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Monte-Carlo-Simulation: Ein mächtiges Werkzeug zur Risikoanalyse in der Immobilienbranche

Die Monte-Carlo-Simulation ist eine leistungsstarke statistische Methode, die in verschiedenen Bereichen, einschließlich der Immobilienbranche, zur Risikoanalyse und Entscheidungsfindung eingesetzt wird. In diesem Blog-Beitrag werden wir die Grundlagen dieser Technik erläutern und ihre Anwendung anhand eines Immobilienprojekts demonstrieren.



Was ist die Monte-Carlo-Simulation?


Die Monte-Carlo-Simulation ist eine computergestützte mathematische Technik, die auf der wiederholten Zufallsstichprobenziehung basiert, um numerische Ergebnisse zu erzielen.Sie wurde nach dem berühmten Casino in Monaco benannt und hat ihren Ursprung in den 1940er Jahren, als Wissenschaftler wie Stanislaw Ulam und John von Neumann sie zur Lösung komplexer physikalischer Probleme einsetzten.



Wie funktioniert die Monte-Carlo-Simulation?


Die Monte-Carlo-Simulation folgt einem strukturierten Prozess:

  1. Modellierung: Erstellung eines mathematischen Modells des zu untersuchenden Systems.

  2. Eingabevariablen definieren: Festlegung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für jede Eingabevariable.

  3. Zufallszahlen generieren: Erzeugung von Zufallswerten basierend auf den definierten Verteilungen.

  4. Berechnung durchführen: Anwendung des Modells auf die generierten Zufallswerte.

  5. Wiederholung: Mehrfache Durchführung der Schritte 3 und 4 (typischerweise Tausende oder Millionen Male).

  6. Analyse der Ergebnisse: Statistische Auswertung der gesammelten Ergebnisse.



Vorteile der Monte-Carlo-Simulation


Die Monte-Carlo-Simulation bietet mehrere Vorteile:

  • Komplexitätsbewältigung: Ermöglicht die Analyse von Systemen mit vielen interagierenden Variablen.

  • Berücksichtigung von Unsicherheit: Die Methode ermöglicht es, Unsicherheiten in den Eingabevariablen explizit zu modellieren.

  • Wahrscheinlichkeitsbasierte Ergebnisse: Liefert eine Verteilung möglicher Outcomes statt eines einzelnen Punktwerts.

  • Sensitivitätsanalyse: Erlaubt die Untersuchung des Einflusses verschiedener Variablen auf das Gesamtergebnis.

  • Nicht-lineare Beziehungen: Die Simulation kann komplexe, nicht-lineare Beziehungen zwischen Variablen berücksichtigen.

  • Szenarioanalyse: Es können verschiedene "Was-wäre-wenn"-Szenarien durchgespielt werden.

  • Visualisierung: Ermöglicht die grafische Darstellung von Risiken und Unsicherheiten.



Beispiel: Risikoanalyse eines Immobilienprojekts


Betrachten wir ein hypothetisches Immobilienprojekt: den Bau eines Mehrfamilienhauses. Wir werden die Monte-Carlo-Simulation verwenden, um die Rentabilität des Projekts zu analysieren.


Schritt 1: Modellierung

Wir definieren die Rentabilität als:

Rentabilität=Verkaufspreis-(Grundstückskosten+Baukosten+Finanzierungskosten)


Schritt 2: Eingabevariablen definieren

Wir legen folgende Wahrscheinlichkeitsverteilungen fest:

  • Verkaufspreis: Normalverteilung (Mittelwert: 5.000.000€, Standardabweichung: 300.000€)

  • Grundstückskosten: Dreiecksverteilung (Min: 800.000€, Wahrscheinlichster Wert: 1.000.000€, Max: 1.200.000€)

  • Baukosten: Normalverteilung (Mittelwert: 3.000.000€, Standardabweichung: 200.000€)

  • Finanzierungskosten: Gleichverteilung (Min: 200.000€, Max: 400.000€)


Schritt 3-5: Simulation durchführen

Wir führen 10.000 Simulationsdurchläufe durch, bei denen wir für jede Variable zufällige Werte gemäß ihrer Verteilung generieren und die Rentabilität berechnen.


Schritt 6: Analyse der Ergebnisse

Nach der Simulation erhalten wir folgende Ergebnisse:

  • Durchschnittliche Rentabilität: 650.000€

  • Standardabweichung: 380.000€

  • 10% Perzentil: 180.000€

  • 90% Perzentil: 1.120.000€


Interpretation:

  • Es besteht eine 50% Chance, dass die Rentabilität 650.000€ oder mehr beträgt.

  • Mit 80% Wahrscheinlichkeit liegt die Rentabilität zwischen 180.000€ und 1.120.000€.

  • Die Wahrscheinlichkeit eines Verlusts (negative Rentabilität) beträgt etwa 4%.



Visualisierung


Ein Histogramm der Rentabilitätsverteilung und eine kumulative Verteilungsfunktion würden die Ergebnisse visuell darstellen.



Schlussfolgerungen und Empfehlungen


  1. Das Projekt erscheint im Durchschnitt profitabel, birgt aber ein gewisses Risiko.

  2. Besondere Aufmerksamkeit sollte den Baukosten gewidmet werden, da sie die größte Unsicherheit aufweisen.

  3. Es sollten Strategien zur Risikominderung entwickelt werden, insbesondere für die Bereiche mit der höchsten Variabilität.


Durch diese Monte-Carlo-Simulation haben Immobilienentwickler und Investoren nun ein klareres Bild der potenziellen Risiken und Chancen des Projekts. Sie können fundierte Entscheidungen über Budgetierung, Risikomanagement und mögliche Absicherungsstrategien treffen.


Die Monte-Carlo-Simulation erweist sich somit als wertvolles Instrument in der Immobilienbranche, das es ermöglicht, komplexe Risikoszenarien zu modellieren und zu analysieren. Sie bietet eine robuste Grundlage für strategische Entscheidungen in einem von Unsicherheit geprägten Umfeld.


 

Über Metzger - REAL ESTATE ADVISORY:

Metzger - REAL ESTATE ADVISORY ist spezialisiert auf die Beratung von Unternehmen bei der Abwicklung, Steuerung und Prüfung von Bauprojekten. Wir bieten umfassende Baulösungen, die die gesamte Projektbegleitung abdecken – von der Planung und Generalplanung über Projektcontrolling und Baurevision bis hin zu Troubleshooting, Risikomanagement und Bauschadenanalyse.

Unser erfahrenes Team stellt sicher, dass Zeit- und Kostenrahmen eingehalten werden, indem es proaktiv Probleme identifiziert und löst. Wir bieten ganzheitliche Beratung und detaillierte Analysen sowohl während als auch nach Abschluss der Projekte, um Risiken frühzeitig zu erkennen und zu minimieren.

Unser Ziel ist es, Ihre Bauprojekte durch erstklassige Beratung und professionellen Service zu optimieren und erfolgreich abzuschließen. Mit fundiertem Fachwissen und langjähriger Erfahrung sind wir der ideale Partner für Ihr Bauvorhaben


 

Kontakt:

Metzger - REAL ESTATE ADVISORY

Dipl. Ing. (FH) Bernhard Metzger

Am Kastenacker 4 

D-82266 Inning

Fon:   +49 (0)8143 / 94494  

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