Neue KI-Analyse von PREA: Starke Immobilienwertzuwächse im Düsseldorfer Speckgürtel
- Meerbusch und Monheim Wachstums-Champions im Düsseldorfer Umland
- Im Speckgürtel teilweise höheres Mietpreiswachstum als in der Landeshauptstadt
PREA, das führende Unternehmen für digitale Investmentberatung in Deutschland, hat vor dem Hintergrund des anhaltenden Mietpreiswachstums mit der hauseigenen künstlichen Intelligenz mercury und über 50 Milliarden Datenpunkten die Mietpreisentwicklung der vergangenen zehn Jahre in Düsseldorfs Speckgürtelgemeinden analysiert – und für die kommenden fünf Jahre die wichtigsten Wachstumsstandorte rund um die Landeshauptstadt identifiziert.
So sind seit 2010 im an Düsseldorf angrenzenden Meerbusch (+47,77 %), im südlich gelegenen Monheim am Rhein (+47,62 %) und im östlich gelegenen Wülfrath (+46,36 %) die Mietpreise am stärksten angestiegen, während die Mietpreise innerhalb der NRW-Hauptstadt im arithmetischen Mittel lediglich um 39,91 Prozent zugelegt haben. Das starke Wachstum in den innerstädtischen Lagen Düsseldorfs hat sich auch auf die Peripherie positiv ausgewirkt.
„Der Speckgürtel rund um Düsseldorf gewinnt an Attraktivität, da vielen Arbeitnehmern die Stadt wegen der stark ansteigenden Kauf- und Mietpreise zu teuer wird“, begründet Gabriel Khodzitski, CEO der PREA, den Zuzug ins Umland. „Die Infrastruktur in Düsseldorfs Umland ist gut ausgebaut, das macht die Speckgürtelgemeinden attraktiv. So braucht man von Monheim am Rhein, für das wir ein durchschnittliches Cashflow-Wachstum[1] von 0,32 Prozent pro Jahr bis 2025 erwarten, sowie von Langenfeld im Rheinland, hier erwarten wir ein durchschnittliches Cashflow-Wachstum[2] von 0,21 Prozent pro Jahr bis 2025, mit öffentlichen Verkehrsmittel nur rund 30 Minuten bis zum Düsseldorfer Hauptbahnhof.“
Auch die Gemeinden Wülfrath und Dormagen werden laut den Berechnungen der PREA besonders profitieren: Sie gehören neben Monheim und Lagenfeld mit einem erwarteten durchschnittlichen von 0,22 beziehungsweise 0,20 Prozent pro Jahr bis 2025 zu den Wachstumschampions unter den Speckgürtelgemeinden.
Zur Methode:
Für die vorliegenden Prognosen hat PREA die bestehenden Mietpreisniveaus von insgesamt 223 deutschen Speckgürtelgemeinden im Umkreis von 35 Kilometern zur jeweiligen Metropole analysiert. Dazu wurden auf Machine-Learning-Basis Millionen von Angebotsdaten in Form einer Benchmarkanalyse aufbereitet. Auf Basis der tatsächlichen Entwicklungen wurden intelligente Algorithmen so trainiert, dass diejenigen Berechnungsmethoden, die für den Ist-Stand die genauesten Resultate simuliert haben, auch für die Zukunft angewandt wurden. Dabei wurden sowohl (wahrscheinliche) Preiskorridore mit einem Von-Bis-Wert als auch prozentuale Wachstumsraten ermittelt. Bei den Prozentwerten handelt es sich um einen gleitenden Jahresmedian in den kommenden fünf Jahren, der sich im Rahmen einer Standardabweichung von in der Regel unter zwei Prozent bewegt. Dank dieser Methodik konnten wir in den überwiegenden Fällen mit unserer einzigartigen KI mercury eine Fehlerquote (Error Rate) von weniger als vier Prozent erreichen. Auch mit den exaktesten Algorithmen lässt sich jedoch die Zukunft nicht vollständig vorhersagen, es ist zumindest denkbar, dass höhere Schwankungen auftreten.
[1] Hier und im Folgenden: Als „Wachstum“ wird das jährlich zu erwartende geometrische Mietpreiswachstum definiert. Es handelt sich um einen durchschnittlichen gleitenden Jahresmedian der kommenden fünf Jahre (siehe Methodik).
[2] Hier und im Folgenden: Als „Wachstum“ wird das jährlich zu erwartende geometrische Mietpreiswachstum definiert. Es handelt sich um einen durchschnittlichen gleitenden Jahresmedian der kommenden fünf Jahre (siehe Methodik).
PREA ist ein Dienstleistungs- und Beratungsunternehmen in der Welt der Immobilien. Mithilfe von eigenentwickelten Softwarelösungen ist PREA spezialisiert auf nachhaltige Wertzuwächse für Nutzer, Investoren und Eigentümer. PREA unterstützt Unternehmen dabei, Investments einfacher und produktiver zu gestalten, Probleme kreativ zu lösen und gemeinsam an deren Zielen zu arbeiten, um so die Investmentperformance zu steigern.
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