Mit Stichtag 09.04.2017 stehen die aktuellen Immobilienmarktdaten für das I. Quartal 2017 sowie ein Update der Analyst-Software für Sie bereit.
Aktuelle Immobilienmarktdaten Top-7
Zwar findet das offizielle Update der neuen Immobilienmarktdaten aus betrieblichen Gründen erst am Wochenende statt, wir möchten auf diesem Wege aber bereits jetzt ein paar Einblicke in aktuelle Preis- und Mietentwicklungen des deutschen Wohnimmobilienmarktes geben: Die höchsten Preissteigerungen (kein Erstbezug, kein Neubau) zwischen Januar und März 2017 verzeichnen wir in Düsseldorf, gefolgt von Berlin, Köln und München, während im Mietsegment Stuttgart das Feld vor München, Köln und Berlin anführt.
Preise (oben) und Mieten (unten) der Top 7 Märkte im März 2017, Entwicklung Jan’17 bis Mär’17 (Kein Erstbezug, kein Neubau, Stand: 4’2017, Quelle: empirica-systeme Marktdatenbank)
For those who are interested in German market for micro-living and student housing, we have taken a look into our data to figure out some facts which may improve the understanding of the German student housing market.
Total median rents of shared-flat living offers 2016 (only cities with more than 200 offers, source geodata: GeoBasis-DE/BKG 2015 & OSM)
Identifying tense student markets
The university cities show the highest student demand excess, measured by students per online ads [(students – students in residence halls)/online offers)] , especially in student compatible sub-markets (‘one-room-flats’, ‘shared flats’ and ‘temporary living offers’). In Tübingen and Darmstadt there are more than 25 students for each student compatible residence offer.
Student demand per (online) supply 2016
Shared flats are an essential sub-market
We found out, that the market segment ‘shared flats’ is essential and valuable in context of analysing student housing markets as well as for micro-living issues.
High market shares of ‘shared flat offers’ indicate student markets, as well as markets with high demand for ‘one-room-flats’ and ‘micro-apartments’. Rates for ‘shared flats’ also indicate accepted market rents, their upper percentiles show a critical willingness to pay and their spatial distribution indicates student hotspots. Despite these aspects the segment is hardly under investigation.
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
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.
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
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.
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
Im aktuellen Patrizia Insight zu den europäischen Wohnungsmärkten 2016/2017 wird u.a. die Renditeentwicklung des deutschen Wohnungsmarktes beleuchtet. Insgesamt zeigt sich seit 2013 durchweg ein Rückgang der Anfangsrenditen und das sowohl im Neubau als auch im Bestand. Eine Korrelationsanalyse zeigt darüber hinaus einen relativ starken Zusammenhang zur Bevölkerungsentwicklung. Ausgewertet wurden mehr als 800.000 Datensätze aus der empirica-systeme Marktdatenbank.
Deckblatt Statistischer Quartalsbericht II/2016 der Stadt Leipzig (Quelle: Amt für Statistik und Wahlen Stadt Leipzig)
Der statistische Quartalsbericht II-2016 der Stadt Leipzig beleuchtet die Entwicklung der Angebotsmieten in der Stadt Leipzig sowie deren kleinräumige Verteilung. Die Angebotsmieten haben sich in den letzten Jahren von einem vergleichsweise geringen Niveau ausgehend dynamisch entwickelt, heißt es in dem Bericht. Aktuell wird jede zweite Wohnung für mehr als 6,50 Euro je m² angeboten. Am höchsten ist das Mietniveau im Zentrum-Süd mit 8,94 Euro je m². Untersucht wurden die Mieten auch im Hinblick auf die Ausstattung. Einfach ausgestattete Wohnungen wurden in 2015 für 5,35 Euro je m², normal ausgestattete Wohnungen für 5,50 Euro je m², gut ausgestattete Wohnungen für 5,83 Euro je m² und hochwertig ausgestattete Wohnungen für 7,51 Euro je m² angeboten. Continue reading Analyse zum Mietwohnungsmarkt Leipzig
Mieten in deutschen Großstädten werden unbezahlbar. Welchen Anteil des Einkommens die Miete frisst und ob der Immobilienkauf aufgrund der niedrigen Kreditzinsen eine Alternative ist, zeigt eine detaillierte Auswertung der WirtschaftsWoche auf Basis der empirica-systeme Immobilienmarktdaten.
Die Büromieten in den 14 deutschen B-Städten sind im zweiten Halbjahr 2015 im Mittel um 1,8 Prozent auf 8,24 Euro pro Quadratmeter gestiegen. Die sieben A-Städte verzeichneten im selben Zeitraum 1,2 Prozent Wachstum auf durchschnittlich 13,25 Euro. Continue reading Neue CORPUS SIREO-Studie
Die Marktstatistiken der verschiedener Marktbeobachtungen weichen teils diametral voneinander ab. Dazu veröffentlichte die Zeitung “Die Welt” am 22.09.2015 einen Beitrag über irreführende Daten auf dem Wohnungsmarkt. Meist liegen Abweichungen in den Daten an unterschiedlichen Erhebungsmethodiken und Datengrundlagen. Dies ist nicht weiter bemerkenswert.
Ist die Erhebungsmethodik jedoch ähnlich, sollten sich keine diametralen Unterschiede in verschiedenen Preisstatistiken ergeben, sondern höchstens geringfügige. Dies gilt nicht nur für Kaufpreise, sondern auch für Marktmieten.
Sind die Unterschiede aber dennoch groß, dann ist der Grund dafür in der Datenaufbereitung und -bereinigung zu suchen. In Bezug auf die Ableitung von Marktmieten sollten z.B. ausschließlich marktübliche Mieten herangezogen werden, die Datengrundlage ist daher entsprechend zu bereinigen: Wohngemeinschaften und zeitlich befristete Mieten für voll ausgestattete Wohnungen haben in dieser Mietstatistik nichts verloren, denn sie sind nicht marktüblich für den Mietwohnungsmarkt.
Medianmarktmieten für München 2012-2016. Einmal inklusive “Markt für Wohngemeinschaften” und einmal exklusive “Markt für Wohngemeinschaften (marktübliche Nettokaltmieten)”. Quelle: empirica-systeme
Am Beispiel Münchner Medianmieten soll der Unterschied hier nochmal deutlich gemacht werden. Die Abbildung zeigt die Mietentwicklung für München nach Halbjahren von 2012 bis 2016, einmal ohne Einbeziehung von Wohngemeinschaftsmieten und einmal mit Einbeziehung von Wohngemeinschaftsmieten. Auf den ersten Blick wird ersichtlich, dass die “normale Marktmiete” (ohne WGs) deutlich geringer ausfällt als die “Mischmaschmarktmiete” (mit WGs). Im 2. Halbjahr 2015 ergibt sich für München eine Mischmaschmarktmiete (inkl. WGs) von 16 Euro, auf der bereinigten Datenbasis hingegen eine Medianmiete von 14,67 Euro. Dies entspricht einer Überschätzung von rd. 8%. Continue reading Marktmieten und Mischmaschmarktmieten
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