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Die Ermittlung des Beta-Faktors einer Immobilieninvestition

Praxisbezogene Möglichkeiten

Seminararbeit 2012 48 Seiten

BWL - Investition und Finanzierung

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Formelverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Abschnitt: Kernaussagen des Capital Asset Pricing Models
A. Bewertung riskanter Kapitalanlagen im CAPM
I. Prämissen des Kapitalmarktmodells
II. Bewertung riskanter Assets mittels der Wertpapiermarktlinie
a) Gegenstand der Wertpapiermarktlinie
b) Interpretation des formalen Zusammenhangs
B. Generelle Defizite des Capital Asset Pricing Models
C. Charakteristik von Immobilien-Direktanlagen

2. Abschnitt: Eignung des Beta-Faktors bei Immobilien
A. Analyse anlagebezogener Daten bei Immobilieninvestitionen
I. Präzisierung des Renditebegriffs bei Immobilienanlagen
a) Ex post Performance-Messung mittels des Total Returns
b) Ex ante Renditeberechnung bei Unsicherheit
c) Alternative Renditeberechnung auf Basis historischer Daten
d) Alternative Renditeproxys bei Abwesenheit eigener Ausgangsdaten
1. Eingrenzung des Anlagenuniversums
2. Praxisnahe Rendite-Datenquellen als Näherungswerte
II. Präzisierung des Risikobegriffs bei Immobilienanlagen
a) Ermittlung der Risikoparameter
b) Bestimmung des Portfolio-Risikos
B. Analyse marktbezogener Daten bei Immobilieninvestitionen
I. Notwendigkeit zur Eingrenzung des Marktportfolios
II. Datenquellen zur Ermittlung der Marktportfolio-Rendite
a) Abwesenheit eines Immobilien-Leitindexes
b) Beurteilung des DIX als repräsentativen Marktproxy
III. Beurteilung der Existenz einer risikolosen Anlage
C. Beta-Faktor als Maß des systematischen Kapitalanlagerisikos
I. Ermittlung des Beta-Koeffizienten
a) Beta-Koeffizienten-Bestimmung gemäß CAPM
b) Schätzung des Beta-Faktors mittels empirischer Regressionsgerade
c) Ermittlung des Beta-Faktors anhand von Analogieschlüssen
II. Ausprägungszustände des Beta-Koeffizienten
III. Beurteilung der Beta-Wertermittlung für den Immobilienbereich

3. Abschnitt: Eignung des CAPM bei Immobilienanlagen
A. Integration von Immobilien in Single-Asset-Portfolios
B. Integration von Immobilien in Multi-Asset-Portfolios
I. Exemplarische CAPM-Anwendung auf Multi-Asset-Portfolios
II. Beurteilung der CAPM-Anwendung auf Immobilien

Anhang

Quellenverzeichnis

Eidesstattliche Erklärung

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Wertpapierlinie (SML) des CAPM

Formelverzeichnis

Gleichung 1: Formaler Zusammenhang der Wertpapiermarktlinie

Gleichung 2: Formel zur Ermittlung des Total Returns

Gleichung 3: Berechnung der erwarteten Durchschnittsrendite

Gleichung 4: Geometrische Rendite bei Verwendung historischer Daten

Gleichung 5: Umrechnung von diskreten in stetigen Renditen

Gleichung 6: Ermittlung der Portfolio-Rendite

Gleichung 7: Beta-Ermittlung durch Umformung der SML

Gleichung 8: Formel des Beta-Koeffizienten einer Anlage im CAPM

Gleichung 9: Regressionsgerade mit Residuum

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Abschnitt: Kernaussagen des Capital Asset Pricing Models

Die vorliegende Arbeit widmet sich der Betrachtung praxisbezogener Möglichkeiten zur Ermittlung des Beta-Faktors bei Immobilieninvestitionen gemäß dem Capital Asset Pricing Model (CAPM). Der Beta-Faktor drückt die Reaktion der Einzelanlage-Renditen auf Schwankungen des Marktes aus. Obwohl die Anwendung des Kapitalmarktmodells sowie der Beta-Faktoren zur Performancemessung von Immobilien-Direktanlagen – ganz im Gegensatz zu Immobilien-AGs und REITs – zunächst ungeeignet erscheinen, halten z.B. Pensionskassen und Immobilienfonds dennoch Immobilien innerhalb ihrer Multi-Asset-Portfolios.[1] Folglich können Immobilienanlagen bei der Portfolio-Bewertung einerseits nicht ausgeschlossen und das CAPM im Immobilienbereich andererseits nicht gänzlich ignoriert werden. Im Vordergrund der Betrachtung stehen deshalb die praxistaugliche Ermittlung und Beschaffung modellgeforderter Inputdaten mit Immobilienbezug sowie damit einhergehende Probleme und mögliche Ersatzlösungen. Es werden Möglichkeiten zur Gewinnung von Beta-Faktoren vorgestellt und eine exemplarische CAPM-Anwendung auf Immobilien vorgenommen. Dabei wird auf eine ausführliche Erläuterung der Investitions- und Statistikgrundlagen, der Portfolio- und Kapitalmarkttheorie sowie der Verwendung der Beta-Faktoren zur Kapitalkostensatzermittlung verzichtet.

A. Bewertung riskanter Kapitalanlagen im CAPM

Bei der Preisfindung von Kapitalanlagen innerhalb verschiedener Kapitalmarktmodelle stellen die erwartete Rendite und das Risiko die zentralen Kenngrößen dar.[2] Das Capital Asset Pricing Model ist ein in den 1960er Jahren von Sharpe, Lintner und Mossin unabhängig voneinander entwickeltes Gleichgewichtsmodell für den Kapitalmarkt, das auf den Erkenntnissen des Grundmodells der Portfolio-Theorie von Markowitz aufbaut.[3] Die Intention des CAPMs ist die Herleitung der Gleichgewichtskurse von einzelnen Kapitalanlagen (im Portfolio-Zusammenhang) unter Risiko und in Abhängigkeit von deren künftigen, zufälligen Erträgen.[4]

I. Prämissen des Kapitalmarktmodells

Auf dem Markowitz-Modell aufbauend, besitzen dessen Annahmen[5] gleichermaßen Gültigkeit für das CAPM. Ergänzend wird im Kapitalmarktmodell von fünf weiteren, stark idealisierten Prämissen ausgegangen[6] Entgegen der ursprünglichen Annahme von Markowitz wird hier das Anlagespektrum um die Existenz eines risikolosen Zinssatzes erweitert, zu dem jederzeit beliebig viel Kapital aufgenommen und angelegt werden kann. Die homogenen Erwartungen der Investoren bezüglich des Risikos und der erwarteten Rendite von Kapitalanlagen setzen einen informationseffizienten Kapitalmarkt voraus. Weiterhin sind jegliche Kapitalanlagen am Markt handelbar und quantitativ vorgegeben. Schließlich wird angenommen, dass es sich um einen gleichgewichtigen Kapitalmarkt handelt, in dem sich sämtliche Anlagen zum Gleichgewichtspreis im Besitz der Marktakteure befinden.[7]

II. Bewertung riskanter Assets mittels der Wertpapiermarktlinie

Das zentrale Ergebnis des Kapitalmarktmodells stellt die Wertpapiermarktlinie dar.[8] Die Wertpapierlinie (SML) beschreibt die Bewertung riskanter Anlagemöglichkeiten am Kapitalmarkt durch den linearen Zusammenhang zwischen dem Erwartungswert einer Wertpapierrendite und dessen Risikoeinflussgröße. Die erwartete Ren­dite einzelner Wertpapiere lässt sich aus der Kapitalmarktlinie (CML)[9] und der quantifizierten, erwarteten Risikoprämie der Investoren herleiten.[10]

a) Gegenstand der Wertpapiermarktlinie

Damit reflektiert die SML die Rendite-Risiko-Relationen gewichteter Einzelanlagen in Abhängigkeit der investorenspezifischen Risikoneigung. Neben der Bewertung effizienter Portfolios durch die CML ist es durch das CAPM ebenso möglich, eine Bewertung nichteffizienter Assets vorzunehmen, da diese ebenso Element des Gesamtmarktes sind. Damit stellen Kapitalmarkt- als auch Wertpapierline das Kapitalmarktgleichgewicht auf unterschiedliche Weise dar.[11] Das folgende Diagramm zeigt die Relation der erwarteten Wertpapierrendite zum Beta-Faktor. Dieser beschreibt die Reaktion einer Anlage auf den Einfluss des systematischen Risikos des Marktportfolios und wird im zweiten Abschnitt genauer betrachtet.[12] Auf einem gleichgewichtigen Kapitalmarkt entspricht der Anstieg der Wertpapierlinie im Tangentialpunkt M der Steigung der ursprünglichen Effizienzkurve nach Markowitz.[13] Vermögenstitel, die sich unter- bzw. oberhalb der Wertpapierlinie befinden, sind aus der Perspektive effizienter Kapitalmärkte fehlbewertet. Anlagen oberhalb der SML sind aus Kapitalanlegersicht tendenziell unterbewertet, weil deren erwartete Rendite mit einem zu geringen Risiko versehen ist. Derartige Wertpapiere werden von Investoren gesucht, erworben und anschließend mit einem höheren Preis versehen.[14]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Wertpapierlinie (SML) des CAPM[15]

b) Interpretation des formalen Zusammenhangs

Der lineare Zusammenhang zwischen dem systematischen Risiko eines Assets und seiner erwarteten Rendite kann formal mit folgender Gleichgewichtsgleichung ausgedrückt werden:[16]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Gleichung 1: Formaler Zusammenhang der Wertpapiermarktlinie[17]

Wobei die erwartete Wertpapierrendite; den Zinssatz einer risikofreien Anlage ; das den Beta-Faktor des Wertpapiers ; die erwartete Rendite des Marktportfolios und die erwartete Risikoprämie für die Übernahme des systematische Marktrisiko beschreibt. Es wird deutlich, dass sich die Rendite einer riskanten Kapitalanlage aus dem risikolosen Zins und einer Marktrisikoprämie zusammensetzt. Bei der Performancebeurteilung einer Anlage werden somit auch potentielle Erträge berücksichtigt, die mit einer risikolosen Kapitalanlage ohne Verlustgefahr alternativ hätten erwirtschaftet werden können (Opportunitätskostenansatz).[18]

B. Generelle Defizite des Capital Asset Pricing Models

Ebenso wie andere simplifizierende Modelle ist das CAPM nicht in der Lage, die realen Zustände gänzlich abzubilden. Kritisiert werden die Existenz einer vollständig risikofreien Anlage sowie die Annahme von perfekt effizienten Märkten, da beide in der Realität nicht nachgewiesen werden konnten. Als realitätsfremd gelten auch die homogenen Zukunftserwartungen hinsichtlich Rendite- und Risikoeinschätzungen. Gegen die Annahme normalverteilter Renditen verstoßen gerade die unvollkommenen Immobilienmärkte, wodurch Berechnungen nur bedingt aussagefähig sind.[19] Viel erheblicher ist jedoch die Ableitung künftiger Rendite- und Risikowerte aus historischen Werten, wobei von zeitlich-stabilen Einzelobjektrenditen ausgegangen wird. Da diese realiter kaum vorzufinden sind, führt eine vergangenheitsorientierte Asset-Bewertung häufig zu fehlerhaften Ergebnissen.[20]

C. Charakteristik von Immobilien-Direktanlagen

Bisher wurden die klassischen Kapitalmarktmodelle nur geringfügig im Immobilienbereich übernommen. Dies wird hauptsächlich mit den Eigenschaften der Immobiliengüter als auch mit den daraus resultierenden Marktbesonderheiten begründet, die den strengen Voraussetzungen, insbesondere im Hinblick auf Liquidität und Informationseffizienz, nicht gerecht werden.[21] Während die Modellübertragung auf REITs und andere börsennotierte Immobilien-AGs unproblematisch ist, gestaltet sich die Anwendung auf Direktinvestitionen schwieriger.[22] Immobilien sind durch fehlende Homogenität , hohe Investitions- und Transaktionskosten , eine lange Marktverweil- und Kapitaleinsatzdauer sowie Standortgebundenheit gekennzeichnet. Die langfristige Kapitalbindung erschwert einerseits die Liquidierbarkeit von Immobilien durch die Kapitalanlegern, bietet aber andererseits eine hohe Inflationssicherheit. Weiterhin führen das räumlich-gebundene Angebot und die Heterogenität zu einer erschwerten Vergleichbarkeit der Güter, einer Segmentierung des Immobilienmarktes in zahllose Teilmärkte und damit zu einer fehlenden Börsenbewertung. Diese Eigenheiten verursachen intransparente Teilmärkte und Unsicherheit.[23] Vorteilhaft wirkt sich jedoch der Risikostreuungseffekt von Immobilien innerhalb von Mischportfolios aus, da ihre Erträge nur geringfügig mit der Entwicklung anderer Kapitalanlagen korrelieren.[24]

2. Abschnitt: Eignung des Beta-Faktors bei Immobilien

Aus wissenschaftlicher Sicht ist die exakte Modellübertragung auf die Anlageklasse der Immobilen nur eingeschränkt möglich. Das CAPM ist dennoch durch Investoren auf den Immobilienbereich anwendbar, insofern die theoretische Verfahrensweise und immobilienspezifische Restriktionen bekannt sind. Obwohl die Modellschlussfolgerungen[25] ebenso bei Immobilien zutreffen, stellen diese im Sinne von Markowitz keine idealen Anlagegüter dar.[26]

A. Analyse anlagebezogener Daten bei Immobilieninvestitionen

Vor dem Hintergrund eines von den Modellannahmen abweichenden, unvollkommenen Immobilienmarktes steht nun die Frage im Vordergrund, wie modellgeforderte Parameter zur Beta-Wertbestimmung einer direkten Immobilieninvestition beschafft und praktisch angewandt werden können. Obwohl einige Autoren eine CAPM-Übertragung auf die Asset-Klasse der Immobilien grundsätzlich ausschließen, soll im Folgenden dennoch versucht werden, Lösungsmöglichkeiten darzulegen.

I. Präzisierung des Renditebegriffs bei Immobilienanlagen

Der Marktpreis von Immobilien ist aufgrund der Abwesenheit einer einheitlichen Börsenbewertung nur schwer ermittelbar. Das Bewertungsproblem manifestiert sich bei diesen Gütern in der Qualitätsbestimmung. Es ist somit schwierig, die Eigenschaften von Immobilien quantitativ zu erfassen. Die Konsequenz daraus ist eine aufwendige und höchst individuelle Objektbeurteilung im Vorfeld der Preisfindung, sodass der Preis als Qualitätsindikator nur bedingt verlässlich ist.[27] Im Rahmen der CAPM-Anwendung werden periodische Renditezeitreihen benötigt, um die Beta-Faktoren kalkulieren zu können. Mit Blick auf den Aktienmarkt stehen derartige Informationen problemlos zur Verfügung, da hochliquide Marktwerte z.B. durch tägliche Börsenschlusspreise abgebildet werden. Periodische Renditen von Immobilien basieren dagegen auf Verkehrswertschätzungen des Grundstücks.[28]

a) Ex post Performance-Messung mittels des Total Returns

Der Total Return bietet sich im Rahmen der jährlichen Performancemessung einer Bestandsimmobilie ex post an, wenn bereits entsprechende Inputdaten (z.B. durch vorliegende Mietverträge) gesammelt und aufbereitet wurden. Dabei ist der betriebene Datenaufbereitungsaufwand maßgeblich für die Ergebnisqualität. Der Total Return subsumiert die Teilkomponenten der Netto-Cashflow- sowie Wertänderungsrendite des ursprünglich eingesetzten Kapitals bei Immobilienobjekten. Während die Netto-Cashflow-Rendite die tatsächlich erzielten Mieteinnahmen abzüglich nicht-umlegbarer Bewirtschaftungskosten bezeichnet und mit der Dividendenrendite von Aktien vergleichbar ist, gibt die Wertänderungskomponente die prozentuale Marktwertveränderung der Immobilie an. Diese entspricht der Kursentwicklung von Aktien und hebt die Notwendigkeit der regelmäßigen, wenigstens jährlichen Verkehrswertermittlung hervor.[29] Unter Vernachlässigung von Steuern, Transaktions- und Finanzierungkosten kann der Total Return wie folgt ermittelt werden:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Gleichung 2: Formel zur Ermittlung des Total Returns[30]

Dabei spielt es keine Rolle, ob der Total-Return auf der Datenbasis der Einzelobjekt- oder Portfolio-Ebene berechnet wurde.[31]

b) Ex ante Renditeberechnung bei Unsicherheit

Eine Kapitalanlage ist c. p. umso erfolgreicher zu bewerten, je höher der Erwartungswert ihrer Rendite ausfällt. Mathematisch betrachtet, handelt es sich hierbei um das arithmetische Mittel möglicher Einzelrenditen ri, die mit ihren jeweiligen Eintritts­wahrscheinlichkeiten pi gewichtet werden:[32]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Gleichung 3: Berechnung der erwarteten Durchschnittsrendite[33]

Für die CAPM-Anwendung sind gerade erwartete Renditen von Interesse, obwohl im Falle von Immobilien eine genaue Ermittlung aufgrund mangelnden Datenmaterials nicht möglich ist. Eine Problemlösung könnte die Erstellung von Renditeszenarien und die Berechnung jeweiliger Eintrittswahrscheinlichkeiten darstellen. Dabei wird von einem optimistischen und pessimistischen Extremszenario sowie einem Standardszenario ausgegangen.[34] Es ist somit möglich, die Prognoseunsicherheit erwarteter Renditen durch eine Bandbreitenangabe abzumildern.[35] Eintrittswahrscheinlichkeiten für die drei Szenarien können zum einen auf Basis statistischer (objektiver) oder auf Grundlage subjektiver Wahrscheinlichkeiten kalkuliert werden.[36]

c) Alternative Renditeberechnung auf Basis historischer Daten

Bei der Berechnung mehrperiodischer Renditen für künftige Zeiträume treten in der Praxis Schwierigkeiten auf, diesen eine genaue Wahrscheinlichkeitsverteilung zuzuweisen. Aus diesem Grund wird auf historische Datenreihen zurückgegriffen, um diese in die Zukunft zu projizieren.[37] Es steht dafür das arithmetische und geometrische Mittel zur Verfügung, wobei sich unter Annahme normalverteilter Renditen eher die letztere Methode eignet, um eine exaktere Ausgangsbasis zu erzielen:[38]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Gleichung 4: Geometrische Rendite bei Verwendung historischer Daten[39]

Ebenso sollten an Stelle von diskreten, stetige Renditen Verwendung finden, da diese der Normalverteilungshypothese eher genügen. Liegen nur diskrete Werte vor, können diese wie folgt in stetige Renditen umgewandelt werden:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Gleichung 5: Umrechnung von diskreten in stetigen Renditen[40]

Die Portfolio-Rendite lässt sich aus dem arithmetische Mittel der Einzelobjektrenditen, gewichtet mit ihrem Wertanteil am Gesamtportfolio , gewinnen.[41]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Gleichung 6: Ermittlung der Portfolio-Rendite[42]

d) Alternative Renditeproxys bei Abwesenheit eigener Ausgangsdaten

Bestehende Informationslücken auf dem Investmentmarkt und insbesondere fehlende Objekt-Renditedaten, die zu falschen Investitionsentscheidungen führen, können durch professionelles Research im Vorfeld reduziert werden. Jedoch muss bedacht werden, dass die Eigendynamik von Märkten im Vorfeld nie exakt prognostiziert werden kann. Insbesondere unterliegt der Markt für Gewerbeimmobilien erheblichen Schwankungen.[43] Hilfsweise ist es aber denkbar, auf Daten vergleichbarer Immobilien zurückzugreifen, insofern das für die Portfolio-Aufstockung gesuchte Objekt markttypische Eigenschaften aufweist.[44]

1. Eingrenzung des Anlagenuniversums

Während institutionelle Investoren (z. B. Immobilienfonds und Pensionskassen) umfangreiche Immobilienbestände innerhalb ihrer Portfolios halten, spielen nicht-institutionelle Anleger (z. B. Privatpersonen) für die Anwendung finanzmathematischer Optimierungsmodelle eine untergeordnete Rolle. Dies ist darauf zurückzuführen, dass das unsystematische Risiko (z. B. durch Mietausfall) bei Privatanlegern aufgrund der geringen Immobilienbestände und Diversifikationsmöglichkeiten zu hoch ist.[45]

2. Praxisnahe Rendite-Datenquellen als Näherungswerte

Um im Rahmen des CAPM den Beta-Koeffizienten zu berechnen, werden nun Renditedaten bezüglich des Marktindexes, der sicheren Anlage sowie ein geeigneter Proxy (Stellvertreter) für die Asset-Rendite benötigt. Der Sicherheitszinssatz kann für eine deutsche Staatsanleihe den Informationen der Bundesbank entnommen werden. Um die Rendite des Marktportfolios in Erfahrung zu bringen, kann hier z.B. auf die Renditezeitreihe des DIX für Büroimmobilien zurückgegriffen werden. Aus den z.T. kostenlosen Marktinformationen verschiedener Anbieter lassen sich als Proxy für die Asset-Rendite Daten über die Marktberichte für z.B. Büroimmobilien verschiedener Lagen und Qualitäten ableiten.[46] So stellt z.B. Jones Lang LaSalle quartalsweise Informationen über Leerstand (Objektrisiko), Spitzenmietpreise; Büroflächenbestand oder Trendprognosen für sieben deutsche Büroimmobilien-Hoch­burgen[47] zur Verfügung.[48] Um den Erfolg von Transaktionen zu maximieren, sind im Rahmen der Due Diligence eine sorgfältige Analyse, Beurteilung und Dokumentation der undurchsichtigen Immobilienmärkte maßgeblich. Öffentlich zugängliche Marktinformationen stellen die Grundlage für die Schaffung transparenterer Immobilienmärkte dar.[49]

II. Präzisierung des Risikobegriffs bei Immobilienanlagen

Die Zuordnung von Risiken zu den Renditewerten ist unverzichtbar, insofern Zweifel darüber besteht, ob die verwendeten, historischen Zeitreihen die tatsächlichen Zukunftswerte abbilden können bzw. Ausgangsdaten zur Berechnung der erwarteten Renditen nicht vorhanden sind.[50]

a) Ermittlung der Risikoparameter

Der Portfolio-Theorie folgend, wird unter dem Risiko die positive und negative Abweichung von der erwarteten Rendite bzw. deren Schwankung um den Erwartungswert verstanden. Analog ist das Risiko bei der Verwendung historischer Renditen als die Abweichungen von der Durchschnittsrendite zu verstehen. Dabei wird die Volatilität zur Quantifizierung des Risikos verwendet, welche der Standardabweichung der möglichen von den erwarteten Renditen entspricht.[51] Da die zukünftigen Renditen, wie vom Modell gefordert, nicht mit vollständiger Sicherheit ermittelbar sind, bieten sich an dieser Stelle Simulationsverfahren an, die das Risiko explizit berücksichtigen. Insbesondere sollte dabei der Einsatz von Korrektur- bzw. Sensitivitätsverfahren als auch die Risikosimulation mittels der Monte Carlo Simulation erwogen werden. Derartig risikoquantifizierende Verfahren simulieren die Auswirkungen potentieller, vom Erwartungswert divergierender Konstellationen.[52]

Mittels der Kovarianz kann der Grad des linearen Zusammenhangs zweier Asset-Renditen bestimmt werden.[53] Die Stärke des Zusammenhangs kann ebenso mit dem Korrelationskoeffizienten ausgedrückt werden, der sich einfacher interpretieren lässt, als die Kovarianz.[54]

b) Bestimmung des Portfolio-Risikos

Im Vorfeld der Risikoberechnung sollte die Identifizierung aller Variablen stehen, die Einfluss auf die einzelnen Modellparameter haben, deren Entwicklung unsicher ist und die ebenso quantifizierbar sind. Das Portfolio-Risiko ermittelt sich aufgrund von Streuungseffekten, anders als die Portfolio-Rendite, nicht nur aus den gewichteten Einzelrisiken der Assets. Zur Erklärung dieser Diversifikationseffekte wird das Gesamtrisiko (die Ertragsabweichung) in eine marktbezogene (systematische) und eine anlagenspezifische (unsystematische) Komponente aufgespalten, wobei nur der unsystematische Teil durch gute Diversifikation in möglichst negativ korrelierte Objekte vollständig eliminiert werden kann.[55] Immobilienspezifische Risiken können dabei z.B. aus dem Mietpreis, Leerstand, Mietausfall oder in Form von Umbau- bzw. Renovierungskosten entstehen. Das Marktrisiko, das alle Immobilienanlagen gleichermaßen betrifft, entsteht z.B. aus Währungskurs- oder Zinssatzänderungen.[56]

B. Analyse marktbezogener Daten bei Immobilieninvestitionen

Das Marktportfolio, mit dem das Asset im CAPM verglichen werden soll, umfasst alle risikobeladenen, am Markt verfügbaren, mit Marktwerten gewichteten Anlagealternativen und repräsentiert ausschließlich das systematische Risiko.[57]

I. Notwendigkeit zur Eingrenzung des Marktportfolios

Ein derartiges, klassenübergreifendes Anlagespektrum müsste jedoch, neben den klassischen Wertpapieren, u.a. auch Versicherungen, Gemälde und Immobilien im internationalen Rahmen enthalten. Eine Vollerhebung sämtlicher Anlagen ist unmöglich, da die Renditen der Investitionsalternativen in der Praxis häufig nicht beobachtbar sind. Aus diesem Grund sollte das Anlageuniversum auf einen Partialmarkt, welcher bestenfalls wesentliche Teile des Markt- und Handelsvolumens abbildet, eingegrenzt werden.[58] In der Praxis wird auf einen hilfsweise verwendeten Marktindex als Proxy zurückgegriffen. Dieser ist jedoch häufig nicht in der Lage, eine umfassende Marktabbildung zu gewährleisten, sodass in einigen Fällen kein Zusammenhang zwischen den durchschnittlichen Renditen und dem Beta-Faktor bestehen kann. Untersuchungen gehen davon aus, dass die Selektion eines adäquaten Marktportfolios nicht zwingend maßgeblich ist, da die CAPM-Ergebnisse relativ robust gegenüber den gewählten Marktindizes sind.[59]

II. Datenquellen zur Ermittlung der Marktportfolio-Rendite

Die Beschaffung von Primärinformationen gestaltet sich aufgrund der Intransparenz des deutschen Immobilienmarktes dahingehend schwierig, dass die erforderliche Quantität und Qualität statistischer Daten, insbesondere bei Renditekennzahlen, nicht in ausreichendem Maße zur Verfügung steht.[60]

a) Abwesenheit eines Immobilien-Leitindexes

In Deutschland gibt es gegenwärtig mehr als 100 Indizes hauptsächlich privatwirtschaftlicher Unternehmen, die die deutschen Immobilienmärkte abbilden sollen. Obwohl es einen Überfluss an vielfältigen, z. T. widersprüchlichen und undurchsichtige Marktinformationen gibt, fehlt es in Deutschland an einem aussagekräftigen Immobilien-Leitindex.[61] Dies führt dazu, dass wesentliche Daten insbesondere im Bereich der Gewerbeimmobilien fehlen und die Märkte insgesamt noch zu intransparent sind. Weitere Problembereiche im Vergleich zu den qualifizierteren angelsächsischen Marktdaten manifestieren sich in der unzureichenden Häufigkeit der Indexveröffentlichung und dem Grad der Disaggregierungsmöglichkeiten.[62]

b) Beurteilung des DIX als repräsentativen Marktproxy

Hervorgehoben sei an dieser Stelle der IPD-Deutsche Immobilienindex (DIX), der als Performanceindex für institutionelle Investoren den Total Return[63] von Bestandsobjekten mindestens einmal pro Jahr neu ermittelt.[64] Die Datenbasis des Indexes stellen die Primärdaten[65] institutioneller Investoren (u.a. offene Immobilienfonds) dar.[66] Die Eingangsdaten für den Index werden durch die IPD hinsichtlich Validität und Plausibilität überprüft. Daraus werden Kennzahlen für jedes Segment[67] und - je nach Stichprobenumfang - auch für einige Städte ermittelt.[68] Obwohl die deutsche IPD-Bench­mark als ein geeigneter Gesamtmarkt-Proxy erscheint, da einheitlich definierte Primärdaten vieler institutioneller Investoren zusammengetragen und ausgewertet werden, so ist seine Repräsentativität fraglich. Zum einen, da die 17-jährigen Datenreihen noch immer unzureichend sind und zum anderen, weil der Index nur etwa ein Drittel des Immobilienmarktes abbildet.[69]

III. Beurteilung der Existenz einer risikolosen Anlage

Die risikolose Anlage ist dadurch gekennzeichnet, dass ihr Risiko der Renditeabweichung und ihr Beta-Faktor definitionsgemäß Null sind. Insbesondere kurzfristige Staatsanleihen weisen theoretisch weder Ausfall- noch Zinssatzrisiko auf. Die Existenz einer sicheren Anlageform zählt jedoch zu den wesentlichen Kritikpunkten am CAPM, da selbst Sparkonten oder Staatsanleihen gewissen Risiken unterliegen.[70] Mit Blick auf die praktische Umsetzung auf dem Immobilienmarkt ist die Modellannahme eines risikolosen Zinssatzes schwierig. Eine Übertragung wäre lediglich für liquide institutionelle Kapitalsammelstellen, die bankenunabhängig operieren können, denkbar.[71] Mit der Herabstufung der Bonität der USA sowie einer Vielzahl europäischer Staaten[72] erscheint die Verwendung von Staatsanleihen als adäquaten Proxy für den risikolosen Zins zweifelhaft.[73] Es stellt sich die Frage, ob Investitionen in AAA-eingestufte Unternehmensanleihen (z.B. Microsoft oder Rabobank) als Alternative zu Staatsanleihen herangezogen werden können. Das Rating dieser Konzerne erwies sich während der Krise als sehr stabil. Des Weiteren rentierten derart hochwertige Corporate Bonds durch­schnittlich 0,5 Prozent höher als T-Bills und Bundesanleihen.[74]

C. Beta-Faktor als Maß des systematischen Kapitalanlagerisikos

Die Kennzahl der systematischen Risikohöhe, also die Sensitivität der Rendite einzelner bzw. mehrerer Assets im Portfolio auf Marktveränderungen, wird tendenziell durch den Beta-Koeffizienten beschrieben. Infolgedessen gibt der Faktor an, inwieweit die Rendite der Einzelanlage mit der des Marktportfolios korreliert ist.[75]

I. Ermittlung des Beta-Koeffizienten

Um den Faktor statistisch kalkulieren zu können, werden die historischen Renditereihen des Assets und des Marktindexes benötigt, die das Vorliegen von ex post ermittelter Renditegrößen voraussetzt.[76]

a) Beta-Koeffizienten-Bestimmung gemäß CAPM

Die einfachste Variante der Beta-Wertbestimmung ergibt sich durch Umformung des Wertpapierlinien-Zusammenhangs mit:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Gleichung 7: Beta-Ermittlung durch Umformung der SML[77]

Demnach ergibt sich Beta aus der erwarteten Risikoprämie der Anlage im Verhältnis zur Markt-Risikoprämie . Diese Variante ist jedoch regelmäßig nicht zielführend, da die Voraussetzung, dass dem Investor sämtliche modellgeforderte Eingangsparameter vorliegen, häufig nicht erfüllt wird.

Das Beta kann auch als die Steigung der Regressionsgeraden zwischen Asset- und Marktrendite interpretiert werden. Gleichung 7 verdeutlicht, dass ein zunehmendes Beta eine steigende erwartete Wertpapierrendite impliziert.[78] Unter Berücksichtigung des Risikos ermittelt sich Beta durch den folgenden formalen Zusammenhang:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Gleichung 8: Formel des Beta-Koeffizienten einer Anlage im CAPM[79]

Der Quotient aus Kovarianz, also dem Gleichlauf der Renditen des Wertpapiers und des Marktportfolios einerseits sowie der Varianz der Marktrendite andererseits, kennzeichnet das systematische Risiko des Anlageinvestments. Da die Kovarianz eine absolute Kennzahl ist, ist der Vergleich unterschiedlicher Ausprägungszustände wenig aussagekräftig. Deshalb wird zur Beschreibung des Renditegleichlaufs häufig auf den Korrelationskoeffizienten zurückgegriffen, der auf den Wertebereich -1 ≤ ≤ 1 standardisiert ist. Eine Interpretation verschiedener Ausprägungen des Koeffizienten ist somit möglich.[80] Das Beta des Marktes wird auf eins normiert. Der Beta-Faktor eines Portfolios ergibt sich aus der mit Portfolio-Anteilen gewichteten Summe aller individuellen Einzelasset-Betas, insofern diese bekannt sind.

b) Schätzung des Beta-Faktors mittels empirischer Regressionsgerade

Zur Ermittlung des Beta-Faktors mittels Gleichung 8 werden hinreichend lange Anlage- und Marktrenditereihen benötigt, um die Kovarianz bzw. den Korrelationskoeffizienten zu ermitteln. Da diese empirischen Datenreihen regelmäßig nicht ausreichend vorliegen, könnte eine lineare Regressionsanalyse Abhilfe schaffen. Das Ziel dieser Analyse ist die Beschreibung der Abhängigkeitsbeziehung zweier Variablen mittels einer Regressionsfunktion. Diese wird einem vorhandenen Renditedatensatz im Streudiagramm „möglichst nahe“ angepasst. Je stärker die Variablen dabei korreliert sind, desto besser können diese durch die empirische Regressionsgerade beschrieben werden. Liegen also einige empirische Asset- und Marktrenditen vor, liefert die daraus gebildete Regressionsfunktion Näherungswerte der tatsächlich beobachteten Anlagerenditen ri. Für nicht beobachtete Marktrenditewerte rm können die Funktionswerte prognostiziert werden. Da die Funktionswerte jedoch von empirisch beobachteten Werten abweichen, muss ein Fehlerglied berücksichtigt werden:[81]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Gleichung 9: Regressionsgerade mit Residuum[82]

Während die marktunabhängigen, durchschnittlich beobachteten Periodenrenditen einer Immobilie i kennzeichnet, stellt der -Schätzer den Zusammenhang zwischen der Asset- und Marktrendite her. Der Residualterm misst die zufällige, unsystematische Abweichung der erwarteten Asset-Rendite von ihrem tatsächlichen Wert und damit den Abstand der Renditepaare von der Regressionsgeraden. Dieser wird als normalverteilt angenommen; sein Erwartungswert und die Kovarianz nehmen den Wert Null an.[83] Ließe sich hierbei die Asset-Rendite perfekt durch die Marktrendite beschreiben, würden sämtliche Punkte des Diagramms[84] auf der Regressionsgeraden liegen und der Störterm würde stets den Wert Null annehmen.[85] Der Anstiegsparamter der Regressionsgeraden ist durch und bzw. bestimmt. Das Absolutglied kann durch Umformulierung von Gleichung 9 ermittelt werden, insofern minimal ist.[86] Anschließend kann derjenige Varianzanteil der Anlagerendite über das Bestimmtheitsmaß R² ermittelt werden, der durch die Renditeänderung des Marktes erklärbar ist. Die Regressionsgerade ermöglicht es somit, für nicht beobachtete Rendite des Marktes entsprechende Asset-Renditen zu prognostizieren. Obwohl es sich hierbei um eine Ersatzlösung handelt, sollte dieser Ansatz stets kritisch betrachtet werden. Selbst wenn eine lineare Abhängigkeitsbeziehung für vorliegende Daten festgestellt wurde, ist nicht zwangsläufig davon auszugehen, dass dieser Zusammenhang generelle Gültigkeit besitzt.[87]

c) Ermittlung des Beta-Faktors anhand von Analogieschlüssen

Um Analogien zu nicht börsennotierten Vermögenstiteln ziehen zu können, bedient man sich in der Praxis entweder der Verwendung von Branchenbetas sowie ersatzweise dem Peer-Group-Ansatz bzw. der Pure-Play-Technik. Diese Methoden basieren auf der Idee, börsennotierte Immobilienaktiengesellschaften zu suchen, die dasselbe Investitionsrisiko aufweisen, wie das zugrundeliegende, nicht börslich gehandelte Immobilieninvestment.[88] Bei dieser Methode werden Durchschnittsbetas verwendet, die aus einer größeren Anzahl vergleichbarer Unternehmen stammen, wobei häufig auf publizierte Branchenbetas[89] zurückgegriffen werden kann. Die Branche sollte dabei jedoch möglichst eng gefasst sein, sodass viele objektspezifische Risiken berücksichtigt werden. Ist dieser Rückgriff nicht möglich, bietet sich der Peer Group Ansatz an, bei dem man die durchschnittlichen Beta-Faktoren anhand einer Reihe von Vergleichsunternehmen ermittelt. Beide Ansätze haben den Vorteil, dass statistische Ausreißer bzw. Schätzfehler minimiert werden und fußen auf der Annahme, dass das Immobilienrisiko maßgeblich von der entsprechenden Branche beeinflusst wird. Bei der Pure-Play-Technik wird lediglich ein einzelnes Unternehmen mit vergleichbarem Risiko herangezogen, um das Beta der eigenen Investition zu bestimmen. Ebenso können Vergleichsunternehmen genutzt werden, denen infolge ihrer Diversifikation andere Risiken als die des eigenen Investitionsprojektes anhaften. In diesem Fall ermittelt sich das Beta über die Auflösung eines Gleichungssystems, wobei jedoch eine hinreichend große Anzahl von Immobilien-AGs der Anzahl der Unbekannten entsprechen muss. Aufgrund der Heterogenität von Immobilien ist es zu bezweifeln, ob eine genügend große Anzahl gefunden wird.[90] Darüber hinaus unterscheiden sich Direktinvestitionen und Immobilienaktiengesellschaften schon erheblich voneinander. Da das Geschäftsfeld der AG häufig über die reine Bestandshaltung hinausgeht, hängt deren Unternehmenserfolg auch von anderen Betätigungsbereichen ab, sodass die Managementqualität ein entscheidender Faktor bei der Bewertung spielt. Im Unterschied zur Charakteristik von Direktinvestments wurde in Untersuchungen festgestellt, dass Immobilien-AGs einen niedrigeren Inflationsschutz sowie geringer Diversifikationspotentiale aufweisen[91], sodass diese Variante der Beta-Ermittlung verworfen werden sollte.

II. Ausprägungszustände des Beta-Koeffizienten

Da der Beta-Faktor den Grad der Reaktion der Asset-Rendite auf die Volatilität des Gesamtmarktes beschreibt, besteht bei einem Beta von Null, kein systematischer Zusammenhang zwischen der betrachteten Asset-Rendite und der Rendite des Marktes. Beide Renditen sind vollständig unkorreliert.[92] Während ein positives Beta grundsätzlich eine gleichgerichtete Bewegung von Asset- und Marktrendite kennzeichnet[93], ist ein > 1 als eine überproportional starke Reaktion der Einzelanlage auf Schwankungen des Gesamtmarktes interpretierbar. D.h., dass eine Anlage ein höheres systematisches Risiko als der Marktdurchschnitt aufweist und somit als aggressiv einzustufen ist. Mit Blick auf Immobilien wird hier von einer opportunistischen Anlagestrategie[94] gesprochen. Eine neutrale Kapitalanlage (z.B. eine Value Added-Strategie) besitzt ein = 1, welches exakt dem Beta-Wert des Marktes entspricht. Anlagen mit einem < 1 werden hingegen als defensiv bezeichnet. Mit Bezug auf Immobilienanlagestrategien würde ein derartiges Beta auf eine Core Immobilie hindeuten. Während ein < 1 eine generell unterproportionale Renditereaktion des Assets auf Marktbewegungen bedeutet, impliziert ein < 0[95] eine gegenläufige Wertpapierentwicklung in Bezug auf Marktänderungen.[96]

III. Beurteilung der Beta-Wertermittlung für den Immobilienbereich

Der geringen Immobilienmarkttransparenz ist es geschuldet, dass sich die Übertragung des Beta-Faktors, aufgrund seiner zweifelhaften Aussagekraft, auf den reinen Immobilienmarkt in der Praxis schwierig gestaltet. Es sollte deshalb von einer direkten Berechnung des Faktors abgesehen werden. Da angelsächsische Märkte jedoch über längere Zeitreihen und qualitativere Marktdaten verfügen, könnten Beta-Faktoren für den deutschen Markt abgeleitet werden, um anschließend die Renditeforderung nach dem CAPM zu berechnen. Dazu wird die Volatilität transparenterer ausländischer Immobilienmärkte als Ausgangspunkt genutzt. Demnach ergibt sich durchschnittlich für den deutschen Immobilienmarkt ein historischer Beta-Wert von 0,4 mit einer Schwankungsbreite von 0,2 bis 0,6. Im Vergleich zu anderen ausländischen Märkten erscheint der deutsche Markt relativ stabil und bietet eine vergleichsweise geringe Risikoprämie für das systematische Risiko. Unter Berücksichtigung intransparenter Märkte sowie der Abwesenheit eines geeigneten Indexes ist die ausreichende Exaktheit der Beta-Faktoren zur Ermittlung einer Zielrendite von Immobilien(-Portfolios) zweifelhaft.[97]

[...]


[1] Vgl. Schulte/ Bone-Winkel/ Thomas, Instrumente des Immobilienmanagements, 2005, S. 472; Rottke/ Schlump, Strategieentwicklung, S. 42 und Rebitzer, Anlageformen, 2005, S. 32 f.

[2] Vgl. Steiner/ Bruns, Wertpapiermanagement, 2007, S. 20.

[3] Vgl. Warfsmann, CAPM, 1993, S. 1 und Auckenthaler, Modernes Portfolio-Management, 1994, S. 153.

[4] Vgl. Albrecht/ Maurer, Investmentmanagement, 2005, S. 282.

[5] Siehe dazu Anlage 1 im Anhang (Annahmen der Portfoliotheorie nach Markowitz).

[6] Vgl. Auckenthaler, Modernes Portfolio-Management, 1994, S. 182 f.

[7] Vgl. Auckenthaler, Modernes Portfolio-Management, 1994, S. 155, 183 und Steiner/ Bruns, Wertpapiermanagement, 2007, S. 21.

[8] Vgl. Auckenthaler, Modernes Portfolio-Management, 1994, S. 186.

[9] Der funktionale Zusammenhang der Kapitalmarktlinie wird vom Ordinatenabschnitt und dem Schnittpunkt der ursprünglichen Effizienzkurve riskanter Portfolios determiniert. Der Tangentialpunkt beider Kurven entspricht dem Marktportfolio M; siehe dazu Anlage 3 im Anhang (Kapitalmarktlinie des CAPM).

[10] Vgl. Bruns/ Meyer-Bullerdiek, Portfoliomanagement, 2008, S. 65.

[11] Vgl. Steiner/ Bruns, Wertpapiermanagement, 2007, S. 24; Auckenthaler, Modernes Portfolio-Management, 1994, S. 186 f. und Albrecht/ Maurer, Investmentmanagement, 2005, S. 285.

[12] Vgl. Auckenthaler, Modernes Portfolio-Management, 1994, S. 189.

[13] Vgl. Hielscher, Investmentanalyse, 1999, S. 79.

[14] Umgedreht sind Anlagen unterhalb der Wertpapierlinie überbewertet, weisen ein zu hohes Risiko auf und werden infolgedessen abgewertet; vgl. Lehner, Immobilien-Asset-Management, 2010, S 72.

[15] In Anlehnung an Gondring/ Wagner, REAM, 2011, S. 93 und Auckenthaler, Modernes Portfolio-Management, 1994, S. 188.

[16] Vgl. Steiner/ Bruns, Wertpapiermanagement, 2007, S. 21.

[17] In Anlehnung an Bruns/ Meyer-Bullerdiek, Portfoliomanagement, S. 65.

[18] Vgl. Bruns/ Meyer-Bullerdiek, Portfoliomanagement, S. 64-66; Hielscher, Investmentanalyse, 1999, S. 73 f.

[19] Vgl. Gondring/ Wagner, REAM, 2011, S. 87; Geltner/ Miller/ Clayton, Commercial Real Estate, 2007, S. 569.

[20] Das CAPM konnte in Tests auf die Gültigkeit seiner zentralen Aussagen weder vollständig verifiziert noch falsifiziert werden, sodass es bisher auch nicht grundlegend verworfen wurde. Beruht das Modell auf einer sicheren Datenbasis, stellt es ein praxistaugliches Instrument zur Eruierung über- oder unterbewerteter Kapitalanlagen dar; vgl. Bruns/ Meyer-Bullerdiek, Portfoliomanagement, 2008, S. 66 und Steiner/ Bruns, Wertpapiermanagement, 2007, S. 35.

[21] Vgl. Wüstefeld, Immobilieninvestments, 2000, S. 95.

[22] Vgl. Geltner/ Miller/ Clayton, Commercial Real Estate, 2007, S. 571.

[23] Vgl. Gondring, Immobilienwirtschaft, 2009, S. 18-20, 24f., 29f., S. 610.

[24] Vgl. Gondring, Immobilienwirtschaft, 2009, S.610 und Thomas, Immobilien-Portfoliomanagement, 2005, S. 547-549.

[25] Auch bei Immobilien stehen Objektrisiko und -rendite in Relation zueinander. Kapitalanleger akzeptieren den Anstieg des Risikos nur bei simultaner Renditesteigerung; vgl. Gondring/ Wagner, REAM, 2011, S. 90.

[26] Vgl. Thomas/ Wellner, 2007, Quantitatives Portfoliomanagement, S. 102 f. und Wellner, Portfolio-Management-System, 2002, S. 64.

[27] Vgl. Gantenbein, Schweizer Immobilienmarkt, 1999, S. 40 f.; Wellner, Portfolio-Management-System, S. 40 f.

[28] Dabei handelt es sich um Näherungswerte, die von Gutachterausschüssen abgeleitet werden und sich an den in der Vergangenheit erzielten Transaktionspreisen vergleichbarer Objekte orientieren.vgl. Geltner/ Miller/ Clayton, Commercial Real Estate, 2007, S. 572 f.

[29] Vgl. Bone-Winkel/ Thomas/ Allendorf et al., Immobilien-Portfoliomanagement, 2007, S. 822-827 und Schramm, Externe Datenquellen, 2000, S. 41 f.

[30] In Anlehnung an Thomas, Performancesindex, 1997, S. 180 f.; Wellner, Portfolio-Management-System, 2002, S. 67 und Gondring/ Zoller/ Dinauer, Immobilien Investment, 2003, S. 29.

[31] Vgl. Thomas/ Wellner, Quantitatives Portfoliomanagement, 2007, S. 88.

[32] Vgl. Hielscher, Investmentanalyse, 1999, S. 54 f.; Wellner, Portfolio-Management-System, 2002, S. 68 und Thomas/ Wellner, Quantitatives Portfoliomanagement, S. 88.

[33] In Anlehnung an Hielscher, Investmentanalyse, 1999, S. 55 und Wellner, Portfolio-Management-System, 2002, S. 68.

[34] Vgl. Gondring/ Zoller/ Dinauer, Immobilien Investment, 2003, S. 29.

[35] Vgl. Metzner/ Erndt, Immobiliencontrolling, 2002, S. 49.

[36] Vgl. Gondring/ Zoller/ Dinauer, Immobilien Investment, 2003, S. 29.

[37] Es wird hierbei unterstellt, dass die künftige Miet- und Verkehrswertentwicklung ähnlich verläuft wie in der Vergangenheit. Es muss eine große Anzahl von objektbezogenen Vergangenheitswerten existieren.

[38] Vgl. Thomas/ Wellner, Quantitatives Portfoliomanagement, 2007 S. 88 und Wellner, Portfolio-Management-System, 2002, S. 69.

[39] In Anlehnung an Gondring/ Wagner, REAM, 2011, S. 75.

[40] In Anlehnung an Gondring/ Wagner, REAM, 2011, S. 76.

[41] Vgl. Thomas, Immobilien-Portfoliomanagement, 2005, S. 537 f.; Gondring/ Wagner, REAM, 2011, S. 76.

[42] In Anlehnung an Auckenthaler, Modernes Portfolio-Management, 1994, S. 140 f.

[43] Vgl. Lehner, Immobilien-Asset-Management, 2010, S. 76; Väth/ Hoberg, Qualitative Analyse, 1998, S. 116.

[44] Vgl. Metzner/ Erndt, Immobiliencontrolling, 2002, S. 113.

[45] Vgl. Rottke/ Schlump, Strategieentwicklung, S. 42 f., 46; Bone-Winkel/ Thomas/ Allendorf et al., Immobilien-Portfoliomanagement, 2008, S. 781 und Gondring, Immobilienwirtschaft, 2009, S. 20 f.

[46] Eine zusammengefasste Übersicht relevanter Kennzahlen aus verschiedenen Informationsangeboten ist Anlage 5 im Anhang zu entnehmen.

[47] Die Rendite-Risiko-Profile dieser sieben Standorte können Anlage 6 im Anhang entnommen werden.

[48] Vgl. Jones Lang LaSalle, Büromarktüberblick, 2012, S. 3 und Wüstefeld, Asset-Allokation, 2007, S. 74.

[49] Vgl. KPMG, Handelsimmobilien, 2011, S. 6-8.

[50] Vgl. Thomas/ Wellner, Quantitatives Portfoliomanagement, 2007 S. 90.

[51] Die Formeln der Standardabweichung für Asset- und Portfolio-Ebene sind Anlage 7 im Anhang zu entnehmen.

[52] Zu den Vor- und Nachteilen derartiger Verfahren siehe Metzner/ Erndt, Immobiliencontrolling, 2002, S. 104-108 sowie Hellerforth, Immobilieninvestition, 2008, S. 32-35.

[53] Der formale Zusammenhang der Kovarianz erwarteter Renditen ist Anlage 8 im Anhang zu entnehmen.

[54] Der formale Zusammenhang des Korrelationskoeffizienten ist Anlage 9 im Anhang zu entnehmen.

[55] Siehe dazu die grafische Risikoaufspaltung in Anlage 2 im Anhang.

[56] Vgl. Thomas/ Wellner, Quantitatives Portfoliomanagement, 2007, S. 94 und Wüstefeld, Asset-Allokation, 2007, S. 77.

[57] Vgl. Auckenthaler, Modernes Portfolio-Management, 1994, S. 184, 186 und Hielscher, Investmentanalyse, 1999, S. 78.

[58] Vgl. Morawietz, Rentabilität und Risiko, 1994, S. 39, Webb, Real Estate Market Portfolio, 1990, S. 78, Levy/ Post, Investments, 2005, S. 322f. und Warfsmann, CAPM, 1993 S. 82 f.

[59] Vgl. Hielscher, Investmentanalyse, 1999, S. 78; Wellner, Portfolio-Management-System, 2002, S. 59; Zimmermann, Betaschätzung, 1997, S. 91 und Steiner/ Bruns, Wertpapiermanagement, 2007, S. 28 f.

[60] Vgl. Knoflach/ Goldbeck, Lacking a lead index, 2009 und Isenhöfer/ Väth/ Hofmann, Immobilienanalyse, 2008, S. 447.

[61] Dies ist größtenteils auf den Fakt zurückzuführen, dass US- und UK-Immobilienmarktdaten gemäß dem Informationsfreiheitsgesetz öffentlich zugänglich gemacht werden müssen; vgl. Knoflach/ Goldbeck, Lacking a lead index, 2009.

[62] Vgl. Knoflach/ Goldbeck, Lacking a lead index, 2009 und Knoflach/ Goldbeck, Unzureichendes Marktbild, 2009, S. 37.

[63] Die Formel des IPD zur Berechnung des Total Returns ist Anlage 4 im Anhang zu entnehmen.

[64] Siehe dazu den Verlauf der Rendite-Zeitreihen des DIX in Anlage 10 im Anhang.

[65] Im Jahr 2009 erfasste der Index etwa 4.220 deutsche Bestandsobjekte mit einem Verkehrswert von fast 45,3 Mrd. Euro; vgl. IPD, DIX, 2012.

[66] Vgl. Knoflach/ Goldbeck, Unzureichendes Marktbild, 2009, S. 37.

[67] Die Total Return Entwicklung nach einzelnen Nutzungsarten ist Anlage 11 im Anhang zu entnehmen.

[68] Vgl. Isenhöfer/ Väth/ Hofmann, Immobilienanalyse, 2008, S. 446; Rebitzer, Anlageformen, 2005, S. 26 f. und Schramm, Externe Datenquellen, 2000, S. 41 f.

[69] Vgl. Rebitzer, Anlageformen, 2005, S. 27.

[70] Vgl. Auckenthaler, Modernes Portfolio-Management, S. 155, 191; Albrecht/ Maurer, Investmentmanagement, 2005, S. 278 und Geltner/ Miller/ Clayton, 2007, S. 251.

[71] Vgl. Lehner, Immobilien-Asset-Management, 2010, S. 76.

[72] Die Renditen herabgestufter europäischer Staatsanleihen im Vergleich zur AAA-eingestuften Bundesanleihe können dem Diagramm der Anlage 12 im Anhang entnommen werden.

[73] Aufgrund der durch die Krise bedingten Risikoverschiebung gibt es mittlerweile Staatsanleihen, deren Renditen über denen von Immobilien liegen; vgl. E&Y, Real Estate Trends, 2012, S. 5.

[74] Vgl. Stoter, Risikolose Anlagen, 2011 und Bässler, Staatsanleihen, 2010.

[75] Vgl. Auckenthaler, Modernes Portfolio-Management, 1994, S. 182 f. und Breuer/ Gürtler/ Schuhmacher, Portfoliomanagement, 2004, S. 298.

[76] Vgl. Deiters, Beta-Faktor in Theorie und Praxis, 2012.

[77] In Anlehnung an Gleichung 1; umformuliert nach .

[78] Vgl. Boos, Beta-Koeffizienten, 1988, S. 25; Wang/ Xia, Asset Pricing, 2002, S. 147 f. und Auckenthaler, Modernes Portfolio-Management, 1994, S. 189.

[79] In Anlehnung an Bruns/ Meyer-Bullerdiek, Portfoliomanagement, S. 66.

[80] Vgl. Hielscher, Investmentanalyse, 1999, S. 70; Steiner/ Bruns, Wertpapiermanagement, 2007, S. 6, 10, 25.

[81] Um hier eine gute Anpassung zu erreichen, müssen und so bestimmt werden, dass minimal ist; vgl. Schuhr, Statistik, 2007, S. 301-303.

[82] In Anlehung an Freitag, Immobilienbewertung, 2000, S. 76.

[83] Zur detaillierten Herleitung der Regressionsgeraden siehe Freitag, Immobilienbewertung, 2000, S. 75-79 sowie unter Berücksichtigung des Sicherheitszinssatzes rF Boos, Beta-Koeffizienten, 1988, S. 28-30.

[84] Eine exemplarische Regressionsgerade ist dem Streudiagramm in Anlage 13 im Anhang zu entnehmen.

[85] In Anlehung an Deiters, Beta-Faktor in Theorie und Praxis, 2012.

[86] Vgl. Schuhr, Statistik, 2007, S. 303, 305.

[87] Vgl. Schuhr, Statistik, 2007, S. 308 f.

[88] Vgl. Freitag, Immobilienbewertung, 2000, S. 98.

[89] Eine Übersicht einiger Branchenbetas siehe Anlage 14 im Anhang.

[90] Zu detaillierteren Ausführungen des Gleichungssystems siehe Freitag, Immobilienbewertung, 2000, S. 98-100 und Levytska, Unternehmensbewertung, 2012, S. 48-50.

[91] Vgl. Steinhaus, CAPM, S. 34; Maurer/ Sebastian/ Stephan, Immobilienindizes, 2000, S. 17-20.

[92] Vgl. Breuer/ Gürtler/ Schuhmacher, Portfoliomanagement, 2004, S. 298.

[93] Steigt (fällt) also die Marktrendite, dann steigt (fällt) ebenso die Rendite des Assets.

[94] Risikoprofile verschiedener Immobilienanlagen sind Anlage 15 im Anhang zu entnehmen.

[95] Im Falle von < 0 kann die Einzelanlage als Absicherung gegen das Marktrisiko verstanden werden.

[96] Vgl. Albrecht/ Maurer, Investmentmanagement, 2005, S. 286; Levy/ Post, Investments, 2005, S. 300 f. und zu den immobilienbezogenen Anlagestrategien vgl. Rottke/ Schlump, Strategieentwicklung, 47f.

[97] Vgl. Bals/ Wellner, Immobilienmanagement-Instrumente, 2005, S. 526; Gondring, REAM, 2011, S. 91-93; Gondring/ Zoller/ Dinauer, Immobilien Investment, 2003, S. 39.

Details

Seiten
48
Jahr
2012
ISBN (eBook)
9783656719700
ISBN (Buch)
9783656719694
Dateigröße
1.6 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v278691
Institution / Hochschule
Universität Leipzig – Institut für Immobilienmanagement
Note
1,3
Schlagworte
CAPM Capital Asset Pricing Model Immobilien Beta-Faktoren Portfolio-Theorie Risiko

Autor

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Titel: Die Ermittlung des Beta-Faktors einer Immobilieninvestition