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Anhänge

283

10 Anhänge

Anhang 1: Interview mit Herrn Alexander Zigan ......................................................284 Anhang 2: Interview mit Herrn Prof. Dr. oec. Carsten Lausberg..............................286 Anhang 3: Hintergründe zum Münchner Mietspiegel...............................................290 Anhang 4: Vermietungssituation in Deutschland im Jahr 2009 ...............................291 Anhang 5: Beschreibung der Funktionsweise des Crawler-Toolsets.......................292 Anhang 6: Beispiel 7: Idealtypisches Marktverhalten eines Büroparks ...................297 Anhang 7: Feldliste der Crawlerdatenbank .............................................................304 Anhang 8: Ergebnis der Dublettensuche für gewerbliche Mietangebote .................309

R. Späth, Frühaufklärungssystem für Immobilienportfolios,DOI 10.1007/978-3-658-04248-6, © Springer Fachmedien Wiesbaden 2014

284 Anhänge

Anhang 1: Interview mit Herrn Alexander Zigan

Ort: Bankhaus Ellwanger & Geiger KG, Herzog-Rudolf-Str. 1, 80539 München

Zeit: 13.07.2011, 09.30 – 10.30

Gesprächspartner: Alexander Zigan, Prokurist, Leiter Bürovermietung München,

Bankhaus Ellwanger & Geiger KG

– Gedächtnisprotokoll –

R. Späth: Herr Zigan, wenn man in die gängigen Immobilienportale blickt, findet

man kaum Kaufangebote für Büroimmobilien mit mehr als 1.000 m².

A. Zigan: Das ist richtig. Allein die Tatsache, dass eine derartige Immobilie in

einem Immobilienportal auftaucht ist ein deutlicher Hinweis, dass die

Liegenschaft sehr schwer am Markt zu platzieren ist.

R. Späth: Warum?

A. Zigan: Die Vermieter sind sehr auf Diskretion bedacht. Oft werden mit den

Vertriebspartnern Vertraulichkeitsvereinbarungen getroffen. Nur eine

gut vermietete Immobilie lässt sich auf dem Markt adäquat platzieren.

Im Regelfall ist es dem Verkauf nicht dienlich wenn im Vorfeld be-

kannt wird, dass eine Immobilie zum Verkauf steht. Dies könnte z.B.

das Verhältnis zwischen Vermieter und Mieter wesentlich belasten

und sich final vielleicht auch auf den Preis auswirken. Die Mieter wer-

den über den Verkauf zumeist nur sehr kurz vorher informiert oder

manchmal auch erst, wenn dieser schon stattgefunden hat.

R. Späth: Wie werden solche Objekte verkauft?

A. Zigan: Es können drei hauptsächliche Möglichkeiten aufgezählt werden, wie

es zu einem Vertragsabschluss kommt:

1. Der Kontakt zwischen Verkäufer und Käufer wird durch einen Mak-

ler/Berater hergestellt. Diese Kontakte und die Beratung der einzel-

nen Parteien sind die wesentliche Geschäftsbasis der Makler.

2. Käufer und Verkäufer kennen sich schon untereinander. Gerade

bei institutionellen Investoren besteht ein Netzwerk. An welchen Arten

von Objekten diese Interesse haben ist häufig bekannt. Zum Teil ver-

Anhänge

285

öffentlichen sie regelrecht Anforderungsprofile für mögliche neue In-

vestments.

3. Der Interessent hält gezielt Ausschau nach geeigneten Objekten.

Sobald er eines gefunden hat nimmt er Kontakt zum Eigentümer auf.

R. Späth: Wenn dieser Markt so intransparent ist, wie kann ein Eigentümer sich

über die Marktsituation informieren?

A. Zigan: Die meisten großen Makler – so wie wir auch – erstellen Veröffentli-

chungen in denen die Marktsituation gut beschrieben ist.

R. Späth: Vielen Dank für das Gespräch!

286 Anhänge

Anhang 2: Interview mit Herrn Prof. Dr. oec. Carsten Lausberg

Ort: Wolfratshauser Straße 49, 82049 Pullach

Zeit: 05.07.2012, 12.30 – 13.00

Gesprächspartner: Prof. Dr. oec. Carsten Lausberg, M.S. (USA); Professor für

Immobilienwirtschaft, insb. Immobilienbanking, an der HFWU Nürtingen-Geislingen;

Leiter des Arbeitskreises Immobilien-Risikomanagement der gif e. V.

R. Späth: Herr Prof. Lausberg, im Rahmen von Solvency II soll auch im Immobi-

lienbereich die Risikomessung mittels Duration erfolgen. Wie sehen

Sie dies?

C. Lausberg: Das Thema ist für Immobilien noch ziemlich exotisch. Bei Wertpapie-

ren ist Duration (= die durchschnittliche Kapitalbindungsdauer) seit

Jahrzehnten üblich, die Übertragung auf Immobilien ist aber komplex.

Einerseits habe ich bei Bestandsimmobilien genauso wie bei Bonds

einen langfristig stabilen Cashflow. Andererseits wird der von viel

mehr Faktoren beeinflusst, z.B. Mieterinsolvenzen, Mieterhöhungen,

Kostensteigerungen, Leerstand, Timing-Entscheidungen usw. Wenn

man das in ein Modell einbeziehen möchte, kann man das theoretisch

mit Optionen machen, kommt aber da in einen Wald. Ich habe mich in

einem Projekt vor ca. neun Jahren schon einmal damit befasst, bin

jedoch – auch nach Beratungen mit Kollegen aus dem Versiche-

rungsbereich von Oliver Wyman – nicht weitergekommen. Auch habe

ich intensiv nach Literatur gesucht, aber nicht mehr als eine Handvoll

wissenschaftlicher Arbeiten dazu gefunden. Alle kamen mehr oder

weniger zu dem Schluss, dass es theoretisch möglich ist, aber wegen

der vielen Besonderheiten der Immobilien praktisch nicht. Deshalb

maße ich mir an zu behaupten, dass die Kennzahl nicht genügend er-

forscht ist, um sie in Solvency II zu einer sinnvollen Anwendung zu

bringen. Ich sehe es aber als Ansporn für die Wissenschaft an, weiter

an geeigneten Risiko- bzw. ALM-Maßen zu arbeiten.

Anhänge

287

R. Späth: Bleiben wir bei Solvency II. Hier werden nun entsprechende Risiko-

managementsysteme erforderlich. Welche Daten werden denn dafür

benötigt?

C. Lausberg: Leider bin ich durch reines Nachdenken nicht zu einer zufrieden stel-

lenden Antwort gekommen. Der Hauptgrund ist, dass noch gar nicht

ganz klar ist, wie die Gesetze genau aussehen bzw. in der Praxis er-

füllt werden sollen. Von den Daten her sollte das m. E. mit denen lös-

bar sein, mit denen auch bisher schon im Immobilienrisikomanage-

ment gearbeitet wird – was nicht heißen soll, dass jedes Unterneh-

men diese Daten gesammelt und verfügbar hat! Grundsätzlich sind

lange Zeitreihen nötig, was v. a. nach Monatswerten schreit. Von der

Technik her steht insbesondere die Integration der Immobiliensyste-

me in die allgemeinen Risikosysteme an.

R. Späth: Können Sie das bitte noch ein wenig präzisieren?

C. Lausberg: Gehen wir von einem Datenkatalog eines PMS aus. Dies ist für den

Anfang eine gute Orientierung. Allerdings werden oft nur Vergangen-

heits- bzw. Ist-Daten erhoben. Für das Risikomanagement – und da-

mit auch letztlich für die Aufsicht – ist aber entscheidend, was man

daraus macht. Sollen Plandaten bzw. die verarbeiteten Daten auch

ausgetauscht werden? Wie umfangreich und detailliert werden die

Daten sein? Welche Datenquellen gibt es und wie gelangen die Daten

von dort in das Zielsystem?

Anderes Thema: Auch die Unternehmensebene muss berücksichtigt

werden, nicht nur Immobilien und Portfolio. Beispiele: Unternehmens-

liquidität, Finanzierungssituation, Steuern, Gesellschaftsstruktur. Das

steht nicht im Fokus von PM-Systemen. Aber auch Frühwarnung und

Projektentwicklung sind wichtig.

Ferner: Systeme brauchen Prozesse. Beispiel: Für das Baukosten-

risiko ist die Entwicklung der Baukosten alleine nicht aussagefähig.

Man muss außerdem wissen, wie Kostenerhöhungen zustande kom-

men können (z. B. steigende Marktpreise, Kalkulationsfehler), was sie

288 Anhänge

bewirken (z. B. Qualitätserhöhung, Mängelbeseitigung) und welche

prozessualen Vorkehrungen dagegen getroffen wurden (z. B. Vier-

Augen-Prinzip, externer Baukostencontroller).

Es sollte betrachtet werden, welche Daten in der täglichen Arbeit nö-

tig sind, d.h. welche Daten tatsächlich vorhanden, aktuell und geeig-

net sind. So manche Datenanforderung der Aufsichtsbehörden ist de

facto unerfüllbar, weil die Daten nicht in der notwendigen Qualität

vorhanden sind.

R. Späth: Ein anderes Thema: Wenn eine Immobilie in keinem vermietungsfä-

higen Zustand ist, also dem Markt nicht direkt zur Verfügung steht,

kann es im immobilienwirtschaftlichen Sinne überhaupt als Leerstand

gewertet werden?

C. Lausberg: Sie sprechen hier einen interessanten Punkt an, nämlich den Unter-

schied zwischen volks- und betriebswirtschaftlicher Perspektive –

beides ist „immobilienwirtschaftlich“. Betriebswirtschaftlich: Eine unvermietete Fläche bringt keinen Er-

trag, kostet aber. Ich kenne Vermieter, die haben so viel Geld, dass

sie Flächen lieber leer stehen lassen als sich mit Maklern und Mietern

abzugeben. Ich kenne aber keinen, der eine leere Fläche einfach

„ausbucht“.

Volkswirtschaftlich: Wenn eine Immobilie am Markt nicht angeboten

wird, wird sie nach gängiger Meinung nicht als leer eingestuft, erhöht

also nicht den Marktleerstand. Diese Meinung ist problematisch, weil

sie die Transparenz vermindert und damit zu Fehlallokationen führen

kann. Beispiele:

Nicht angebotene leere Gebäude werden i. d. R. nicht vom

Gebäudebestand abgezogen, der für die Kalkulation des Flä-

chenangebots eine wichtige Größe darstellt. Man kann argu-

mentieren, dass man sie abziehen sollte, damit „die Gleichung

stimmt“.

Üblicherweise wird aber anders argumentiert, u. a. weil die Flä-

chenreserve kurzfristig marktwirksam werden kann. Die Grün-

Anhänge

289

de (z.B. Obsoleszenz, Hoffnungslosigkeit in einem Umfeld mit

hohem Marktleerstand oder schlichte Unlust, sich mit Maklern

abzugeben (s. o.)) können nämlich bei einer Änderung der

Marktbedingungen oder einem Eigentümerwechsel schnell ent-

fallen.

Ein leer stehendes Gebäude stellt eine (vergangene) Fehlallo-

kation von Ressourcen dar, also einen volkswirtschaftlichen

Schaden aufgrund ausbleibender Steuerzahlungen etc. Wenn

man den Leerstand einfach „ausbucht“ (s. o.) verdeckt man

ihn. So können neue Fehlallokationen entstehen, und die Ver-

antwortlichen, u. a. die Politiker, die steuerliche Fehlanreize

gesetzt haben, werden nicht zur Rechenschaft gezogen.

Die Lösung wäre eine Standardisierung und Differenzierung der Leer-

standsdefinitionen, einhergehend mit einer Verbesserung der öffentli-

chen Statistik. Um das erste kümmert sich die gif, um das zweite lei-

der niemand.

R. Späth: Vielen Dank für das Gespräch!

290 Anhänge

Anhang 3: Hintergründe zum Münchner Mietspiegel

§ 558c BGB bildet die Basis für die Mietspiegel in Deutschland. Er definiert den

Mietspiegel als eine Übersicht über die ortsübliche Vergleichsmiete. Der Mietspie-

gel wird entweder von einer Gemeinde oder von Interessensvertretern von Vermie-

tern und Mietern gemeinsam erstellt. Höhere Anforderungen werden an den qualifi-zierten Mietspiegel gemäß § 558d BGB gestellt. Dieser muss u. a. nach anerkann-

ten wissenschaftlichen Grundsätzen erstellt sein. Eine besondere Bedeutung hat der

Mietspiegel deshalb, weil der Vermieter, unter gewissen Voraussetzungen, nach

§ 558 BGB eine Mieterhöhung bis zur ortsüblichen Vergleichsmiete verlangen darf.

Der qualifizierte Mietspiegel München ist für Studienzwecke gut geeignet, da eine

umfangreiche Dokumentation verfügbar ist.1193 Seine Systematik geht auf Arbeiten

des Instituts für Statistik der Ludwig-Maximilians-Universität München zurück.1194

Basis bildet eine Erhebung der TNS Infratest GmbH.1195 Die Daten wurden mittels

Regression ausgewertet.1196,1197,1198

Eine Besonderheit des Münchner Mietspiegels 2011 ist, dass er eine geringere Miete

als der Mietspiegel 2009 ausweist. Dies ist darauf zurückzuführen, dass der Miet-

spiegel 2009 nur eine Fortschreibung des Mietspiegels 2007 ist, während der Miet-

spiegel 2011 auf einer Neuerhebung basiert.1199

Die durchschnittliche gerundete Nettomiete beträgt laut dem Mietspiegel 9,79 €.1200

1193 Siehe N. N., Dokumentation, 2011. 1194 Siehe Sauer/Rösch, Nettomieten, 2007, S. 11. 1195 Siehe Sauer/Rösch, Nettomieten, 2011, S. 5. 1196 Siehe Biller et al., Nettomieten, 2011, S. 17 f. 1197 Weitere Informationen zur Regression finden sich z. B. bei Fahrmeir/Kneib/Lang, Regression,

2007. 1198 Gemäß Bundesministerium für Verkehr, Bau- und Wohnungswesen, Mietspiegel, 2002, S. 38 – 41

kann zwischen Regressionsmietspiegeln und Tabellenmietspiegeln unterschieden werden. 1199 Siehe Sozialreferat der Landeshauptstadt München, Beschluss, 2011, S. 132. 1200 Siehe Sozialreferat der Landeshauptstadt München, Beschluss, 2011, S. 129.

Anhänge

291

Anhang 4: Vermietungssituation in Deutschland im Jahr 2009

Der Wohnungsleerstand in Deutschland lag durchschnittlich bei 3,7 %.1201 Das Ge-

samtbild weist allerdings große Unterschiede auf. So betrug in ostdeutschen

Schrumpfungsstädten1202 (z. B. Stralsund, Halle oder Dessau) die Quote durch-

schnittlich bei 9,0 %, während die Quoten in Westdeutschland und in den Wachs-

tumsstädten in Ostdeutschland durchschnittlich zwischen 2,0 % und 4,0 % lagen. In

München gibt es für Mietwohnungen praktisch keinen Leerstand.1203

Für Büroimmobilien wurde in den 19 wichtigsten Standorten eine durchschnittliche

Leerstandsquote von 8,8 % ermittelt.1204 Dabei lag sie in den Top-Städten im Mittel

etwas darüber.

Die durchschnittliche Wohnungsmiete im Erstbezug betrug 6,14 €/m².1205 Nur in fünf

Städten lag dieser Wert über 9,00 €/m². Spitzenreiter mit 11,30 €/m² war Mün-

chen.1206

Durchschnittliche Mieten für Büros von über 20,00 €/m² wurden nur in den Top-

Lagen von sechs Städten erzielt.1207 In den restlichen 13 Städten, der insgesamt 19

wichtigsten Standorte, betrug die Miete in Top-Lagen zwischen 10,00 €/m² und

20,00 €/m².

1201 Siehe Braun, R., Leerstandsindex, 2011. 1202 Schrumpfungsstädte werden anhand entsprechender Neuvertragsmieten bestimmt. 1203 Siehe Colliers Schauer & Schöll GmbH, Immobilienmarktbericht, 2011, S. 3. 1204 Siehe Bielmeier et al., Immobilienzentren, 2011, S. 3. 1205 Immobilienverband Deutschland IVD, Preisspiegel, 2009, S. 10. 1206 Dieser Wert steht nicht im Widerspruch zum Mietspiegelwert von 9,79 €/m², da der Mietspiegel

alle Mieten und nicht nur die Erstbezugsmieten betrachtet. 1207 Siehe Bielmeier et al., Immobilienzentren, 2011, S. 58.

292 Anhänge

Anhang 5: Beschreibung der Funktionsweise des Crawler-Toolsets

Die in Kapitel 5 gemachten Analysen wurden mit einem selbst entwickelten Satz von

Tools erstellt. Diese werden nachfolgend erläutert.

Beschreibung der Methode

Abbildung 61: Übersicht über das Marktbeobachtungssystem

In der Abbildung 61 wird eine Übersicht über das konzipierte System dargestellt. Der

Markt entsteht durch Angebot und Nachfrage,1208 also durch eine Interaktion von

Verkäufer und Käufer bzw. Vermieter und Mieter. Benötigt ein Immobilienbesitzer ein

Frühwarnsystem, so kann er sich externer Quellen, wie etwa Marktprognosen, be-

dienen oder diese durch ein Online-Beobachtungsprogramm erstellen lassen.

Um zu verstehen, wie das neue System funktioniert, muss betrachtet werden, wie es

zu einer Einigung zwischen Vermieter und Mieter kommt. Wichtig dabei ist, wie diese

in Verbindung kommen. Dies kann entweder durch direkten Kontakt, durch einen

1208 Vgl. Schierenbeck/Wöhle, Betriebswirtschaft, 2012, S. 24 f.

Anhänge

293

Dritten (z. B. Makler) oder durch bestimmte Medien geschehen. Dabei bedienen sich

nicht nur Vermieter und Mieter dieser Medien, sondern insbesondere auch Makler.

Das inzwischen vorherrschende Medium ist das Onlineportal.1209 Da auf diesem die

Daten elektronisch vorliegen, bietet es sich an, diese zu Markt-Simulationszwecken

zu verwenden. Wie in den Kapiteln 3 und 5 ausgeführt wird, sind die Daten aber nicht

direkt verwendbar, sondern müssen erst aufbereitet werden. Dies geschieht im Früh-

warnmodul des Portfoliomanagement-Systems (PMS). Dabei werden die anderen

Quellen, z. B. Immobilienbewerter, nicht unnötig, sondern sind wesentlich dafür, dass

das System justiert werden kann. Auch ist diese Kalibrierung kein einmaliger Vor-

gang, sondern das System muss regelmäßig nachgeführt werden. Somit ist der

Hauptvorteil des Systems, dass Daten früher zu bekommen sind, aber nicht, dass

andere Verfahren wie professionelle Bewertungen überflüssig werden.1210

Technische Hinweise Der prinzipielle Vorgang wurde bereits in Abschnitt 3.5.3 beschrieben. Die einzelnen

Internetseiten eines Immobilienportals besitzen viele nicht relevante bzw. nicht aus-

wertbare Informationen. Dazu gehören Bilder, Werbung, Darstellungsinformationen

und Scripte (z. B. JavaScript). Neben den sichtbaren Informationen beinhalten diese

Seiten noch Metainformationen, die das automatische Auswerten wesentlich erleich-

tern, und Suchformulare.

Eine Schwierigkeit des Crawlens ist es, die relevanten Treffer von Verweisen auf

andere Exposés zu trennen, die nicht den Suchkriterien entsprechen. So werden

Exposés als Werbung angezeigt, die außerhalb des Suchradius liegen.

Anforderungen an den Crawler An den Crawler sind vor allem zwei Anforderungen zu stellen:

Fähigkeit, Suchkriterien in HTML-Formulare einzugeben

Genaue Eingrenzung, welche Seiten besucht werden sollen und welche nicht

Eine Marktrecherche ergab, dass auf dem Markt befindliche bzw. Open-Source-

Crawler in drei Gruppen eingeteilt werden konnten:

1209 Siehe Enderle, M., Immobilienportale, 2009, S. 364 f. 1210 Siehe Abschnitt 3.2.1.

294 Anhänge

Produkte mit einem Anschaffungspreis über 20.000 €, die den finanziellen

Rahmen des Budgets für die vorliegende Arbeit gesprengt hätten

Produkte, die die Anforderungen nicht erfüllen konnten

Web Scraper Plus+ der Firma Velocityscape1211

Web Scraper Plus+ wurde aufgrund des hohen Erstaufwandes, schwerwiegender

technischer Restriktionen und der Tatsache, dass es sich um ein Auslaufmodell han-

delt nicht gewählt. Deswegen wurde ein eigener Crawler entwickelt.

Umsetzung des Crawlers Prinzipiell gibt es zwei Möglichkeiten, Crawler zu realisieren. Entweder wird das Her-

unterladen und Analysieren durch eigenen Code übernommen, was zwar sehr per-

formant, aber aufwendig zu implementieren ist, oder ein Browser-Control wird fern-

gesteuert. Vorteil der Verwendung des Browser-Controls ist, dass die HTML-Struktur

nicht selbst analysiert (geparst) werden muss, sondern dass auf das HTML-Objekt-

Modell (Document Object Model, kurz DOM)1212 zurückgegriffen werden kann. Da

eine einfache Realisierung wichtiger war als eine hohe Performance, wurde eine

Lösung mittels Internet-Explorer-Control gewählt.

Sämtliche Tools wurden in Visual Basic 2010 realisiert. Für den Testbetrieb war eine

Integration in ein PMS nicht erforderlich, weshalb darauf verzichtet wurde. Als Da-

tenbanksystem wurde MS Access verwendet, da es sehr schlank ist und die weit-

reichenden Funktionen eines professionellen Datenbankmanagementsystems nicht

erforderlich waren. Mit MS Access konnten die Auswertungen für Kapitel 5 effizient

erstellt werden.

Funktionsweise des Tool-Sets Der Crawler gibt die Suchkriterien in ein Formular ein und lädt anschließend alle

Exposés aus der Trefferliste. Anhand von Metainformationen bestimmt er den rele-

vanten Teil des Exposés und speichert dieses im Dateisystem.

Ein zweites Tool lädt aus dem Dateisystem die einzelnen Exposés und speichert die

Werte der einzelnen Felder in einer Datenbank. Da ImmobilienScout24 die einzelnen

Felder mit Attributen ausgestattet hat, konnten diese Attribute dazu verwendet wer-

1211 Siehe Velocityscrape, Web Scraper Plus+, 2006. 1212 Zu DOM siehe Le Hégaret/Whitmer/Wood, Document Object Model, 2005.

Anhänge

295

den, dynamisch in der Datenbank entsprechende Spalten anzulegen. Dabei wurde

ausgenutzt, dass die relevanten Felder einer gewissen Konvention unterlagen und

somit neue Felder automatisch erkannt werden konnten.1213 Deswegen mussten zu

Beginn nur wenige Spalten in der Zieltabelle angelegt werden.

Das Portal von ImmobilienScout24 ist also nicht nur von Menschenlesbar, sondern

auch maschinenlesbar. Die Verwendung der Klassennamen zur Interpretation der

Daten, um daraus Information zu generieren, entspricht dem Ansatz des „Semanti-

schen Webs“.1214,1215

Sämtliche Auswertungen wurden auf Basis der Daten in der Datenbank gemacht.

Rechtliche Betrachtung1216

Es konnte keine deutsche Rechtsnorm gefunden werden, die Crawlen explizit verbie-

tet. Trotzdem müssen folgende Vorschriften eingehalten werden:

§ 202a Strafgesetzbuch (Ausspähen von Daten)

§ 303a Strafgesetzbuch (Datenveränderung)

§ 303b Strafgesetzbuch (Computersabotage)

§ 53 UrhG (Vervielfältigungen zum privaten und sonstigen eigenen Gebrauch)

§ 28 BDSG (Datenerhebung und -speicherung für eigene Geschäftszwecke)

Derzeit ist davon auszugehen, dass das Crawlen von öffentlich zugänglichen Seiten

für wissenschaftliche Zwecke in Deutschland zulässig ist, solange die Funktion des

Webservers dadurch nicht gestört wird und keine technischen Sicherungsvorkehrun-

gen1217 umgangen werden.

Weitere Hinweise Crawler können schnell zu einer Überlastung des Webservers führen.1218 Deswegen

wurden im Crawler Zwangspausen implementiert. Zudem wurde versucht, die herun-

ter geladenen Daten auf ein Minimum zu reduzieren, um den Betrieb des Webser-

vers nicht unnötig zu stören.

1213 Die Tabellenfelder haben einen Klassennamen, der mit „is24qa-“ beginnt und nicht mit „-label“

endet. 1214 Zum Semantischen Web siehe Berners-Lee/Hendler/Lassila, The Semantic Web, 2001. 1215 Zum Zusammenhang von Daten und Information siehe Abbildung 14, S. 98. 1216 Dies kann keine verbindliche Rechtsauskunft sein, stellt aber die aktuelle Situation in Deutschland

dar. 1217 Z. B. Spider Trap, siehe Thelwall, M., crawler, 2002, S. 11. 1218 Vgl. Handley/Rescorla, Denial-of-Service, 2006.

296 Anhänge

Bedingt durch das Prinzip des Vorgehens wurden komplette Internetseiten vom

Crawler aufgerufen. Es hat sich als nützlich herausgestellt, JavaScript auszuschal-

ten, da es sonst gelegentlich zu Script-Fehlern kam, die den Programmablauf des

Crawlers erheblich beeinträchtigten. Außerdem wurde so der Prozessor des Clients

weniger belastet und das automatische Nachladen von Daten unterbunden. Dies

verbesserte nicht nur die Performance, es entlastete auch den Webserver.

Ausblick Während der 16 Monate, in denen der Crawler entwickelt und betrieben wurde, gab

es wiederholt geringfügige Änderungen in der Bedienerführung von Immobilien-

Scout24. Dies machte kleinere Programmanpassungen notwendig. Allerdings stellt

dieser Umstand eine erhebliche Herausforderung für den produktiven Einsatz ei-

nes solchen Systems dar, da jederzeit damit gerechnet werden muss, dass ein Ein-

greifen durch einen Programmierer erforderlich ist.

Anhänge

297

Anhang 6: Beispiel 7: Idealtypisches Marktverhalten eines Büroparks

Um in Abschnitt 3.4.2 mögliche Indikatoren diskutieren zu können, wird an einem

Beispiel untersucht, wie sich die Daten eines Onlineportals unter idealisierten Bedin-

gungen verhalten. Die Bewertung der Ergebnisse erfolgt in Abschnitt 3.4.2.

Ausgangspunkt der Überlegungen bildet ein sehr großer Büropark mit vielen Gebäu-

den, die alle unterschiedliche Eigentümer haben. Innerhalb dieser Häuser befinden

sich jeweils wenige Büroeinheiten. Diese sind im Wesentlichen identisch. In dem

beschriebenen Büropark wird jeden Monat eine Einheit über dasselbe Immobilien-

portal vermietet. Jeden Monat kommt ein Angebot für 10,00 €/m² hinzu. Nach zwei

Monaten reduziert der Anbieter den Preis auf 9,50 €/m², weil er keine Anfragen er-

hält. Nach weiteren zwei Monaten reduziert er nochmals den Angebotspreis auf

9,00 €/m². Zu diesem Preis wird das Büro vermietet. Bis sich Vermieter und Interes-

sent einig sind, der Mietvertrag unterschrieben ist und die Anzeige deaktiviert ist,

vergehen weitere zwei Monate.

Anbieter Exposé-Nummer Online-Zeit [Monate] Angebotspreis [€/m²]

A 1 5 – 6 9,00

B 2 4 – 5 9,00

C 3 3 – 4 9,50

D 4 2 – 3 9,50

E 5 1 – 2 10,00

F 6 0 – 1 10,00

Tabelle 24: Angebotssituation des Beispiels (Ausgangssituation)

In Tabelle 24 ist die Angebotssituation dargestellt. Daraus lassen sich die Messwerte

der Tabelle 25 ermitteln.

298 Anhänge

Messwert (Name) Wert Zugangspreis 10,00 €/m²

Abgangspreis 9,00 €/m²

durchschnittlicher Angebotspreis 9,50 €/m²

durchschnittliche Zeit ab Einstellung 3 Monate

Dauer bis zum Abgang 6 Monate

Anzahl Zugänge 1 pro Monat

Anzahl Abgänge 1 pro Monat

Anzahl Anzeigen 6

Tabelle 25: Messwerte für das Beispiel (Ausgangssituation)

Nachfolgend werden nun zwei Szenarien durchgespielt, um zu sehen, wie sich die

oben erfassten Messwerte verhalten.

Szenario 1: Zunahme der Angebote Im Szenario 1 wird durch einen Sondereffekt, z. B. den Wegzug eines großen Mie-

ters, dieses Gleichgewicht vorübergehend gestört. In einem Einmaleffekt werden

zusätzlich sechs Büros (Anbieter G) angeboten.


A 1 5 – 6 9,00

B 2 4 – 5 9,00

C 3 3 – 4 9,50

D 4 2 – 3 9,50

E 5 1 – 2 10,00

F 6 0 – 1 10,00

G 7 0 – 1 10,00

G 8 0 – 1 10,00

G 9 0 – 1 10,00

G 10 0 – 1 10,00

G 11 0 – 1 10,00

G 12 0 – 1 10,00

Tabelle 26: Angebotssituation des Beispiels, Szenario 1, Zeit 0 Monate

Anhänge

299

In Tabelle 27 sind die sich daraus ergebenden Messwerte zusammengestellt. Es ist

zu sehen, dass der durchschnittliche Angebotspreis steigt. Dies liegt daran, dass die

Inserenten von einem Durchschnittspreis ausgehen, aber einen Preisaufschlag hin-

zufügen, da ihre Immobilie in ihrer Wahrnehmung besser ist als der Durchschnitt.








Anzahl Anzeigen 12

Tabelle 27: Messwerte für das Beispiel, Szenario 1, Zeit 0 Monate

Nach fünf Monaten stellt sich die Situation wie in Tabelle 28 aufgelistet dar. Die An-

bieter A bis E haben inzwischen ihr Büro vermietet.


F 6 5 – 6 9,00

G 7 5 – 6 9,00

G 8 5 – 6 9,00

G 9 5 – 6 9,00

G 10 5 – 6 9,00

G 11 5 – 6 9,00

G 12 5 – 6 9,00

H 13 4 – 5 9,00

I 14 3 – 4 9,50

J 15 2 – 3 9,50

K 16 1 – 2 9,75

L 17 0 – 1 9,75


300 Anhänge

Die Anbieter I und J hatten einen ursprünglichen Angebotspreis (Zugangspreis), der

sogar über 10,00 €/m² lag, da der durchschnittliche Angebotspreis gestiegen war.

Die Anbieter K und L sind hingegen mit einem niedrigeren Angebotspreis eingestie-

gen, da der durchschnittliche Angebotspreis inzwischen unter 9,50 €/m² gesunken

war, was auch aus Tabelle 29 hervorgeht.








Anzahl Anzeigen 12


In Tabelle 30 ist nun dargestellt, dass die Anbieter ihre Preise nochmals (auf

8,85 €/m²) reduzieren mussten. Zu diesem Preis erhöhte sich die Nachfrage deutlich.


G 10 7 – 8 8,85

G 11 7 – 8 8,85

G 12 7 – 8 8,85

H 13 6 – 7 8,85

I 14 5 – 6 9,00

J 15 4 – 5 9,00

K 16 3 – 4 9,25

L 17 2 – 3 9,25

M 18 1 – 2 9,75

N 18 0 – 1 9,75Tabelle 30: Angebotssituation des Beispiels, Szenario 1, Zeit 7 Monate

Anbieter G kann nun sogar mehr als ein Büro im Monat vermieten. Tabelle 31 stellt

dies entsprechend dar.

Anhänge

301





Dauer bis zum Abgang 7,5 Monate



Anzahl Anzeigen 10


Szenario 2: Zunahme der Nachfrage In Szenario 2 wird ebenfalls mit dem Zustand, der in Tabelle 24 aufgelistet ist, ge-

startet. Dieses Mal wird aber die Nachfrage erhöht, z. B. durch den Bau eines Auto-

bahnzubringers. Es wird angenommen, dass die Büros bereits für 9,50 €/m² vermie-

tet werden können.


C 1 3 – 4 9,50

D 2 2 – 3 9,50

E 3 1 – 2 10,00

F 4 0 – 1 10,00


Die Tabelle 33 stellt die Geschehnisse entsprechend dar.

302 Anhänge








Anzahl Anzeigen 4


Aufgrund des höheren Preisniveaus der Mietabschlüsse verändern sich die Ange-

botspreise entsprechend und es kommt zu Mietpreissteigerungen. Diese lassen sich

nicht bei allen Mietern durchsetzen, sodass Büros frei werden und ebenfalls angebo-

ten werden (Anbieter G-I in Tabelle 34).


E 3 3 – 4 9,50

F 4 2 – 3 9,50

G 5 1 – 2 10,25

H 6 1 – 2 10,25

I 7 0 – 1 10,25


Dadurch kommt es zu einer weiteren Verschiebung der Messergebnisse, welche in

Tabelle 35 zusammengefasst sind.

Anhänge

303






Anzahl Zugänge 1,5 pro Monat


Anzahl Anzeigen 5


304 Anhänge

Anhang 7: Feldliste der Crawlerdatenbank

Feldname1219

Dat

enty

p

Bür

ofel

d1220

Woh

nung

s-fe

ld12

20

Anz

ahl12

21

für B

ewer

tung

ge

eign

et12

22

Kommentar

Nummer Zahl x x 6.382(alle) Exposé-Nummer

Datum Datum x x 6.382(alle) Abrufdatum – vom

Crawler vergeben

infoTXT x x 5.936 Technisches Feld des Crawlers

als-ferienwohnung-geeignet Liste x 11 Ja; <leer>

anzahl-garage-stellplatz Zahl x 654 anzahl-parkflaechen Zahl x 1.542 badezimmer Zahl x 1.152 x Anzahl balkon-terrasse Liste x 1.149 x Ja; <leer> barrierefrei Liste x x 508 ? Ja; <leer> baujahr Zahl x x 3.575 x Jahreszahl

befeuerungsart Liste x x 750 Fernwärme; Gas; Öl; Strom

bezugsfrei-ab Text x 999

bodenbelag Liste x 2.332 Teppichboden; Par-kett; …

buero-praxisflaeche Zahl x 4.780 x in m² denkmalschutzobjekt Liste x 21 Ja; <leer> dv-verkabelung-vorhanden Liste x 2.526 Ja; Nach Vereinba-

rung; Nein einbaukueche Liste x 578 Ja; <leer>

energieausweistyp Liste x 202 Endenergiebedarf; Energieverbrauchs-kennwert

1219 Name der Spalte in der Datenbank. Der Feldname wird jeweils aus den Metainformationen der

ImmobilienScout24-Seite generiert. 1220 Feld ist für Büros/Praxen bzw. Wohnungen in ImmobilienScout24 verfügbar. 1221 Anzahl der Datensätze (nicht Exposés) in denen der Wert gesetzt (nicht leer) ist. 1222 In dieser Spalte sind Felder markiert, die für Bewertungszwecke potenziell geeignet sind. Kriterien

sind: hoher Ausfüllungsgrad und Relevanz.

Anhänge

305

Feldname1219

Dat

enty

p

Bür

ofel

d1220

Woh

nung

s-fe

ld12

20

Anz

ahl12

21

für B

ewer

tung

ge

eign

et12

22

Kommentar

energieverbrauch-fuer-warmwasser-enthalten Liste x 114 Ja; <leer>

energieverbrauchs-kennwert1223 Zahl x x 210 in kWh/(m²*a)

etage Zahl x 1.324 x

etage(n) Text x 543 bis 15.08.2011, danach "etagen"

etagen Text x 1.427 ab 20.09.2011, davor "etage(n)"

etagenanzahl Zahl x 1.150 x fahrzeit-zum-naechsten-flughafen Zahl x 2.670 in Minuten

fahrzeit-zum-naechsten-hauptbahnhof

Zahl x 2.256 in Minuten

fahrzeit-zur-naechsten-autobahn Zahl x 2.681 in Minuten

flaeche-teilbar-ab Zahl x 3.758 ? 1224 fussweg-zu-oeffentl-verkehrsmitteln Zahl x 2.880 in Minuten

gaeste-wc Liste x 252 Ja; <leer> garage-stellplatz Liste x 695 Duplex; Tiefgarage; ... garage-stellplatz-kaufpreis

Wäh-rung x 515 x

garten-mitbenutzung Liste x 263 Ja; <leer> gesamtflaeche Zahl x 529 in m²

gesamtmiete Text x 543 x

Währung, gelegent-lich mit dem Zusatz: „(weitere Kosten mög-lich)“

hausgeld Wäh-rung x 296

1223 Im Original zusammengeschrieben. 1224 Der in diesem Feld angegebene Wert war in 37 Fällen größer als der im Feld buero-praxisflaeche

und in 3.121 Fällen kleiner als der in buero-praxisflaeche.

306 Anhänge

Feldname1219

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Woh

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Anz

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für B

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22

Kommentar

haustiere Liste x 267 Ja; Nach Vereinba-rung; Nein

heizkosten Text x 543

heizungsart Liste x x 1.154 Etagenheizung; Zentralheizung; …

kaltmiete Wäh-rung x 543 x

kantinecafeteria Liste x 632 ? Ja; <leer>

kaufpreis Wäh-rung x x 1.078 x

kaution Text x 192 kaution is24-ex-spacelink Text x 389

kaution-oder-genossenschaftsanteile Text x 78

kaution-oder-genossenschaftsanteile is24-ex-spacelink

Text x 333

keller Liste x x 1.689 ? Ja; <leer>

klimaanlage Liste x 773 Ja; Nach Vereinba-rung; Nein

kueche Liste x 792 Ja; <leer> letzte-modernisierung sanierung1225 Zahl x 169 zwischen 2002 und

2012 letzte-modernisierung-sanierung Zahl x 345 1971 – 2013

miete-fuer-garagestellplatz

Wäh-rung x 282

mieteinnahmen-pro-monat

Wäh-rung x 119 ?

miete-kaufobjekt Text x 4.781(alle) x Miete; Kauf

miete-pro-m² Zahl x 4.306 x Anzahl nach Berichti-

1225 Im Original keine Trennung zwischen „modernisierung“ und „sanierung“ (deshalb hier zwei Felder

„letzte-modernisierungsanierung“ und „letzte-modernisierung-sanierung“).

Anhänge

307

Feldname1219

Dat

enty

p

Bür

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d1220

Woh

nung

s-fe

ld12

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Anz

ahl12

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für B

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tung

ge

eign

et12

22

Kommentar

gung

miete-pro-monat Wäh-rung x 316 Anzahl nach Berichti-

gung

monatliche-rate Wäh-rung x 928

nebenflaeche Zahl x 81 in m² nebenkosten Text x x 3.673 x nutzflaeche-ca Zahl x 492 in m²

objektart Liste x 3.706 x Bürohaus; Büro; Loft ; …

objektzustand Liste x x 4.134 x Erstbezug; Neuwertig; …

personenaufzug Liste x x 4.006 x Ja; <leer>

preisparkflaeche Wäh-rung x 2.171

provision Text x x 4.200 provision-note is24-pre Text x x 711 langer Text qualitaet-der-ausstattung Liste x x 1.505 Einfach; Gehoben;

Luxus … schlafzimmer Zahl x 1.058 x Anzahl seniorengerechtes-wohnen Liste x 60 ? Ja; <leer>

starkstrom Liste x 192 ? Ja; <leer> verbrauch-fuer-warmwasser-enthalten Liste x 8 Ja; <leer>

verfuegbar-ab Text x 4.162 Text oder Datum vermietet Liste x 148 ? Ja; <leer> wohnberechtigungsschein-erforderlich Liste x 1 Ja; <leer>

wohnflaeche-ca Text x 1.601 x

Angabe in m² gelegentlich mit dem Zusatz "X weitere Wohnungen verfüg-bar"

wohnungstyp Liste x 1.414 x Etagenwohnung, Dachgeschoss; ...

308 Anhänge

Feldname1219

Dat

enty

p

Bür

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d1220

Woh

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Anz

ahl12

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für B

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Kommentar

zimmer Zahl x 1.601 x Anzahl

Tabelle 36: Feldliste der Crawlerdatenbank

Anhänge

309

Anhang 8: Ergebnis der Dublettensuche für gewerbliche Mietangebote

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1

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4 1

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4 1 1

17

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9 1 1

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175

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232

29

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4 2

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3298

313

51

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9

5414

454

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26

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4 5 2 1 1

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8179

920

129

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6 5 1 4

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7 1

6

5627

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25 3 4 2 1

5

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847

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557

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2

Scor

e ne

gativ

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Score positiv

310 Anhänge

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Scor

e ne

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0 49

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26

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fett:

Dur

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aten

sätz

e

Score positiv 1226

1226 Siehe Unterabschnitt 5.2.4.1.