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07.02.2018 | Immobilienmanagement | Infografik | Onlineartikel

Mietpreisvorhersage mit Machine-Learning-Technologie

Autor:
Christoph Berger

In einer Studie wurde festgestellt, dass sich die Mietpreise von Immobilienobjekten mithilfe der Machine-Learning-Technologie deutlich präziser ermitteln lassen als über die Vergleiche mit Umgebungsobjekten.

"In der Praxis wird unter der Bezeichnung 'Immobilienbewertung' versucht, mögliche Kauf- beziehungsweise Verkaufspreise zu schätzen. Auch die Bewertungsmethoden, wie sie im §194 BewG (Bewertungsgesetz) kodifiziert sind, lassen sich (näherungsweise) als 'Preisschätzverfahren' auffassen", schreiben Werner Gleißner, Tobias Just und Endre Kamarás in ihrem Fachbeitrag "Simulationsbasierter Ertragswert als Ergänzung zum Verkehrswert" der Springer-Fachzeitschrift "Zeitschrift für Immobilienökonomie". Demnach sei auch der sogenannte "Verkehrswert", wie ihn das Baugesetzbuch (§194 BauGB) kennt, letztlich ein geschätzter Verkaufspreis.

Mithilfe von Maschinenlernalgorithmen lasse sich die marktübliche Ermittlung von Preisen jedoch präzisieren, will nun die 21st Real Estate GmbH in einer Studie herausgefunden haben – das Unternehmen bietet selbst eine derartige Smart Data-Lösung an. Als Maschinenlernalgorithmus wurde für die Studie das sogenannte Random-Forest-Modell eingesetzt. Dieses wird im Fachbeitrag "Einsatz von Machine-Learning-Verfahren in amtlichen Unternehmensstatistiken" genauer beschrieben. Als Ergebnis wurde festgestellt, dass sich Mietpreise mithilfe des Machine Learnings genauer bestimmen lassen als mit den sogenannten "Comparables".

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