Leo Cremer

Immobilien. Finanzierung. Management.

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Monthlitor Mai 2019

Am 18. März hat sich das Europäische Parlament in erster Lesung mit dem Regulierungspaket für Covered Bonds befasst. Vorausgegangen waren Konsultationen mit der EU-Kommission, gegenüber deren Entwurf vom März 2018 es kleinere Änderungen gab. Hierzu gehört insbesondere:

  •  Verbriefungspositionen sollen keine zulässigen Deckungswerte darstellen, zumal eine solche Nutzung faktisch abnimmt.
  • Klargestellt wurde, dass Maximalgrenzen für den Loan-to-Value (LTV) fortwährend und pro Darlehen gelten – nicht etwa nur zu Beginn oder für die Deckungsmasse insgesamt.
  • Eine Wertüberprüfung soll mindestens jährlich erfolgen.

Insgesamt hat es somit eher eine Verschärfung des Profil gegenüber dem Kommissionsvorschlag gegeben. Die entsprechend überarbeitete Eigenkapitalverordnung soll gleichzeitig mit einer neuen Richtlinie in Kraft treten. Die Veröffentlichung wird für den Herbst 2019 erwartet.

Ein Lob den Simulanten

Immobilien sind risikoreiche Investments, schon ohne Kreditaufnahme. Trotzdem beeinflusst die Wahl der Finanzierung das Gesamtrisiko erheblich. Bereits bei geringem Kredithebel lässt der Leverage-Effekt die Performance stärker schwanken. Gehen der aktuelle Cashflow oder der Wert – als Ausdruck der zukünftigen Ertragskraft – zu sehr zurück, so kommt es zum Kreditausfall, und der Investor sieht von seinem Geld oft nichts wieder.

Wo doch die detaillierte Cashflow-Projektion eine schöne Rendite versprach.

Dabei kann ein Cashflow-Modell sehr wohl Risiken aufzeigen, wenn man es danach fragt. Hierzu werden etwa für Miete und Leerstand unterschiedliche Szenarien durchgespielt und geschaut, wie sich diese auf den Cashflow, die ökonomischen Kennzahlen und auf die Kreditbedienung auswirken. Sind die Wirkungszusammenhänge einmal verdrahtet, dann bietet sich so ein Ausprobieren geradezu an. Als Szenario- oder Sensitivitätsanalyse fügen sie sich sinnvoll in jede Entscheidungsvorlage ein.

Auch bei der Immobilienbewertung kommen zunehmend Cashflow-Modelle zum Einsatz, wenn nach internationalem Usus mit dem Discounted Cashflow (DCF)-Verfahren, also mit einem Barwert gearbeitet wird. Bei dieser Anwendung spielen Szenarien allerdings aus zweierlei Gründen weniger eine Rolle:

  • Die Finanzierung ist subjektiv vom Investor abhängig, die Bewertung soll und kann objektiv nur die Immobilie bewerten. Ertragsschwankungen spielen über den Diskontierungssatz durchaus eine Rolle, nicht jedoch beim Cashflow: Wenn eine Immobilie mit 50-50-Chance entweder für 15 Mio. € oder für 25 Mio. € verkauft werden wird, dann sind dies im Mittel 20 Mio. €. Wenn ein Investor davon 20 Mio. € zurückzahlen zahlen muss, dann erwirtschaftet er entweder 5 Mio. € – oder kann den Kredit nicht tilgen.
  • Es werden die erwarteten Cashflows mit einem Bewertungszinssatz diskontiert, der letztlich genau auf diese abgestellt ist; wenn der Verzinsungsanspruch von Vergleichsobjekten relativ zu deren Cashflow-Erwartung stammt, muss er auch wieder auf solche angewandt werden. Wird in einem Markt das Zwanzigfache der Istmiete gezahlt, und kann diese zweifelsarm ermittelt werden, dann orientiert sich eine Bewertung in erster Line auch daran.

Um es klar zu sagen: Bei der Immobilienbewertung ist das Abstellen auf die erwarteten Cashflow passend und angemessen. Anstatt zig Szenarien einzeln zu analysieren und dann zu mitteln, wird das gleiche Bewertungsergebnis durch einmaliges Rechnen mit den gemittelten Mieten, Kosten etc. erreicht: Der Mittelwert zieht sich einfach durch.

Für die Investorenrechnung ist dies anders, denn der Cashflow nach Kredit hat ein asymmetrisches Profil. Hier sollten also verschiedene Szenarien aufgestellt, durchgerechnet und erst dann aggregiert werden. Auch für die Bank gilt dies „im Übrigens“, weil beide zusammen addiert ja den Immobilien-Cashflow erhalten. Zum Durchrechnen gehört zudem,  Financial Covenants mit zu prüfen und ihre Wirkungsweise zum Beispiel über ein zusätzliches Liquiditätskonto zu berücksichtigen. Im Normalszenario greifen solche Covenants quasi nie – sie dürften allerdings selten ohne Grund vorgesehen werden.

Welche Szenarien sind dann geeignet? Dies können einmal aktuelle Standardszenarien sein wie derzeit ein Konjunktureinbruch, eine Zinserhöhung oder ein harter Brexit. Wie bei der Break-even-Miete lässt sich zudem umgekehrt durch Parameteränderung ermitteln, ab welchem Leerstand ein Covenant-Limit erreicht wird. Das kann ganz erhellend sein: Möglicherweise ist ein Portfolioobjekt besonders relevant, welches bisher nicht auf dem Radar war? Eventuell ist eine Marktkennzahl doch gar nicht so entscheidend, wie eigentlich gedacht war?

Schließlich können auch beliebig viele Szenarien nach statistischen Gesetzmäßigkeiten durchgespielt werden. Für Miet- und Leerstandsentwicklungen etwa sind historische Bandbreiten von jährlichen Veränderungen ableitbar. Diese lassen sich jeweils zufällig aneinanderhängen und zufällig kombinieren. Die Analyse erfolgt dann mit statistischen Kennzahlen. Möglicherweise erscheint das ein oder andere Szenario dann unrealistisch – aber immerhin wurde sich dann damit auseinandergesetzt.

Simulationen stellen den „normal case“ des Cashflow-Modells also in einen Kontext. Sie können Entscheidungen zur Immobilie und vor allem zur Finanzierung vielschichtiger und bewusster machen.

Monthlitor April 2019

Der Immobilienindex des IW Köln sank im 1. Quartal 2019 auf den niedrigsten Stand seit Beginn der Erhebung 2014. Treiber ist seit einem Jahr dabei die rückläufige Einschätzung der Geschäftslage, während die Geschäftserwartung gedämpft bleibt. Einen deutlichen Rückgang sowohl der Lage- aus auch der Perspektiveneinschätzung gab es im Segment Wohnen; zurückgeführt wird dies vom IW Köln insbesondere auf die verschärfte Mietpreisbremse und die Änderungen bei der Modernisierungsumlage.

Bezogen auf die Immobilienfinanzierung liegt der Deutsche Immobilienfinanzierungsindex (DIFI) für Q1/2019 weiter im negativen Bereich. Dabei hat sich die Einschätzung der Situationskomponente leicht verschlechtert, während die Erwartungskomponente etwas besser geworden ist. Neu in den Index wurde die Frage nach der Situation für das Hotelsegment aufgenommen: Diese bewegt sich auf dem Niveau der anderen Segmente Büro, Wohnen und Logistik, während nach wie vor das Handelssegment deutlich schlechter eingeschätzt wird.

Break-even-Miete und -Leerstand: Nützlich für die Kreditanalyse

LTV und DSCR gehören zu den Standard-Kennzahlen für Immobilienkredite, und ICR sowie YoD spielen ebenfalls eine Rolle (ggf. unter anderem Namen). In seinem Buch „Immobilienkennzahlen – Fundierte Immobilienanalyse in der Praxis“ (Linde, 2. Auflage 2018) stellt Peter Wendlinger eine weitere Kreditkennzahl vor: Die Break-even-Miete.

Grundidee ist dabei zu fragen, ab welcher Monatsmiete der Vermieter nach Kredit einen positiven Cashflow erzielt, also gerade so keine Liquiditätsprobleme hat. Neben dem Schuldendienst – d.h. Zinsen Z und Tilgung T – sind dabei auch die nicht umlegbaren Bewirtschaftungskosten nBWK zu decken. Bezogen auf die Mietfläche MF beträgt die Break-even-Miete M_{BE} dann

    \[ M_{BE} = \frac{Z+T+nBWK}{12 \times MF} \]

pro Monat (daher auch die Division durch 12, weil Zins, Tilgung und BWK normalerweise als Jahresgrößen angegeben werden).

Muss eine Immobilie von 1.000qm Mietfläche jährlich Zinsen und Tilgung von 120.000€ (Z+T) sowie nicht umlegbare BWK von 40.000€ (nBWL) tragen, beläuft sich die Break-even-Miete auf 13,33€/qm im Monat.

Dabei wird allerdings eine Vollvermietung vorausgesetzt. Liegt jedoch Leerstand vor, dann ändert sich nicht nur die Fläche (also der Formel-Nenner), welche die Zahlungsverpflichtungen zu tragen hat; ebenso steigt die Zahlungsverpflichtung (der Formel-Zähler), weil auch umlegbare BWK anfallen, die mangels Mieter vom Vermieter selbst zu tragen sind. Wird angenommen, dass die jährlichen umlegbaren Bewirtschaftungskosten uBWK dann proportional zur Leerstandsquote LS_{IST} nicht mehr umgelegt werden können, ergibt sich die verallgemeinerte Break-even-Miete zu

    \[ M_{BE}^* = \frac{Z+T+nBWK+LS_{IST} \times uBWK}{12 \times MF \times (1-LS_{IST})} \]

Bei umlegbaren BWK von insgesamt 50.000€ sowie einem Leerstand von 10% bedeutet dies eine verallgemeinerte Break-even-Miete in Höhe von 15,28€/qm im Monat. Bei 20% Leerstand sind es bereits 17,71€/qm monatlich.

Die verallgemeinerte Formel anzuwenden setzt somit den Ansatz einer Leerstandquote voraus. Genau so gut lässt sich die Frage jedoch umdrehen: Gegeben eine erzielbare Miete M_{IST}, bis zu welchem Leerstandsniveau ist die Investition liquiditätsmäßig noch im Plus? Die Formel für diesen Break-even-Leerstand LS_{BE} lautet

    \[ LS_{BE} = \frac{12 \times M_{IST} \times MF - Z - T - nBWK}{uBWK + 12 \times M_{IST} \times MF} \]

Ausgehend zum Beispiel von einer Marktmiete von 15€/qm im Monat ergibt sich mit den vorstehenden Werten, dass der Break-even-Leerstand bei 8,7% liegt. Dies ist plausibel, denn wie gesehen erfordert ein Leerstand von 10% je eine höhere Monatsmiete.

Dies sind wahrhaftig keine schnellen Formeln für das Kopfrechnen. Die Daten selbst dürften im Rahmen einer Investment- oder Finanzierungsentscheidung jedoch regelmäßig vorliegen, so dass sich eine solche Break-even-Analyse ergänzen lässt.

Monthlitor März 2019

Die aktuellen Daten vom Immobilienmarkt lassen insgesamt eine Abkühlung wahrscheinlich erscheinen:

Beim pbbIX handelt es sich um einen von der Deutschen Pfandbriefbank neu geschaffenen Index, der die Situation auf dem deutschen Büroimmobilienmarkt abbildet. Er basiert auf diversen makroökonomischen Zeitreihen sowie Daten zum Büroflächen- und Büroinvestmentmarkt in den deutschen TOP 7 (als Gesamtindex sowie für die sieben Teilmärkte separat). Die Daten sind quartalsweise bis Q1/2000 zurück gerechnet worden.

Ein Wert über Null signalisiert seine Marktverfassung über dem langfristigen Durchschnitt. In diesem Bereich bewegt sich der pbbIX seit Anfang 2010. Vom letzten Höchststand Ende 2016 hat sich der Index seitdem langsam entfernt. Das würde ein gewisses Vorauslaufen dieses Indikators bedeuten – wenn sich denn die eingangs angeführten Entwicklungen fortsetzen.

Wirklich fließend: Der Cash-on-Cash-Return

Bei Investitionen kommt es auf den tatsächlichen Cashflow und nicht einen buchhalterischen Gewinn an: Dieser Ansatz ist zumindest bei Immobilieninvestoren verbreitet und letztlich sehr konsequent. Der Objektwert mag marktbedingt steigen oder technikbedingt fallen, und das schlägt sich irgendwann auch im Portemonnaie wieder, nur eben – irgendwann.

Beim Cash-on-Cash-Return (CoC) wird strikt auf die Zahlungsströme geschaut, und zwar aus Sicht des Investors nach Kredit. Wird ein Darlehen aufgenommen, dann kommt dessen Wirkung voll zum Tragen: Geschaut wir nur auf das, was der Investor netto in Cash einbringt, also das Eigenkapital.

Dem wird entsprechend der Rückfluss in der jeweiligen Periode (i.d.R. ein Jahr, bzw. in % p.a. umgerechnet) gegenüber gestellt. Dieser besteht aus dem laufenden Überschuss (NOI = Net Operating Income) des Objektes, also Mieteinnahmen abzüglich nicht umgelegter Bewirtschaftungskosten. Davon abgezogen werden muss allerdings noch der Schuldendienst an den Kreditgeber. Dieser besteht aus Zinsen und Tilgung.

Damit ergibt sich:

CoC = (NOI – Zinsen – Tilgung) / Eigenkapital

Dies ist die Variante vor Steuern; wird im Zähler die Steuerzahlung abgezogen, ergibt sich der CoC-Return nach Steuern. Da Steuern unternehmensweit anfallen, hier jedoch eine Betrachtung pro Immobilieninvestition erfolgt, werden dazu meist die anteiligen Steuern herangezogen.

Dadurch, dass die Fremdfinanzierung berücksichtigt wird, beinhaltet der CoC-Return den Leverage-Effekt: Der CoC-Return steigt normalerweise mit zunehmendem Verschuldungsgrad. Da hier jedoch auch die Tilgung berücksichtigt wird, ergibt sich dafür nicht so eine knappe Formel wie im damaligen Zusammenhang beschrieben. Das Aufnehmen der Tilgung ist dabei nur konsequent: Das Geld dafür fließt erst einmal ab.

Auch für spätere Perioden des Investments wird weiterhin auf den anfänglichen Eigenkapitaleinsatz abgestellt; die implizite Annahme ist, dass die Rückflüsse aus der Investition komplett konsumiert werden. Erfolgen zwischenzeitliche Nachschüsse, so führt dies zu Änderungen im Nenner. Üblich ist es, als Eigenkapital den Durchschnittsbestand pro Periode anzusetzen.

Erfolgt in einer Periode ein Umbau, dann könnte sich dies je nach Kapitalgeberverhalten unterschiedlich auf den CoC-Return auswirken. Kann die Maßnahme aus dem laufenden Cashflow finanziert werden, erfolgt also kein Nachschuss, führt dies über den NOI zu einer Reduktion des Zählers. Muss der Investor jedoch (anteilig) Kapital nachschießen, setzt also frisches Geld ein, erhöht sich entsprechend der Nenner. Üblich ist es, dort den mittleren Kapitaleinsatz der Periode anzusetzen.

In seiner konsequenten Form stellt der Cash-on-Cash-Return auf die Einzahlungen des Investors ab und sieht keine zwischenzeitliche Kapitalrückzahlung vor – so, wie auch Kreditrückzahlungen zu keiner Kapitalveränderung führen. Bei Teilverkäufen dürfte es schwierig werden, eine solche Philosophie durchzuhalten: Es dürfte dann sinnvoll sein, den anfänglichen Einsatz gedanklich auf Teilinvestments zu verteilen.

Letztlich wird die Interpretation dieser Kennzahl schwieriger, je weiter die Zeit nach dem Anfangsinvestment fortschreitet. Ähnlich wie bei den Anfangsrenditen versteckt sich auch hier die Annahme der Konstanz der Bezugsbasis. Durch das explizite Berücksichtigen einer Fremdfinanzierung, und zwar besonders ihrer Tilgung, ist der CoC-Return dabei um Einiges näher an der Realität. Es zählt hier eben nur, was wirklich fließt.

Monthlitor Februar 2019

Der Aufwärtstrend von Mieten und Preisen war 2018 weiter deutlich, allerdings mit Einschränkungen bei Handelsimmobilien. Bei Wohnungen pendelt der jährliche Anstieg der Neuvertragsmieten seit längeren um die 4%-Marke:

Diese Steigerungsrate bezieht sich allerdings auf Neuverträge; die gezahlten Wohnungsmieten (HVPI des Statistischen Bundesamtes) stiegen hingegen in der letzten Zeit nur zwischen 1,2% (2015, 2016) und 1,7% (2017, 2018). Dabei leben knapp ein Viertel aller Einwohner Deutschlands in einem Gebiet, in dem die Mietpreisbremse gilt, welche die Neuvertragsmieten relativ zur ortsüblichen Vergleichsmiete begrenzt.

Die letztgenannte Zahl und viele weitere Informationen sind dem aktuellen Endbericht des DIW zur Evaluierung der Mietpreisbremse zu entnehmen, der Ende Januar veröffentlicht wurde. Darin wird der gesetzlichen Regelung bescheinigt, dass tatsächlich die angestrebte Verlangsamung des Mietpreisanstiegs erreicht wurde. In den von der Mietpreisbremse ausgenommenen Segmenten, insbesondere Neubau und Sanierung, wird hingegen ein beschleunigtes Mietwachstum festgestellt. Dies wird von den Berichtsautoren als Investitionsanreiz interpretiert; ihre markanteste Empfehlung ist entsprechend, diese Ausnahmen auch zukünftig beizubehalten.

Loan-to-Value: Hausgemachte Schwankungen

Die Kreditkennzahl Loan-to-Value (LTV) ist fester Bestandteil der Berichterstattung über das Neugeschäft von Immobilienfinanzierern: Sie findet sich zum Beispiel beim German Debt Project und beim BF.Quartalsbarometer an prominenter Stelle. Bei Banken spielt sie zudem bei der Eigenkapitalunterlegung von Immobilienkrediten eine wichtige Rolle. Kein Wunder: Ein gestiegener LTV bedeutet grundsätzlich, dass der potenzielle Schaden (Loss Given Default, LGD) bei einem Kreditausfall höher ist.

Steigt der anfängliche (Start-)LTV des Neugeschäfts, dann könnte dies also auf eine höhere Risikobereitschaft der Finanzierer hindeuten. Allerdings spielen auch andere Verhältniszahlen eine Rolle, insbesondere die Debt Service Coverage Ratio (DSCR) als Indikator für die Ausfallrate (Probability of Default, PD): Denn wenn über eine geeignete Risikosteuerung der Ausfall so gut wie vermieden werden kann, dann spielt der potenzielle Schaden nur noch eine untergeordnete Rolle. Der Loan-to-Value kommt dann allerdings zusätzlich noch als Exit-LTV ins Spiel, wenn sich nämlich die Frage stellt, ob sich am Laufzeitende eine Anschlussfinanzierung finden wird.

Fährt der Finanzierer eine risikovermeidende Strategie, dann bilden die internen Vorgaben an DSCR und Start-/Exit-LTV den Handlungsrahmen des Investors, innerhalb dessen er seinen Kreditbetrag und die Tilgung wählt: Ein hoher Kreditbetrag und damit hoher Start-LTV ist dann insoweit möglich, als dass eine laufende Rückführung auf einen komfortablen Exit-LTV möglich ist; diese Tilgung ist allerdings durch eine DSCR-Untergrenze begrenzt (natürlicherweise mindestens 100%, d.h. der Schuldendienst ist überhaupt möglich).

Den Handlungsspielraum des Investors innerhalb solcher Grenzen zeigt die vorstehende Grafik: Der graue Bereich sind alle machbaren Kombinationen aus anfänglicher Kredithöhe und laufender Tilgung. Neben den drei schon genannten Vorgaben (rot: Mindest-DSCR; braun: maximaler Start-LTV; blau: maximaler Exit-LTV) kommt noch eine weitere dadurch hinzu, dass der Kredit nicht vor Ende der gewünschten Gesamtlaufzeit bereits ausgetilgt ist (grün).

Für einen Investor, den einen maximalen Nach-Steuer-Barwert anstrebt, ist dann die Kombination unten rechts ideal, d.h. der Schnittpunkt der blauen Linie mit der roten Linie (falls die braune Linie rechts davon ist) oder mit der braunen Linie (wie im dargestellten Fall). Ist die braune Linie noch weiter rechts, dann ist der Schnittpunkt von dieser mit der x-Achse optimal. Diese würde einen kompletten Verzicht auf laufende Tilgung bedeuten – typischerweise ist eine solche jedoch anzutreffen. Also wird die von der blauen Linie dargestellte Exit-LTV-Bedingung gerade so erfüllt. Es stellt sich die Frage: Ist die braune Linie (Start-LTV) oder die rote Linie (DSCR) die andere ausgereizte Bedingung?

Im Artikel „Underwriting Limits and Optimal Leverage in Commercial Real Estate“ wird dieses Modell ausführlich erläutert und eine geschlossene Formel für die ideale Kreditstruktur (= anfänglicher Kreditbetrag + laufende Tilgung) hergeleitet. Angewandt auf Daten des American Council of Life Insurers (Q1/2000 – Q4/2017; office/retail/industrial/apartment) spricht vieles dafür, dass dort die Schwankungen im beobachteten Start-LTV vor allem aus Schwankungen im DSCR und im Exit-LTV kommen, d.h. die braune Linie normalerweise rechts vom Schnittpunkt der roten und der blauen Linie liegt.

Natürlich können die positiven Ergebnisse bei dieser Finanzierergruppe nicht unbedingt auf alle anderen übertragen werden. Insbesondere sobald Risiko nicht mehr vermieden wird, sondern mit höheren Zinskonditionen kompensiert werden soll, greifen die Modellannahmen nicht mehr. Es sind allerdings wieder die (LTV-abhängigen) Eigenkapitalvorschriften, die in eine andere Richtung steuern dürften. Bei entsprechend risikoaversen Finanzierern bleibt damit, dass Veränderungen im Start-LTV nicht unbedingt ein direkter Indikator des Risikoappetits sein müssen, sondern durchaus von anderen kreditpolitischen Anforderungen sowie den Marktgegebenheiten (Zinssätze, Immobilienrenditen) getrieben werden können.

Literatur:

Underwriting Limits and Optimal Leverage in Commercial Real Estate
The Journal of Real Estate Finance and Economics
> https://doi.org/10.1007/s11146-018-09695-4

Monthlitor Januar 2019

Die Immobilienmärkte stürmten 2018 von (Preis- und Umsatz-) Rekord zu Rekord. Gemäß aktuellem Kurzbericht des IW Köln schätzen alle befragten Marktteilnehmer die derzeitige Lage als entweder gut oder „nur“ saisonüblich/befriedigend ein; eine schlechte Einschätzung wurde nicht verzeichnet. Besonders zufrieden mit ihrer aktuellen Situation sind demnach Wohnungsunternehmen, auch wenn mit Jahresbeginn die strengeren Regeln für die Mietpreisbremse gelten. Etwa drei Viertel gehen von einer Verbesserung 2019 aus, nur etwa jeder zwölfte Befragte rechnet mit einer Verschlechterung. Hervorgehoben wird die besonders verbesserte Erwartung bei Projektentwicklern und für Handelsimmobilien.

Ein anderes Bild zeichnet der neue DIFI-Report von Jones Lang LaSalle und ZEW aus Sicht der Immobilienfinanzierung: Sowohl Lage als auch Erwartung befinden sich im negativen Bereich. Hier erwartet bezüglich Handelsimmobilien keiner der Befragten in den nächsten sechs Monaten verbesserte Finanzierungsbedingungen. Als aktuell und zukünftig problematisch werden vor allem Schuldverschreibungen und Immobilienaktien gesehen, während von konstanten Spreads bei gedeckten und ungedeckten Bankschuldverschreibungen ausgegangen wird. Dies spricht für eine sich stärkende Position der klassischen Bankenfinanzierung gegenüber alternativen Finanzierungsformen.

Es scheint somit derzeit eine gewisse Diskrepanz zwischen der operativen und der finanziellen Sichtweise auf Immobilien zu bestehen: Während operativ zum Beispiel die Wohnleerstände gemäß CBRE und empirica stetig sinken und die Mieten (etwa gemäß vdp-Immobilienindex) steigen, müssen sich Investoren und Finanzierer auf längere Sicht fragen, wie lange dies noch anhält, und wie ihre Position bei einer Eintrübung ist. Insofern muss der Pessimismus auf der Finanzierungsseite keine Vorahnung von konkreten Risiken signalisieren. Angesichts des allgemeinen Finanzmarktumfeldes – die Stimmung an den Aktienmärkten, die mittelfristige Aussicht auf Zinserhöhungen – könnte es auch bedeuten, dass eine weiterer Preisanstieg von vielen Finanzakteuren nicht mehr mitgetragen wird. Vielleicht beginnt nun tatsächlich ein „Soft Landing“ des Immobilieninvestmentmarktes, bei dem die Preise nicht mehr so stark steigen wie die Mieten.

Monthlitor November 2018

Der November brachte dämpfende Signale für den deutschen Immobilienmarkt: Der Deutsche Hypo REECOX stagnierte im Q3/2018, während das BF.direkt Quartalsbarometer weiter im negativen Bereich blieb. Auch aus dem Bankenlager wird nun angedeutet, dass aus zyklischen Überlegungen das Risiko bei der Kreditvergabe mehr im Fokus steht.

Nach Objektarten ergibt sich gemäß den aktuellen Q3/2018-Daten des vdp-Immobilienpreisindex‚ ein divergierendes Bild: Wohnimmobilien legten im Vergleich zu Q3/2017 um weitere 7,4% zu, dabei selbst genutzte Wohnungen mit +8,1% stärker als vermietete Mehrfamilienhäuser mit +6,8%. Büroimmobilienpreise stiegen durchschnittlich sogar um +9,6%, während Handelsimmobilien auf ein Plus von 1,5% kamen.

Der Wertanstieg bei Handelsobjekten entsteht dabei aus leicht steigenden Liegenschaftszinssätzen; die Neuvertragsmieten gingen auf Jahressicht hingegen zurück. In den letzten Jahren lagen die Jahresraten bereits typischerweise unter einem Prozent:

Zwar war auch die (europäische) Inflationsrate jahrelang unter dem offiziellen Zielniveau der EZB von unter, aber nahe bei 2%. Über die letzten zehn Jahre wäre jedoch alleine auf Basis der impliziten Wirkung auf den nominalen Umsatz ein höherer Anstieg zu erwarten gewesen, zumal Büromieten typischerweise um 3% bis 4% p.a. zulegten.

Sehr aufschlussreich waren aktuelle Berichte der Immobilien-Zeitung: Die Expansionsbestrebungen der Handelsunternehmen sind eher zurückgegangen, und statt Modeketten und Elektronikmärkten werden Lebensmittelhändler vermehrt zu Ankermietern. Der Strukturwandel insbesondere vor dem Hintergrund des Online-Handels scheint im vollen Gange. Allerdings ist auch ein gewisser statistischer Effekt nicht auszuschließen: Die Umsatzmiete gewinnt an Bedeutung, und möglicherweise beziehen sich veröffentlichte Mieten nur auf die (vorab bekannte) Sockelmiete.

© 2019 Leo Cremer. Alle Rechte vorbehalten.

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