Source: https://m.grin.com/document/204043
Timestamp: 2020-01-25 22:58:53+00:00

Document:
von Philipp Layher (Autor)
2.2. Besonderheiten der Eigentumswohnung als Wirtschaftsgut
2.3. Motivation und Abgrenzung
3. Methoden der Investitionsrechnung
3.1. Systematisierung der Investitionsrechenmethoden
3.2. Statische Methoden
3.3. Dynamische Methoden
3.3.1. Kapitalwert-Methode
3.3.2. Interne-Zinssatz-Methode
3.3.3. Vollständiger Finanzplan
3.4. Zusammenfassender kritischer Vergleich der Investitionsrechenmethoden
4. Methoden der Risikobetrachtung
4.1. Systematisierung der Risikobetrachtungsmethoden
4.2. Korrekturverfahren
4.3. Sensitivitätsanalysen
4.4. Vollenumerationen
5. Entwicklung eines Modells zur Risikoanalyse einer Wohnimmobilieninvestition
5.1. Datenkranz der Investitionsrechnung
5.1.1. Investitionsauszahlungen
5.1.2. Laufende Einnahmen der Perioden
5.1.3. Laufende Ausgaben der Perioden
5.1.4. Veräußerungserlös am Ende des Planungszeitraums
5.1.5. Finanzierung
5.1.6. Ertragssteuern
5.1.7. Zwischenfinanzierung
5.2. Kointegrationsanalyse
5.2.1. Datengrundlage
5.2.1.1. Übersicht der Wohnimmobilienindizes in Deutschland
5.2.1.2. Beschreibung des Datensatzes
5.2.1.3. Makroökonomische Daten
5.2.2. Stationaritätseigenschaften
5.2.3. Kointegrationsanalyse im Eingleichungsmodell nach Engle und Granger
5.2.3.1. Granger-Kausalitätstest
5.2.3.2. Fehlerkorrekturmodell
5.2.3.3. Test auf Strukturbrüche
5.2.4. Kointegrationsanalyse im Mehrgleichungsmodell nach Johansen
5.2.5. Prognose
5.2.6. Zusammenfassung der Ergebnisse der Kointegrationsanalyse
6. Praktische Umsetzung in einem Fallbeispiel
6.1. Erfassung der Datenbasis
6.2. Ergebnisse des Fallbeispiels
6.3. Sensitivitätsanalysen
7.1. Zusammenfassung der Ergebnisse des Fallbeispiels
7.2. Kritische Würdigung des Modells
A1. Makroökonomische Daten
A2. Fehlerkorrekturmodell
A3. Inputparameter
A4. Vollständiger Finanzplan
A5. Nebenrechnungen Vollständiger Finanzplan
A6. Vollständiger Finanzplan der risikolosen Alternativanlage
Abbildung 2: Investorengruppen für Immobilienanlagen
Abbildung 3: Kapitalanlagen
Abbildung 4: Deutsche Wohnimmobilien im Vergleich
Abbildung 5: Anlageformen der Immobilienanlagen
Abbildung 6: Besonderheiten der Eigentumswohnung als Wirtschaftsgut
Abbildung 8: Mietwohnungslücke bis 2017
Abbildung 7: Entscheidungskriterien für den Kauf einer Eigentumswohnung
Abbildung 9: Systematik der Methoden der Investitionsrechnung
Abbildung 10: Aufbau eines vollständigen Finanzplans
Abbildung 11: Systematisierung der Risikoanalysemethoden
Abbildung 12: Risikoanalyse von Immobilieninvestitionen nach Phyrr (1973)
Abbildung 13: Überblick der direkten und indirekten Zahlungen
Abbildung 14: Erwerbsnebenkosten
Abbildung 15: Entwicklung der Frankfurter Wohnungsmieten
Abbildung 16: Beispiel eines Mieteinnahmenstroms
Abbildung 17: Systematisierung ökonometrischer Prognosemodelle
Abbildung 18: Entwicklung der Hypothekenzinsen
Abbildung 19: Die Preisentwicklung von Eigentumswohnungen
Abbildung 20: Wald Test zum Quandt-Andrews Breakpoint Test
Abbildung 21: CUSUM und CUSUMQ Test
Abbildung 22: Langfristige Prognose der Frankfurter Wohnimmobilienpreise
Abbildung 23: Langfristige Prognose mit kurzfristigen Anpassungen
Abbildung 24: Prognose der Frankfurter Wohnimmobilienpreise im Vergleich
Abbildung 25: Langfristige Prognose der Frankfurter Eigentumswohnungspreise
Abbildung 26: Historische Mieten und Bruttoanfangsrenditen
Abbildung 27: Die VOFI-EK Rendite p.a
Abbildung 28: Quantile der VOFI-EK Rendite p.a
Abbildung 29: Verteilung der laufenden Einnahmen pro Periode
Abbildung 30: Streuung des Periodenüberschusses
Abbildung 31: Entwicklung des Bestandskontos
Abbildung 32: Interne-Zinssätze im Vergleich
Abbildung 33: Einfluss wichtiger Parameter auf die VOFI-EK Rendite
Abbildung 34: Veränderung des FK-Zinssatzes
Abbildung 35: Veränderung der Kreditlaufzeit
Abbildung 36: Veränderung der Wertsteigerung oder Alterswertminderung
Abbildung 37: Veränderung des Planungshorizonts
Abbildung 38: Veränderung der Eigenkapitalquote
Abbildung 39: Worst-Case-Szenarien im Überblick
Abbildung 40: Ergebnis mit der Berücksichtigung von Korrelationen
Abbildung 41: Kumulative Wahrscheinlichkeiten
Tabelle 1: Grunderwerbsteuersätze
Tabelle 2: Laufende Ausgaben
Tabelle 3: Übersicht deutscher Wohnimmobilienindizes
Tabelle 4: Deskriptive Beschreibung der Preisentwicklung von Eigentumswohnungen
Tabelle 5: Literaturüberblick über die makroökonomischen Einflussfaktoren auf die Immobilienpreise
Tabelle 6: Stationaritätseigenschaften der betroffenen Variablen
Tabelle 7: Testansatz nach Engle und Granger (1987)
Tabelle 8: Ergebnisse Granger-Kausalitätstest
Tabelle 9: Bestimmung der optimalen Modellstruktur
Tabelle 10: Ergebnisse des Fehlerkorrekturmodells
Tabelle 11: Chow Breakpoint Test
Tabelle 12: Quandt-Andrews Breakpoint Test
Tabelle 13: Bestimmung der optimalen Lag-Länge
Tabelle 14: Maximaler Eigenwert und Trace Test
Tabelle 15: Langfristige Gleichgewichtsbeziehung
Tabelle 16: Anpassungsprozesse
Tabelle 17: Ergebnisse der Prognose für die Frankfurter Wohnimmobilienpreisentwicklung
Tabelle 18: Basisdaten und Investitionsauszahlungen
Tabelle 19: Laufende Einnahmen und Ausgaben
Tabelle 20: Bestimmung des Veräußerungserlöses
Tabelle 21: Indirekte Zahlungen
Tabelle 22: Ergebnisse des deterministischen Modells im Überblick
Tabelle 23: Übersicht der Ergebnisse des Vollständigen Finanzplans
Tabelle 24: Worst-Case-Szenarien
Tabelle 25: Empirisch ermittelte Korrelationskoeffizienten
Zinsen auf dem Allzeittief, Börsenrallye am Ende und gleichzeitig droht eine
Inflation. Die Euro-Schuldenkrise bleibt ein Drama. Etliche Anleger bangen um den Werterhalt ihres Privatvermögens.[1] Die anhaltende Unsicherheit auf den instabilen Finanzmärkten und die extrem niedrigen Hypothekenzinsen führen zu einem Anstieg der Nachfrage nach physischen Kapitalanlagen und beflügeln somit die Dynamik der Immobilienmärkte. Nach Jahren stagnierender oder fallender Preise verzeichneten Deutschlands Wohnimmobilien in 2011, wie schon im Vorjahr, hohe Wertzuwächse.[2] Den Berechnungen der BulwienGesa AG zufolge traf es besonders die Geschosswohnungen. Die Neubaupreise in den größten deutschen Städten stiegen um 7%, nachdem die Teuerung bereits in 2010 mit 4% ziemlich hoch ausgefallen ist.[3]
Trotz der hohen Immobilienpreise flüchten Privatanleger immer noch in das vermeintliche „Betongold“.[4] Fraglich dabei ist, welche Rendite mit Immobilien in der Zukunft überhaupt noch erwirtschaftet werden kann und vor allem welchen Schwankungen sie unterliegt.
Mit genau dieser Fragestellung befasst sich vorliegende Arbeit. Hierzu wird ein Modell zur Investitionsanalyse hergeleitet und aus den Erkenntnissen ein Software-Tool zur Berechnung erstellt. Der Fokus liegt dabei ausschließlich auf privaten Investoren, die eine Eigentumswohnung als reine Kapitalanlage direkt erwerben möchten.
Das Modell stützt sich auf zwei Säulen: Zum einen auf einer deterministischen Investitionsrechenmethode, welches in Kapitel 3 ausgewählt wird und zum anderen auf Risikobetrachtungsmethoden, die in Kapitel 4 behandelt werden. Die eingehenden Einflussvariablen werden in Kapitel 5 identifiziert, analysiert und bewertet. Kapitel 2 definiert die wichtigsten Begriffe und grenzt die Arbeit ab. Im Rahmen der Analyse stellte sich heraus, dass der Veräußerungserlös am Ende der Haltephase die einflussreichste Determinante für die erzielbare Rendite ist und wurde infolgedessen ausführlicher behandelt.
Der Liquidationserlös einer Eigentumswohnung ist maßgeblich von der Objektqualität, aber hauptsächlich von der regionalen Wohnimmobilienpreisentwicklung abhängig. Eine Möglichkeit zur Quantifizierung der Wertveränderungsraten bieten ökonometrische Modelle, wobei sich speziell zur langfristigen Prognose Kointegrationsanalysen eignen. Mit dieser Methodik können nämlich eine oder mehrere langfristige Gleichgewichtsbeziehungen der Immobilienpreise mit z.B. Fundamentaldaten untersucht werden. Mit Hilfe eines Fehlerkorrekturmodells lassen sich etwaige Anpassungen an das Gleichgewicht analysieren und Prognosen für die zukünftige Preisentwicklung der Wohnungsmärkte treffen. Wird eine stabile und nicht verzerrte Modellstruktur gefunden, können sogar Aussagen über eine eventuell anbahnende oder bereits existierende Preisblase getroffen werden.[5] In Kapitel 5.2 wird deshalb eine ausführliche Kointegrationsanalyse durchgeführt.
Die praktische Umsetzung des gesamten Investitionsanalysemodells erfolgt zuletzt an einem Fallbeispiel in Kapitel 6: Der Erwerb einer 3,5-Zimmer-Wohnung in Frankfurt am Main als Kapitalanlage für einen privaten Investor. Die Ergebnisse zeigen dabei interessante Zusammenhänge zwischen den einfließenden Variablen und der erwarteten Rendite. Zugleich decken die Analysen wichtige Risiken auf und ermitteln kritische Werte, mit denen die Rendite-Risiko-Struktur des Investitionsvorhabens signifikant verbessert werden kann.
Im Folgenden werden wichtige Begrifflichkeiten definiert, Besonderheiten der
Eigentumswohnung erläutert und eine Abgrenzung vorgenommen.
Eigentumswohnungen sind Wohnungen in Mehrfamilienhäusern und gehören zur Gruppe der Wohnimmobilien, wie in Abbildung 1 ersichtlich.
Quelle: In Anlehnung an Walzel, B. (2008), S. 120.
Das Wohnungseigentumsgesetz (WEG) unterscheidet zwischen dem gemeinschaftlichen Eigentum und dem Sondereigentum, bei dem wiederum zwischen Wohnungseigentum und dem nicht zu Wohnzwecken dienenden Teileigentum zu differenzieren ist.[6] Bei der Eigentumswohnung handelt es sich um Sondereigentum in Form eines Wohneigentums, das einzelne Räume wie z.B. eine abgeschlossene Wohnung umfasst, in Verbindung mit einem Miteigentumsanteil am gemeinschaftlichen Eigentum. Das Grundstück und alle Teile, Anlagen und Einrichtungen des Gebäudes, soweit sie nicht zum Sondereigentum gehören oder im Eigentum Dritter stehen, ist dem gemeinschaftlichen Eigentum zuzuordnen. Durch eine Gebrauchsregelung gemäß § 15 WEG i.V.m. § 10 WEG kann einem Miteigentümer das ausschließliche Sondernutzungsrecht an einem bestimmten Teil des Gemeinschaftseigentums zugeordnet werden. Dies kann z.B. ein Garten, Kellerraum oder Kfz-Stellplatz sein.[7]
Quelle: In Anlehnung an Bulwien, H. (2005), S. 48.
Es existieren ein Vielzahl von Immobilieninvestoren, wie in Abbildung 2 ersichtlich. Der Fokus dieser Arbeit liegt ausschließlich auf private deutsche Investoren, die eine in der Bundesrepublik Deutschland befindliche Eigentumswohnung als reine Kapitalanlage erwerben möchten.
Immobilien sind ein wichtiger Baustein der optimalen Vermögensbildung bzw. des privat gehaltenen Portfolios (siehe Abbildung 3).[8] Ihre geringe Korrelation zu den Entwicklungen auf den Aktienmärkten oder ihre spezifische Rendite-Risiko-Struktur tragen beispielsweise ein bemerkenswertes Potenzial zur Portfoliodiversifizierung bei.[9] Deutsche Wohnimmobilien erreichen zwar keinen besonders hohen Total Return, hinsichtlich der Ertragsstabilität sind sie nach Beyerle und Milleker (2005) jedoch relativ sicher, wie folgende Abbildung zeigt:[10]
Quelle: Beyerle, T. / Milleker, D. F. (2005), S. 4. Betrachtungszeitraum 1985-2004.
Eine Investition in Immobilien kann, wie Abbildung 5 systematisiert, entweder durch den direkten Erwerb oder über indirekte sowie intermediäre Anlagen erfolgen, z.B. durch den Kauf eines Anteils an einer Immobilien-Aktiengesellschaft. In dieser Arbeit wird ausschließlich die direkte Anlage betrachtet.
Quelle: In Anlehnung an Sebastian, S. et al. (2012), S. 1 und Kofner, S. (2010), S.19.
Als reine Kapitalanlage weisen direkt gehaltene Wohnimmobilien für den typischen privaten Investor beachtliche Nachteile gegenüber den anderen Anlageformen auf. Die Erwerbsnebenkosten und der benötige Eigenkapitaleinsatz sind i.d.R. höher als bei indirekten Anlagen, wie z.B. den offenen Immobilienfonds. Diese Fonds besitzen zudem ein nach Nutzungsart, Standort und Anzahl der Immobilien breit diversifiziertes Portfolio. Folglich ist deren Risiko deutlich geringer als bei direkten Anlagen, die i.d.R. einen beträchtlichen Anteil des privaten Vermögens bilden und somit erhebliche Klumpenrisiken bergen.[11]
Allerdings stehen auch indirekte Anlagen in der Kritik. Viele offene Immobilienfonds mussten z.B. im Jahre 2008 zum Schutz der Anleger die Rücknahme von Anteilsscheinen aussetzen. Eine Veräußerung der Anteile war dann nur zu hohen Abschlägen auf dem Zweitmarkt möglich. Auch momentan sind verschiedene Fonds bis zu einer Wiedereröffnung oder Abwicklung eingefroren, was viele private Anleger verunsichert.[12] Dagegen verzeichneten im letzten Jahr deutsche Wohnimmobilien einen enormen Wertzuwachs.[13] Dies stärkt wiederum das Vertrauen einzelner Kapitalanleger und führt zu Investitionen in direkt gehaltene Immobilienanlagen.[14]
Eigentumswohnungen haben viele Gemeinsamkeiten mit den Eigenschaften von Immobilienanlagen, allerdings unterscheiden sie sich stark von anderen Wirtschaftsgütern, wie Abbildung 6 als Überblick darstellt.
Quelle: In Anlehnung an Bone-Winkel, S. et al. (2008), S. 17.
Die Immobilität, also die Ortsgebundenheit, ist das wesentlichste Merkmal. Die Lage beeinflusst die Nutzungsmöglichkeit und den ökonomischen Wert. Jeder Standort ist einzigartig und impliziert, zusammen mit der einmaligen Architektur, die Heterogenität der Eigentumswohnung. Daraus folgt eine geringe Markttransparenz, da die Immobilien nur schwer vergleichbar sind und in Deutschland zudem die Transaktionspreise nicht offengelegt werden. Das Verfügungsrecht über Wohnraum gehört zu den grundlegenden Bedürfnissen der Bevölkerung und kann nur begrenzt substituiert werden. Die Gebäude besitzen eine lange Lebensdauer, Grundstücke sind sogar zeitlich unbegrenzt nutzbar. Aus dem langen Lebenszyklus folgt, dass jedes Jahr nur ein kleiner Teil des Flächenbestandes durch Abriss und Obsoleszenz vom Markt genommen wird. Ein Nachfrageüberhang kann nicht unverzüglich gesättigt werden, da Eigentumswohnungen eine lange Realisierungsphase besitzen. Von der Projektidee und Grundstücksakquisition bis zur Baufertigstellung und Übergabe kann mit zwei bis fünf Jahren gerechnet werden, was somit zu einer geringen Anpassungselastizität und Zyklität führt. Außerdem sind direkte Wohnimmobilieninvestitionen mit hohen Investitions- und Transaktionskosten verbunden. Der Wert der Wohnung selbst ist im Wesentlichen von der volkswirtschaftlichen und demographischen Entwicklung abhängig.[15]
Momentan profitiert die Wohnimmobiliennachfrage in Deutschland hauptsächlich von: positiven Impulsen des Arbeitsmarktes, dem Trend zu mehr Wohnfläche pro Person und der geringen Verschuldung privater Haushalte. Außerdem sind Deutschlands Wohnimmobilien im internationalen Vergleich äußerst attraktiv und, gemessen am Erschwinglichkeitsindex, für deutsche Staatsbürger historisch günstig. Nicht nur die privaten Sparer investieren in Sachwerte, sondern auch Großanleger suchen Investitionsalternativen als Folge des unsicheren Finanzmarktumfelds. Zudem sind die Hypothekenzinsen äußerst günstig. Ferner gibt es wirtschaftliche und ideologische Motive zur Investition in energetisch sanierte Immobilien.[16]
Negative Auswirkungen auf die Wohnimmobilienpreise hat die Diskussion rund um die demographischen Trends. Die Zahl der Einwohner in Deutschland ist bereits seit 2002 rückläufig. Hauptursache ist die niedrige Geburtenrate. Allerdings ist nach den Forschungen von Just (2009) die Zahl der Haushalte relevant für die Wohnflächennachfrage. Da die Fläche je Haushalt steigt und gleichzeitig die Einwohnerzahl pro Haushalt sinkt, wird nach seiner Erkenntnis die Wohnungsflächennachfrage bis 2029 wachsen. Zudem wird sich das Spektrum an Wohnungsqualitäten vergrößern, da es immer mehr ältere Menschen gibt, die auf Individualität Wert legen. Ferner sind gravierende regionale Unterschiede zu verzeichnen. In den nächsten 20 Jahren wird es noch zahlreiche Regionen mit zunehmender Einwohnerzahl geben.[17] Dies verdeutlicht folgende Abbildung 7, die Mietwohnungslücken bis 2017 aufzeigt.
Abbildung 7: Mietwohnungslücke bis 2017
Quelle: Pestel Institut (2012), S. 9.
Es gibt viele Motive für einen privaten Investor, eine Eigentumswohnung als Kapitalanlage direkt zu erwerben, wie Abbildung 8 beispielhaft aufzählt. In dieser Arbeit liegt der Fokus ausschließlich auf der erwarteten Rendite.
Abbildung 8: Entscheidungskriterien für den Kauf einer Eigentumswohnung
Quelle: In Anlehnung an Brunner, M. (2009), S. 13.
Um Aussagen zur wirtschaftlichen Attraktivität eines geplanten Vorhabens treffen zu können, wurden in der Investitionstheorie eine Reihe von Methoden entwickelt.[18] Für einen besseren Überblick werden diese zunächst systematisiert. Aufbauend auf der methodischen Basis werden die bekanntesten Verfahren im Zusammenhang mit Immobilieninvestitionen kurz erläutert und kritisch analysiert. Gleichzeitig erfolgt die Auswahl der Methode, die sich besonders gut für eine Wirtschaftlichkeitsanalyse von privaten Eigentumswohnungsinvestitionen eignet und demzufolge im Anschluss als investitionstheoretische Grundlage festgelegt wird.[19]
Die Methoden der Investitionstheorien lassen sich, nach Berücksichtigung verschiedener Zahlungszeitpunkte, in statische und dynamische Methoden unterteilen, wie in Abbildung 9 dargestellt.
Quelle: In Anlehnung an Ropeter, S.-E. (2002), S. 89. Die grau markierten Methoden werden behandelt.
Anstelle einer umfassenden Darstellung aller statischen und dynamischen Methoden der Investitionsrechnung konzentriert sich die Arbeit auf die in der Praxis weit verbreitete Methoden Rentabilitätsrechnung, Kapitalwert und Internen Zinssatz sowie den Vollständigen Finanzplan.[20]
In der Literatur und Praxis gelten die statischen Methoden als leicht und schnell anwendbar. Sie geben einen ersten guten Überblick über eine potentielle Investition an.
Sämtliche monetäre Entscheidungskonsequenzen werden nur für ein Jahr in Form von Durchschnittsgrößen dargestellt. Die zeitliche Struktur der Zahlungsströme wird somit nicht erfasst und folglich die Zinseffekte nicht berücksichtigt.[21] Diese konzeptionelle Schwäche spielt gerade bei einer langen Investitionsdauer eine nicht unerhebliche Rolle und führt konsequenterweise zu wesentlichen Kritikpunkten an den statischen Methoden als Beurteilungsgrundlage von Immobilieninvestitionen.[22]
Ungeachtet der grundlegenden Kritik wird in der immobilienwirtschaftlichen Praxis häufig die Nettoanfangsrendite ( ) verwendet, die eine leicht veränderte Form der Rentabilitätsrechnung ist und wiederum zur Gruppe der statischen Methoden gehört. Diese Kennzahl, bei der lediglich die erste Jahresnettomiete ( ) in das Verhältnis mit der Gesamtinvestitionssumme ( ) gesetzt wird, kann daher nur als überschlagsmäßige Beurteilung verwendet werden.[23]
Bei den dynamischen Methoden wird die zeitliche Struktur der Ein- und Auszahlungen berücksichtigt und nicht mit durchschnittlichen Zahlungsströmen kalkuliert. Somit werden die zwei wesentlichen Schwächen der statischen Methoden eliminiert.[24]
Die dem Kapitalwert-Verfahren zugrundeliegende Methodik basiert auf der Diskontierung sämtlicher zukünftiger Zahlungsströme auf einen einheitlichen Zeitpunkt.[25] Das davon abgeleitete Discounted-Cash-Flow-Verfahren ist eine international akzeptierte Methode zur Bewertung von Immobilieninvestitionen.[26]
Ökonomisch lässt sich der Kapitalwert ( als der auf den Betrachtungszeitraum bezogene, relative Vermögenszuwachs gegenüber der, implizit durch den Kalkulationszinsfuß ( ) erfassten Unterlassungsalternative interpretieren und sich mit folgender Formel berechnen:[27]
Eine Immobilieninvestition nach der Kapitalwert-Methode ist absolut vorteilhaft, wenn ihr Kapitalwert positiv ist. Bei liegt eine Entscheidungsindifferenz zwischen der Realisation des Investitionsvorhabens und der Unterlassungsalternative vor. Bei mehreren Investitionsalternativen ist jene mit dem höchsten Kapitalwert relativ vorteilhaft.[28]
Obwohl die Kapitalwert-Methode in der wissenschaftlichen Literatur und in der Praxis als Verfahren der dynamischen Investitionsrechnung am meisten Beachtung findet, gibt es einige Kritikpunkte, die vor allem eine große Rolle bei Immobilieninvestitionen spielen:[29]
Die Annahme eines vollkommenen Kapitalmarktes kann selbst mit einem erheblichen mathematischen Aufwand nur in den seltensten Ausnahmefällen bei Immobilieninvestitionen erfüllt werden.[30] Insbesondere die exakte Integration von Steuerwirkungen ist, trotz der Entwicklung von verschiedenen weiterführenden, teilweise sehr komplexen Varianten der Kapitalwert-Methode, nur näherungsweise möglich.[31] Fraglich ist dabei, ob der Anwender dann überhaupt noch in der Lage wäre die gelieferten Ergebnisse angemessen zu interpretieren.[32]
Des Weiteren berechtigt die vollkommene Kapitalmarktannahme, dass sämtliche in der Zukunft anfallende Ein- oder Auszahlungsüberschüsse zum Kalkulationszinssatz angelegt bzw. ausgeglichen werden können (Fisher-Separation). Dies impliziert, dass finanzielle Mittel zu identischen und im Zeitablauf konstanten Zinsen unbegrenzt aufgenommen werden können. Besonders bei den von langfristigen Haltedauern geprägten Immobilien steht diese Vorrausetzung im Widerspruch zur Realität.[33]
Die Höhe des Kapitalwertes wird vom Kalkulationszinssatz erheblich beeinflusst. Da gerade dieser schwierig zu ermitteln ist, können je nach Ausnutzung des Bewertungsspielraums signifikant unterschiedliche Ergebnisse entstehen.[34]
Aufgrund des in der Realität nicht gegebenen vollkommenen Kapitalmarktes, der unflexiblen Handhabung und der starken Abhängigkeit des Ergebnisses vom gewählten Kalkulationszinssatz, ist zur Beurteilung von Wohnimmobilienanlagen die Anwendung der Kapitalwert-Methode als investi­tionstheoretische Basis nur bedingt zu empfehlen.[35]
Bei der Internen-Zinssatz-Methode wird die erzielte Verzinsung auf das investierte Kapital ermittelt. Der Interne Zinssatz (IZS) ist dabei als der Kalkulationssatz definiert der zu einem Kapitalwert von Null führt.[36]
Somit wird eine weitgehend ähnliche Modellsituation wie bei der Kapitalwertmethode unterstellt. Lediglich die Prämissen bezüglich der Überschüsse sowie des Ausgleichs von Kapitalbindungs- und Nutzungsdifferenzen werden modifiziert und eine andere Zielgröße, der Interne Zinssatz, betrachtet. Ist dieser größer als der Kalkula­tionszinssatz wäre die Investition absolut vorteilhaft. Bei mehreren Investitionsobjekten ist jene relativ vorteilhaft, welche den größten IZS besitzt.[37]
In der Praxis ist die IZS-Methode aufgrund der leichten Verständlichkeit der Zielgröße relativ stark verbreitet.[38] Allerdings wird sie in der Wissenschaft kontrovers diskutiert und teilweise sogar als unbrauchbar eingestuft.[39] Größter Kritikpunkt ist die sogenannte Wiederanlageprämisse, die unterstellt, dass alle frei werdenden Mittel zum IZS reinvestiert werden. Bei einem signifikant höheren Internen-Zinssatz im Vergleich zu einer tatsächlich erzielbaren Rendite für eine Zwischenanlage führt dies zu einer erheblichen Überschätzung der Zielgröße.[40]
Der zweite wichtige Kritikpunkt liegt in der Existenz und der Eindeutigkeit des Internen-Zinssatzes. Ab der vierten Periode kann die Polynomgleichung n-ten Grades nicht mehr exakt ermittelt werden und muss deshalb mittels eines Iterationsverfahrens bestimmt werden. Es können dann mehrere Interne-Zinssätze vorliegen, jedoch nur maximal so viele, wie die Zahlungsreihe Vorzeichenwechsel aufzeigt.[41] Bei einer Investition in eine Eigentumswohnung könnte dies z.B. bei Modernisierungs- oder Revitalisierungsmaßnahmen sowie bei größeren Mietausfällen der Fall sein.
Vor allem wegen der Gefahr von Fehlentscheidungen aufgrund der unrealistischen impliziten Wiederanlageprämisse und der nicht ausreichend beachteten Höhe des absolut eingesetzten Kapitals, sollte die IZS-Methode nicht als alleinige Entscheidungsgrundlage für Immobilieninvestitionen verwendet werden. Daher ist sie als investitionstheoretische Grundlage nicht zu empfehlen.[42]
Ropeter (2002) diskutiert im immobilienwirtschaftlichen Zusammenhang ausführlich weiterentwickelte IZF-Methoden,[43] die zwar die aufgezeigten Kritikpunkte teilweise eliminieren, jedoch wieder neue Probleme mit sich bringen und daher ebenso nicht als Investitionstheoretische Basis geeignet sind.[44]
Vollständige Finanzpläne bilden im Gegensatz zu den vorangegangenen dargestellten Methoden sämtliche mit der Investition verbundene Zahlungen explizit ab. Entsprechend frei wählbarer Prämissen werden diese in übersichtlicher, tabellarischer Form periodengerecht dargestellt. Sie wurden von Heister (1962) in die Betriebswirtschaftslehre eingeführt. Schulte (1975) wendete sie erstmals für die Analyse von Immobilieninvestitionen an.[45]
Abweichend zu den barwertorientieren Methoden werden die erfassten Zahlungen, statt auf den Investitionszeitpunkt diskontiert, in chronologischer Abfolge sukzessiv zu einem Zielwert aggregiert (Endwertberechnung).[46] Der systematische Aufbau eines VOFI kann aus der folgenden Abbildung 10 entnommen werden.
Quelle: In Anlehnung an Schulte, K.-W. / Ropeter-Ahlers, S.-E. (2005), S. 404 und Pfnür, A. (2011), S. 101.
Direkte Zahlungen werden durch die Investition verursacht und sind im ersten Abschnitt des VOFI erfasst. Indirekte Zahlungen leiten sich aus der Finanzierung und den steuerlichen Rahmenbedingungen ab und stellen mit den Nebenrechnungen und Zusatzinformationen die restlichen Gliederungspunkte dar.[47]
Um Aussagen über die Vorteilhaftigkeit einer Investition treffen zu können muss ein zweiter VOFI für eine Unterlassungsalternative, wie z.B. einer risikofreien Finanzanlage bzw. einer Investitionsalternative, ermittelt werden.[48] Nach der Durchführung des VOFI Schemas ist als Bestandssaldo der letzten Betrachtungsperiode das Endvermögen unmittelbar ablesbar. Beim Fall des Vermögensstrebens wäre die Anlage mit dem höheren Endvermögen absolut bzw. relativ vorteilhaft.[49]
Ein alternatives Entscheidungskriterium ist die von Grob (1990) entwickelte VOFI-Eigenkapital-Rendite ( ). Sie gibt an, mit welcher Verzinsung das anfänglich eingesetzte Eigenkapital ( ) zum berechneten Endvermögen ( ) heranwächst.
Zur Beurteilung der absoluten und relativen Vorteilhaftigkeit ist, analog zum Endvermögensvergleich, die berechnete VOFI-EK Rendite der Immobilieninvestition mit der Rendite der Alternative zu vergleichen.[50]
Der wesentliche Unterschied des VOFI gegenüber den traditionellen Methoden liegt an der Annahme eines unvollkommenen Marktes.[51] Das Fisher-Seperations-Theorem gilt nun nicht mehr.[52] Statt einem identischen Eigen- und Fremdkapitalzinssatz können jetzt differenzierte Zinskonditionen sowie Kreditbeschränkungen angenommen werden.[53] Dies stellt gleichzeitig eine der wichtigsten Kritikpunkt der VOFI-Methode dar, denn Darlehen sind in der Regel nicht auf das individuelle Projekt zugeschnitten, sondern werden gewöhnlich über den allgemeinen Kreditrahmen der gesamten Firma finanziert. Die exakte Zurechnung ist dann schwer und der VOFI verfälscht. Bei größeren Vorhaben, wie z.B. bei Immobilieninvestitionen, wird allerdings ein eigenständiger Kreditvertrag abgeschlossen. Das Problem besteht hier somit nicht.[54] Des Weiteren ist fraglich, was mit dem zwischenzeitlich freigesetzten Kapital geschieht und woher die etwaigen zwischenzeitlich benötigten Kapitalbeträge kommen. In der praktischen Anwendung sind deshalb auch bei dieser Methode vereinfachte Annahmen notwendig, um die Investitionsplanung nicht zu aufwendig werden zu lassen.[55]
Die dynamischen Investitionsrechenverfahren sind den statischen Methoden eindeutig überlegen. Die in der immobilienwirtschaftlichen Praxis bekannte, einfach ermittelbare NIY kann nur als überschlagsmäßige Kennzahl verwendet werden.
Die Annahmen der Kapitalwert-Methode stimmen teilweise mit denen der VOFI-Methode überein. Bei beiden ist die Nutzungsdauer gegeben und es wird nur eine Zielgröße beachtet sowie von der Sicherheit der Daten ausgegangen. Zusätzlich sind die Zahlungen annahmegemäß direkt für die einzelnen Objekte und der jeweiligen Periode zurechenbar.[56] Ein wesentlicher Unterschied besteht in der Annahme bzgl. des Kapitalmarktes. Während die Kapitalwert-Methode einen vollkommenen Kapitalmarkt unterstellt, lassen sich bei der VOFI-Methode nicht nur unterschiedliche Eigen- und Fremdkapitalzinssätze, sondern auch die Konditionenvielfalt bei der Fremdfinanzierung einbeziehen.[57]
Durch die Kapitalwert-Methode können nur bei geringfügigen Veränderungen des Kalkulationszinssatzes gegensätzliche Ergebnisse über die Vorteilhaftigkeit einer Investition entstehen. Dieser kritische Parameter benötigt die VOFI-Methode nicht.
Die Interne-Zinssatz-Methode setzt an diesem Punkt an und ermittelt den Kalkula­tionszinssatz, mit dem sich das gebundene Eigenkapital verzinst. Dieser Entscheidungsparameter ist leicht verständlich und in der Praxis weit verbreitet. Allerdings können, aufgrund mathematischer Probleme sowie einer unrealistischen Wiederanlageprämisse, Fehlentscheidungen entstehen. Als alleiniger Entscheidungsparameter ist diese Methode daher nicht geeignet.
Eine Investitionsrechnung auf Basis der Vollständigen Finanzpläne ermöglicht es, die dargestellten Probleme relativ einfach zu überwinden. Sämtliche erfolgsrelevanten Zahlungsströme und vor allem komplexe Finanzierungskonzeptionen können exakt abgebildet werden. Die Steuerlastberechnung erfolgt, je nach gewünschtem Detailierungsgrad, transparent in einer Nebenrechnung und lässt sich relativ einfach in das Modell integrieren. Des Weiteren profitiert der VOFI von seiner flexiblen Ausbaufähigkeit. So kann z.B. das Modell als stochastisches Simulationsmodell weiterentwickelt werden.[58]
Unter allen dargestellten Methoden bietet demnach der Vollständige Finanzplan die theoretisch überzeugendste Basis für die Entwicklung eines Modells zur Wirtschaftlichkeitsanalyse von privaten Eigentumswohnungsinvestitionen und wird daher als investitionstheoretisches Fundament zugrundegelegt. Die Arbeit befindet sich somit in einer Linie mit Ropeter (2002) der im Bezug zur gewerblichen Immobilieninvestitionsanalyse zum selben Ergebnis gekommen ist.[59]
Deutsche Immobilienerträge gelten als solide und wenig volatil. Diese Einschätzung relativiert sich allerdings sehr schnell, wenn der Fokus nicht die gesamte Anlageklasse der Immobilie oder ein diversifiziertes Portfolio umfasst, sondern auf eine einzelne Wohnung beschränkt ist.[60] Die im vorherigen Kapitel vorgestellten Methoden der Investitionsrechnung verarbeiten in der bisher dargestellten Form ausschließlich einwertige d.h. sichere Daten. Um das mit der Investition verbundene Risiko adäquat abzubilden, muss das Investitionsrechenmodell um Risikobetrachtungsmethoden erweitert werden.[61]
Die Methoden der Risikobetrachtung werden, nach dem Kenntnisstand des wahren Umfeldzustandes der Ausgangsdaten in Sicherheit, Ungewissheit und Risiko unterteilt. Ist lediglich bekannt, dass irgendein Zustand aus einem definierten Zustandsraum eintreten wird, liegt eine Ungewissheitssituation vor. Sind subjektive oder objektive Wahrscheinlichkeiten für das Eintreten der verschiedenen Zustände bekannt, spricht man von einer Risikosituation. Eine Sicherheitssituation liegt dann vor, wenn der wahre Umfeldzustand, wie z.B. die Höhe und der Zeitpunkt einer Zahlung, eindeutig feststeht und in der prognostizierten Weise eintreten wird.[62] Für diesen Zustand ist dann auch keine Risikobetrachtungsmethode nötig, wie in Abbildung 11 dargestellt. Sämtliche aufgeführte Methoden werden im Folgenden untersucht.
Quelle: In Anlehnung an Busz, P. (2003), S. 67.
Bei dem in der Praxis häufig eingesetzten Korrekturverfahren werden die unsicheren Eingangsdaten einer Investitionsrechnung durch Risikozuschläge oder Risikoabschläge korrigiert mit dem Ziel Parameter zu berechnen, die mit großer Sicherheit in der Realität erreicht werden können.[63]
Die mittels Korrekturverfahren modifizierte Investitionsrechnung liefert als Ergebnis lediglich einen einzigen Wert, der zwar das mit Sicherheit zu erreichende Ergebnis beziffert, jedoch keinerlei differenzierte Aussagen über die Risikostruktur oder den Einfluss einzelner Variablen auf das Ergebnis ermöglicht.[64] Zudem mindern die Subjektivität bei der Bestimmung der Korrekturen und eine Negativ-Kumulation mehrerer Risikokorrekturfaktoren die Aussagekraft des errechneten Zielwertes. Aufgrund dieser methodischen Mängel erscheint das Korrekturverfahren als Risikobetrachtungsmethode in der Investitionsrechnung nicht besonders geeignet.[65]
Sensitivitätsanalysen untersuchen wie empfindlich die Outputgrößen der Investi­tionsrechnung auf Veränderungen einer oder mehrerer Inputgrößen reagieren.[66]
In einem ersten Schritt werden sämtliche unsicherheitsbehafteten Eingangsparameter systematisch variiert und die Abweichung der Ergebnisgröße mittels eines Tornado-Diagramms abgebildet.[67] Aus der Darstellung wird ersichtlich welche Parameter den größten Einfluss haben und folglich genauer untersucht werden müssen.[68]
Es existieren mehrere Sensitivitätsanalysen. Bei der Szenarioanalyse werden mehrere Szenarien ausgearbeitet: Z.B. eine optimistische, eine wahrscheinliche und eine pessimistische Variante. Das Outputergebnis beschreibt die erwartete Spanne und das wahrscheinlichste Ergebnis einer oder mehrerer Zielwerte.[69]
Für das Eintreten der definierten Szenarien liegen Wahrscheinlichkeiten vor. Die Aussagekraft der Extremkonstellationen ist daher fraglich. Weitere Sensitivitätsanalysen, wie das Verfahren kritischer Werte und die Alternativenrechnungen, unterliegen demselben Problem.[70] Die Sensitivitätsanalysen sind somit grundsätzlich nicht dafür geeignet Investitionsentscheidungen unter Unsicherheit zu lösen. Allerdings liefern sie Informationen darüber, ob die Unsicherheit für das Ergebnis der Investi­tionsrechnung bedeutungsvoll ist oder nicht. Für fortführende Methoden der Risikobetrachtung kann der Fokus daher nur noch auf besonders einflussreiche Inputgrößen beschränkt werden.[71] Mit Hilfe von Sensitivitätsanalysen kann folglich ein komplexes Risikobetrachtungsmodell deutlich vereinfacht werden.
Ein wesentlicher Kritikpunkt der bisher dargestellten Risikobetrachtungsmethoden stellt die Nichteinbeziehung von Eintrittswahrscheinlichkeiten dar. Dieser Kritikpunkt wird bei den folgenden stochastischen Risikoanalyseverfahren gelöst.[72]
Beim Verfahren der Vollenumeration wird auf der Basis der zugrunde gelegten Investitionsrechnungsmethode für jede mögliche Konstellation der unsicheren Inputdaten, der sich ergebende Zielwert und seine zugehörige Eintrittswahrscheinlichkeit ermittelt. In der resultierenden Ergebnisverteilung lässt sich dann ablesen, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein bestimmter Zielwert erreicht wird.[73]
Allerdings hat die Vollenumeration, trotz ihrer theoretisch und methodisch einwandfreien Vorgehensweise, eine bedeutende Schwäche. Sie kann ausschließlich mit diskreten Variablen angewendet werden. In der Regel ist es möglich, dass die Inputparameter einer Investitionsrechnung fast beliebige Werte innerhalb eines Wertespektrums annehmen. Selbst wenn denkbar wäre aus den stetigen Eingangsparametern diskret verteilte Variablen abzuleiten, ist die Methode zusätzlich mit einem erheblichen Rechenaufwand verbunden. Als Risikobetrachtungsmethode ist sie dementsprechend nicht geeignet.[74]
Im Gegensatz zur Vollenumeration werden bei stichprobentheoretischen Ansätzen nicht mehr sämtliche Wertekombinationen der in das Modell eingehenden Variablen, sondern nur noch eine repräsentative Zufallsstichprobe dieser Kombination berechnet. Dazu werden, z.B. mit Hilfe der Monte-Carlo-Technik, aus den Wahrscheinlichkeitsverteilungen der einfließenden Modellvariablen Stichproben gezogen. Die ergebende Zufallszahlen werden anschließend in das Investitionsrechenmodell eingesetzt und damit eine Reihe von Zielwerten generiert.[75] Dieser Vorgang wird dann so lange wiederholt, bis sich eine stabile Verteilung des betrachteten Zielwertes ergibt.[76]
Bereits Pellat (1972) zeigte, dass Simulationen die Unsicherheiten bei Immobilieninvestments besser beschreiben können. Er nutzte hierzu eine weiterentwickelte Inwood-Methode,[77] die nahezu identisch mit der heutigen Internen-Zinssatz-Methode ist und modifizierte sie mit diskreten Verteilungsfunktionen.[78] Die Anwendung der Simulationstechnik in der Investitionsrechnung wurde bereits von Hess und Quigley (1963) sowie Hertz (1964) untersucht.[79]
Ein wesentlich umfangreicheres Gesamtkonzept zur Risikoanalyse von Immobilieninvestitionen mittels Simulationen entwickelte Pyhrr (1973). Als investitionstheoretische Grundlage benutzt er ein modifiziertes Discounted-Cash-Flow-Verfahren mit der Eigen- und Gesamtkapitalrendite als Zielwert. Mit Hilfe einer Sensitivitätsanalyse wird zuerst die Wirkung aller unsicheren Inputparameter auf den Cash Flow überprüft. Ist der Einfluss signifikant, wird für die sogenannten „State Variables“ eine voraussichtliche Verteilungsfunktion bestimmt. Bei den restlichen unsicheren Variablen sowie den sicher ermittelbaren Variablen wird lediglich ein einziger Wert angenommen und sie als „Control Variables“ deklariert. Anschließend wird mit der Monte-Carlo-Technik die Verteilung der Zielwerte berechnet, wie in Abbildung 12 ersichtlich. Zuletzt werden die Ergebnisse mit ähnlichen Investitionen verglichen und nach Abwägung der dargestellten Risiken eine Entscheidung getroffen.[80]
Quelle: Pyhrr, S. A. (1973), S. 57.
Der problematischste und zeitaufwendigste Teil dieses Modells liegt in der Quantifizierung der erforderlichen Modelldaten (Step 2). Neben den schon in deterministischen Modellen zur Investitionsrechnung schwierig bestimmbaren Eingangsparametern müssen nun zusätzlich Wahrscheinlichkeitsverteilungen für sämtliche State Variablen festgelegt werden.[81] Dieses Problem kann durch Expertenbefragungen, der Extra­polation aus Vergangenheitsdaten oder durch theoretische Überlegungen bestmöglich gelöst werden.[82] Kelliher und Mahoney (2000) sehen gerade in dieser kritischen Phase die methodischen Vorteile der wahrscheinlichkeitstheoretischen Modelle. Dem Anwender steht es frei, die problembehafteten unsicheren Inputvariablen statt mit einem einzelnen Wert, mit einer Reihe realisierbarer Werte oder einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion auszudrücken. Neben einer Vielzahl möglicher Verteilungsfunktionen können zudem Zusammenhänge zwischen den Variablen unterstellt werden.[83] Diese Möglichkeit sollte, wenn die erforderlichen Daten zweifelsfrei ermittelbar sind, in das Modell mit aufgenommen werden. Denn falls die Korrelationen nicht in das Simulationsmodell integriert werden, wird das Risiko signifikant unterschätzt. Dies zeigt Peiser (1984) in einem Risikoanalysemodell für Immobilieninvestitionen auf der Basis der Kapitalwert- und Internen-Zinssatz-Methode mit der Monte-Carlo-Simulation als Risikobetrachtungsinstrument.[84] Die praktische Umsetzung des gesamten Risikoanalysemodells ist inzwischen mit Hilfe von Excel und Add-In basierende Softwaretools, wie z.B. Crystal Ball oder @Risk[85], relativ einfach umsetzbar.[86]
Ferner ist anzumerken, dass die von Pyhrr (1973) entwickelte Investitionsanalyse durch Wofford (1978) auf die Bewertung von Immobilien übertragen worden ist. Bis heute sind diese zwei Arbeiten von großer Bedeutung und werden regelmäßig in aktuellen Forschungen als theoretische Grundlage verwendet.[87]
Insgesamt überzeugt die Monte-Carlo-Simulation auf der Basis des von Pyhrr (1973) entwickelten Modells und wird infolgedessen als Risikobetrachtungsmethode dieser Arbeit zugrunde gelegt.
In den vorangegangenen Kapiteln wurde mit der Auswahl der Investitions- und Risikobetrachtungsmethode die Grundlage für ein Modell zur Risikoanalyse einer Wohnimmobilieninvestition gelegt. Darauf aufbauend wird nachfolgend die zu erfassende Datenbasis identifiziert, inhaltlich definiert und mögliche Werteannahmen getroffen.
Hieraus wurde ein auf Microsoft Excel und Visual Basic sowie Oracle Crystal Ball basierendes Software-Tool erstellt. Mit diesem Programm lassen sich die finanziellen Auswirkungen eines Wohnungskaufs aus der Sicht eines privaten Investors übersichtlich berechnen. Der Anwender hat zudem etliche Variationsmöglichkeiten, sodass er das Modell relativ schnell und einfach individuell auf sein zu analysierendes Objekt übertragen kann.
In diesem Kapitel werden sämtliche Ein- und Auszahlungen, die mit der Investition in eine Eigentumswohnung verbunden sind, hergeleitet und Annahmen bezüglich ihrer Verteilung für die Risikoanalyse getroffen. Diese umfassen die Investitionsauszahlungen beim Ankauf, laufende Einnahmen und Ausgaben während der Haltephase und den Erlös aus der Veräußerung als direkt mit der Investition verbundene Zahlung. Ferner fallen im Zusammenhang mit der Finanzierung, aus steuerlichen Gründen sowie aus der Verwendung der Ein- und Auszahlungsüberschüsse indirekt Zahlungen an, wie Abbildung 13 zusammenfassend aufzeigt.
Quelle: In Anlehnung an Schulte, K.-W. (2008b), S. 632.
Die Investitionsauszahlungen setzen sich aus dem Kaufpreis der Eigentumswohnung und den Erwerbsnebenkosten zusammen und werden im Folgenden erläutert.
Der Ankauf einer Eigentumswohnung unterliegt gemäß § 1 Abs. 1 Nr. 1 GrEStG der Grunderwerbsteuer. Die Höhe der Steuer richtet sich i.d.R. nach dem Kaufpreis gemäß § 8 Abs. 1 i.V.m. § 9 Abs. 1 Nr. 1 GrEStG.[88] Nach § 11 GrEStG beträgt der Steuersatz einheitlich 3,5%, allerdings kann er seit dem 01.09.2006 gemäß Art. 105 Abs. 2a GG von den Bundesländern selbst festgelegt werden. Mit Ausnahme von Bayern, Hessen und Sachsen haben alle Länder von dieser Regelung Gebrauch gemacht und die Steuern auf 4,5% oder 5,0% erhöht, wie in Tabelle 1 ersichtlich.
Quelle: Eigene Darstellung. Stand 01.04.2012.
Des Weiteren kann eine Courtage anfallen, wenn ein Makler bei der Vermittlung tätig war und gemäß § 652 BGB ein Provisionsanspruch entstanden ist. Die Höhe der Provision ist grundsätzlich frei verhandelbar und richtet sich nach der Marktlage, dem Preis der Immobilie und der ortsüblichen Provision.[89] In Frankfurt am Main liegt die ortsübliche Provision z.B. bei 3,0% bis 5,0% zuzüglich Mehrwertsteuer.[90]
Ferner werden Notariatsgebühren und Kosten für die Eintragung ins Grundbuch i.H.v. insgesamt 1,0 bis 2,0% des Kaufpreises nach Abschluss des Kaufvertrages fällig.[91] Diese richten sich nach der exakten Höhe des Kaufpreises und den notwendigen Eintragungen im Grundbuch.
Die genannten Erwerbsnebenkosten und deren Zahlungszeitpunkte sind schon vor dem Wohnungserwerb relativ genau bestimmbar. Ermittlungen der wahrscheinlichkeitstheoretischen Verteilungen sind daher nicht erforderlich. Für etwaige weitere Aufwendungen, wie z.B. Ausgaben für die Besichtigung oder Zwischenfinanzierung, wird im Investitionsrechenmodell ein zusätzlicher Posten mit unterstellter Dreiecksverteilung angenommen.
[1] Vgl. Welt Online (2012).
[2] Vgl. Deutsche Bank Research (2012), S. 1.
[3] Vgl. Deutsche Bundesbank (2012b), S. 54f.
[4] Vgl. Schubert, A. (2012).
[5] Vgl. Irle, M. (2010), S. 249ff.
[6] Siehe § 1 Abs. 2, 3 und 5 WEG.
[7] Vgl. Schneider, H.-J. / Oldenburg, R. (2004), S. 116f und S. 122.
[8] Vgl. Spremann, K. (2008), S. 5ff.
[9] Vgl. Schätz, A. / Sebastian, S. (2011), S. 84.
[10] Vgl. Beyerle, T. / Milleker, D. F. (2005), S. 4.
[11] Siehe ausführlich Sebastian, S. et al. (2012).
[12] Vgl. Schmidt, H. (2012).
[13] Vgl. Uttich, S. / Kunze, M. (2012).
[14] Vgl. Saam, M. et al. (2012) und Szarek, D. (2012).
[15] Vgl. Bone-Winkel, S. et al. (2008), S. 16ff und Gondring, H. (2009), S. 18ff.
[16] Siehe ausführlich bei Deutsche Bank Research (2012).
[17] Siehe ausführlich bei Just, T. (2009), S. 40ff, S. 110f, S. 247ff und insbesondere für die Wohnimmobilie als Kapitalanlage bei Just, T. (2011), S, 16ff.
[18] Vgl. Schulte, K.-W. et al. (2008a), S. 236.
[19] Vgl. Ropeter, S.-E. (2002), S. 88.
[20] Vgl. Busz, P. (2003), S. 61.
[21] Vgl. Grob, H. L. (2006), S. 13.
[22] Vgl. Schulte, K.-W. et al. (2008a), S. 244.
[23] Vgl. Ropeter, S.-E. (2002), S. 91f.
[24] Vgl. Kruschwitz, L. (2011), S. 30.
[25] Vgl. Ropeter, S.-E. (2002), S. 97.
[26] Vgl. International Valuation Standards Council (2011a), S. 4 i.V.m. International Valuation Standards Council (2011b), S. 6f.
[27] Vgl. Ropeter, S.-E. (2002), S. 99.
[28] Vgl. Götze, U. (2008), S. 71 und S. 73ff.
[29] Vgl. Götze, U. (2008), S. 80.
[30] Siehe ausführlich bei Ropeter, S.-E. (2002), S. 105 ff und S. 114f.
[31] Vgl. Kruschwitz, L. (2011), S. 102f und S. 111ff.
[32] Vgl. Ropeter, S.-E. (2002), S. 114f.
[33] Vgl. Götze, U. (2008), S. 71, S. 74 und S. 82f.
[34] Vgl. Grob, H. L. (2006), S. 82ff und Schuster, P. (2007), S. 21.
[35] Vgl. Busz, P. (2003), S. 65.
[36] Vgl. Phyrr, S. A. et al. (1989), S. 216f.
[37] Vgl. Götze, U. (2008), S. 96.
[38] Vgl. Pape, U. (2009), S. 330.
[39] Vgl. Kruschwitz, L. (2011), S. 92.
[40] Vgl. Schulte, K.-W. et al. (2008b), S. 648.
[41] Vgl. Geyer, A. et al. (2011), S. 104, S. 107 und S. 118f.
[42] Vgl. Busz, P. (2003), S. 67.
[43] Integrierte Verzinsung, Modified Internal Rate of Return, Financial Management Rate of Return.
[44] Vgl. Ropeter, S.-E. (2002), S. 135ff und S. 203.
[45] Vgl. Schulte, K.-W. et al. (2008b), S. 640 und 653.
[46] Vgl. Ropeter, S.-E. (2002), S. 172f.
[47] Vgl. Pfnür, A. (2011), S. 99f.
[48] Vgl. Grob, H. L. (2006), S. 105.
[49] Vgl. Busz, P. (2003), S. 69.
[50] Vgl. Grob, H. L. (1990), S. 183 und S. 187f.
[51] Vgl. Schuster, P. (2011), S. 29.
[52] Vgl. Götze, U. (2008), S. 127.
[53] Vgl. Everding, D. (1994), S. 102 und S. 104.
[54] Vgl. Schuster, P. (2007), S. 25.
[55] Vgl. Götze, U. (2008), S. 128 sowie sehr kritisch dazu Altrogge, G. (1994), S. 40f.
[56] Vgl. Schuster, P. (2007), S. 25.
[57] Vgl. Götze, U. (2008), S. 129.
[58] Vgl. Grob, H. L. (2006), S. 105.
[59] Vgl. Ropeter, S.-E. (2002), S. 202f.
[60] Vgl. Pfnür, A. (2011), S. 114.
[61] Vgl. Ropeter, S.-E. (2002), S. 204.
[62] Vgl. Bamberg, G. et. al (2008), S. 18f, S. 41.
[63] Vgl. Betge, P. (2000), S. 78f.
[64] Vgl. Ropeter, S.-E. (2002), S. 209f.
[65] Vgl. Götze, U. (2008), S. 352f.
[66] Vgl. Kruschwitz, L. (2011), S. 305.
[67] Vgl. Schulte, K.-W. / Ropeter-Ahlers, S.-E. (2005), S. 419f.
[68] Vgl. Pfnür, A. et al. (2010), S. 78.
[69] Vgl. Phyrr, S. A. et al. (1989), S. 256f.
[70] Siehe hierzu ausführlich Ropeter, S.-E. (2002), S. 212-224.
[71] Vgl. Kruschwitz, L. (2011), S. 310f.
[72] Vgl. Phyrr, S. A. et al. (1989), S. 258.
[73] Vgl. Busz, P. (2003), S. 76f und Kegel, K.-P. (1991), S. 141f.
[74] Vgl. Ropeter, S.-E. (2002), S. 229 und S. 233f.
[75] Vgl. Kegel, K.-P. (1991), S. 155.
[76] Vgl. Schulte, K.-W. / Ropeter-Ahlers, S.-E. (2005), S. 415f.
[77] Siehe Wendt, P. F. / Cerf, A. R. (1969).
[78] Vgl. Pellat, P. G. K. (1972), S. 461, S. 463 und S. 466.
[79] Vgl. Wofford, L. E. (1978), S. 375.
[80] Vgl. Pyhrr, S. A. (1973), S. 52ff.
[81] Vgl. Pyhrr, S. A. (1973), S. 58.
[82] Siehe ausführlich Kegel, K.-P. (1991), S. 235ff.
[83] Vgl. Kelliher, C. F. / Mahoney, L. S. (2000), S. 45f und S. 50ff.
[84] Vgl. Peiser, R. B. (1984), S. 13ff und S. 19ff.
[85] Vgl. Mollart, R. (1994), S. 89ff.
[86] Siehe Klein, M. (2010) für einen ausführlichen Vergleich der vier führenden Softwarepakete.
[87] Siehe z.B. Hoesli, M. et al. (2005) und French, N. / Gabrielli, L. (2004).
[88] Vgl. Beck, H.-J. (2011), S. 158.
[89] Siehe ausführlich bei Oprée, F. (2004), S. 910ff.
[90] Vgl. IHK Frankfurt am Main (2012).
[91] Vgl. Schulte, K.-W. (2008b), S. 633.
9783656319771
9783656320579
v204043
Universität Regensburg – Institut für Immobilienwirtschaft / Internation Real Estate Business School (IREBS)
Eigentumswohung Kapitalanlage privater Investor Kointegration vofi vollständiger Finanzplan Simulation Monte-Carlo Deutschland DCF ökonometrische Verfahren Ökonometrie Simulationsverfahren IREBS Immobilienwirtschaft Immobilien Investitionsrechnung Risikobetrachtungsmethoden Engle Granger Johansen Fehlerkorrekturmodell Prognose Philipp Layher

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 Art. 105
 § 652
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