Schlagwort: Center for Urban & Real Estate Management

  • «Buy-to-let» Eine Modellrechnung aus der Perspektive von Privatanlegern

    «Buy-to-let» Eine Modellrechnung aus der Perspektive von Privatanlegern

    «Buy-to-let» eröffnet Schweizer Privatanlegern einen Weg, am Immobilienmarkt zu partizipieren und erfreute sich im Zuge des Tiefzinsumfeldes an wachsender Beliebtheit. Der Anteil vermieteter Eigentumswohnungen und Einfamilienhäuser machte im Jahr 2019 volumengewichtet 17,0% aller neu abgeschlossenen Wohneigentumsfinanzierungen aus. Somit wurde mittlerweile beinahe jede sechste Immobilie mit der Absicht erworben, diese anschliessend zu vermieten. Zumeist wird aufgrund des zur Verfügung stehenden Geldvermögens in Eigentumswohnungen und damit in kleinere Losgrössen investiert.

    Das Ziel der Abschlussarbeit bestand darin, Privatanlegern die wesentlichen Risiken aufzuzeigen, die mit einer Buy-to-let-Investition einhergehen, und einen relativen Vergleich zu alternativen Kapitalmarktinvestitionen herzustellen. Hierzu wurde ein Modell zur Investitionsanalyse erarbeitet, welches die Rentabilität einer 3,5-Zimmer-Eigentumswohnung seit dem Erwerb 2000 bis zur Veräusserung 2020 betrachtet. Anhand von Untersuchungen in verschiedenen Märkten im Raum Bern und mittels unterschiedlicher Sensitivitäten bezüglich des Einsatzes von Fremdkapital wurden deren Auswirkungen auf die Rentabilitätskennzahlen veranschaulicht.

    Ergebnis
    Riskante Investitionsstrategie: In Bezug auf die Haltephase verdeutlichte sich, dass insbesondere die Wahl des Fremdfinanzierungsgrades und das vorherrschende Zinsniveau über die erzielbare Eigenkapitalrendite entscheidet und gleichzeitig auch die höchste Ausgabenposition bildet. In den ersten Jahren der Haltedauer resultierten bei einer hohen Fremdkapitalquote von 75% und einem Zinsniveau von durchschnittlich 3,70% ausschliesslich negative Nettoerträge. In Hinblick auf die Veräusserung der Immobilie zeigte sich, dass die Wertentwicklung die bedeutendste Determinante für den Erfolg der Buy-to-let-Anlage bildete (s. Abb. 1). Der potenziell erzielbare Marktwert unterliegt dabei zyklischen Schwankungen. Einhergehend mit einer erhöhten Fremdfinanzierungsquote und dem damit verbundenen Verschuldungsrisiko in Bezug auf steigende Zinsen und möglicher Wertverluste, bilden diese Faktoren das Hauptrisiko der Buy-to-let-Anlage. Ist zusätzlich ein grosser Anteil des Vermögens in eine einzige Immobilie gebunden, entsteht daraus ein erhebliches Klumpenrisiko, das durch den Effekt der steigenden Zinsen und Wertverluste zusätzlich erhöht wird. Dabei gilt es zu beachten, dass eine Überwälzung der steigenden Zinsen auf den Mieter aufgrund gesetzlicher Einschränkungen und des träge reagierenden Referenzzinssatzes nur beschränkt stattfinden kann. Zudem gehen höhere Zinsen meist mit steigenden Inflationsraten einher. Da die Wohnungsmieten meist nicht vollständig an den Konsumentenpreisindex gekoppelt sind, führt eine Inflation zu einer teils realen Reduktion der Mieteinnahmen.

    Abb. 1: Zusammensetzung IRR, am Beispiel der Stadt Bern.

    Die Betrachtung über die verschiedenen Märkte – je nach Standort der Liegenschaft – verdeutlichte zudem, dass die regionalen Disparitäten zu grossen Unterschieden in der Rentabilität und im Anlagerisiko des Privatanlegers führen können und ein weiteres Risiko für die Buy-to-let-Anlage darstellen. In Bezug auf den Werterhalt der Immobilie sollte der Privatanleger deshalb vor allem die Lagequalität und das Objekt beurteilen.

    Vergleich Kapitalmarktinvestitionen
    Der Vergleich mit den beiden Anlageklassen Schweizer Aktien und Bundesobligationen zeigte, dass die Buy-to-let-Strategie durchaus eine attraktive Alternative darstellen konnte (vgl. Abb. 2+3). Es war möglich, die Rendite der Immobilie über den Betrachtungszeitraum durch den Einsatz von Fremdkapital nochmals zu verbessern, dies ging allerdings mit einem deutlich höheren Risiko einher (s. Abb. 3). Es gilt ferner zu beachten, dass die Risiko-Rendite-Eigenschaften um die Variable der Liquidität erweitert werden müssen: In einem schwachen wirtschaftlichen Umfeld ist der Verkauf einer Immobilie nur unter zeitlich gegebenen Umständen möglich und meistens mit finanziellen Einbussen verbunden.

    Abb. 2: Jährliche Renditen von Aktien und Obligationen, Betrachtungszeitraum 2000–2020.

    Fazit
    Die Entscheidung für eine Buy-to-let-Anlage sollte nicht leichtfertigt erfolgen. Ein aus Mangel an alternativen Anlageklassen und tiefen Finanzierungskosten heraus finanzierter Immobilienerwerb berücksichtigt häufig nicht die gleichzeitig eingegangenen Risiken. Die Liegenschaft muss auch in einem höheren Zinsumfeld effektiv tragbar bleiben, und es sollte nicht auf weitere Wertentwicklungsgewinne als Investitionsstrategie gesetzt werden. Daraus lässt sich schliessen, dass insbesondere die Mieteinnahmen über den Erfolg oder den Misserfolg der Buy-to-let-Anlage entscheiden.

    Zur Person
    Anissa Kühni, geboren 1991. Architekturstudium an der Berner Fachhochschule, Abschluss 2016. Master of Advanced Studies UZH in Real Estate, Abschluss 2021. Ab 2016 bei der Frutiger AG in der Projektentwicklung für diverse Arealentwicklungen mit Schwerpunkt «Wohnen» sowie Akquisitionen tätig. Seit 2023 als Projektmanagerin für Immobilienentwicklungen bei der Swiss Prime Site Solutions AG für den Immobilienfonds «Akara Swiss Diversity Property Fund PK» beschäftigt.

  • 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).