Die Eigentumswohnung als Kapitalanlage für den privaten Investor E-Book

Philipp Layher

• Herausgeber: GRIN Verlag
• Sprache: Deutsch
• Veröffentlichungsjahr: 2012

Beschreibung

Masterarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,00, Universität Regensburg (Institut für Immobilienwirtschaft / Internation Real Estate Business School (IREBS)), Veranstaltung: Lehrstuhl für Immobilienfinanzierung, Sprache: Deutsch, Abstract: 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.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. 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. Trotz der hohen Immobilienpreise flüchten Privatanleger immer noch in das vermeintliche „Betongold“. 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. Des weiteren wird eine Kointegrationsanalyse durchgeführt um Prognosen für die zukünftige Preisentwicklung der Wohnungsmärkte treffen zu können. Kapitel 2 definiert die wichtigsten Begriffe und grenzt die Arbeit ab. Die praktische Umsetzung des gesamten Investitionsanalysemodells erfolgt zuletzt an einem Fallbeispiel in Kapitel 6.

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Symbolverzeichnis

Datenträgerverzeichnis

1.         Einleitung

2.         Grundlagen

2.1.  Definitionen

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

4.5.  Simulationen

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.         Zusammenfassung

7.1.  Zusammenfassung der Ergebnisse des Fallbeispiels

7.2.  Kritische Würdigung des Modells

Anhang

A1. Makroökonomische Daten

A2. Fehlerkorrekturmodell

A3. Inputparameter

A4. Vollständiger Finanzplan

A5. Nebenrechnungen Vollständiger Finanzplan

A6. Vollständiger Finanzplan der risikolosen Alternativanlage

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Immobilienarten

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 7: Mietwohnungslücke bis 2017

Abbildung 8: 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

Tabellenverzeichnis

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

Symbolverzeichnis

Datenträgerverzeichnis

1. Text

2. Modell

3. Rohdaten und Grafiken

4.

1.                Einleitung

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.[2] 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.[3] 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.[4]

Trotz der hohen Immobilienpreise flüchten Privatanleger immer noch in das vermeintliche „Betongold“.[5] 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 Kointegrations- analysen 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.[6] 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.

2.                Grundlagen

Im Folgenden werden wichtige Begrifflichkeiten definiert, Besonderheiten der Eigentumswohnung erläutert und eine Abgrenzung vorgenommen.

2.1.         Definitionen

Eigentumswohnungen sind Wohnungen in Mehrfamilienhäusern und gehören zur Gruppe der Wohnimmobilien, wie in Abbildung 1 ersichtlich.

Abbildung 1: Immobilienarten

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.[7] 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.[8]

Abbildung 2: Investorengruppen für Immobilienanlagen

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.

Abbildung 3: Kapitalanlagen

Quelle: Eigene Darstellung.

Immobilien sind ein wichtiger Baustein der optimalen Vermögensbildung bzw. des privat gehaltenen Portfolios (siehe Abbildung 3).[9] Ihre geringe Korrelation zu den Entwicklungen auf den Aktienmärkten oder ihre spezifische Rendite-Risiko-Struktur tragen beispielsweise ein bemerkenswertes Potenzial zur Portfoliodiversifizierung bei.[10] Deutsche Wohnimmobilien erreichen zwar keinen besonders hohen Total Return, hinsichtlich der Ertragsstabilität sind sie nach Beyerle undMilleker (2005) jedoch relativ sicher, wie folgende Abbildung zeigt:[11]