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Elemente und Bausteine eines Benchmarkings

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Immobilien-Benchmarking

Zusammenfassung

In Kap. 3 werden unterschiedliche Einflussfaktoren auf die Nutzungskosten einer Immobilie aufgeführt, analysiert und erläutert. Diese Betrachtung ist vor allem aus drei Gründen wichtig:

  • In Abhängigkeit der Einflussrelevanz kann der Fokus auf die entscheidenden Kennziffern gelenkt werden.

  • Erst dadurch wird eine Vergleichbarkeit zwischen verschiedenen Objekten hergestellt.

  • Die Kenntnis der Einflusswirksamkeit vereinfacht die Ursachenanalyse von Abweichungen.

Ausgehend von der Definition werden die Grundlagen für ein Benchmarking und seine Bausteine praxisnah dargestellt. Bei den einzelnen Bausteinen (Stamm- und Bewegungsdaten sowie Kennzahlen und -systeme) wird insbesondere auf die für das Immobilien-Benchmarking wesentlichen Informationen eingegangen.

Weitergehend werden die unterschiedlichen Kennzahlenarten vorgestellt und näher erläutert. Wichtige Kennzahlenarten bzw. -systeme werden in ihrer Entstehung und Anwendung beschrieben, bewertet und darüber hinaus deren Funktion innerhalb des Nutzungskostencontrollings erläutert. Insofern sich ein Benchmarking beispielsweise auf eine andere Sichtweise als die eines Mieters bzw. Nutzers bezieht (z. B. eigennutzende Unternehmen) werden weitergehende Informationen im Sinne einer Vollkostenanalyse mit in ein Benchmarking einbezogen (Kostenarten Strom, kommunale Abgaben, Versicherungsprämien etc.) – die Systematik bleibt davon jedoch unberührt.

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Notes

  1. 1.

    Die anderen Produktionsfaktoren sind: Arbeit, Boden, Kapital und technischer Fortschritt.

  2. 2.

    Unter den Begriff Wohnungsunternehmen fallen auch Eigentümer mehrerer Wohnimmobilien.

  3. 3.

    Angaben zu Straßenreinigungsgebühren und sonstigen öffentlichen Abgaben können bei der jeweiligen Gemeinde oder Stadt erfragt werden.

  4. 4.

    Bei der Wohnungswirtschaft in Analogie zur Mietspiegelsystematik.

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Bogenberger, S., Reisbeck, T. (2017). Elemente und Bausteine eines Benchmarkings. In: Immobilien-Benchmarking. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-55366-4_3

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