(Aus-)Wirkungen der Mietpreisbremse

Ökonometrische Evaluation – Methoden und theoretische Fallstricke

Sebastian Hein und Lorenz Thomschke referierten auf dem Arbeitskreis Immobilienpreise über mögliche Auswirkungen der Mietpreisbremse. Der Vortrag mit dem Titel “(Aus-)Wirkungen der Mietpreisbremse; Ökonometrische Evaluation – Methoden und theoretische Fallstricke” fokussierte nach einer allgemeinen Einführung auf die ökometrische Konzeption und Analyse die Herr Thomschke in seinem Promotionsprojekt “Distributional effects of rent controls in Berlin“ umgesetzt hat.

Informationen zum Arbeitskreis Immobilienpreise finden Sie hier

Immobilien­preis­entwicklung: Wo ist das Ende der Fahnenstange?

Die Immobilien­preis­entwicklung der letzten Jahre war rasant. Und das besonders in den Metropolen, also den Top-7 Märkten, in denen sich die Preise seit 2010 fast verdoppelt haben. Die Gründe dafür sind allerseits bekannt. Billiges Geld und Anlage­notstand, gepaart mit einem Nachfrage­überhang bzw. Angebots­knappheit sorgen dafür, das immer tiefer in den Säckel gegriffen wird um das ersehnte Stück vom Betongold­kuchen zu ergattern. Zuletzt hat Bundesbank­-Vize­präsidentin Claudia Buch im Interview mit der Zeit davor gewarnt, die Preis­anstiege der Vergangenheit “einfach in die Zukunft fort­zuschreiben”. Wir finden es ist eine gute Idee genau das zu tun, denn es lässt einen zumindest erahnen, wo sich das Ende der Fahne­nstange befinden dürfte. Für eine Veranstaltung des Wirtschaftswocheclubs haben wir eine einfache Trendfortschreibung durchgeführt.

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Trendfortschreibung von Miet- und Kaufpreisen nach verschiedenen Szenarien. Mieten (mit und ohne Mietpreisbremse), Preise (Maximale mittlere Zahlungsbereitschaft: bis Kaufpreisfaktor 33 (dick gestrichelt), bis Kaufpreisfaktor 40 (dünn gestrichelt). Quelle: eigene Berechnung (auf Basis empirica-Immobilienpreisindex 2016).

Unsere Trend­fortschreibung der Miet- und Kauf­preis­entwicklungen in den Top-7 Märkten (Berlin, Hamburg, München, Köln, Frankfurt, Stuttgart und Düsseldorf) auf Basis des empirica-Immobilienpreisindex zeigt, wie lange noch mit steigenden Immobilien­preisen zu rechnen wäre, je nach Rendite-Risiko-Präferenz der Nachfrager bzw. der Anleger. Sofern nach Ansicht der Marktakteure das Risiko bis zu einer Brutto­anfangsrendite von 3% ausreichend reflektiert würde, ginge die Preisentwicklung Ende 2017 von “Steigend” in eine “Seitwärts­bewegung” über. Dann nämlich wäre im Mittel der Top-7 Märkte ein Kaufpreisfaktor von 33 erreicht.  In Zeiten wo bei “3% noch lange nicht Schluss” oder die “3% die neue 5%” ist, ist das, sofern sich an den Rahmenbedingungen nichts ändert, aber nicht unbedingt wahrscheinlich. Setzen wir also einen Kaufpreis­faktor von 40 an, rechnen also mit einer Anfangs­rendite von 2,5% (im Mittel wohlgemerkt), dann ginge die Party noch bis 2021 weiter. weitere Immobilienmarktdaten

Vortrag auf der statistischen Woche

Mietangebotsdaten als Ergänzung zur amtlichen Mietstatistik

Erhebungsverfahren und Anwendungen am Beispiel des Berliner Mietspiegels

Auszug aus dem Vortrag: Marktmieten nach Mietspiegel Kriterien Berlin (Lorenz Thomschke, empirica, 2016)
empirica-systeme wurde von der Deutschen Statistischen Gesellschaft eingeladen, auf der Statistischen Woche 2016 einen Vortrag im Kontext der Mietenstatistik zu halten.
 
Gemeinsam mit Lorenz Thomschke von der empirica ag, referierte Sebastian Hein über Mietangebotsdaten als Ergänzung zur amtlichen Mietstatistik.
 
Abstract des Vortrages: Die Datenverfügbarkeit für die Forschung im Rahmen der Mietstatistik ist ausbaufähig. Neben einer größeren Verfügbarkeit von amtlichen Primärdaten könnten auch alternative Datengrundlagen zu einem breiteren Forschungsfundament beitragen. Eine dieser Alternativen sind Mietangebotsdatenbanken. empirica-systeme stellt eine solche Angebotsdatenbank bereit. Durch die große Datenmenge, gepaart mit bis zu 150 Attributen zu Objekt- und Standorteigenschaften bietet die Datenbank ein großes Potenzial für die (miet)statistische Forschung. Dieses mögliche Potenzial soll ebenso wie mögliche Einschränkungen anhand eines Vergleichs mit der amtlichen Berliner Mietstatistik herausgearbeitet werden. Nach Vorstellung der Erhebungsmethodik und den einhergehenden Eigenheiten der verwendeten Mietangebotsdatenbank, wird die Anwendbarkeit am Beispiel des Berliner Mietspiegels diskutiert. Dazu wird der Berliner Tabellenmietspiegel auf Basis von 223.000 Mietangebotsdaten (2012-2016) mittels deskriptiver Auswertungen und Regressionsmethoden reproduziert und anschließend mit dem tatsächlichen Mietspiegel verglichen. Gemeinsamkeiten und Unterschiede werden dabei im Hinblick auf unterschiedliche Aspekte einer optimierten Mietstatistik und im Kontext aktueller wohnungspolitischer Aspekte diskutiert.
 

Sanierungs-Heatmap für Berlin

Innerhalb des Rings wird es ruhiger

Musste man in den Jahren 2011 und 2012 noch besonders im Bereich des Prenzlauer Bergs mit Baulärm rechnen, entwickelt sich der innere Ring nun allmählich zur baustellenfreien Zone. Das gilt seit 2015 auch immer mehr für Neukölln. Jetzt geht es raus aus dem Ring, ab nach Lichtenberg.

Dies zeigt unsere simple Animation der Sanierungs­häufigkeit via Heatmap im Berliner Stadtgebiet. Weil Sanierung und einhergehende Gentrifizierung punktuelle Phänomene sind, ist Visualisierung oft besser als aufwändige Datenanalyse. Ein Blick genügt und man weiß, wo der Bagger langrollt. Dargestellt ist die Häufigkeit von Wohnungs­angeboten mit der Eigenschaft “Erstbezug nach Sanierung” (Miete und Kauf 2011-2016). Je Dunkler desto mehr.

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Klicken für Animation, Heatmap “Erstbezug nach Sanierung” (Miete und Kauf), Entwicklung 2011-2016, Kartenbasis OSM

Dargestellt ist die Häufigkeit von Wohnungsangeboten mit der Eigenschaft “Erstbezug nach Sanierung” (Miete und Kauf 2011-2016). Je Dunkler desto mehr. mehr zu Sanierungen in Berlin

Wohnungsmarktbericht Bielefeld 2016

Die Stadt Bielefeld hat mit dem aktuellen Wohnungsmarktbericht 2016 einen umfassenden Überblick über den Bielefelder Wohnungsmarkt vorgelegt.

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Deckblatt Wohnungsmarktbericht 2016 (Quelle: Stadt Bielefeld 2016)

Demnach nimmt die Anspannung am Bielefelder Wohnungsmarkt in 2016 noch weiter zu. Neben vielen Zielgruppen, die auf das untere Preissegment angewiesen sind, und den Flüchtlingen, erhöhen die steigenden Studierendenzahlen die Wohnungsnachfrage. Auch das mittlere Mietpreissegment wird inzwischen angespannt eingeschätzt. Sowohl im Mietsegment (Mietwohungen +3,3%) als auch im Kaufsegment  (Eigentumswohnungen +5,5%) wurden Preisanstiege verzeichnet. Die Ergebnisse der Auswertungen der empirica-systeme Immobilienmarktdatenbank, werden auch durch den Expertenkreis bestätigt. Besonders interessant finden wir den Aspekt, dass Immobilien teilweise im Bieterverfahren angeboten und verkauft werden. Geforderte Kaufpreise werden somit teilweise von Kaufinteressenten überboten. Das klassische Bild, dass bei Angebotspreisen mit Abschlägen zu rechnen ist, ist damit selbst in Bielefeld nicht mehr stimmig. zum Bielefelder Wohnungsmarkt

empirica-Blasenindex 2016q3: Preise steigen weiter, Schuldenquote nicht

Der empirica-Blasenindex für das 3.Quartal 2016 liegt vor und steigt gegenüber dem 2. Quartal nur leicht um 0,01 Punkte. Der Einzelindex „Preis-Einkommen“ puscht (+0,04), während „Vervielfältiger“ (+0,01), „Fertigstellungen“ (-0,01) und „Baukredite“ (+/-0) stagnieren. Eine übermäßige Verschuldung ist also nicht in Sicht, die Preise steigen wegen fehlender (Neubau-)Angebote, heißt es in der Pressemeldung von empirica: Durch die neuen Regulierungspläne sehen die Forscher aber das Risiko einer Kredit­klemme aufziehen, sofern die Maßnahmen nicht mit der kürzlich ohnehin verschärften Kreditvergabe koordiniert werden.

Schaut man sich den Index genauer an, stellt man schnell fest, dass auf bundesweiter Ebene allein der Einzelindex Bau­fertig­stellungen für ein moderates Niveau des Gesamt­index sorgt. Vervielfältiger und Preis-Einkommensrelation liegen ebenso wie die Kredit­vergabe bundesweit schon über dem blasen­freien Referenzwert aus 2004. In den deutschen Wachstums­regionen liegt der Gesamtindex mittlerweile bei 20% über dem Referenzwert aus 2004.

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empirica-Blasenindex Q3-2016 (Quelle: empirica-ag)

Auch in den Top 7 Märkten (Hamburg, Köln, Frankfurt, Stuttgart, Düsseldorf und München) stehen die Ampeln der Einzel­indizes Vervielfältiger und Preis-Einkommen auf rot. Auch hier scheint allein die lange aufgestaute Zurück­haltung bei den Bau­fertig­stellungen dafür zu sorgen, das von einer klassischen Blase nicht die Rede sein kann.

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empirica-Blasenindex Q3-2016: Warnstufen in Großstädten (Quelle: empirica ag)

Datenbasis des empirica-Blasenindex sind unter anderem Immobilienmarktdaten der empirica-systeme. Weitere Informationen erhalten Sie hier, unter empirica.de.

NAIapollo: Wohnmarktbericht Deutschland 2016

Die NAI apollo group hat den aktuellen Wohnungsmarktbericht Deutschland 2016 veröffentlicht. Neben den aktuellen ökonomischen und sozioökonomischen Rahmendaten werden auch umfangreiche Informationen zu den Miet- und Kaufpreis­entwicklungen der deutschen Metropolen sowie Zahlen zum Transaktions­markt von Wohn­portfolios vorgelegt.

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Deckblatt Wohnungsmarkt­bericht Deutschland 2016 (Quelle: NAI apollo 2016)

Der Bericht enthält Kapitel zu aktuellen Frage­stellungen des deutschen Immobilienmarktes, so z.B.: Wirkung der Mietpreisbremse, Hinweise auf eine Immobilienblase und die Auswirkungen des Brexit. Abgerundet wird der Bericht mit einem erweiterten Städte- Attraktivitäts­ranking “StAR” und einem detaillierten Überblick ausgewählter Wohnungs­märkte. Zum Nai apollo Wohungsmarktbericht Deutschland 2016

Mietmarktanalyse mittels Geographisch gewichteter Regression (GWR)

Mit dem Vortrag “rent analysis beyond conditional expectation– how to estimate the spatial distribution of quoted rents by using geographically weighted regression” zeigte Frau Seehase (Amt für Statistik der Landeshauptstadt Magdeburg) auf der Scorus-Conference 2016 in Lissabon die Potentiale der räumlichen Ökonometrie in Verbindung mit der empirica-systeme Marktdatenbank im Kontext der Immobilienmarkt­beobachtung.

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Räumliche Heterogenität von Zeiteffekten in Magdeburg (Quelle: Seehase A., 2016, Lissabon)

Auf Basis der großen Fallzahl, der kleinräumigen Verortung und der breiten Attributierung ermöglicht die Datenbasis auch kombinierte Analyseansätze wie die Kombination von Quantilsregression und räumlicher Regression. So zeigt Seehase u. a. anschaulich die Heterogenität des Zeiteffekts Ihrer Modelle, d.h. die räumlich differenzierte Mietpreis­entwicklung von oberen und unteren Marktsegmenten im Stadtgebiet. Dieser Ansatz birgt unseres Erachtens großes Potential, da der räumlichen Abhängigkeit und räumlichen Heterogenität in den enger werdenden Märkten eine wachsende Bedeutung zukommt und globale Betrachtungen zunehmend Raum für Fehlinterpretation liefern. zu Immobilienmarktdaten und GWR

empirica-Immobilienpreisindex III/2016

Der empirica-Immobilienpreisindex für das 3. Quartal 2016 liegt vor. Das Credo von empirica lautet: “same procedure as every quarter”. Weiterhin zu wenig Neubau, steigende Mieten, noch stärker steigende Kaufpreise, mit der Folge eines gesteigerten Risikos und rückläufiger Anfangsrenditen.

empirica-Immobilienpreisindex: ETW, Neubau (1.Q‘04=100)
empirica-Immobilienpreisindex: ETW, Neubau (1.Q‘04=100) (Quelle: empirica ag)

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WG-Mieten Wintersemester 2016

Auf Basis von mehr als 100 Tsd. Mietinseraten für WG-Zimmer erstellt empirica regelmäßig eine Übersicht, die jeweils zum Semesterbeginn Auskunft über die Mietpreise in auf dem studentischen Wohnungsmarkt liefert. Zu Beginn des Wintersemesters 2016 ist der Standardpreis für ein unmöbliertes WG-Zimmer mit 503 EUR in München am höchsten, gefolgt von Stuttgart (440 EUR) und Frankfurt a.M. (425 EUR). Die günstigsten Angebote gibt es in Greifswald, Halle und Magdeburg (je 250 EUR) und in Chemnitz (220 EUR). In den Hochschulstandorten insgesamt liegt der Standardpreis zum aktuellen Semester bei 345 EUR und somit 23% über dem Niveau aus dem Sommersemester 2012.

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WG-Mieten Wintersemester 2016 (Quelle: empirica ag)

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