Statistische Analyse von Trends im Gewerbeimmobilienmarkt

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Grundlagen: Warum Statistik im Gewerbeimmobilienmarkt zählt

Vom Bauchgefühl zur belastbaren Evidenz

Eine Vermieterin berichtete, wie sie früher nur nach Gefühl handelte. Erst mit Zeitreihen zu Leerständen und Mietwachstum erkannte sie Wendepunkte frühzeitig und reduzierte Leerstandsphasen signifikant, ohne riskante Schnellschüsse.

Deskriptive Kennzahlen als Startpunkt

Mittelwerte, Median, Streuungen und Quantile zeigen Verteilungen von Mieten, Kaufpreisen und Cap Rates. Diese Basiswerte verhindern, dass extreme Ausreißer Entscheidungen dominieren, und liefern einen ehrlichen ersten Blick auf die Marktstruktur.

Korrelation ist nicht Kausalität

Wenn Bauaktivität und Mieten gemeinsam steigen, heißt das noch nichts über Ursache und Wirkung. Erst kontrollierte Analysen, Instrumentvariablen oder Paneldaten deuten auf kausale Pfade und belastbare Handlungsempfehlungen.

Datenquellen und Datenqualität

Transaktionsregister, Gutachterausschüsse, Makrodaten der Statistikämter und Anbieter für Flächennutzung liefern Breite und Tiefe. Ergänzen Sie sie durch lokale Marktberichte, um Mikrotrends in Quartieren früh zu erkennen.

Datenquellen und Datenqualität

Fehlende Werte, Ausreißer und Survivorship Bias verzerren Trends. Mit robusten Filtern, Winsorisierung und nachvollziehbarer Imputation bleiben Reihen stabil, ohne entscheidungsrelevante Spitzen abzuschneiden oder Muster zu verfälschen.

Saisonale Muster erkennen

Vermietungsaktivität im Bürosegment zeigt oft Quartalseffekte. Mit saisonaler Dekomposition werden diese Effekte isoliert, sodass echte Trendbewegungen erscheinen und kurzfristige Ausschläge nicht überbewertet werden.

Strukturbrüche identifizieren

Ein Breakpoint-Test deckte in einer Serie für Innenstadtmieten einen Schock während einer Zinswende auf. Nach der Anpassung stimmten Prognosen deutlich besser mit der Realität überein und reduzierten Fehlsteuerungen.

Vorlaufende Indikatoren nutzen

Pendlerströme, Flächensuchanfragen und Baugesuche können Mietbewegungen vorwegnehmen. Wer diese Frühindikatoren modelliert, erkennt Wendepunkte Monate früher und gewinnt kostbare Zeit für Portfolioentscheidungen.

Prognosemodelle: Von ARIMA bis hedonische Regression

ARIMA eignet sich für stabile, gut gereinigte Reihen; VAR bildet Wechselwirkungen mit Makrovariablen ab; hedonische Regressionen erklären Preise durch Lage, Baujahr und Ausstattung, wodurch versteckte Qualitätsunterschiede sichtbar werden.

Prognosemodelle: Von ARIMA bis hedonische Regression

Rollierendes Backtesting mit Out-of-Sample-Perioden verhindert Selbsttäuschung. Fehlermetriken wie MAPE und RMSE zeigen, ob Prognosen robust sind oder zufällig treffen, und machen Modellgrenzen transparent.

Kennzahlen richtig lesen: Cap Rate, Rendite, Risiko

Cap-Rate-Dekomposition

Zerlegen Sie die Cap Rate in risikofreien Zins, Risikoprämie und Wachstumskomponente. So wird sichtbar, ob scheinbar günstige Objekte nur Zinsfantasie oder echte Ertragspotenziale widerspiegeln.

Rendite versus Volatilität

Eine Logistikimmobilie mit stabiler Cashflow-Varianz kann attraktiver sein als ein Bürogebäude mit höherer Nominalrendite. Risikoadjustierte Kennzahlen verhindern teure Fehlinterpretationen bei Ankäufen.

Benchmarking mit Peergroups

Vergleiche mit lokalen Peers verhindern Äpfel-und-Birnen-Auswertungen. Quartiersspezifische Benchmarks für Mietniveau, Laufzeiten und Incentives zeigen, ob eine Performance wirklich überdurchschnittlich ist.

Segmente und Regionen: Muster statt Mythen

Während einer Homeoffice-Welle brach die Nachfrage nicht überall ein. Daten zu Pendlerzeiten und Branchenmix zeigten, dass wissensintensive Cluster resilientere Mieten aufwiesen als monostrukturierte Teilmärkte.

Makro, Zinskurve und ESG als Trendtreiber

Ein sprunghafter Zinsanstieg zeigte einen deutlichen Effekt auf Cap Rates. Mit Szenarioanalysen zur Zinsstruktur lassen sich Refinanzierungsfenster und Covenant-Risiken früh identifizieren und abfedern.