Fischer, G. (2013). Modellierung der Wirtschaftlichkeit von Immobilieninvestments in Abhängigkeit vom makroökonomischen Umfeld [Master Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-63181
In den letzten Jahren sind die Immobilienpreise in Wien signifikant gestiegen und in weiterer Folge die Renditen entsprechend gefallen - und dies vor einem denkbar ambivalenten Makrohintergrund: Finanzierungszinssätze unterhalb der Inflationsrate, erhebliche demographische Umbrüche bei anhaltender Zuwanderung, zudem geringes Wirtschaftswachstum gepaart mit schwacher Neubauleistung.<br />Welche Faktoren treiben in diesem Umfeld nun eigentlich den Immobilienmarkt? Die vorliegende Arbeit untersucht anhand multipler linearer Regressionen die für den Wiener Wohnungsmarkt relevanten makroökonomischen Einflussfaktoren. Zudem werden Modelle zur Nachbildung der Marktentwicklung anhand eines Faktorensets getestet, wobei erstmalig neben den bereits mannigfaltig analysierten wirtschaftlichen Umgebungsvariablen ebenfalls die bisher in diesem Zusammenhang wenig beachteten Faktoren des subjektiven Sentiments der Marktteilnehmer mit einbezogen werden.<br />Mithilfe der statistischen Modelle gelingt eine signifikante Erklärung der Marktrenditen im Zeitablauf, wobei nahezu 2/3 der Varianz in der abhängigen Variable anhand des Faktorensets erklärt werden können. Eine der zentralen Erkenntnisse ist hierbei, dass der Immobilienmarkt aktuell zu etwa gleichen Teilen von psychologischen Faktoren und Fundamentaldaten getrieben wird.<br />In einem ergänzenden Analyseschritt wird nachgewiesen, dass die makroökonomischen Modelle zwar den Gesamtmarkt gut nachbilden, allerdings nur bedingt für die Bewertung einzelner Transaktionen tauglich sind, da objektspezifische Parameter einen weitaus größeren Erklärungsbeitrag liefern.<br />Die Ergebnisse bieten neben dem theoretischen Beitrag zum aktuellen Stand der Wissenschaft die spannende Möglichkeit einer verbesserten Vorhersage der Entwicklung von Immobilienmärkten anhand von optimierten Prognosemodellen, was zur Erreichung einer signifikanten Outperformance gegenüber dem herkömmlichen Marktzugang genutzt werden kann.