Entscheidungs- und Verhaltensweisen von Markteilnehmer

Ökonometrische Prognosemethoden stoßen bezüglich der Entscheidungsfindung und des Ver-haltens von Markteilnehmern an zwei Punkten an ihre Grenzen: erstens bei der Berücksichti-gung von Verhaltensanomalien in der Vergangenheit. Diese psychologischen Einflussfaktoren lassen sich nur beschränkt in quantitativen Prognosemethoden berücksichtigen.

Zweitens beeinflussen die generierten Prognosen selber die Entscheidungen und das Verhalten von Marktteilnehmer. Dies liegt daran, dass wie allgemein im Bereich der Sozialwissenschaften, die Objekte der Prognose durch das Verhalten der Akteure („Subjekte“) beeinflusst werden.

Somit kann die Prognose selber die Entwicklung der Miete beeinflussen, wodurch es zu einer Wechselwirkung von Prognose und Mietentwicklung kommt. Es handelt sich hierbei um im positiven Fall „selbst erfüllende“ und im negativen Fall „selbstzerstörerische“ Prophezeiungen.

761 Vgl. Clements, M. P./ Hendry, D. F. (2002), S. 11.

762 Dieses Ergebnis wird auch durch Untersuchung von Hübner, R./ Kurzhals, A. (2000), S. 46 bestätigt.

763 Vgl. Chaplin, R. (1999), S. 22, sowie siehe auch Anhang – Kapitel D Interviews.

764 Vgl. Wernecke, M. (2004), S. 196. Genau wie die Angaben zu Mieten von verschiedenen Organisationen teil-weise auseinander fallen, wäre zu überlegen, ob statt Punktprognosen Konfidenzintervalle berechnet und eine Spannbreite von Daten angegeben werden sollten. Diese Art der Angabe würde evtl. auch die Nutzer mehr für die Unsicherheit von Prognosen sensibilisieren. Vgl. Studenmund, A. H. (2001), S. 508 – 511.

Es stellt sich dann die Frage, welche Wirkung Prognosen auf die Marktzyklen dadurch haben, der im Rahmen des Forschungsgebiet Behavioral Real Estate nachgegangen werden sollte.⁷⁶⁵

5.5 Zusammenfassung und Zwischenfazit

Ziel des vorangegangenen Kapitels war es, Modelle zu ausgewählten deutschen Büroflächen-märkten zu entwickeln, die theoretisch fundiert und praktisch anwendbar sind, um Einschätzun-gen zukünftiger EntwicklunEinschätzun-gen der Mieten abgeben zu können. Zunächst wurden die zur Verfü-gung stehenden Zeitreihen identifiziert, analysiert und aufbereitet, bevor basierend auf den Er-kenntnissen der vorherigen Kapitel, in einem strukturierten Prozess verschiedene Modelle für die jeweiligen Märkte erarbeitet und entwickelt wurden. Dazu wurde der Zusammenhang zwi-schen den verschiedenen zur Verfügung stehenden und theoretisch als geeignet betrachteten Variablen ermittelt, um anschließend den Einfluss der Variablen auf die Büromieten sowie ggf.

auf das Angebot und die Nachfrage zu bestimmen. Basierend auf den Ergebnissen wurden zu-nächst verschiedene uni- und multivariate Modelle erarbeitet, bevor einzelne zu Mehrglei-chungsmodellen weiterentwickelt wurden. Anschließend erfolgte ein Vergleich zwischen den mit den Modellen geschätzten und den tatsächlichen Mieten, um die Prognoseperformance zu bestimmen, bevor schließlich mit den Modellen Prognosen für die Jahre 2007 bis 2011 gemacht wurden. Das Kapitel schloss mit einer kritischen Würdigung der Modelle ab, indem insbesonde-re auf die Probleme und Ginsbesonde-renzen eingegangen wurde.

Die wesentlichen Erkenntnisse lauten:

- Es wurden für alle vier untersuchten Märkte eindeutige Zusammenhänge zwischen den Mieten und den ausgewählten Variablen gefunden, insbesondere dem Leerstand und dem Quotienten aus Bürobeschäftigung und Büroflächenbestand. Da es schwierig war, die Nettoabsorption abzubilden und der zuvor genannte Quotient grundsätzlich den Leer-standsdaten überlegen war, wurde nicht der traditionelle Ansatz über die Leerstandsrate benutzt, sondern es wurden stattdessen die Angebots- und Nachfragebeziehungen direkt abgebildet. Die mit diesem Ansatz entwickelten Modelle zu den vier untersuchten Märk-ten waren ähnlich, aber nicht identisch.

- Mehrgleichungsmodelle sind nicht nur theoretisch fundierter, sondern führten für den Betrachtungszeitraum in den untersuchten Märkten auch zu den besseren Ergebnissen, was u.a. darauf zurückzuführen ist, dass durch die Datenbasis nur sparsam parametrisier-te Modelle entworfen werden konnparametrisier-ten. Starke Ausreißer ließen sich allerdings nur

765 Vgl. Bieta, V./ Milde, H. (2006), S. 3 – 10; Holzmann, C. (2007), S. 278 - 283.

schränkt befriedigend mit linearen Regressionsgleichungen abbilden. Trotz dieser Schwierigkeiten scheinen Aussagen über zukünftige Wendepunkte und Trends möglich.

- Die verfügbaren Daten in Deutschland scheinen prinzipiell für die Konstruktion von Marktmodellen zur Prognose geeignet. So führten die im Rahmen der Untersuchung verwendeten Daten zu theoretisch sinnvollen Ergebnissen. Insbesondere für die Bestim-mung der Miete wurden sehr deutliche Zusammenhänge festgestellt. Auch auf der An-gebotsseite konnten deutliche Beziehungen identifiziert werden, allerdings ist hier ein Verbesserungspotential vorhanden, insbesondere hinsichtlich der Genauigkeit, denn un-genaue Daten haben unweigerlich unun-genaue Prognosen zu Folge. Das ist aber ein gene-relles Problem in Europa. Es ist zu erwarten, dass in Zukunft neben der Datenquantität auch die -qualität zunehmen wird, insbesondere wenn mindestens zwei komplette Marktzyklen erfasst sind. Damit werden dann auch bessere Prognosen möglich.

- Da sich das Angebot für Büroflächen in einem Markt bedingt durch den Konstruktions-Lag relativ genau für die nächsten drei Jahre prognostizieren lässt und sich die gesamt-wirtschaftliche Entwicklung mit einer Verzögerung von ein bis zwei Jahren auf die Mie-te auswirkt, erscheint eine Prognosehorizont von bis zu drei, maximal fünf Jahren sinn-voll.

6 Schlussbetrachtung

Das sechste Kapitel bildet den Abschluss der vorliegenden Arbeit. Es dient der Zusammenfas-sung der Forschungsergebnisse und Schlussfolgerungen, insbesondere vor dem Hintergrund der Zielsetzung der Arbeit, sowie dem Ausblick auf offene Fragestellungen, indem speziell auf wei-tergehenden Forschungsbedarf hingewiesen wird.

6.1 Zusammenfassung und abschließende Bewertung der Ergebnisse

Die Zielsetzung dieser Arbeit lautete, Modelle zur Prognose von Büromieten in Deutschland zu entwickeln. Dieses Oberziel wurde unterteilt in Unterziele bzw. Fragestellungen, denen sich die Kapitel zwei bis fünf dieser Arbeit widmen.

Kapitel 2 begann mit einer Definition von Büroimmobilien und konkret Büroflächen und deren Nutzern sowie einer Abgrenzung des Wirtschaftsgutes hinsichtlich seiner Eigenschaften im Vergleich zu anderen Gütern. Es wurden somit wichtige Grundlagen aufgebaut, die für ein Ver-ständnis der Untersuchung unerlässlich waren. Im Anschluss daran erfolgte in der zweiten Hälf-te dieses KapiHälf-tels die ErläuHälf-terung der Dynamik von BüroimmobilienmärkHälf-ten. Dabei wurden zwei verschiedene Konzepte erarbeitet, das Teilmärkte- und das natürliche Leerstands-Konzept, die beide für den weiteren Verlauf der Arbeit von zentraler Bedeutung waren, denn erst ein ge-naues Verständnis der maßgeblichen Wirkungsmechanismen auf Büroflächenmärkten erlaubt eine Prognose seiner Entwicklung. Es folgt eine Diskussion des Anpassungsverhaltens zwischen Angebot und Nachfrage auf dem Büroimmobilienmarkt, welches sich in zyklischen Marktent-wicklungen niederschlägt. Auf diese Weise wurden präzise Grundlagen gelegt für einen zielfüh-renden Kenntnistand über das zu prognostizierende Phänomen.

Im Kapitel 3 wurde ein Überblick über verschiedene Prognosemethoden und ihre Stärken und Schwächen gegeben sowie ihre Anwendbarkeit zur Prognose von Büromieten geprüft. Dabei wurde zwischen qualitativen und quantitativen unterschieden, und letztere noch mal unterteilt in reine Zeitreihenmodelle und Kausalmodelle. Es wurden die für den deutschen Markt geeigneten Methoden identifiziert. Unter der Vielzahl an Prognoseverfahren eigen sich die qualitativen Me-thoden insbesondere bei geringer Marktransparenz. Die quantitativen Verfahren haben dagegen den Vorteil, dass sie besser nachvollziehbar sind, anderseits aber auch eine relativ gute Datenba-sis benötigen. Sie erwiesen sich in erster Linie für den kurz- und mittelfristigen Bereich von ein bis fünf Jahren als geeignet. Es konnten teilweise auch zyklische Entwicklungen integriert und extrapoliert werden. Langfristige Prognosen mit quantitativen Methoden sind dagegen

insbe-sondere durch den Datenmangel nicht wirklich möglich und mit qualitativen Ansätzen kaum seriös durchführbar.

Kapitel 4 ging der Frage nach, wie die in Kapitel 3 für deutsche Büromärkte als geeignet identi-fizierten Prognosemöglichkeiten auf andere Flächenmärkte bereits angewendet wurden. Zu die-sem Zweck wurde in einem ersten Schritt ein theoretisch fundiertes Forschungsraster erarbeitet, nach dem die Modelle in einem zweiten Schritt nach Ein- und Mehrgleichungsmodelle differen-ziert untersucht wurden. Dabei wurde deutlich, dass die vorgefundenen Ansätze bisher primär Anwendung im angelsächsischen Raum gefunden haben. Hinsichtlich der geografischen Abde-ckung führen die lokalen Modelle zu den besseren Ergebnissen, was auf Grund der Besonder-heiten des Wirtschaftsguts Büroimmobilie nachvollziehbar ist. Die Struktur und die Qualität der Modelle hängt stark von der Verfügbarkeit von Zeitreihen ab, weshalb im folgenden Kapitel zunächst geprüft werden musste, welche Daten zu deutschen Büroimmobilienmärkten erhoben werden.

Gegenstand von Kapitel 5 war, basierend insbesondere auf den Erkenntnissen der Kapitel 3 und 4, die empirische Entwicklung von Prognosemodellen für deutsche Büromärkte, die theoretisch fundiert und praktisch anwendbar sind, um so Prognosen über die zukünftige Entwicklung von Büromieten erstellen zu können. Zu diesem Zweck wurden zunächst die verfügbaren Zeitreihen identifiziert, analysiert und sofern nötig transformiert. In einer Korrelationsanalyse wurde der unmittelbare wie auch der verzögerte Einfluss der Variablen auf einander geprüft, bevor in den anschließenden Regressionsanalysen klare Ursache-Wirkungsbeziehungen ermittelt wurden.

Auf Basis des statistischen Fits wurden schließlich je drei Modelle zu den untersuchten Märkten entwickelt, deren Prognoseperformance innerhalb der Schätzperiode und in der ex-post Periode gemessen wurden. Abschließend wurden mit den jeweils geeignetsten Modellen Prognosen er-stellt und auf die Probleme und Grenzen der Modelle eingegangen.

Die Kernaussagen der Arbeit lassen sich vor diesem Hintergrund folgendermaßen zusammen-fassen:

- Die Entwicklungen von Büromieten lassen sich als Zusammenspiel von exogenen und endogenen Einflüssen innerhalb von Marktmodellen erklären.

- Die Prognose von Büromieten ist mit ökonometrischen Modellen kurz- und mittelfristig möglich und sinnvoll, längerfristig aber eher schwierig.

- Idealerweise sollten ggf. mehrere unterschiedliche Methoden kombiniert werden und zu einer Gesamtprognose zusammengefasst werden.

Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit als wissenschaftlicher Beitrag zur Prognose von Büro-mieten sind vor dem Hintergrund der gemachten Annahmen und Beschränkungen des