4. DIE PROBLEMATIK DER AUSWAHL EINES GEEIGNETEN
4.1 Konzeptionelle Herausforderungen bei der Rendite- und
4.2.1 T HEORETISCHE K ONSTRUKTIONSMÖGLICHKEITEN TRANSAKTIONS -
Idealerweise bilden - in Analogie zum Aktienmarkt - durch einen marktlichen Mechanismus erzielte Transaktionspreise die Basis zur Messung des Rendite-Risiko-Profils des Immobilieninvestmentmarktes. Eine Indexkonstruktion, die einzelne Transaktionen zu einer entsprechenden Maßzahl aggregierte, könnte somit einen aussagekräftigen Indikator nicht nur für Marktrenditen, sondern vor allem auch für deren Standardabweichung darstellen. Dieses Vorgehen setzt jedoch die Existenz eines liquiden Handels homogener Güter voraus, der auf dem Immobilienmarkt nicht existiert.370
Aufgrund der Heterogenität von Immobilien tritt bei der Konstruktion einer
368 Vgl. Abschnitt 4.3.
369 Vgl. Abschnitt 4.4.
370 Vgl. Miles/Hartzell/Guilkey/Shears (1991), S. 204.
Zeitreihe, die ein repräsentatives Rendite-Risiko-Profil des Marktes belastbar ausbilden soll, die Problematik auf, dass im Zeitablauf unterschiedliche Objekte die Basis des Indexes bilden. Die Aussagekraft einer solchen Zeit-reihe unterliegt somit Verzerrungen, zumal fraglich ist, ob die Anzahl der tat-sächlich stattfindenden bzw. observierten Transaktionen ausreicht, um diesem Indikator die Fähigkeit, die „allgemeine Marktentwicklung“ nachzuweisen, attestieren zu können.371
Der fehlende liquide Handel auf Immobilienmärkten führt folglich zur oben diskutierten Diskrepanz zwischen Marktwert und Transaktionspreis. Ist die Anzahl der im Index enthaltenen Objekte ausreichend groß, so wäre - bei Unterstellung einer Normalverteilung der Abweichungen - dieser Fehler ver-nachlässigbar. Ist dies jedoch nicht der Fall oder ist aufgrund bestimmter An-nahmen über das Immobilienkauf-/-verkaufsverhalten von institutionellen In-vestoren von einer systematischen Verzerrung auszugehen, so muss die Aussagekraft eines solchen Indexes als eingeschränkt betrachtet werden.372 Um diese Problematik eines reinen Transaktions-Indexes zu kompensieren, gibt es verschiedene Ansätze in der wissenschaftlichen Auseinandersetzung zur Berechnung von zumindest transaktionsbasierten Immobilien-Indizes.
Verhältnismäßig einfach ist die Konstruktion von NOI/Cap Rate-Indizes, bei der das Net Operating Income (NOI) eines repräsentativen Immobilienport-folios durch entsprechende Cap rates (=Nettoanfangsrenditen) geteilt wird, um so den „implied property nominal value (transaction price) index level“373 zu berechnen. Da FISHER/GELTNER/WEBB die grundsätzlichen Unzulänglichkeiten dieser Konstruktionsmethode aufzeigen374 und THOMAS die Nichtübertragbar-keit dieses Konzeptes für den deutschen Markt feststellt375, soll hierauf jedoch nicht näher eingegangen werden.
371 Vgl. Geltner/Ling (2000a), S. 55.
372 Vgl. Geltner/Miller (2001), S. 671.
373 Fisher/Geltner/Webb (1994), S. 146.
374 Vgl. Fisher/Geltner/Webb (1994), S. 147-148.
375 Vgl. Thomas (1997), S. 172-174.
Als methodisch sauberer, wenn auch letztendlich zum aktuellen Zeitpunkt ebenfalls nicht für den deutschen Markt anwendbar,376 ist die Konstruktion sog.
hedonischer Indizes zu erachten. Zur Berechnung dieser als „transaction-driven“ bezeichneten Indizes werden auf der Grundlage vorliegender Trans-aktionsdaten Funktionen abgeleitet, die folgende Komponenten beinhalten: 1.) Variablen, von denen angenommen wird, dass sie maßgeblich beeinflussend auf Immobilienpreise wirken, 2.) Schätzparameter, die durch Mehrfachregres-sion quantifiziert werden müssen, sowie 3.) einen stochastischen Fehler-term.377 Mit solch einer „[...] Funktion, bei der der Preis die abhängige Variable und die jeweiligen Einflußfaktoren die unabhängigen Variablen sind [...,]
können die veräußerten Grundstücke homogenisiert und der marginale Einfluß der unterschiedlichen Faktoren auf den Transaktionspreis bestimmt werden.“378 Mit diesem Algorithmus kann anschließend ein Gesamtdaten-bestand von veräußerten und nicht-veräußerten Objekten genutzt werden, um einen transaktionsbasierten Immobilien-Index zu konstruieren: „The trans-action-driven return series are then generated by pricing each unsold property [...] using the unsold properties’ observed variables and the parameters estimated from the sold sample.“379
MILES/COLE/GUILKEY (1990) kommen mit dieser Methodik für eine Datenreihe von Grundstücken, die von Januar 1982 bis Dezember 1986 in der NCREIF-Datenbank enthalten waren, zu dem Ergebnis, dass „[...] (T)ransaction-based returns exhibit behavior that is more representative of common beliefs, relative to stock, bond, and bill returns, than do appraisal-based returns.“380 Zwei Jahre später treffen WEBB/MILES/GUILKEY (1992) anhand einer fast identischen, lediglich aktualisierten Datenreihe381 der NCREIF-Datenbank folgende Fest-stellung:
376 Vgl. Abschnitt 4.2.2.
377 Vgl. Miles/Hartzell/Guilkey/Shears (1991), S. 205-206.
378 Thomas (1997), S. 163.
379 Miles/Cole/Guilkey (1990), 403 (Hervorhebung im Original).
380 Miles/Cole/Guilkey (1990), S. 423.
381 Vgl. Webb/Miles/Guilkey (1992), S. 339, Fussnote 21: „The data collection process was initiated in 1985 for the Miles, Cole, Guilkey (1990) paper, and updated and expanded for this research.“
„The analysis supports three general conclusions about commercial real estate returns in the 1980s: 1) Appraisal-driven real estate returns understate the true variance of real estate returns for indivi-dual properties. 2) Most of the indiviindivi-dual property risk (estimated on a quarterly basis) is diversifiable within the real estate asset class. 3) The correlation between real estate returns and stock and bond returns is low.“382
Dieser Befund muss als ernüchterndes Ergebnis im Hinblick auf die mögliche theoretische höhere Leistungsfähigkeit von konventionellen hedonischen transaktionsbasierten Immobilien-Indizes gegenüber den als geglättet kritisier-ten bewertungsbasierkritisier-ten Indizes gewertet werden.383 Aufgrund des hohen unsystematischen Risikos von Einzelobjekten nivelliert sich offenbar die Glättungsproblematik auf Portfolio-Ebene. Durch den in allen entsprechenden US-amerikanischen Studien betonten Aufwand bei der Datensammlung, der zur Berechnung solcher „transaction-driven“ Indizes notwendig ist - sofern überhaupt praktisch möglich,384 relativiert sich darüber hinaus die Erwartung an diese Möglichkeit der Immobilien-Index-Konstruktion, als leistungsfähiges marktgerechtes Basisobjekt zu dienen.
Repeat-Sales-Indizes stellen eine weitere Möglichkeit zur Berechnung trans-aktionsbasierter Immobilien-Indizes dar. Dieses, mit der soeben besprochenen Methodik eng verwandte statistische Verfahren, erzeugt eine Zeitreihe, indem mit Hilfe von Regressionsalgorithmen von festgestellten Transaktionspreisen eines möglichst großen Bestandes infrequent gehandelter Grundstücke, die mehr als einmal veräußert wurden, auf die impliziten jährlichen Renditen sowie ihrer Volatilitäten innerhalb des Betrachtungszeitraumes geschlossen wird.385 FISHER (2000) schafft es mit Hilfe eines solchen Verfahrens und der Nutzung von Transaktionsdaten aus der NCREIF-Datenbank, einen Index (RSI) zu berechnen, den er wie folgt würdigt:
„[...] it removes any effect of appraisal smoothing that is in the NPI. It also seems to take on more of the characteristics of the REIT
382 Webb/Miles/Guilkey (1992), S. 353-354 (Hervorhebung im Original).
383 Vgl. hierzu Abschnitt 4.4.
384 Vgl. hierzu nachfolgenden Abschnitt 4.2.2.
385 Zur ausführlichen Darstellung dieser Repeat-Sales-Methodik sowie einem illustrierenden Zahlenbeispiel vgl. Gatzlaff/Geltner (1998), S. 8-11.
market, as represented by the NAREIT index, than the traditional NPI. That may be attributed to the fact that both are based on trans-actions; i.e., the NAREIT index, is based on transactions of stock, and the RSI is based on transactions of properties [...] As the NCREIF expands and more information on sold properties is obtained, the reliability of pure transaction-based indices like the RSI should increase and may even ultimately replace appraisal-based indices.“386
Diese optimistische Sichtweise schränkt FISHER im Hinblick auf die Erstellung regionaler und sektoraler Sub-Indizes mit dem Hinweis auf die bislang fehlende Datendichte innerhalb der seit 1978 existierenden NCREIF-Daten-bank ein. Wie FISHER (2000) bemerkt, umfasste die NCREIF-Datenbank im Jahr 2000 mehr als 3.000 Grundstücke, die zur Berechnung eines nationalen Repeat-Sales-Indexes genutzt werden können, jedoch für eine verfeinerte Indexberechnung nicht ausreichen.387 Dieser Hinweis ist ein wichtiges Indiz für die aktuellen Realisierungsmöglichkeiten eines solchen Indexes für den deutschen Markt.
4.2.2 Praktische Schwierigkeiten bei der Konstruktion