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Forschungsschwerpunkt «Zukunft urbane Kulturlandschaften» (ZUK)
Ronny Haase Prof. Dr. Susanne Kytzia
Netzwerk Stadt und LandschaftInstitut für Raum- und Landschaftsentwicklung
März 2005
Analyse des Ertragspotenzials kommerzieller Immobilien am Beispiel von Büroimmobilien
Kausalmodell des Mietertrags
(makro-)öko-nomische Variablen
Exogene Mechanismen des Immobilienmarktes
(z.B. Konjunktur, Zinsniveau, Strukturwandel, Beschäftigung)
MietertragImmobilien-zyklus
Immobilienqualität
Endogene Mechanismen des Immobilienmarktes
(z.B. zeitliche Verzögerungen, Preisrigiditäten, psychologische Faktoren, Spekulationsblasen)
Standort
Gebäude
Service u.Vertrag
Methodische Stufen des Data Mining Prozesses
Quelle: Fayyad, U.M.; Piatetsky-Shapiro, G.; Smyth, P. (1996b): From Data Mining to Knowledge Discovery: An Overview. In: Fayyad, U.M.; Piatetsky-Shapiro, G.; Smyth, P.; Uthurusamy, R. (Hrsg.): Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI Press/The MIT Press, Menlo Park, California, Cambridge, Massachusetts, S. 1 – 34.
Anwendungsbereiche der Regressionsanalyse
Ursachenanalyse Wie stark ist der Einfluss der exogenen Variablen auf den Mietzins?
Wirkungsprognosen Wie verändert sich der Mietzins bei einer Änderung der exogenen Variablen?
Zeitreihenanalyse Wie verändert sich der Mietzins im Zeitablauf und somit auch in der Zukunft?
Überblick Büroimmobilien Schweiz
Büro-immobilien
Geschätzte Grundgesamtheit
Stichprobe Anteil
Fläche Anzahl Fläche Anzahl Fläche Anzahl
Schweiz 50.0 Mio. m2 BGF
Kanton Zürich
8.6 Mio. m2 BGF 3’300 578’600 m2 HNF1'712'800 m2 HNF
207 7% 20%
6.3%
Stadt Zürich 6.6 Mio. m2 BGF 460‘000 m2 HNF 161 7%
Rund zwei Drittel (ca. 30 Mio. m2) der Schweizer Büroimmobilien sind im Eigentum der Nutzer.
(20%)(60%)
Überblick Stichprobe nach Gemeinden 90-04Ort Mietverhältnisse Mietobjekte Ort Stadtkreis Mietverhältnisse Mietobjekte
Bülach 4 1 Zürich 1 166 31
Dietlikon 3 1 Zürich 2 143 27
Kloten 2 2 Zürich 3 104 13
Wallisellen 34 2 Zürich 4 59 9
Buchs (ZH) 2 1 Zürich 5 319 16
Otelfingen 35 2 Zürich 6 112 12
Rümlang 4 1 Zürich 7 46 7
Wetzikon (ZH) 9 1 Zürich 8 95 19
Horgen 11 4 Zürich 9 18 6
Kilchberg (ZH) 40 1 Zürich 10 53 8
Richterswil 1 1 Zürich 11 83 13
Rüschlikon 7 1 Zürich Stadt Total 1198 161
Küsnacht (ZH) 1 1 Kanton ZH Total 1538 207
Männedorf 1 1
Zollikon 14 2
Illnau-Effretikon 19 2
Dübendorf 20 3
Egg 4 1
Uster 9 2
Volketswil 6 2
Winterthur 44 5
Dietikon 64 5
Oberengstringen 1 1
Urdorf 5 3
Lage und Verteilung des Mietzinses
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Mietvertragsjahr
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
1100
Mie
tzin
s C
HF
/m2
HN
F
0 10
0
20
0
30
0
40
0
50
0
60
0
70
0
80
0
90
0
1'0
00
1'1
00
1'2
00
1'3
00
1'4
00
Mietzins CHF/m2 HNF
0
30
60
90
120
150
Hä
ufi
gk
eit
Häufigkeiten Mietzins
Mietzins
N Gültig 1421
Fehlend 0
Mittelwert 326.5505
Median 253.7819
Standardabweichung 461.16950
Varianz 212677.303
Spannweite 13682.97
Minimum 22.98
Maximum 13705.95
0 500 1'000 1'500 2'000 2'500 3'000 3'500 4'000 4'500 5'000
Mietfläche m2
0
50
100
150
200
Hä
ufi
gk
eit
Häufigkeiten Mietfläche
Mietfläche
N Gültig 1421
Fehlend 0
Mittelwert 407.1737
Median 205.0000
Standardabweichung 844.42686
Varianz 713056.720
Spannweite 24799.00
Minimum 6.00
Maximum 24805.00
1'700 1'750 1'800 1'850 1'900 1'950 2'000 2'050
Baujahr
0
50
100
150
200
250
Hä
ufi
gk
eit
Häufigkeiten Baujahr
Baujahr
N Gültig 1401
Fehlend 20
Mittelwert 1960.74
Median 1972.00
Standardabweichung 35.648
Varianz 1270.787
Spannweite 423
Minimum 1580
Maximum 2003
Transformation und Streudiagramm
Lineare Regression
1.00 2.00 3.00 4.00
MikroLage
0.00
200.00
400.00
600.00
800.00
1000.00
1200.00
1400.00
Mie
tzin
s
MVMietzinsUrspruenglichMO_M2 = 685.71 + -165.27 * MLR-Quadrat = 0.05
Lineare Regression
0.00 0.50 1.00
LN MikroLage
4.00
6.00
8.00
LN
Mie
tzin
s
MietzinsUrsprLN = 6.28 + -0.94 * ML_LNR-Quadrat = 0.28
Einfache Regression
LNMietzins = f (Gemeinde, TotalMietflaeche, MOFlaecheProEinheit, LN MikroLage, LN Standard der Liegenschaft, LN Zustand der Liegenschaft, Mietvertragsjahr, Alter, LiegenschaftsTyp, Ueberwaelzungssatz, AnzahlZahlungenPA, AusbauTyp)
R2: 0.6011
Panel Data Regressions-Model
Kombination von Querschnitts- und Zeitreihendaten
1
K
it it kit kit itk
y x
1,..., ; 1,...,i N t T
it i tv u
vi ist konstant über die Zeit aber unterschiedlich im Querschnittut ist konstant im Querschnitt aber unterschiedlich über die Zeit
Anregungen
Fragen