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Methoden der Daten- und Informationsgewinnung

  • Alexander Georgi
Part of the Gabler Edition Wissenschaft book series (GEW)

Zusammenfassung

Folgende Aussage von Myers und Beck verdeutlicht anschaulich die gegenwärtig bestehenden Forschungsdefizite in den Bereichen Datenbeschaffung und -analyse: “Real estate market analysis suffers from two major problems. One is the relative absence of usable data. The other is the relative lack of rigorous and defensible methods for analysing the limited data that are available.”189 Dieses beschriebene Szenario tangiert die Bundesrepublik Deutschland in noch größerem Maße als die USA, da die Datenkultur für die Immobilienökonomie hierzulande noch bedeutend weniger ausgeprägt ist.

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Literatur

  1. 189.
    Myers, D. und Beck, K. (1994), S. 259.Google Scholar
  2. 190.
    Vgl. Böhler, H. (1992). S. 55.Google Scholar
  3. 191.
    Vgl. Churchill, Jr. G. A. (1995), S. 273.Google Scholar
  4. 192.
    In Anlehnung an Weis. H. C. und Steinmetz, P. (1998), S. 63.Google Scholar
  5. 193.
    Vgl. Hammann, P. und Erichson, B. (1994), S. 61.Google Scholar
  6. 194.
    Böhler, H. (1992), S. 54.Google Scholar
  7. 195.
    Im folgenden werden einige Unternehmungen als Träger beispielhaft aufgezählt: 1. Marktforschungsinstitute: Empirica Gesellschaft für Struktur- und Stadtforschung mbH; Gesa Gesellschaft für Handels-, Standort- und Immobilienberatung mbH; Gewos Institut für Stadt-, Regional- und Wohnungsforschung GmbH; Pestel Institut für Systemforschung e. V.; Prognos; ifs Institut für Städtebau, Wohnungswirtschaft und Bausparwesen e. V. sowie Münchener Institut Bulwien und Partner GmbH. 2. Kreditinstitute bzw. Tochterunternehmungen: Bavaria Immobilienconsult und Baurevision GmbH (Bankgesellschaft Berlin AG); Commerzbank AG Berlin; Deutsche Bank Research GmbH; Deutsche Pfandbrief- und Hypothekenbank AG; DSL-Bank; Dr. Lübke Immobilien GmbH (Dresdner Bank AG); Bankhaus Ellwanger and Geiger; HypoVereinsbank AG; WestProjekt and Consult GmbH (Westdeutsche Immobilienbank AG). 3. Immobilienmakler und Immobilienconsulter: Aengevelt Immobilien KG; Angermann GmbH; AUFINA GmbH; Blumenauer GmbH and Co. KG; Brockhoff and Partner Immobilien GmbH; DTZ Consulting GmbH; Herring Baker Harris Deutschland GmbH; Jones Lang LaSalle; Müller Consult GmbH; Comfort Gesellschaft für Geschäftsflächen mbH. 4. Industrieunternehmungen: debis Immobilienmanagement GmbH; DBImm GmbH (Deutsche Bahn); Thyssen Immobilien GmbH; VITERRA Immobilien AG (VEBA AG).Google Scholar
  8. 196.
    Aus Unternehmenssicht gibt es verschiedene Gruppen, die Ansprüche und Erwartungen an das Unternehmen besitzen. Diese verschiedenen Anspruchsgruppen werden auch als Stakeholder bezeichnet. Differenziert werden kann zwischen internen und externen Stakeholdern. Es werden alle Gruppen und Organisationen berücksichtigt, die direkt sowie indirekt und gegenwärtig sowie zukünftig in Beziehung zu der Unternehmung stehen. Vgl. hierzu Thommen, J.-P. und Achleitner, A.-K. (1998), S. 46–47. Selbstverständlich können Stakeholder auch aus der Perspektive einer Gruppe oder Abteilung wie dem Immobilienmarkt-Research definiert werden.Google Scholar
  9. 197.
    So wird das Internet derzeit auch schon von Firmen im Rahmen der Primärmarktforschung durch Internet-Befragungen genutzt, da diese Art der Erhebungsform zwischen 20 und 30 Prozent günstiger sowie schneller als traditionelle Befragungen erfolgen kann.Google Scholar
  10. 198.
    Vgl. o.V. (19981), S.?I.Google Scholar
  11. 199.
    Vgl. hierzu Koch, J. (1997), S. 60 sowie Weis, H. C. und Steinmetz, P. (1995), S. 76.Google Scholar
  12. 200.
    Vgl. Koch, J. (1997), S. 61.Google Scholar
  13. 201.
    Vgl. Weis, H. C. und Steinmetz, P. (1998), S. 70.Google Scholar
  14. 202.
    Vgl. Harmer, M. (1997), S. 68.Google Scholar
  15. 203.
    Vgl. Hüttner, M. (1997), S. 70–72.Google Scholar
  16. 204.
    Vgl. Weis, H. C. und Steinmetz, P. (1998), S. 73.Google Scholar
  17. 205.
    Vgl. Hüttner, M. (1997), S. 75–77.Google Scholar
  18. 206.
    Vgl. Koch, J. (1997), S. 69–70.Google Scholar
  19. 207.
    Vgl. Weis, H. C. und Steinmetz, P. (1998), S. 77–79.Google Scholar
  20. 208.
    Vgl. Berekoven, L; Eckert, W. und Ellenrieder, P. (1996), S. 107 und 109.Google Scholar
  21. 209.
    In Anlehnung an: Weis, H. C. (1993), S. 106 und Hüttner, M. (1997), S. 77.Google Scholar
  22. 210.
    Vgl. Koch, J. (1997), S. 74–75. Hiemach sind mögliche Antwortkategorien bei geschlossenen Fragen: I. ja-nein-Fragen: Der Befragte kann die Frage nur mit ja oder nein beantworten. 2. Alternativ-Fragen: Der Befragte kann zwischen zwei vorgegebenen Antworten wählen. 3. Skala-Fragen: Hier kann der Befragte auf einer Skala von beispielsweise,+3“ über „0” bis „-3“ die Frage quantitativ beantworten. 4. Rangfolge-Fragen: Hier kann der Befragte aus einer Aufzählung die aus seiner Sicht attraktivsten Gegenstände nennen.Google Scholar
  23. 211.
    Vgl. Weis, H. C. und Steinmetz, P. (1998), S. 94. Hiernach zählen zu den Steuerungsfragen unter anderem: 1. Kontakt- und Eisbrecherfragen: Es handelt sich um möglichst einfach und neutral gehaltene Fragen zur Erhöhung des Interesses und der Kommunikationsbereitschaft des zu Befragenden. 2. Übergangs- und Vorbereitungsfragen: Insbesondere bei Mehrthemenbefragungen sollen die Gedankengänge des Befragten in die gewünschte Richtung gelenkt werden. 3. Ablenkungs- und Pufferfragen: Um Ausstrahlungseffekte vom bisherigen Thema zu beseitigen, sollten zwischen thematisch verwandten Fragen diese Art der Fragen integriert werden. 4. Motivationsfragen u.a. zur Erhöhung der Antwortbereitschaft. 5. Kontrollfragen zur Feststellung des Wahrheitsgehaltes der bisher gestellten Fragen. 6. Fragen zur Person sollten aufgrund der erhöhten Auskunftsbereitschaft zum Ende der Befragung erfolgen.Google Scholar
  24. 212.
    Vgl. Koch, J. (1997), S. 77. Die Frageformulierung muß hiernach drei Voraussetzungen erfüllen: 1. Einfachheit der Fragen: Die Frage muß allen Befragten unmittelbar verständlich sein. 2. Eindeutigkeit der Fragen: Die Fragen müssen eine eindeutige Antwort ermöglichen, Mißverständnisse ausschließen sowie von jedem Befragten analog aufgefaßt werden. 3. Neutralität der Fragen: Der Befragte darf nicht durch die Fragestellung beeinflußt werden.Google Scholar
  25. 213.
    Vgl. Hüttner, M. (1997), S. 122–123.Google Scholar
  26. 214.
    Vgl. Koch, J. (1997), S. 78. Nach Weis, H. C. und Steinmetz. P. (1995), S. 101–103 lassen sich vier Skalentypen unterscheiden: I. Nominalskala: Bestimmung von Gleichheit und Ungleichheit (Haustyp. Postleitzahl,aaa). 2. Ordinalskala: Zusätzlich Bestimmung einer Rangfolge. 3. Intervallskala: Zusätzlich gleiche Intervalle mit willkürlich festgelegtem Nullpunkt. 4. Verhältnisskala: Zusätzlich Bestimmung gleicher Verhältnisse mit absolutem Nullpunkt.Google Scholar
  27. 215.
    Vgl. Hüttner, M. (1997), S. 124–138.Google Scholar
  28. 216.
    Wellenreuther. M. (1982), S. 179.Google Scholar
  29. 217.
    Pepels, W. (1997), S. 26.Google Scholar
  30. 218.
    Vgl. Koch, J. (1997), S. 84.Google Scholar
  31. 219.
    Hüttner, M. (1997), S. 158.Google Scholar
  32. 220.
    Vgl. Beike, P. und Christmann, G. (1974), S. 21.Google Scholar
  33. 221.
    Vgl. Weis, H. C. und Steinmetz, P. (1998), S. 112–113.Google Scholar
  34. 222.
    Bei der Nicht-durchschaubaren Situation kennt die beobachtete Person den Zweck der Beobachtung nicht, weiß aber um ihre Aufgabe und Rolle als Beobachtungsperson. Im Rahmen der Quasi-biotischen Situation weiß die beobachtete Person nicht um den Zweck der Beobachtung und ihre eigentliche Aufgabe, lediglich aber um ihre Rolle als Beobachtungsperson. Vgl. Berekoven, L, Eckert, W. und Ellenrieder, P. (1996), S. 147.Google Scholar
  35. 223.
    Der Bewußtseinsgrad des Beobachteten ist aus Sicht der Kreditinstitute beispielsweise bei der Frage nach dem aktuellen Stand der Vertriebsaktivitäten der Kreditnehmer bei Bauträgermaßnahmen von Interesse. So können die Mitarbeiter eines Kreditinstitutes als potentielle Käufer bei großen Bauvorhaben auftreten und so wesentliche weiterftihrende Erkenntnisse über den Vertriebsstand sowie Preisnachlässe erhalten.Google Scholar
  36. 224.
    Vgl. Berekoven, L, Eckert, W. und Ellenrieder, P. (1996), S. 147.Google Scholar
  37. 225.
    Vgl. hierzu: Lehmeier, H. (1979), S. 119–120; Rogge, H.-J. (1981), S. 129; Böhler, H. (1992), S. 95; Pepels, W. (1997), S. 27.Google Scholar
  38. 226.
    Vgl. hierzu: Lehmeier, H. (1979), S. 120; Rogge, H.-J. (1981), S. 130; Böhler, H. (1992), S. 95–96; Koch, J. (1997), S. 84; Pepels, W. (1997), S. 27.Google Scholar
  39. 227.
    Vgl. Berekoven, L., Eckert, W. und Ellenrieder, P. (1996), S. 93 und 123.Google Scholar
  40. 228.
    Vgl. Hüttner, M. (1997), S. 183.Google Scholar
  41. 229.
    Vgl. Hammann, P. und Erichson, B. (1994), S. 137.Google Scholar
  42. 230.
    Vgl. Hüttner, M. (1997), S. 183.Google Scholar
  43. 231.
    Vgl. Berekoven, L., Eckert, W. und Ellenrieder, P. (1996), S. 123.Google Scholar
  44. 232.
    Vgl. Koch, J. (1997), S. 101.Google Scholar
  45. 233.
    Vgl. Beret:oven, L., Eckert, W. und Ellenrieder, P. (1996). S. 124.Google Scholar
  46. 234.
    Vgl. Weis, H. C. und Steinmetz, P. (1998), S. 166–167.Google Scholar
  47. 235.
    Vgl. Pepels, W. (1997), S. 224.Google Scholar
  48. 236.
    Vgl. Koch, J. (1997), S. 108.Google Scholar
  49. 237.
    Vgl. Pepels, W. (1997), S. 224.Google Scholar
  50. 238.
    Vgl. Günther, M. (1998), S. 6 ff.Google Scholar
  51. 239.
    Vgl. Berekoven, L., Eckert, W. und Ellenrieder, P. (1996), S. 96–97.Google Scholar
  52. 240.
    Vgl. Berekoven, L., Eckert, W. und Ellenrieder, P. (1996), S. 97.Google Scholar
  53. 241.
    Vgl. Hüttner, M. (1997), S. 97–98; Koch, J. (1997), S. 64 und Berekoven, L., Eckert, W. und Ellenrieder, P. (1996), S. 96–97.Google Scholar
  54. 242.
    Vgl. Falk, B. (1996a), S. 496.Google Scholar
  55. 243.
    Vgl. Rehäuser, J. und Krcmar, H. (1996). S. 3–4.Google Scholar
  56. 244.
    Vgl. Wittmann. W. (1959), S. 14.Google Scholar
  57. 245.
    Vgl. Pautzke, G. (1989), S. 66.Google Scholar
  58. 246.
    Vgl. Pawlowski, P. (1995), S. 442.Google Scholar
  59. 247.
    Ein Überblick über die „lernende Organisation“ findet sich beispielsweise bei: Schüppel, J. (1996), insbesondere in den Kapiteln I und 2.Google Scholar
  60. 248.
    Vgl. Deiser, R. (1996), S. 54.Google Scholar
  61. 249.
    Vgl. Meen, D. und Keough, M. (1992), S. 68.Google Scholar
  62. 250.
    Vgl. Hahn, D. (1996), S. 13.Google Scholar
  63. 251.
    Vgl. Nonaka, I. (1992), S. 95.Google Scholar
  64. 252.
    Vgl. Schneider, U. (1996), S. 41.Google Scholar
  65. 253.
    Vgl. Hanft, A. (1996), S. 145.Google Scholar
  66. 254.
    Vgl. Prange, C.; Probst, G.; Ruling, C. (1996), S. 13.Google Scholar
  67. 255.
    Vgl. hierzu das Kapitel 5.3.2.2 auf der Seite 64.Google Scholar
  68. 256.
    Vgl. Schneider, U. (1996). S. 7.Google Scholar
  69. 257.
    Vgl. zur Problematik der Informationsanhäufung: Kappler, E. (1996), S. 183.Google Scholar
  70. 258.
    Vgl. Schneider, U. (1996). S. 7.Google Scholar
  71. 259.
    Vgl. Schuppel, J. (1996), S. 197.Google Scholar
  72. 260.
    Siehe zur Problematisierung von wissensintensiven Unternehmen auch: Rehäuser, J., Krcmar, H. (1996), S. 24; Bonora, E.A., Revang, O. (1993), S. 191 und Starbuck, W. (1992), S. 715.Google Scholar
  73. 261.
    Vgl. Schüppel, J. (1996), S. 198.Google Scholar
  74. 262.
    Vgl. Schneider, U. (1996), S. 27.Google Scholar
  75. 263.
    Schüppel, J. (1996), S. 198–209.Google Scholar
  76. 264.
    Bonora, E. A., Revang, O. (1993), S. 191.Google Scholar
  77. 265.
    Vgl. Schüppel, J. (1996), S. 214–215 sowie weitere hier genannte Maßnahmen zum Management innerer Wissenspotentiale.Google Scholar
  78. 266.
    Vgl. Schneider, U. (1996), S. 28.Google Scholar
  79. 267.
    Vgl. Schüppel, J. (1996), S. 216.Google Scholar
  80. 268.
    Vgl. hierzu Kapitel 5.4 auf der Seite 68.Google Scholar
  81. 269.
    Vgl. Schüppel, J. (1996), S. 226–227 sowie weitere hier genannte Maßnahmen zum Management äußerer Wissenspotentiale.Google Scholar
  82. 270.
    Vgl. Rüegg-Stürm, J. und Gomez, P. (1994), S. 371.Google Scholar
  83. 271.
    Vgl. Schüppel, J. (1996), S. 256.Google Scholar
  84. 272.
    Vgl. Nonaka, I. (1992), S. 97. Siehe hierzu auch die vier Grundmuster des expliziten und impliziten Wissens, nach denen innerhalb einer Organisation Wissen erzeugt wird.Google Scholar
  85. 273.
    Vgl. Schüppel, J. (1996), S. 260–261.Google Scholar
  86. 274.
    Vgl. Walsh, J. P. und Ungson, R. G. (1991), S. 59.Google Scholar
  87. 275.
    Vgl. Kogut, B. und Zander, U. (1992), S. 384.Google Scholar
  88. 276.
    Vgl. Schneider, U. (1996), S. 21.Google Scholar
  89. 277.
    Vgl. Schüppel, J. (1996), S. 228–237.Google Scholar
  90. 278.
    Vgl. Schüppel, J. (1996), S. 237–254.Google Scholar
  91. 279.
    Vgl. Steinmüller, W. (1993), S. 236.Google Scholar
  92. 280.
    Vgl. zu dem Begriff Benchmarking: Hillen, J. (1997), S. 55. Nach Hillen gibt es keine eindeutige Definition des Begriffs Benchmarking. Hillen definiert Benchmarking wie folgt: Benchmarking ist eine strukturierte Methode zur Aufdeckung von eigenen Leistungslücken durch Vergleich mit Bestleistungen (Benchmark) mit dem Ziel, durch die gewonnenen Erkenntnisse die Leistungslücken zu schließen und durch ständige Verbesserung auf Dauer eine Spitzenposition zu bekleiden. Dabei nimmt die Erfüllung der Kundenwünsche einen hohen Stellenwert ein. Mit Benchmarking sollen sprunghafte, deutliche Verbesserungen (Quantensprünge) erzielt werden. Kleine, kontinuierliche Verbesserungen lassen sich auch mit anderen Instrumenten erzielen.Google Scholar
  93. 281.
    Vgl. Töpfer, A. (1997), S. 202.Google Scholar
  94. 282.
    Vgl. Hillen, J. (1997), S. 54.Google Scholar
  95. 283.
    Vgl. Töpfer, A. (1997), S. 202.Google Scholar
  96. 284.
    Vgl. Pieske, R. (1995), S. 40–4I.Google Scholar
  97. 285.
    Vgl. Camp, R.C. (1994).Google Scholar
  98. 286.
    Vgl. Töpfer, A. (1997), S. 202–205, Camp, R. C. (1994), S. 20 ff.: Ohinata, Y. (1994), S. 50 ff. und KarlÖfOsthlom (1994), S. 86 ff.Google Scholar
  99. 287.
    Vgl. Töpfer, A. (1997), S. 202–205.Google Scholar
  100. 288.
    Als Best-Practice-Unternehmens wird der Marktführer mit optimierten Arbeitsabläufen in diesem Segment bezeichnet.Google Scholar
  101. 289.
    Nach Töpfer, A. (1997), S. 204, besteht für Unternehmen mit durchschnittlichen Leistungen die Gefahr, bei dem Vergleich mit dem Best-Practice-Unternehmen, sich zuviel und zu schnell verändern zu wollen.Google Scholar
  102. 290.
    Das Ziel der Phase 4 ist die Erstellung von To-Do-Listen, aus denen explizit hervorgeht, wer bis wann mit wem etwas zu erledigen hat.Google Scholar
  103. 291.
    Vgl. Bürge!, H. D.; Haller, C. und Forschner, M. (1997), S. 79.Google Scholar
  104. 292.
    Vgl. Töpfer, A. (1997), S. 205.Google Scholar
  105. 293.
    Vgl. Bürgel, H. D.; Haller, C. und Forschner, M. (1997), S. 81.Google Scholar
  106. 294.
    Vgl. Pelzt, W. (1996), S. 6.Google Scholar
  107. 295.
    Vgl. Becher, S. 1996, S. 97.Google Scholar
  108. 296.
    Vgl. Altenseuer, T. (1995), S. 5.Google Scholar
  109. 297.
    Fine Ausnahme bildet die Fortschreibung des Wohnungsbestandes, da die Wohnungsabgänge nicht vollständig erfaßt werden. Diese Problematik wird im folgenden noch diskutiert.Google Scholar
  110. 298.
    Vgl. Altenseuer, T. (1995), S. 6.Google Scholar
  111. 299.
    Die gif - Gesellschaft für Immobilienwirtschaftliche Forschung e. V. - hat dem Statistischen Bundesamt im September 1999 konkrete Vorschläge zur Verbesserung der amtlichen Statistik aus Sicht der Immobilienökonomie unterbreitet. So sollten etwa die folgenden Punkte verändert werden: Detailliertere Angabe der Bautätigkeitsstatistik: z.B. Aufgabe des Schwerpunktprinzips und somit Ausweis der einzelnen Nutzungen eines Gebäudes (bei 51% Büronutzung und 49% Einzelhandelsnutzung erfaßt die Statistik zu 100% die Büronutzung). Uberarbeitung der Gebäudekategorisierungen. Trennung von Handels- und Lagerflächen. Erfassung des Bürotlächenbestandes (sehr wesentlich tür Prognosen). Verbesserung der Statistiken für Selbständige sowie der Einzelhandels- und Gaststättenzählung. Unterschiedliche Erfassung von Eigentumswohnungen.Google Scholar
  112. 300.
    Vgl. Hüttner, M. (1997), S. 24–26.Google Scholar
  113. 301.
    Es handelt sich jeweils um Firmenkunden sowie bedeutende Immobilienkunden, die i. d. R. nach der Richtlinie 137 Abs. I EStR i. V. m. § 15 EStG einen Gewerbebetrieb unterhalten und somit nicht der privaten Vermögensverwaltung unterliegen.Google Scholar
  114. 302.
    Die Beantwortung der Fragen sollte durch die erste Ebene des Kunden mit dem Firmenkunden-bzw. Immobilienkundenbetreuer und/oder dem Leiter des Immobilienmarkt-Research erfolgen. Auf der anderen Seite können die Fragen die operative Ebene des Kunden betreffend zum Teil auch von Mitarbeitern der 2. Führungsebene des Kunden beantwortet werden.Google Scholar
  115. 303.
    Dieser Fragebogen kann nach geringfügigen Modifikationen unabhängig von speziellen Regionen verwendet werden.Google Scholar
  116. 304.
    Vgl. hierzu die wesentlichen Inhalte des Abschnitts 5.3 auf den Seiten 71–80.Google Scholar
  117. 305.
    Unter Kreditanalysten werden im Rahmen dieser Arbeit Mitarbeiter ohne direkten Kundenkontakt verstanden, welche im „back office insbesondere durch den Blick auf das Kreditrisiko im Sinne des Vier-Augen-Prinzips den Ausgleich zu den Firmenkunden-bzw. Immobilienkundenbetreuern bilden.Google Scholar
  118. 306.
    Zum Teil ist aus den Marktberichten nicht ersichtlich, ob beispielsweise die Mietpreise brutto oder netto sowie warm oder kalt erzielt wurden. In der Bruttomiete sind die verschiedenen Betriebskosten (mit Ausnahme der Heizkosten) enthalten. In der Nettomiete sind die Betriebskosten dagegen nicht berücksichtigt. Die Bezeichnung Warm- und Kaltmiete bezieht sich auf die Einbeziehung von Heizkosten in den Mietzins.Google Scholar
  119. 307.
    Häufig werden in rezessiven Phasen mit großen Angebotsüberhängen den Mietern von meist gewerblichen Flächen Incentives gewährt. Diese können mietfreie Zeiten, Nebenkostenzuschüsse der Vermieter, mietfreie Parkplätze sowie auch die Obernahme von Kosten für Einrichtungsgegenstände beinhalten. Aus diesem Zusammenhang heraus kann aus dem zu zahlenden nominalen Mietpreis der geringere effektive Mietpreis errechnet werden. Der Unterschied zwischen diesen beiden Mietpreisen kann durchaus 20% betragen. Für die Eigentümer kann die Gewährung von Incentives sowie die hiermit verbundene Vereinbarung einer erhöhten nominalen Miethöhe erhebliche Auswirkungen auf die Bewertung der Immobilien haben.Google Scholar
  120. 308.
    Vgl. DIN 277. Nach der DIN 277 „Grundflächen und Rauminhalte von Hochbauten“ wird die für diese Arbeit wichtige Berechnung der Grundflächen festgelegt.Google Scholar
  121. 309.
    Vgl. hierzu den Marktdatenerhebungsbogen in der Anlage 2.Google Scholar
  122. 310.
    Es wird zwischen bankinternen und bankexternen Prolongationen unterschieden. Bei bankinternen Prolongationen werden Kreditnehmerbonität sowie Objektqualität während eines bestehenden Kreditverhältnisses von der Bank intern ohne Nachricht an den Kunden geprüft. Bei externen Prolongationen werden Kredite nach Ablauf der Kreditlaufzeit oder Zinsbindung verlängert.Google Scholar
  123. 311.
    Auf diese Weise können diverse Basisdaten automatisch in den Marktdatenerhebungsbogen integriert werden.Google Scholar
  124. 312.
    Beispielsweise repräsentieren die Mitgliedsunternehmen des Landesverband Freier Wohnungsunternehmen Berlin/Brandenburg, LFW, rund 50% des Berliner Wohnungsbestandes.Google Scholar
  125. 313.
    Nach Dingwerth, W. (1997), S. 10 führt die Bast-Bau GmbH, welche rund 886 Mitarbeiter beschäftigt, seit 1985 unter ihren rund 13.000 Mietern regelmäßig Mieterbefragungen durch. Ziel dieser Befragungen ist neben dem Herausfinden neuer Trends auf dem Wohnungsmarkt auch die Ermittlung der Zufriedenheit der Mieter insbesondere in Zeiten eines reinen „Käufermarktes“. Dieses ist von wesentlicher Bedeutung, da die Bast-Bau GmbH sich mit Mietgarantien mit bis zu 20-jähriger Laufzeit verpflichtet hat. Die Befragung wurde von einer Unternehmensberatungsgesellschaft sowie die Auswertung von einem Notariat anonym abgewikkelt. Die 1997 durchgeführte Untersuchung ergab folgende wichtige Erkenntnisse: Zunächst besteht der Trend zu mehr Wohnfläche sowie einer stärker individuell gestalteten Wohnung, so daß auch Paare ohne Kind eine 3 Zimmer Wohnung bevorzugen. Weiterhin bestehen unterschiedlichste Anforderungen der zukünftigen Nutzer in Bezug auf Bodenbeläge, eine offene bzw. geschlossene Küche, das Geschoß der Wohnung sowie die Grundrißgestaltung. Interessant sind die Gründe der Mieter für einen Wohnungswechsel: 1. Qualität der Wohnung, 2. örtliche Lage, 3. gute Verkehrsanbindung, 4. gute Einkaufsmöglichkeiten. Für diese Kriterien waren die Mieter bereit, im Durchschnitt eine um 500 DM höhere Warmmiete zu akzeptieren. Diese wichtigen Erkenntnisse sollten Anreiz genug für die großen Immobilienunternehmungen sein, derartige Kundenbefragungen in ihren Organisationsablauf zu integrieren. Diese Ergebnisse belegen eindrucksvoll, wie wichtig das Immobilienmarkt-Research im Rahmen der Konzeption von Immobilien ist und wie weitreichend es auch in die Praxis integriert werden kann.Google Scholar
  126. 314.
    Selbstverständlich können sich diese Befragungen in Abhängigkeit des objektspezifischen Schwerpunktes eines Kreditinstitutes auch auf die Bereiche Büro-, Einzelhandels-sowie Hotelnutzung beziehen.Google Scholar
  127. 315.
    Vgl. o. V. (1995b), S. 14.Google Scholar
  128. 316.
    Vgl. Schulte, K.-W. (1998), S. 35.Google Scholar
  129. 317.
    Vgl. hierzu die Anlagen 3a, 3b und 3c.Google Scholar
  130. 318.
    Im einzelnen sind dies: Leipzig, Dresden, Hamburg, Düsseldorf, München, Frankfurt/Main, Stuttgart und Berlin.Google Scholar
  131. 319.
    Die Vermeidung der doppelten Erfassung von Büroflächenumsätzen ist von wesentlicher Bedeutung, da die Fragebögen bei der gif anonym ausgewertet werden.Google Scholar
  132. 320.
    Weitere wesentliche Ergebnisse dieser Befragung erhalten nur die teilnehmenden Unternehmungen.Google Scholar
  133. 321.
    Bisher hat sich beispielsweise in der Hauptstadt Berlin lediglich die Commerzbank AG, vertreten durch den Autor dieser Arbeit, als einziges Kreditinstitut an dieser Befragung beteiligt. So hat die Ermittlung der durch die Commerzbank AG finanzierten Objekte zum einen intern einen guten Gesamtüberblick über das Kreditportefeuilles des Büroengagements ergeben. Weiterhin wurde entgegen den vorherigen Erwartungen festgestellt, daß der Marktanteil in diesem Randsegment überraschend hoch ausfiel.Google Scholar
  134. 322.
    Vgl. hierzu den Abschnitt 5.1.2 auf den Seiten 52–55.Google Scholar
  135. 323.
    Falk verwendet den Begriff des Immobilien-Research im Gegensatz zu dem in dieser Arbeit verwendeten Begriff des Immobilienmarkt-Research. Diese unterschiedliche Begriffsbestimmung resultiert aus der Tatsache, daß Falk sich weniger auf den Gesamtmarkt sondern eher auf das Research der einzelnen Objekte sowie Projekte bezieht.Google Scholar
  136. 324.
    Vgl. Falk, B. (1997), S. 65.Google Scholar
  137. 325.
    Meist sind die Abteilungen für Immobilienmarkt-Research der Kreditinstitute zu klein, um derartige, zumeist sehr aufwendige Analysen durchführen zu können. Eine Ausnahme bildet beispielsweise die Dresdner Bank AG, bei der ab einer Kredithöhe von 20 Mio. DM die Abteilung für Immobilienmarkt-Research ein Markt- und Standortgutachten auch für die verschiedenen Spezialimmobilientypen erstellt; diese Gutachten werden neben der Objektbewertung erstellt.Google Scholar
  138. 326.
    So bilden die Firmen Aengevelt, Bankhaus Ellwanger and Geiger, Arnold Hertz und Sauer Immobilien-Kontor die DIP- Deutsche Immobilien-Partner und treten in der Öffentlichkeit beispielsweise mit einem Marktbericht gemeinsam auf.Google Scholar
  139. 327.
    Die Ergebnisse dieser Studie lagen im Februar 1998 vor. Die gesamte Studie ist bei der Commerzbank AG Berlin verfügbar.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 2002

Authors and Affiliations

  • Alexander Georgi

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