Die Immobilienbranche befindet sich an einem Wendepunkt, an dem makroökonomische Stabilität und ökologische Nachhaltigkeit zunehmend als fundamentale Faktoren für die zukünftige Wertermittlung von Immobilien anerkannt werden. Die Dissertation von Oscar Fernandez bietet tiefgreifende Einblicke in die Anwendung von quantitativen Modellen und den Prinzipien der Green Finance, um eine nachhaltige und gleichzeitig rentable Zukunft der Wirtschaft zu gestalten. In unserer neuesten Initiative arbeiten wir an der Integration dieser Erkenntnisse in das Reworking unseres Frühwarnsystems, das in Zusammenarbeit mit Dr. Robert Wieser entwickelt wurde. Das Frühwarnsystem ermöglicht es, bei Erst- oder Wiederbewertungen von Immobilien langfristig tragfähige Immobilienpreise anzusetzen. Dies trägt zu einer erhöhten Sicherheit für das Immobilienportfolio bei, indem es vor potenziellen Risiken warnt und diese proaktiv in der Immobilienbewertung berücksichtigt.
Die Berücksichtigung von ESG-Faktoren
Eines der Paper, "The carrot and the stock: In search of stock-market incentives for decarbonization", untersucht den Einfluss von CO2-Preisen auf die Bewertung von Unternehmen im Rahmen des Europäischen Emissionshandelssystems (EU ETS). Die Forschung zeigt, dass steigende Kohlenstoffpreise signifikant mit den Aktienrenditen von Unternehmen korrelieren, die hohe CO2-Emissionen verursachen. Besonders interessant ist die Beobachtung, dass Unternehmen mit hohen Emissionsraten und entsprechenden CO2-Kosten schlechtere Aktienleistungen zeigen, wenn die CO2-Preise steigen. In unserer weiteren Forschung werden wir nun untersuchen, wie relevant diese Einflüsse für die Immobilienbranche sind. Erste Erkenntnisse zeigen, dass nachhaltiges Bauen von Immobilien nicht nur ökologisch, sondern auch finanziell vorteilhaft ist. Die Berücksichtigung von CO2-Kosten und die Investition in Energieeffizienz und nachhaltige Bauweisen können die Attraktivität und den Wert von Immobilien signifikant steigern.
Die Abbildung zeigt den schnellen Anstieg der Kohlenstoffpreise innerhalb des EU-Emissionshandelssystems (ETS). Quelle: Millischer, Evdokimova, & Fernandez, 2023
Das EU ETS ist ein System zum Handel mit Emissionszertifikaten, das darauf abzielt, die Treibhausgasemissionen durch eine Obergrenze und ein Handelsschema zu reduzieren. Unternehmen müssen Emissionsrechte kaufen, wenn sie mehr emittieren möchten, als ihnen zugewiesen ist.
Durch den Einsatz quantitativer Modelle können wir nicht nur die aktuellen, sondern auch die zukünftigen finanziellen Auswirkungen von Umweltregulierungen auf Immobilieninvestitionen abschätzen. Diese Modelle berücksichtigen eine Vielzahl von Variablen, einschließlich makroökonomischer Trends, Zinssätze und spezifischer Merkmale der Immobilien, um eine umfassende Bewertung vorzunehmen. Die Integration dieser komplexen Daten ermöglicht eine präzise Einschätzung des Marktwerts von Immobilien unter Berücksichtigung ihrer Nachhaltigkeitsmerkmale.
Das ImmAzing® Frühwarnsystem
Die Integration makroökonomischer Trends und Green Finance-Prinzipien ist nicht nur für die allgemeine Zukunftsfähigkeit der Immobilienbranche entscheidend, sondern auch speziell für die präzise Bewertung und Risikoabschätzung in Immobilienportfolien. Durch die Weiterentwicklung unseres Frühwarnsystems, stärken wir die Fähigkeit unserer Kunden, langfristig tragfähige Immobilienpreise zu erkennen und zu nutzen. Dieses erweiterte System baut auf der Analyse makroökonomischer Faktoren, wie Zinssätze und globale Wirtschaftstrends, sowie auf der Bewertung ESG Faktoren auf, um eine tiefgehende Risikobewertung und die Durchführung solider Immobilienbewertungen zu ermöglichen. Kontaktieren Sie uns unter office@ds-s.at, um mehr über das Frühwarnsystem zu erfahren.
Millischer, L., Evdokimova, T., & Fernandez, O. (2023). The carrot and the stock: In search of stock-market incentives for decarbonization. Energy Economics, 120, 106615. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2023.106615
Crespo Cuaresma, J., & Fernández, O. (2024). Explaining long-term bond yields synchronization dynamics in Europe. Economic Modelling, 133, 106684. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2024.106684