Mit Google Immobilienpreise besser erklären

Im Zuge der letzten Finanzkrise sollte nicht zuletzt eines klar geworden sein: Immobilienmärkte als damalige Keimzelle der Krise besitzen eine herausragende volkswirtschaftliche Bedeutung. Ein Verständnis der Preisbildung auf diesen Märkten, um z.B. präventiv tätig zu werden, ist somit immens wichtig und Versuche zur Verbesserung dieses Verständnisses immer willkommen. Leider ist die Erklärung und Prognose der Preisdynamik auf Immobilienmärkten mit Schwierigkeiten behaftet, die u.a. aus einer mangelnden Datenverfügbarkeit resultieren. Ein Problem bei der ökonometrischen Modellierung von Immobilienpreisentwicklungen ist der Mangel und die zeitliche Verfügbarkeit geeigneter makroökonomischer, aber insbesondere auch sozio-demografischer, psychologischer und anderer Informationen, die eine wichtige Rolle bei der Erklärung der Preisdynamik spielen können. So ist z.B. die Entscheidung für den Kauf einer Immobilie das Ergebnis zahlreicher gesamt- und einzelwirtschaftlicher Einflussfaktoren (beispielsweise Zinsniveau, Einkommen, Heirat, Geburt eines Kindes, Umzug) und wird zusätzlich stark von Emotionen, sozialen Normen und Interaktionen beeinflusst. Viele dieser Determinanten lassen sich jedoch mit herkömmlichen Methoden nur schwer messen und erfassen.

Wir zeigen in einem jüngst publizierten Papier, dass Google-Daten zur Popularität von immobilienbezogenen Suchbegriffen helfen können, diese Informationslücke zumindest teilweise zu schließen, u.a. weil getätigte Suchanfragen viele dieser Faktoren und Motive partiell abbilden. Die Verwendung dieser Daten, die von Google über das Tool „Google Trends“ bereitgestellt werden, als zusätzliche Informationsquelle, verbessert die Qualität von klassischen Immobilienpreis- Erklärungsmodellen deutlich und ist auch für die Prognose hilfreich, wie in einem Anschlusspapier gezeigt werden soll.

Google Trends (www.google.com/trends) ist ein Service, der Informationen darüber bereitstellt, welche Suchbegriffe von Nutzern der Suchmaschine Google wie oft eingegeben wurden. Jede Suchanfrage wird dabei automatisch auch einer bestimmten Suchkategorie zugewiesen (wie z.B. „Gesundheit“, „Sport“ oder „Immobilien“). Die Ergebnisse werden in Bezug zum totalen Suchaufkommen gesetzt und wochenweise veröffentlicht. Mit Hilfe dieses Tools lässt sich somit die Popularität (= Suchintensität) einzelner Begriffe aber auch ganzer Suchkategorien, wie z.B. immobilienbezogener Suchanfragen, analysieren, was Rückschlüsse auf sich formierende soziale oder ökonomische Trends erlaubt. Google-Daten sind bereits in einer Vielzahl von Studien verwendet worden. In der vermutlich populärsten Untersuchung wurden bspw. die mit Grippe in Verbindung stehenden Suchbegriffe zur Vorhersage der Ausbreitung von Grippeerkrankungen genutzt.

Unserem Ansatz liegt folgende Idee zugrunde: Potenzielle Käufer von Immobilien informieren sich im Internet deutlich bevor ihre Kaufabsichten auf dem Markt wirksam werden und schließlich Transaktionen mit entsprechenden Preisen beobachtet werden können. Wird Google bei diesen Aktivitäten benutzt, werden die Suchbegriffe aufgezeichnet und entsprechend kategorisiert. Ein beobachtbarer Anstieg immobilienbezogener Suchaktivtäten lässt somit auf einen Anstieg des realen Kaufinteresses schließen, der verzögert auch mit einem Anstieg der Nachfrage einhergeht. Dies führt wiederum zu einem Anstieg der Preise, was sich deutlich in unserer Untersuchung zeigt.

Für eine Gruppe von 14 EU-Ländern, die die wichtigsten großen Volkswirtschaften umfasst, finden wir für den Zeitraum von 2005 bis 2013, dass die Integration von immobilienbezogenen Suchintensitäten in ein Standardmodell zur Immobilienpreiserklärung die Qualität in fast allen untersuchten Modellvarianten deutlich verbessert. Ein Anstieg der Suchintensität geht dabei mit einem beschleunigten Anstieg der Preisniveaus einher. Es zeigt sich weiter, dass der Informationsgehalt der Google-Daten in Ländern mit hoher Internet-Affinität und im Zeitraum vor der Finanzkrise besonders groß ist.

Als Fazit bleibt festzuhalten: Google-Such-Trends können helfen, die Preisentwicklung auf Immobilienmärkten zu erklären und sind quasi in Echtzeit zu erfassen. Dies ist ein großer Vorteil, den man nutzen sollte.

Oestmann, M. und Bennöhr, L. (2015): Determinants of House Price Dynamics. What Can We Learn From Search Engine Data? Review of Economics 66(1), 99-128.

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Eine Workingpaper-Version des Artikels ist kostenlos unter folgenden Adressen verfügbar:
https://ideas.repec.org/p/ris/vhsuwp/2014_153.html
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2513199

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