Regressionsanalyse des Berliner Immobilienmarktes

Abstract

In dieser Arbeit wurde ein hedonisches Preisberechnungsmodell für den Berliner Immobilienmarkt auf Basis der Immobilienverkäufe von 2003 bis 2013 erstellt. Dazu wurden aggregierte Daten für Berliner Ortsteile verwendet. Es wurden deskriptve Statistiken durchgeführt und graphisch mit Karten veranschaulicht. Es wurde gezeigt, dass das durchschnittliche Stockwerk, in dem die Wohnungen durchschnittlich liegen, Raumanzahl, Wohnfläche und Anteil der Sozialmietwohnungen an allen Wohnungen einen stark signifikanten Einfluss auf den Immobilienpreis haben, welcher hier durch den Kaufpreismedian je m2 repräsentiert wird. Um die räumliche Autokorrelation ins Modell einzubeziehen, wurde ein räumliches Modell, das simultane autoregressive Modell, angewandt. Eine leichte räumliche Autokorrelation wurde mithilfe Moran's I bestätigt. Die beiden Modelle haben nahezu gleiche Ergebnisse geliefert.

A model based on hedonic pricing method has been constructed for Berlin housing market using data from 2003 to 2013. In this thesis aggregated data for Berlin's localities has been used. The data has been presented using both descriptive statistics and maps. It has been shown that the average floor of the flats in the locality, the average number of rooms and the average area of flats in the locality have a significant influence on the real estate price, which is represented here by the median real estate price per m2. To account for spatial autocorrelation a spatial regression model has been applied, in particular a simultaneous autoregressive model. Due to Moran's I there has been a slight spatial autocorrelation detected. Both models provide nearly equal results.