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Real Estate Valuation and Investment [Elektronische Ressource] / Martin Wersing. Betreuer: Axel Werwatz

De
141 pages
Real Estate Valuation and Investment vorgelegt von Diplom-Kaufmann Martin Wersing aus Berlin Von der Fakultät VII – Wirtschaft und Management der Technischen Universität Berlin zur Erlangung des akademischen Grades Doktor der Wirtschaftswissenschaften Dr. rer. oec. genehmigte Dissertation Promotionsausschuss: Vorsitzender: Prof. Dr. Frank Heinemann Berichter: Prof. Axel Werwatz, Ph.D. Berichter: Prof. Dr. Wolfgang Härdle Tag der wissenschaftlichen Aussprache: 25.05.2011 Berlin 2011 D83 AbstractReal estate investments are among the most important investment deci-sions during the life of many private households. This is particular true forresidential real estate investments, such as purchasing a single-family house.Uncertainties about future house prices imply that it is difficult to assess thefuture value of one of the most important sources of wealth for many house-holds. To our understanding of households’ investment decisions it is thusessential to measure real estate price risk. A fundamental problem of mea-suring real estate price risk is the valuation of residential real estate assets.This dissertation empirically analyzes valuation approaches for single-familyhouses, the measurement of market-wide movements in the price of housing,and the extent to which real estate price risk affects a household’s investmentdecisions into residential real estate.
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Real Estate Valuation and Investment


vorgelegt von
Diplom-Kaufmann
Martin Wersing
aus Berlin

Von der Fakultät VII – Wirtschaft und Management
der Technischen Universität Berlin
zur Erlangung des akademischen Grades
Doktor der Wirtschaftswissenschaften
Dr. rer. oec.

genehmigte Dissertation



Promotionsausschuss:
Vorsitzender: Prof. Dr. Frank Heinemann
Berichter: Prof. Axel Werwatz, Ph.D.
Berichter: Prof. Dr. Wolfgang Härdle

Tag der wissenschaftlichen Aussprache: 25.05.2011


Berlin 2011
D83 Abstract
Real estate investments are among the most important investment deci-
sions during the life of many private households. This is particular true for
residential real estate investments, such as purchasing a single-family house.
Uncertainties about future house prices imply that it is difficult to assess the
future value of one of the most important sources of wealth for many house-
holds. To our understanding of households’ investment decisions it is thus
essential to measure real estate price risk. A fundamental problem of mea-
suring real estate price risk is the valuation of residential real estate assets.
This dissertation empirically analyzes valuation approaches for single-family
houses, the measurement of market-wide movements in the price of housing,
and the extent to which real estate price risk affects a household’s investment
decisions into residential real estate. An extensive database on real estate
transactions in Berlin, Germany is used for the econometric analysis of differ-
ent valuation approaches for single-family houses. Furthermore, data from
the German Socio Economic Panel Study is used for the measurement of
market-wide price movements, as well as the econometric analysis of private
households’ investment decisions.
Keywords:
Hedonic approach, Forecast accuracy, Real estate price indexes, Tenure
mode choice, Dynamic probit modelsZusammenfassung
ImmobilieninvestionensindeinederwichtigstenAnlageentscheidungenim
Leben vieler privater Haushalte. Dies gilt insbesondere für den Erwerb von
Wohnimmobilien, wie den Kauf eines Eigenheims. Unsicherheiten über zu-
künftige Hauspreise führen dazu, dass die Wertentwicklung eines Grossteils
des privaten Vermögens nur schwierig abzuschätzen ist. Für unser Verständ-
niss des Investionsverhaltens privater Haushalte ist die Messung von Immo-
bilienpreisrisiken daher von fundamentaler Bedeutung. Ein grundlegendes
Problem für die Erforschung von Immobilienpreisrisiken ist die Wertermitt-
lung. Die vorliegende Dissertation analysiert empirisch Bewertungsverfahren
für Wohnimmobilien, die Messung von den mit Immobilieninvestitionen ver-
bundenenPreisrisikenundwiedieWirtschaftakteureinihrenInvestitionsver-
halten mit diesen Risiken umgehen. Für die ökonometrischen Analysen zur
Wertermittlung wird auf eine umfangreiche Datenbank zu Berliner Einfamili-
enhaustransaktionen zurückgegriffen. Für die Messung von Immobilienpreis-
risiken und für die ökonometrischen Analysen zu dem Investionsverhalten
von privaten Haushalten werden die Daten des Sozio-ökonomischen Panels
verwendet.
Schlagwörter:
Hedonische Methoden, Vorhersagegüte, Immobilien-Preisindexe, Erwerb
von Wohneigentum, Dynamische Probit-ModelleFür Renate und Bernd
iiiDanksagung
Ich bedanke mich herzlich bei meinem Erstgutachter Prof. Axel Werwatz,
PhD. Ohne seine Anregungen und seine Betreuung hätte die Arbeit in der
vorliegenden Form nicht entstehen können. Durch ihn erhielt ich Zugang zu
einzigartigen Daten, die das Fundament dieser Arbeit sind. Bei Prof. Dr.
WolfgangK.Härdlemöchteichmichbedanken,dassersichalsZweitgutachter
für diese Arbeit zur Verfügung gestellt hat. Bei Prof. Dr. Frank Heinemann
möchte ich mich bedanken, dass er sich als Vorsitzender der Prüfungskom-
mission zur Verfügung gestellt hat.
Bei Rainer Schulz bedanke ich mich, dass er mein Interesse für die Im-
mobilienökonomie geweckt hat und mich bei meiner Arbeit mit hilfreichen
Diskussionen und Vorschlägen begleitet hat. Weiterhin möchte ich mich bei
den Mitarbeitern der Geschäftsstelle des Gutachterausschusses für Grund-
stückswerte in Berlin für hilfreiche Diskussionen und Anregungen bedanken.
Bei allen Kollegen am Fachgebiet für Ökonometrie und Wirtschaftsstatis-
tik und am Sonderforschungsbereich 649 bedanke ich mich für ihre Unter-
stützung und die kooperative Arbeitsatmosphäre. Besonderer Dank gilt
Stephanie Schneider für das Korrekturlesen von Teilen dieser Arbeit. Nicht
zuletzt bedanke ich mich bei meinen Eltern und all meinen Freunden, die
mir immer unterstützend zur Seite standen.
Bei der Deutschen Forschungsgemeinschaft bedanke ich mich für die Fi-
nanzierung, die mir durch den Sonderforschungsbereich 649 Ökonomisches
Risiko gewährt wurde.
ivContents
List of Figures vii
List of Tables viii
1 Introduction 1
1.1 Peculiarities of residential real estate investments . . . . . . . 1
1.2 Outline of the study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2 The accuracy of long-term real estate valuations 7
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2 Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2.1 Computation of the valuations . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.2 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3 Empirical results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.1 Characterization of the test market . . . . . . . . . . . 15
2.3.2 Horse race . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.5 Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.5.1 Transformation of continuous variables . . . . . . . . . 28
2.5.2 Depreciation function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.5.3 Unit root test for index series . . . . . . . . . . . . . . 31
3 Predicting market values for single-family houses 34
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.2 Hedonic price equations and market values . . . . . . . . . . . 36
3.2.1 The problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.2.2 Estimation of market values . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.3 Prediction experiment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.1 Model specification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.3.2 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.4 Empirical results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
v3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.6 Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.6.1 Estimation of market returns . . . . . . . . . . . . . . 52
4 Hedonic repeated measures indexes: Application to rental
prices in Germany 54
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.2 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
4.2.1 Hedonic time dummy method . . . . . . . . . . . . . . 56
4.2.2 repeated measures indexes . . . . . . . . . . . 59
4.3 Empirical application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.3.1 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.3.2 Empirical results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
4.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.5 Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.5.1 Test for serial correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.5.2 Hausman specification test . . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.5.3 Test for time-varying parameters . . . . . . . . . . . . 79
5 Renting versus owning and the role of labor income risk 81
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.2 Theoretical background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
5.3 Empirical implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
5.3.1 Data and key variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
5.3.2 Samples and descriptives . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
5.4 Econometric models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
5.4.1 Rental share regressions . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
5.4.2 Probit models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
5.5 Empirical results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
5.5.1 Aggregate level . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
5.5.2 Household level . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
5.5.3 Robustness tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.7 Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
5.7.1 Cluster analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
5.7.2 Income indexes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
5.7.3 Survival analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
Bibliography 121
viList of Figures
2.1 Constant-quality house price and land cost indexes, and con-
struction cost indexes for single-family houses in Berlin. . . . . 16
2.2 Full sample house price index and forecasts for the period
2002Q3-2007Q2 based on information up to 2002Q2. . . . . . 19
2.3 Kernel density estimates for the valuation error distributions
of the cost and the sales comparison values with a forecast
horizon of 2 years. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.4 Kernel density estimates for the valuation error distributions
of the cost and the sales comparison values with a forecast
horizon of 5 years. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.5 Depreciation functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.1 Kernel density estimate for the distribution of log transaction
prices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.2 Box plot of transaction price and continuous characteristics . . 47
4.1 Germany’s Federal States and Government regions . . . . . . . 66
4.2 Hedonic repeated measures rent index for West Germany . . . 73
4.3 Chained hedonic time dummy rent index for West Germany . 75
4.4 Hedonic rent indexes for 30 West German government regions. 76
5.1 Hazard function and mean residual life function . . . . . . . . 120
viiList of Tables
2.1 Time structure of the forecast experiment . . . . . . . . . . . 10
2.2 Summary statistics for transacted houses 2000Q1 to 2007Q2 . 14
2.3 Time series model specifications fitted to the three different
index series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.4 Performance of valuation techniques . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.5 Tests on relative valuation performance . . . . . . . . . . . . . 24
2.6 Model fit depreciation functions . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.7 Unit root test for the three different index series . . . . . . . . 33
3.1 Overview of predictors for market value . . . . . . . . . . . . . 37
3.2 Summary statistics for transacted houses 2000Q1 to 2005Q4 . 45
3.3 Performance of retransformation techniques, all houses . . . . 49
3.4 Pe of tec by house type . . 51
4.1 Summary statistics of rents and dwelling characteristics . . . . 65
4.2 Hedonic repeated measures rent regressions . . . . . . . . . . . 68
4.3 Hausman specification test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
4.4 Waldtestforequalityofcoefficientsondwellingcharacteristics
over time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
5.1 Allocation of industries and occupations to 14 profession groups 89
5.2 Summary statistics of key variables . . . . . . . . . . . . . . . 94
5.3 by household sample . . . . . . . . . . . . 96
5.4 Partial effects from ols regression of rental shares . . . . . . . 105
5.5 Partial from probit model for recent movers . . . . . . 107
5.6 Average partial effects from dynamic panel probit model . . . 109
5.7 Transition matrix for 14 profession groups . . . . . . . . . . . 114
5.8 Fixed effects income regression for 14 professions . . . . . . . . 117
5.9 Lognormal regression of residence spells . . . . . . . . . . . . . 119
viiiChapter 1
Introduction
1.1 Peculiarities of residential real estate in-
vestments
“Far more important to the world’s economies
than the stock markets are wage and salary in-
comes and other nonfinancial sources of liveli-
hood such as the economic value of our houses
and apartments. This is where the bulk of our
wealth is found.”
Robert J. Shiller (2003, p. 9)
Inmanycountries,residentialrealestateisalargecomponentofaggregate
household wealth, and the single most important portfolio component for
the majority of households. But residential properties, such as single-family
houses, condominiums, or apartments in multi-family houses, are also a quite
peculiar investment class. The heterogeneity of houses, their durability, their
dual use for consumption and investment purposes, and their non-liquidity
distinguishes them from financial assets. These special features of residential
properties considerably complicate the valuation of real estate, as well as the
investment decisions of households.
The importance of residential properties becomes apparent when look-
ing at figures from households’ financial accounts. Eymann and Börsch-
Supan (2002) report that residential properties dominated aggregate house-
hold portfolios in Germany with a share of about 52% of total wealth in the
late 1990s. For the United States, Bertaut and Starr-McCluer (2002) show
1

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