Mittlerweile gibt es eine aufkeimende Debatte, wie sich der Immobilienpreiszyklus in der derzeitigen Marktlage verhalten wird. Z.B. kommt Deutsche Bank Research (Quelle, Abgerufen 19.05.2021) zu dem Schluss, dass eine Trendumkehr bei dem Immobilienpreiszyklus in naher Zukunft in einigen Regionen in Deutschland bevorstehen könnte. Das Hamburgische WeltWirtschaftsInstitut kommt dagegen im Wohnatlas der Postbank (Quelle, Abgerufen 19.05.2021) zu der Einschätzung, dass der Immobilienpreiszyklus nach wie vor bestehen bleibt.
Jedoch ist es plausibel anzunehmen, dass der Immobilienpreiszyklus regional unterschiedlich verlaufen kann. Mit dem Real Estate Location Analytics - RELAS - Tool ist es möglich, den aktuellen Stand des Immobilienpreiszyklus für Mikrolagen zu evaluieren.
Unter diesem Aspekt ist es Ziel dieses Beitrages, sich der aktuellen Immobilienpreisdynamik mithilfe von RELAS zu nähern. Hierbei werden die Mietniveaus und -dynamiken auf der Mikro- und Makroebene analysiert. Auf der Makroebene lässt sich diese Frage in RELAS auf Basis der deutschen Gemeinden analysieren. Auf der Mikroebene kann diese Frage mithilfe der rund 2,34 Millionen Kacheln des 21st Kachelsystems evaluiert werden.
Die in RELAS angebotenen Mieten und Preise werden mithilfe von Machine - Learning - Algorithmen bestimmt. Das hierfür verwendete Datenfundament basiert auf den öffentlich zugänglichen Angeboten bekannter Immobilienplattformen und der extensiven (Mikro-)Geodatenbank der 21st Real Estate GmbH. RELAS bietet auf Basis dessen plausible Preis- und Mietindikationen auf Einheitenebene an. In der folgenden Analyse wird sich auf die Mieten fokussiert. Mieten sind ein möglicher Indikator für die Entwicklung von Preisen, da Marktmieten eine wichtige Determinante für die Renditen sind und damit einen großen Einfluss auf die möglichen Preise von Objekten haben.
In dieser exemplarischen Analyse wird auf der Makroebene mit dem Niveau der Mieten und deren Wachstum in den letzten 5 Jahren begonnen. Anschließend wird auf der Mikroebene das Niveau der Mieten sowie deren Wachstum in den letzten beiden Jahren evaluiert.
Beginnend mit der Makroanalyse lässt sich in Abbildung 1 erkennen, welche Gemeinden auf der einen Seite ein hohes Mietniveau (linke Seite), aber auch ein hohes Mietwachstum in den letzten 5 Jahren (rechte Seite) aufwiesen. Gemeinden, die für beide Lageindikatoren aus Abbildung 1 einen hohen Score (dunkelblaue Einfärbung) aufweisen, sind die Regionen, welche stark gewachsen sind und ein hohes Mietniveau haben.
Abbildung 1: Score Mietniveau 2021Q1 (links) und Score Mietwachstum der letzten 5 Jahre (rechts) für alle Gemeinden in Deutschland.
Um diese zu identifizieren werden beide Lageindikatoren aus Abbildung 1 zu einem Profil in Abbildung 2 kombiniert. Das Ergebnis in Abbildung 2 zeigt im Süden von Deutschland ein regional gleichmäßig verteiltes hohes Mietniveau und -wachstum, während sich dies im Rest von Deutschland eher um die Agglomerationen herum verteilt.
Abbildung 2: Profilscore aus Angebotsmietniveau 2021Q1 und -wachstum der letzten 5 Jahre für alle Gemeinden.
Es könnte jetzt subjektiv angenommen werden, dass sich Regionen mit einem hohen Mietniveau, aber einem geringen Mietwachstum eventuell bereits am Wendepunkt ihres eigenen Immobilienpreiszklus befinden. Um dies in RELAS darzustellen, wird der Lageindikator für das 5-jährige Mietwachstum invertiert, d.h. Gemeinden mit einem niedrigen Wachstum haben jetzt einen hohen Score und Gemeinden mit einem hohen Wachstum haben nun einen niedrigen Score. Hiermit erhalten Gebiete, die entweder ein hohes Mietniveau, ein niedriges Mietwachstum oder eine Kombination aus beidem haben, einen hohen Score. Das Ergebnis ist in Abbildung 3 ersichtlich.
Einige Gebiete, die bereits vor der Invertierung einen hohen Score hatten, haben nach wie vor einen hohen Score, da hohe bestehende Mietniveaus den Gesamtscore nach oben ziehen. Eine Region mit einem hohen Score ist z.B. die Stadt Wolfsburg, da diese eine verhältnismäßig hohe Angebotsmiete von ca. 10 Euro pro Quadratmeter, gepaart mit einem relativ geringen Mietwachstum von 10,83 % über die letzten 5 Jahre aufweist. Im bundesweiten Vergleich ist dies eine eher beständige Dynamik.
Abbildung 3: Profilscore aus Angebotsmietniveau 2021Q1 und -wachstum (invertiert) der letzten 5 Jahre.
Mit demselben Ansatz können nun auch Mikrolagen in einzelnen Städten nach identischen Kriterien identifiziert werden.
Im Folgenden wird dies exemplarisch am Beispiel von Berlin durchgeführt. Für die Mikrolage in Berlin wird nun der Lageindikator für das Mietwachstum invertiert und dieser mit dem bestehenden Angebotsmietniveau kombiniert. Hierdurch lassen sich die Lagen in Berlin mit einem hohen Niveau der Angebotsmiete und einem verhältnismäßig geringen Mietwachstum identifizieren. Das resultierende Profil ist in Abbildung 4 auf der Karte zu sehen.
Abbildung 4: Profilscore aus Angebotsmiet-
niveau 2021Q1 und -wachstum (invertiert) der
letzten 2 Jahre für alle 200m x 200m Kacheln in Berlin
Alternativ lässt sich dem 2-jährigen Mietwachstum im Profil ein größeres Gewicht als dem durchschnittlichen Mietniveau zuweisen. Die Gewichte für einzelne Lageindikatoren lassen sich individuell anpassen und die Profile werden in RELAS sofort neu berechnet. So lässt sich zum Beispiel einstellen, dass die Mietwachstumskomponente doppelt so stark gewichtet werden soll wie das Mietniveau. Das neu generierte Profil lässt sich in Abbildung 5 begutachten. Natürlich können beide Lageindikatoren in RELAS auch mit anderen, frei einstellbaren Gewichten und/oder weiteren Lageindikatoren ergänzt werden.
Abbildung 5: Profilscore aus Angebotsmietniveau 2021Q1 und -wachstum (invertiert) der
letzten 2 Jahre für alle 200m x 200m Kacheln in Berlin mit stärkerem Fokus auf die Wachstumskomponente.
Dies ist natürlich nur eine erste indikative und vor allem auch subjektive Analyse, lässt sich aber in RELAS innerhalb von 2 Minuten erledigen und bietet den Startpunkt für tiefergehende Analysen, zugeschnitten auf das eigene Anforderungsprofil.
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