Forschungsschwerpunkt «Zukunft urbane Kulturlandschaften» (ZUK)

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1 Forschungsschwerpunkt «Zukunft urbane Kulturlandschaften» (ZUK)
Analyse des Ertragspotenzials kommerzieller Immobilien am Beispiel von Büroimmobilien Ronny Haase Prof. Dr. Susanne Kytzia Netzwerk Stadt und Landschaft Institut für Raum- und Landschaftsentwicklung März 2005

2 Kausalmodell des Mietertrags
(makro-)öko-nomische Variablen Exogene Mechanismen des Immobilienmarktes (z.B. Konjunktur, Zinsniveau, Strukturwandel, Beschäftigung) Mietertrag Immobilien-zyklus Immobilienqualität Endogene Mechanismen des Immobilienmarktes (z.B. zeitliche Verzögerungen, Preisrigiditäten, psychologische Faktoren, Spekulationsblasen) Standort Gebäude Service u. Vertrag

3 Methodische Stufen des Data Mining Prozesses
Gegenstand der Datenmustererkennung sind große, strukturierte Bestände numerischer, ordinal- oder nominalskalierter Daten, in denen interessante, aber schwer aufzuspürende Zusammenhänge vermutet werden. 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.

4 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?

5 Geschätzte Grundgesamtheit
Überblick Büroimmobilien Schweiz Büro-immobilien Geschätzte Grundgesamtheit Stichprobe Anteil Fläche Anzahl Schweiz 50.0 Mio. m2 BGF Kanton Zürich 8.6 Mio. m2 BGF 3’300 578’600 m2 HNF 1'712'800 m2 HNF 207 7% 20% 6.3% Stadt Zürich 6.6 Mio. m2 BGF 460‘000 m2 HNF 161 (20%) (60%) Rund zwei Drittel (ca. 30 Mio. m2) der Schweizer Büroimmobilien sind im Eigentum der Nutzer.

6 Überblick Stichprobe nach Gemeinden 90-04

7 Lage und Verteilung des Mietzinses
Verarbeitete Fälle Mietvertragsjahr Fälle Gültig Fehlend Gesamt N Prozent N Prozent N Prozent MVMietzinsUrspruenglichMO_M % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % Werte Streuen im oberen Bereich weit mehr als im unteren Bereich.

8 Häufigkeiten Mietzins
Gültig 1421 Fehlend Mittelwert Median Standardabweichung Varianz Spannweite Minimum 22.98 Maximum Verarbeitete Fälle Mietvertragsjahr Fälle Gültig Fehlend Gesamt N Prozent N Prozent N Prozent MVMietzinsUrspruenglichMO_M % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % Werte Streuen im oberen Bereich weit mehr als im unteren Bereich.

9 Häufigkeiten Mietfläche
Gültig 1421 Fehlend Mittelwert Median Standardabweichung Varianz Spannweite Minimum 6.00 Maximum Verarbeitete Fälle Mietvertragsjahr Fälle Gültig Fehlend Gesamt N Prozent N Prozent N Prozent MVMietzinsUrspruenglichMO_M % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % Werte Streuen im oberen Bereich weit mehr als im unteren Bereich.

10 Häufigkeiten Baujahr Baujahr N Gültig 1401 Fehlend 20 Mittelwert
Median Standardabweichung 35.648 Varianz Spannweite 423 Minimum 1580 Maximum 2003 Verarbeitete Fälle Mietvertragsjahr Fälle Gültig Fehlend Gesamt N Prozent N Prozent N Prozent MVMietzinsUrspruenglichMO_M % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % % 0 .0% % Werte Streuen im oberen Bereich weit mehr als im unteren Bereich.

11 Transformation und Streudiagramm

12 Einfache Regression LNMietzins = f (Gemeinde, TotalMietflaeche, MOFlaecheProEinheit, LN MikroLage, LN Standard der Liegenschaft, LN Zustand der Liegenschaft, Mietvertragsjahr, Alter, LiegenschaftsTyp, Ueberwaelzungssatz, AnzahlZahlungenPA, AusbauTyp) R2:

13 Panel Data Regressions-Model
Kombination von Querschnitts- und Zeitreihendaten vi ist konstant über die Zeit aber unterschiedlich im Querschnitt ut ist konstant im Querschnitt aber unterschiedlich über die Zeit unbalanced panel: Die Beobachtungen liegen nicht für alle Einheiten für alle Zeiten vor.

14 Anregungen Fragen