Étiquette : Center for Urban & Real Estate Management

  • « Buy-to-let » Un modèle de calcul du point de vue des investisseurs privés

    « Buy-to-let » Un modèle de calcul du point de vue des investisseurs privés

    le « buy-to-let » offre aux investisseurs privés suisses un moyen de participer au marché immobilier et a connu une popularité croissante dans le contexte des taux d’intérêt bas. En 2019, la part des appartements et des maisons individuelles loués représentait 17,0% en volume de tous les nouveaux financements de propriétés résidentielles conclus. Ainsi, près d’un bien immobilier sur six a été acheté dans le but d’être loué par la suite. La plupart du temps, les fonds disponibles permettent d’investir dans des appartements en copropriété et donc dans des lots de petite taille.

    L’objectif de la thèse était de montrer aux investisseurs privés les principaux risques associés à un investissement buy-to-let et d’établir une comparaison relative avec les investissements alternatifs sur le marché des capitaux. Pour ce faire, un modèle d’analyse d’investissement a été élaboré, qui examine la rentabilité d’un appartement de 3,5 pièces depuis son acquisition en 2000 jusqu’à sa vente en 2020. Des études sur différents marchés de la région de Berne et différentes sensibilités à l’utilisation de capitaux étrangers ont permis d’illustrer leurs effets sur les ratios de rentabilité.

    Résultat
    Stratégie d’investissement risquée : en ce qui concerne la phase de détention, il est apparu clairement que le choix du taux d’endettement et le niveau des taux d’intérêt en vigueur déterminent le rendement des fonds propres réalisable et constituent en même temps le poste de dépenses le plus élevé. Au cours des premières années de détention, avec un taux d’endettement élevé de 75% et un niveau de taux d’intérêt moyen de 3,70%, les revenus nets ont été exclusivement négatifs. En ce qui concerne la vente du bien immobilier, il s’est avéré que l’évolution de la valeur était le principal déterminant du succès de l’investissement buy-to-let (voir graphique 1). La valeur de marché potentielle est soumise à des fluctuations cycliques. Ces facteurs, associés à un taux d’endettement élevé et au risque d’endettement lié à la hausse des taux d’intérêt et à une éventuelle perte de valeur, constituent le principal risque de l’investissement buy-to-let. Si, en plus, une grande partie du patrimoine est immobilisée dans un seul bien immobilier, il en résulte un risque de concentration considérable, qui est encore accru par l’effet de la hausse des taux d’intérêt et des moins-values. Il convient de noter que la répercussion de la hausse des taux d’intérêt sur le locataire est limitée en raison des restrictions légales et de la lenteur de la réaction du taux d’intérêt de référence. De plus, la hausse des taux d’intérêt s’accompagne généralement d’une hausse de l’inflation. Comme les loyers des logements ne sont généralement pas entièrement indexés sur l’indice des prix à la consommation, l’inflation entraîne une réduction en partie réelle des revenus locatifs.

    Fig. 1 : Composition de l’IRR, à l’exemple de la ville de Berne.

    L’examen des différents marchés – en fonction de la localisation de l’immeuble – a en outre mis en évidence le fait que les disparités régionales peuvent entraîner de grandes différences en termes de rentabilité et de risque d’investissement pour l’investisseur privé et constituent un risque supplémentaire pour l’investissement buy-to-let. En ce qui concerne la préservation de la valeur de l’immobilier, l’investisseur privé devrait donc avant tout évaluer la qualité de l’emplacement et du bien.

    Comparaison des investissements sur le marché des capitaux
    La comparaison avec les deux classes d’actifs que sont les actions suisses et les obligations de la Confédération a montré que la stratégie buy-to-let pouvait tout à fait constituer une alternative attrayante (cf. figures 2+3). Il était possible d’améliorer encore le rendement du bien immobilier sur la période considérée en recourant à des capitaux étrangers, mais cela s’accompagnait d’un risque nettement plus élevé (cf. fig. 3). Il convient également de noter que les caractéristiques de risque/rendement doivent être étendues à la variable de liquidité : Dans un environnement économique faible, la vente d’un bien immobilier n’est possible que dans des circonstances opportunes et s’accompagne généralement de pertes financières.

    Fig. 2 : Rendements annuels des actions et des obligations, période d’observation 2000-2020.

    Conclusion
    Le choix d’un investissement buy-to-let ne doit pas être pris à la légère. Une acquisition immobilière financée par manque de classes d’actifs alternatives et de faibles coûts de financement ne tient souvent pas compte des risques encourus simultanément. Le bien immobilier doit rester effectivement supportable dans un environnement de taux d’intérêt plus élevés et il ne faut pas miser sur des gains de valeur supplémentaires comme stratégie d’investissement. On peut en conclure que ce sont notamment les revenus locatifs qui déterminent le succès ou l’échec de l’investissement buy-to-let.

    A propos de
    Anissa Kühni, née en 1991. Etudes d’architecture à la Haute école spécialisée bernoise, diplôme en 2016. Master of Advanced Studies UZH in Real Estate, diplôme en 2021. Depuis 2016, active chez Frutiger AG dans le développement de projets pour divers développements de sites avec un accent sur le « logement » ainsi que des acquisitions. Employée depuis 2023 en tant que gestionnaire de projets de développement immobilier chez Swiss Prime Site Solutions AG pour le fonds immobilier « Akara Swiss Diversity Property Fund PK ».

  • Künstliche Intelligenz in der Projektentwicklung

    Künstliche Intelligenz in der Projektentwicklung

    Megatrend KI
    Digitalisierung und Künstliche Intelligenz sind Megatrends, die weitreichende und tiefgehende Veränderungen bewirken werden. Diese Technologien können als Innovation und Folgeinnovation mit grossem disruptivem Potenzial gesehen werden. Digitalisierung steht für digitale Herangehensweisen, Verfahren und Technologien, die Wirtschaft und Gesellschaft zunehmend und immer schneller durchdringen. Dies führt zu neuen Prozessen und Werkzeugen, die Unternehmen, Menschen und damit Arbeit, Leben und Verhalten zwangsläufig verändern. Die Technologie ist dabei der Treiber, welcher Veränderungen bringt. Der Begriff Digitale Transformation beschreibt die Folgen und Auswirkungen der Digitalisierung. Deloitte hat vor einigen Jahren eine Übersicht zu Grad und Art der Betroffenheit unterschiedlicher Branchen durch digitale Innovation und Transformation veröffentlicht. Der Immobilienbranche wurde dabei eine hohe Betroffenheit in relativ kurzer Frist prognostiziert («short fuse, big bang»). Dieser Transformationsprozess ist derzeit im Gange. Hinsichtlich der innovationsauslösenden Technologien stellt das Marktforschungsinstitut Gartner Inc. jährlich in seinem Hype Cycle Report das Entwicklungsstadium von Megatrends dar. Sämtliche Technologien durchlaufen dabei die dargestellten Phasen, jedoch unterscheiden sie sich jeweils in Dauer und Durchlaufgeschwindigkeit deutlich. Die in der Abschlussarbeit zentrale Erklärbare KI («Explainable AI») befindet sich demgemäss etwa auf dem Gipfel der überzogenen Erwartungen (siehe Abbildung 2). Zwar funktionieren in diesem Stadium bereits einzelne Anwendungen, gewisse Enttäuschungen sind jedoch vorgezeichnet. Auf dem Pfad der Erleuchtung werden sich erfolgsversprechende Geschäftsmodelle herauskristallisieren. Es bilden sich neue Märkte, da durch die gesteigerte Leistungsfähigkeit der Technologie und den daraus resultierenden neuen Kundenbedürfnissen eine zunehmende Nachfrage entsteht. Auf dem Plateau der Produktivität entfaltet sich schliesslich in technischer wie auch in wirtschaftlicher Hinsicht das volle Potenzial der Anwendung.

    Mit dem Erreichen der kritischen Masse von Anwendern wird sich KI auch in der Immobilienwelt zunehmend etablieren. Wichtig für den nachhaltigen Erfolg wird ein gesteigertes Bewusstsein für Daten und den Umgang mit diesen sein. Zudem müssen sich die Anwender Kenntnisse über Funktionsweisen von KI-Technologie aneignen. Die heute auf dem Markt verfügbaren KI-Anwendungen fokussieren auf einzelne Teilbereiche der Projektentwicklung und decken dadurch jeweils nur einen kleinen Teil des Gesamtprozesses ab. Als Grund hierfür ist auch die Komplexität von mehrjährigen Projektentwicklungen mit ihren unterschiedlich ablaufenden Phasen sowie vielen involvierten Stakeholdern zu nennen. Eine durchgängige und phasenübergreifende Lösung fehlt somit noch, es sind jedoch Tendenzen feststellbar, dass künftig dem Bedürfnis nach solchen Ansätzen nachgekommen wird. In der Abschlussarbeit werden anhand verschiedener Use Cases aktuelle KI-basierte Anwendungen behandelt.

    Kooperation Mensch – Computer
    Die Fülle an Daten, die zunehmende Digitalisierung sowie Fortschritte in der Computertechnologie versprechen also auch in der nicht unbedingt für Innovationsfreude bekannten Immobilienbranche den vermehrten Einsatz KI-basierter Anwendungen. Grosses Potenzial bietet hierbei die Standortsuche und Identifikation neuer Entwicklungschancen durch KI, was künftig vermutlich eine bedeutende Rolle spielen wird. Das Zusammenspiel Mensch – Computer ist dabei mehr als die blosse Summe seiner Teile. Ängste, dass die Entwicklung von Immobilienprojekten künftig überwiegend automatisiert und an den Computer delegiert werden könnte, sind unbegründet. Insgesamt werden Projektentwicklungen durch den vermehrten Einsatz von Künstlicher Intelligenz sogar menschlicher, da der Mensch noch stärker zum Manager wird, der die Ziele definiert, Aufgaben delegiert, kontrolliert und korrigiert. Die Komponente Mensch spielt dabei weiterhin die buchstäblich entscheidende Rolle, indem sie Ergebnisse der KI auf Sinnhaftigkeit prüft und weiterverarbeitet. Dabei wird es in der Projektentwicklung immer auch um menschliche Bedürfnisse wie Vertrauen und Eigenschaften wie emotionale Intelligenz gehen.

    Wenn die Voraussetzungen also gegeben sind, kann Künstliche Intelligenz bereits heute einen Mehrwert in der Projektentwicklung schaffen, indem beispielsweise standardisierbare Analyseaufgaben an den Computer delegiert werden und der Mensch sich somit auf das Wesentliche konzentrieren kann. In diesem Zusammenspiel behält die menschliche Intelligenz in der Synthese der Ergebnisse weiterhin ihre entscheidende Rolle, mit dem Ziel, ein besseres Produkt für Entwickler und Gesellschaft hervorzubringen. Chancen und Nutzen überwiegen dabei Risiken und Aufwände. Letztere müssen zunächst durch innovative Entwickler getätigt werden, um die Innovation auf den Weg zu bringen. Wenn sich dann ein hoher relativer Nutzen der Anwendung einstellt, kann diese reüssieren und gebräuchliche Prozessmodelle verbessern oder gar ersetzen.

    Zur Person
    Simon Lindhuber, geboren 1983. Architekturstudium an der Technischen Universität München sowie der ETSA Madrid, Abschluss als Dipl.-Ing. TUM 2010. Master of Advanced Studies UZH in Real Estate, Abschluss 2021. Mitglied der Bayerischen Architektenkammer. AIV-Schinkelpreis für Architektur 2009. Ab 2016 bei Topik Partner AG (ehem. Odinga Picenoni Hagen AG) in der Projektentwicklung tätig, u.a. Neubau eines Geschäftshauses an der Bahnhofstrasse, Zürich. Seit 2021 als Head of Real Estate bei modissa ag c/o HANUVER AG, u.a. für die strategische Portfolioentwicklung und die Führung des Property Managements sowie diverse Digitalisierungsprojekte
    verantwortlich.
    Abbildung 1: Betroffenheit der Branchen (vgl. Deloitte, 2012).
    Abbildung 2: Entwicklungsverläufe neuer Technologien (Gartner, 2020).