Aus der Vorlesung des CAS Digital Real Estate der HWZ mit Ronny Haase und Daniel Meister berichtet Felix Schärer:

Marktintelligenz – Zukunft Immobilienmarkt?

‘Det er vanskeligt at spaa, især naar det gælder Fremtiden.’ Vorhersagen sind schwierig, insbesondere die über Zukunft / Dänisches Sprichwort 1948

Kann ein Markt intelligent sein. Treffen Vorhersagen immer ein?

Marktchancen, Marktdurchdringungsstrategie und Marktentwicklung des Immobilienmarktes sind Grundlagen die den Immobilienunternehmen eine möglichst genaue und sichere Entscheidungsfindung garantieren. Viele der dazu notwendigen Informationen im Schweizer Immobilienmarkt werden seit 1996 von Wüest & Partner erarbeitet. Ronny Haase von WüstPartner und Daniel Meister, CTO von Datahouse, stellten ihre Ausführungen unter den Titel ‘Predict the future’.

DataScience

Die ‘Gartner’-Einteilung mit vier Stufen (Arten) der Datenanalyse führen von der Vergangenheit bis zu möglichen Entscheidungen für die Zukunft. What happened? Why did it happen? What will happen? What should we do? Descriptive-, Diagnostic-, Predictive- und Prescriptive- Analytics sind diese vier Arten von Datenanalysen.

Arten von Datenanalysen:

Quelle: https://www.linkedin.com/pulse/4-stages-data-analytics-maturity-challenging-gartners-taras-kaduk

Es gilt aktuelle und historische Entwicklungen zu kennen (dazu hilft die zunehmende Digitalisierung), das Beschreiben der Datenlage (Grundlagen der Statistik), Modelle zu bilden (Expertenwissen und Machine Learning) bevor man zum Schluss die Modelle zu Vorhersagen nutzt (Extrapolieren). Zentral ist dabei heute die Validierung der Modelle. Wie sind die Mechanismen? Ist das was raus kommt korrekt? All dies benötigt hohes Fachwissen um ein Modell zu überprüfen.

Unstrukturierte vs. strukturierte Daten

Je mehr Daten desto grösser ist die Chance die Zusammenhänge genau zu analysieren. Aber Achtung! Der Anteil an unstrukturierten Daten wird immer grösser. Um so wichtiger ist die Entwicklung von speziellen Modellen um solche Daten zu analysieren und mit einer Struktur zu versehen. Zugleich steigt das Bewusstsein, dass gewisse kritische Daten besser strukturiert erfasst werden sollten.

Simpsons Paradoxon – Informationsverlust

Werden Daten zusammengefasst (sei dies in Kennzahlen oder in Grafiken) gehen Informationen verloren. Deshalb kann die Zusammenfassung in einigen Fällen sogar die Interpretation umkehren!

Von der einfachen Analyse zur automatischen Entscheidung

Je nach Anwendungsfall und Modell kann eine Datenanalyse nur genutzt werden um den aktuellen Stand zu beschreiben und zu analysieren. In anderen Fällen kann ein detailliertes Modell entwickelt werden, das bis hin zum selbständigen Handeln automatisiert wird. Modelltypen sind Entscheidungsbäume oder künstliche neuronale Netzwerke.

Kausalität (Ursache) und Korrelation

Eine Korrelation (Wechselbeziehung) beschreibt eine Beziehung zwischen zwei oder mehreren Merkmalen, Ereignissen, Zuständen oder Funktionen. Die Beziehung muss keine kausale (Kausal = Ursache) Beziehung sein: manche Elemente eines Systems beeinflussen sich gegenseitig nicht, oder es besteht eine vom Zufall beeinflusste Beziehung zwischen ihnen.

Immobilienmarkt

60% der Immobilien gehören Privaten und die Stadt Zürich hat schweizweit von allen Gemeinden den grössten Bestand an Einfamilienhäusern! Grösster Treiber der Mietpreisentwicklung ist der ‘Wohnungswechsel’ und 20% der Eigentumswohnungen werden nicht selbst genutzt (mangels Anlagemöglichkeiten). Die Durchschnittsrendite im Immobilienmarkt CH liegt zurzeit bei 4%.

Hedonische Bewertungs-Modelle

Die Immobilie wird in homogene nutzenstiftende Eigenschaften (Variablen) zerlegt. Für die Variablen entsteht auf impliziten Märkten durch das Zusammentreffen von Angebot und Nachfrage ein impliziter Preis. Die Summe davon gibt den Gesamtpreis.

Vertrauens- und Prognoseintervalle (Wahrscheinlichkeitsbereich)

Welche Faktoren beeinflussen den Immobilien- und Hypothekarmarkt?

  • Das aktuelle Zinsniveau
  • Nachfrage (Bevölkerungswachstum, Haushalte)
  • Steuersituation (Eigenmietwert)
  • Konjunktur (Arbeitslosigkeit)
  • Eigenkapitalbedarf der Bank
  • Eigenmietwert
  • Price-Rent-Ratio
  • Price-Income-Ratio
  • User Cost (alle Kosten des Wohneigentums)
  • Inflation
  • Bauinvestitionen

Nach diesem Tag können wir diese Fragen beantworten:

  • Was ist das zentrales Thema heute, um die Datenprognosen möglichst genau zu stellen?
  • Welches sind die vier Stufen der Datenanalyse?
  • Was bedeuten die Begriffe Kausalität und Korrelation?