Private Geldanlage am Immobilienmarkt Eine empirische Untersuchung zur Rendite und deren Determinanten
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Form:Einzelkauf Download
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Sprache:Deutsch
36,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
17.06.2014
Verlag
GRINSeitenzahl
119 (Printausgabe)
Dateigröße
1815 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783656673712
Die vorliegende Arbeit soll einen Teil zur Lösung dieses Problems beitragen. Die Analyse ist hierbei auf den deutschen Immobilienmarkt fokussiert und hat den Anspruch die wichtigen Einflussfaktoren und deren Wirkung auf Renditen des Gesamtmarktes zu identifizieren.
Um diesem Anspruch gerecht zu werden, war die Wahl eines Indikators für die Entwicklung der Immobilienwerte von zentraler Bedeutung. Diese Wahl sollte nicht leichtfertig getroffen werden. Daher wurde der Markt für private Immobilieninvestments analysiert um auf die Proportion der einzelnen Teilmärkte eingehen zu können. Erst dann konnte der Teilmarktindex ausgewählt werden, der die höchste Deckung mit den ermittelten Verhältniswerten zeigte. Der nächste Schritt lag in der Aufstellung eines theoretischen Modells, welche die Hypothesen für die spätere empirische Untersuchung liefern sollte. Da für den Gesamtmarkt kein numerisches Modell gefunden werden konnte, wurde das Vier-Quadranten-Modell von CIELEBACK (2008) übernommen. In dieser Schrift wurde jedoch nur eine unzureichende Anzahl an Variablen vorgeschlagen. Um einen umfassenderen Überblick bieten zu können mussten weitere Determinanten der Rendite identifiziert werden. Es bot sich an, Modelle anderer Autoren, in diesem Fall BALL (2012) und MEEN (2000), für die Immobilienteilmärkte hinsichtlich der einfließenden Variablen zu vergleichen. Variablen die in beiden Schriften eine Rolle spielten, wurden in das Modell von CIELEBACK (2008) übernommen und dort auf ihre Wirkung getestet. Auf diese Weise konnten Hypothesen für die folgende Empirische Untersuchung gebildet werden.
Der dritte Schritt lag in der Operationalisierung der gefundenen Variablen und der Auf-bereitung des Datensatzes. Der letzte Schritt führte über die Bildung eines VAR-Modells, zu einer Analyse der Granger-Kausalitäten zwischen den Variablen, der Analyse der Impulsantwortfunktionen und der Prognosefehlervarianzzerlegung. Mithilfe dieser statistischen Werkzeuge konnten die aufgestellten Hypothesen überprüft werden.
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