem Erhebungs- und Rechenaufwand verbunden.[38] Gleiches trifft auf die Erweiterung durch eine Risikokomponente zu. Durch das Treffen diverser Annahmen erhöht sich außerdem die Gefahr von Irrtümern und Manipulationen.[39] Zusammenfassend kann somit festgestellt werden, dass das Treffen einer Investitionsentscheidung anhand nur einer bzw. zwei Kennzahlen die Gefahr einer Fehlinvestitionerhöht. Daher besteht grundsätzlich der Bedarf an Entscheidungsunterstützungsverfahren, die komplexe Sachverhalte umfassend abbilden können.

b) Multikriterielle Verfahren

Durch den Einsatz multikriterieller Verfahren können sowohl quantitative als auch qualitative Kriterien in die Entscheidungsfindung einfließen. Hierfür werden in der Immobilienbranche zumeist Checklistenund Scoring-Modelleverwendet. Checklisten dienen der Systematisierung und Sammlung von Informationen zu allen relevanten Investitionskriterien. Anhand der Checklisten werden die Kriterien auf Erfüllung geprüft.[40] Die Entwicklung der Listen basiert oft auf einem langjährigen Erfahrungsschatz des Erstellers und unterliegt daher einer gewissen Subjektivität.[41] Der Hauptnutzen der Checklisten liegt in der Identifikation von Ausschlusskriterien, wobei die Vollständigkeit der Listen gewährt sein muss.[42] Eine Bewertung der Kriterien bzw. Investitionsalternativen i.e.S. kann mit einer Checkliste daher nicht vorgenommen werden.

Das Scoring, auch als Punktwertverfahren bezeichnet, stellt ein Instrument zur Operationalisierung, Bewertung und Gewichtung von quantitativen und qualitativen Einflussfaktoren, mit dem Ziel der Bestimmung der relativen Vorteilhaftigkeit einer Handlungsalternative, dar.[43] Es kann als nützliches Hilfsmittel bei der Portfolioallokation eingesetzt werden, allerdings weist es methodische Schwächen auf. Hier ist vor allem der Transformationsprozessder Eingangsdaten zu nennen. Alle Kriterien müssen aufgrund ihrer unterschiedlichen quantitativen und qualitativen Dimensionen (z.B. Euro, USD, Prozent, Kilometer, Quadratmeter, Indexwerte etc.) auf eine einheitliche Skala transformiert werden, um sie vergleichbar zu machen. Obwohl dem Scoring dadurch mehr Transparenz für außenstehende Dritte zugesagt wird, sind die Verfahren zur Datentransformation entweder schwer nachvollziehbar bzw. für außenstehende Dritte unverständlich aufgrund der Anwendung komplizierter mathematisch-statistischer Verfahren oder werden gar nicht weiter erklärt.[44] Die Transformationauf eine einheitliche Skala kann aber auch ohne komplizierte Verfahren stattfinden, allerdings kommen hier wiederum die subjektiven Einschätzungen des Bewertenden bzw. Entscheidungsträgers und dessen individueller Fähigkeiten und Erfahrungen zum Tragen.[45] Durch die Transformationsprozesse kann es daher zu Verzerrungen kommen, außerdem steigt die Fehleranfälligkeit.

Kritisch ist auch die Ausgleichswirkung von schlechten mit guten Kriterienausprägungen zu beurteilen, die durch den Vergleich der aggregierten Punktwerte entstehen kann. Bei der Beurteilung eines Büroobjektes ist die Kompensationeiner hochwertigen, technisch-modernen Gebäudeausstattung mit einem C-Standort in peripherer Lage im Normalfall nicht wünschenswert.[46] Als problematisch erweisen sich auch die Kriterienauswahl und die Festlegung der Gewichte, was wiederum primär der subjektiven Einschätzung des Entscheidungsträgers unterliegt. Weiterhin ist bei der Konzeption des Scoring-Modells die Überlagerung und Korrelation von Kriterien zu beachten. Möglicherweise besteht zwischen einzelnen Kriterien ein Wirkungszusammenhang, der auf das Scoring-Ergebnis Einfluss nehmen kann.[47] Kritisch sollte auch die Aussagefähigkeit der Scores in Bezug auf das Gesamtergebnis gesehen werden.[48] Insgesamt ist mit der Erstellung eines Scoring-Modells ein erheblicher Aufwand verbunden, der vor allem mit der Datenrecherche der Kriterien und den Transformationsprozessen für jedes einzelne Kriterium zusammenhängt.

C. Lösungsansatz zur effizienten Entscheidungsunterstützung

Im vorangegangenen Kapitel wurde aufgezeigt, dass sowohl die ein- und zweikriteriellen als auch die multikriteriellen Entscheidungsunterstützungsverfahren Defizite aufweisen und somit für eine effiziente Entscheidungsfindung nur eingeschränkt geeignet sind. Neben diesen klassischen Verfahren existieren weitere Ansätze, die ebenfalls zur Entscheidungsfindung herangezogen werden können. Nachfolgend wird näher auf eine alternative Methodengruppe, im Speziellen sind das die sog. Outranking-Verfahren, eingegangen. Im Mittelpunkt der Betrachtung steht hierbei vor allem das ELECTRE-Verfahren, das eine spezifische Variante des Outranking darstellt.

I. Outranking-Verfahren

Die Outranking-Verfahren können den multikriteriellen Entscheidungsunterstützungsverfahren (engl. Multi-Criteria-Decision-Making - MCDM) zugeordnet werden. Diese Verfahren unterteilen sich weiter in Verfahren, die mehrere Zielvorgaben (engl. Multi-Objective-Decision-Making - MODM) oder mehrere Attribute (engl. Multi-Attributive-Decision-Making - MADM) enthalten.[49] Eine Übersicht zur Systematisierung der Verfahren ist Abbildung A 1 im Anhang zu entnehmen. Für die vorliegende Arbeit sind ausschließlich die MADM-Verfahren von Bedeutung, sodass nicht weiter auf die MODM-Verfahren eingegangen wird.[50] Bei der Anwendung multikriterieller Entscheidungsmodelle, die dem MADM-Ansatz folgen, fließt eine festgelegte Anzahl an verschiedenen Kriterien wie bspw. Anlage-, Objekt-, Standort- und Wirtschaftlichkeitskriterien in das Modell ein. Gleichzeitig wird aber nur ein bestimmtes Ziel verfolgt, z.B. die Wahl eines geeigneten Investitionsstandortes.[51]

Die MADM-Verfahren haben ihren Ursprung im Operations Research. Diese Disziplin beschäftigt sich mit der Anwendung von analytischen Methoden, um Entscheidungen effizienter treffen zu können.[52] Das Outranking versteht sich als entscheidungstechnologischer Ansatz, der den Entscheidungsträger auch bei fehlender Datengrundlage oder widersprüchlichen Informationen unterstützt. Der Ansatz, der im deutschsprachigen Raum auch als Prävalenzverfahrenoder Prävalenzsatz bekannt ist, wurde u.a. durch Bernard Roy Mitte der 60er Jahre in Frankreich begründet.[53] Seit der Entwicklung des Outranking werden die Verfahren vor allem in Frankreich, Belgien, Italien und den Niederlanden angewandt.[54] Anders als bei klassischen Entscheidungsverfahren wird dem Entscheidungsträger keine strikte Ordnung aus der Menge aller Alternativen als einzige optimale Lösung präsentiert, sondern als Ergebnis können auch mehrere Lösungen in Betracht kommen.[55] Von Bedeutung ist hierbei die Akzeptanz des Entscheidungsträgers mit den Lösungsvorschlägen. Dies stellt ein wesentliches Charakteristikum der Outranking-Verfahren dar. Die Entwicklung des Outranking kann auf eingeschränkte realitätsnahe Betrachtungsweisen in Bezug auf Präferenzen, wie es in der klassischen Entscheidungstheorie der Fall ist, zurückgeführt werden.

a) Grenzen klassischer Entscheidungstheorie

Ausgangspunkt der klassischen Entscheidungstheorieist die Vergleichbarkeit von zwei oder mehreren Alternativen. Demnach kann der Entscheidungsträger beim Vergleich von zwei Alternativen a und b eindeutig bestimmen, ob Alternative a der Alternative b strikt vorzuziehen ist (striktePräferenz) oder ob die beiden Alternativen als gleichwertig zu beurteilen sind (Indifferenz).[56] Dabei wird die Transitivitätder Präferenzordnung als logisches grundlegendes Postulat angesehen, wobei für drei Alternativen a, b und c dann gilt: falls a gegenüber b und b gegenüber c präferiert wird, dann gilt auch zwingend, dass a gegenüber c präferiert wird.[57] Um die Entscheidungsregeln anzuwenden, ist die Zuordnung von reellen Zahlenwerten zu den Alternativen, welche durch mehrere Kriterien bewertet werden, notwendig. Anhand der reellen Zahlenwerte kann der Nutzen abgebildet werden.[58] Das beste Ergebnis erzielt die Alternative mit dem höchsten Zahlen- bzw. Nutzwert bezogen auf ein bestimmtes Kriterium (z.B. wird Immobilienmarkt a gegenüber den anderen Immobilienmärkten präferiert, weil es beim Kriterium „Transparenz“ den höchsten Wert aufweist). Als problematisch gestaltet sich allerdings die abschließende Beurteilung der Alternativen in Bezug auf die Gesamtheit aller Kriterien. Angenommen es sollen zwei Alternativen miteinander verglichen werden. Hierbei ist Alternative a in Bezug auf ein bestimmtes Kriterium strikt gegenüber Alternative b zu bevorzugen, aber bezüglich eines anderen Kriteriums ist Alternative a nur etwas schlechter als Alternative b zu bewerten. Der Entscheidungsträger steht nun vor dem Problem, welche der beiden Alternativen zu bevorzugen ist. Der Vergleich aggregierter Nutzwerte kommt in einer solchen Situation an seine Grenzen.[59] Eine Kompensationder verschiedenen Kriterien ist nicht immer von Vorteil. Das Problem verschärft sich mit steigender Anzahl an Kriterien deutlich. Die Präferenzrelationen können nicht mehr ausreichend beschrieben werden und es kann zu einer widersprüchlichen Ordnung der Alternativen kommen.[60]

b) Erweiterung des Präferenzbegriffs beim Outranking

Eine Einschränkung der Kompensationsmöglichkeitkann geschaffen werden, indem der Präferenzbegrifferweitert wird, d.h. ein schlechter Erfüllungsgrad eines Kriteriums kann nicht mehr durch einen guten Erfüllungsgrad eines anderen Kriteriums ausgeglichen werden.[61] Daher wird beim Outranking der Präferenzbegriff auf insgesamt vier Bewertungsoptionen, wie in Abbildung 1 dargestellt, abgestuft: strikte Präferenz, Indifferenz, schwachePräferenz und Unvergleichbarkeit.[62] So ist es möglich, eine Bewertung der Alternativen vorzunehmen, auch wenn unvollständige und unscharfe Informationen, Intransitivität oder ähnliche Ergebniswerte vorliegen. Die Realität kann dadurch besser dargestellt werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Abstufung des Präferenzbegriffs beim Outranking.[63]

Das Outranking-Verfahren liefert Präferenzaussagen zur Menge aller Paare von Alternativen, wobei das Ergebnis eine zweistellige Relation auf der Menge aller Alternativen darstellt und als Outranking Relationbezeichnet wird.[64] Im Sinne der Outranking Relation würde eine Alternative a nur dann eine Alternative b dominieren, wenn die Gründe dafür, dass a gegenüber b vorgezogen wird, signifikant sind und die Gründe dafür, dass b gegenüber a vorgezogen wird, nicht so bedeutend sind.[65] Liegt eine schwache Präferenz vor, so würde Alternative a sicher nicht der Alternative b strikt vorgezogen werden.[66] Die Outranking Relationen sind im Allgemeinen weder transitiv noch vollständig.[67] Das Outranking erlaubt auch die Existenz von gleichwertigen und unvergleichbaren Alternativen, d.h. eine eindeutige Rangordnung muss nicht zwingend entstehen. Das Ergebnis des Outranking ist eine partiellePräordnung[68], in der sowohl schwache als auch unvergleichbare Alternativen abgebildet werden. Die Darstellung der Präordnung erfolgt durch einen bewerteten Graphenwie in Abbildung 2 beispielhaft zu sehen. Demnach dominiert Alternative a1 alle anderen Alternativen. Sind Alternativen indifferent zueinander entfällt die Pfeilspitze wie bei Alternative a2 und a4. Besteht keine Verbindung zwischen Alternativen, so sind diese miteinander unvergleichbar wie es bei Alternative a2 und a6 der Fall ist.[69]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Partielle Präordnung als mögliches Ergebnis im Outranking.[70]

c) Klassifikation multikriterieller Entscheidungssituationen

Nach Roy können drei Methoden zur Entscheidungsunterstützung unterschieden werden. Dies sind das Selektieren, Sortieren und Ordnen, die je nach Problemstellung des Entscheidungsträgers zur Anwendung kommen können.[71] Bei der Selektion wird aus der Menge aller Alternativen eine Teilmenge der besten Alternativen herausgefiltert. Beim Sortieren werden die Alternativen bestimmten Klassen zugeordnet und beim Ordnen werden die Alternativen in eine Rangordnung gebracht.[72]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Klassifikation von Problemstellungen bei MCDM.[73]

Zu den bekanntesten Outranking-Verfahren gehören PROMETHEEund ELECTRE, die vor allem in der praktischen Anwendung in den vergangenen Jahren an Bedeutung gewonnen haben.[74] Nachfolgend widmet sich die Arbeit ausschließlich dem ELECTRE-Verfahren.[75]

II. ELECTRE als besondere Ausprägung des Outranking

ELECTRE ist die Kurzform von Elimination Et Choix Traduisant la Realité (engl. Elimination and Choice Expressing the Reality) und gilt als eines der ältesten Outranking-Verfahren.[76] Die Entwicklung des ersten ELECTRE-Verfahrens geht auf Bernard Roy zurück, der Mitte der 60er Jahre als Berater bei der Société d´ Economie et de Mathématiques Appliquées mit dem Lösen von praktischen Problemen beauftragt war, wobei es sich bei dem Entscheidungsproblem konkret, um die Entwicklung neuer geschäftlicher Tätigkeitsfelder handelte.[77] Der besondere Vorteil von ELECTRE liegt in der gemeinsamen Verwendung von quantitativen und qualitativen Kriterien beim Lösen eines Entscheidungsproblems. Anders als beim Scoring müssen Kriterien mit unterschiedlichen Einheiten, z.B. USD, Quadratmeter, Kilometer, Prozent oder Punktwerte, nicht vorab auf eine einheitliche Skala transformiert werden.[78] Ein weiteres Charakteristikum ist die eingeschränkte Kompensationsmöglichkeitvon Kriterien. Durch die Abstufung des Präferenzbegriffs kann eine realitätsnähere Bewertung vorgenommen werden.

Es existieren verschiedene Variantenvon ELECTRE, welche im Laufe der Zeit entwickelt bzw. weiterentwickelt wurden. Es gibt fünf Basisversionen (ELECTRE I, II, III, IV und TRI) mit weiteren Unterversionen (ELECTRE Iv, IS, TRI-C und TRI-NC), so dass insgesamt neun Versionen[79] des Verfahrens existieren.[80]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Zuordnung der ELECTRE-Varianten zu spezifischen Problemstellungen.[81]

Die Wahl des entsprechenden Verfahrens hängt, wie oben bereits erläutert, vom Typ der Problemstellung bzw. Zielsetzung des Entscheidungsträgers ab.[82] Die verschiedenen Verfahren basieren alle auf dem gleichen grundlegenden Konzept. Die Unterschiede ergeben sich vor allem im Hinblick auf die verwendete Outranking Relation.[83] Wird bspw. eine einfache Methode zum Selektieren benötigt, dann wird die Anwendung vom Basismodell ELECTRE I empfohlen.

a) Wesen des ELECTRE-Verfahrens

Der Kern der gesamten Verfahrensgruppe liegt im paarweisenVergleichder Alternativen mit dem Ziel eine Menge nicht-dominierter Alternativen zu extrahieren und zu ordnen. Letzteres soll eine Empfehlung für den Entscheidungsträger darstellen. Durch den Vergleich soll festgestellt werden, inwieweit der Bewertung bezüglich der Dominanz einer Alternative über eine andere Alternative zugestimmt oder widersprochen werden kann bzw. wie glaubwürdig diese Relation zwischen den beiden Alternativen ist. Die Dominanzbeziehungder beiden Alternativen wird durch den Glaubwürdigkeitsgradbestimmt. Hierzu wird das Konzept der Konkordanzund Diskordanzangewandt.[84] Grundsätzlich lassen sich die ELECTRE-Verfahren in zwei Prozesse bzw. Phasen einteilen. Das ist zum einen die Konstruktion der Outranking Relationen, um die Dominanzbeziehung zwischen den Alternativen zu bestimmen. In einem zweiten Prozess werden die Outranking Relationen verwertet, um die besten Alternativen zu bestimmen. Das kann mittels bewerteten Graphenoder Destillation erfolgen, wobei bei einer Vielzahl von Alternativen zumeist das Destillationsverfahren Anwendung findet. Im Wesentlichen werden insgesamt sieben Verfahrensschritte durchlaufen.[85] Die einzelnen Schritte sind in Abbildung 10 im 3. Abschnitt für ELECTRE III dargestellt, da dieses Verfahren im späteren Verlauf der Arbeit für die Konstruktion des Modells[86] herangezogen wird.[87] Auf eine detaillierte Beschreibung der Verfahrensschritte wird an dieser Stelle verzichtet. Aus Gründen der besseren Nachvollziehbarkeit werden die Schritte erst bei der Anwendung des Modells näher erläutert und auf die Länderallokationsproblematik angewandt. Nachfolgend werden die grundlegenden Wesenszüge von ELECTRE vorgestellt, die zum Verständnis des Modells nötig sind.

1. Modellierung von Präferenzen

Zur besseren Verständlichkeit ist es an dieser Stelle notwendig, einige Notationen einzuführen. Grundsätzlich werden für multikriterielle Entscheidungssituationen folgende Daten benötigt:

- eine endliche Menge A := {a1, a2, …, ai, …, am} von m möglichen Aktionen bzw. Alternativen,

- eine Gruppe von Kriterien F := {g1, g2, …, gj, …, gn}, wobei n ≥ 3, und

- gj(ai) der Wert der Alternative ai beim Kriterium gj, für alle ai ÎA und gj ÎF.

Mit den Daten ist es möglich eine m ´ n -Matrix M zu bilden, mit gj(ai) in Zeile i und Spalte j (i = 1, …, m; j = 1, …, n).[88] Im Allgemeinen wird angenommen, dass es für den Entscheidungsträger umso besser ist, je größer der Wert gj(ai) ist. Neben den Daten fließen Präferenzen des Entscheidungsträgers in das Verfahren ein. ELECTRE kennt die vier Präferenzsituationen Indifferenz(I), striktePräferenz (P), schwachePräferenz (Q) und Unvergleichbarkeit(R) bezogen auf den paarweisen Vergleich von Alternativen.[89] Damit ist es möglich eine binäre Outranking Relation, S, zu modellieren. Dabei bedeutet S so viel wie „ genauso gut wie[90]. Bezogen auf zwei Alternativen bedeutet dann „ aiSaj “ so viel wie „ ai ist genauso gut wie aj “ oder „ ai ist nicht schlechter als aj “.[91] Das impliziert demnach auch, dass ai besser sein kann als aj. Der zentrale Gegenstand des ELECTRE-Verfahrens ist die Überprüfung dieser Aussage bzw. Hypothese für jedes Paar von Alternativen. Insgesamt können die folgenden vier Präferenzsituationen auftreten:

- aiSaj und nicht ajSai, d.h . aiPaj (ai wird aj strikt vorgezogen),

- ajSai und nicht aiSaj, d.h. ajPai (aj wird ai strikt vorgezogen),

- aiSaj und ajSai, d.h. aiIaj (ai ist indifferent zu aj),

- nicht aiSaj und nicht ajSai, d.h. aiRaj (ai ist unvergleichbar mit aj).[92]

2. Abgrenzung der Präferenzen mit Hilfe von Schwellenwerten

Die Bestimmung oder Abgrenzung der Präferenzen über eine Vielzahl von Kriterien ist nicht immer eindeutig. Daher nutzt das ELECTRE-Verfahren Schwellenwerte. Die Abgrenzung erfolgt durch die Einführung einer Indifferenzschwelle qj und einer Präferenzschwelle pj wie in Abbildung 5 anschaulich dargestellt.[93] Je nach Differenz zwischen den Kriterienwerten kann die Intensität der Vorziehungswürdigkeit abgebildet werden.[94] Ein Entscheidungsträger wäre bspw. indifferent bei einer Differenz von 0,1 Prozent beim Vergleich zweier Renditen, während eine Differenz von 0,5 Prozent bereits als Präferenz gewertet werden könnte.[95] Der Bestimmung der Schwellenwerte kommt demnach eine essenzielle Bedeutung zu.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Präferenzschwellenwerte.[96]

Über die Schwellenwerte können auch unvollständige Bewertungen und lückenhafte Wissens- und Datengrundlagen berücksichtigt werden, insbesondere Unsicherheiten, Ungenauigkeiten und unzureichende Bestimmungen in Bezug auf die Kriterien und deren Definition.[97] Nach Roy / Vincke ist eine positive Differenz bei der Betrachtung von gj(ai)–gj(aj) kein Beweis dafür, dass eine strikte Präferenz vorliegt, wie es in der klassischen Entscheidungstheorie üblich ist. Vielmehr sollte eine Interpretation als schwache Präferenz oder Indifferenz, als Übergang zur strikten Präferenz, in Betracht gezogen werden, wenn eine gewisse vordefinierte Schwelle unterschritten wurde. Auf der Basis der Differenz zwischen gj(ai) und gj(aj) können mit Hilfe der Schwellenwerte pj und qj die folgenden Präferenzen modelliert werden:

- Strikte Präferenz für ai:
- Indifferenz :
- Schwache Präferenz für ai: .[98]

Die Modellierung der Präferenzen mit den Schwellenwerten, die die oben genannten Unsicherheiten explizit berücksichtigen, wird auch als Konzept der „Pseudo-Kriterien“ bezeichnet.[99]

Es existiert außerdem ein dritter Schwellenwert, der Veto-Schwellenwert vj. Dieser Schwellenwert kann zusätzlich genutzt werden, um beim Überschreiten kritischer Kriterienwerte, bestimmte Alternativen von der Auswahl auszuschließen.[100] Das ist der Fall, wenn die Differenz zwischen zwei Alternativen größer als die Vetoschwelleist. Für die Schwellenwerte gilt allgemein vj ≥ pj ≥ qj ≥ 0.[101] Die Festlegung der Schwellenwerte ist Aufgabe des Entscheidungsträgers. Die Bestimmung sollte in Abhängigkeit der Entscheidungssituation und der Art der Kriterien erfolgen. Die Schwellenwerte haben einen essenziellen Einfluss auf das Ergebnis und sollten daher sorgfältig festgelegt werden.

Die Bewertung der Alternativen kann zusätzlich durch eine Gewichtungweiter differenziert werden. Die relative Wichtigkeit eines Kriteriums gj wird durch wj wiedergegeben, wobei gj ÎF und = 1 gilt. Synonym kann wj auch als relativer Wichtungskoeffizient oder Gewichtungsfaktor bezeichnet werden, wobei wj interpretiert werden kann als das Stimmrecht jeden Kriteriums. Das Gewicht ist umso höher, je wichtiger das Kriterium ist (unabhängig von den verwendeten Skalen der Kriterien).[102]

3. Konzept der Konkordanz und Diskordanz

Die Überprüfung der Hypothese aiSaj bezüglich eines Kriteriums gj erfolgt anhand des Konzeptes der Konkordanz und Diskordanz. Demnach ist eine Alternative ai mindestens genauso gut wie eine Alternative aj, wenn eine hinreichende Mehrheit der Kriterien diese Aussage unterstützt (Konkordanz) und der Widerspruch der Minderheit der Kriterien „nicht zu stark“ ist (Null-Diskordanz).[103] Konkordanz bedeutet dabei so viel wie Übereinstimmung oder Harmonie, d.h. es wird geprüft, ob die einzelnen Kriterien bei Alternative ai besser oder mindestens genauso gut sind wie bei aj. Die Diskordanzprüft hingegen auf fehlende Übereinstimmung oder Disharmonie, d.h. sie stellt einen Gegentest zur Konkordanz dar und untersucht, ob die Kriterien eine strikte Präferenz für die Alternative aj aufweisen.[104] Null-Diskordanzbedeutet dann, dass es keinen Widerspruch bzw. keine fehlende Übereinstimmung mit der obigen Hypothese gibt. Das Konzept verwendet für die Überprüfung die Präferenzschwellenwerte pj, qj und die Vetoschwelle vj.

b) Anwendungsgebiete in der Praxis

Das ELECTRE-Verfahren wird unterdessen in den verschiedensten Branchen und Bereichen eingesetzt. Die unten stehende Abbildung 6 gibt nur einen Auszug aus den vielfältigen Anwendungsgebieten wieder. Im Bereich des Umwelt- und Energiemanagements wird ELECTRE bereits häufig eingesetzt.[105]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6: Anwendungsgebiete des ELECTRE-Verfahrens.[106]

Bei Entscheidungen im Finanzwesen kommt ELECTRE u.a. in den folgenden Bereichen zum Einsatz: Kredit- und Risikobewertung, Portfolio-Selektion und -Management, Bewertungen der Unternehmensperformance sowie Prüfung der Vorteilhaftigkeit von Investitionen.[107] In der Immobilienbranche ist das Outranking bzw. ELECTRE noch unbekannt, wie aus einer Befragung von Metzner hervor ging.[108] Vereinzelt finden sich Anwendungen im Bereich Projektentwicklung und Investmentmanagement.[109]

2. Abschnitt: Festlegung des Untersuchungsdesigns für das immobilienmarktbezogene Entscheidungsmodell

Nachdem im ersten Abschnitt auf die Problemstellung bei der internationalen Zielmarktauswahl eingegangen und ein alternativer Lösungsansatz vorgestellt wurde, dient der vorliegende Abschnitt der Eingrenzung des Untersuchungsgegenstandes für die Modellkonzeption. Zunächst wird ein geeignetes ELECTRE-Verfahren bestimmt, das den Anforderungen des immobilienmarktbezogenen Entscheidungsmodells genügt. Eine weitere Eingrenzung bezieht sich auf die Festlegung der Zielmärkte. Anschließend widmet sich der Abschnitt der Auswahl der Kriterien. Eine Literaturanalyse trägt zunächst die Erkenntnisse aus vergangenen Studien zusammen und gibt Aufschluss über wichtige Einflusskriterien auf Immobilienmärkte respektive Investitionsentscheidungen. Die Kategorisierung und die Auswahl entsprechender Kriterien orientieren sich an einer Forschungsarbeit, bei der ein umfassender Kriterienkatalog zusammengetragen wurde.

A. Auswahl des anzuwendenden ELECTRE-Verfahrens

Mit ELECTRE können drei Typen von Problemstellungen bearbeitet werden. Die vorliegende Arbeit kann dem Typ γ, also dem Ordnen von Alternativen, zugeordnet werden. Das Ergebnis der Arbeit soll eine Rangordnung von Zielmärkten liefern, die für institutionelle Immobilieninvestitionen zu bevorzugen sind. Zur Lösung der Ranking-Problematik stehen drei ELECTRE-Varianten zur Verfügung, nämlich ELECTRE II, III und IV.

Bei ELECTRE II werden aus zwei Prävalenzrelationen zwei entgegengesetzte Rangordnungen gebildet, wobei es sich dabei um sog. embedded Outranking Relations handelt, von denen die eine die andere umfasst. Die Rangordnung wird nach dem Prinzip der sukzessiven Optimalität konstruiert.[110] Allerdings verzichtet das Verfahren auf Präferenz- und Indifferenzschwellenwerte, d.h. ELECTRE II sollte nur dann zur Anwendung kommen, wenn ein einfaches Verfahren benötigt wird und pj = 0 und qj = 0 (" j Î F) als realistisch anzusehen ist. Tritt der Fall ein, dass Gewichtungskoeffizienten wj nicht bestimmt werden können oder nicht gewünscht sind, so ist ELECTRE IV zu wählen. Das Verfahren verzichtet auf die Gewichtung von Kriterien.[111]

Bei ELECTRE IIIhandelt es sich um eine Weiterentwicklung von ELECTRE II, wobei das Verfahren sowohl Schwellenwerte als auch Gewichtungsfaktoren berücksichtigt. Auch hier werden zwei Rangordnungen im entgegengesetzten Sinne gebildet, wobei das Prinzip der besten Qualifikationverfolgt wird.[112] ELECTRE III wurde in den letzten Jahren erfolgreich für die Lösung von verschiedensten praktischen Problemen eingesetzt. Der Vorteil bei diesem Verfahren liegt vor allem in der einfachen Anpassung an spezifische Fragestellungen und der Berücksichtigung von unscharfen und unvollständigen Informationen, wofür die Schwellenwerte bzw. das Konzept der „Pseudo-Kriterien“ benötigt werden.[113] Aufgrund dieser Eigenschaften wird ELECTRE III zur Konstruktion des Modells zur Priorisierung von Zielmärkten eingesetzt.

B. Auswahl der Alternativen

Bei den MADM-Verfahren ist die Anzahl der Alternativen im Voraus bekannt und besteht aus einer endlichen Menge. In der vorliegenden Arbeit werden die Zielmärkteals Alternativen definiert.[114] Unter einem Zielmarkt wird im Folgenden ein Land verstanden, welches für direkte Immobilieninvestments aus Sicht institutioneller Investoren in Frage kommt. Weltweit gibt es laut UN 193 anerkannte Staaten, die je nach Definition[115] in Industrie-, Transitions- und Entwicklungsländer unterschieden werden können.[116] Die in Frage kommenden Zielmärkte werden hauptsächlich durch die Investitionsstrategie bzw. das Investment- oder Risikoprofil des Investors bestimmt.

I. Investitionsstrategie als Voraussetzung für die Vorauswahl

Grundlage für die Vorauswahl geeigneter Zielmärkte bildet die Investitionsstrategiebzw. das Investmentprofildes Investors. Damit ist die Vorab-Definition von „Soll-Werten“ gemeint, die sich auf die Rendite, das Risiko, den Anlagehorizont, eine geographische Region und Markt- und Objekteigenschaften beziehen. Es können vier Strategien unterschieden werden: Core, Core Plus, Value Added und Opportunistic. Eine einheitliche branchenweite Definition liegt nicht vor.[117] Eine Übersicht über die wichtigsten Merkmale der Investitionsstrategien findet sich in Abbildung A 2 im Anhang.

Das Investmentprofil institutioneller Investoren, dazu zählen u.a. Versicherungsunternehmen, Pensionskassen, Stiftungen, Fonds- und Leasinggesellschaften, ist zumeist abhängig von den Bedürfnissen ihrer Anleger und rechtlichen Restriktionen. Vor allem Versicherungen und Pensionskassen müssen ihren Leistungsversprechen bzw. Pensionsverpflichtungen nachkommen. Daher ist die Generierung eines nachhaltigen stabilen Cashflows ein wichtiges Kriterium für diese Investoren. Um den Untersuchungsgegenstand für die vorliegende Arbeit weiter einzugrenzen, wird im Folgenden angenommen, dass bei Immobilieninvestments die Core-Strategie verfolgt wird. In Bezug auf die Auswahl der Zielmärkte bedeutet das, dass potenzielle Märkte transparent und liquide sind sowie eine stabile Entwicklung von Mieten und eine geringe Volatilität aufweisen.[118]

Weiterhin werden in der Literatur fehlende Informationen, impliziert durch die Ineffizienz und Intransparenz von Immobilienmärkten, als wichtiger Grund für Hemmnisse, in einen Markt einzutreten, genannt.[119] Daher wird die Transparenz zusätzlich als vorgelagertes Filterkriterium definiert.

II. Festlegung der Zielmärkte für das Modell

Für die Bestimmung der Zielmärkte können aufgrund der Core-Strategie bereits einige Länder ausgeschlossen werden. Dazu zählen insbesondere die Emerging Markets. Diese Märkte sind zwar sehr chancenreich, weil sie ein schnelles Wirtschaftswachstum aufweisen, aber gleichzeitig auch mit höheren Risiken verbunden sind, die sich u.a. in der Instabilität des politischen Systems und mangelnder Transparenz wiederspiegeln. Demnach erfolgt die Zuordnung dieser Märkte zumeist zur opportunistischen Investitionsstrategie. Zu den Emerging Markets zählen insbesondere Volkswirtschaften in Lateinamerika, Ostasien und Osteuropa z.B. Brasilien, Chile, Mexiko, China, Indien, Russland, Polen und Rumänien.

Es wurden zehn Länder identifiziert, die als stabile Industrieländer und als sehr transparent bzw. transparent deklariert werden können. Für die Filterung der Länder bezüglich der Transparenz wurde der „Global Real Estate Transparency Index“[120] von JLL herangezogen. Allerdings wurden hier nicht die zehn transparentesten Länder ausgewählt, da dies zum Ausschluss von Deutschland geführt hätte. Aus der Literatur geht immer wieder hervor, dass Deutschland ein Magnet für viele ausländische Investoren ist. Aus diesem Grund und aus wissenschaftlichem Interesse wird Deutschland in die Grundgesamtheit der Alternativen aufgenommen und ersetzt damit Neuseeland.[121] Weiterhin wird Irland durch Österreich ersetzt. Hierfür spricht, dass dann ein Vergleich zwischen Deutschland und seinen Nachbarländern (Schweiz, Österreich, Frankreich, Niederlande) vorgenommen werden kann.

Die Anzahl der Länder wurde auf zehn begrenzt, damit die Nachvollziehbarkeit des Modells gewährleistet werden kann. Die finale Auswahl kann der Abbildung 7 entnommen werden. Damit gehören zwei Länder dem nordamerikanischen und eins dem asiatischen bzw. australischen Kontinent an, die übrigen sieben Länder befinden sich in Europa.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 7: Festgelegte Zielmärkte.[122]

C. Auswahl der Kriterien

Nachdem ein geeignetes ELECTRE-Verfahren ausgewählt und die Alternativen bestimmt wurden, widmet sich das nachfolgende Kapitel der Auswahl der Kriterien, die in das Modell einfließen. Um eine Auswahl treffen zu können, ist es vorab notwendig relevante Kriterien, die Einfluss auf die Investitionsentscheidung haben, zu identifizieren.

I. Einflusskriterien internationaler Immobilieninvestitionen

Die immobilienwirtschaftliche Investitionsentscheidung stellt bereits an sich ein komplexes Konstrukt dar. Demnach existiert eine Vielzahl an Kriterien, die den Immobilienmarkt beeinflussen und die bei der Auswahl eines Zielmarktes Beachtung finden müssen. Die Einflusskriterieneiner Investitionsentscheidung bestimmen sich auch aufgrund der standortspezifischen Dimensionen (international, national, regional, lokal). Demnach sind andere Kriterien bei einer internationalen Standortentscheidung heranzuziehen als bei einer regionalen oder lokalen Standortentscheidung.

a) Erkenntnisse aus vergangenen Studien

Es existiert eine Vielzahl an Literatur, die sich mit Einflusskriterien auf den Immobilienmarkt und damit auch auf immobilienwirtschaftliche Investitionsentscheidungen beschäftigen. Je nach Untersuchungshintergrund können verschiedene Systematisierungsversuche der Kriterien unterschieden werden. Im Bereich Risiko und Risikomanagement werden zumeist die verschiedenen Risikoarten thematisiert, die bei Auslandsinvestitionen eine Rolle spielen. Bei Rhein wird das Länderrisiko bspw. in politisches, wirtschaftliches, soziales und sonstiges Risiko unterteilt.[123] Maier nimmt zunächst eine Einordnung nach systematischen und unsystematischen Auslandsrisiken vor und ordnet dann die jeweiligen Risikoarten zu.[124] Neben der risikobasierten Betrachtung gibt es auch chancenorientierte Ansätze der Kriteriensystematisierung. Bei Bone-Winkel werden verschiedene Kriterien der Kategorie „Marktattraktivität“ zugeordnet, die für Erfolgspotentiale im Immobilieninvestmentbereich steht.[125] Eine verbreitete Systematisierung ist aus der Markt- und Standortanalyse bekannt, in der nach Makro- und Mikrostandort unterschieden wird. Auch hier werden Kriterien in Kategorien eingeordnet, die wirtschaftliche, politische, sozio-demographische und immobilienspezifische Rahmenbedingungen beschreiben. Auf Grundlage der ausgewerteten Literatur werden die Erkenntnisse aus vergangenen Studien nachfolgend in die fünf Kategorien „Markttransparenz und Marktreife“, „Ökonomie“, „Politik und Recht“, „Sozio-Kultur und Demographie“ sowie „immobilienspezifische Rahmenbedingungen“ aufgeteilt. Die Einflusskriterien werden den verschiedenen Kategorien zugeordnet und sind in Abbildung 8 ersichtlich. Falls in Literaturquellen keine konkreten Kriterien benannt, sondern nur Bezug zu einer allgemeineren Einflusskategorie genommen wurde, ist dies mit einem „Zwischenkreuz“ gekennzeichnet.[126] Der vollständige Quellennachweis kann der Abbildung A 4, welche sich im Anhang befindet, entnommen werden. Dabei entspricht die ausgewertete Literatur nur einem Auszug zur vorliegenden Thematik. Allerdings ist bei der Auswertung der Literatur aufgefallen, dass sich viele Autoren zumeist nur ein Kriterium oder einige wenige Kriterien herausgreifen und diese auf einen Einfluss auf den Immobilienmarkt bzw. Investitionsentscheidungen untersuchen. Daher beinhaltet Abbildung 8 sowohl Studien, die einen umfassenden Überblick über Einflusskriterien geben, als auch Studien die sich nur mit einigen wenigen Kriterien befassen.

Ein Großteil der ausgewerteten Literatur kommt außerdem zu dem Schluss, dass die Transparenzund der Reifegradeines Marktes die beiden Haupteinflusskriterien bei der internationalen Zielmarktauswahl sind. Dies betrifft sowohl allgemeine als auch immobilienbezogene Markteinschätzungen. Daher werden diese beiden Kriterien kurz näher erläutert.

- Markttransparenz

Der Zugriff auf relevante Marktdaten ist ein entscheidender Wettbewerbsfaktor, denn nur so ist es möglich die Marktsituation einzuschätzen und eine adäquate Risikoprämie zu bestimmen. Demnach sind mangelnde Informationen und eine undurchsichtige Datenlage für international agierende Investoren ein Anzeichen für höhere Investitionsrisiken.[127] Je vollständiger und leichter verfügbar die Marktdaten sind, desto transparenter und vollkommener ist der Immobilienmarkt. Eine Voraussetzung für die Schaffung einer soliden Datengrundlage ist die Breitstellung von Daten durch die Akteure des Immobilienmarkes. Dazu zählen u.a. Projektentwickler, Bauunternehmen, Finanziers, Investoren, Nutzer, Berater, öffentliche Hand und sonstige Dienstleister, die ihre Leistungen den anderen Marktakteuren zu Verfügung stellen.[128] Das Vorhandensein dieser Akteure und deren Aktivitäten im Markt prägen u.a. die Professionalität des Immobilienmarktes und somit dessen Entwicklungsstand.

- Marktreife

Ein von Keogh / D’Arcy entwickelte Ansatz betrachtet den Immobilienmarkt als Institution und bezieht nicht nur ökonomische, politische, rechtliche und soziale Rahmendaten ein, sondern auch den Entwicklungsstand eines Marktes bzw. dessen Reifegrad. Ein entwickelter Markt, der auch bezüglich seiner prozessbegleitenden Strukturen eine hohe Investitionsqualität aufweist, charakterisiert sich demnach durch folgende Merkmale:

- Diversifiziertes Angebot an investmentfähigen Immobilien (-Produkten);
- Hohe kurz- und mittelfristige Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Marktbedingungen, sowohl bei nutzer- als auch investorenseitiger Präferenzstrukturen;
- Hoher Grad an Professionalität, verbunden mit der Existenz qualifizierter Institutionen und Netzwerken;
- Hoher Grad an Markttransparenz, d.h. umfangreicher Informationsfluss und Research-Aktivitäten;
- Offenheit der Märkte, im räumlichen, funktionalen und branchenspezifischen Sinne;
- Hoher Grad an Standardisierung.[129]

Anhand dieser Charakteristika ist es möglich Immobilienmärkte nach ihrem Entwicklungsstand zu klassifizieren. Die Auswahl der Zielmärkte kann an dieser Stelle nochmals bestätigt werden. Es handelt sich bei den festgelegten Märkten um transparente und entwickelte Immobilienmärkte.

Des Weiteren können mit diesen Erkenntnissen die Investmentaktivitäten in Bezug auf den Marktein- und austritt besser geplant und gesteuert werden. Weiterhin ist es dadurch möglich die Entwicklung der nutzer- und investorenseitigen Präferenzstrukturen zu erkennen und darauf entsprechend zu reagieren, z.B. mit der Einführung neuer Immobilienmarktprodukte.[130]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 8: Literaturauswertung zu den Einflusskriterien internationaler Immobilieninvestitionen.

b) Kategorisierung der Einflusskriterien nach LIESER

Nachdem die Kriterien, die für internationale Immobilieninvestitionen relevant sind, aus der Literatur in übersichtlicher Weise zusammengetragen wurden, erfolgt nun eine Spezifizierung dieser Kriterien. Dabei geht es darum, geeignete Daten heranzuziehen, um die einzelnen Kriterien abbilden zu können. Eine gute wirtschaftliche Lage eines Landes kann bspw. durch Daten zum BIP, der Inflationsrate oder der Arbeitslosenquote wiedergegeben werden. Schwieriger gestaltet sich die Abbildung der Kriterien zum Schutz von Eigentumsrechten oder der Beurteilung des Rechtssystems.

Eine Übersicht über geeignete Daten zu den einzelnen Kriterien findet sich bei Lieser. Dieser identifizierte sechs „Key Driver“, die Einfluss auf die Attraktivität eines Landes haben und damit als wichtige Einflusskriterien für die internationale Zielmarktauswahl gelten. Die einzelnen identifizierten Kriterien und Daten lassen sich zu den nachfolgenden Kategorien[131] aggregieren:

- Ökonomisches Umfeld
- Immobilienbezogenes Investitionsumfeld
- Entwicklungsstand und Tiefe des Kapitalmarktes
- Schutz des Investors und Qualität des Rechtssystems
- Administrative Hindernisse und rechtliche Restriktionen
- Sozio-kulturelles und politisches Umfeld.[132]

Die Kategorien enthalten weitere Unterkategorien, die durch einzelne Datensätze beschrieben werden. Die Oberkategorie „Schutz des Investors und Qualität des Rechtssystems“ teilt sich in die Unterkategorien „Schutz des Investors“, „Qualität der Rechtsdurchsetzungsfähigkeit“, „Regulierungsqualität” und „Schutz der Eigentumsrechte“. Letztere kann durch zwei Datensätze beschrieben werden. In diesem Fall werden Daten der Heritage Foundation („Property Rights“) und der Weltbank („Legal Property Rights Index“) herangezogen. Insgesamt werden bei Lieser 66 Datensätze verwendet um die sechs Oberkategorien abzubilden.[133] Bisherige Untersuchungen haben sich auf einige wenige Kriterien beschränkt. Dagegen hat Lieser zum ersten Mal eine umfangreiche Aufstellung relevanter Kriterien vorgenommen und diese in einem konzeptionellen Rahmen dargestellt.[134] Daher wird sich die vorliegende Arbeit nachfolgend an der obigen Kategorisierung orientieren und die Kriterien, die in das Entscheidungsmodell einfließen, werden aus dem Kriterienkatalog von Lieser entnommen. Aus Gründen der besseren Nachvollziehbarkeit und zur Bewahrung der Übersichtlichkeit werden lediglich zwei Datensätze pro Oberkategorie für die Konzeption des Entscheidungsmodells verwendet. Die Auswahlmethodik der Daten wird nachfolgend beschrieben, doch zuvor wird die Eingrenzung der Datenbasis bzw. die Anforderungen an die zu verwendenden Daten erläutert.

c) Eingrenzung der Datenbasis

Im internationalen Vergleich gibt es erhebliche Unterschiede hinsichtlich der Verfügbarkeit und Qualität von Immobilienmarktdaten.[135] Die Unterschiede können u.a. auf die verschiedenen Entwicklungsstände der Länder bzw. Immobilienmärkte zurückgeführt werden. Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel eine einheitliche Datengrundlage zu verwenden, d.h. die Daten sollten möglichst von einem Datenanbieter zu beziehen sein und für alle ausgewählten Zielmärkte zur Verfügung stehen. Als Beispiel kann hier der Bezug von Daten vom IMF (International Monetary Funds) genannt werden, der einheitlich für das Kriterium „BIP pro Kopf“ für alle Länder verfügbar ist. Gleichzeitig wird mit dieser Forderung die Vergleichbarkeit der Daten und Ergebnisse sichergestellt. Allerdings ist auch zu bemerken, dass sich die Daten, bis auf eine Ausnahme, nur auf einen Zeitpunkt und nicht auf einen Zeitraum beziehen. Für die erstmalige Anwendung des Modells mit ELECTRE sollen zunächst die zeitpunktbezogenen Daten genügen. Eine Erweiterung um zeitraumbezogene Daten oder Prognosedaten ist, bei entsprechender Verfügbarkeit, möglich.[136] Es wurde außerdem darauf geachtet, dass die Daten frei zugänglich sind, d.h. die Daten sind von Institutionen und Unternehmen zu beziehen ohne Gebühren oder Entgelt zu entrichten.

Bei der Auswahl von Kriterien sind grundsätzlich die Prinzipien der Vollständigkeit, Wesentlichkeit, Überschneidungsfreiheit und Messbarkeit zu beachten.[137] In der vorliegenden Arbeit können die Prinzipien nur eingeschränkt gewährleistet werden. Grund hierfür ist die primäre Analyse der Eignung und Übertragungsfähigkeit des Modells auf die vorliegende immobilienökonomische Problemstellungen sowie die Sicherstellung der Nachvollziehbarkeit. Die Anzahl der Kriterien wurde daher auf zwölf begrenzt. Es gibt sicher mehr Kriterien, die für die Zielmarktauswahl relevant sind. Bei der praktischen Anwendung ist auch darauf zu achten, dass die Anzahl der Kriterien nicht zu hoch ist, ansonsten besteht die Gefahr der Korrelation, die das Ergebnis verzerren kann. Üblicherweise wird im Vorfeld eine Korrelationsanalyse durchgeführt, um Überschneidungen auszuschließen oder die Kriterien entsprechend anzupassen. Es ist aber auch anzumerken, dass die Kriterien nicht gänzlich überschneidungsfrei sein können. Insbesondere betrifft das Kriterien aus den Kategorien Rechtssystem, politisches Umfeld sowie administrativen und rechtliche Restriktionen. Ein nationaler Immobilienmarkt wird durch sein institutionelles Umfeld beeinflusst. D.h. durch politische, rechtliche, ökonomische und soziale Institutionen und Gegebenheiten. Wenn sich diese Gegebenheiten ändern, wird sich auch das nationale Immobilieninvestmentumfeld ändern und umgekehrt.[138]

Dagegen liegt die Messbarkeit der Kriterien vor, wobei unterschiedliche Einheiten zugrunde liegen, z.B. USD, Prozent-, Punkt- und Indexwerte. Durch die Verwendung von ELECTRE können die originalen Einheiten der Kriterien beibehalten werden und müssen nicht vorab auf eine einheitliche Skala transformiert werden.

II. Festlegung der Kriterien für die Modellanwendung

In das Entscheidungsmodell sollen zwei Kriterien pro Kategorie[139] einfließen, die aus dem Kriterienkatalog von Lieser entnommen werden. Um den Einfluss und die Wichtigkeit der einzelnen Kategorien und Kriterien auf internationale Investitionsentscheidungen zu bestimmen, hat Lieser eine Paneldaten-Regression durchgeführt.[140] Im Speziellen wurde das Random-Effects-Modell angewandt.[141] Auf Grundlage der Ergebnisse aus dieser Regressionsanalyse[142] werden die Kriterien mit dem größten Einfluss, ausgewählt und fließen anschließend in das Entscheidungsmodell ein, wobei die Anforderungen der Datenverfügbarkeit und -vergleichbarkeit gelten sollen.

An dieser Stelle ist auch zu bemerken, dass es keine allgemeingültige Aufstellung relevanter Einflusskriterien geben kann. Die Suche und Auswahl von geeigneten Kriterien ist in der Praxis abhängig von den individuellen Präferenzen des Investors und den situativen Gegebenheiten.[143]

Die ausgewählten Kriterien, die in das Entscheidungsmodell einfließenden, sind in Abbildung 9 dargestellt und werden nachfolgend kurz erläutert. Die Definitionen der einzelnen Kriterien finden sich außerdem in Anlage 6 im Anhang.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 9: Festgelegte Kriterien für die Anwendung im Modell.

a) Ökonomisches Umfeld

Aus verschiedenen Untersuchungen geht hervor, dass zwischen der wirtschaftlichen Lage und dem Immobilienmarkt eines Landes eine wechselseitige Beziehung besteht. Dieser Zusammenhang kann u.a. mit dem Vier-Quadranten-Modellvon DiPascale / Wheaton veranschaulicht werden. Das Modell zeigt, dass eine positive Veränderung der wirtschaftlichen Lage, z.B. ein Anstieg der Beschäftigungsquote, eine höhere Flächennachfrage nach sich zieht. Das impliziert wiederum eine Änderung der Angebotssituation.[144]

Bei der Betrachtung der ökonomischen Kriterien sind die Größe einer Volkswirtschaft, gemessen am BIP, das BIP-Wachstum sowie das BIP pro Kopf die wichtigsten Kriterien bei der Entscheidungsunterstützung. Die wirtschaftliche Größe einer Volkswirtschaft hat einen signifikanten Einfluss auf das Länderrisiko, denn größere Volkswirtschaften können Krisen oder anderen Wirtschafts- und Finanzturbulenzen besser standhalten und sind damit stabiler als kleinere.[145] Das BIP pro Kopf ist außerdem ein Indikator für den Wohlstand bzw. für den Entwicklungszustand eines Landes und dient daher ebenfalls als Investitionskriterium.[146] Um einen dominanten Effekt großer Volkswirtschaften im Modell zu vermeiden, wird das BIP pro Kopf anstelle des absoluten BIP’s verwendet. Als zweite aussagefähige Kennzahl wird das BIP-Wachstum definiert.

b) Immobilienbezogenes Investitionsumfeld

Neben der Transparenz und der Reife eines Immobilienmarktes sind auch die Immobilienmarktgrößeund -liquidität wichtige Einflusskriterien bei Investitionsentscheidungen. Die Größe des Marktes ist ein entscheidendes Kriterium zur Beurteilung des Liquiditätsrisikos einer Immobilieninvestition und wirkt sich direkt auf das Exitrisiko aus. Es besteht außerdem ein direkter Zusammenhang zwischen der Marktgröße und der Professionalität des Immobilienmarktes.[147] Allerdings gestaltet sich die Abschätzung der Marktgröße als schwierig, weil keine einheitliche Definition und Datengrundlage vorliegt. Eine Kalkulation zur Bestimmung der Marktgröße findet sich bei Liang / Kapas / Fiorilla. Bei diesem Ansatz werden zunächst die Länder anhand eines Schwellenwertes in entwickelte Länder und Entwicklungsländer eingeteilt. Der Schwellenwert wird durch das BIP pro Kopf bestimmt und lag im Jahr 2011 bei 26.115 USD, wobei eine jährliche Anpassung unter Berücksichtigung der Inflationsrate vorgenommen wird. Die Marktgröße für entwickelte Länder, deren BIP pro Kopf über dem Schwellenwert liegt, entspricht demnach 45 Prozent des nationalen BIP. Für Entwicklungsländer wird ein Korrekturfaktor einbezogen.[148] Weitere Korrekturen[149] werden bei Ländern mit einer hohen Bevölkerungsdichte vorgenommen.[150] Ein weiterer Ansatz zur Schätzung der Marktgröße wurde von IPD entwickelt. Bei dieser Methodologie wurde das gesamte Immobilienvermögen aus professionell gemanagten Fonds, Portfolien von Versicherern und Pensionskassen sowie börsennotierten Immobilien-AG’s und großvolumigen Immobilienprivatvermögen aggregiert.[151] Für die vorliegende Arbeit wurde der erste Ansatz gewählt, da die Kennzahlen damit selbst berechnet werden können und somit eine gewisse Unabhängigkeit gegenüber dem Datenangebot von IPD erzielt wird.[152]

Die Urbanisierungstellt ein weiteres wichtiges Kriterium dar, welches Immobilieninvestitionen beeinflussen kann. Die Migration der Menschen von ländlichen Gebieten in die Stadt wird vor allem mit besseren Lebens- und Arbeitsbedingungen assoziiert. Die Verstädterung hat Auswirkungen auf die Immobilien- und Bodenpreise, denn die Knappheit des Bodens und der damit einhergehende Preisanstieg lassen Immobilien zu rentablen Anlagemöglichkeiten für Investoren werden. Verbesserungen der Infrastruktur und Kommunikationsmöglichkeiten begünstigen einen Anstieg der Verstädterung. Urbanisationsprozesse sind vor allem in den Emerging Markets zu beobachten, wobei in den nächsten Jahren mit einem weiteren Anstieg zu rechnen ist.[153]

Die Größe des Immobilienmarktes und der Urbanisationsgradhaben in der Kategorie der immobilienspezifischen Kriterien den größten Einfluss auf die Investitionsentscheidung und werden daher in das Entscheidungsmodell einbezogen. Um einen dominanten Effekt sehr großer Immobilienmärkte im Modell einzuschränken, wurde die Kennzahl weiter relativiert und als institutionelles Immobilienvermögen pro Kopf neu berechnet.[154]

c) Entwicklungsstand und Tiefe des Kapitalmarktes

Neben der allgemeinen wirtschaftlichen Lage sind auch die Finanz- und Kapitalmärkte eines Landes zu betrachten. Der Zusammenhang zwischen Immobilien- und Finanzmärkten wurde vor allem in vergangenen Wirtschaftskrisen wie in Japan Anfang der 90er Jahre und in den USA in den Jahren 2007 / 2008 verdeutlicht. Auch in Europa hatte die letzte Finanzkrise Auswirkungen auf die Immobilienmärkte, besonders betroffen waren die südlichen Länder und Irland. Die Krisen haben auch die Bedeutung von Länderrisiken für Immobilieninvestitionen nochmals verdeutlicht.[155]

Ein etablierter und liquider Kapitalmarktist vor allem für einen nachhaltigen Investitionsfluss wichtig, dies impliziert auch den Zugang zu Bank- und Finanzinstitutionen.[156] Als besonders wichtig werden in dieser Kategorie die Aktivitäten im Bereich M&A und die Liquidität des Kreditmarktes angesehen. Allerdings sind frei zugängliche Daten zum M&A Transaktionsgeschehen bzw. zu einer Vielzahl von Kriterien aus dem verwendeten Kriterienkatalog kaum vorhanden. Daher wird ersatzweise die Marktkapitalisierung des Aktienmarktes in das Modell einfließen, die ebenfalls als wichtiges Kriterium aus der Regressionsanalyse von Lieser hervorgeht. Aus der Analyse ging auch hervor, dass der „Credit Information Index“ wichtig ist. Allerdings wurde diese Kennzahl ebenfalls ersetzt, weil die Aussagekraft für das vorliegende Modell als zu gering eingeschätzt wird.[157] Daher wird die Kennzahl „Financial Freedom“ in das Modell aufgenommen.[158] Die Kennzahl ist ein Indikator für die Effizienz von Banken und ein Maß für die Unabhängigkeit des Finanzsektors von staatlichen Kontrollen bzw. vom Eingriff des Staates in das Finanzsystem.

d) Schutz des Investors und Qualität des Rechtssystems

Die verschiedenen Länder besitzen unterschiedliche Rechtssysteme und regulatorische Regelungen, die sich u.a. im Bau- und Planungsrecht, Mietrecht und Steuerrecht wiederspiegeln.[159] Demnach ergeben sich unterschiedliche Rahmenbedingungen für Investitionen, wobei Verstaatlichung und Enteignung wichtige Determinanten bei der Beurteilung des Investitionsklimas sind.[160] Die Ergebnisse aus der Regressionsanalyse stimmen mit den Auswertungen aus der Literatur überein, denn in dieser Kategorie sind die Eigentumsrechteund Rechtsstaatlichkeitam wichtigsten hinsichtlich der Zielmarktauswahl. In einer Untersuchung konnte bspw. gezeigt werden, dass ein Anstieg des Investitionsvolumens mit dem Engagement von Institutionen einhergeht, die sich vermehrt für den Schutz von Eigentumsrechten einsetzen.[161] Auch bei Befragungen von institutionellen Investoren wurden der Schutz von Eigentumsrechten sowie die Transparenz und Qualität des Rechtssystems als sehr wichtige oder wichtige Kriterien eingestuft.[162] Es ist daher davon auszugehen, dass Länder mit investorenfreundlichen Rechtsregelungen attraktiver für Investitionsvorhaben sind.

e) Administrative Hindernisse und rechtliche Restriktionen

Der Eingriff des Staates in den Wirtschaftsverkehr stellt für viele Immobilieninvestoren einen wichtigen Faktor beim Treffen von internationalen Investitionsentscheidungen dar. Insbesondere Regelungen, die ausländische Investoren betreffen, können dazu beitragen, dass bestimmte Länder gemieden werden. Hierzu zählen insbesondere Erwerbsrestriktionen für ausländische Investoren.[163] Das wichtigste Kriterium bei den rechtlichen Restriktionen ist die Besteuerung und wird daher in das Modell aufgenommen. Die Wichtigkeit dieses Kriteriums kann damit begründet werden, dass ein hoher Grunderwerbssteuersatz mit einem Anstieg der Transaktionskosten verbunden ist. Demnach erscheinen Länder mit niedrigen Steuersätzen attraktiver für Investoren. Auch die administrativen Regelungen bzw. die Bürokratie in einem Land können zu Investitionshindernissen werden. Dazu zählen z.B. der Umfang des Prozesses, die Zeit und die Gebühren, die anfallen, um eine Immobilie im Grundbuch eintragen zu lassen. Daher wird der Prozess, Eigentum zu registrieren, als zweites Kriterium dieser Kategorie in das Entscheidungsmodell aufgenommen.

f) Sozio-kulturelles und politisches Umfeld

Jegliche Arten von Auslandsinvestitionen sind politischenRisiken des Ziellandes ausgesetzt.[164] Daher ist es nicht verwunderlich, dass die Mehrheit der ausgewerteten Literatur zu dem Ergebnis kommt, dass das politische Umfeld eines Landes ein kritisches Kriterium bei internationalen Investitionsentscheidung ist. Die politische Stabilität eines Landes hat dabei einen signifikanten Einfluss auf den Entscheidungsprozess.[165] Geurts / Jaffe fanden in einer Untersuchung heraus, dass das politische Risiko besonders mit den Faktoren Korruptionund willkürliche Enteignung einhergeht, wobei letzteres Einfluss auf die Rendite haben kann. Außerdem argumentieren sie, dass ein niedriges Investitionsniveau mit einem hohen politischen Risiko zusammenhängt.[166] Dieser Zusammenhang wird auch von Mauro bestätigt, der ein positives Wirtschaftswachstum bzw. einen Anstieg des Investitionsvolumens in Verbindung mit einer niedrigen Korruptionsrate feststellte.[167] In das Entscheidungsmodell werden daher die Kriterien Korruption und Effektivität der Staatsgewalt aufgenommen.

[...]


[1] Die grenzüberschreitenden Immobilieninvestitionen beziehen sich auf Investitionen, die nicht im Heimatmarkt getätigt wurden.

[2] Vgl. Cushman&Wakefield, International Investment Atlas, 2014, S. 2 f.

[3] Die vorliegende Arbeit verzichtet auf eine gesonderte Ausführung zu den Charakteristika institutioneller Investoren. Für Definitionen und tiefergehende Ausführungen vgl. hierzu bspw. Walbröhl, Immobilienanlageentscheidung, 2001, S. 8 ff. und Schäfer u.a., Praxishandbuch der Immobilien-Investitionen, 2011, S. 35 ff. bzw. S. 41 ff.

[4] Vgl. Beidatsch, Geographic Selection, 2006, S. 1, 12.

[5] Vgl. Rebitzer, Aspekte der Immobilieninvestition, 2011, S. 1 f.

[6] Vgl. hierzu Worzala, Overseas Property Investments, 1994, S. 38 f.; Newell / Worzala, The role of international property, 1995, S. 59 f.; Lim / McGreal / Webb, Real Estate Investment, 2006, S. 268 ff.; Falkenbach, Motivation and Market Selection, 2010, S. 19 f.

[7] Vgl. Newell / Worzala, The role of international property, 1995, S. 59 f.; vgl. Falkenbach, Motivation and Market Selection, 2010, S. 19 f; vgl. Lim / McGreal / Webb, Real Estate Investment, 2006, S. 268 ff.

[8] Vgl. Bruns / Meyer-Bullerdiek, Professionelles Portfoliomanagement, 2013, S. 83 f.

[9] Vgl. Rebitzer, Aspekte der Immobilieninvestition, 2011, S. 6 f.

[10] Vgl. Gondring, Immobilienwirtschaft, 2013, S. 688.

[11] Vgl. Rebitzer, Aspekte der Immobilieninvestition, 2011, S. 6; vgl. Wellner, Immobilien-Portfolio-Management, 2003, S. 104, 117 ff.

[12] Vgl. hierzu bspw. Sirmans / Worzala, International Direct Real Estate Investment, 2003.

[13] Vgl. Eichholtz / Gugler / Kok, Transparency, 2011, S. 154; vgl. Ling / Naranjo, Commercial Real Estate, 2002, S. 136 ff.

[14] Vgl. Eichholtz u.a., Portfolio Diversification, 1995, S. 39 ff.; vgl. Eichholtz, Invest Internationally, 1997, S. 51 ff.

[15] Vgl. Wellner, Immobilien-Portfolio-Management, 2003, S. 154.

[16] Vgl. Lieser, Attractiveness of Countries, 2012, S. 15.

[17] Synonyme Bezeichnungen sind Home Asset Bias, Home Bias oder Domestic Bias.

[18] Vgl. hierzu Uppal, Home Country Bias, 1992.

[19] Vgl. Uppal, Home Country Bias, 1992, S. 171 ff.; vgl. Geurts / Jaffe, Austin, J., Risk and Real Estate, 1996, S. 119 f.

[20] Der Begriff „Investmentgrade“ kommt aus der Rating-Praxis und bedeutet, dass die Mindestanforderungen für ein Investment erfüllt sind.

[21] Vgl. Lieser, Attractiveness of Countries, 2012, S. 15 und Thomas / Lee, Impact of Exchange Rates, 2006, S. 1, zitiert nach Webb / O'Keefe, The Case for Global Real Estate, 2002.

[22] Vgl. Lehmann, Juwelen mit kleinen Kratzern, 2013, S. 36.

[23] Vgl. Newell / Worzala, The role of international property, 1995, S. 57.

[24] Vgl. Hoesli / Lekander / Witkiewicz, Real Estate in the International Portfolio, 2003, S. 58.

[25] Vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 169, 182 f., 213, 236 f., 277, 288, 318, 335 f., 372.

[26] Vgl. Beidatsch, Geographic Selection, 2006, S. 62.

[27] Vgl. Klöppelt / Kulke, Immobilien-Spezialfonds, 2011, S. 66 f.

[28] Vgl. Keogh / D'Arcy, Property Market Efficiency, 1999, S. 2407 f.

[29] Vgl. Hoesli / Lekander / Witkiewicz, Real Estate in the International Portfolio, 2003, S. 58.

[30] Vgl. Bone-Winkel / Schulte / Focke, Besonderheiten der Immobilie, 2008, S. 23.

[31] Vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 169, 182 f.

[32] Eine Systematisierung der Methoden ist in Abbildung A 1 in Anlage 1 im Anhang dargestellt.

[33] Vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 213 f. 236 f., 277 f., 288, 318.

[34] Vgl. Urschel, Scoring-Verfahren, 2010, o.A.; vgl. Pommer, Entscheidungsunterstützung in der Immobilienprojektentwicklung, 2007, S. 71.

[35] Vgl. hierzu bulwiengesa, Scoring, o.A., FERI, Immobilienmarkt Rating, 2014 und Subroweit, Real Estate Country Score, 2008 sowie Junius / Meyke, Immobilien-Research Spezial, 2010.

[36] Vgl. Pommer, Entscheidungsunterstützung in der Immobilienprojektentwicklung, 2007, S. 60.

[37] Vgl. Rottke, Immobilieninvestition, 2011, S. 859.

[38] Vgl. Rottke, Immobilieninvestition, 2011, S. 861 ff.; vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 184.

[39] Vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 184.

[40] Vgl. Pommer, Entscheidungsunterstützung in der Immobilienprojektentwicklung, 2007, S. 61f.

[41] Vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 341.

[42] Vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 341; vgl. Pommer, Entscheidungsunterstützung in der Immobilienprojektentwicklung, 2007, S. 62.

[43] Vgl. Wellner, Immobilien-Portfolio-Management, 2003, S. 180; vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 341.

[44] Vgl. Subroweit, Risikoscoring von Gewerbeimmobilienmärkten, 2009, S. 282, 284 f.

[45] Vgl. Thomas, Immobilien-Portfoliomanagement, 2011, S. 619.

[46] Vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 343, 354 f.

[47] Vgl. Kurzrock, Immobilienanalyse, 2011, S. 728; vgl. Wellner, Immobilien-Portfolio-Management, 2003, S. 188.

[48] Vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 372 f.

[49] Vgl. Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 25.

[50] Für die MODM-Verfahren siehe bspw. Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 96 ff.

[51] Vgl. Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 25.

[52] Vgl. Zimmermann, Operations Research, 2008, S. V; vgl. Operations Research Society of America, What is O.R., 2014.

[53] Vgl. Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 204.

[54] Vgl. Geldermann, Entscheidungsunterstützungssystems, 1999, S. 97.

[55] Vgl. Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 202.

[56] Vgl. Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 204.

[57] Vgl. Bamberg / Coenenberg / Krapp, Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre, 2012, S. 34; vgl. Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 204.

[58] Vgl. Bamberg / Coenenberg / Krapp, Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre, 2012, S. 32; vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 354.

[59] Vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 354.

[60] Vgl. Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 204 ff.

[61] Vgl. Geldermann, Entscheidungsunterstützungssystems, 1999, S. 99.

[62] Vgl. Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 205.

[63] Eigene Abbildung in Anlehnung an Roy, Prävalenzrelationen, 1980, S. 468.

[64] Vgl. Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 206.

[65] Vgl. Vincke, Analysis of multicriteria decision aid, 1986, S. 164.

[66] Vgl. Roy, Prävalenzrelationen, 1980, S. 468.

[67] Vgl. Vincke, Analysis of multicriteria decision aid, 1986, S. 164.

[68] Eine Präordnung ist eine reflexive und transitive Relation, während eine Rangordnung eine vollständige Präordnung ist. Vgl. Roy, Prävalenzrelationen, 1980, S. 490.

[69] Vgl. Geldermann, Entscheidungsunterstützungssystems, 1999, S. 101.

[70] Quelle: Geldermann, Entscheidungsunterstützungssystems, 1999, S. 101.

[71] Vgl. Roy, Prävalenzrelationen, 1980, S. 472.

[72] Vgl. Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 206 f.

[73] Eigene Abbildung in Anlehnung an Roy, Partial Preference Analysis, 1977, S. 46.

[74] Vgl. Geldermann, Entscheidungsunterstützungssystems, 1999, S. 102.

[75] Zum PROMETHEE-Verfahren vgl. hierzu bspw. Brans / Vincke / Mareschal, The Promethee method, 1986 und Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 220 ff.

[76] Vgl. Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 207.

[77] Vgl. Figueira / Mousseau / Roy, ELECTRE, o.A., S. 2; vgl. Bouyssou / Vanderpooten, Multiple Criteria, o.A., S. 4, 9.

[78] Vgl. Figueira u.a., ELECTRE Methods, 2013, S. 68.

[79] Eine weitere Version, ELECTRE A, wurde speziell für das Bankenwesen entwickelt, um Kreditanfragen von Unternehmen zu prüfen. Allerdings werden aus Gründen der Geheimhaltung keine Veröffentlichungen dazu gemacht. Vgl. hierzu Roy, The Outranking Approach, 1991, S. 65 und Figueira / Mousseau / Roy, ELECTRE, o.A., S. 4.

[80] Vgl. Figueira u.a., ELECTRE Methods, 2013, S. 68.

[81] Eigene Abbildung in Anlehnung an Roy, The Outranking Approach, 1991, S. 66; Ishizaka / Nemery, Multi-criteria Decision Analysis, 2013, S. 181 und Figueira u.a., ELECTRE Methods, 2013, S. 68.

[82] Vgl. hierzu Abbildung 3 und Abbildung 4.

[83] Vgl. Geldermann, Entscheidungsunterstützungssystems, 1999, S. 102.

[84] Vgl. Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 207.

[85] Vgl. Roy, Prävalenzrelationen, 1980, S. 474 ff.; vgl. Zimmermann / Gutsche, Multi-Criteria-Analyse, 1991, S. 208 ff.; vgl. Geldermann, Entscheidungsunterstützungssystems, 1999, S. 102 f.

[86] Vgl. hierzu Abschnitt 2 Kapitel A.

[87] Für die Verfahrensschritte anderer ELECTRE-Verfahren vgl. hierzu Roy, Prävalenzrelationen, 1980, S. 483 ff. und Figueira / Mousseau / Roy, ELECTRE, o.A., S. 8 ff.

[88] Vgl. Figueira u.a., ELECTRE Methods, 2013, S. 64.

[89] Vgl. hierzu Abbildung 1.

[90] Im Englischen bedeutet S „at least as good as“. Vgl. Figueira / Mousseau / Roy, ELECTRE, o.A., S. 5.

[91] Vgl. Roy, The Outranking Approach, 1991, S. 52.

[92] Vgl. Figueira / Mousseau / Roy, ELECTRE, o.A., S. 5.

[93] Die Präferenzschwellenwerte bilden nicht die Unvergleichbarkeit von Alternativen (aiRaj) ab. Falls eine Unvergleichbarkeit vorliegt, wird dies erst bei der Auswertung in der partiellen Präordnung ersichtlich. Vgl. Geldermann, Entscheidungsunterstützungssystems, 1999, S. 101.

[94] Vgl. Geldermann, Entscheidungsunterstützungssystems, 1999, S. 100.

[95] Vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 358.

[96] Eigene Abbildung in Anlehnung an Geldermann, Entscheidungsunterstützungssystems, 1999, S. 100 und Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 358.

[97] Vgl. Roy / Figueira / Almeida-Dias, Discriminating thresholds, 2014, S. 9.

[98] Vgl. Roy / Vincke, Relational Systems of Preference, 1984, S. 1329.

[99] Vgl. hierzu Roy / Figueira / Almeida-Dias, Discriminating thresholds, 2014, S. 12 ff.

[100] Vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 365.

[101] Vgl. Roy, Prävalenzrelationen, 1980, S. 474.

[102] Vgl. Figueira u.a., ELECTRE Methods, 2013, S. 64.

[103] Vgl. Bouyssou, Outranking Relations, 1996, S. 99.

[104] Vgl. Buchanan / Sheppard / Vanderpooten, Project Ranking, 1999, S. 11; vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 364.

[105] Vgl. hierzu bspw. Georgopoulou / Lalas / Papagiannakis, A multicriteria decision aid approach, 1997.

[106] Eigene Abbildung in Anlehnung an Figueira u.a., ELECTRE Methods, 2013, S. 82 und Munier, Using Multicriteria Analysis, 2011, S. 15f.

[107] Vgl. Zopounidis / Doumpos, Multi-criteria decision aid in financial, 2002, S. 170ff.

[108] Vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 372 ff.

[109] Vgl. hierzu Held, Immobilien-Projektentwicklung, 2010; Zavadskas / Ustinovichius / Stasiulionis, Multicriteria valuation, 2004 und Rogers, Using Electre III, 2000.

[110] Vgl. Roy, Prävalenzrelationen, 1980, S. 491.

[111] Vgl. Roy, The Outranking Approach, 1991, S. 66f.

[112] Vgl. Roy, Prävalenzrelationen, 1980, S. 491.

[113] Vgl. Figueira / Mousseau / Roy, ELECTRE, o.A., S. 14; vgl. Rogers, Using Electre III, 2000, S. 334.

[114] Es erfolgt daher eine synonyme Verwendung der Begriffe „Zielmärkte“ und „Alternativen“ in der Arbeit.

[115] Vorliegend wurde die Definition des IMF verwendet. Ländern werden in die Kategorien „Adcanced Economies“ und „Emerging Markets and Developing Countries“ eingeteilt.

[116] Vgl. United Nations, Member States, o.A., S. o.A.; vgl. Nielsen, IMF Working Paper, 2011, S. 14 ff.

[117] Standardisierungsversuche finden sich bei NCREIF und INREV. Teilweise werden in der Literatur auch synonyme Bezeichnungen verwendet, z.B. Value-Enhanched.

[118] Vgl. Metzner, Entscheidungsunterstützung, 2013, S. 54.

[119] Vgl. D'Arcy / Keogh, Property Market, 1998, S. 1227; vgl. Klöppelt / Kulke, Immobilien-Spezialfonds, 2011, S. 67.

[120] Der Index setzt sich aus insgesamt 115 Kriterien zusammen. Die Daten für den Index werden zum Teil aus Umfragen aus dem globalen Netzwerk von JLL und zum anderen aus quantitativen Marktdaten gewonnen. Insgesamt werden 102 Märkte nach ihrer Transparenz bewertet. Die Skala reicht von 1 („höchst transparent“) bis 5 („undurchsichtig“). Vgl. JLL, Transparency Index, 2014, S. 56 ff.

[121] Zur Aufstellung der transparentesten Länder siehe Abbildung A 3 in Anlage 3 im Anhang.

[122] Eigene Abbildung. Nachfolgend werden nur Abbildungen kenntlich gemacht, die nicht eigenständig oder in Anlehnung an eine Quelle erstellt wurden.

[123] Vgl. Rhein, Beurteilung des Länderrisikos, 1979, S. 39.

[124] Vgl. Maier, Risikomanagement, 2007, S. 432 ff.

[125] Vgl. Bone-Winkel, Das strategische Management, 1994, S. 182.

[126] Bei Quelle Nummer 9 wurde z.B. nur erwähnt, dass die Wirtschaft einen Einfluss hat, aber Kriterien wie das BIP wurden nicht näher spezifiziert. Die Quelle hat demnach den Schwerpunkt auf andere Kriterien, wie Politik und Recht gelegt.

[127] Vgl. Knapmeyer, Transparenz als Wettbewerbsfaktor, 2010, S. 1 ff.

[128] Vgl. Rottke, Institutionen im Modell, 2011, S. 173 ff.

[129] Vgl. Keogh / D'Arcy, Market maturity, 1994, S. 215 ff.; vgl. Blüml, Investmentstile, 2014, 90.

[130] Vgl. Keogh / D'Arcy, Market maturity, 1994, S. 218.

[131] Die originalen Bezeichnungen der Kategorien lauten wie folgt: Economic Activity, Real Estate Investment Opportunities, Depth and Sophistication of Capital Market, Investor Protection and Legal Framework, Administrative Burdens and Regulatory Limitations, Socio-cultural and Political Environment.

[132] Vgl. Lieser, Attractiveness of Countries, 2012, S. 62 ff.

[133] Vgl. Lieser, Attractiveness of Countries, 2012, S. 86 f. sowie S. 88 ff.

[134] Vgl. hierzu Abbildung A 5 im Anhang.

[135] Vgl. Reichsthaler / Siegel, Kreditrisikosteuerung und Rating, 2009, S. 487.

[136] Vgl. hierzu auch Kapitel C im 4. Abschnitt.

[137] Vgl. Lifka, Entscheidungsanalysen, 2009, S. 50 ff.

[138] Vgl. Keogh / D'Arcy, Property Market Efficiency, 1999, S. 2407 f.

[139] Vgl. Kapitel C I b in diesem Abschnitt.

[140] Vgl. Lieser, Attractiveness of Countries, 2012, S. 95 ff.

[141] Vgl. hierzu bspw. Wooldridge, Econometric Analysis, 2010, S. 281 ff., 759 ff.

[142] Für detaillierte Regressionsergebnisse vgl. hierzu Lieser, Attractiveness of Countries, 2012, S. 109 ff.

[143] Vgl. Bone-Winkel, Das strategische Management, 1994, S. 185.

[144] Vgl. DiPasquale / Wheaton, Markets for Real Estate, 1992, S. 185 ff.

[145] Vgl. Chen / Hobbs, Real Estate Risk Index, 2003, S. 68.

[146] Vgl. Ho / Ong / Sing, Asset allocation, 2006, S. 329ff.

[147] Vgl. Subroweit, Risikoscoring von Gewerbeimmobilienmärkten, 2009, S. 295.

[148] Der Korrekturfaktor berechnet sich wie folgt: 1/3 (BIP pro Kopf / Schwellenwert BIP pro Kopf).

[149] Für Hongkong und Singapur wird eine Korrektur in Höhe von 100 Prozent vorgenommen. Für UK, Bahrain, Kuwait, Katar und die Vereinigten Arabischen Emirate gilt eine Korrektur von 25 Prozent.

[150] Vgl. Fiorilla / Kapas / Liang, An Institutional View, 2012, S. 123 f.

[151] Vgl. Teuben / Clacy-Jones, Market Size Project, 2014, S. 5 f.; vgl. IPD, Market Size Estimates, 2014, S. ff.

[152] Die genaue Kennzahlenermittlung ist beim IPD-Ansatz nicht bekannt, daher hätten hier nur die bereits berechneten Kennzahlen aus dem entsprechenden Marktbericht entnommen werden können.

[153] Vgl. Just, Demografie und Immobilien, 2013, S. 252 ff.; vgl. Lynn, Tectonic Forces of Global Real Estate, 2007, S. 91 f.

[154] Vgl. hierzu Anlage 6 im Anhang für die detaillierte Definition / Berechnungsweise.

[155] Vgl. Voigtländer u.a., Wirtschaftsfaktor Immobilien, 2012, S. 103; Vgl. Fischer / Meyke / Wellstein, Immobilien Monitor, 2013, S. 8.

[156] Vgl. Adair u.a., Globalization of Real Estate Markets, 1999, S. 296 f.

[157] Die Kennzahl gibt lediglich Auskunft über die Verfügbarkeit und Qualität von Kreditinformationen.

[158] Die Kennzahl wurde eigenständig recherchiert und stammt nicht aus dem Kriterienkatalog.

[159] Vgl. D'Arcy / Keogh, Property Market, 1998, S. 1219, 1223.

[160] Vgl. Köpplinger / Wolfrum, Risiken im Auslandsgeschäft, 1986, S. 170 ff.

[161] Vgl. Knack / Keefer, Economic Performance, 1995, S. 220 ff.

[162] Vgl. Chin / Dent / Roberts, Analysis of Barriers, 2006, S. 54; vgl. Lim / McGreal / Webb, Real Estate Investment, 2006, S. 269 f.

[163] Vgl. Chin / Dent / Roberts, Analysis of Barriers, 2006, S. 54 f.; vgl. Lim / McGreal / Webb, Real Estate Investment, 2006, S. 269 f.; vgl. Geurts / Jaffe, Austin, J., Risk and Real Estate, 1996, S. 123.

[164] Vgl. Lee, Risk of Investing, 2001, S. 15.

[165] Vgl. Chin / Dent / Roberts, Analysis of Barriers, 2006, S. 55; vgl. Lim / McGreal / Webb, Real Estate Investment, 2006, S. 268 f.

[166] Vgl. Geurts / Jaffe, Austin, J., Risk and Real Estate, 1996, S. 123 ff.

[167] Vgl. Mauro, Corruption and Growth, 1995, S. 695 ff.

Details

Seiten
148
Jahr
2014
ISBN (eBook)
9783656860846
ISBN (Buch)
9783656860853
Dateigröße
1.7 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v286074
Institution / Hochschule
Universität Leipzig – Institut für Immobilienmanagement
Note
1,0
Schlagworte
Immobilieninvestition Immobilienmarkt institutionelle Investoren Asset Allocation ELECTRE Outranking Entscheidungsmodell Entscheidungsunterstützung Multi-criteria Zielmarkt Portfolio Management Immobilienmanagement Multi-Criteria Decision Making Investitionsentscheidung multikriteriell

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Titel: Selektion von Zielmärkten für institutionelle Immobilieninvestitionen mittels ELECTRE