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Autor
Nawid, Timor: Analyse von Immobilienpreisblasenindices als Werkzeug zur
Frühherkennung von kritischen Marktungleichgewichten, Hamburg, Bachelor + Master
Publishing 2016
Originaltitel der Abschlussarbeit: Analyse von Immobilienpreisblasenindices als
Werkzeug zur Frühherkennung von kritischen Marktungleichgewichten
Buch-ISBN: 978-3-95993-034-5
PDF-eBook-ISBN: 978-3-95993-534-0
Druck/Herstellung: Bachelor + Master Publishing, Hamburg, 2016
Zugl. HAWK Hochschule für angewandte Wissenschaft und Kunst - Fachhochschule
Hildesheim, Holzminden, Deutschland, Bachelorarbeit, Mai 2016
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Hermannstal 119k, 22119 Hamburg
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Printed in Germany
I
I
NHALTSÜBERSICHT
A
BBILDUNGSVERZEICHNIS
IV
T
ABELLENVERZEICHNIS
V
F
ORMELVERZEICHNIS
VI
A
BKÜRZUNGSVERZEICHNIS
VII
S
YMBOLVERZEICHNIS
VIII
1
E
INLEITUNG
9
1.1
Problemstellung
11
1.2
Zielsetzung
11
1.3
Gang der Untersuchung
11
2
D
EFINITION VON
S
PEKULATIONSBLASEN
12
2.1
Betrachtungsdimensionen von Preisblasen
12
2.2
Modellierung von Preisblasen
15
2.3
Negative Preisblasen
18
2.4
Zusammenfassung der Ergebnisse
12
3
B
LASENBILDUNG IM
W
OHNIMMOBILIENWIRTSCHAFTLICHEN
K
ONTEXT
21
3.1
Charakteristika von Immobilien und Immobilienmärkten
21
3.2
Ursachen einer Immobilienpreisblase
26
3.3
Folgen einer Immobilienblase
28
3.4
Vergangene Blasen am Immobilienmarkt
30
4
I
DENTIFIKATION VON
S
PEKULATIONSBLASEN AUF
W
OHNIMMOBILIENMÄRKTEN
37
4.1
Behavioral Finance
37
4.2
Ausgewählte Kennzahlen als Indikatoren
39
4.3
Makroökonomische Indikatoren
44
4.4
Indices als aggregierende Indikatoren zur Früherkennung von
Preisblasen
46
5
K
RITISCHE
B
ETRACHTUNG VON
I
MMOBILIENPREISBLASENINDICES
48
5.1
Datenbasen der verschiedenen Indices
48
5.2
Eignung der Indices zur Erkennung von Preisblasen
55
5.3
Verbesserungsvorschläge zur Optimierung der Indices
57
6
FAZIT
51
Q
UELLENVERZEICHNIS
61
II
III
I
NHALTSVERZEICHNIS
A
BBILDUNGSVERZEICHNIS
V
T
ABELLENVERZEICHNIS
VI
F
ORMELVERZEICHNIS
VI
A
BKÜRZUNGSVERZEICHNIS
VII
S
YMBOLVERZEICHNIS
VIII
1
E
INLEITUNG
9
1.1
Problemstellung
11
1.2
Zielsetzung
11
1.3
Gang der Untersuchung
11
2
D
EFINITION VON
S
PEKULATIONSBLASEN
12
2.1
Betrachtungsdimensionen von Preisblasen
12
2.1.1
Charttechnische Betrachtungsweise ... 12
2.1.2
Fundamentale Betrachtungsweise ... 14
2.1.3
Verhalten der Marktteilnehmer ... 15
2.2
Modellierung von Preisblasen
15
2.2.1
Rationale Preisblasen ... 16
2.2.2
Irrationale Preisblasen ... 17
2.3
Negative Preisblasen
18
2.4
Zusammenfassung der Ergebnisse
19
3
B
LASENBILDUNG IM
W
OHNIMMOBILIENWIRTSCHAFTLICHEN
K
ONTEXT
21
3.1
Charakteristika von Immobilien und Immobilienmärkten
21
3.1.1
Besonderheiten der Immobilie als Wirtschaftsgut ... 21
3.1.2
Besonderheiten des Marktes für Immobilien ... 22
3.2
Ursachen einer Immobilienpreisblase
26
3.2.1
Expansion der Geld-und Kreditmenge ... 26
3.2.2
Strukturen des Kreditmarktes und des Marktes für
Vermögensgüter ... 27
3.2.3
Verhaltensbasierte Einflussfaktoren ... 28
3.3
Folgen einer Immobilienpreisblase
28
3.3.1
Auswirkungen während einer aktiven Preisblase ... 28
3.3.2
Auswirkungen nach dem Platzen der Preisblase ... 29
3.4
Vergangene Blasen am Immobilienmarkt
30
3.4.1
USA 2007 ... 30
3.4.2
Spanien 2008 ... 33
3.4.3
Irland 2008 ... 35
IV
4
I
DENTIFIKATION VON
S
PEKULATIONSBLASEN AUF
W
OHNIMMOBILIENMÄRKTEN
37
4.1
Behavioral Finance
37
4.2
Ausgewählte Kennzahlen als Indikatoren
39
4.2.1
Price-Rent-Ratio ... 39
4.2.2
Price-Income-Ratio ... 41
4.2.3
Affordability ... 41
4.2.4
User Cost ... 42
4.3
Makroökonomische Indikatoren
44
4.3.1
Inflation ... 44
4.3.2
Zinsniveau ... 44
4.3.3
Kreditmenge ... 45
4.3.4
Neubautätigkeit ... 46
4.4
Indices als aggregierende Indikatoren zur Früherkennung von
Preisblasen
46
5
K
RITISCHE
B
ETRACHTUNG VON
I
MMOBILIENPREISBLASENINDICES
48
5.1
Datenbasen der verschiedenen Indices
48
5.1.1
empirica Blasenindex ... 48
5.1.2
UBS Real Estate Bubble Index ... 51
5.1.3
Deutsche-Hypo-Immobilienkonjunktur-Index ... 53
5.2
Eignung der Indices zur Erkennung von Preisblasen
55
5.2.1
empirica Blasenindex ... 55
5.2.2
UBS Real Estate Bubble Index ... 56
5.2.3
Deutsche-Hypo-Immobilienkonjunktur-Index ... 57
5.3
Verbesserungsvorschläge zur Optimierung der Indices
57
6
F
AZIT
59
V
A
BBILDUNGSVERZEICHNIS
Abbildung 1: Kursverlauf des NASDAQ Composite während der ,,Dotcom-Blase ... 13
Abbildung 2: Formen von Preisblasen ... 16
Abbildung 3: Positive sowie negative Preisblasenentwicklung ... 19
Abbildung 4: Makroökonomisches Marktmodell ... 23
Abbildung 5: Vier-Quadranten-Modell nach DiPasquale / Wheaton (1996) ... 25
Abbildung 6: Leitzinsentwicklung in den USA von 2000 bis 2008 ... 32
Abbildung 7: Reale Immobilienpreisentwicklung USA. Index 2010=100 ... 33
Abbildung 8: Reale Immobilienpreisentwicklung Spanien. Index 2010=100 ... 35
Abbildung 9: Reale Immobilienpreisentwicklung Irland. Index 2010=100 ... 36
Abbildung 10: Gegenüberstellung der Annahmen der modernen Kapitalmarkttheorie
und der Erkennt-nisse der Behavioral Finance ... 38
Abbildung 11: Entwicklung der realen Häuserpreise im Verhältnis zu dem
Kreditvolumen in den USA, Index Q4 2007=100 ... 46
Abbildung 12: empirica Blasenindex, Q4 2015 ... 49
Abbildung 13: Langfristige Entwicklung der einzelnen Indikatoren sowie des Index ... 50
Abbildung 14: UBS Swiss Real Estate Bubble Index, Q4 2015 ... 52
Abbildung 15: Risikoregionen laut UBS Swiss Real Estate Bubble Index ... 52
Abbildung 16: Struktur des Deutsche-Hypo-Immobilienkonjunktur-Index ... 54
Abbildung 17: Darstellung des Immobilienklimas ... 54
Abbildung 18: Darstellung der Immobilienkonjunktur ... 55
VI
T
ABELLENVERZEICHNIS
Tabelle 1: Darstellung der Renditen im Vergleich zu den Multiplikatoren ... 40
Formelverzeichnis
Formel 1: Formel zur Berechnung des Multiplikators (Netto) ... 39
Formel 2: Formel zur Berechnung der Rendite ... 40
Formel 3: Formel zur Berechnung der User Cost ... 42
Formel 4: Formel zur Darstellung der Gleichgewichtsbeziehung von
Mietaufwendungen und User Cost ... 43
Formel 5: Umstellung der Formel 4 zur Untersuchung von Immobilienmärkten
hinsichtlich Preisblasen ... 43
VII
A
BKÜRZUNGSVERZEICHNIS
ARM
Adjustable-Rate-Mortgage
CMO
Collateralized-Mortgage-Obligations
DAX
Deutscher Aktienindex
DCF
Discounted Cashflow
DIMAX
Deutscher Immobilienaktienindex
dt.
deutsch
EZB
Europäische Zentralbank
EU
Europäische Union
Fed.
Federal Reserve System
i. A. a.
in Anlehnung an
i. d. R.
in der Regel
ifo
Institut für Wirtschaftsforschung
MBS
Mortgage-Backed-Security
NAMA
National Asset Management Agency
NASDAQ
National Association of Securities Dealers Automated Quotations
o. A.
ohne Angabe
OECD
Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung
PMI
Private-Mortgage-Insurance
Q
Quartal
RMBS
Residential-Mortgage-Backed-Security
REIT
Real Estate Investment Trust
sog.
so genannten
UBS
Union Bank of Switzerland
USA
Vereinigte Staaten von Amerika
vdp
Verband deutscher Pfandbriefbanken
VIII
S
YMBOLVERZEICHNIS
Hauspreis
Risikoloser Zinssatz
Grundsteuersatz
Einkommenssteuersatz
Hypothekenzinssatz
Instandhaltungskosten
Wertzuwachs (Wertverlust)
Risikoprämie
Quadratmeter
%
Prozent
Euro
9
1
E
INLEITUNG
Der Wohnimmobilienwirtschaft kommt in Deutschland eine große Bedeutung zu.
Insbesondere sind Wohnimmobilien kein reines Vermögensgut, sondern sind der
Lebensmittelpunkt privater Haushalte. Das Transaktionsvolumen in 2015 betrug rund
25 Milliarden Euro, dies entspricht einer Verdopplung im Vergleich zu 2014.
1
Seit der
Wirtschaftskrise 2007 erleben die Immobilienmärkte einen stetigen Aufwärtstrend
hinsichtlich des Transaktionsvolumens sowie des Preisniveaus. Die Gründe für diese
Entwicklung sind vielseitig: Es bestehen demografische Trends. Die Haushalte verklei-
nern sich, beanspruchen aber immer mehr Fläche. 2009 betrug die durchschnittliche
Haushaltsgröße 2,04 Personen, 2015 sank der Wert auf 1,99 und bis 2030 wird ein
Rückgang auf 1,88 Personen pro Haushalt prognostiziert und somit steigt die Anzahl
der Ein- und Zweipersonenhaushalte stetig.
2
Gleichzeitig steigt die Fläche, die diese
Haushalte in Anspruch nehmen.
3
Des Weiteren führt der demographische Trend der
Urbanisierung zur Verknappung des Wohnraumangebots in Ballungsgebieten. Der
durch die aktuellen Krisenherde, wie beispielsweise in Syrien, Irak und Afghanistan,
hervorgerufene Flüchtlingsstrom nach Deutschland, verstärkt diesen Trend immens.
4
Weitere nicht-demografische Faktoren nehmen ebenfalls Einfluss auf den Preisauf-
wärtstrend: Die aktuelle Niedrigzinspolitik der EZB flutet die Märkte mit Liquidität. Zum
einen führen die niedrigen Zinsen zu einer Alternativlosigkeit der Investitionsmöglich-
keiten, zum anderen lässt dies die Finanzierungskosten für Fremdkapital auf einen
historischen Tiefststand sinken.
5
Dies führt zu einem Zunehmen des Kapitalflusses in
den Immobilienmarkt und damit zum Steigen der Preise. Ein weiterer sehr bedeutender
Einflussfaktor ist die Attraktivität der deutschen Wirtschaft. Deutschland gilt als sicherer
Hafen, gerade im Vergleich zu anderen Staaten der EU und somit investieren vermehrt
ausländische Investoren in den deutschen Immobilienmarkt.
6
Der Häuserpreisindex
des statistischen Bundesamtes bestätigt diese Entwicklung. Seit dem Basisjahr 2010
(=100) stieg der Index bis 2014 für neu erstellte Wohnimmobilien um 13,4%, der Index
für Bestandswohnimmobilien um 13,2% und der für Bauland um 13,6%.
7
Von weiteren
Preissteigerungen ist auszugehen. Dennoch trifft dies nicht auf alle Gebiete in
Deutschland zu. Große Teile ländlicher, strukturschwacher Regionen sind von Abwan-
1
Vgl. Bobka (2016), S. 26.
2
Vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2016).
3
Vgl. Angermann (Hrsg.) (2013).
4
Vgl. Zentraler Immobilien Ausschuss e.V. (Hrsg.) (2016) S. 5.
5
Vgl. Jüttner (2013).
6
Vgl. Zentraler Immobilien Ausschuss e.V. (Hrsg.) (2016) S. 9.
7
Vgl. Statistisches Bundesamt (Hrsg.) (2016).
10
derung der Bevölkerung betroffen und so stagnieren bzw. fallen Mieten und Kaufprei-
se.
8
Dies führt zur Überlegung, ob und in welchem Maße auf dem Wohnimmobilienmarkt
eine spekulative Preisblase besteht. Laut einer Umfrage der Fachzeitschrift ,,Immobi-
lien Manager" antworteten 2014 auf die Frage, ob eine Preisblase am Deutschen
Immobilienmarkt besteht, 33% der Befragten mit ,,Ja". Im zweiten Quartal 2015 stieg
dieser Anteil auf 51%.
9
Im Grunde genommen handelt es sich bei einer Preisblase um
eine spekulative Preisübertreibung, welche nicht mehr durch Angebot und Nachfrage
gerechtfertigt ist. Der innere Wert, auch als Fundamentalwert bezeichnet, liegt in
diesem Falle deutlich unter dem Preis, zu dem das betreffende Gut gehandelt wird.
10
Die erste große, gut dokumentierte Spekulationsblase ist die Tulpenblase in den
Niederlanden Ende des 17. Jahrhunderts. In kurzer Zeit vervielfachte sich der Preis für
Tulpenzwiebeln und immer mehr Marktteilnehmer versuchten, Gewinne durch die
Preissteigerungen zu erzielen. Die Blase platze und die Preise vielen wieder auf
Normalniveau.
11
Zum Beginn des neuen Jahrtausends entstand eine weitere Spekula-
tionsblase. Im Jahre 2001 platzte die ,,Dotcom-Blase". Es wurde massiv in Internetun-
ternehmen investiert und das Platzen der Blase führte zu einer der größten Zusam-
menbrüche einer ganzen Branche. Das Prinzip gleicht dem der Tulpenblase.
12
Eine
zweite Blase in dem Jahrzehnt entstand durch die stark steigenden und dann kollabie-
renden Hauspreise in den USA, die als Hauptursache für die Finanzkrise ab 2007
angesehen werden. Daraus entwickelte sich eine Weltwirtschaftskrise deren Auswir-
kungen gegenwärtig immer noch vorhanden sind.
13
14
Die vergangenen Fälle zeigen auf, welches Gefahrenpotential von Preisblasen im
Allgemeinen und Preisblasen an Immobilienmärkten ausgeht und begründet die
Notwendigkeit von Werkzeugen zu deren Früherkennung.
8
Vgl. Zentraler Immobilien Ausschuss e.V. (Hrsg.) (2016) S. 12.
9
Vgl. Thomeczek (2015) S. 19.
10
Vgl. Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung e.V. (Hrsg.) (2016).
11
Vgl. Blanchard / Illing (2009), S. 462-470.
12
Vgl. Glebe (2008), S. 104-108.
13
Vgl. Glebe (2008), S. 104-108.
14
Vgl. Greive (2013).
11
1.1
Problemstellung
Wie bereits beschrieben kann eine Preisblase auf einem Immobilienmarkt dramatische
Folgen für die Weltwirtschaft haben. Dies führte seitens verschiedener Institutionen zur
Entwicklung von Analysewerkzeugen zur Früherkennung und Prognose von Preisblasen
auf Immobilienmärkten. Trotz der großen Auswirkungen, die durch das Platzen einer
Immobilienpreisblase auftreten können, gibt es nur wenige dieser Werkzeuge. Des
Weiteren tragen eine Reihe von Ursachen zur Blasenbildung bei und es gibt ver-
schiedenste Indikatoren die es in Bezug auf die Identifikation zu berücksichtigen gilt. Die
in dieser Arbeit zusammengetragen Analysewerkzeuge berücksichtigen aber nicht alle
diese Ursachen und Indikatoren und somit ist fraglich, inwieweit sich die Analysewerk-
zeuge zur Früherkennung und Prognose von Preisblasen an Immobilienmärkten eignen.
1.2
Zielsetzung
Ziel der vorliegenden Arbeit ist es aufzuzeigen, welche Eigenschaften ein Marktun-
gleichgewicht aufweisen muss, um als Spekulationsblase identifiziert zu werden. Des
Weiteren werden Ursache und Wirkung von Blasenbildung bzw. das Platzen der Blase
aufgezeigt und vergangene Preisblasen werden näher untersucht. Wesentliches Ziel
dieser Arbeit ist aber das Aufzeigen von Schwächen der vorhandenen Immobilien-
preisindices als Analysewerkzeug und das Herausstellen von Ansätzen zur Verbesse-
rung dieser Werkzeuge.
1.3
Gang der Untersuchung
Im Kapitel 2 dieser Arbeit werden Spekulationsblasen definitorisch abgegrenzt. Es
werden verschiedene Betrachtungsweisen aufgezeigt und der Begriff der ,,negativen
Preisblase" wird erläutert. Im dritten Kapitel werden Spekulationsblasen auf den
Wohnungsmarkt bezogen. Die Besonderheiten des Immobilienmarktes werden
betrachtet und Ursachen sowie Folgen werden dargestellt. Zudem werden in diesem
Kapitel vergangene Preisblasen an Immobilienmärkten untersucht. Das Kapitel 4
behandelt die Identifikation von Preisblasen. Alle essentiellen Faktoren werden hier
ausführlich erklärt. Kapitel 5 untersucht die vorhandenen Immobilienpreisindizes als
Analysewerkzeug und betrachtet diese kritisch. Außerdem wird versucht, Verbesse-
rungsvorschläge für die einzelnen Analysewerkzeuge zu erarbeiten. Schlussendlich
werden die Ergebnisse der Arbeit im Fazit zusammengefasst.
12
2
D
EFINITION VON
S
PEKULATIONSBLASEN
In der Literatur besteht keine einheitliche und allgemein anerkannte Definition von
Preisblasen. Die in der Literatur vorhandenen Definitionen stützen sich allerdings
weitestgehend auf dieselben Sichtweisen. Im folgenden Kapitel werden diese näher
erläutert. Es werden die charttechnische Betrachtungsweise, die fundamentale
Betrachtungsweise sowie die auf das Verhalten der Marktteilnehmer ausgerichtete
Betrachtungsweise erläutert und rationale von irrationalen Preisblasen unterschieden.
Am Ende des Kapitels wird auf negative Preisblasen näher eingegangen.
2.1
Betrachtungsdimensionen von Preisblasen
Es existieren drei verschiedene Betrachtungsdimensionen von Preisblasen. Zum einen
die charttechnische und die fundamentale Betrachtungsweise, zum anderen die
Behavioural Finance Betrachtungsweise, welche das Verhalten der Marktakteure
untersucht und versucht, damit das Entstehen einer Blase zu erklären. Die Betrach-
tungsweisen werden im Folgenden erläutert.
2.1.1
Charttechnische Betrachtungsweise
Bei der charttechnischen Betrachtungsweise werden vorrangig die Kursverläufe in sog.
Charts (dt.: Grafiken, Schaubilder) betrachtet. Besteht ein in kurzer Zeit auftretender
Preisanstieg, kann dies auf eine Blasenbildung hinweisen.
15
Die zentralen Vorteile dieser Methode liegen zum einen in der intuitiven Betrachtungs-
weise und zum anderen darin, dass kein tiefergehendes Fachwissen vorausgesetzt ist,
um einen blasenähnlichen Kursverlauf zu erkennen. Somit entfällt die fundamentale
Betrachtung von Immobilienmärkten oder der momentanen Marktbedingungen. Genau
darin liegt auch der Nachteil dieser Methode. Ein Preisanstieg allein ist noch kein
ausreichendes Merkmal, um eine bestehende Blase zu identifizieren. Zudem ist
wissenschaftlich nicht festgelegt, wie stark die ,,Boom-,, und anschließende ,,Bust-
Phase" ausgeprägt sein muss, um als Preisblase zu gelten. Ebenso der Zeitraum
zwischen beiden Phasen ist nicht einheitlich festgelegt.
16
15
Vgl. Rombach (2011), S. 26-33.
16
Vgl. Rombach (2011), S. 26-33.
13
Abbildung 1: Kursverlauf des NASDAQ Composite während der ,,Dotcom-Blase
17
Abbildung 1 zeigt den Kursverlauf des NASDAQ während der ,,Dotcom-Blase". Zu
sehen ist, dass sich der Kurs von 1994 bis Mitte 1998 relativ moderat mit steigender
Tendenz entwickelt. Erst ab diesem Zeitpunkt findet ein extremer Kursanstieg von
2000 Punkten Ende des Jahres 1998 auf fast 5000 Punkte Anfang des Jahres 2000
statt. Dies entspricht einem 250-prozentigem Wachstum des Index innerhalb nur sehr
kurzer Zeit. Wird der Chart nur bis zu diesem Zeitpunkt betrachtet, ist lediglich ein
extrem starker Kursanstieg festzustellen. Die ,,Boom-Phase" wäre so dargestellt. Ob es
sich um eine Preisblase handelt, kann zu diesem Zeitpunkt mit den vorliegenden
Informationen nicht festgestellt werden. Erst nach dem Höhepunkt im Jahre 2000
beginnt die sog. ,,Bust-Phase" mit rapiden Kursstürzen und eine Preisblase lässt sich
aus dem Chartverlauf erkennen. Bei dieser Betrachtung zeigt sich der zentrale Nachteil
der charttechnischen Sichtweise: Die fundamentalen Daten werden nicht berücksich-
tigt. Ohne diese Daten kann keine zweifelsfreie Identifizierung der Rechtfertigung bzw.
Nicht-Rechtfertigung des erfolgen und somit kann auch keine Preisblase identifiziert
werden
Aufgrund der hier aufgeführten Nachteile dient die charttechnische Betrachtungsweise
also lediglich als ein Hinweis auf eine Blasenbildung und stellt somit eine mögliche
Ergänzung dar. Keinesfalls sollte diese Betrachtungsweise aber als alleiniger Indikator
verwendet werden.
17
Quelle: Dorgan (2012).
14
2.1.2
Fundamentale Betrachtungsweise
Die fundamentale Betrachtungsweise ist die am häufigsten verwendete Methode zur
Identifikation von Preisblasen. Die Fundamentalanalyse untersucht die fundamentalen
Daten eines Vermögensgutes und leitet daraus den angemessenen Wert dieses Gutes
ab.
18
Unter Fundamentaldaten werden im Allgemeinen betriebswirtschaftliche und
ökonomische Rahmendaten verstanden.
19
,,Weicht der Marktpreis eines Vermögens-
gutes längerfristig und in erheblichem Ausmaß vom fundamentalen Wert ab, existiert -
der fundamentalen Betrachtungsweise folgend - eine Preisblase."
20
Somit unterschei-
det sich diese Methode von der charttechnischen Betrachtungsweise dahingehend,
dass nicht der Chartverlauf, sondern die fundamentalen Daten eines Marktes oder
eines Vermögensgutes zur Beurteilung herangezogen werden.
Zur Berechnung des fundamentalen Wertes eines Vermögensgutes werden zwei
unterschiedliche Vorgehensweisen verwendet: Die Barwertmethode, auch ,,Discoun-
ted-Cashflow-Method" (DCF-Methode) genannt, errechnet den fundamentalen Wert
durch die Diskontierung zukünftiger Erträge sowie den zukünftigen Marktwert am Ende
des Betrachtungszeitraums in die Gegenwart.
21
Die zweite Methode zur Errechnung
des fundamentalen Wertes sind sog. Gleichgewichtsmodelle. Hier wird der Wert aus
ökonomischen Kennzahlen wie Zinsen, Inflation und Einkommen abgeleitet.
22
Des Weiteren müssen Preisblasen von zyklischen Schwankungen und Strukturumbrü-
chen abgegrenzt werden. Insbesondere der Immobilienmarkt unterliegt zyklischen
Schwankungen. Dies konnte in einer Studie von 2006 belegt werden. Dabei wurden die
Hauspreisentwicklungen in 18 OECD Staaten, 1970 beginnend, 35 Jahre lang unter-
sucht. Laut dieser Studie betrug der durchschnittliche Zyklus am Markt ungefähr 10
Jahre. In der ca. sechs Jahre andauernden Expansionsphase betrug die Preissteige-
rung 45%, in der sich anschließenden fünfjährigen Kontrahierungsphase sanken die
Preise um 25%. Solche Preisschwankungen sind das Ergebnis der verzögerten
Reaktion von Angebot und Nachfrage und damit von Marktanpassungsbewegungen an
Marktungleichgewichte, welche als fundamental gerechtfertigt und somit nicht
als
Preisblasen zu identifizieren sind.
23
18
Vgl. Koch (2010), S. 2 f.
19
Vgl. Rombach (2011), S. 41.
20
Rombach (2011), S. 41.
21
Vgl. Lukas (2004), S. 86-91.
22
Vgl. Rombach (2011), S. 43.
23
Vgl. Rombach (2011), S. 53.
Ende der Leseprobe aus 69 Seiten
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