Aktuell können Immobilien aufgrund günstiger Rahmenbedingungen ein gesteigertes Investitionsinteresse verzeichnen. Während Privatanleger bei Wohnimmobilien Motive wie Altersvorsorge verfolgen, zielen institutionelle Investoren auf eine optimierte Kapitalallokation ab. Speziell die Investitionsentscheidungen institutioneller Investoren werden auf Grundlage von Prognosen getroffen. Ein Modell stellt ARIMA dar, welches in dieser Seminararbeit untersucht und anhand eines ausgewählten Wohnimmobilienmarktes angewendet werden soll.
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Formelverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1. Abschnitt: Prognosen auf dem Wohnimmobilienmar
A. Bedeutung von Prognosen
B. Notwendigkeit der Abgrenzung von Wohnimmobilienmärkten
C. Datenerfassungsmöglichkeiten
I. Erfassungsmethoden bei der Datenerhebung
II. Datenquellen bei der Datenerhebung
2. Abschnitt: ARIMA zur Prognose von Wohnimmobilienpreisen
A. Prämissen des Zeitreihenmodells
I. Grundannahmen an die Zeitreihe
II. Anforderungen an den Datenbestand
B. Funktionsweise des ARIMA-Modells
I. Autoregressiver Prozess p-ter Ordnung
II. Moving Average-Prozess q-ter Ordnung
III. Wirkungszusammenhänge im ARIMA-Modell
3. Abschnitt: Beispielhafte Umsetzung und Würdigung des ARIMA-Modells
A. Anwendung an einem Wohnimmobilienmarkt mittels SPSS
I. Vorüberlegung
II. Überprüfung der Prämissen des Zeitreihenmodells
III. Abweichungsanalyse der Prognoseergebnisse
B. Würdigung von ARIMA bei Wohnimmobilien
C. Ausblick
Anhang
Quellenverzeichnis
- Quote paper
- Daniel Hummitzsch (Author), 2018, Prognose von Wohnimmobilienmärkten mittels des ARIMA-Modells, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/950652
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