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R I S I K O R E N D I T E R A N K I N G
WOHNINVESTMENTS IN DEUTSCHLAND
AACHEN ASCHAFFENBURG #AUGSBURG BAMBERG BAYREUTH BERGISCH-GLADBACH #BERLIN B IELEFELD BOCHUM BONN BOTTROP BRANDENBURG BRAUNSCHWEIG BREMEN BREMERHAVEN CHEMNITZ COTTBUS DARMSTADT DELMENHORST DESSAU-ROSSLAU DORTMUND DRESDEN DÜSSELDORF DUISBURG ERFURT ERLANGEN ESSEN FLENSBURG FRANKFURT FRANKFURT/ODER FREIBURG FULDA
FÜRTH GERA GIESSEN
GREIFSWALD HALLE/SAALE
HEIDELBERG 2017
GELSENKIRCHEN GÖTTINGEN GÜTERSLOH HAGEN HAMM #HANNOVER HEILBRONN HERNE
H ILDESHEIM INGOLSTADT JENA KAISERSLAUTERN KARLSRUHE KASSEL KEMPTEN K IEL KOBLENZ KÖLN KONSTANZ KREFELD LANDAU IN DER PFALZ /LANDSHUT LEIPZIG LEVERKUSEN LÜBECK LUDWIGSBURG LUDWIGSHAFEN LÜNEBURG MAGDEBURG MAINZ MANNHEIM MARBURG MOERS MÖNCHENGLADBACH MÜLHEIM AN DER RUHR MÜNCHEN #MÜNSTER NEUMÜNSTER NEUSS NÜRNBERG OBERHAUSEN OFFENBACH OLDENBURG OSNABRÜCK PADERBORN PASSAU PFORZHEIM POTSDAM RECKLINGHAUSEN REGENSBURG REMSCHEID REUTLINGEN ROSENHEIM ROSTOCK SAARBRÜCKEN SALZGITTER SCHWERIN S IEGEN /SOLINGEN STUTTGART TRIER TÜBINGEN ULM WEIMAR WIESBADEN WILHELMSHAVEN WITTEN WOLFSBURG WORMS WUPPERTAL WÜRZBURG
R E S I D E N T I A L
INHALT
1. WOHNINVESTMENTS IN DEUTSCHLAND ------------------------------------------------ 2
2. DRLK RISIKO-RENDITE-RANKING 2017 -------------------------------------------------- 3
2.1. AUSGANGSSITUATION UND UNTERSUCHUNGSDESIGN -------------------------------------------- 3
2.2. METHODIK ZUR ERMITTLUNG DES RISIKOSCORES ------------------------------------------------- 5
3. VERGLEICH DER 110 STÄDTE ------------------------------------------------------------- 6
3.1. BEVÖLKERUNG -------------------------------------------------------------------------------------------- 6
3.2. SOZIOÖKONOMIE --------------------------------------------------------------------------------------- 10
3.3. WOHNUNGSMARKT ------------------------------------------------------------------------------------ 14
3.4. MIET- UND KAUFPREISE ------------------------------------------------------------------------------- 16
3.5. MIETPREIS- UND FINANZIERUNGSBELASTUNGSQUOTEN ---------------------------------------- 18
3.6. NACHFRAGE --------------------------------------------------------------------------------------------- 25
4. RISIKORANKING---------------------------------------------------------------------------- 29
4.1. ERMITTLUNG STANDORT-RISIKOZUSCHLÄGE ----------------------------------------------------- 31
4.2. NETTOANFANGSRENDITEN DER 110 STÄDTE ------------------------------------------------------ 31
4.3. ANGEBOTSPREISE FÜR EIGENTUMSWOHNUNGEN ----------------------------------------------- 34
4.4. DRLK STANDORT-MINDESTRENDITE ----------------------------------------------------------------- 35 4.4.1. DRLK MINDESTRENDITEN UND ERWARTETE OBJEKTRENDITEN -------------------------------------- 35 4.4.2. DRLK MINDESTRENDITEN UND ERWARTETE EIGENKAPITALRENDITEN ------------------------------ 38
4.5. ERMITTLUNG DER „HIDDEN CHAMPIONS“ ---------------------------------------------------------- 41 4.5.1. AUSWERTUNG BESTANDSLIEGENSCHAFTEN – HIDDEN CHAMPIONS ------------------------------- 41 4.5.2. AUSWERTUNG NEUBAULIEGENSCHAFTEN – HIDDEN CHAMPIONS ---------------------------------- 43
5. FAZIT ----------------------------------------------------------------------------------------- 44
ANHANG ---------------------------------------------------------------------------------------------- 46
Seite 2
1. WOHNINVESTMENTS IN DEUTSCHLAND Starkes Transaktionsvolumen zum Halbjahr 2017
Der deutsche Wohninvestmentmarkt erzielte im ersten Halbjahr 2017 ein Transaktionsvolumen von rundsechs Milliarden Euro und lag damit um 30 Prozent höher als im ersten Halbjahr 2016. Ein Fokus derInvestoren lag dabei nach wie vor auf den Top 7 Städten der Bundesrepublik, also den einwohnerstärkstenMetropolen Berlin, Hamburg, München, Köln, Frankfurt am Main, Stuttgart und Düsseldorf, auf die zwi-schen Januar und Juni 2017 rund 60 Prozent des gesamten Transaktionsvolumens entfielen. Diese „A-Städte“ versprechen aufgrund ihrer Prosperität sowie einer überregionalen und teils internatio-nalen Bedeutung ein sicheres Investment und damit einhergehend ein geringeres Investitionsrisiko. Inden vergangenen Jahren hat jedoch die hohe Nachfragekonkurrenz in diesen Märkten die Renditechan-cen überproportional gemindert. So liegen beispielsweise in München die Anfangsrenditen in bestimm-ten Lagen oftmals nur noch bei knapp über zwei Prozent. Renditeorientierte Anleger sollten sich daher intensiv mit vielversprechenden Investitionsstandorten ab-seits des „Mainstream“ auseinandersetzen und Standorte mit attraktiveren Risiko-Renditerelationen für ihre Investments wählen. Es gilt heute mehr denn je, die „hidden champions“ zu identifizieren. Institutionelle Anleger gehen daher oftmals nach der sogenannten „ABBA“-Anlagestrategie vor und su-chen Investments zunehmend insbesondere in häufig noch günstigeren und chancenreicheren„B“-Lagen der A-Städte bzw. in „A“-Lagen der B-Städte. Vor dem Hintergrund der anhaltend guten wirtschaftlichen Entwicklung in Deutschland ist auch für das Gesamtjahr 2017 von einem hohen wohnwirtschaftlich geprägten Investitionsvolumen auszugehen.Das Ergebnis wird aber aufgrund einer weiterhin zunehmenden Angebotsverknappung gerade beiGroßportfolios nicht das Rekordniveau von 2015 (23,5 Milliarden Euro) erreichen. Dr. Lübke & Kelber erwartet ein Transaktionsvolumen zum Ende des Jahres 2017 in etwa auf Niveau desVorjahres 2016 von rund 13,9 Milliarden Euro.
60% des Trans- aktionsvolumens ent-fallen auf A-Städte
Zunehmend „ABBA“-Strategie
Ausblick 2017: Starke Nachfrage bleibt
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2. DRLK RISIKO-RENDITE-RANKING 2017 2.1. AUSGANGSSITUATION UND UNTERSUCHUNGSDESIGN
Wie stellt sich die jeweilige Risikosituation für Immobilieninvestitionen in Deutschland in denunterschiedlichen Städten dar? Um diese Frage zu beantworten, untersucht Dr. Lübke & Kelber mit der vorliegenden Studie nun bereitsim vierten Jahr in Folge das Risikoprofil für Wohninvestments von 110 deutschen Städten auf Basis einesmit Hilfe einer Korrelationsanalyse ermittelten Sets an Einflussfaktoren. Anhand signifikanter Korrelatio-nen und damit möglicher kausaler Zusammenhänge wurden folgende fünf Hauptkategorien definiert:
Bevölkerung Sozioökonomie Wohnungsmarkt Miet- und Kaufpreise Nachfrage Zu den Hauptkategorien wurden jeweils zwischen drei und elf Subkategorien und für alle Bereiche empirisch gestützte Gewichtungen definiert. Für die Subkategorien entwickelte Dr. Lübke & Kelberergänzende Prognosemodelle, die dem jeweiligen Risikoscore einer Stadt zu einer nachhaltigen Aus-sage verhelfen. Die vorliegende Studie ist eine Aktualisierung und Weiterführung der Risiko-Rendite-Analyse, die von Dr. Lübke & Kelber im Jahr 2014 erstmals veröffentlicht wurde. Auf Basis aktualisierter Daten und Sta-tistiken wurde diese Analyse bereits 2015 auf 110 Städte ausgeweitet und in 2016 um weitere Bewer-tungsindikatoren ergänzt. Diese Optimierung dient der noch genaueren Bewertung von Standortrisi-ken und Renditepotenzialen. Die aktuell vorliegende Studie analysiert zum zweiten Mal sowohl Bestandsliegenschaften als auch dasNeubausegment, um damit der anhaltend hohen Bedeutung dieses Marktsegments Rechnung zu tra-gen. Die Ergebnisse der vorliegenden Studie sind jedoch, trotz gleicher Gewichtungen der fünf Hauptkatego-rien, nicht direkt mit den Vorjahresergebnissen vergleichbar. Unter anderem methodische Veränderun-gen bei den zur Verfügung gestellten bzw. verwendeten Daten schränken einen Vergleich ein. Die erweiterten Kernfragen der Analyse 2017 sind:
Hauptkategorien
Eigene zusätzliche Prognosemodelle für Risikoscore Analyse 2017: 110 Städte
Eingeschränkter Vorjahresvergleich
Wie unterscheiden sich Städte hinsichtlich der Beurteilungskategorien? Welche Städte bergen welches Investitionsrisiko? Welche sind die risikoärmsten Top 7 und B-Standorte? Welche Städte erfordern welche Risikozuschläge? Welche Städte bieten besondere Renditechancen? Wie differenzieren sich besondere Renditechancen der Städte zwischen guten und mittleren
Lagen bei Bestands- und Neubauliegenschaften?
Kernfragen
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Für die Analyse wurden erneut 110 deutsche Städte betrachtet, die sich gegenüber den Vorjahrenauch nicht verändert haben. Es wurde vorausgesetzt, dass für alle ausgewählten Städte weitestge-hend vergleichbares statistisches Datenmaterial (möglichst aus einer Quelle) vorhanden ist. Teilweise war es aber mangels Datenangebot erforderlich, Daten und Statistiken für einzelne Städte und Indika-toren ersatzweise auf Basis der jeweiligen Kreisebene heranzuziehen.
Auswahl von 110 Städten
Diese 110 Städte sollten dabei möglichst repräsentativ für eine gesamtdeutsche Betrachtung sein und wurden nach folgenden Kriterien festgelegt: alle Städte mit mehr als 95.000 Einwohnern alle kreisfreien Städte ab 60.000 Einwohnern ausgewählte Hochschulstädte ab 40.000 Einwohnern Für die Auswertung wurden zur Vereinfachung alle Städte, die nicht zu den sieben nachfolgendbenannten „A-Städten“ gehören, als „B-Städte“ bezeichnet, ohne dass innerhalb dieser Gruppe eineweitere Klassifizierung erfolgte.
Klassifizierung nur in A- und B-Städte
Berlin (B), Hamburg (HH), München (M), Köln (K), Frankfurt (F), Düsseldorf (D), Stuttgart (S) A-Städte (Top 7)
Aachen (AC), Aschaffenburg (AB), Augsburg (A), Bamberg (BA), Bayreuth (BT), Bergisch Gladbach(GL), Bielefeld (BI), Bochum (BO), Bonn (BN), Bottrop (BOT), Brandenburg (BRB), Braunschweig (BS),Bremen (HB), Bremerhaven (HBhaven), Chemnitz (C), Cottbus (CB), Darmstadt (DA), Delmenhorst (DEL),Dessau-Roßlau (DE), Dortmund (DO), Dresden (DD), Duisburg (DU), Erfurt (EF), Erlangen (ER), Essen(E), Flensburg (FL), Frankfurt an der Oder (FF), Freiburg (FR), Fulda (FD), Fürth (FÜ), Gelsenkirchen (GE),Gera (G), Gießen (GI), Göttingen (GÖ), Greifswald (HGW), Gütersloh (GT), Hagen (HA), Halle/Saale (HAL),Hamm (HAM), Hannover (H), Heidelberg (HD), Heilbronn (HN), Herne (HER), Hildesheim (HI), Ingolstadt(IN), Jena (J), Kaiserslautern (KL), Karlsruhe (KA), Kassel (KS), Kempten (Allgäu) (KE), Kiel (KI), Koblenz(KO), Konstanz (KN), Krefeld (KR), Landau in der Pfalz (LN), Landshut (LA), Leipzig (L), Leverkusen (LEV), Lübeck (HL), Ludwigsburg (LB), Ludwigshafen (LU), Lüneburg (LG), Magdeburg (MD), Mainz (MZ),Mannheim (MA), Marburg (MR), Moers (WES), Mönchengladbach (MG), Mülheim an der Ruhr (MH),Münster (MS), Neumünster (NMS), Neuss (NE), Nürnberg (N), Oberhausen (OB), Offenbach (OF), Olden-burg (OL), Osnabrück (OS), Paderborn (PB), Passau (PA), Pforzheim (PF), Potsdam (PO), Recklingha-usen (RE), Regensburg (R), Remscheid (RS), Reutlingen (RT), Rosenheim (RO), Rostock (HRO), Saar-brücken (SB), Salzgitter (SZ), Schwerin (SN), Siegen (SI), Solingen (SG), Trier (TR), Tübingen (TÜ), Ulm(UL), Weimar (WE), Wiesbaden (WI), Wilhelmshaven (WHV), Witten (ENE), Wolfsburg (WOB), Worms(WO), Wuppertal (W), Würzburg (WÜ)
Ausgewählte B-Städte
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2.2. METHODIK ZUR ERMITTLUNG DES RISIKOSCORES
Zur Ermittlung des jeweiligen Risikoprofils bzw. des Risikoscores einer Stadt wurden die fünf bereitsauf Seite 3 benannten Hauptkategorien definiert, welche sich jeweils wiederum aus bis zu elf Subka-tegorien zusammensetzen. Unterschiedliche Gewichtungen der jeweiligen Subkategorien ergeben einen Score für diedazugehörende Hauptkategorie. Dabei enthält jede Subkategorie eines der von Dr. Lübke & Kelber ent-wickelten Prognosemodelle.
Hauptkategorie Gewichtung Subkategorien
Bevölkerung 10 %
Langfr. Entwicklung Bevölkerung 2004 - 2010 Kurzfr. Entwicklung Bevölkerung 2012 - 2015 Bev.prognose 2012 – 2025 (BBSR) Bev.prognose 2012 – 2025 (Bertelsmann-Stiftung) Anteil Zuwanderung / Einwohner 2015 Anteil Geburtensaldo / Einwohner 2015 Entw. Anzahl Haushalte 2003 - 2009 (BBSR) Haushalte mit hohem Einkommen 2014 Schuldnerquote 2016 Prognose Haushalte 2012 – 2025 (BBSR) DRLK Prognose Haushalte 2012 - 2025
Sozioökonomie 25 %
Abweichung Kaufkraft vom Median 2017 Abweichung Arbeitslosenquote vom Median 2016 Abweichung Beschäftigte/Kopf vom Median 2015 Abweichung BIP/Kopf vom Median 2014 Entwicklung BIP 2005 - 2014 Gewerbeanmeldungen pro 1.000 Einw. 2015 Anteil Hochqualifizierte am Arbeitsort 2014 DRLK Prognose BIP Wachstum 2017
Wohnungsmarkt 10 % Abweichung Leerstandsquote vom Median 2014 Delta Entw. Haushalte & Whg.bestand 03 - 09 & 12 - 14 DRLK Prognose Whg.bedarf/Einwohner 2025
Miet- und Kaufpreise 10 %
Entw. Mietpreise Neubau 2012 – 2017 Entw. Mietpreise Bestand 2012 - 2017 DRLK Prognose Mietentw.potenziale 2025 Entw. Kaufpreise Neubau 2012 - 2017 Entw. Kaufpreise Bestand 2012 – 2017 DRLK Prognose Kaufpreisentw.potenziale 2025
Nachfrage 45 %
Interessenten pro Mietwohnung H1 2015 Interessenten pro Mietwohnung H1 2017 Interessenten pro Eigentumswohnung H1 2015 Interessenten pro Eigentumswohnung H1 2017 DRLK Prognose Nachfrageintensität Miete 2025 DRLK Prognose Nachfrageintensität Kauf 2025
Die Hauptkategorien wurden im Rahmen der Ermittlung des Gesamtrisikoscores mit den o. g. Sätzengewichtet. Aufgrund ihrer besonderen Wirkung wurde die Kategorie „Nachfrage“ mit dem höchsten Gewichtungs-anteil in die Betrachtung aufgenommen (45 Prozent). Sie ist das Spiegelbild der Attraktivität eines Marktesund das Resultat der Entwicklung aller anderen Kategorien.
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3. VERGLEICH DER 110 STÄDTE 3.1. BEVÖLKERUNG
Die Hauptkategorie Bevölkerung beinhaltet unter anderem Daten zur Entwicklung von Einwoh-ner- und Haushaltszahlen, zwei Bevölkerungsprognosen sowie die Angaben zu natürlichen undwanderungsbedingten Bevölkerungsentwicklungen. Darüber hinaus ist eine Prognose zur Entwick-lung der Haushalte bis zum Jahr 2025 des Bundesinstituts für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) sowie ein eigenes Szenario hierzu enthalten. Aufgrund des Zensus 2011, einer Aktualisierung insbesondere der Bevölkerungsstatistiken durchdas Statistische Bundesamt im Jahr 2011, bestehen in den Zeitreihen zur Einwohnerentwicklung in den Städten oftmals statistische Brüche. Daher werden nachfolgend sowohl die Bevölkerungsent-wicklungen in den Jahren 2004 bis 2010 als auch die aktuellen Entwicklungen im Zeitraum 2012 bis2015 dargestellt. Gleichzeitig lassen sich so auch Veränderungen zwischen beiden Zeiträumen bes-ser erkennen. Beispielsweise verloren Städte wie Salzgitter oder Bremerhaven zwischen 2004 und2010 noch Teile ihrer Einwohnerschaft, seit 2012 können diese Städte aber wieder Zuwächse ver-zeichnen.
10 Prozent Gewich-tung im Ranking
Bevölkerungsentwicklung 2004-2010 und 2012-2015*
*inklusive möglicher Auswirkungen von Flüchtlingsbewegungen bspw. in zentralen Erstaufnahmeeinrichtungen (bspw. Gießen und Trier)
Rückblickend und auf lange Sicht betrachtet konnten zwischen 2004 und 2010 die Städte München,Potsdam, Dresden und Mainz die stärksten Einwohnerzuwächse aller 110 analysierten deutschenStädte verbuchen. Die A-Stadt München erzielte mit einem Bevölkerungsplus von 8,3 Prozent den Spit-zenplatz. Unter den zehn Städten mit den größten Bevölkerungsanstiegen zwischen 2004 und 2010waren mit München und Frankfurt am Main nur zwei A-Städte.
München und Pots-dam mit größtem Ein-wohnerplus bis 2010
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Langfristige Bev.entw. 2004 - 2010
Quelle: Destatis
Wachstumsstädte*(aktuell am stärksten wachsende Städte)
"Rising Stars" (geringes oder negatives Wachstum bis 2010, aktuell aber starker Zuwachs)
Stabilisierung(Einwohnerverluste bis 2010, derzeit aber wieder leichte Zuwächse)
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Deutliche Bevölkerungsrückgänge mussten im Zeitraum 2004 bis 2010 vor allem die Städte Frankfurt(Oder), Dessau-Roßlau, Salzgitter und Gera verkraften. Hier ging die Einwohnerzahl teils deutlich umjeweils über fünf Prozent zurück. Bei Betrachtung der aktuellen Einwohnerentwicklungen (2012-2015) zeigt sich, dass vor allem die StädteGießen und Trier die am stärksten wachsenden Städte Deutschlands sind. Allerdings ist diese Dynamikstark auf die Flüchtlingsbewegungen seit 2015 zurückzuführen: sowohl in Gießen als auch Trier bestan-den bzw. bestehen Landeserstaufnahmeeinrichtungen für Flüchtlinge. Die dort aufgenommenen Flücht-linge werden in diesen Städten gemeldet sind und fließen somit in die Bevölkerungsstatistik ein. Ob und wie stark die Flüchtlinge in diesen Städten aber den Wohnungsmarkt beeinflussen werden, bleibt abzu-warten. Neben Gießen und Trier gehören aber vor allem die Städte Leipzig, Frankfurt am Main und Landshut zuden aktuell am stärksten wachsenden Städten. Rund 95 Prozent aller 110 analysierten Städte konnten zuletzt (2012-2015) Einwohnerzuwächse verzeich-nen. Weiter an Einwohnern verloren zwischen 2012 und 2015 nur die Städte Dessau-Roßlau, Recklingha-usen, Frankfurt (Oder), Wilhelmshaven und Cottbus. Der aktuelle allgemeine Wachstumstrend der Städte wird sich auf lange Sicht vor allem aber aufgrunddes demographischen Wandels abschwächen, wie Bevölkerungsprognosen heruasstellen. Nur für knapp die Hälfte (50) aller 110 analysierten Städte prognostiziert da Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) bis zum Jahr 2025 (Basisjahr 2012) eine weitere Zunahme an Einwohnern.
Einwohnerzuwachs in 95 % aller 110 Städte
Prognose zur Entwicklung der Einwohnerzahl (2012-2025)
Das BBSR geht in seiner Bevölkerungsprognose bis zum Jahr 2025 mit dem Basisjahr 2012 (für kreisfreie Städte und Landkreise) davon aus, dass insbesondere die B-Städte Freiburg im Breisgau, Bonn undWiesbaden die stärksten Dynamiken erfahren werden. Es folgen Offenbach, Hamburg und Würzburg.
2025: deutliches Plus für Freiburg und Bonn
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Quelle: BBSR, eigene Darstellung
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Die stärksten Rückgänge in der Einwohnerzahl bis zum Jahr 2025 erwartet das BBSR für die ostdeut-schen Städte Dessau-Roßlau, Frankfurt (Oder) und Gera. Zu den Städten in Westdeutschland mit denvoraussichtlich größten Einwohnerrückgängen bis 2025 gehören Hagen, Remscheid und Neumüns-ter. Je nach Quelle gibt es zum Teil sehr deutliche Abweichungen in den Prognoseergebnissen für die 110 Städte. Daher wurden neben den oben genannten Zahlen des BBSR auch Prognosedaten der Bertels-mann-Stiftung für die Ermittlung des Risikoscores verwendet. Zahlreiche deutsche Städte wachsen derzeit vor allem aufgrund von Wanderungsbewegungen unteranderem aus den ländlichen Räumen in die Ballungsräume und Metropolregionen. Die natürliche Be-völkerungsentwicklung ist dagegen aktuell in der Mehrheit der Städte negativ.
Wanderungen und natürliche Bevölkerungsentwicklungen (Ø 2014 und 2015*)
Der Saldo aus Zu- und Fortzügen war in den vergangenen beiden Jahren (Mittelwert aus den Jahren2014 und 2015) nur in Recklinghausen und damit nur in einer der 110 analysierten deutschen Städtenegativ. Umgerechnet auf je 1.000 Einwohner war der Wanderungssaldo dagegen im Mittel der Jahre2014 und 2015 in den Städten Gießen, Trier, Schwerin, Bremerhaven, Leipzig und Landshut am größ-ten. Allerdings sind hierin auch zum Teil starke Auswirkungen von Flüchtlingsbewegungen enthalten.So liegen beispielsweise in Gießen und Trier jeweils zentrale Aufnahmestellen. Anders gestaltet sich die Situation bei Betrachtung der natürlichen Bevölkerungsentwicklung. Hier konnten im Mittel der Jahre 2014 und 2015 nur 34 der 110 analysierten Städte (31 %) einen positiven Saldo ausGeburten und Sterbefällen verzeichnen. Pro 1.000 Einwohner war dieser Saldo in München am größten, gefolgt von Frankfurt am Main, Tübingen und Gießen. In diesen Städten gab es im Mittel mehr Geburtenals Sterbefälle. Deutlich negativ verlief dagegen die natürliche Bevölkerungsentwicklung im Mittel derJahre 2014 und 2015 in den Städten Dessau-Roßlau, Gera, Wilhelmshaven und Herne. Sowohl negative Wanderungssalden als auch negative natürliche Bevölkerungsentwicklungen wiesim Durchschnitt der Jahre 2014 und 2015 nur die Stadt Recklinghausen auf. Die sieben deutschen A-Städte weisen allesamt positive Salden sowohl bei Betrachtung der Wanderungen als auch der natürli-chen Bevölkerungsentwicklungen auf.
Natürliche Bevölke-rungsentwicklung in München am positivsten
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Saldo Zu- & Wegzüge* pro 1.000 Einw. (Ø 2014 & 2015)
Quelle: Destatis | *inklusive Effekte aus Flüchtlingsbewegungen
starkes Wachstum durch nat. Bevölkerungsentw. & deutlich positiven Wanderungssaldo
starke Bevölkerungsrückgänge durch Abwanderung & negativen Geburtensaldo
starkes Wachstum durch Zuwanderung, aber Rückgänge durch negativen Geburtensaldo
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Deutlich relevanter und aussagekräftiger als die jeweilige Bevölkerungsentwicklung ist für Wohninvestmen-tentscheidungen die Veränderung in der Zahl der Haushalte, da diese den Bedarf an Wohnungen direkt widerspiegelt. Insbesondere aufgrund von sich verändernden Lebensstilen und durchschnittlichenHaushaltsgrößen weichen Einwohner- und Haushaltsentwicklungen sowie deren Prognosen oftmals erheblich voneinander ab.
Prognose zur Entwicklung der Haushalte (2012-2025)
Im Schnitt wird die Zahl der Haushalte gemäß aktueller Prognosen des BBSR in allen 110 analysiertenStädten bis zum Jahr 2025 (Basisjahr 2012) um rund 2,4 Prozent zunehmen. Die Spanne reicht dabeivon prognostizierten +11,4 Prozent für die Stadt Freiburg im Breisgau bis -13,3 Prozent für die Stadt Gera. Die Zahl der Haushalte wird vor allem in Freiburg im Breisgau, aber insbesondere auch in den Städten Oldenburg und Bonn mit einem voraussichtlichen Plus bis zum Jahr 2025 (Basisjahr 2012) von jeweilsdeutlich über 10 Prozent ansteigen. Es folgen im Ranking die Landkreise Konstanz, Tübingen und Lud-wigsburg. Von den A-Städten werden nach derzeitigem Prognosestand für München (+8,8 Prozent)und Stuttgart (+8,5 Prozent) die größten Steigerungen vorhergesagt. Frankfurt am Main wird in derGruppe der A-Städte mit einem voraussichtlichen Plus von 5,4 Prozent den geringsten Zuwachs er-fahren. Die stärksten Rückgänge bei der Zahl der Haushalte wird es bis zum Jahr 2025 vor allem in den ost-deutschen Städten Gera, Dessau-Roßlau, Frankfurt (Oder) und Chemnitz geben. Die Städte Remscheid, Hagen, Salzgitter, Neumünster und Gelsenkirchen werden bis zum Jahr 2025 voraussichtlich zu den größten Verlierern in Westdeutschland gehören. Eine weitestgehend gleichbleibende Haushaltszahlwird unter anderem für die Städte Mönchengladbach und Mülheim an der Ruhr sowie den LandkreisSiegen-Wittgenstein vorhergesagt.
Prognose Haushalte: Ø +2,4 % (bis 2025, 110 Städte)
Sehr gute Aussichten für Freiburg 2025: starke Rück-gänge der Haushalte in Gera
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Quelle: BBSR, eigene Darstellung
Seite 10
3.2. SOZIOÖKONOMIE
Abgesehen von demographischen Entwicklungen bilden auch wirtschaftliche und sozioökonomischeDynamiken die Basis für Standortbeurteilungen und Risikobewertungen. Die Entwicklung der Sozio-ökonomie stellt einen wesentlichen Faktor für Preisdynamiken an einem Standort dar. Daher wurdeals zweite Säule zur Ermittlung des Risikoscores die Hauptkategorie Sozioökonomie definiert. Diese setzt sich zusammen aus den Subkategorien Kaufkraft, Arbeitslosenquote, Anzahl Beschäftigte, Brut-toinlandsprodukt (BIP), Gewerbeanmeldungen, Anteil Hochqualifizierte sowie einer eigenen Prognosezur Entwicklung des BIP in den jeweiligen Städten. Der Gewinner dieser Hauptkategorie ist Wolfsburg. Insbesondere die Funktion der Stadt als Produkti-onsstandort und Unternehmenssitz der Volkswagen AG führt zu einer sehr guten wirtschaftlichen Situa-tion, wenngleich die stark monostrukturierte Ausrichtung ein nicht nur aktuell besonders zu beachtendesRisiko darstellt. Für eine einfache Darstellung der Wirtschaftskraft von Städten dient das Verhältnis von Bruttoinlands-produkt zur Bevölkerungszahl bzw. das BIP pro Kopf sowie die BIP-Dynamik insgesamt.
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BIP pro Einwohner* (2014)
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Seite 11
Die Städte Wolfsburg und Ingolstadt rangierten 2014 sowohl bei der Betrachtung der BIP-Dynamik (ab 2005) als auch bei der Wirtschaftsleistung pro Einwohner auf den ersten Plätzen. In Ingolstadt stiegdas Bruttoinlandsprodukt seit 2005 um rund 104 Prozent auf rund 16 Milliarden Euro in 2014; das BIPpro Kopf lag bei circa 123.000 Euro und damit auf dem zweiten Platz hinter Wolfsburg (rund136.500 €). Allerdings ist zu berücksichtigen, dass insbesondere Wolfsburg mit dem Haupt- und Pro-duktionsstandort der Volkswagen AG eine hohe wirtschaftliche Monostruktur aufweist. Bezüglich desBIP pro Einwohner folgten auf den weiteren Plätzen Frankfurt am Main, Erlangen und Regensburg. Die A-Städte mit dem höchsten BIP pro Kopf waren 2014 neben Frankfurt am Main, Stuttgart, Düssel-dorf und Hamburg; ihre jeweilige langfristige BIP-Dynamik liegt aber unter dem bzw. im Durchschnittvon 25,9 Prozent aller 110 analysierten Städte. Lediglich München, Berlin und Köln weisen überdurch-schnittliche Erhöhungen ihres BIPs auf, wobei die Bundeshauptstadt bei der Wirtschaftsleistung proKopf trotzdem nur einen unterdurchschnittlichen Wert von 34.170 Euro erreichte. Zum Vergleich: das BIP pro Kopf aller 110 Städte lag im Mittel 2014 bei 44.419 Euro, das der Bundesrepublik insgesamtbei 36.003 Euro. Vor allem aber sind es viele B-Städte, die eine starke Wirtschaftsleistung sowie gleichzeitig hohe Dynami-ken vorweisen können und sich gegenüber den sieben A-Städten gut behaupten können. Hierzu gehörenneben Wolfsburg und Ingolstadt unter anderem Erlangen, Regensburg, Ludwigshafen, Bonn, Ulm undDarmstadt. Zahlreiche B-Städte sind aber auch von einer deutlich unterdurchschnittlichen Wirtschaftsleistung und Dynamik geprägt. In Krefeld und Offenbach stieg das BIP in den Jahren zwischen 2005 und 2014 am geringsten. Das niedrigste BIP pro Einwohner wurde für das Jahr 2014 in Bottrop, Greifswald undDelmenhorst ermittelt. Neben der wirtschaftlichen Entwicklung ist für die Bewertung von Standortrisiken im Hinblick aufWohninvestments auch die Analyse des jeweiligen Arbeitsmarktes und der Kaufkraft der Einwohnerbedeutsam. Ein starker Arbeitsmarkt mit einer hohen Beschäftigtenzahl sowie einer geringen Arbeits-losenquote in einer Stadt bietet unter anderem die Grundlage für weitere Wohnraumnachfrage. Eineentsprechend hohe Kaufkraft liefert Potenziale für eventuelle Miet- und Preissteigerungen.
BIP-Dynamik und BIP/Kopf am höchs-ten in Wolfsburg und Ingolstadt
B-Städte mit hoher wirtschaftlicher Dynamik
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überdurchschnittliche Beschäftigtendichte, aber dennoch überdurchschnittliche Arbeitslosenquote
hohe Arbeitslosenquote und unterdurch-schnittliche Beschäftigtendichte
hohe Beschäftigtendichte und geringe Arbeitslosenquote
Seite 12
Die stärksten Arbeitsmärkte mit einer hohen Beschäftigtendichte am Arbeitsort sowie einer geringen städtischen Arbeitslosenquote weisen die B-Städte Wolfsburg, Erlangen und Regensburg auf. Insbeson-dere für Wolfsburg gilt es allerdings das Risiko der wirtschaftlichen Monostruktur und die Abhängigkeit derEntwicklung von Volkswagen zu beachten. Ebenfalls starke Arbeitsmärkte weisen die A-Stadt Frankfurt am Main sowie die B-Städte Ingolstadt, Ulm, Passau, Bamberg, Fulda und Würzburg auf. Dagegen gibt es insbesondere deutlich schwächereArbeitsmärkte mit entsprechend höheren Arbeitslosenquoten in Gelsenkirchen, Bremerhaven, Duisburgund Herne. Die derzeit höchste Kaufkraft pro Einwohner (2016) besteht in den süddeutschen Städten München,Heilbronn und Erlangen, gefolgt vom Landkreis Bergisch Gladbach und der nordrhein-westfälischen Landeshauptstadt Düsseldorf. Die Wirtschafts- und Finanzmetropole Frankfurt am Main folgt auf demsechsten Platz. Mit einer durchschnittlichen Kaufkraft von 20.954 Euro pro Kopf landet Berlin als ein-zige der Top 7 Städte unterhalb des deutschen Durchschnitts von 22.467 Euro. Die geringste Kauf-kraft pro Einwohner besteht nach aktuellen Zahlen in Gelsenkirchen, Bremerhaven, Halle (Saale) undGreifswald.
Starke Arbeitsmärkte in Wolfsburg und Erlangen
Höchste Kaufkraft in München und Heilbronn
Ein weiterer wichtiger Indikator für die Attraktivität eines Arbeitsmarktes sind Pendlerbewegungen. Jehöher der Saldo aus täglichen Ein- und Auspendlern auf dem Weg zur Arbeitsstelle pro Einwohnerausfällt, desto mehr ist ein Standort in der lokalen Betrachtung ein wirtschaftliches Zentrum mit einerhohen Beschäftigtendichte. Ein starker Arbeitsmarkt bzw. hoher Pendleranteil birgt Potenziale für eine weitere Wohnungsnachfrage.In vielen Regionen und Ballungsräumen ist derzeit eine Tendenz zurück in die Stadt erkennbar; vieleMenschen und Haushalte versuchen Pendelstrecken zu verkürzen und näher an die städtischen Infra-strukturen heranzuziehen. Eine Aufnahme der Pendlerbewegungen in die Ermittlung des Risikoscores erfolgte aber nicht, da dermessbare Einfluss auf das Standortrisiko für Wohninvestments als zu gering eingeschätzt wurde. Den-noch gibt die Darstellung Aufschluss vor allem darüber, welche Städte Potenziale aus Pendlerbewe-gungen bieten können.
Pendlerströme
Seite 13
Pendlersalden der 110 Städte (2014*)
*aktuellere Zahlen liegen noch nicht flächendeckend vor; daher ist nur eine Angabe für das Jahr 2014 möglich.
Die höchsten Pendlersalden (2014), gemessen an der jeweiligen Einwohnerzahl, weisen die StädteWolfsburg, Erlangen und Passau auf. Als einzige Top 7 Stadt gehört lediglich Frankfurt am Main zu den Städten mit den höchsten Pendlersalden. Insgesamt sind es vor allem aber B-Städte, die regio-nale Schwerpunkte im Arbeitsmarkt setzen und aus den umliegenden Gemeinden Menschen anzie-hen. Negative Pendlersalden haben nur elf der 110 Städte, von denen neun in Nordrhein-Westfalen liegen. Die Top 7 Städte Hamburg und Berlin weisen jeweils einen unterdurchschnittlichen Pendlersaldo auf. Somitbesteht hier eine geringere Beziehung zu dem jeweiligen Umland, und ein Großteil der Beschäftigten wohntbereits in der Stadt.
Wolfsburg mit höchstem Pendler-saldo pro Kopf
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3.3. WOHNUNGSMARKT
Für die Abbildung der aktuellen Situation und Bewertung der zukünftigen Entwicklung sowie des Risi-kos der jeweiligen Wohnungsmärkte der 110 Städte wurden für die dritte Hauptkategorie Wohnungs-markt die Subkriterien Leerstandsquote, Delta zwischen Haushalts- und Wohnungsbestandsentwick-lung sowie ein eigenes Prognosemodell zum zukünftigen Bedarf an Wohnungen bis 2025 definiert. In Städten mit einer wachsenden Bevölkerung bzw. einer zunehmenden Anzahl an Haushalten undeiner gleichzeitig positiven Entwicklungsprognose muss das Angebot an Wohnungen grundsätzlichmitwachsen und Schritt halten. Anderenfalls kann die Nachfrage gegebenenfalls nicht befriedigt wer-den. Und vor dem Hintergrund eines tendenziell steigenden Wohnflächenverbrauchs pro Person und Haus-halt sowie des Rückbaus von überalterten Bestandsgebäuden ergibt sich ebenfalls ein grundsätzlicher, fortlaufender Bedarf an neuen Wohnungen. Der zukünftige Wohnungsbedarf ist jedoch zumindest teil-weise um den vorhandenen Leerstand (Anteil grundsätzlich nutzbarer Leerstände) zu reduzieren.
10 % Gewichtung im Ranking
Marktaktive Leerstandsquoten in den 110 Städten (2014 und 2015)
Der derzeitige marktaktive Leerstand von Wohnungen in den 110 analysierten Städten reicht von 0,2Prozent in München bis 9,8 Prozent in Salzgitter. Von den Top 7 Städten besteht in Düsseldorf mit einerQuote von 1,5 Prozent der vergleichsweise größte Leerstand. Der Median über alle 110 Städte liegt bei2,0 Prozent (2014: 2,2 Prozent), der Mittelwert in Deutschland bei 3,0 Prozent. Im Vergleich zum Vorjahr2014 sind damit im Schnitt die Leerstandsquoten leicht zurückgegangen. Die deutlichsten Rückgängein der Quote gab es 2015 gegenüber 2014 in den Städten Leipzig (-0,7 Prozentpunkte), Chemnitz (-0,7 ProzentpunktMiete) und Salzgitter (-0,6 Prozentpunkte). Leichte Anstiege in der Leerstandsquote ver-zeichneten dagegen unter anderem die Städte Kaiserslautern (+0,3 Prozent-Punkte) und Dessau-Roß-lau (+0,3 Prozentpunkte).
Bei Wohninvestments sind die jeweiligen Leerstände immer zu beachten, da sie Fluktuationen be-günstigen und Anschlussvermietungen erschweren können. Allerdings können Wohnungsleerständeje nach Teillagen in den Städten stark variieren.
Marktaktiver Leerstand im Schnitt bei 3,0%
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Zur Ermittlung des voraussichtlichen Wohnungsbedarfs in den 110 Städten bis zum Jahr 2025 entwi-ckelte Dr. Lübke & Kelber ein eigenes Prognosemodell auf Basis einer eigenen Hochrechnung zur zukünftigen Entwicklung der Haushalte. Das konservativ aufgebaute Prognosemodell zur Ermittlung des Wohnungsbedarfs setzt sich zusam-men aus den Komponenten der Entwicklung bzw. der Trendfortschreibung folgender Faktoren: durchschnittliche Haushaltsgröße bis 2025 durchschnittlicher Wohnflächenverbrauch bis 2025 pauschalisierte Wohnflächenabgänge marktaktiver Leerstand Haushaltsprognose 2025 Anhand dieses Prognosemodells wird der benötigte jährliche Wohnungsbedarf pro 100 Einwohner biszum Jahr 2025 (Basisjahr 2012) für alle 110 Städte berechnet. Die Grundannahme lautet hierbei, dass eine Stadt umso attraktiver und risikoärmer für Investoren ist,je größer der zukünftige Wohnungsbedarf ist, wobei dabei stets die Bestandsentwicklungen verbun-den mit der aktuellen Bautätigkeit zu berücksichtigen sind.
DRLK Prognose Haushalte und Wohnungsbedarf
Faktoren Prognose-modell
DRLK Prognose Haushalte und Wohnungsbedarf / 100 Einw. / Jahr (2012 - 2025)
Im Ergebnis zeigt sich, dass in München der Bedarf an neuen Wohnungen, gemessen an der der-zeitigen Einwohnerzahl, zukünftig am größten sein wird, gefolgt von den Städten Freiburg im Breisgau,Hamburg und Potsdam. Aber auch in Frankfurt am Main, Stuttgart, Bonn und Berlin besteht ein ver-gleichsweise hoher Bedarf an neuen Wohnungen bis zum Jahr 2025. In Städten mit voraussichtlich deutlich negativen Bevölkerungs- und Haushaltsentwicklungen sowieoftmals bereits heute vorhandenen hohen Leerständen wird nach diesem Modell kein quantitativerNeubau sondern allenfalls (qualitativer) Ersatzneubau benötigt. Dies trifft unter anderem auf Städte wieDessau-Roßlau, Salzgitter, Frankfurt (Oder) und Gera zu. In diesen Städten wird daher bereits inunterschiedlichem Umfang Rückbau von Wohnungsbeständen betrieben.
München mit größtem Wohnungsbedarf
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DRLK Prognose Haushalte 2012 - 2025
Quelle: Dr. Lübke & Kelber
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3.4. MIET- UND KAUFPREISE
Die vierte Hauptkategorie Miet- und Kaufpreise basiert auf den Subkategorien sowohl der bisheri-gen Entwicklungen von Miet- und Kaufpreisen als auch auf der von Dr. Lübke & Kelber entwickeltenPrognose zur voraussichtlichen zukünftigen Dynamik der Miet- und Kaufpreise in den 110 Städten. Diese Hauptkategorie fließt als Bewertungsindikator für das Potenzial der Miet- und Kaufpreise in die jeweiligen Risikoscores der 110 Städte ein. Dabei geht es in erster Linie nicht um die Beurteilung derjeweiligen Höhe der Miet- und Kaufpreise, sondern vielmehr um die bisherige und voraussichtlicheDynamik und Intensität. Es gilt dabei die Annahme, dass ein höheres Potenzial an zukünftig positiverDynamik der Miet- und Kaufpreise das Investmentrisiko reduziert und einen Standort attraktiver macht. Das Dr. Lübke & Kelber Prognosemodell zur zukünftigen Entwicklungsintensität der Miet- und Kauf-preise basiert auf Daten zur bisherigen durchschnittlichen Entwicklung, dem jeweils vorhandenenmarktaktiven Wohnungsleerstand, der Dr. Lübke & Kelber Haushaltsprognose sowie einer eigenenVorhersage zur künftigen Nachfrageentwicklung nach Miet- und Eigentumswohnungen, auf die an späterer Stelle noch eingegangen wird.
10 % Gewichtung im Ranking
Dynamik und Intensität im Fokus der Analyse
DRLK Prognose Entwicklungs- intensitäten Miet- und Kaufpreise
DRLK Prognose - Wahrscheinlichkeit künftiger Mietpreisveränderungen (auf Basis prognostizierter Demographie- und Nachfrageentwicklungen bis 2025)
Als Ergebnis unseres Prognosemodells versprechen die Städte München und Freiburg im Breisgau die größte Mietpreissteigerungswahrscheinlichkeit bis zum Jahr 2025. Für die Städte Dessau-Roßlau, Frank-furt an der Oder und Gera werden hingegen die größten Mietpreisrückgänge bzw. eine deutlicheAbschwächung der Dynamiken prognostiziert. Es ist jedoch zu berücksichtigen, dass die in vielen Städten eingeführte Mietpreisbremse zu einer Be-schränkung von Mietsteigerungen führen kann.
München und Freiburg mit höchsten Miet- steigerungschancen
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Quelle: Dr. Lübke & Kelber
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DRLK Prognose - Wahrscheinlichkeit künftiger Kaufpreisveränderungen (ETW) (auf Basis prognostizierter Demographie- und Nachfrageentwicklungen bis 2025)
Auf dem Markt für Eigentumswohnungen bieten insbesondere die Städte München, Berlin, Ingolstadt sowie Freiburg im Breisgau voraussichtlich die größte Wahrscheinlichkeit für weitere Kaufpreis-steigerungen. Für die Städte Frankfurt an der Oder, Dessau-Roßlau und Gera wird derzeit dagegenvon der höchsten Wahrscheinlichkeit einer deutlichen Abschwächung der Dynamik ausgegangen.
München mit höchsten Kaufpreis-steigerungschancen
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Quelle: Dr. Lübke & Kelber
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3.5. MIETPREIS- UND FINANZIERUNGSBELASTUNGSQUOTEN
Die nachfolgenden Auswertungen liefern Übersichten zu allen 110 Städten der jeweiligen Haushaltsbelas-tungen durch Miete (inklusive der Nebenkosten) oder Kauf (inklusive Erwerbsnebenkosten und Bewirt-schaftungskosten) einer Wohnung. Als Vergleichsbasis dient jeweils eine 3-Zimmer-Wohnung mit 70 Quadratmeter. Dargestellt werden dabei immer die Ergebnisse auf Basis des durchschnittlichen Preisesaus guten und mittleren Lagequalitäten sowie für Bestands- und Neubauwohnungen in den 110 Städten.Datengrundlage bilden aktuelle Angebotsmieten und –preise aus dem Jahr 2017.
BESTAND: Erwerbsfaktoren des verfügbaren Haushaltseinkommens pro Jahr*
In München und Frankfurt am Main müssen Kaufinteressenten gemessen am jeweiligen durchschnitt-lichen verfügbaren Haushaltseinkommen (Stand: 2016) am tiefsten für eine Eigentumswohnung in dieTasche greifen. Im Schnitt wird für eine Wohnung (inkl. Erwerbsnebenkosten) rund das 10- bzw. das 8-fache des Haushaltseinkommens fällig. Auf den Plätzen 3 und 4 folgen Berlin und Freiburg im Breis-gau.
Bestandskauf in München und Frankfurt am Main am teuersten
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Ø 110 Städte: 4,1
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BESTAND: Einkommensbelastung pro Haushalt*
Unter der Annahme eines Kaufs (inkl. Erwerbsnebenkosten) mit 100 Prozent Fremdkapital und3,4 Prozent Annuität (1,5 Prozent Tilgung) und weiteren Bewirtschaftungskosten für bspw. Gas, Strom etc. sowie Kosten der WEG-Verwaltung und der Instandhaltung erfahren die Haushalte in München,Berlin und Frankfurt am Main im Schnitt die größte Einkommensbelastung. Rund 40 bis 45 Prozentmüssen hier vom verfügbaren Einkommen für die Finanzierung einer Eigentumswohnung mit 70 Quadratmeter (3 Zimmer) in mittleren bis guten Lagen aufgewendet werden. Am geringsten gestaltensich dagegen die Finanzierungsbelastungen in Remscheid und Heilbronn.
Höchste Finanzie-rungsbelastung für Bestandswohnungen in München und Berlin
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Quelle: Destatis, empirica, eigene Darstellung* 100% Fremdfinanzierung, 3,4% Annuität, Kaufpreis inkl.
Erwerbsnebenkosten, Jahresbelastung inkl. Instandhaltung, Bewirtschaftungskosten & WEG Verwaltung
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BESTAND: Mietbelastungsquoten pro Haushalt (inkl. Nebenkosten)
Die durchschnittlichen Ausgaben für eine Bestandsmietwohnung in mittleren und guten Wohnlagen(inklusive Nebenkosten) liegen im Verhältnis zum durchschnittlichen Haushaltseinkommen in Frankfurt am Main, München und Freiburg im Breisgau am höchsten. Mehr als 36 Prozent müssen hier imSchnitt vom verfügbaren Haushaltseinkommen für das Wohnen inkl. Nebenkosten ausgegebenwerden. Auf den nachfolgenden Plätzen rangieren Berlin, Offenbach am Main und Regensburg.
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BESTAND: Delta zwischen Eigentums- und Mietbelastung (in %-Punkten)
In 87 der 110 (79 %) analysierten Städte führt der Erwerb bzw. die Finanzierung einer Eigentums-wohnung inkl. Berücksichtigung der Tilgungsleistung sowie den Kaufneben- und Betriebs-, Verwal-tungs- und Instandhaltungskosten zu niedrigeren durchschnittlichen Haushaltsbelastungen. Insbesondere aber in den Städten Göttingen und Würzburg liegt die durchschnittliche Finanzierungs-belastung gemessen am jeweiligen Haushaltseinkommen mit 8,3 bzw. 7,7 Prozentpunkten deutlichunterhalb der jeweiligen vergleichbaren Mietbelastung. Unter anderem in den Städten München, Berlin und Regensburg ist dagegen das Delta negativ. Hier bringt der Kauf einer Wohnung bei Vollfinanzierung gegenüber der Anmietung keine laufendenLiquiditätsvorteile.
Eigentumserwerb vor allem in Göttingen vorteilhaft
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NEUBAU: Erwerbsfaktoren des verfügbaren Haushaltseinkommens pro Jahr*
In München und Berlin müssen Käufer gemessen am jeweiligen durchschnittlichen verfügbaren Haus-haltseinkommen am tiefsten für eine Neubaueigentumswohnung in die Tasche greifen. Im Schnitt wirdhier für eine Wohnung (inkl. Erwerbsnebenkosten) rund das 13,4-fache bzw. 13,1-fache des durch-schnittlichen Haushaltseinkommens fällig. Auf den nachfolgenden Plätzen stehen Frankfurt am Main,Stuttgart und Freiburg im Breisgau.
Neubaukauf in München und Berlin am teuersten
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NEUBAU: Einkommensbelastung pro Haushalt*
Beim Erwerb einer Neubauwohnung in mittleren bis guten Lagen ergibt sich im Schnitt eine Einkom-mensbelastung pro Haushalt von rund 33,2 Prozent. Am stärksten gestaltet sich die Belastung in denStädten Berlin (57%) und München (55%) sowie Frankfurt am Main, Freiburg im Breisgau und Leipzig.
Höchste Finanzie-rungsbelastung für Neubauwohnungen in Berlin und München
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Ø 110 Städte: 33,3%
Quelle: Destatis, empirica, eigene Darstellung* 100% Fremdfinanzierung, 3,4% Annuität, Kaufpreis inkl.
Erwerbsnebenkosten, Jahresbelastung inkl. Instandhaltung, Bewirtschaftungskosten & WEG Verwaltung
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Für Neubaumietwohnungen liegen die durchschnittlichen Ausgaben für Miete und Nebenkosten inmittleren und guten Wohnlagen im Verhältnis zum durchschnittlichen Haushaltseinkommen in Berlinund München am höchsten. Rund 46 bzw. 44 Prozent müssen hier im Schnitt vom verfügbaren Haus-haltseinkommen für das Wohnen inkl. Nebenkosten ausgegeben werden. Auf den nachfolgendenPlätzen rangieren Frankfurt am Main, Leipzig und Offenbach am Main.
Höchste Miet- belastung für Neu-bauwohnungen in Berlin und München
NEUBAU: Delta zwischen Eigentums- und Mietbelastung (in %-Punkten)
Im Segment der Neubauwohnungen führen Göttingen und Würzburg das Ranking an und sind damitdie Städte, in denen der Erwerb bzw. die Finanzierung einer Eigentumswohnung inkl. Berücksichtigungder Tilgungsleistung sowie den Kaufneben- und Betriebskosten im Neubau deutlich vorteilhafter ist, alsdie Anmietung einer vergleichbaren Wohnung. Insgesamt ist der Erwerb gegenüber der Anmietung jedoch nur in 16 der 110 Städten (14,5%) vorteilhaf-ter und damit in weit weniger Städten als im Bereich der Bestandsliegenschaften. In Städten wie Berlin,Augsburg, München und Stuttgart lohnt sich dagegen eher die Anmietung einer Neubauwohnung.
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3.6. NACHFRAGE
Die fünfte und letzte Hauptkategorie Nachfrage setzt sich zusammen aus den Subkategorien zum Nachfragedruck (Interessenten pro Angebot) sowie dem bereits erwähnten Prognosemodell zur zu-künftigen Dynamik der Nachfrageintensität nach Miet- und Eigentumswohnungen. Hierzu werteteDr. Lübke & Kelber die registrierten Wohnungsgesuche des Internetportals Immobilienscout24 jeweilsder ersten Halbjahre 2015 und 2017 aus. Anzumerken ist, dass die Datengrundlage das Marktverhalten nur in Teilen abbildet. Darüber hinauskönnen Sondereinflüsse existieren, um die die Analyse mangels Datentransparenz nicht bereinigt wer-den konnte. Der Nachfragedruck bzw. die Relation von registrierten Miet- und Kaufgesuchen auf dem InternetportalImmobilienscout24 im Verhältnis zu den dort inserierten Miet- und Eigentumswohnungen gestaltet sich inden 110 analysierten Städten äußerst differenziert.
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Nachfragedruck 1. Hj. 2017 (Mietwohnungen)
Den stärksten Nachfragedruck gab es im ersten Halbjahr 2017 in den A-Städten Köln, Hamburg und München. Es folgen Stuttgart und Ludwigsburg. Neben Ludwigsburg weisen derzeit vor allem auch dieB-Städte Leverkusen, Freiburg im Breisgau, Heidelberg, Tübingen, Münster und Hannover dieangespanntesten Mietwohnungsmärkte auf. Die Städte mit dem niedrigsten Nachfragedruck sindaktuell Gera, Dessau-Roßlau und Bremerhaven.
Höchster Nachfrage-druck derzeit auf dem Mietmarkt in Köln
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Nachfragedruck Hj. 1 2017 < Ø 110 Städte
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Nachfragedruck 1 Hj. 2017 (Eigentumswohnungen)
Auf dem Markt für Eigentumswohnungen bestand im ersten Halbjahr 2017 der höchste Nachfragedruckin den Städten Köln, Heidelberg und Karlsruhe. Von den A-Städten wiesen neben der Domstadt auchFrankfurt am Main, Düsseldorf und Stuttgart einen sehr hohen Anteil an Interessenten pro angebotenerEigentumswohnung auf. Die A-Stadt mit dem geringsten Nachfragedruck nach Eigentumswohnungenist die Bundeshauptstadt Berlin. Weitere B-Städte im Ranking der 110 Städte mit einem sehr hohen Nachfragedruck sind Bremen,Leverkusen und Würzburg. Der geringste Nachfragedruck nach Eigentumswohnungen im ersten Halbjahr2017 wurde in Saarbrücken, Chemnitz und Gera ermittelt. Zur Ermittlung der zukünftigen Intensitätsentwicklung der Nachfrage nach Miet- und Eigentumswohnun-gen entwickelte Dr. Lübke & Kelber ein Prognosemodell, das die Kriterien der bisherigen Nachfrage-dynamiken in Beziehung setzt mit Bevölkerungs- und Haushaltsprognosen. Dabei wird unterstellt, dassinsbesondere durch einen Anstieg der Einwohner- bzw. Haushaltszahlen eine stärkere Nachfrageinten-sität nach Miet- und Eigentumswohnungen ausgelöst wird.
Köln: höchster ETW-Nachfragedruck
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DRLK Prognose Nachfrageentwicklung nach Mietwohnungen bis 2025 (nach Intensität)
Nach diesem Prognoseszenario wird die Nachfrageintensität nach Mietwohnungen zukünftig voraus-sichtlich in München und Freiburg im Breisgau am stärksten verlaufen, gefolgt von den StädtenPotsdam, Hamburg und Ingolstadt. Und für alle A-Städte wird eine weitere Steigerung in derNachfrage prognostiziert. Eine spürbar rückläufige Nachfrageintensität, insbesondere vor dem Hintergrund der demographi-schen Entwicklungen, wird es voraussichtlich unter anderem in Dessau-Roßlau, Frankfurt an der Oder,Gera und Hagen geben.
Nachfrage nach Mietwohnungen intensiviert vor allem in München
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DRLK Prognose Nachfrageentwicklung nach ETW bis 2025 (nach Intensität)
Auf dem Markt der Eigentumswohnungen wird sich die Nachfrageintensität voraussichtlich vor allemin den Städten München und Potsdam besonders verstärken. Aber auch für die Städte Freiburg imBreisgau, Berlin und Dresden wird ein besonders starker Anstieg in der Kaufnachfrage erwartet.Deutlich schwächer bzw. rückläufig wird sich die Nachfrage dagegen in Städten wie Dessau-Roßlau, Frankfurt an der Oder, Gera und Hagen entwickeln. Angestrebte Umwandlungsverbote werden im Bereich der Eigentumswohnungen bei vielerorts weiter-hin steigender Nachfrage zu einer weiteren Verknappung auf der Angebotsseite führen und damitweiter steigende Preise auslösen. Das gilt insbesondere für Städte wie Berlin, München und Hamburg,die auch bei internationalen privaten Investoren unterschiedlich stark nachgefragt sind. Eine gegen-läufige Entwicklung setzt eine deutliche Zunahme von Neubauaktivitäten bzw. eine zurzeit am Kapital-markt nicht vorhandene alternative Anlageform, die ähnliche Renditen ermöglicht, voraus. Beides istaktuell nicht zu erwarten.
Nachfrageintensität nach ETW wird in München und Potsdam ansteigen
Auswirkung Umwandlungsverbote
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Quelle: Dr. Lübke & Kelber
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4. RISIKORANKING
Die bereits eingangs beschriebene Ermittlung des Risikoscores führt zu einem Ranking der 110analysierten Städte und spiegelt das jeweilige Standortrisiko wider. Dabei gilt: je höher der Risikoscore einer Stadt, desto geringer ist das jeweilige Standortrisiko für
wohnwirtschaftliche Investments. So kann die Stadt München aus den fünf Hauptkategorien bzw. deren Unterkategorien mit den jeweilsdifferenzierten Gewichtungen, in Summe die höchste Punktzahl generieren. Mit 1,90 Risikopunkten landetdie bayerische Landeshauptstadt somit, wie schon in den Analysen der Vorjahre, auf dem ersten Platz imRanking und ist damit die risikoärmste Stadt aller 110 analysierten Städte. Allerdings erfolgte die Ermittlung des Dr. Lübke & Kelber Risikoscores ausschließlich auf Gemeinde- bzw. Kreisebene. Demzufolge sind die - nicht nur in Metropolen - ggf. bestehenden großen Unterschiede zwischen den Mikrolagen und den sich daraus ergebenden Auswirkungen auf den Risikoscore nichtberücksichtigt. So gibt es gegenüber dem städtischen Score zum Beispiel in München Mikrolagen mitdeutlich höheren und in Dessau-Roßlau Mikrolagen mit deutlich reduzierteren Risiken. Grundsätzlich sind daher bei jeder Investition eine genaue Analyse der Mikrolage und Objektbesonderheiten neben derBeurteilung der Makrolage erforderlich. Viele Städte weisen im diesjährigen Ranking andere Punktezahlen auf als im letzten Jahr, was aufveränderte demographische oder sozioökonomische Entwicklungen bzw. veränderte Miet- und Eigentumswohnungsmarktsituationen zurückzuführen ist. Zu beachten ist dabei aber auch, dass die meisten Indikatoren des Rankings auf einen Vergleich derStädte untereinander zielen und so eine Entwicklung einer Stadt absolut betrachtet nicht ausgewertetwurde. So kann beispielsweise eine Stadt eine positive Entwicklung insgesamt aufzeigen, im Ranking aber dennoch zurückfallen, weil sich die Gesamtheit der Städte ggf. besser bzw. anders entwickelthat. Der gebräuchlichen Bezeichnung aus der Finanzwirtschaft zur Bonitäts- bzw Risikoqualifizierungvon Unternehmen oder Ländern folgend, wurden die 110 Städte anhand ihrer Risikopunkte in dieGruppen A++, A+, A und A- eingeordnet.
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Je nach Risikoscore wurden die 110 Städte folgenden Gruppen zugeordnet:
A++ (> 1,20) A+ (0,71-1,20) A (0,00-0,70) A- (< 0,00)
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1 München 1,90 25 Mannheim 1,17 50 Flensburg 0,70 77 Mönchengladbach -0,01 Ranking Risikoscore 2 Frankfurt 1,82 26 Wiesbaden 1,15 51 Koblenz 0,68 78 Essen -0,02 3 Stuttgart 1,66 27 Berlin 1,15 52 Gütersloh 0,64 79 Bochum -0,05 4 Hamburg 1,57 28 Nürnberg 1,15 53 Kiel 0,63 80 Neumünster -0,07
5 Ingolstadt 1,57 29 Mainz 1,13 54 Landau/Pfalz 0,63 81 Siegen -0,07
6 Regensburg 1,50 30 Münster 1,13 55 Fulda 0,63 82 Krefeld -0,08
7 Freiburg i. Br. 1,47 31 Leipzig 1,06 56 Jena 0,62 83 Schwerin -0,08
8 Ulm 1,42 32 Konstanz 1,04 57 Neuss 0,61 84 Hamm -0,10
9 Köln 1,38 33 Offenbach 1,03 58 Gießen 0,58 85 Mülheim -0,11
10 Düsseldorf 1,38 34 Augsburg 1,01 59 Worms 0,57 86 Solingen -0,14
11 Ludwigsburg 1,37 35 Oldenburg 1,01 60 Paderborn 0,56 87 Wuppertal -0,16
12 Heidelberg 1,36 36 Passau 1,00 61 Weimar 0,53 88 Moers -0,16
13 Erlangen 1,32 37 Pforzheim 0,99 62 Marburg 0,52 89 Bremerhaven -0,17
14 Würzburg 1,30 38 Reutlingen 0,98 63 Trier 0,52 90 Witten -0,20
15 Potsdam 1,30 39 Hannover 0,95 64 Aachen 0,51 91 Hildesheim -0,23
16 Bonn 1,28 40 Ludwigshafen 0,94 65 Kassel 0,46 92 Delmenhorst -0,23
17 Landshut 1,27 41 Lüneburg 0,91 66 Leverkusen 0,41 93 Recklinghausen -0,27
18 Karlsruhe 1,26 42 Braunschweig 0,90 67 Kaiserslautern 0,37 94 Cottbus -0,29
19 Rosenheim 1,25 43 Aschaffenburg 0,89 68 Lübeck 0,35 95 Chemnitz -0,31
20 Heilbronn 1,25 44 Bamberg 0,88 69 Bayreuth 0,35 96 Bottrop -0,32
21 Darmstadt 1,23 45 Fürth 0,83 70 Bielefeld 0,28 97 Greifswald -0,33
22 Wolfsburg 1,21 46 Kempten 0,78 71 Göttingen 0,20 98 Oberhausen -0,36
23 Tübingen 1,20 47 Osnabrück 0,77 72 Magdeburg 0,12 99 Halle/Saale -0,39
24 Dresden 1,20 48 Bremen 0,71 73 Rostock 0,08 100 Duisburg -0,42
49 Erfurt 0,71 74 Saarbrücken 0,06 101 Brandenburg -0,48
75 Dortmund 0,03 102 Herne -0,53
76 Bergisch Gl. 0,02 103 Wilhelmshaven -0,56
104 Salzgitter -0,57
78 105 Remscheid -0,69
106 Frankfurt (Oder) -0,72
107 Gelsenkirchen -0,74
108 Gera -0,81
109 Hagen -0,87
110 Dessau-Roßlau -1,18
Die Risikoscorespanne reicht von 1,90 in München bis -1,18 in Dessau-Roßlau. Neben Münchengehören die Städte Frankfurt am Main, Stuttgart, Hamburg und Ingolstadt zu den risikoärmsten Stand-orten für wohnwirtschaftliche Investments. Die hierauf nachfolgenden Städte bergen weiter zuneh-mende Standortrisiken für Wohninvestments zum Beispiel aufgrund demographischer oder sozioökonomischer Entwicklungen bzw. aufgrund prognostizierter Wohnungsmarkt- oder Nachfra-gedynamiken. Um die ermittelten Risikopunkte den aktuell am Markt erzielbaren Objekt- und Eigenkapitalrenditen gegenüberstellen zu können, werden die Risikopunkte im nächsten Schritt in eine Mindestrenditeumgerechnet. Hierzu werden zunächst Risikozuschläge definiert, die auf den risikolosen Zinssatz einerBundesanleihe aufgeschlagen werden.
München und Frankfurt: risiko-ärmste Standorte
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4.1. ERMITTLUNG STANDORT-RISIKOZUSCHLÄGE
Die aktuell am Markt zu realisierenden Kaufpreismultiplikatoren führen bei den entsprechenden Inves-titionsanalysen über einen 10-jährigen Analysezeitraum zu Objektrenditen bis zu rund 5,5 Prozent. Ausder Differenz zum durchschnittlichen risikolosen Zinssatz einer Bundesanleihe von rund 1,88 Prozent(zzgl. durchschnittliche Nebenkosten für Grunderwerbssteuer, Notar und Gericht pro Jahr) wurden dieentsprechend erforderlichen Risikozuschläge für die Standorte abgeleitet, wobei am Markt auftre-tende Ausreißer sowohl im oberen als auch unteren Preissegment unberücksichtigt blieben. DieseDifferenz beträgt in der aktuellen Auswertung knapp drei Prozentpunkte.
DRLK Risikozuschläge 2017 (in %-Punkten, auf Basis des durchschnittlichen risikolosen Zinssatzes der letzten 10 Jahre einer Bundesanleihe)
München und Frankfurt erfordern geringste Risikozuschläge
Immobilieninvestitio-nen in Dessau-Roßlau benötigen Risiko- zuschläge von rund 3,1%-Punkten
4.2. NETTOANFANGSRENDITEN* DER 110 STÄDTE *IST-Miete zu Nettokaufpreis
Um die für Investmententscheidungen relevanten Objekt- und Eigenkapitalrenditen zu bestimmen,werden die aktuell am Markt zu erzielenden Kaufpreismultiplikatoren bzw. die sich aus dem Kehrwertergebenden Nettoanfangsrenditen benötigt. Diese wurden anhand von Veröffentlichungen des IVD und Gutachterausschüssen, aber vor allem mitHilfe von Telefoninterviews mit lokalen Experten sowie der Expertise von Dr. Lübke & Kelber erhoben.
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0,1
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FuldaLandau/Pfalz
KielGütersloh
KoblenzFlensburg
ErfurtBremen
OsnabrückKempten
FürthBamberg
AschaffenburgBraunschweig
LüneburgLudwigshafen
HannoverReutlingenPforzheim
PassauOldenburgAugsburgOffenbachKonstanz
LeipzigMünster
MainzNürnberg
BerlinWiesbadenMannheim
DresdenTübingen
WolfsburgDarmstadtHeilbronn
RosenheimKarlsruheLandshut
BonnPotsdam
WürzburgErlangen
HeidelbergLudwigsburg
DüsseldorfKölnUlm
FreiburgRegensburg
IngolstadtHamburgStuttgart
Frankfurt am MainMünchen
Quelle: Dr. Lübke & Kelber
3,12,8
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2,42,4
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2,32,32,22,22,22,2
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1,81,7
1,71,61,61,6
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Dessau-RoßlauHagen
GeraGelsenkirchen
Frankfurt (Oder)Remscheid
SalzgitterWilhelmshaven
HerneBrandenburg
DuisburgHalle/SaaleOberhausen
GreifswaldBottrop
ChemnitzCottbus
RecklinghausenDelmenhorst
HildesheimWitten
BremerhavenMoers
WuppertalSolingenMülheim
HammSchwerin
KrefeldSiegen
NeumünsterBochum
EssenMönchengladbachBergisch Gladbach
DortmundSaarbrücken
RostockMagdeburg
GöttingenBielefeldBayreuth
LübeckKaiserslautern
LeverkusenKassel
AachenTrier
MarburgWeimar
PaderbornWormsGießenNeuss
Jena
Seite 32
Die Kaufpreisfaktoren bzw. Nettoanfangsrenditen für MFH bzw. Wohnanlagen im Bestand wurden mit nachstehenden Annahmen ermittelt: durchschnittlicher Gebäudetypus kein Neubau bzw. aktuell kernsanierter Bestand kein Instandhaltungsstau kein Leerstand gute und mittlere Lagen keine außergewöhnlichen Mietsteigerungspotenziale
Nettoanfangsrenditen für MFH in mittleren und guten Lagen 2017 (Bestand)
Insbesondere in den Top 7 Städten München, Stuttgart, Frankfurt am Main und Hamburg werden der-zeit bei immer knapperem Angebot die höchsten durchschnittlichen Kaufpreismultiplikatoren erzielt.Der Mittelwert der Anfangsrenditen, der sich aus der Spanne der Faktoren von mittleren und gutenLagen ergibt, liegt in diesen Städten lediglich zwischen 3,2 Prozent bzw. rund 4,1 Prozent. Auf den nachfolgenden Plätzen folgen die B-Städte Ingolstadt und Regensburg sowie die A-Stadt Berlin. Die derzeit höchsten Anfangsrenditen sind aufgrund vergleichsweise deutlich geringerer Preise in Gera,Dessau-Roßlau und Frankfurt (Oder) zu erzielen – bis zu 10 Prozent sind hier zurzeit teilweise am Marktvor allem in den jeweils mittleren Lagen erzielbar.
München und Stuttgart mit geringsten Anfangs-renditen im Bestand
Hohe Anfangs- renditen in Gera
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Quelle: Dr. Lübke & Kelber
Seite 33
Der Mittelwert der Anfangsrenditen für Bestandsmehrfamilienhäuser liegt für alle 110 Städte im Schnittbei rund 5,9 Prozent und entspricht damit einem Kaufpreismultiplikator (IST-Miete zu Nettokaufpreis) von rund 17,0.
Die Kaufpreisfaktoren bzw. Nettoanfangsrenditen für Mehrfamilienhäuser- bzw. Wohnanlagen-neubauten wurden unter nachstehenden Annahmen ermittelt: Bauqualität KfW 55 gute und mittlere Lage nicht gefördert voll vermietet und fertiggestellt
Nettoanfangsrenditen für MFH in mittleren und guten Lagen 2017 (Neubau)
Im Neubaubereich werden aufgrund hoher Preise derzeit die geringsten Renditen in München undFrankfurt am Main erzielt. Der Mittelwert der Anfangsrenditen, der sich aus der Spanne der Faktorenvon mittleren und guten Lagen ergibt, liegt in diesen beiden Städten bei lediglich 2,9 Prozent bzw.3,6 Prozent. Es folgen Freiburg im Breisgau, Stuttgart und Hamburg. Die aktuell höchsten Anfangsrenditen sind ebenfalls im Neubaubereich auch aufgrund vergleichsweisedeutlich geringerer Preise sowie erhöhter Standortrisiken in Gera, Dessau-Roßlau und Frankfurt (Oder) zu erzielen – bis zu rund 5,8 Prozent sind hier am Markt für neue Mehrfamilienhäuser aktuell möglich.Im Schnitt liegen die durchschnittlichen Anfangsrenditen im Neubausegment aller 110 Städte bei rund4,7 Prozent, was einem Kaufpreisfaktor von circa 21,3 entspricht. In den Top 7 Städten liegen die durchschnittlichen Anfangsrenditen bei rund 3,6 Prozent und entsprechen somit einem Kaufpreisfak-tor von rund 27,8.
Neubau: München und Frankfurt mit geringsten Anfangs-renditen im Neubau
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Quelle: Dr. Lübke & Kelber
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4.3. ANGEBOTSPREISE FÜR EIGENTUMSWOHNUNGEN
Die Angebotspreise für Eigentumswohnungen im Bestand (alle Lage- und Ausstattungsqualitäten) liegen derzeit (2017) im Schnitt für alle 110 analysierten Städte bei 2.199 Euro pro Quadratmeter und damit um rund 16 Prozent über dem durchschnittlichen Angebotspreis von 1.890 Euro pro Quadrat-meter in 2015. Die Spanne reicht dabei aktuell von 6.666 Euro pro Quadratmeter in München bis 778 Euro proQuadratmeter in Dessau-Roßlau (jeweils stadtweiter Durchschnittswert). Unter den 10 Städten mit denhöchsten derzeitigen Angebotspreisen für Eigentumswohnungen sind fünf Städte der A-Kategorie zu finden. Die B-Städte mit den aktuell höchsten Angebotspreisen sind Konstanz, Freiburg im Breisgau, Regensburg, Ingolstadt und Rosenheim. Günstiger sind die Wohnungen dagegen unter anderem inDessau-Roßlau, Gera, Salzgitter und Wilhelmshaven.
Bestandswohnungen im Schnitt für 2.199 €/m²
Eigentumswohnungspreise von Bestandswohnungen
Im Segment der Neubaueigentumswohnungen (alle Lage- und Ausstattungs-qualitäten) liegt der Mittel-wert aller Angebotspreise in den 110 analysierten Städten aktuell bei 3.491 Euro pro Quadratmeter.Die Spanne reicht hier von 7.904 Euro pro Quadratmeter in München bis rund 1.851 Euro pro Quadatmeter in Frankfurt (Oder). Die teuersten B-Städte für Neubauwohnungen sind Konstanz,Heidelberg, Freiburg im Breisgau, Ingolstadt und Tübingen. Im Schnitt verteuerten sich Neubauwoh-nungen in allen 110 Städten zwischen 2015 und dem 2017 um etwas mehr als 12 Prozent und damitweniger stark als bei den Bestandswohnungen.
Neubauwohnungen im Schnitt für 3.491 €/m²
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2.000 €
4.000 €
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Ø ETW-Preise (pro m²) Bestandswohnungen (Angebotspreise 2015)
Ø ETW-Preise (pro m²) Bestandswohnungen (Angebotspreise 2017)Quelle: empirica, eigene Darstellung
Ø ETW-Preise (Bestand 2017) 2.199 €/m²
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Ø ETW-Preise (Bestand 2017) 2.199€/m²
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Eigentumswohnungspreise von Neubauwohnungen
4.4. DRLK STANDORT-MINDESTRENDITE
Auf Basis des durchschnittlichen risikolosen Zinssatzes einer Bundesanleihe der vergangenen zehnJahre sowie der unter Punkt 4.1 beschriebenen Ermittlung der Standort-Risikozuschläge ergibt sich fürjede der 110 Städte eine von Dr. Lübke & Kelber empfohlene Mindestrendite. Diese sollte bei Investmentsmindestens erzielt werden, um das Standortrisiko auf Makroebene abzudecken. Wie aber eingangsbereits erwähnt, konnten hier mikrospezifische Bewertungen nicht berücksichtigt werden.
DRLK Mindestrendite
4.4.1. DRLK MINDESTRENDITEN UND ERWARTETE OBJEKTRENDITEN
Die ermittelten und von Dr. Lübke & Kelber empfohlenen Mindestrenditen für die 110 analysierten Städte wurden im nächsten Schritt den derzeit am Markt erzielbaren Objektrenditen gegenübergestellt. Dazu wur-den für alle 110 Städte Investment- und Finanzanalysen durchgeführt. Bei der Berechnung der Objektrenditen für Bestandsimmobilien wurden auch die Regulierungen der invielen Städten bereits eingeführten Mietpreisbremse berücksichtigt. Damit darf die Miete bei einer Neuvermietung nicht mehr als 10 Prozent über der ortsüblichen Vergleichsmiete liegen. Dies wurde inder auf 10 Jahre angelegten Finanzanalyse bei jeder der 110 Städte mit unterschiedlicher Ausprägungberücksichtigt.
Dr. Lübke & Kelber empfiehlt bei langfristigen und konservativen Investments eine Mindestrendite, dieauf dem durchschnittlichen risikolosen Zinssatz der vergangenen 10 Jahre (1,88 Prozent) basiert.Nachfolgend wird aber zur Verdeutlichung der Relevanz auch die auf Basis des aktuellen risikolosen Zinssatzes (0,52 Prozent) resultierende DRLK Mindestrendite dargestellt.
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Ø ETW-Preise (pro m²) Neubauwohnungen (Angebotspreise 2015)Ø ETW-Preise (pro m²) Neubauwohnungen (Angebotspreise 2017)
Quelle: empirica, eigene Darstellung
Ø ETW-Preise (Neubau 2017) 3.491 €/m²
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Ø ETW-Preise (Neubau2017) 3.491 €/m²
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DRLK Mindestrendite und Spanne Objektrenditen 2017 (Bestand)
Das Ergebnis der Investment- und Finanzanalysen führt zu der Erkenntnis, dass im Grundsatz aus der reinen Objektrendite in den 110 Städten oftmals keine dem Risiko angemessene Renditegröße zu erwirt-schaften ist. Lediglich bei Betrachtung des Vergleichs zum aktuellen risikolosen Zinssatz zeigt sich, dassdie meisten Städte die Mindestrendite übertreffen. Dies ist aber vor allem dem jeweils vergleichsweise nied-rigen Standortrisiko geschuldet und weniger einer „starken“ Rendite. Insbesondere aber an vergleichsweise risikoreicheren Standorten wie Gelsenkirchen oder Brandenburg ander Havel liegen die Objektrenditen sowohl deutlich unter der von Dr. Lübke & Kelber empfohlenen Min-destrendite auf der 10-Jahres-Basis sowie zum Teil auch unter der Mindestrendite, die auf Basis desaktuellen risikolosen Zinssatzes ermittelt wurde. Ursache für die niedrigen Renditen in solchen Städten sind trotz vergleichsweise günstiger Kaufpreise bzw. Kaufpreisfaktoren oftmals relativ geringe durchschnittlicheMieten. Die jeweilige Ausprägung der Spanne der Objektrenditen wird in allen 110 Städten sowohl durch die Miet-preise in den mittleren und guten Lagen als auch durch die pro Stadt ermittelten Kaufpreisfaktoren beein-flusst. Im Vergleich zum Vorjahr haben sich die Objektrenditen für Bestandsliegenschaften weiter reduziert. Sowurden 2016 im Schnitt aller 110 Städte in den jeweils mittleren Lagen noch rund 4,1 Prozent erzielt, aktuellsind es nur noch rund 3,9 Prozent.
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Quelle: Dr. Lübke & Kelber
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DRLK Mindestrendite und Spanne Objektrenditen 2017 (Neubau)
Im Neubaubereich sind aufgrund der im Schnitt höheren Preise bzw. Kaufpreisfaktoren die Objektrenditenin der Regel niedriger. Gleichzeitig besteht das Risiko von nur moderaten zukünftigen Mietsteigerungs-möglichkeiten für Neubauwohnungen bei Anschlussvermietungen aufgrund oftmals hoher Mietpreis-forderungen bei Erstbezug. Das Ergebnis der Investment- und Finanzanalysen für Neubaumehrfamilienhäuser zeigt ebenfalls, dassgrundsätzlich aus der reinen Objektrendite in den 110 Städten keine dem Risiko angemesseneRenditegröße mehr zu erwirtschaften ist. Insbesondere an risikoreicheren und mit einem negativen Imagebehafteten Städten wie Dessau-Roßlau, Hagen, Gera oder Gelsenkirchen liegen die Objektrenditen sowohldeutlich unter der von Dr. Lübke & Kelber empfohlenen Mindestrendite auf Basis des 10-Jahres-Zinses als auch des aktuellen Zinses. Vor diesem Hintergrund gewinnen vielerorts Investitionsmodelle, die neben einer langfristigen Investitions-strategie eine kurz- bis mittelfristig integrierte kleinteilige Wiederveräußerung von Teilen des Investments vorsehen, sogenannte 60/40 bzw. 70/30-Modelle, an Bedeutung. Hier steigen die Renditen regelmäßig inden Bereich der erforderlichen riskoangemessenen Rendite.
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Quelle: Dr. Lübke & Kelber
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4.4.2. DRLK MINDESTRENDITEN UND ERWARTETE EIGENKAPITALRENDITEN
Unter Einsatz von derzeit günstigen Fremdfinanzierungsmitteln lassen sich attraktive Eigenkapital-renditen erzielen. Diese wurden für alle 110 Städte mittels Investment- und Finanzanalysen errechnetund der von Dr. Lübke & Kelber jeweils empfohlenen Mindestrendite (auf Basis des durschnittlichenrisikolosen Zinssatzes der vergangengen 10 Jahre) gegenübergestellt. Zugrunde gelegt wurden dabeifolgende Finanzierungseckdaten: eine Eigenkapitalquote von 55 Prozent eine Fremdkapitalquote von 45 Prozent ein aktueller Zinssatz von 1,20 Prozent für das Fremdkapital (10 Jahre fest) Die Eigenkapitalquote wurde dabei im Vergleich zur Vorjahresstudie von 40 Prozent auf nun 55 Prozenterhöht, um die aktuelle Marktentwicklung aufzunehmen. Investoren setzen bei ihren Transaktionen aufeinen immer höheren Einsatz von Eigenkapital. Die Mietpreisbremse gilt derzeit (Stand August 2017) in ausgewählten Städten mit angespanntenWohnungsmärkten in fast allen Bundesländern. Lediglich in den Bundesländern Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen, Sachsen-Anhalt und Saarland ist aktuell keine Einführung einer Mietpreisbremsegeplant. Die nachfolgende Übersicht stellt dar, in welchen der 110 anayslierten Städten dieMietpreisbremse bereits gilt.
Die Mietpreisbremse in den 110 Städten (vollständige Tabelle im Anhang)
Stadt Mietpreisbremse? Stadt Mietpreisbremse? Stadt Mietpreisbremse? Aachen ja Greifswald nein München ja Aschaffenburg ja Gütersloh nein Münster ja Augsburg ja Hagen nein Neumünster nein Bamberg Ja Halle/Saale nein Neuss ja Bayreuth nein Hamburg ja Nürnberg ja Bergisch Gladbach ja Hamm nein Oberhausen nein Berlin ja Hannover Ja Offenbach ja Bielefeld ja Heidelberg ja Oldenburg Ja Bochum nein Heilbronn ja Osnabrück Ja Bonn ja Herne nein Paderborn ja Bottrop ja Hildesheim nein Passau nein Braunschweig ja Ingolstadt ja Pforzheim nein Brandenburg/Havel nein Jena ja Potsdam ja Bremen ja Kaiserslautern nein Recklinghausen nein Bremerhaven nein Karlsruhe ja Regensburg ja Chemnitz nein Kassel ja (teilweise) Remscheid nein Cottbus nein Kempten (Allgäu) ja Reutlingen ja Darmstadt ja (teilweise) Kiel ja Rosenheim ja Delmenhorst nein Koblenz nein Rostock nein Dessau-Roßlau nein Köln ja Saarbrücken nein Dortmund nein Konstanz ja Salzgitter nein Dresden nein Krefeld nein Schwerin nein Duisburg nein Landau (Pfalz) ja Siegen nein Düsseldorf ja Landshut ja Stuttgart ja Erfurt ja Leipzig nein Trier ja Erlangen ja Leverkusen ja Tübingen ja Essen nein Lübeck nein Ulm ja Flensburg nein Ludwigsburg nein Weimar nein Frankfurt am Main ja (teilweise) Ludwigshafen/Rhein nein Wiesbaden Ja (teilweise) Frankfurt (Oder) nein Lüneburg Ja Wilhelmshaven nein Freiburg i. Br. ja Magdeburg nein Witten nein Fulda nein Mainz Ja Wolfsburg ja Fürth ja Mannheim nein Worms nein Gelsenkirchen nein Marburg ja Wuppertal nein Gera nein Moers ja Würzburg ja Gießen nein Mönchengladbach nein Göttingen ja Mülheim/Ruhr ja
Seite 39
Nachfolgend werden die berechneten Eigenkapitalrenditespannen für die 110 Städte der jeweiligen vonDr. Lübke & Kelber empfohlenen Mindestrendite gegenübergestellt.
Eigenkapitalrenditen 2017
DRLK Mindestrendite und Spanne Eigenkapitalrenditen 2017 (Bestand)
Im Ergebnis zeigt sich, dass bei einem Investment mit der oben beschriebenen Finanzierung in nahezuallen 110 Städten Eigenkapitalrenditen von zumeist deutlich über drei Prozent erzielt werden können.Die von Dr. Lübke & Kelber empfohlenen Mindestrenditen (auf Basis des durchschnittlichen 10-jährigen risikolosen Zinssatzes) werden nur sehr vereinzelt in jeweils guten Lagen der 110 analysiertenStädte unterschritten, womit aber im Grundsatz eine noch ausgewogene Risiko-Rendite-Relation bescheinigt werden kann. Einen maßgeblichen Anteil an den zum Teil hohen Eigenkapitalrenditen hat der derzeit sehr niedrigeZins für das eingesetzte Fremdkapital. Würde der Zinssatz noch heute bei 1,85 Prozent wie vor zweiJahren liegen (Basis für die Berechnungen in der Studie 2015), wäre die jetzt ermittelte Eigenkapitalrendite in allen Fällen rund 0,5 Prozentpunkte niedriger und die Mindestrendite würdedamit häufig nicht mehr in Gänze realisiert werden können. Nachfolgend werden die derzeit erzielbaren Eigenkapitalrenditen im Neubausegment dargestellt und der von Dr. Lübke & Kelber empfohlenen Mindestrendite gegenübergestellt.
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Quelle: Dr. Lübke & Kelber
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DRLK Mindestrendite und Spanne Eigenkapitalrenditen 2017 (Neubau)
Im Ergebnis zeigt sich, dass bei einem Investment in einen Neubau mit der auf Seite 38 beschriebenen Finanzierung in nahezu allen 110 Städten Eigenkapitalrenditen von oftmals teilweise deutlich über dreiProzent erzielt werden können. Die von Dr. Lübke & Kelber empfohlenen Mindestrenditen (auf Basisdes durchschnittlichen 10-jährigen risikolosen Zinssatzes) werden nur vereinzelt und auch nur in denguten Lagen unterschritten, womit auch für das Neubausegment grundsätzlich eine nochausgewogene Risiko-Rendite-Relation besteht. Eine Preisüberhitzung, die zu einer nicht mehr ausreichenden Risiko-Renditerelation am wohnwirtschaftlichen Investmentmarkt führen würde, kann somit zumindest in der Breite des Marktesausgeschlossen werden. Allerdings gilt es zu beachten, dass die zu erzielende Rendite unter anderemmaßgeblich abhängig ist von dem derzeitigen sehr günstigen Zinsniveau für Fremdkaptial sowiestarker Kapitalströme in den Immobilienmarkt bei nicht ausreichendem Angebot. Eine deutlicheErhöhung des Zinsniveaus bzw. veränderte Kapitalströme hätten unmittelbare Auswirkungen auf dasPreisniveau für Immobilien.
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Quelle: Dr. Lübke & Kelber
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4.5. ERMITTLUNG DER „HIDDEN CHAMPIONS“
Städte, in denen derzeit deutlich höhere Eigenkapitalrenditen am Markt erzielbar sind, als es die vonDr. Lübke & Kelber ermittelte Mindestrendite auf Basis des jeweiligen Standortrisikos empfiehlt, sind die„hidden champions“. Diese weisen zwar nicht zwingend die höchsten Eigenkapitalrenditen auf, bieten aber einem Investor die attraktivesten Risiko-Rendite-Relationen. Daher wurden im nächsten Schritt für die ersten drei Risikogruppen (A++, A+, A) die jeweiligen Deltazwischen der von Dr. Lübke & Kelber empfohlenen Mindestrendite und den errechnetenEigenkapitalrenditen in den jeweils guten (unterer Renditewert der Eigenkaptialrenditespanne) und auchmittleren Lagen kalkuliert.
4.5.1. AUSWERTUNG BESTANDSLIEGENSCHAFTEN – HIDDEN CHAMPIONS
HIDDEN CHAMPIONS 2017 - BESTAND (Delta DRLK Mindestrendite zu Eigenkapitalrenditen in den guten Lagen, in %-Punkten)
Bei einer Gegenüberstellung der von Dr. Lübke & Kelber empfohlenen Mindestrendite mit den derzeitam Markt erzielbaren Eigenkapitalrenditen in den guten Lagen zeigen sich die Städte Osnabrück,Wolfsburg und Worms als die Hidden Champions für Bestandsliegenschaften. Hier können Renditen amMarkt erzielt werden, die deutlich über denen aufgrund des Standortrisikos ermittelten Mindestrenditenliegen. Anders gestaltet sich die Situation unter anderem in Berlin, Wiesbaden oder Tübingen. Hiererreichen die Eigenkapitalrenditen nicht mehr die von Dr. Lübke & Kelber empfohlenen Mindestrenditen.
Osnabrück, Wolfsburg und Worms sind die hidden champions
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1,00
2,00Quelle: Dr. Lübke & Kelber
Seite 42
Delta DRLK Mindestrendite zu Eigenkapitalrenditen (Bestand) 2017 in den mittleren Lagen (in %-Punkten)
Im Ergebnis zeigt sich, dass auch in dieser Auswertung die B-Städte die tendenziell attraktiverenRisiko-Rendite-Potenziale aufweisen als die Top 7 Städte. Dennoch können in den mittleren Lagen der Top 7 Städte Eigenkapitalrenditen erwirtschaftet werden, die zum Teil sehr deutlich über die von Dr. Lübke & Kelber empfohlene Mindestrendite hinausgehen. Während also die guten Lagentendenziell oftmals schon zu teuer sind, bieten die mittleren Lagen in den Metropolen noch attraktiveRenditechancen. Damit scheint sich im Grundsatz die bereits eingangs angesprochene „ABBA“-Strategie zu bestätigen. Allerdings ist auch zu beachten, dass die mittleren Lagen oftmals höhereStandortrisiken aufweisen als die jeweils guten Lagen. Am besten gestaltet sich das Risiko-Rendite-Profil der mittleren Lagen für Bestandsliegenschaften in mittleren Lagen in den Städten Worms, Trier und Landshut.
Worms, Trier und Landshut sind attraktiv in den mittleren Lagen
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0,00
1,00
2,00
3,00
4,00 Quelle: Dr. Lübke & Kelber
Seite 43
4.5.2. AUSWERTUNG NEUBAULIEGENSCHAFTEN – HIDDEN CHAMPIONS
HIDDEN CHAMPIONS 2017 - NEUBAU (Delta DRLK Mindestrendite zu Eigenkapitalrenditen in den guten Lagen, in %-Punkten, Neubauliegenschaften)
Die Städte Wolfsburg, Aschaffenburg und Fürth können sich bei dieser Auswertung des Neubau-segments auf den Spitzenplätzen positionieren und sind damit für die jeweils guten Wohnlagen dieHidden Champions für Neubauliegenschaften. Dagegen erreichen unter anderem in Berlin, Düsseldorf,Köln, München und Wiesbaden die Eigenkapitalrenditen in den guten Lagen nicht mehr die jeweils von Dr. Lübke & Kelber empfohlenen Mindestrenditen.
Wolfsburg und Aschaffenburg attraktiv im Neubau-segment
Delta DRLK Mindestrendite zu Eigenkapitalrenditen (Neubau) 2017 in den mittleren Lagen (in %-Punkten)
Auch für das Neubausegment bestätigt sich die „ABBA“-Empfehlung. Alle Top 7 Städte zeigen in ihren jeweils mittleren Lagen deutlich bessere Risiko-Rendite-Potenziale als in den jeweils guten Lagen mithöheren Preisen. Am attraktivsten gestaltet sich das Potenzial aber wieder in B-Städten, vor allem in Würzburg, Oldenburg und Landshut.
Würzburg und Olden-burg attraktiv für Neubauinvestments in mittleren Lagen
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2,00Quelle: Dr. Lübke & Kelber
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3,00 Quelle: Dr. Lübke & Kelber
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5. FAZIT
Die von Dr. Lübke & Kelber in der vorliegenden Risiko-Rendite-Analyse betrachteten 110 Städte wei-sen insgesamt sehr differenzierte Chancen-/Risikenprofile auf. Folgende Kernaussagen lassensich aber zusammenfassend formulieren: Der Wohninvestmentmarkt insgesamt wird aktuell von den Marktteilnehmern als tendenziell ri-
sikoärmer eingestuft, da niedrigere Objektrenditen bei Investments akzeptiert werden als nochvor einem Jahr. Belegt wird dies oftmals durch gute Fundamentaldaten für die Bevölkerungs-entwicklungen und wirtschaftlichen Dynamiken.
Unter Einsatz einer angemessenen, langfristig gesicherten Fremdfinanzierungsquote bieten die Märkte an fast allen Standorten erzielbare Eigenkapitalrenditen sowohl im Bestands- als auch Neubausegment an, die die unterschiedlichen Anforderungen an die „Risikoeinpreisung“ ausreichend berücksichtigen. Voraussetzung ist allerdings, dass eine langfristig gesicherteZinsvereinbarung verbunden mit einer angemessen hohen Tilgungsrate eingegangen wird, daandernfalls ein möglicher Zinsanstieg (nach Auslauf der Zinsbindung) Renditevorteile vollständigaufbrauchen bzw. negative Renditeszenarien verursachen würde.
In der Breite des Marktes steht die Investition in wohnwirtschaftliche Investmentprodukte nach wie
vor als renditestark, wertstabil und liquiditätssicher da.
Die sieben Metropolen der Bundesrepublik gelten allgemein als die attraktivsten Investitions-standorte, obwohl ihre Renditepotenziale in den vergangenen Jahren gefallen sind und dieseStädte von der Mietpreisbremse und umgesetzter/geplanter Milieuschutzsatzungen und damitverbundenen Umwandlungsverboten von Mehrfamilienhäusern in Eigentumswohnungsanlagenbetroffen sind. Doch für internationale wie auch institutionelle Marktteilnehmer bieten diese Märkteregelmäßig großvolumige Investments bei optimalen Verwaltungsstrukturen und Finanzie-rungsbedingungen an. Manche Investoren halten noch immer eine an sich vorteilhafte Diversifi-zierung ihrer Investition durch kleinteiligere Investitionen an unterschiedlichen Standorten ausGründen der Steuerung für nicht ratsam. Dabei werden heute qualifizierte Verwaltungs- und Assetmanagementleistungen durch bundesweit vertretene Dienstleister erbracht, die damitdiese besonderen Investitionsvorteile für jeden Investor managen und realisieren können.
Aufgrund einer dauerhaft unterstellten ausreichenden Liquiditätssituation der Metropolmärktewerden unterschiedliche Exitstrategien (Investitionsdauer/ Einzel-/Portfolioveräußerungen) alslangfristig gesichert unterstellt, was allerdings mit der Umsetzung von Umwandlungsverbotenbereits erste Einschränkungen erfährt. Auch die Objektrenditen entsprechen bereits heute häufignicht mehr dem angemessenen Risiko-Rendite-Verhältnis.
Darüber hinaus erhöht sich durch den stetigen Preisanstieg das Exitrisiko. Sollte sich das Markt-geschehen wieder normalisieren oder gar umkehren, wird dies die Preise negativ tangieren.Aufgrund der enormen Kapitalströme und ihrer besonderen Preisbeeinflussung bei nicht stand-haltendem Angebot ist die Volatilität der Preise in diesen Märkten inzwischen deutlich stärker aus-geprägt als in den B-Städten.
Die Anlagestrategie „ABBA“ wird im Grundsatz bestätigt – Investoren sollten in A-Städten in deren B-Lagen, also den tendenziell noch günstigeren Gebieten mit Entwicklungspotenzialeninvestieren, während in B-Städten die A-Lagen vorteilhafter sind, da hier die Preise gemessen am Standortrisiko noch weitestgehend ausgeglichen sind.
Qualifizierte Asset- Management- leistungen eröffnen neue Investitions-chancen
Seite 45
Bei vielen B-Standorten zeigt die Analyse vorteilhaftere Risiko-Rendite-Verhältnisse auf und bringt dem Investor damit bessere Renditechancen. Andererseits ist die Liquidität des Marktes den jeweiligen Standortgrößen angepasst, jedoch weniger stark von Sondereinflüssen geprägt.Großvolumige Angebote (>30 Mio. € / >500 WE) sind in einigen Märkten kein Tagesgeschäft, sondern stellen nicht selten einmalige Marktausnahmen dar.
Insbesondere bei Investitionen, die hinsichtlich ihrer Größe (Anzahl Wohneinheiten und/oderTransaktionsvolumen) das übliche Marktgeschehen außergewöhnlich prägen, kann das Ergebnisder Chancen-/Risiken-Analyse nicht das alleinige Entscheidungskriterium für den Investor sein.Hier gilt es, die eigenen Investitionsziele insbesondere hinsichtlich der angestrebten Investiti-onslaufzeit und den damit erforderlichen unterschiedlichen Exitstrategien mit den jeweiligen langfristig realisierbar erscheinenden Standortmöglichkeiten abzugleichen.
Wirtschaftliche Auswirkungen aus gegebenenfalls erforderlichen dezentralen Verwaltungs-strukturen bzw. Finanzierungsrahmendaten haben zusätzliche Auswirkungen auf den Kreismöglicher Investoren
Festzustellen bleibt, dass nicht alle Investmentstrategien generell für jeden Investitions-standort geeignet sind. Stimmen jedoch die strategischen Ziele mit den Standort-perspektiven überein und verfügt der Investor über eigene regionale Strukturen bzw. übervereinbarte regionale Strukturen durch Dritte, ist der B-Standort häufig eine attraktive Alternative zu den Top 7 Metropolen.
B-Städte mit attraktiven Risiko-Rendite-Relationen
Seite 46
ANHANG
Übersicht Tabelle Städte mit Mietpreisbremse (Stand August 2017)
Nordrhein-Westfalen Aachen Baden-Württemberg Edingen-Neckarhausen Bayern Bayrisch Gmain
Nordrhein-Westfalen Alfter Baden-Württemberg Eggenstein-Leopoldshafen Bayern Berg Nordrhein-Westfalen Bad Honnef Baden-Württemberg Emmendingen Bayern Bergkirchen Nordrhein-Westfalen Bad Sassendorf Baden-Württemberg Eppelheim Bayern Brunnthal Nordrhein-Westfalen Bergisch Gladbach Baden-Württemberg Fellbach Bayern Dachau Nordrhein-Westfalen Bielefeld Baden-Württemberg Filderstadt Bayern Dießen am Ammersee Nordrhein-Westfalen Bocholt Baden-Württemberg Freiberg am Neckar Bayern Dorfen Nordrhein-Westfalen Bonn Baden-Württemberg Freiburg im Breisgau Bayern Ebersberg Nordrhein-Westfalen Bottrop Baden-Württemberg Friedrichshafen Bayern Eching Nordrhein-Westfalen Brühl Baden-Württemberg Grenzach-Wyhlen Bayern Egmating Nordrhein-Westfalen Coesfeld Baden-Württemberg Gundelfingen Bayern Eichenau Nordrhein-Westfalen Dinslaken Baden-Württemberg Heidelberg Bayern Emmering Nordrhein-Westfalen Dormagen Baden-Württemberg Heilbronn Bayern Erding Nordrhein-Westfalen Düsseldorf Baden-Württemberg Heitersheim Bayern Erdweg Nordrhein-Westfalen Emmerich am Rhein Baden-Württemberg Hemsbach Bayern Eresing Nordrhein-Westfalen Erkrath Baden-Württemberg Iffezheim Bayern Erlangen Nordrhein-Westfalen Euskirchen Baden-Württemberg Karlsruhe Bayern Fahrenzhausen Nordrhein-Westfalen Frechen Baden-Württemberg Kirchentellinsfurt Bayern Feldafing Nordrhein-Westfalen Geldern Baden-Württemberg Konstanz Bayern Feldkirchen Nordrhein-Westfalen Greven Baden-Württemberg Leimen Bayern Forstinning Nordrhein-Westfalen Grevenbroich Baden-Württemberg Linkenheim-Hochstetten Bayern Frauenneuharting Nordrhein-Westfalen Gronau (Westfalen) Baden-Württemberg Lörrach Bayern Freilassing Nordrhein-Westfalen Haan Baden-Württemberg March Bayern Freising Nordrhein-Westfalen Haltern am See Baden-Württemberg Merzhausen Bayern Fürstenfeldbruck Nordrhein-Westfalen Hilden Baden-Württemberg Möglingen Bayern Fürth Nordrhein-Westfalen Hürth Baden-Württemberg Müllheim Bayern Garching b. München Nordrhein-Westfalen Jülich Baden-Württemberg Neckarsulm Bayern Gauting Nordrhein-Westfalen Kamp-Lintfort Baden-Württemberg Neuenburg am Rhein Bayern Gerbrunn Nordrhein-Westfalen Kempen Baden-Württemberg Neuhausen auf den Fildern Bayern Germering Nordrhein-Westfalen Kerpen Baden-Württemberg Offenburg Bayern Gilching Nordrhein-Westfalen Kevelaer Baden-Württemberg Pfinztal Bayern Glonn Nordrhein-Westfalen Kleve Baden-Württemberg Plochingen Bayern Goldbach Nordrhein-Westfalen Köln Baden-Württemberg Radolfzell am Bodensee Bayern Gräfelfing Nordrhein-Westfalen Langenfeld (Rheinland) Baden-Württemberg Rastatt Bayern Grafing b. München Nordrhein-Westfalen Leverkusen Baden-Württemberg Ravensburg Bayern Grasbrunn Nordrhein-Westfalen Lotte Baden-Württemberg Remchingen Bayern Gröbenzell Nordrhein-Westfalen Meerbusch Baden-Württemberg Renningen Bayern Grünwald Nordrhein-Westfalen Moers Baden-Württemberg Reutlingen Bayern Haar Nordrhein-Westfalen Monheim am Rhein Baden-Württemberg Rheinfelden (Baden) Bayern Haimhausen Nordrhein-Westfalen Münster Baden-Württemberg Rheinstetten Bayern Hallbergmoos Nordrhein-Westfalen Neuss Baden-Württemberg Rielasingen-Worblingen Bayern Herrsching a. Ammersee Nordrhein-Westfalen Niederkassel Baden-Württemberg Sandhausen Bayern Hilgertshausen-Tandern Nordrhein-Westfalen Ostbevern Baden-Württemberg Sindelfingen Bayern Hohenbrunn Nordrhein-Westfalen Overath Baden-Württemberg Singen (Hohentwiel) Bayern Höhenkirchen-Siegertsbrunn Nordrhein-Westfalen Paderborn Baden-Württemberg Steinen Bayern Hohenlinden Nordrhein-Westfalen Raesfeld Baden-Württemberg Stutensee Bayern Holzkirchen Nordrhein-Westfalen Ratingen Baden-Württemberg Stuttgart Bayern Ingolstadt Nordrhein-Westfalen Rheda-Wiedenbrück Baden-Württemberg Teningen Bayern Irschenberg Nordrhein-Westfalen Rheine Baden-Württemberg Tettnang Bayern Ismaning Nordrhein-Westfalen Rommerskirchen Baden-Württemberg Tübingen Bayern Karlsfeld Nordrhein-Westfalen Rösrath Baden-Württemberg Ulm Bayern Kempten (Allgäu) Nordrhein-Westfalen Senden Baden-Württemberg Umkirch Bayern Kirchheim b. München Nordrhein-Westfalen Siegburg Baden-Württemberg Waldkirch Bayern Kirchseeon Nordrhein-Westfalen Soest Baden-Württemberg Weil am Rhein Bayern Kolbermoor Nordrhein-Westfalen St. Augustin Baden-Württemberg Weingarten Bayern Krailling Nordrhein-Westfalen Troisdorf Baden-Württemberg Wendlingen am Neckar Bayern Kranzberg Nordrhein-Westfalen Waltrop Baden-Württemberg Winnenden Bayern Kreuth Nordrhein-Westfalen Wesel Bayern Ainring Bayern Landsberg am Lech Nordrhein-Westfalen Wesseling Bayern Allershausen Bayern Landshut Berlin Berlin Bayern Altdorf Bayern Langenbach Bremen Bremen Bayern Andechs Bayern Lenting Hamburg Hamburg Bayern Anzing Bayern Maisach Baden-Württemberg Altbach Bayern Aschaffenburg Bayern Manching Baden-Württemberg Asperg Bayern Aschheim Bayern Markt Indersdorf Baden-Württemberg Bad Krozingen Bayern Attenkirchen Bayern Markt Schwaben Baden-Württemberg Bad Säckingen Bayern Augsburg Bayern Marzling Baden-Württemberg Baienfurt Bayern Aying Bayern Miesbach Baden-Württemberg Bietigheim-Bissingen Bayern Bad Aibling Bayern Moosach Baden-Württemberg Brühl Bayern Bad Heilbrunn Bayern München Baden-Württemberg Denkendorf Bayern Bad Reichenhall Bayern Murnau a. Staffelsee Baden-Württemberg Denzlingen Bayern Bad Tölz Bayern Neubiberg Baden-Württemberg Dossenheim Bayern Baierbrunn Bayern Neuburg a. d. Donau Baden-Württemberg Durmersheim Bayern Bamberg Bayern Neuching
Seite 47
Bayern Neufahrn b. Freising Brandenburg Erkner Bayern Neuried Brandenburg Falkensee Bayern Neutraubling Brandenburg Glienicke/Nordbahn Bayern Neu-Ulm Brandenburg Großbeeren Bayern Nürnberg Brandenburg Hennigsdorf Bayern Oberding Brandenburg Hohen Neuendorf Bayern Oberhaching Brandenburg Hoppegarten Bayern Oberschleißheim Brandenburg Kleinmachnow Bayern Olching Brandenburg Königs Wusterhausen Bayern Otterfing Brandenburg Mühlenbecker Land Bayern Ottobrunn Brandenburg Neuenhagen Bayern Petershausen Brandenburg Nuthetal Bayern Pfaffenhofen a. d. Ilm Brandenburg Oranienburg Bayern Piding Brandenburg Panketal Bayern Planegg Brandenburg Petershagen/Eggersdorf Bayern Pliening Brandenburg Potsdam Bayern Pöcking Brandenburg Rangsdorf Bayern Poing Brandenburg Schönefeld Bayern Prien a. Chiemsee Brandenburg Schöneiche Bayern Puchheim Brandenburg Schulzendorf Bayern Pullach i. Isartal Brandenburg Teltow Bayern Putzbrunn Brandenburg Velten Bayern Regensburg Brandenburg Werneuchen Bayern Reichertshofen Brandenburg Wildau Bayern Rosenheim Brandenburg Zeuthen Bayern Sauerlach Niedersachsen Braunschweig Bayern Schäftlarn Niedersachsen Buchholz Bayern Schöngeising Niedersachsen Buxtehude Bayern Schwabhausen Niedersachsen Göttingen Bayern Seefeld Niedersachsen Hannover Bayern Starnberg Niedersachsen Langenhagen Bayern Straßlach-Dingharting Niedersachsen Leer Bayern Sulzemoos Niedersachsen Lüneburg Bayern Taufkirchen Niedersachsen Oldenburg Bayern Türkenfeld Niedersachsen Osnabrück Bayern Tutzing Niedersachsen Ostfriesische Inseln Bayern Unterföhring Niedersachsen Vechta Bayern Unterhaching Niedersachsen Wolfsburg Bayern Unterschleißheim Schleswig-Holstein Barsbüttel Bayern Vaterstetten Schleswig-Holstein Glinde Bayern Waakirchen Schleswig-Holstein Halstenbek Bayern Weichs Schleswig-Holstein Hörnum Bayern Weilheim i. OB Schleswig-Holstein Kampen Bayern Weßling Schleswig-Holstein Kiel Bayern Wolfratshausen Schleswig-Holstein List Bayern Würzburg Schleswig-Holstein Norderstedt Bayern Zirndorf Schleswig-Holstein Sylt Bayern Zorneding Schleswig-Holstein Wenningstedt-Braderup Hessen Bad Homburg v. d. Höhe Schleswig-Holstein Wentorf bei Hamburg Hessen Darmstadt (tlw.) Schleswig-Holstein Wyk auf Föhr Hessen Dreieich Hessen Flörsheim am Main Hessen Frankfurt am Main (tlw.) Hessen Griesheim Hessen Hattersheim am Main Hessen Kassel (tlw.) Hessen Kronberg im Taunus Hessen Marburg Hessen Mörfelden-Walldorf Hessen Oberursel (Taunus) Hessen Offenbach Hessen Schwalbach am Taunus Hessen Weiterstadt Hessen Wiesbaden (Tlw.) Thüringen Erfurt Thüringen Jena Rheinland-Pfalz Landau Rheinland-Pfalz Mainz Rheinland-Pfalz Trier Brandenburg Ahrensfelde Brandenburg Bernau Brandenburg Birkenwerder Brandenburg Blankenfelde-Mahlow Brandenburg Dallgow-Döberlitz Brandenburg Eichwalde
In den Bundesländern Sachsen, Sachsen-Anhalt, Mecklenburg-Vorpommern und Saarland ist derzeit keine Einführung einer Mietpreisbremse geplant.
Seite 48
Übersicht Grunderwerbssteuer Bundesländer (Stand August 2017)
Bundesland GrEST
Baden-Württemberg 5,0%
Bayern 3,5%
Berlin 6,0%
Brandenburg 6,5%
Bremen 5,0%
Hamburg 4,5%
Hessen 6,0%
Mecklenburg-Vorpommern 5,0%
Niedersachsen 4,5%
Nordrhein-Westfalen 6,5%
Rheinland-Pfalz 5,0%
Saarland 6,5%
Sachsen 3,5%
Sachsen-Anhalt 5,0%
Schleswig-Holstein 6,5%
Thüringen 6,5%
Veränderungen der Grunderwerbssteuer Bundesländer 2006 bis 2017
Bayern
Sachsen
Hamburg
Baden-Württemberg
Bremen
Mecklenburg-Vorpommern
Niedersachsen
Rheinland-Pfalz
Sachsen-Anhalt
Berlin
Hessen
Brandenburg
Nordrhein-Westfalen
Saarland
Schleswig-Holstein
Thüringen
0,0% 2,0% 4,0% 6,0% 8,0% 10,0%
2017 2012
2010 2006
Seite 49
Übersicht Grundsteuerhebesätze der 110 Städte 2016 und 2006
330
375
380
381
390
390
395
400
400
400
410
420
420
420
420
420
425
429
430
430
430
430
440
440
440
445
450
450
460
460
460
460
470
470
480
480
480
480
480
480
480
480
487
490
490
492
493
495
495
495
495
500
500
500
500
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
Fulda
Ludwigsburg
Kempten (Allgäu)
Gütersloh
Passau
Marburg
Regensburg
Bayreuth
Aschaffenburg
Reutlingen
Konstanz
Rosenheim
Ludwigshafen am Rhein
Karlsruhe
Trier
Koblenz
Bamberg
Paderborn
Salzgitter
Heilbronn
Landshut
Ulm
Düsseldorf
Landau in der Pfalz
Worms
Oldenburg
Würzburg
Wolfsburg
Ingolstadt
Osnabrück
Saarbrücken
Kaiserslautern
Heidelberg
Delmenhorst
Flensburg
Rostock
Frankfurt (Oder)
Cottbus
Greifswald
Mainz
Weimar
Neumünster
Mannheim
Kassel
Lüneburg
Wiesbaden
Potsdam
Magdeburg
Dessau-Roßlau
Neuss
Jena
Erlangen
Frankfurt am Main
Braunschweig
Kiel
Grundsteuer B 2016
Grundsteuer B 2006
500
500
500
510
515
520
525
525
530
533
535
535
535
540
540
545
545
550
555
555
560
580
590
590
590
600
600
600
600
600
600
600
600
610
620
620
620
630
635
640
640
645
645
650
650
650
670
680
695
740
750
784
810
855
910
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
Lübeck
Halle (Saale)
Pforzheim
Münster
Köln
Stuttgart
Aachen
Siegen
Brandenburg an der Havel
Krefeld
München
Nürnberg
Darmstadt
Hamburg
Hildesheim
Gelsenkirchen
Bergisch Gladbach
Erfurt
Fürth
Augsburg
Tübingen
Chemnitz
Bottrop
Göttingen
Solingen
Hannover
Freiburg im Breisgau
Herne
Hamm
Gera
Wilhelmshaven
Offenbach am Main
Gießen
Dortmund
Wuppertal
Bielefeld
Mönchengladbach
Schwerin
Dresden
Oberhausen
Mülheim an der Ruhr
Bremerhaven
Bochum
Leverkusen
Leipzig
Recklinghausen
Essen
Bonn
Bremen
Moers
Hagen
Remscheid
Berlin
Duisburg
Witten
Seite 50
Veränderung Grundsteuerhebesätze 2006 bis 2016
18,2%
18,5%
18,5%
18,9%
19,8%
19,8%
20,0%
20,0%
20,0%
20,4%
20,7%
21,0%
21,4%
21,7%
21,8%
22,7%
23,1%
23,8%
23,8%
24,3%
24,4%
25,0%
25,0%
25,0%
25,6%
26,5%
26,7%
27,0%
28,0%
28,0%
28,9%
29,0%
29,8%
30,0%
30,3%
31,0%
31,4%
31,6%
32,3%
35,0%
36,0%
36,8%
40,9%
40,9%
42,9%
44,6%
46,3%
50,0%
51,5%
53,7%
66,7%
70,4%
71,0%
80,5%
93,6%
0,0% 20,0% 40,0% 60,0% 80,0% 100,0%
Frankfurt (Oder)
Cottbus
Greifswald
Worms
Bergisch Gladbach
Bremen
Mainz
Freiburg
Herne
Solingen
Augsburg
Ludwigsburg
Münster
Bremerhaven
Mannheim
Berlin
Weimar
Jena
Stuttgart
Kaiserslautern
Tübingen
Reutlingen
Pforzheim
Siegen
Lüneburg
Wuppertal
Oberhausen
Gütersloh
Neumünster
Mülheim
Chemnitz
Hamm
Dortmund
Leverkusen
Bochum
Erfurt
Essen
Leipzig
Konstanz
Hildesheim
Bonn
Recklinghausen
Bielefeld
Mönchengladbach
Gera
Darmstadt
Wilhelmshaven
Offenbach
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Schwerin
Gießen
Remscheid
Duisburg
Moers
Witten
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
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0,0%
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0,0%
2,8%
3,0%
3,6%
4,3%
4,8%
4,9%
6,2%
7,0%
7,0%
7,1%
7,7%
8,5%
8,7%
8,7%
8,9%
9,1%
9,2%
9,2%
10,0%
11,1%
11,1%
11,1%
11,3%
11,3%
11,4%
11,5%
11,7%
12,2%
12,6%
13,2%
13,5%
13,5%
13,6%
14,3%
15,6%
16,5%
16,7%
17,5%
17,8%
18,2%
-20,0% 0,0% 20,0% 40,0% 60,0% 80,0% 100,0%
Düsseldorf
Kempten
Passau
Regensburg
Bayreuth
Rosenheim
Bamberg
Salzgitter
Würzburg
Ingolstadt
Heidelberg
Kassel
Potsdam
Hamburg
Dresden
Gelsenkirchen
Köln
Wiesbaden
Flensburg
Fulda
Heilbronn
Landshut
Osnabrück
Saarbrücken
Wolfsburg
Ludwigshafen
Oldenburg
Erlangen
Frankfurt am Main
Ulm
Rostock
München
Nürnberg
Magdeburg
Braunschweig
Kiel
Lübeck
Bottrop
Göttingen
Landau/Pfalz
Dessau-Roßlau
Aachen
Krefeld
Paderborn
Hannover
Karlsruhe
Trier
Halle/Saale
Aschaffenburg
Fürth
Neuss
Koblenz
Delmenhorst
Brandenburg
Marburg
Seite 51
Ergebnisse Hauptkategorien 2017
Nachfolgend sind die Einzelergebnisse der fünf Hauptkategorien abgebildet. Für eine bessere Aussa-gekraft wird immer die jeweilige Abweichung einer Stadt vom Median aller 110 analysierten Städte
A) Hauptkategorie „Bevölkerung“ (Abweichung vom Median in Punkten)
Quelle: Dr. Lübke & Kelber
Dessau-RoßlauFrankfurt (Oder)
GeraHagenCottbusChemnitz
Brandenburg an der HavelRemscheid
Halle/SaaleGreifswald
SalzgitterGelsenkirchen
SchwerinWilhelmshaven
NeumünsterBottrop
HildesheimDuisburg
MagdeburgHerneWitten
SaarbrückenRecklinghausen
WuppertalRostock
SiegenGöttingen
BochumBayreuth
OberhausenSolingen
BremerhavenDelmenhorst
Mülheim an der RuhrEssen
MönchengladbachMoersKrefeld
KasselKoblenz
DortmundErfurtFulda
LübeckBielefeldMarburg
HammBergisch Gladbach
TrierLeverkusen
Kempten (Allgäu)Kaiserslautern
BambergGießen
JenaWolfsburgKielBremenHannoverNeussWeimar
AachenPassau
AschaffenburgOsnabrück
BraunschweigAugsburgLandau in der PfalzPaderbornDarmstadtHeidelbergWorms
KarlsruheGüterslohFlensburg
MünsterErlangenFürthMainzLudwigshafen am Rhein
RegensburgPforzheimNürnberg
KölnDüsseldorfDresdenLeipzig
WürzburgLüneburgMannheim
ReutlingenHeilbronnBerlinWiesbaden
OffenbachUlmRosenheimFrankfurt am MainIngolstadtTübingenOldenburgHamburgStuttgart
KonstanzLudwigsburg
LandshutBonn
PotsdamFreiburg i. Br.München
-0,014 -0,012 -0,010 -0,008 -0,006 -0,004 -0,002 0,000 0,002 0,004 0,006 0,008
Seite 52
B) Hauptkategorie „Sozioökonomie“ (Abweichung vom Median in Punkten)
Quelle: Dr. Lübke & Kelber
GelsenkirchenHerne
DelmenhorstDuisburg
OberhausenHamm
HagenBottrop
DortmundWilhelmshaven
Brandenburg an der HavelDessau-Roßlau
GeraHalle/Saale
BochumBremerhaven
SolingenGreifswald
RecklinghausenEssen
KrefeldMülheim an der Ruhr
MoersWuppertal
MönchengladbachBergisch Gladbach
WittenRostock
MagdeburgLeverkusenRemscheid
WeimarCottbusLübeck
Frankfurt (Oder)Berlin
BremenSalzgitterBielefeldChemnitzNeumünster
SchwerinWorms
KielHildesheim
LeipzigFlensburg
KaiserslauternKonstanz
FürthDresden
AachenErfurt
OldenburgPotsdam
OffenbachJenaTrierBraunschweigKölnLandau in der PfalzKasselPforzheimNeussSiegen
PaderbornMünsterSaarbrückenLudwigshafen am RheinOsnabrückBonnWiesbadenGöttingenAugsburgFreiburg i. Br.
GießenLüneburgHamburgReutlingenHannoverTübingenGütersloh
NürnbergMainzKarlsruheLandshutHeilbronn
MannheimHeidelbergKempten (Allgäu)
LudwigsburgRosenheimBayreuthDarmstadtMarburg
KoblenzStuttgart
MünchenDüsseldorf
AschaffenburgWürzburg
FuldaUlmBamberg
PassauFrankfurt am Main
IngolstadtRegensburg
ErlangenWolfsburg
-0,800 -0,600 -0,400 -0,200 0,000 0,200 0,400 0,600 0,800
Seite 53
C) Hauptkategorie „Wohnungsmarkt“ (Abweichung vom Median in Punkten)
Quelle: Dr. Lübke & K
SalzgitterRemscheid
WilhelmshavenHagen
GelsenkirchenSaarbrücken
HerneDessau-Roßlau
SiegenDuisburg
RecklinghausenHildesheimOberhausen
KrefeldWitten
BremerhavenKoblenz
BottropSolingen
MoersHamm
BielefeldMönchengladbach
WuppertalNeumünster
GöttingenSchwerin
DelmenhorstMülheim an der Ruhr
Halle/SaaleEssen
ChemnitzBergisch Gladbach
FuldaBochum
PaderbornKaiserslautern
GüterslohMarburg
WolfsburgGera
DortmundNeuss
Brandenburg an der HavelLeverkusen
Frankfurt (Oder)Bayreuth
OsnabrückAachen
AschaffenburgKasselWorms
Landau in der PfalzLübeckIngolstadt
GießenLudwigsburg
PassauLudwigshafen am RheinHannoverWürzburg
BambergOffenbachBremenWiesbadenLüneburgMünsterBraunschweigFürthReutlingen
KielMannheim
HeilbronnErlangenHeidelbergNürnbergKonstanzKarlsruheDarmstadtLandshutCottbusRostockOldenburgDüsseldorfFlensburgKölnTübingenAugsburgJenaMagdeburgRosenheimTrierFrankfurt am MainBonnStuttgartUlm
BerlinPforzheimHamburgMünchenMainzGreifswald
LeipzigFreiburg i. Br.
WeimarRegensburg
Kempten (Allgäu)Erfurt
PotsdamDresden
-0,400 -0,300 -0,200 -0,100 0,000 0,100 0,200 0,300
Seite 54
D) Hauptkategorie „Miet- und Kaufpreise“ (Abweichung vom Median in Punkten)
Quelle: Dr. Lübke & Kelber
Dessau-RoßlauFrankfurt (Oder)
GeraHagen
RemscheidGreifswald
CottbusSalzgitter
Brandenburg an der HavelChemnitz
GelsenkirchenHalle/SaaleHildesheim
WilhelmshavenBottrop
SiegenWitten
DuisburgRecklinghausen
SchwerinOberhausen
HerneMülheim an der Ruhr
NeumünsterWuppertal
BayreuthMoers
SolingenBochum
EssenSaarbrücken
RostockGöttingen
KrefeldMagdeburg
MönchengladbachBergisch Gladbach
BremerhavenDelmenhorst
DortmundFuldaHamm
MarburgBamberg
Kempten (Allgäu)KoblenzBielefeld
LeverkusenTrier
KasselKaiserslautern
NeussAachenGießenLübeck
JenaGüterslohWeimarAschaffenburgErfurtPassauPaderbornKielLandau in der PfalzHannoverWormsWolfsburgBremenErlangenFlensburgOsnabrückDarmstadtKarlsruheMainzReutlingenHeidelbergBraunschweigDüsseldorf
RegensburgWürzburgAugsburgLüneburgFürthPforzheimUlmMünsterKölnMannheimLudwigshafen am RheinTübingen
RosenheimNürnbergWiesbaden
KonstanzDresdenOffenbachLudwigsburgBonnOldenburgHeilbronn
Frankfurt am MainStuttgartLeipzigLandshutHamburg
BerlinIngolstadtPotsdamFreiburg i. Br.
München
-0,800 -0,600 -0,400 -0,200 0,000 0,200 0,400 0,600
Seite 55
E) Hauptkategorie „Nachfrage“ (Abweichung vom Median in Punkten)
Quelle: Dr. Lübke & Kelber
Dessau-RoßlauFrankfurt (Oder)
GeraHagen
CottbusRemscheid
GreifswaldChemnitz
Brandenburg an der HavelSalzgitter
HildesheimHalle/Saale
WilhelmshavenGelsenkirchen
SiegenBayreuthSchwerin
NeumünsterSaarbrücken
DuisburgRecklinghausen
GöttingenWuppertal
HerneMoersRostock
OberhausenMagdeburg
BremerhavenWittenBottrop
FuldaMarburg
Mülheim an der RuhrDelmenhorst
SolingenBergisch Gladbach
MönchengladbachKrefeld
TrierHamm
EssenKempten (Allgäu)
KasselGießen
BochumKaiserslautern
BambergPassau
DortmundPaderborn
JenaWeimar
ErfurtLübeck
GüterslohLandau in der PfalzAschaffenburgAachenWolfsburgBielefeld
KoblenzFlensburg
ErlangenWormsOsnabrückLüneburgKiel
NeussRegensburg
FürthLeverkusenLudwigshafen am RheinPforzheimAugsburgReutlingen
BraunschweigOldenburgMainzRosenheimDresdenNürnbergLeipzigMannheimIngolstadtUlmHannoverLandshutBremenWürzburgHeilbronn
OffenbachKonstanz
DarmstadtTübingenPotsdamWiesbaden
DüsseldorfMünsterBonn
LudwigsburgKarlsruheBerlin
Freiburg i. Br.Heidelberg
Frankfurt am MainStuttgart
HamburgKölnMünchen
-0,800 -0,600 -0,400 -0,200 0,000 0,200 0,400 0,600 0,800
Seite 56
Kontakt Berlin Dr. Lübke & Kelber GmbH Friedrichstraße 61 10117 Berlin Tel. +49 30 4433710 Dresden Dr. Lübke & Kelber GmbH Könneritzstraße 31 01067 Dresden Tel: +49 351 492840 Düsseldorf Dr. Lübke & Kelber GmbH Graf-Adolf-Platz 12 40213 Düsseldorf Tel. +49 211 167000 Frankfurt Dr. Lübke & Kelber GmbH Taunusstraße 6 | SKYPER Carré 60329 Frankfurt Tel. +49 69 9999 1300 München Dr. Lübke & Kelber GmbH Sonnenstraße 19 80331 München Tel. +49 89 5519060 Stuttgart Dr. Lübke & Kelber GmbH Königstraße 16 70173 Stuttgart Tel. +49 711 21460 Research Dr. Lübke & Kelber GmbH Taunusstraße 6 | SKYPER Carré 60329 Frankfurt Tel. +49 69 9999 1315 www.drluebkekelber.de Die vorliegende Studie wurde nach bestem Wissen und Gewissen erarbeitet. Eine Garantie für die Richtigkeit und Zuverlässigkeit der Aussagen, auch in der Zukunft, ist damit nicht verbunden. Die veröffentlichten Daten dienen allein allge-meininformativen Zwecken, stellen keine Empfehlung für konkrete Anlage- oder Transaktionsentscheidungen dar und können keinesfalls ein qualifiziertes Bera-tungsgespräch ersetzen. Eine Haftung, die aus der Verwendung der Daten re-sultiert, wird nicht übernommen. Eine Weiterverwendung der Daten ist nur mit unserer vorherigen Zustimmung gestattet.
