Beitrag von 21st Real Estate GmbH

Die Reduzierung von Emissionen ist eines der Top Themen im Immobilienmarkt, da Gebäude mit ca. 40% einen Großteil der Emissionen verursachen. Ein wichtiger Hebel zur Reduzierung der CO²-Emissionen sind der Austausch von Heizsystemen, die Dämmung von Fassaden oder der Einbau wärmeisolierter Fenster. + Energieklassen im Machine-Learning einsetzen? + Als weiteren Datensatz für unsere hungrigen Machine-Learning-Algorithmen, haben wir intern eine Auswertung erstellt, ob und wenn ja, welchen Einfluss die Energieeffizienzklassen in wohn- und gewerblich genutzten Objekten auf Mieten und Preise hat. So viel verraten wir vorab: Die Wohnungsdaten zeigen, dass die Mieten hauptsächlich von den höheren Klassen A+, A und B beeinflusst werden. Unter Energieklasse C passiert nicht mehr viel. Im Vergleich zu der am weitesten verbreiteten Klasse D, ergeben die höchsten Klassen einen Aufschlag von knapp 40 %, so dass wir in der Lage sind, durch die Einbeziehung von Energieklassen erhebliche Preisänderungen zu bewirken. Die Verkaufspreise reagieren jedoch dynamischer, aber die Aufschläge für hohe Energieeffizienzklassen sind vergleichsweise sehr hoch. + Kausalen Zusammenhang beachten! + Wir verwenden Energieklassen bereits indirekt in unserem Machine-Learning, da sie mit dem Baujahr korrelieren (neuere Gebäude sind energieeffizienter). In einem einfachen linearen Test-Modell reduziert das Heranziehen des Baujahres, die Auswirkungen der Energieklassen um etwa 50 %, so dass wir im endgültigen Modell in bestimmten Baujahren möglicherweise keine enormen Auswirkungen sehen. Wir prüfen derzeit fleißig weiter und hoffen, Sie auf der #exporeal mit diesem und weiteren spannenden Themen an unserem Stand C2 | 423 begrüßen zu dürfen. #assetmanagement #digitalisierung #esg #immobilienmarkt #risikomanagement

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