Download - empirica-Wohnungsmarktreport 2015 · 2015-09-10 · empirica-Wohnungsmarktreport 2015 Musterregion (kreisfreie Stadt) erstellt im Februar 2015 Dieserempirica-Wohnungsmarktreport kann

empirica-Wohnungsmarktreport 2015Musterregion (kreisfreie Stadt)

erstellt im Februar 2015

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empirica-Wohnungsmarktreport Musterregion

Inhaltsverzeichnis

1 Kurzcharakteristik des Wohnungsmarktes 1

2 Wirtschaftliche Rahmenbedingungen am Wohnungsmarkt 3

3 Demografie und Wohnungsangebot 5

4 Miet- und Kaufpreise 13

Tabellenverzeichnis

1 Klassifizierung des Wohnungsmarktes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

2 Wohnungsmarktdaten auf einen Blick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

3 Zu-/Abschläge nach Baualter, Wohnfläche und Ausstattung in EUR/qm, 3.Q’14 . . . . . . . 18

4 Mittelwerte nach Wohnungsgröße und Ausstattung im Jahr 2014 in Musterregion . . . . . . 19

5 Blasenindikatoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

Abbildungsverzeichnis

1 Wirtschaftliche Rahmenbedingungen in Musterregion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

2 Demografische Entwicklung 1998 bis 2013 und Prognose bis 2030 . . . . . . . . . . . . . . 5

3 Wanderungen in Musterregion, Anzahl Personen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

4 Wanderungssalden nach Herkunfts- und Zielregion, pro 1.000 Einwohner . . . . . . . . . . 7

5 Leerstandsquote ab 2001 und Prognose der Überhänge* bis 2020, in Prozent . . . . . . . . 10

6 Fertiggestellte Wohnungen in Wohngebäuden bis 2013 und Prognose der jährlichen Neu-

baunachfrage bis 2030 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

7 Preisentwicklung* . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

8 Verteilung der inserierten Mietpreise in Musterregion, 2014 in EUR/qm (nettokalt) . . . . . . 16

9 Verteilung der Angebotspreise in Musterregion, 2014 in EUR/qm . . . . . . . . . . . . . . . 16

10 Vervielfältiger ETW* in Musterregion, 2004 bis 2014 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

Kartenverzeichnis

1 Wanderungssaldo 2008 bis 2013 in Deutschland . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2 Leerstand in Mehrfamilienhäusern in Deutschland 2013 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

3 Immobilienpreisniveau in Deutschland 2014 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

4 Blasengefahr in den Städten und Landkreisen Deutschlands, 3.Q’14 . . . . . . . . . . . . . 21

c© empirica 2015


1 Kurzcharakteristik des Wohnungsmarktes

Demografie

In Musterregion (kreisfreie Stadt) leben derzeit rund

242.000 Personen in etwa 143.000 Haushalten. Bis

zum Jahr 2030 wird ein Rückgang der aktuellen Be-

völkerung von etwa -6 % prognostiziert (BBSR).

Wohnungsangebot

Wir erwarten, dass sich die Neubaunachfrage in

Musterregion langfristig bei rund 170 Wohnungen

pro Jahr einpendeln wird (2025 bis 2030), im Jahr

2013 wurden 169 Wohnungen fertiggestellt. Der

Leerstand liegt derzeit bei 1,8 % und somit unter dem

Durchschnitt Bundeslands. Detailliertere Informatio-

nen zu Demografie und Wohnungsnachfrage finden

Sie in Abschnitt 3.

Miet- und Kaufpreise

Die Mietpreise in Musterregion liegen im Vergleich zu

anderen kreisfreien Städten derzeit auf hohem Ni-

veau, Kaufpreise für Eigentumswohungen und Ein-

oder Zweifamilienhäuser ebenfalls. Gegenwärtig gibt

es keine Anzeichen für eine Blasenbildung. Miet- und

Kaufpreise zählen zu den bedeutendsten Indikato-

ren für Wohnungsmarktuntersuchungen, sie werden

ausführlich in Abschnitt 4 analysiert.

Klassifizierung der Wohnungsmarktregion Die Einordnung der kreisfreien Städte (n = 107) und Land-

kreise (n = 295) in Tabelle 1 erfolgt anhand der Bevölkerungsentwicklung von 2008 bis 2013. Neben

eindeutigen Schrumpfungs- bzw. Wachstumsregionen gibt es auch stagnierende Regionen (-1 bis

+1 %). Die positive Wanderungsbilanz von Musterregion in den letzten fünf Jahren ist vor allem

durch Wanderungsgewinne gegenüber den übrigen Regionen Deutschlands entstanden (vgl. Ab-

bildung 4).

Tabelle 1: Klassifizierung des Wohnungsmarktes

Wachstum Stagnation Schrumpfung Summe

Musterregion, kreisfreie Stadt X . .

alle kreisfreien Städte und Landkreise 30% 27% 43% 100%

alle kreisfreien Städte 51% 28% 21% 100%

alle Landkreise 22% 27% 51% 100%

Quelle: empirica-Regionaldatenbank (DESTATIS) empirica

1 c© empirica 2015


Tabelle 2: Wohnungsmarktdaten auf einen Blick

Demografie (2013) Wohnstatus (Zensus 2011)

Einwohner Haushalte Wanderungssaldo Mieter Eigentümer ...-Quote (%)

241.533 143.000 + 1.799 89.949 33.849 27,3

Wohnungsbestand (2013) Fertigstellungen (2013)*

MFH* EZFH** ...-Quote (%) MFH** EZFH*** ...-Quote (%)

100.981 26.756 20,9 73 96 56,8

genehmigte Wohnungen*** (2013) Preise in EUR/qm**** (3.Q’14)

MFH* EZFH** ...-Quote (%) Miete Kauf ETW Kauf EZFH

242 124 33,9 8,95 2.672 2.277

*ohne neue Wohnungen in bestehenden Wohn- und Nichtwohngebäuden (Baumaßnahmen)**EZFH: Wohnungen in Ein- oder Zweifamilienhäusern***MFH: Wohnungen in Mehrfamilienhäusern****hedonische Angebotspreise für 60-79qm (EZFH 100-149qm), Baujahr innerhalb der letzten zehn Jahre, gute Ausstattung

Quelle: empirica-Regionaldatenbank (DESTATIS) & empirica-Preisdatenbank (empirica-systeme.de) empirica

Demografie und Wohnungsnachfrage Je weniger Personen in einem Haushalt wohnen, desto stärkersteigt die Wohnungsnachfrage in Wachstumsregionen bzw. desto weniger sinkt die Nachfrage inSchrumpfungsregionen.

Wohnstatus und Gebäudeart Empirische Untersuchungen zeigen einen signifikanten Zusammenhangzwischen Wohnstatus und Gebäudeart: Einfamilienhäuser eignen sich besser für Selbstnutzer alsGeschosswohnungen.

Gebäudebestand und Fertigstellungen Hohe Ansprüche der Nachfrager werden eher in einfamilien-hausähnlichen Gebäuden erfüllt. Deswegen klafft vor allem in Regionen mit hohem Geschoss-wohnungsanteil eine Qualitätslücke zwischen Angebot und Nachfrage. Spiegelbildlich ist dann dieEZFH-Quote bei den Fertigstellungen und Genehmigungen oft deutlich höher als im Wohnungsbe-stand.

2 c© empirica 2015


2 Wirtschaftliche Rahmenbedingungen am Wohnungsmarkt

Hintergrund

Die Entwicklung auf dem Wohnungsmarkt ist meist

stark mit der wirtschaftlichen Dynamik in der Region

verbunden. In florierenden Regionen, in denen Ar-

beitsplätze entstehen und ein hoher Lebensstandard

herrscht, wächst die Bevölkerung aufgrund starker

Zuwanderung üblicherweise schneller als das Woh-

nungsangebot. Hierdurch entstehen Engpässe, die

zu Preissteigerungen führen. Umgekehrt sind wirt-

schaftlich schrumpfende Regionen häufig von Ab-

wanderung betroffen und das daraus resultierende

Überangebot an Wohnungen führt zu einem niedri-

gen Immobilienpreisniveau. Der Anteil an Einpend-

lern gibt an, wie stark der Arbeits- im Vergleich zum

Wohnungsmarkt ist: Je mehr Menschen zum Arbei-

ten einpendeln, desto attraktiver ist die Region als

Arbeits- und desto unattraktiver als Wohnort (hohe

Preise und/oder schlechte Qualität).

Rahmenbedingungen in Musterregion

Musterregion zählt derzeit zu den durchschnitt-

lichen Wirtschaftsstandorten Deutschlands. Das

regionale Bruttoinlandsprodukt beläuft sich auf

37.100 EUR pro Einwohner und das verfügbare Ein-

kommen pro Haushalt liegt bei etwa 32.500 EUR. Die

Zahl der SVP-Arbeitsplätze ist seit 2010 um 5 % ge-

stiegen (vgl. Deutschland- und Bundeslandwerte in

Abbildung 1).

Abbildung 1: Wirtschaftliche Rahmenbedingungen in Musterregion

(a) Bruttoinlandsprodukt je Einwohner in EUR

2002 2004 2006 2008 2010 201210.000

20.000

30.000

40.000

50.000

Musterregion Bundesland Deutschland

3 c© empirica 2015


(b) Entwicklung SVP-Beschäftigte*, Index (2002=100)

2002 2004 2006 2008 2010 201290

95

100

105

110

*Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte (SVP) am Arbeitsort, das sind Arbeitsplätze in Musterregion(ohne Beamte und Selbst-ständige).

(c) Anteil Einpendler* in %

2002 2004 2006 2008 2010 20120

20

40

60

(d) Anteil Auspendler* in %

2002 2004 2006 2008 2010 20120

20

40

60

*Anteil der Einpendler/Auspendler an allen SVP-Beschäftigten am Arbeitsort. Einpendler sind SVP-Beschäftigte, die in Musterregi-on arbeiten und außerhalb wohnen; Auspendler sind SVP-Beschäftigte, die in Musterregion wohnen und außerhalb arbeiten. DieBundeslandwerte geben den Durchschnitt aller kreisfreien Städte und Landkreise in Bundesland an.

(e) Verfügbares Einkommen je Haushalt in EUR

2002 2004 2006 2008 2010 201220.000

30.000

40.000

50.000

Musterregion Bundesland Deutschland

Quelle: empirica-Regionaldatenbank (DESTATIS, BA, VGRDL) empirica

4 c© empirica 2015


3 Demografie und Wohnungsangebot

Demografie

Wanderungssaldo und natürliche Bevölkerungsbe-

wegung bestimmen die Bevölkerungsentwicklung,

die in Abbildung 2 abgebildet ist. Die Entwicklung der

Haushalte hängt zudem davon ab, wieviele Personen

in einem Haushalt leben. Die Entwicklung der beiden

Kenngrößen kann daher unterschiedlich verlaufen.

Seit dem Basisjahr (2010) ist die Entwicklung (Ein-

wohner bzw. Haushalte) in vielen Regionen Deutsch-

lands z.T. sprunghaft angestiegen wegen hohem Bin-

nenwanderungsvolumen. Es ist unklar, ob es sich da-

bei um einen Trendbruch oder nur um eine kurzfris-

tige Abweichung nach unten/oben handelt. Falls es

ein Trendbruch ist, hätte er nicht nur Auswirkungen

auf Bevölkerungs- oder Haushaltsprognose, sondern

auch auf die langfristige Prognose der Nachfrage

und des Leerstands (vgl. Abbildung 5 und Abbil-

dung 6).

Abbildung 2: Demografische Entwicklung 1998 bis 2013 und Prognose bis 2030

(a) Anzahl Einwohner und Haushalte

1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 20300

100.000

200.000

300.000

(b) Relative Entwicklung der Einwohner und Haushalte, Index (2010=100)

1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 203090

95

100

105

110

Einwohner Haushalte

Sowohl die vergangene Bevölkerungsentwicklung auf Basis der Bevölkerungsfortschreibung wie auch die Prognosen (Basis 2010)wurden auf den Zensus 2011 umgerechnet.


5 c© empirica 2015


Wanderungen

Die Bevölkerungsentwicklung ist stark mit dem Wan-

derungssaldo einer Region verknüpft. Ist die Zuwan-

derung größer als die Abwanderung, ergibt sich ein

positiver Wanderungssaldo und umgekehrt.

Der Wanderungssaldo von Musterregion ist in Ab-

bildung 3 angegeben, zum Vergleich finden Sie den

Wanderungssaldo aller kreisfreien Städte und Land-

kreise Deutschlands in Karte 1. Neben dem Wande-

rungssaldo hängt die Entwicklung der Einwohnerzahl

auch vom natürlichen Bevölkerungssaldo ab – der

Differenz zwischen Geburten und Todesfällen. Die-

ser Saldo ist jedoch in den allermeisten Regionen

Deutschlands seit Jahren negativ – es werden we-

niger Kinder geboren als Menschen sterben.

Abbildung 3: Wanderungen in Musterregion, Anzahl Personen

(a) Wanderungssaldo 2000 bis 2013

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

−4.000

−2.000

0

2.000

4.000

(b) Zu- und Fortzüge 2008 bis 2013

2008

2009

2010

2011

2012

2013

−20.000

−10.000

0

10.000

20.000

� Zuzüge � Fortzüge


6 c© empirica 2015


Wanderungsverflechtung

Ein positives Wanderungssaldo spiegelt nicht

zwangsläufig die Attraktivität und somit ein nach-

haltiges Bevölkerungswachstum einer Stadt wider.

Stammen die Wanderungsgewinne vor allem aus

dem Umlanda, während Einwohner überregional ab-

wandern, deutet das eher auf eine schrumpfende

Region hin und die künftigen Bevölkerungsgewinne

hängen von der Entleerung des Umlandes ab.

Künftige Wanderungsgewinne sind auch mit Unsi-

cherheit behaftet, wenn die Zuwanderung aus dem

Ausland dominiert. Migrationsströme über die Bun-

desgrenze hängen von einer Vielzahl sozioökonomi-

scher Begebenheiten ab und können daher ebenso

schnell enden, wie sie begonnen haben.

Eine positive Wanderungsbilanz, die vor allem aus

Bevölkerungsgewinnen gegenüber den übrigen Re-

gionen Deutschlands entsteht (oder bestenfalls ge-

paart mit Zuwanderung aus dem Ausland), lässt

hingegen auch auf künftige Bevölkerungsgewinne

schließen. Solche „Schwarmstädte“ ziehen Men-

schen aus allen Regionen Deutschlands an, die

Wanderungsströme sind somit relativ robust.

Abbildung 4: Wanderungssalden nach Herkunfts- und Zielregion, pro 1.000 Einwohner

(a) ins/aus dem Umland*

2008

2009

2010

2011

2012

2013

−4−3−2−1

01234

� Musterregion �Wachstumsstädte � Schrumpfungsstädte

Fortsetzung auf der folgenden Seite...

aDie Wanderungsverflechtungen mit dem Umland in Abbildung 4a werden nur für kreisfreie Städte angegeben.

7 c© empirica 2015


(b) ins/aus übrige(m) Deutschland

2008

2009

2010

2011

2012

2013

−12−9−6−3

0369

12

(c) ins/aus dem Ausland

2008

2009

2010

2011

2012

2013

−12−9−6−3

0369

12

(d) Summe

2008

2009

2010

2011

2012

2013

−12−9−6−3

0369

12

� Musterregion �Wachstumsstädte � Schrumpfungsstädte

* Das Umland besteht aus allen Landkreisen, die unmittelbar an Musterregion angrenzen.


8 c© empirica 2015


Karte 1: Wanderungssaldo 2008 bis 2013 in Deutschland

unter -4 -4 bis unter 0 0 bis unter 4 4 bis unter 8 8 und größer

Dargestellt ist der durchschnittliche Wanderungssaldo je 1.000 Einwohner von 2008 bis 2013.


9 c© empirica 2015


Leerstand

Die Leerstandsentwicklung spiegelt die zunehmend

heterogene Struktur der regionalen Wohnungsmärk-

te in Deutschland wider: Die regionalen Wachstums-

zentren profitieren durch sinkende Wohnungsleer-

stände und steigende Wohnungsnachfrage. Das be-

trifft aber nicht generell die größeren Städte und nicht

nur den Westen. Vielmehr wandern die Menschen

dahin, wo neue Arbeitsplätze entstehen. Dort steigen

in der Folge die Mieten und sinken die Leerstände. In

den Wegzugsregionen dagegen geht die Wohnungs-

nachfrage zurück.

Der CBRE-empirica-Leerstandsindex erhebt aus-

schließlich das Teilsegment des marktaktiven Leer-

standes. Das sind leer stehende Wohnungen, die un-

mittelbar disponibel sind, sowie leer stehende Woh-

nungen, die aufgrund von Mängeln derzeit nicht zur

Vermietung anstehen, aber gegebenenfalls innerhalb

von sechs Monaten aktivierbar wären.

Neben der Entwicklung der Leerstandsquote in Mus-

terregion (vgl. Abbildung 5) finden Sie das aktuelle

Leerstandsniveau aller kreisfreien Städte und Land-

kreise Deutschlands auf der folgenden Seite in Kar-

te 2. Bundesweit liegt der marktaktive Leerstand ak-

tuell bei 3,1 %, den höchsten Leerstand findet man

in der Stadt Salzgitter (11 %), den niedrigsten in der

Stadt München (0,4 %).

Abbildung 5: Leerstandsquote ab 2001 und Prognose der Überhänge* bis 2020, in Prozent

2000 2005 2010 2015 20200

2

4

6

Musterregion Bundesland Westdeutschland (ohne Berlin)

* Die Überhänge # in Abbildung 5 beschreiben die prognostizierte Leerstandquote im Jahr 2020 ohne Abriss/Umwandlung undohne Neubau (untere Variante) bzw. mit Neubau (obere Variante). Sie werden nur für Musterregion ausgewiesen.

Quelle: empirica-Leerstandsindex (bis 2009) & CBRE-empirica-Leerstandsindex (ab 2009) empirica

10 c© empirica 2015


Karte 2: Leerstand in Mehrfamilienhäusern in Deutschland 2013

unter 2 % 2 bis unter 4 % 4 bis unter 6 % 6 bis unter 8 % 8 % und mehr

Quelle: CBRE-empirica-Leerstandsindex (marktaktiv) empirica



Neubauangebot

Ein positiver Wanderungssaldo erhöht die Woh-

nungsnachfrage und senkt den Leerstand. In Wachs-

tumsregionen hält das Neubauangebot mit dem

Nachfragezuwachs meist nicht Schritt. In Schrump-

fungsregionen ist rein quantitativ oft kein Neubau

mehr erforderlich. Steigende Ansprüche führen hier

jedoch zu einer qualitativen Zusatznachfrage, es feh-

len die hochwertigen Angebote mit Neubauqualitä-

ten, z.B. einfamilienhausähnliche Gebäude, d.h. klei-

ne MFH (max. 6-8 Wohneinheiten) mit privaten Rück-

zugsflächen und ebenerdigem Zugang zu begrün-

ten Außenflächen. Geschosswohnungen älterer Bau-

jahrgänge erfüllen diese Anforderungen nicht und

sind daher weniger geeignet für Selbstnutzer.

Abbildung 6: Fertiggestellte Wohnungen in Wohngebäuden bis 2013 und Prognose der jährlichen Neubau-nachfrage bis 2030

1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 20300

500

1.000

1.500

Ist-Insgesamt* Ist-MFH Ist-EZFH# Prognose Ist-Insgesamt* # Prognose Ist-MFH # Prognose Ist-EZFH

* inklusive neuer Wohnungen in bestehenden Wohn- und Nichtwohngebäuden (Baumaßnahmen).




4 Miet- und Kaufpreise

Hintergrund

In diesem Kapitel wird die Entwicklung der Immo-

bilienpreise auf Basis inserierter Wohnungen oder

Häuser angegeben. Bei Kaufpreisen für Wohnun-

gen oder Häuser muss berücksichtigt werden, dass

die tatsächlich vereinbarten Kaufpreise (Transakti-

onspreise) je nach Verhandlungsmacht mehr oder

weniger unter den inserierten Kaufpreisen liegen

können. Der Abschlag liegt auf entspannten Märk-

ten zwischen 5 und 10%, sonst geht er eher gegen

0. Dennoch geben Entwicklung und Struktur der in-

serierten Kaufpreise einen sehr guten Eindruck der

Lage und Entwicklung auf dem Immobilienmarkt für

Kaufobjekte.

Bei Mietwohnungen kann davon ausgegangen wer-

den, dass der inserierte Preis auch dem tatsächli-

chen Mietpreis entspricht. Allerdings dürfen die hier

ausgewiesenen Neuvertragsmieten nicht mit den so-

genannten Bestandsmieten, also Mieten in beste-

henden Mietverträgen, verwechselt werden. Prinzi-

piell kann der Preis von Mietwohnungen, die neu

vermietet werden (Neuvertragsmieten), frei bestimmt

werden. Einschränkungen ergeben sich regional

nach Einführung einer Mietpreisbremse. Mieten aus

bestehenden Mietverträgen (Bestandsmieten) hinge-

gen dürfen gesetzlich nicht beliebig erhöht werden,

häufig wird außerdem vonseiten der Vermieter auf

einen Eingriff in bestehende Mietverträge verzichtet,

um Konflikte zu vermeiden. So können Neuvertrags-

mieten schneller an lokale und makroökonomische

Entwicklungen angepasst werden, weshalb sie den

Bestandsmieten üblicherweise vorauseilen und über

dem Niveau der Bestandsmieten liegen.

Hedonische Preise Preisunterschiede, die auf unterschiedlichen Objekteigenschaften beruhen, können

rechnerisch getrennt werden (hedonische Preise). Dadurch können Zu- bzw. Abschläge für Ob-

jektmerkmale gesondert ausgewiesen werden. Außerdem lässt sich dadurch die Entwicklung oder

Struktur einer typischen Wohnung ausweisen – ohne diese Preisbereinigung ist unklar, ob die Preis-

effekte aus veränderten Objekteigenschaften oder veränderten Rahmenbedingungen resultieren.

Diese preisbereinigte Entwicklung ist in Abbildung 7 abgebildet.

Preisspektrum und Objektmerkmale

Relevant ist auch das gesamte Spektrum der ange-

botenen Preise – es gibt an, auf welchem Niveau die

günstigsten bzw. die teuersten Angebotspreise lie-

gen und ist in Abbildung 8 abgebildet. Für viele Käu-

fer ist zudem die Bruttoanfangsrendite, das Verhält-

nis von Kaufpreis zu Mieteinnahmen, relevant. Die-

ses Verhältnis ist in Abbildung 10 ausgewiesen.

In Tabelle 3 sind die einzelnen Zu- bzw. Abschläge

für verschiedene Merkmale separat angegeben. Üb-

licherweise gehen höhere Ausstattungsklassen mit

höheren Preisen einher. Abweichungen hiervon ent-

stehen beispielsweise dadurch, dass nicht immer alle

preisrelevanten Faktoren inseriert werden und ent-

sprechend auch nicht erfasst werden können. Eine

Wohnung mit einfacher Ausstattung, die sich in ei-

ner Top-Lage befindet, kann beispielsweise deutlich

teurer sein als eine Wohnung in einer schlechten

(Rand-)Lage, auch wenn diese Wohnung gute oder

hochwertige Ausstattungsmerkmale aufweist. Immo-

bilienpreise nach Wohnflächen- und Ausstattungs-

klassen finden Sie in Tabelle 4.

Auf der folgenden Seite wird zunächst das Immobili-

enpreisniveau aller kreisfreien Städte und Landkrei-

se Deutschlands kartografisch dargestellt. Karte 3

hilft, das Immobilienpreisniveau in Musterregion im

Vergleich zu anderen Regionen Deutschlands einzu-

ordnen.



Karte 3: Immobilienpreisniveau in Deutschland 2014

unter 80 80 bis unter 100 100 bis unter 120 120 bis unter 140 140 und mehr

Dargestellt ist die gewichtete Abweichung von Miet- und Kaufpreisen (ETW und EZFH) gegenüber dem bundesweiten Durchschnitt(Deutschland = 100). Je höher der Wert, desto höher ist das Immobilienpreisniveau in der Region.

Quelle: empirica-Preisdatenbank (empirica-systeme.de) empirica



Abbildung 7: Preisentwicklung*

(a) Mietpreise für Mietwohnungen in EUR/qm (nettokalt)1.

Q’0

4

3.Q

’04

1.Q

’05

3.Q

’05

1.Q

’06

3.Q

’06

1.Q

’07

3.Q

’07

1.Q

’08

3.Q

’08

1.Q

’09

3.Q

’09

1.Q

’10

3.Q

’10

1.Q

’11

3.Q

’11

1.Q

’12

3.Q

’12

1.Q

’13

3.Q

’13

1.Q

’14

3.Q

’14

4

6

8

10

12

(b) Kaufpreise für ETW in EUR/qm

1.Q

’04

2.Q

’05

3.Q

’06

4.Q

’07

1.Q

’09

2.Q

’10

3.Q

’11

4.Q

’12

1.Q

’14

0

500

1.000

1.500

2.000

2.500

3.000

(c) Kaufpreise für EZFH in EUR/qm

1.Q

’04

2.Q

’05

3.Q

’06

4.Q

’07

1.Q

’09

2.Q

’10

3.Q

’11

4.Q

’12

1.Q

’14

0

500

1.000

1.500

2.000

2.500

3.000

Neubau alle Baujahre

*Qualitätsbereinigte Preise für 60-79qm (EZFH 100-149qm), Baujahr innerhalb der letzten zehn Jahrgänge (Neubau) bzw. alleBaujahre, gute Ausstattung. Die Daten der alten und neuen Datenquelle wurden verkettet, um Sprünge im Zeitverlauf zu vermeiden.

Quelle: empirica-Preisdatenbank (IDN Immodaten GmbH bis 4.Q’11, seither empirica-systeme.de) empirica



Immobilienpreisverteilung

In Musterregion wird ein Viertel (25 %) aller inse-

rierten Mietangebote zu einem Preis von höchstens

6 EUR/qm angeboten. Für die Hälfte aller Inserate

wird ein Mietpreis von höchstens bzw. mindestens

7,02 EUR/qm verlangt und die teuersten 25 % al-

ler Angebote liegen bei 8,12 EUR/qm und mehr (vgl.

Abbildung 8). Die Kaufpreisverteilung von ETW und

EZFH ist in Abbildung 9 angegeben.

Abbildung 8: Verteilung der inserierten Mietpreise in Musterregion, 2014 in EUR/qm (nettokalt)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1004

6

8

10

12

Anteil an allen Objekten in %

Quelle: empirica-Preisdatenbank (empirica-systeme.de, bis einschließlich 3.Q’14) empirica

Abbildung 9: Verteilung der Angebotspreise in Musterregion, 2014 in EUR/qm

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

Anteil an allen Objekten in %

Kaufpreise ETW Kaufpreise EZFH




(Pseudo-) Bruttoanfangsrendite

Die Bruttoanfangsrendite gibt die Relation zwischen

Kaufpreis einer vermieteten Wohnung und den an-

fänglichen Mieteinnahmen wider. Allerdings enthal-

ten die wenigsten der zum Kauf inserierten Wohnung

neben dem Kaufpreis auch die aktuellen Mieteinnah-

men. Deswegen wird hier der mittlere Kaufpreis al-

ler Eigentumswohnungen ins Verhältnis zum mittle-

ren Mietpreis aller Mietwohnungen gesetzt (vgl. Ab-

bildung 10). Ein solcher Vervielfältiger ist allerdings

problematisch, wenn sich inserierte Miet- und Kauf-

objekte in der entsprechenden Region hinsichtlich ih-

rer Qualität deutlich unterscheiden.

Abbildung 10: Vervielfältiger ETW* in Musterregion, 2004 bis 2014

1.Q

’04

3.Q

’04

1.Q

’05

3.Q

’05

1.Q

’06

3.Q

’06

1.Q

’07

3.Q

’07

1.Q

’08

3.Q

’08

1.Q

’09

3.Q

’09

1.Q

’10

3.Q

’10

1.Q

’11

3.Q

’11

1.Q

’12

3.Q

’12

1.Q

’13

3.Q

’13

1.Q

’14

3.Q

’14

10

15

20

25

30

*Qualitätsbereinigte Kaufpreise / Mietpreise*12, je 60-79qm, Baujahr innerhalb der letzten zehn Jahre, gute Ausstattung. Ein Wertvon 25 gibt beispielsweise an, dass der mittlere Kaufpreis einer Eigentumswohnung in Musterregion 25-mal so hoch ist wie diemittleren jährlichen Mietpreise in Musterregion.




Zu- und Abschläge für Objektmerkmale

Die einzelnen Zu- bzw. Abschläge für verschiedene

Merkmale sind in Tabelle 3 angegeben. Für Miet-

wohnungen in Musterregion wurde beispielsweise

eine 60-79qm große Wohnung als Referenzwoh-

nung definiert, die innerhalb der letzten zehn Jahre

gebaut wurde und eine gute Ausstattung hat. Der

Mietpreis dieser Referenzwohnung liegt im aktuel-

len Quartal bei 8,95 EUR/qm. Für Wohnungen mit

derselben Ausstattung und Größenklasse, die da-

gegen in den 1970er Jahren gebaut wurden, ergibt

sich ein Abschlag von -2,88 EUR/qm, der Miet-

preis dieser Wohnung liegt entsprechend bei 8,95-

2,88=6,07 EUR/qm.

Tabelle 3: Zu-/Abschläge nach Baualter, Wohnfläche und Ausstattung in EUR/qm, 3.Q’14

(a) Mietwohnungen (nettokalt)

Zu- und Abschläge

Baualter Ausstattung Fläche

Ref

eren

z*

00er

Jahr

e

90er

Jahr

e

80er

Jahr

e

70er

Jahr

e

60er

Jahr

e

50er

Jahr

e

vor1

950

nied

rig

nor m

al

hoch

wer

tig

40-5

9qm

80-9

9qm

größ

er10

0qm

8,95 -1,24 -1,89 -1,99 -2,88 -2,44 -1,98 -2,02 -0,66 -0,50 0,78 0,22 0,07 0,50

(b) Eigentumswohnungen

Zu- und Abschläge


Ref

eren

z*

00er

Jahr

e

90er

Jahr

e

80er

Jahr

e

70er

Jahr

e

60er

Jahr

e

50er

Jahr

e

vor1

950

nied

rig

norm

al

hoch

wer

tig

40-5

9qm

80-9

9qm

größ

er10

0qm

2.672 -300 -907 -1.116 -1.400 -1.393 -975 -1.077 -215 -40 260 -141 78 712

(c) Ein- oder Zweifamilienhäuser

Zu- und Abschläge


Ref

eren

z*

00er

Jahr

e

90er

Jahr

e

80er

Jahr

e

70er

Jahr

e

60er

Jahr

e

50er

Jahr

e

vor1

950

nied

r ig

norm

al

hoch

wer

tig

klei

ner1

00qm

150-

200q

m

größ

er20

0qm

2.277 84 3 -78 -327 -334 -362 -404 -165 -40 54 66 -88 -146

* Baujahr innerhalb der letzten zehn Jahre, 60-79qm (EZFH 100-149qm) und gute Ausstattung.

Quelle: empirica-Preisdatenbank (empirica-systeme.de) empirica



Tabelle 4: Mittelwerte nach Wohnungsgröße und Ausstattung im Jahr 2014 in Musterregion

(a) Mietwohnugen in EUR/qm (nettokalt)

Wohnungsgröße

Ausstattung kleiner 40qm 41-60qm 61-80qm 81-100qm 101-120qm größer 120qm Insgesamt

einfach 8,07 6,70 6,67 6,46 7,26 - 7,08normal 8,18 7,02 6,66 7,03 7,28 7,37 7,04gut 8,94 7,33 7,20 7,44 7,81 8,51 7,50hochwertig - 9,00 8,35 8,41 10,03 9,05 8,86Insgesamt 8,31 7,08 6,89 7,20 7,85 8,10 7,24

Fallzahl

einfach 204 293 133 56 10 - 701normal 359 1.415 1.130 395 108 74 3.481gut 161 585 705 243 92 76 1.862hochwertig - 25 54 40 32 31 186Insgesamt 728 2.318 2.022 734 242 186 6.230

(b) Eigentumswohnungen in EUR/qm

Wohnungsgröße

Ausstattung kleiner 40qm 41-60qm 61-80qm 81-100qm 101-120qm größer 120qm Insgesamt

einfach 1.972 1.420 1.120 - - - 1.589normal 1.719 1.576 1.495 1.913 2.752 2.800 1.852gut 1.908 1.695 1.705 2.019 2.931 2.997 2.083hochwertig 2.533 1.976 2.675 2.421 3.092 3.840 2.900Insgesamt 1.935 1.633 1.726 2.071 2.915 3.211 2.115

Fallzahl

einfach 33 25 17 - - - 80normal 63 118 130 76 50 40 477gut 30 117 244 140 108 66 705hochwertig 22 14 48 58 46 54 242Insgesamt 148 274 439 276 205 162 1.504

(c) Ein- und Zweifamilienhäuser in EUR

Wohnungsgröße

Ausstattung 60-79qm 80-99qm 100-119qm 120-139qm 140-159qm größer 159qm Insgesamt

einfach - 140.318 162.709 196.509 - - 208.926normal - 160.871 227.038 236.766 307.731 417.369 261.941gut 131.857 162.300 200.431 274.751 297.865 336.964 236.003hochwertig - 178.119 233.313 272.641 301.599 415.015 295.181Insgesamt 139.131 160.714 210.788 257.734 298.325 388.188 255.086

Fallzahl

einfach - 17 11 11 - - 58normal - 31 40 37 22 36 174gut 28 40 90 51 33 50 292hochwertig - 16 36 39 25 51 176Insgesamt 49 104 177 138 88 144 700

Hinweis: Für leere Tabellenfelder („-“) liegen zu wenig Angaben vor (n < 10).

Quelle: empirica-Preisdatenbank (empirica-systeme.de, inklusive 3.Q’14) empirica



Immobilienblase

Nicht jeder Preisanstieg birgt die Gefahr einer Blase. Wird das Angebot relativ zur Nachfrage knapper,

sind steigende Preise unproblematisch. Eine Blase droht erst,

• wenn sich der „Normalverdiener“ die Immobilie nicht mehr leisten kann

(Kaufpreise steigen schneller als Einkommen) oder

• wenn Mietwohnungen sich nicht durch Mieteinnahmen refinanzieren lassen

(Kaufpreise steigen schneller als Mieten) oder

• wenn in spekulativer Erwartung steigender Preise ohne Rücksicht auf die Nachfrage immer mehr

Wohnungen gebaut werden (und dazu immer mehr Kredite aufgenommen werden), die irgendwann

nicht mehr vermarktbar sind, weshalb dann die Preise verfallen.

In Tabelle 5 werden die Trends für die genannten

Gefahren quantifiziert und als Indikator dargestellt.

gibt an, dass keine Blasengefahr besteht, ist der

Normalwert und signalisiert hohe Blasengefahr.

Diese vier Indikatoren (Vervielfältiger, Preis-

Einkommens-Verhältnis, Fertigstellungen je Einwoh-

ner) können beobachtet werden. So kosten z.B.

neuere Eigentumswohnungen im bundesdeutschen

Durchschnitt derzeit 4,5 Jahreseinkommen oder 24,3

Jahresmieten. Pro Tsd. Einwohner wurden knapp 3

Wohnungen errichtet. Stellt man diese Werte z.B.

den Vergleichswerten des Jahres 2004 gegenüber

– ein Jahr, in dem niemand eine Preisblase ver-

mutet hat und der Markt eher leicht unterbewertet

war –, dann sind ETWs heutzutage eher preiswer-

ter (-0,4 Jahreseinkommen bzw. -1,6 Jahresmieten),

die Fertigstellungen weitaus geringer (-0,6 pro Tsd.

Einwohner). Eine bundesweite Preisblase lässt sich

damit nicht attestieren.

Tabelle 5: Blasenindikatoren

Verfielfältiger Preis-Einkommen Fertigstellungen Whg./ Gesamtein-

Kaufpreis/Jahresmiete Kaufpreis*/Jahreseinkommen 1.000 Einwohner schätzung

Ampel 1.Q’04 3.Q’14 Ampel 1.Q’04 3.Q’14 Ampel 1.Q’04 3.Q’14 ggü. 1.Q’04

Musterregion, KS 20,3 24,9 6,2 6,4 1,9 0,8

Deutschland 25,9 24,3 4,9 4,5 3,3 2,7

Verteilung über alle kreisfreien Städte (KS) und Landkreise (LK) (3.Q’14)

Preisrückgang 28%

keine Blasengef. 53% 42% 75% 20%

sehr geringe Blasengef. 13%

geringe Blasengef. 21%

Normalwert 9% 46% 18% 10%

mäßige Blasengef. 5%

hohe Blasengef. 38% 12% 7% 1%

KS und LK insgesamt 100% 100% 100% 100%

Quelle: empirica-Regionaldatenbank (DESTATIS) & empirica-Preisdatenbank empirica



Karte 4: Blasengefahr in den Städten und Landkreisen Deutschlands, 3.Q’14

Preisrückgang keine Blasengefahr sehr geringe Blasengefahr geringe Blasengefahr Normalwert bis... ...mäßige Blasengefahr hohe Blasengefahr

Quelle: empirica-Preis- und Regionaldatenbank (DESTATIS) empirica


Download - empirica-Wohnungsmarktreport 2015 · 2015-09-10 · empirica-Wohnungsmarktreport 2015 Musterregion (kreisfreie Stadt) erstellt im Februar 2015 Dieserempirica-Wohnungsmarktreport kann

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