Ein neues Modell zur Prognose von Eigenheimpreisen basierend auf der Verbrauchernachfrage prognostiziert, dass die Preise für Eigenheime bis Ende dieses Jahres landesweit um 5 % und in San Diego County um 12 % sinken werden. Das Modell, das die Online-Suchaktivität hervorhebt, wurde kürzlich in einer neuen Version veröffentlicht lernen von der Rady School of Management der University of California in San Diego.
Die Vorhersagen des Modells haben nachweislich eine Genauigkeitsrate von bis zu 70 % und sind einzigartig gegenüber anderen Preisprädiktoren – wie Zillow, Goldman Sachs und Redfin – da diese eine Vielzahl von Faktoren wie Zinssätze, Lohnwachstum, Arbeitslosigkeit und Wohnungsangebot berücksichtigen. Der Wohnungssuchindex, der von Allan Timmermann von der Rady School und Mitarbeitern der Universität Arhus in Dänemark erstellt wurde, konzentriert sich auf die Verbrauchernachfrage, indem er die Rate verfolgt, mit der potenzielle Käufer das Internet für die Wohnungssuche nutzen.
„Es ist eines der reinsten Maße für die potenzielle Nachfrage, die Sie erhalten können, denn das erste, was Sie tun, wenn Sie nach einem Haus suchen oder daran interessiert sind, ein Haus zu kaufen, ist, ins Internet zu gehen und sich anzusehen, was verfügbar ist.“ sagte Timmermann, ein angesehener Finanzprofessor an der Rady School. „Diejenigen, die auf dem Markt für ein Eigenheim tätig sind, hinterlassen mit ihrer Online-Suchaktivität einen großen Fußabdruck, da es Zeit braucht – oft mehrere Monate –, um etwas Passendes zu finden.“
Städte wie San Diego haben Immobilienpreise, die stärker als der nationale Durchschnitt fallen, weil dort der Markt während der Pandemie am stärksten überhitzt wurde, sagte Timmermann.
„Was Sie nach den Lockdowns im März 2020 gesehen haben, war, dass Sonnenschein und Vororte zu einer großen Sache wurden“, sagte Timmermann. „Die Leute verlagerten sich auf die Arbeit von zu Hause aus, damit sie sich nicht in der Nähe des Arbeitsplatzes befinden mussten und sich dann möglicherweise ganz aus ihrer Gegend zurückzogen und sich entschieden, an einem Ort mit mehr Platz und besserem Wetter zu leben. San Diego hat viele Vororte und natürlich wünschenswertes Wetter.“
Diese Merkmale und das begrenzte Angebot ließen die Preise im ganzen Land in die Höhe schnellen, aber der Markt hat sich seit Mai 2022, als die Preise ihren Höhepunkt erreichten, um 2,5 % abgekühlt.
„Viele Haushalte wurden aus dem Markt ausgepreist, also sehen wir jetzt, dass sich das Niveau anpasst“, sagte Timmermann.
Aber auch in anderen Städten dürften die Hauspreise noch weiter sinken. Phoenix, AZ, wird mit 18 % voraussichtlich den größten Rückgang verzeichnen. Andere Ballungsgebiete, in denen ein Preisrückgang prognostiziert wird, sind Stockton-Lodi, CA (minus 13 %), Las Vegas, NV (minus 13 %), gefolgt von San Diego und Tucson, AZ. Zu den Städten mit der größten Preisstabilität gehören die Metropolregion Scranton-Wilkes-Barre-Hazleton, PA, und Kansas City, MO, die beide voraussichtlich um 2 % steigen werden. Andere Städte mit Prognosen stabiler Preise sind Hartford, CT, Harrisburg, PA und Omaha, NE.
Timmermann fügte hinzu, dass die Vorhersagekraft von Internetsuchen in der Regel ein zuverlässiger Indikator dafür ist, wohin sich der Markt kurz- bis mittelfristig entwickelt, da Schwankungen der Nachfrage wichtiger sind als Änderungen des Angebots, das über kürzere Zeiträume tendenziell recht stabil ist.
Ein wesentlicher Unterschied zwischen dem Modell der UC San Diego zur Prognose von Eigenheimpreisen und anderen kommerziellen Preisprädiktoren besteht darin, dass die dem Wohnungssuchindex zugrunde liegenden Daten nicht urheberrechtlich geschützt sind. Die Methodik ist vollständig transparent und reproduzierbar wie die Studie, veröffentlicht in Managementwissenschaftist öffentlich, sodass jeder sehen kann, wie es funktioniert.
Die Formel beginnt mit dem Verfolgen von Schlüsselwörtern wie „Haus kaufen“ und verwandten Suchbegriffen in Google Trends – einer kostenlosen Website, die die Popularität der Top-Suchanfragen in der Google-Suche analysiert. Diese Daten werden mit Daten zu Hausbesichtigungen und schriftlichen Angeboten verglichen, was es den Forschern ermöglicht, kurz- und langfristige Preise zu prognostizieren.
„Ihr Zeitaufwand, Ihre Suchintensität und die Anzahl der Suchenden spiegeln wirklich das zugrunde liegende Interesse am Eigenheimkauf wider“, sagte Timmermann. „Letztendlich gilt: Je höher die Nachfrage, desto höher sind in der Regel die Eigenheimpreise.“
Zu den Co-Autoren des Management Science-Papiers gehören Stig Møller, Thomas Pedersen und Christian Schütte von der Universität Arhus.
Mehr Informationen:
Stig Vinther Møller et al, Suche und Vorhersagbarkeit von Preisen auf dem Wohnungsmarkt, Managementwissenschaft (2023). DOI: 10.1287/mnsc.2023.4672