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Mittels einer hedonischen Bewertung wird der Preis einer Immobilie als Linearkombination ihrer bewertungsrelevanten Immobilienmerkmale (z.B. Kubatur, Grundstückfläche, Anzahl Parkplätze) berechnet. Mittels eines Machine-Learning-Verfahrens berechnet sich der Immobilienpreis als nicht notwendigerweise lineare Funktion der wichtigsten Immobilienmerkmale, wobei die Bewertung mittels eines Entscheidungsbaumes vorgenommen werden kann.
Mit Abstand am besten schnitt der neuronale Netzwerk-Algorithmus (ANN) ab. Gefolgt vom Gradient Boosting-Algorithmus (GB). Am schlechtesten schnitt der Random Forrest-Algorithmus ab. Zwei ML-Verfahren (ANN, GB) generierten kleinere Bewertungsfehler verglichen mit dem hedonischen Bewertungsmodell.
Künstlicher neuronaler Netzwerk-Algorithmus (ANN-Verfahren): Bei einem mehrschichtigen neuronalen Netz werden die Input-Variablen über eine oder mehrere verdeckte Schichten mit einer Output- bzw. Zielvariable verbunden (durch optimale Gewichtungsparameter)
Random Forrest-Algorithmus (RF-Verfahren): Beim RF-Algorithmus handelt es sich um ein Klassifikations- bzw. Regressionsverfahren, das aus mehreren und miteinander unkorrelierten Entscheidungsbäumen besteht.
Gradient Boosting-Algorithmus (GB): Ein GB-Algorithmus ist ein Regressions- bzw. Klassifikationsverfahren, das auf einer Vielzahl an Entscheidungsbäumen beruht (in der Regel mehr als bei Random Forest-Verfahren).
Professionelle Marktteilnehmer am Schweizer Immobilienmarkt verfügen in der Regel über den Zugang zu mehr als einem automatisierten Immobilienbewertungs-Tool, d.h. sie sollten über sehr präzise Preisschätzungen bzw. Preisvorstellungen verfügen.
Ich würde bei einem Immobilienkauf neben einer automatisierten Bewertung (mittels einem etablierten hedonischen Modell oder mittels eines ML-Algorithmus) auf jeden Fall noch eine Zweit-Meinung eines mit dem lokalen Markt vertrauten Immobilienschätzers einholen.
Am meisten überrascht wurde ich vom exzellenten Abschneiden des künstlichen neuralen Netzwert-Algorithmus. Wenn man bedenkt, dass die Input-Daten (d.h. die quantitativen Immobilienmerkmale sowie die zu prognostizierende Variable, d.h. der Immobilienpreis, mehrmals transformiert wurden (d.h. zuerst wurde der Logarithmus gebildet, dann wurden die Variablen mittels einer nicht-linearen Funktion erneut transformiert), so war die überdurchschnittliche Prognoseleistung dieses Algorithmus doch erstaunlich.