Immobilien Prognose
DATA SCIENCE
IMMOBILIEN PROGNOSE
Zeitreihenmethoden lassen uns verstehen, wohin sich die Immobilienmärkte morgen bewegen.
Abfolge
Mit sog. Zeitreihenmethoden* ermittelte Prognosen bringen klare Vorteile mit sich: bessere Investitions- und Entwicklungsentscheidungen sowie höhere finanzielle Erträge.
*Zeitreihen sind zeitlich geordnete Folgen statistischer Maßzahlen. Eine statistische Maßzahl ist zum Beispiel die Einwohnerzahl einer Stadt. Die Zeitreihenanalyse befasst sich in der Statistik mit der inferenzstatistischen Analyse von Zeitreihen und der Vorhersage von Trends (Trendextrapolation) und Prognosen ihrer künftigen Entwicklung. Sie ist eine Spezialform der Regressionsanalyse.
*Zeitreihen sind zeitlich geordnete Folgen statistischer Maßzahlen. Eine statistische Maßzahl ist zum Beispiel die Einwohnerzahl einer Stadt. Die Zeitreihenanalyse befasst sich in der Statistik mit der inferenzstatistischen Analyse von Zeitreihen und der Vorhersage von Trends (Trendextrapolation) und Prognosen ihrer künftigen Entwicklung. Sie ist eine Spezialform der Regressionsanalyse.
Als Data Science-Analyseanbieter verwenden wir eigens dafür entwickelte datenwissenschaftliche Methoden, um treffsichere Vorhersagen über die künftige Entwicklung von Immobilien zu ermitteln.
Wenn wir zum Beispiel einen Datensatz wie den Immobilienpreisindex eines einzelnen Marktes haben, können wir daraus mit künstlicher Intelligenz (speziellen Algorithmen) wichtige Erkenntnisse ableiten. Diese Art von Data Science-Modellen kann saisonale Schwankungen bewerten oder Trends und Muster in den Daten erkennen, um Schätzungen für künftige Werte von Immobilien zu erstellen.
Werte
Spezielle Datenbanken liefern uns eine Reihe von Daten, wie z. B. Immobilienpreisindizes für mehrere verschiedene (aber verwandte) Märkte, makroökonomische Reihen wie BIP, Arbeitslosigkeit, Inflation usw. oder Finanzindikatoren wie Zins- und Hypothekenzinssätze, Aktienmarktindizes, Devisenkurse und mehr. Diese Variablen haben alle einen kausalen Einfluss aufeinander. Mithilfe von Vektor-Autoregressions- (VAR) und Vektor-Fehlerkorrekturmodellen (VECM) können realistische Werte von Immobilien eruiert werden. Auf diese Weise berücksichtigen wir die Entwicklung einer breiten Palette von Faktoren bei der Erstellung von Prognosen für die Zukunft der Immobilienpreise.
Im Bereich der makroökonomischen Daten verwenden wir einige statistische Analyse-Methoden, um die Entwicklung des BIP, der Inflation, der Zinssätze usw. zu prognostizieren. Sie stellen wichtige Faktoren für eine seriöse Bewertung von Immobilienwerten und -geschäften dar.
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