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[marcellus]

Guten Abend zusammen,

ich möchte für eine wissenschaftliche Arbeit den Einfluss ausgewählter ökonomischer und demografischer Faktoren auf die Immobilienpreise in deutschen Großstädten untersuchen.
Untersucht werden soll konkret der Einfluss der Faktoren Immobilienbestand, Mietpreise, Baupreise, BIP pro Kopf, Zinsniveau, Inflation sowie Bevölkerungswachstum und durchschnittliche Haushaltsgröße auf die Immobilienpreise in den zehn größten deutschen Städten.
Die Preisdaten stammen aus Immobilienindizes der jeweiligen Städte. Die Annahme wäre nun, dass es bei den Faktoren Mitpreise, Baupreise, BIP pro Kopf, Inflation und Bevölkerungswachstum einen positiven sowie bei den Faktoren Immobilienbestand, Zinsniveau und durchschnittliche Haushaltsgröße einen negativen Zusammenhang gibt.

Welche Methoden wären hierzu geeignet? Ich habe lange nichts mehr in diese Richtung gemacht und brauche ein paar Denkanstöße. Grundkenntnisse in R sind vorhanden und können mit Google und Co. auch noch ausgebaut und angewendet werden.

Vielen Dank im Voraus für die Unterstützung und viele Grüße

[strukturmarionette]

Hi,

- multiples (wahrscheinlich Lineares) Regressionsmodell

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Die Preisdaten stammen aus Immobilienindizes der jeweiligen Städte.

Handelt es sich um einen einmaligen Querschnitt oder liegen Daten über mehrere Jahre vor? Handelt es sich um Daten auf Städte-Ebene (n=10) oder ist das kleinteiliger, z.B. auf Ortsteilebene? Mit n=10 und mindestens 7 Prädiktoren wären die Möglichkeiten für aussagekräftige Analysen sehr begrenzt. Was für eine wissenschaftliche Arbeit ist das, welches methodisches Niveau der Analyse erscheint mindestens erforderlich?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[marcellus]

Vielen Dank für die Antworten!

Daten liegen für alle Städte jeweils für die Jahre 2015 bis 2019 vor.
Kleinteiligere Daten gibt es jedoch nicht. Lässt sich dennoch damit arbeiten?
Die Daten liegen auch noch für weitere Städte vor, daher könnten theoretisch weitere 10 Städte mit in die Untersuchung einfließen.
Es ist eine kurze Hausarbeit, es soll eher um die korrekte Anwendung und Interpretation der Methode gehen.
Anwendung von R ist obligatorisch.

[bele]

Also ich zähle anders: Ich zähle 8 Einflussfaktoren plus einen y-Achsenabschnitt, d. h. 9 zu schätzende Koeffizienten. Selbst wenn das 50 unabhängige Beobachtungen wären, was auch für eine kurze akademische Übung als ziemlich dreiste Annahme gelten kann, sind das sehr wenige Daten für viele Freiheitsgrade.

Zwei Dinge schließe ich daraus:
1. Wenn Du die Daten von zwanzig statt von zehn Städten untersuchen kannst, solltest Du das versuchen.
2. Die Fragestellung erscheint mir noch unklar: Geht es darum, ein Modell zu finden, das auf Basis dieser Daten für andere Städte versucht, Immobilienpreise vorherzusagen, so gut es eben geht oder geht es darum, Signifikanz von Zusammenhängen zu belegen?
3. PonderStibbons fragt nach methodischem Niveau. Man wird von Dir keine Analysen erwarten, die nicht gelehrt wurden. Welche Regressionsverfahren wurden denn gelehrt und waren darunter welche die Berücksichtigen können, dass die Untersuchungen aus verschiedenen Jahren aus den immer gleichen 10 Städten stammen ?

LG,
Bernhard

[marcellus]

1. ok, ist möglich
2. Es geht darum eine Signifikanz von Zusammenhängen zu belegen bzw. zu widerlegen.
3. Was wir etwas ausführlicher gemacht haben (bzw. als Fallstudie), ist eine Panelregressionsanalyse auf Basis des Fixed Effects Models. In der Fallstudien ging es um Einflussfaktoren auf die Dividenhöhe der Daxunternehmen.
Ich hatte gehofft dieses Modell hier ebenfalls anwenden zu können, da mir Statistik nicht wirklich liegt und ich es mir gerne einfach machen möchte

LG