Willkommen zurück Christian Crain von PriceHubble. Im letzten Artikel haben Sie uns auf einen Deep-Dive in die Funktionsweise von Automated Valuation Models (AVM) mitgenommen, die bei Online-Bewertungen zum Einsatz kommen. Lassen Sie uns heute konkret in den Immobilienmarkt gehen.
Big Data Analytics und Machine Learning sind die logischen Treiber hinter der Weiterentwicklung des AVM-Ansatzes. Diese Kombination ist in Deutschland zunehmend im Einsatz, doch der traditionell geprägte Markt steht noch vor der Hochphase seiner digitalen Evolution. Ein Blick in die Schweiz zeigt, dass die Steuerung eines komplexen Immobilienmarktes mit diesen neuen Technologien möglich ist. In den USA ist der Markt uns gegenüber sogar gut zehn Jahre voraus.
Leider sind AVMs als Bewertungsverfahren im Risikomanagement deutscher Finanzierer auch aufgrund rechtlicher Vorgaben in der Kreditprüfung noch unterrepräsentiert. Dabei haben Bewertungen auf Basis von AVMs einige Vorteile. Hier ist der Gesetzgeber gefragt, die nötigen rechtlichen Voraussetzungen zu schaffen und AVMs im Bereich der Beleihungswertermittlung zuzulassen, so wie es zuletzt auch eine überarbeitete Novelle aus Brüssel zum Thema (teil-)automatisierte Bewertung von Risiken im Kreditgeschäft angeregt hat. Momentan wirken die alten Vorgaben innovationshemmend und verhindern in der Marktdynamik der letzten Jahre sogar, dass Risiken marktnäher berücksichtigt werden können.
Grundsätzlich ist eine weitere Erhöhung der Bewertungspräzision und Sensitivität auf derartige oder andere Ereignisse allein schon durch eine weitere Akkumulation von Immobiliendaten zu erwarten. Sowohl eine höhere Anzahl an Datensätzen (Vergleichstransaktionen), als auch eine höhere Anzahl erklärender Variablen (Eigenschaften der Immobilie, der Umgebung oder der Transaktion) können dazu führen, dass die Algorithmen neue Muster und Zusammenhänge finden und somit noch besser in der Lage sind, Marktpreise zu prognostizieren.
Der technologische Fortschritt erlaubt es künftig, immer mehr Marktsignale überall dort zu erfassen, wo digitale Daten entstehen, die Korrelationen mit Immobilienpreisen aufweisen. Dazu gehören Restaurantbewertungen genauso wie Aktivitäten auf Vermietungsportalen wie AirBnB. So lassen sich z. B. Gentrifizierungsprozesse immer früher und genauer prognostizieren. Bis zu 60 Prozent der Varianz von Preisen soll laut einer Studie von McKinsey & Company aus dem Jahr 2018 durch solche innovativen Faktoren erklärbar sein. Teilweise werden solche Daten heute schon genutzt. Zum Beispiel konnte PriceHubble in einer Schweizer Studie feststellen, dass sich Wohnungsmieten im Umfeld eines neu eröffneten “hippen” Cafés um ca. 2,4% schneller entwickeln als im Mittel des übrigen Stadtgebiets.
Auch die Auswirkungen der Corona Pandemie, respektive des Lockdowns konnten wir in den Entwicklungen der Preise und Angebote von Wohnimmobilien ablesen. Der Angebotsmarkt brach in Folge des Lockdowns im ersten Quartal 2020 zunächst kurzzeitig ein, konnte sich aber in Q2 sowohl im Bereich der Anzahl der Angebote als auch der Preisentwicklung deutschlandweit wieder erholen.
Ebenso sehen wir lokale Markteffekte, wie die Verabschiedung des Berliner Mietendeckels. Die Angebotsseite brach nach unseren Analysen um über 50 Prozent Infolge der politischen Regulierungsmaßnahme ein, die Preise nicht betroffener Wohnsegmente zogen sogar an. Welche Auswirkungen die kürzliche Unwirksamserklärung durch die Verfassungsrichter und damit das Kippen des Mietendeckels haben wird, wird sich noch zeigen.
Unsere Kernkompetenz ist ganz klar die akkurate Ermittlung des statistisch wahrscheinlichsten Markt- und Mietpreises jeder Art von Wohnimmobilie an jeder erdenklichen Wohnadresse in Deutschland, der Schweiz, Österreich, Frankreich, den BeNeLux-Staaten sowie Japan. Denn der Markt- oder Mietpreis ist eine zentrale Größe für viele Entscheidungen im Lebenszyklus einer Immobilie.
Darüber hinaus bieten unsere digitalen Produktlösungen noch weitere Möglichkeiten, Entscheidungen und Geschäftsvorfälle zu unterstützen. Dazu gehört u.a. transparente und nachvollziehbare Darstellung derjenigen Faktoren, die zu so einer Bewertung führen.
Moderne Immobilieninformationssysteme (IIS) können genau das leisten, indem sie relevante Informationen auf Karten und Diagrammen visualisieren und mit interaktiven Analysemöglichkeiten verknüpfen. Das können Immobilienmarktdaten sein, wie zum aktuellen Geschehen auf Online-Immobilienbörsen oder zur Bauaktivität, aber auch qualitative Informationen zur Lage der bewerteten Immobilie, z. B. zur Anbindung, zur Nahversorgung oder zur natürlichen oder urbanen Umgebung. Auch “weiche” Faktoren, wie visuelle Eindrücke durch Fotos, Luftbilder oder 3D-Rundgänge können helfen, das Produkt Immobilie und den lokalen Markt, in dem es gehandelt wird, zu verstehen.
Ein interaktives Bewertungs-Dashboard bringt so idealerweise alle verfügbaren Informationen in einer Form zusammen, die von Entscheidungsträgern intuitiv bedient und verstanden werden kann. Und wir werden unsere Software-as-a-Service Dienstleistungen und digitalen Produkte mit Sicherheit in Zukunft auch noch in vielen weiteren Ländern verfügbar machen.
Diese Ausprägung wird mit Sicherheit auch nicht die letzte Innovation auf dem Feld der Big Data Lösungen im Proptech-Bereich bleiben. Es ist faszinierend mitzuerleben, wie sich die Branche mit Hilfe neuer Technologien stetig neu erfindet. Wir sind gespannt, welche neuen Wege sich in der Zukunft ergeben werden.
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