Big Data basierte Analyse des Einflusses traditioneller und neuartiger Faktoren auf Mietpreise in Düsseldorf - Dominic Hernes; Frank Lehrbass; Kevin Maucy (MA Akademie Verlags- und Druck-Gesellschaft mbH, 2021)
Wenn es um die Erklärung der Höhe einer Miete oder synonym den Mietpreis oder Mietzins geht, wird unter Praktikern oft die Lage des Mietobjekts herangezogen. Demnach müssten die Koordinaten eines Objekts oder der Stadtteil Faktoren von überragender Bedeutung sein. Dies ist eine Hypothese mit zu klärendem Wahrheitsgehalt. Die vorliegende empirische Studie untersucht deshalb alle verfügbaren Faktoren auf ihren Einfluss auf den Mietpreis pro Quadratmeter kalt. Gesicherte Erkenntnisse über diese Wirkungszusammenhänge sind von großer Bedeutung für diverse Marktteilnehmer. Wir wollen nur einen Anwendungsbereich exemplarisch hervorheben: Bei der Bewertung von Immobilien spielt im Rahmen des Ertragswertverfahrens der Jahresreinertrag oder synonym Jahresrohertrag eine zentrale Rolle. Dieser benötigt die Kaltmiete als Ausgangsgrösse (Vgl. Brauer, 2001, S. 396). Investoren in Wohnimmobilien könnten von daher ein Interesse an den Faktoren haben, die wirklich relevant sind. Die neuartigen Faktoren stammen aus Bewertungsportalen und Kartenwerkzeugen im Internet. Da diese neuartigen Variablen aus verschiedenen Datenquellen stammen, nicht zwingend objektive Messwerte darstellen, schnell entstehen und insgesamt eine große Datenmenge darstellen, kann man die betrachteten Faktoren als Big Data bezeichnen. Den Einfluss dieser neuartigen Variablen, welche auch als nicht-traditionelle Kennwerte bezeichnet werden, wollen wir in dieser Arbeit untersuchen. (...)
Keywords: 330; Miete; Big Data; Data Analytics; Düsseldorf