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1192 Carsten Lüders ist auf der Internetseite von FundsXML als Ansprechpartner genannt.
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Anhänge
283
10 Anhänge
Anhang 1: Interview mit Herrn Alexander Zigan ......................................................284 Anhang 2: Interview mit Herrn Prof. Dr. oec. Carsten Lausberg..............................286 Anhang 3: Hintergründe zum Münchner Mietspiegel...............................................290 Anhang 4: Vermietungssituation in Deutschland im Jahr 2009 ...............................291 Anhang 5: Beschreibung der Funktionsweise des Crawler-Toolsets.......................292 Anhang 6: Beispiel 7: Idealtypisches Marktverhalten eines Büroparks ...................297 Anhang 7: Feldliste der Crawlerdatenbank .............................................................304 Anhang 8: Ergebnis der Dublettensuche für gewerbliche Mietangebote .................309
R. Späth, Frühaufklärungssystem für Immobilienportfolios,DOI 10.1007/978-3-658-04248-6, © Springer Fachmedien Wiesbaden 2014
284 Anhänge
Anhang 1: Interview mit Herrn Alexander Zigan
Ort: Bankhaus Ellwanger & Geiger KG, Herzog-Rudolf-Str. 1, 80539 München
Zeit: 13.07.2011, 09.30 – 10.30
Gesprächspartner: Alexander Zigan, Prokurist, Leiter Bürovermietung München,
Bankhaus Ellwanger & Geiger KG
– Gedächtnisprotokoll –
R. Späth: Herr Zigan, wenn man in die gängigen Immobilienportale blickt, findet
man kaum Kaufangebote für Büroimmobilien mit mehr als 1.000 m².
A. Zigan: Das ist richtig. Allein die Tatsache, dass eine derartige Immobilie in
einem Immobilienportal auftaucht ist ein deutlicher Hinweis, dass die
Liegenschaft sehr schwer am Markt zu platzieren ist.
R. Späth: Warum?
A. Zigan: Die Vermieter sind sehr auf Diskretion bedacht. Oft werden mit den
Vertriebspartnern Vertraulichkeitsvereinbarungen getroffen. Nur eine
gut vermietete Immobilie lässt sich auf dem Markt adäquat platzieren.
Im Regelfall ist es dem Verkauf nicht dienlich wenn im Vorfeld be-
kannt wird, dass eine Immobilie zum Verkauf steht. Dies könnte z.B.
das Verhältnis zwischen Vermieter und Mieter wesentlich belasten
und sich final vielleicht auch auf den Preis auswirken. Die Mieter wer-
den über den Verkauf zumeist nur sehr kurz vorher informiert oder
manchmal auch erst, wenn dieser schon stattgefunden hat.
R. Späth: Wie werden solche Objekte verkauft?
A. Zigan: Es können drei hauptsächliche Möglichkeiten aufgezählt werden, wie
es zu einem Vertragsabschluss kommt:
1. Der Kontakt zwischen Verkäufer und Käufer wird durch einen Mak-
ler/Berater hergestellt. Diese Kontakte und die Beratung der einzel-
nen Parteien sind die wesentliche Geschäftsbasis der Makler.
2. Käufer und Verkäufer kennen sich schon untereinander. Gerade
bei institutionellen Investoren besteht ein Netzwerk. An welchen Arten
von Objekten diese Interesse haben ist häufig bekannt. Zum Teil ver-
Anhänge
285
öffentlichen sie regelrecht Anforderungsprofile für mögliche neue In-
vestments.
3. Der Interessent hält gezielt Ausschau nach geeigneten Objekten.
Sobald er eines gefunden hat nimmt er Kontakt zum Eigentümer auf.
R. Späth: Wenn dieser Markt so intransparent ist, wie kann ein Eigentümer sich
über die Marktsituation informieren?
A. Zigan: Die meisten großen Makler – so wie wir auch – erstellen Veröffentli-
chungen in denen die Marktsituation gut beschrieben ist.
R. Späth: Vielen Dank für das Gespräch!
286 Anhänge
Anhang 2: Interview mit Herrn Prof. Dr. oec. Carsten Lausberg
Ort: Wolfratshauser Straße 49, 82049 Pullach
Zeit: 05.07.2012, 12.30 – 13.00
Gesprächspartner: Prof. Dr. oec. Carsten Lausberg, M.S. (USA); Professor für
Immobilienwirtschaft, insb. Immobilienbanking, an der HFWU Nürtingen-Geislingen;
Leiter des Arbeitskreises Immobilien-Risikomanagement der gif e. V.
R. Späth: Herr Prof. Lausberg, im Rahmen von Solvency II soll auch im Immobi-
lienbereich die Risikomessung mittels Duration erfolgen. Wie sehen
Sie dies?
C. Lausberg: Das Thema ist für Immobilien noch ziemlich exotisch. Bei Wertpapie-
ren ist Duration (= die durchschnittliche Kapitalbindungsdauer) seit
Jahrzehnten üblich, die Übertragung auf Immobilien ist aber komplex.
Einerseits habe ich bei Bestandsimmobilien genauso wie bei Bonds
einen langfristig stabilen Cashflow. Andererseits wird der von viel
mehr Faktoren beeinflusst, z.B. Mieterinsolvenzen, Mieterhöhungen,
Kostensteigerungen, Leerstand, Timing-Entscheidungen usw. Wenn
man das in ein Modell einbeziehen möchte, kann man das theoretisch
mit Optionen machen, kommt aber da in einen Wald. Ich habe mich in
einem Projekt vor ca. neun Jahren schon einmal damit befasst, bin
jedoch – auch nach Beratungen mit Kollegen aus dem Versiche-
rungsbereich von Oliver Wyman – nicht weitergekommen. Auch habe
ich intensiv nach Literatur gesucht, aber nicht mehr als eine Handvoll
wissenschaftlicher Arbeiten dazu gefunden. Alle kamen mehr oder
weniger zu dem Schluss, dass es theoretisch möglich ist, aber wegen
der vielen Besonderheiten der Immobilien praktisch nicht. Deshalb
maße ich mir an zu behaupten, dass die Kennzahl nicht genügend er-
forscht ist, um sie in Solvency II zu einer sinnvollen Anwendung zu
bringen. Ich sehe es aber als Ansporn für die Wissenschaft an, weiter
an geeigneten Risiko- bzw. ALM-Maßen zu arbeiten.
Anhänge
287
R. Späth: Bleiben wir bei Solvency II. Hier werden nun entsprechende Risiko-
managementsysteme erforderlich. Welche Daten werden denn dafür
benötigt?
C. Lausberg: Leider bin ich durch reines Nachdenken nicht zu einer zufrieden stel-
lenden Antwort gekommen. Der Hauptgrund ist, dass noch gar nicht
ganz klar ist, wie die Gesetze genau aussehen bzw. in der Praxis er-
füllt werden sollen. Von den Daten her sollte das m. E. mit denen lös-
bar sein, mit denen auch bisher schon im Immobilienrisikomanage-
ment gearbeitet wird – was nicht heißen soll, dass jedes Unterneh-
men diese Daten gesammelt und verfügbar hat! Grundsätzlich sind
lange Zeitreihen nötig, was v. a. nach Monatswerten schreit. Von der
Technik her steht insbesondere die Integration der Immobiliensyste-
me in die allgemeinen Risikosysteme an.
R. Späth: Können Sie das bitte noch ein wenig präzisieren?
C. Lausberg: Gehen wir von einem Datenkatalog eines PMS aus. Dies ist für den
Anfang eine gute Orientierung. Allerdings werden oft nur Vergangen-
heits- bzw. Ist-Daten erhoben. Für das Risikomanagement – und da-
mit auch letztlich für die Aufsicht – ist aber entscheidend, was man
daraus macht. Sollen Plandaten bzw. die verarbeiteten Daten auch
ausgetauscht werden? Wie umfangreich und detailliert werden die
Daten sein? Welche Datenquellen gibt es und wie gelangen die Daten
von dort in das Zielsystem?
Anderes Thema: Auch die Unternehmensebene muss berücksichtigt
werden, nicht nur Immobilien und Portfolio. Beispiele: Unternehmens-
liquidität, Finanzierungssituation, Steuern, Gesellschaftsstruktur. Das
steht nicht im Fokus von PM-Systemen. Aber auch Frühwarnung und
Projektentwicklung sind wichtig.
Ferner: Systeme brauchen Prozesse. Beispiel: Für das Baukosten-
risiko ist die Entwicklung der Baukosten alleine nicht aussagefähig.
Man muss außerdem wissen, wie Kostenerhöhungen zustande kom-
men können (z. B. steigende Marktpreise, Kalkulationsfehler), was sie
288 Anhänge
bewirken (z. B. Qualitätserhöhung, Mängelbeseitigung) und welche
prozessualen Vorkehrungen dagegen getroffen wurden (z. B. Vier-
Augen-Prinzip, externer Baukostencontroller).
Es sollte betrachtet werden, welche Daten in der täglichen Arbeit nö-
tig sind, d.h. welche Daten tatsächlich vorhanden, aktuell und geeig-
net sind. So manche Datenanforderung der Aufsichtsbehörden ist de
facto unerfüllbar, weil die Daten nicht in der notwendigen Qualität
vorhanden sind.
R. Späth: Ein anderes Thema: Wenn eine Immobilie in keinem vermietungsfä-
higen Zustand ist, also dem Markt nicht direkt zur Verfügung steht,
kann es im immobilienwirtschaftlichen Sinne überhaupt als Leerstand
gewertet werden?
C. Lausberg: Sie sprechen hier einen interessanten Punkt an, nämlich den Unter-
schied zwischen volks- und betriebswirtschaftlicher Perspektive –
beides ist „immobilienwirtschaftlich“. Betriebswirtschaftlich: Eine unvermietete Fläche bringt keinen Er-
trag, kostet aber. Ich kenne Vermieter, die haben so viel Geld, dass
sie Flächen lieber leer stehen lassen als sich mit Maklern und Mietern
abzugeben. Ich kenne aber keinen, der eine leere Fläche einfach
„ausbucht“.
Volkswirtschaftlich: Wenn eine Immobilie am Markt nicht angeboten
wird, wird sie nach gängiger Meinung nicht als leer eingestuft, erhöht
also nicht den Marktleerstand. Diese Meinung ist problematisch, weil
sie die Transparenz vermindert und damit zu Fehlallokationen führen
kann. Beispiele:
Nicht angebotene leere Gebäude werden i. d. R. nicht vom
Gebäudebestand abgezogen, der für die Kalkulation des Flä-
chenangebots eine wichtige Größe darstellt. Man kann argu-
mentieren, dass man sie abziehen sollte, damit „die Gleichung
stimmt“.
Üblicherweise wird aber anders argumentiert, u. a. weil die Flä-
chenreserve kurzfristig marktwirksam werden kann. Die Grün-
Anhänge
289
de (z.B. Obsoleszenz, Hoffnungslosigkeit in einem Umfeld mit
hohem Marktleerstand oder schlichte Unlust, sich mit Maklern
abzugeben (s. o.)) können nämlich bei einer Änderung der
Marktbedingungen oder einem Eigentümerwechsel schnell ent-
fallen.
Ein leer stehendes Gebäude stellt eine (vergangene) Fehlallo-
kation von Ressourcen dar, also einen volkswirtschaftlichen
Schaden aufgrund ausbleibender Steuerzahlungen etc. Wenn
man den Leerstand einfach „ausbucht“ (s. o.) verdeckt man
ihn. So können neue Fehlallokationen entstehen, und die Ver-
antwortlichen, u. a. die Politiker, die steuerliche Fehlanreize
gesetzt haben, werden nicht zur Rechenschaft gezogen.
Die Lösung wäre eine Standardisierung und Differenzierung der Leer-
standsdefinitionen, einhergehend mit einer Verbesserung der öffentli-
chen Statistik. Um das erste kümmert sich die gif, um das zweite lei-
der niemand.
R. Späth: Vielen Dank für das Gespräch!
290 Anhänge
Anhang 3: Hintergründe zum Münchner Mietspiegel
§ 558c BGB bildet die Basis für die Mietspiegel in Deutschland. Er definiert den
Mietspiegel als eine Übersicht über die ortsübliche Vergleichsmiete. Der Mietspie-
gel wird entweder von einer Gemeinde oder von Interessensvertretern von Vermie-
tern und Mietern gemeinsam erstellt. Höhere Anforderungen werden an den qualifi-zierten Mietspiegel gemäß § 558d BGB gestellt. Dieser muss u. a. nach anerkann-
ten wissenschaftlichen Grundsätzen erstellt sein. Eine besondere Bedeutung hat der
Mietspiegel deshalb, weil der Vermieter, unter gewissen Voraussetzungen, nach
§ 558 BGB eine Mieterhöhung bis zur ortsüblichen Vergleichsmiete verlangen darf.
Der qualifizierte Mietspiegel München ist für Studienzwecke gut geeignet, da eine
umfangreiche Dokumentation verfügbar ist.1193 Seine Systematik geht auf Arbeiten
des Instituts für Statistik der Ludwig-Maximilians-Universität München zurück.1194
Basis bildet eine Erhebung der TNS Infratest GmbH.1195 Die Daten wurden mittels
Regression ausgewertet.1196,1197,1198
Eine Besonderheit des Münchner Mietspiegels 2011 ist, dass er eine geringere Miete
als der Mietspiegel 2009 ausweist. Dies ist darauf zurückzuführen, dass der Miet-
spiegel 2009 nur eine Fortschreibung des Mietspiegels 2007 ist, während der Miet-
spiegel 2011 auf einer Neuerhebung basiert.1199
Die durchschnittliche gerundete Nettomiete beträgt laut dem Mietspiegel 9,79 €.1200
1193 Siehe N. N., Dokumentation, 2011. 1194 Siehe Sauer/Rösch, Nettomieten, 2007, S. 11. 1195 Siehe Sauer/Rösch, Nettomieten, 2011, S. 5. 1196 Siehe Biller et al., Nettomieten, 2011, S. 17 f. 1197 Weitere Informationen zur Regression finden sich z. B. bei Fahrmeir/Kneib/Lang, Regression,
2007. 1198 Gemäß Bundesministerium für Verkehr, Bau- und Wohnungswesen, Mietspiegel, 2002, S. 38 – 41
kann zwischen Regressionsmietspiegeln und Tabellenmietspiegeln unterschieden werden. 1199 Siehe Sozialreferat der Landeshauptstadt München, Beschluss, 2011, S. 132. 1200 Siehe Sozialreferat der Landeshauptstadt München, Beschluss, 2011, S. 129.
Anhänge
291
Anhang 4: Vermietungssituation in Deutschland im Jahr 2009
Der Wohnungsleerstand in Deutschland lag durchschnittlich bei 3,7 %.1201 Das Ge-
samtbild weist allerdings große Unterschiede auf. So betrug in ostdeutschen
Schrumpfungsstädten1202 (z. B. Stralsund, Halle oder Dessau) die Quote durch-
schnittlich bei 9,0 %, während die Quoten in Westdeutschland und in den Wachs-
tumsstädten in Ostdeutschland durchschnittlich zwischen 2,0 % und 4,0 % lagen. In
München gibt es für Mietwohnungen praktisch keinen Leerstand.1203
Für Büroimmobilien wurde in den 19 wichtigsten Standorten eine durchschnittliche
Leerstandsquote von 8,8 % ermittelt.1204 Dabei lag sie in den Top-Städten im Mittel
etwas darüber.
Die durchschnittliche Wohnungsmiete im Erstbezug betrug 6,14 €/m².1205 Nur in fünf
Städten lag dieser Wert über 9,00 €/m². Spitzenreiter mit 11,30 €/m² war Mün-
chen.1206
Durchschnittliche Mieten für Büros von über 20,00 €/m² wurden nur in den Top-
Lagen von sechs Städten erzielt.1207 In den restlichen 13 Städten, der insgesamt 19
wichtigsten Standorte, betrug die Miete in Top-Lagen zwischen 10,00 €/m² und
20,00 €/m².
1201 Siehe Braun, R., Leerstandsindex, 2011. 1202 Schrumpfungsstädte werden anhand entsprechender Neuvertragsmieten bestimmt. 1203 Siehe Colliers Schauer & Schöll GmbH, Immobilienmarktbericht, 2011, S. 3. 1204 Siehe Bielmeier et al., Immobilienzentren, 2011, S. 3. 1205 Immobilienverband Deutschland IVD, Preisspiegel, 2009, S. 10. 1206 Dieser Wert steht nicht im Widerspruch zum Mietspiegelwert von 9,79 €/m², da der Mietspiegel
alle Mieten und nicht nur die Erstbezugsmieten betrachtet. 1207 Siehe Bielmeier et al., Immobilienzentren, 2011, S. 58.
292 Anhänge
Anhang 5: Beschreibung der Funktionsweise des Crawler-Toolsets
Die in Kapitel 5 gemachten Analysen wurden mit einem selbst entwickelten Satz von
Tools erstellt. Diese werden nachfolgend erläutert.
Beschreibung der Methode
Abbildung 61: Übersicht über das Marktbeobachtungssystem
In der Abbildung 61 wird eine Übersicht über das konzipierte System dargestellt. Der
Markt entsteht durch Angebot und Nachfrage,1208 also durch eine Interaktion von
Verkäufer und Käufer bzw. Vermieter und Mieter. Benötigt ein Immobilienbesitzer ein
Frühwarnsystem, so kann er sich externer Quellen, wie etwa Marktprognosen, be-
dienen oder diese durch ein Online-Beobachtungsprogramm erstellen lassen.
Um zu verstehen, wie das neue System funktioniert, muss betrachtet werden, wie es
zu einer Einigung zwischen Vermieter und Mieter kommt. Wichtig dabei ist, wie diese
in Verbindung kommen. Dies kann entweder durch direkten Kontakt, durch einen
1208 Vgl. Schierenbeck/Wöhle, Betriebswirtschaft, 2012, S. 24 f.
Anhänge
293
Dritten (z. B. Makler) oder durch bestimmte Medien geschehen. Dabei bedienen sich
nicht nur Vermieter und Mieter dieser Medien, sondern insbesondere auch Makler.
Das inzwischen vorherrschende Medium ist das Onlineportal.1209 Da auf diesem die
Daten elektronisch vorliegen, bietet es sich an, diese zu Markt-Simulationszwecken
zu verwenden. Wie in den Kapiteln 3 und 5 ausgeführt wird, sind die Daten aber nicht
direkt verwendbar, sondern müssen erst aufbereitet werden. Dies geschieht im Früh-
warnmodul des Portfoliomanagement-Systems (PMS). Dabei werden die anderen
Quellen, z. B. Immobilienbewerter, nicht unnötig, sondern sind wesentlich dafür, dass
das System justiert werden kann. Auch ist diese Kalibrierung kein einmaliger Vor-
gang, sondern das System muss regelmäßig nachgeführt werden. Somit ist der
Hauptvorteil des Systems, dass Daten früher zu bekommen sind, aber nicht, dass
andere Verfahren wie professionelle Bewertungen überflüssig werden.1210
Technische Hinweise Der prinzipielle Vorgang wurde bereits in Abschnitt 3.5.3 beschrieben. Die einzelnen
Internetseiten eines Immobilienportals besitzen viele nicht relevante bzw. nicht aus-
wertbare Informationen. Dazu gehören Bilder, Werbung, Darstellungsinformationen
und Scripte (z. B. JavaScript). Neben den sichtbaren Informationen beinhalten diese
Seiten noch Metainformationen, die das automatische Auswerten wesentlich erleich-
tern, und Suchformulare.
Eine Schwierigkeit des Crawlens ist es, die relevanten Treffer von Verweisen auf
andere Exposés zu trennen, die nicht den Suchkriterien entsprechen. So werden
Exposés als Werbung angezeigt, die außerhalb des Suchradius liegen.
Anforderungen an den Crawler An den Crawler sind vor allem zwei Anforderungen zu stellen:
Fähigkeit, Suchkriterien in HTML-Formulare einzugeben
Genaue Eingrenzung, welche Seiten besucht werden sollen und welche nicht
Eine Marktrecherche ergab, dass auf dem Markt befindliche bzw. Open-Source-
Crawler in drei Gruppen eingeteilt werden konnten:
1209 Siehe Enderle, M., Immobilienportale, 2009, S. 364 f. 1210 Siehe Abschnitt 3.2.1.
294 Anhänge
Produkte mit einem Anschaffungspreis über 20.000 €, die den finanziellen
Rahmen des Budgets für die vorliegende Arbeit gesprengt hätten
Produkte, die die Anforderungen nicht erfüllen konnten
Web Scraper Plus+ der Firma Velocityscape1211
Web Scraper Plus+ wurde aufgrund des hohen Erstaufwandes, schwerwiegender
technischer Restriktionen und der Tatsache, dass es sich um ein Auslaufmodell han-
delt nicht gewählt. Deswegen wurde ein eigener Crawler entwickelt.
Umsetzung des Crawlers Prinzipiell gibt es zwei Möglichkeiten, Crawler zu realisieren. Entweder wird das Her-
unterladen und Analysieren durch eigenen Code übernommen, was zwar sehr per-
formant, aber aufwendig zu implementieren ist, oder ein Browser-Control wird fern-
gesteuert. Vorteil der Verwendung des Browser-Controls ist, dass die HTML-Struktur
nicht selbst analysiert (geparst) werden muss, sondern dass auf das HTML-Objekt-
Modell (Document Object Model, kurz DOM)1212 zurückgegriffen werden kann. Da
eine einfache Realisierung wichtiger war als eine hohe Performance, wurde eine
Lösung mittels Internet-Explorer-Control gewählt.
Sämtliche Tools wurden in Visual Basic 2010 realisiert. Für den Testbetrieb war eine
Integration in ein PMS nicht erforderlich, weshalb darauf verzichtet wurde. Als Da-
tenbanksystem wurde MS Access verwendet, da es sehr schlank ist und die weit-
reichenden Funktionen eines professionellen Datenbankmanagementsystems nicht
erforderlich waren. Mit MS Access konnten die Auswertungen für Kapitel 5 effizient
erstellt werden.
Funktionsweise des Tool-Sets Der Crawler gibt die Suchkriterien in ein Formular ein und lädt anschließend alle
Exposés aus der Trefferliste. Anhand von Metainformationen bestimmt er den rele-
vanten Teil des Exposés und speichert dieses im Dateisystem.
Ein zweites Tool lädt aus dem Dateisystem die einzelnen Exposés und speichert die
Werte der einzelnen Felder in einer Datenbank. Da ImmobilienScout24 die einzelnen
Felder mit Attributen ausgestattet hat, konnten diese Attribute dazu verwendet wer-
1211 Siehe Velocityscrape, Web Scraper Plus+, 2006. 1212 Zu DOM siehe Le Hégaret/Whitmer/Wood, Document Object Model, 2005.
Anhänge
295
den, dynamisch in der Datenbank entsprechende Spalten anzulegen. Dabei wurde
ausgenutzt, dass die relevanten Felder einer gewissen Konvention unterlagen und
somit neue Felder automatisch erkannt werden konnten.1213 Deswegen mussten zu
Beginn nur wenige Spalten in der Zieltabelle angelegt werden.
Das Portal von ImmobilienScout24 ist also nicht nur von Menschenlesbar, sondern
auch maschinenlesbar. Die Verwendung der Klassennamen zur Interpretation der
Daten, um daraus Information zu generieren, entspricht dem Ansatz des „Semanti-
schen Webs“.1214,1215
Sämtliche Auswertungen wurden auf Basis der Daten in der Datenbank gemacht.
Rechtliche Betrachtung1216
Es konnte keine deutsche Rechtsnorm gefunden werden, die Crawlen explizit verbie-
tet. Trotzdem müssen folgende Vorschriften eingehalten werden:
§ 202a Strafgesetzbuch (Ausspähen von Daten)
§ 303a Strafgesetzbuch (Datenveränderung)
§ 303b Strafgesetzbuch (Computersabotage)
§ 53 UrhG (Vervielfältigungen zum privaten und sonstigen eigenen Gebrauch)
§ 28 BDSG (Datenerhebung und -speicherung für eigene Geschäftszwecke)
Derzeit ist davon auszugehen, dass das Crawlen von öffentlich zugänglichen Seiten
für wissenschaftliche Zwecke in Deutschland zulässig ist, solange die Funktion des
Webservers dadurch nicht gestört wird und keine technischen Sicherungsvorkehrun-
gen1217 umgangen werden.
Weitere Hinweise Crawler können schnell zu einer Überlastung des Webservers führen.1218 Deswegen
wurden im Crawler Zwangspausen implementiert. Zudem wurde versucht, die herun-
ter geladenen Daten auf ein Minimum zu reduzieren, um den Betrieb des Webser-
vers nicht unnötig zu stören.
1213 Die Tabellenfelder haben einen Klassennamen, der mit „is24qa-“ beginnt und nicht mit „-label“
endet. 1214 Zum Semantischen Web siehe Berners-Lee/Hendler/Lassila, The Semantic Web, 2001. 1215 Zum Zusammenhang von Daten und Information siehe Abbildung 14, S. 98. 1216 Dies kann keine verbindliche Rechtsauskunft sein, stellt aber die aktuelle Situation in Deutschland
dar. 1217 Z. B. Spider Trap, siehe Thelwall, M., crawler, 2002, S. 11. 1218 Vgl. Handley/Rescorla, Denial-of-Service, 2006.
296 Anhänge
Bedingt durch das Prinzip des Vorgehens wurden komplette Internetseiten vom
Crawler aufgerufen. Es hat sich als nützlich herausgestellt, JavaScript auszuschal-
ten, da es sonst gelegentlich zu Script-Fehlern kam, die den Programmablauf des
Crawlers erheblich beeinträchtigten. Außerdem wurde so der Prozessor des Clients
weniger belastet und das automatische Nachladen von Daten unterbunden. Dies
verbesserte nicht nur die Performance, es entlastete auch den Webserver.
Ausblick Während der 16 Monate, in denen der Crawler entwickelt und betrieben wurde, gab
es wiederholt geringfügige Änderungen in der Bedienerführung von Immobilien-
Scout24. Dies machte kleinere Programmanpassungen notwendig. Allerdings stellt
dieser Umstand eine erhebliche Herausforderung für den produktiven Einsatz ei-
nes solchen Systems dar, da jederzeit damit gerechnet werden muss, dass ein Ein-
greifen durch einen Programmierer erforderlich ist.
Anhänge
297
Anhang 6: Beispiel 7: Idealtypisches Marktverhalten eines Büroparks
Um in Abschnitt 3.4.2 mögliche Indikatoren diskutieren zu können, wird an einem
Beispiel untersucht, wie sich die Daten eines Onlineportals unter idealisierten Bedin-
gungen verhalten. Die Bewertung der Ergebnisse erfolgt in Abschnitt 3.4.2.
Ausgangspunkt der Überlegungen bildet ein sehr großer Büropark mit vielen Gebäu-
den, die alle unterschiedliche Eigentümer haben. Innerhalb dieser Häuser befinden
sich jeweils wenige Büroeinheiten. Diese sind im Wesentlichen identisch. In dem
beschriebenen Büropark wird jeden Monat eine Einheit über dasselbe Immobilien-
portal vermietet. Jeden Monat kommt ein Angebot für 10,00 €/m² hinzu. Nach zwei
Monaten reduziert der Anbieter den Preis auf 9,50 €/m², weil er keine Anfragen er-
hält. Nach weiteren zwei Monaten reduziert er nochmals den Angebotspreis auf
9,00 €/m². Zu diesem Preis wird das Büro vermietet. Bis sich Vermieter und Interes-
sent einig sind, der Mietvertrag unterschrieben ist und die Anzeige deaktiviert ist,
vergehen weitere zwei Monate.
Anbieter Exposé-Nummer Online-Zeit [Monate] Angebotspreis [€/m²]
A 1 5 – 6 9,00
B 2 4 – 5 9,00
C 3 3 – 4 9,50
D 4 2 – 3 9,50
E 5 1 – 2 10,00
F 6 0 – 1 10,00
Tabelle 24: Angebotssituation des Beispiels (Ausgangssituation)
In Tabelle 24 ist die Angebotssituation dargestellt. Daraus lassen sich die Messwerte
der Tabelle 25 ermitteln.
298 Anhänge
Messwert (Name) Wert Zugangspreis 10,00 €/m²
Abgangspreis 9,00 €/m²
durchschnittlicher Angebotspreis 9,50 €/m²
durchschnittliche Zeit ab Einstellung 3 Monate
Dauer bis zum Abgang 6 Monate
Anzahl Zugänge 1 pro Monat
Anzahl Abgänge 1 pro Monat
Anzahl Anzeigen 6
Tabelle 25: Messwerte für das Beispiel (Ausgangssituation)
Nachfolgend werden nun zwei Szenarien durchgespielt, um zu sehen, wie sich die
oben erfassten Messwerte verhalten.
Szenario 1: Zunahme der Angebote Im Szenario 1 wird durch einen Sondereffekt, z. B. den Wegzug eines großen Mie-
ters, dieses Gleichgewicht vorübergehend gestört. In einem Einmaleffekt werden
zusätzlich sechs Büros (Anbieter G) angeboten.
Anbieter Exposé-Nummer Online-Zeit [Monate] Angebotspreis [€/m²]
A 1 5 – 6 9,00
B 2 4 – 5 9,00
C 3 3 – 4 9,50
D 4 2 – 3 9,50
E 5 1 – 2 10,00
F 6 0 – 1 10,00
G 7 0 – 1 10,00
G 8 0 – 1 10,00
G 9 0 – 1 10,00
G 10 0 – 1 10,00
G 11 0 – 1 10,00
G 12 0 – 1 10,00
Tabelle 26: Angebotssituation des Beispiels, Szenario 1, Zeit 0 Monate
Anhänge
299
In Tabelle 27 sind die sich daraus ergebenden Messwerte zusammengestellt. Es ist
zu sehen, dass der durchschnittliche Angebotspreis steigt. Dies liegt daran, dass die
Inserenten von einem Durchschnittspreis ausgehen, aber einen Preisaufschlag hin-
zufügen, da ihre Immobilie in ihrer Wahrnehmung besser ist als der Durchschnitt.
Messwert (Name) Wert Zugangspreis 10,00 €/m²
Abgangspreis 9,00 €/m²
durchschnittlicher Angebotspreis 9,75 €/m²
durchschnittliche Zeit ab Einstellung 2 Monate
Dauer bis zum Abgang 6 Monate
Anzahl Zugänge 7 pro Monat
Anzahl Abgänge 1 pro Monat
Anzahl Anzeigen 12
Tabelle 27: Messwerte für das Beispiel, Szenario 1, Zeit 0 Monate
Nach fünf Monaten stellt sich die Situation wie in Tabelle 28 aufgelistet dar. Die An-
bieter A bis E haben inzwischen ihr Büro vermietet.
Anbieter Exposé-Nummer Online-Zeit [Monate] Angebotspreis [€/m²]
F 6 5 – 6 9,00
G 7 5 – 6 9,00
G 8 5 – 6 9,00
G 9 5 – 6 9,00
G 10 5 – 6 9,00
G 11 5 – 6 9,00
G 12 5 – 6 9,00
H 13 4 – 5 9,00
I 14 3 – 4 9,50
J 15 2 – 3 9,50
K 16 1 – 2 9,75
L 17 0 – 1 9,75
Tabelle 28: Angebotssituation des Beispiels, Szenario 1, Zeit 5 Monate
300 Anhänge
Die Anbieter I und J hatten einen ursprünglichen Angebotspreis (Zugangspreis), der
sogar über 10,00 €/m² lag, da der durchschnittliche Angebotspreis gestiegen war.
Die Anbieter K und L sind hingegen mit einem niedrigeren Angebotspreis eingestie-
gen, da der durchschnittliche Angebotspreis inzwischen unter 9,50 €/m² gesunken
war, was auch aus Tabelle 29 hervorgeht.
Messwert (Name) Wert Zugangspreis 9,75 €/m²
Abgangspreis 9,00 €/m²
durchschnittlicher Angebotspreis 9,20 €/m²
durchschnittliche Zeit ab Einstellung 4 Monate
Dauer bis zum Abgang 6 Monate
Anzahl Zugänge 1 pro Monat
Anzahl Abgänge 1 pro Monat
Anzahl Anzeigen 12
Tabelle 29: Messwerte für das Beispiel, Szenario 1, Zeit 5 Monate
In Tabelle 30 ist nun dargestellt, dass die Anbieter ihre Preise nochmals (auf
8,85 €/m²) reduzieren mussten. Zu diesem Preis erhöhte sich die Nachfrage deutlich.
Anbieter Exposé-Nummer Online-Zeit [Monate] Angebotspreis [€/m²]
G 10 7 – 8 8,85
G 11 7 – 8 8,85
G 12 7 – 8 8,85
H 13 6 – 7 8,85
I 14 5 – 6 9,00
J 15 4 – 5 9,00
K 16 3 – 4 9,25
L 17 2 – 3 9,25
M 18 1 – 2 9,75
N 18 0 – 1 9,75Tabelle 30: Angebotssituation des Beispiels, Szenario 1, Zeit 7 Monate
Anbieter G kann nun sogar mehr als ein Büro im Monat vermieten. Tabelle 31 stellt
dies entsprechend dar.
Anhänge
301
Messwert (Name) Wert Zugangspreis 9,75 €/m²
Abgangspreis 8,85 €/m²
durchschnittlicher Angebotspreis 9,15 €/m²
durchschnittliche Zeit ab Einstellung 5 Monate
Dauer bis zum Abgang 7,5 Monate
Anzahl Zugänge 1 pro Monat
Anzahl Abgänge 3 pro Monat
Anzahl Anzeigen 10
Tabelle 31: Messwerte für das Beispiel, Szenario 1, Zeit 7 Monate
Szenario 2: Zunahme der Nachfrage In Szenario 2 wird ebenfalls mit dem Zustand, der in Tabelle 24 aufgelistet ist, ge-
startet. Dieses Mal wird aber die Nachfrage erhöht, z. B. durch den Bau eines Auto-
bahnzubringers. Es wird angenommen, dass die Büros bereits für 9,50 €/m² vermie-
tet werden können.
Anbieter Exposé-Nummer Online-Zeit [Monate] Angebotspreis [€/m²]
C 1 3 – 4 9,50
D 2 2 – 3 9,50
E 3 1 – 2 10,00
F 4 0 – 1 10,00
Tabelle 32: Angebotssituation des Beispiels, Szenario 2, Zeit 0 Monate
Die Tabelle 33 stellt die Geschehnisse entsprechend dar.
302 Anhänge
Messwert (Name) Wert Zugangspreis 10,00 €/m²
Abgangspreis 9,50 €/m²
durchschnittlicher Angebotspreis 9,75 €/m²
durchschnittliche Zeit ab Einstellung 2 Monate
Dauer bis zum Abgang 4 Monate
Anzahl Zugänge 1 pro Monat
Anzahl Abgänge 2 pro Monat
Anzahl Anzeigen 4
Tabelle 33: Messwerte für das Beispiel, Szenario 2, Zeit 0 Monate
Aufgrund des höheren Preisniveaus der Mietabschlüsse verändern sich die Ange-
botspreise entsprechend und es kommt zu Mietpreissteigerungen. Diese lassen sich
nicht bei allen Mietern durchsetzen, sodass Büros frei werden und ebenfalls angebo-
ten werden (Anbieter G-I in Tabelle 34).
Anbieter Exposé-Nummer Online-Zeit [Monate] Angebotspreis [€/m²]
E 3 3 – 4 9,50
F 4 2 – 3 9,50
G 5 1 – 2 10,25
H 6 1 – 2 10,25
I 7 0 – 1 10,25
Tabelle 34: Angebotssituation des Beispiels, Szenario 2, Zeit 2 Monate
Dadurch kommt es zu einer weiteren Verschiebung der Messergebnisse, welche in
Tabelle 35 zusammengefasst sind.
Anhänge
303
Messwert (Name) Wert Zugangspreis 10,25 €/m²
Abgangspreis 9,50 €/m²
durchschnittlicher Angebotspreis 10,00 €/m²
durchschnittliche Zeit ab Einstellung 2 Monate
Dauer bis zum Abgang 4 Monate
Anzahl Zugänge 1,5 pro Monat
Anzahl Abgänge 1 pro Monat
Anzahl Anzeigen 5
Tabelle 35: Messwerte für das Beispiel, Szenario 2, Zeit 2 Monate
304 Anhänge
Anhang 7: Feldliste der Crawlerdatenbank
Feldname1219
Dat
enty
p
Bür
ofel
d1220
Woh
nung
s-fe
ld12
20
Anz
ahl12
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ewer
tung
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Nummer Zahl x x 6.382(alle) Exposé-Nummer
Datum Datum x x 6.382(alle) Abrufdatum – vom
Crawler vergeben
infoTXT x x 5.936 Technisches Feld des Crawlers
als-ferienwohnung-geeignet Liste x 11 Ja; <leer>
anzahl-garage-stellplatz Zahl x 654 anzahl-parkflaechen Zahl x 1.542 badezimmer Zahl x 1.152 x Anzahl balkon-terrasse Liste x 1.149 x Ja; <leer> barrierefrei Liste x x 508 ? Ja; <leer> baujahr Zahl x x 3.575 x Jahreszahl
befeuerungsart Liste x x 750 Fernwärme; Gas; Öl; Strom
bezugsfrei-ab Text x 999
bodenbelag Liste x 2.332 Teppichboden; Par-kett; …
buero-praxisflaeche Zahl x 4.780 x in m² denkmalschutzobjekt Liste x 21 Ja; <leer> dv-verkabelung-vorhanden Liste x 2.526 Ja; Nach Vereinba-
rung; Nein einbaukueche Liste x 578 Ja; <leer>
energieausweistyp Liste x 202 Endenergiebedarf; Energieverbrauchs-kennwert
1219 Name der Spalte in der Datenbank. Der Feldname wird jeweils aus den Metainformationen der
ImmobilienScout24-Seite generiert. 1220 Feld ist für Büros/Praxen bzw. Wohnungen in ImmobilienScout24 verfügbar. 1221 Anzahl der Datensätze (nicht Exposés) in denen der Wert gesetzt (nicht leer) ist. 1222 In dieser Spalte sind Felder markiert, die für Bewertungszwecke potenziell geeignet sind. Kriterien
sind: hoher Ausfüllungsgrad und Relevanz.
Anhänge
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Feldname1219
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energieverbrauch-fuer-warmwasser-enthalten Liste x 114 Ja; <leer>
energieverbrauchs-kennwert1223 Zahl x x 210 in kWh/(m²*a)
etage Zahl x 1.324 x
etage(n) Text x 543 bis 15.08.2011, danach "etagen"
etagen Text x 1.427 ab 20.09.2011, davor "etage(n)"
etagenanzahl Zahl x 1.150 x fahrzeit-zum-naechsten-flughafen Zahl x 2.670 in Minuten
fahrzeit-zum-naechsten-hauptbahnhof
Zahl x 2.256 in Minuten
fahrzeit-zur-naechsten-autobahn Zahl x 2.681 in Minuten
flaeche-teilbar-ab Zahl x 3.758 ? 1224 fussweg-zu-oeffentl-verkehrsmitteln Zahl x 2.880 in Minuten
gaeste-wc Liste x 252 Ja; <leer> garage-stellplatz Liste x 695 Duplex; Tiefgarage; ... garage-stellplatz-kaufpreis
Wäh-rung x 515 x
garten-mitbenutzung Liste x 263 Ja; <leer> gesamtflaeche Zahl x 529 in m²
gesamtmiete Text x 543 x
Währung, gelegent-lich mit dem Zusatz: „(weitere Kosten mög-lich)“
hausgeld Wäh-rung x 296
1223 Im Original zusammengeschrieben. 1224 Der in diesem Feld angegebene Wert war in 37 Fällen größer als der im Feld buero-praxisflaeche
und in 3.121 Fällen kleiner als der in buero-praxisflaeche.
306 Anhänge
Feldname1219
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haustiere Liste x 267 Ja; Nach Vereinba-rung; Nein
heizkosten Text x 543
heizungsart Liste x x 1.154 Etagenheizung; Zentralheizung; …
kaltmiete Wäh-rung x 543 x
kantinecafeteria Liste x 632 ? Ja; <leer>
kaufpreis Wäh-rung x x 1.078 x
kaution Text x 192 kaution is24-ex-spacelink Text x 389
kaution-oder-genossenschaftsanteile Text x 78
kaution-oder-genossenschaftsanteile is24-ex-spacelink
Text x 333
keller Liste x x 1.689 ? Ja; <leer>
klimaanlage Liste x 773 Ja; Nach Vereinba-rung; Nein
kueche Liste x 792 Ja; <leer> letzte-modernisierung sanierung1225 Zahl x 169 zwischen 2002 und
2012 letzte-modernisierung-sanierung Zahl x 345 1971 – 2013
miete-fuer-garagestellplatz
Wäh-rung x 282
mieteinnahmen-pro-monat
Wäh-rung x 119 ?
miete-kaufobjekt Text x 4.781(alle) x Miete; Kauf
miete-pro-m² Zahl x 4.306 x Anzahl nach Berichti-
1225 Im Original keine Trennung zwischen „modernisierung“ und „sanierung“ (deshalb hier zwei Felder
„letzte-modernisierungsanierung“ und „letzte-modernisierung-sanierung“).
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Feldname1219
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miete-pro-monat Wäh-rung x 316 Anzahl nach Berichti-
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monatliche-rate Wäh-rung x 928
nebenflaeche Zahl x 81 in m² nebenkosten Text x x 3.673 x nutzflaeche-ca Zahl x 492 in m²
objektart Liste x 3.706 x Bürohaus; Büro; Loft ; …
objektzustand Liste x x 4.134 x Erstbezug; Neuwertig; …
personenaufzug Liste x x 4.006 x Ja; <leer>
preisparkflaeche Wäh-rung x 2.171
provision Text x x 4.200 provision-note is24-pre Text x x 711 langer Text qualitaet-der-ausstattung Liste x x 1.505 Einfach; Gehoben;
Luxus … schlafzimmer Zahl x 1.058 x Anzahl seniorengerechtes-wohnen Liste x 60 ? Ja; <leer>
starkstrom Liste x 192 ? Ja; <leer> verbrauch-fuer-warmwasser-enthalten Liste x 8 Ja; <leer>
verfuegbar-ab Text x 4.162 Text oder Datum vermietet Liste x 148 ? Ja; <leer> wohnberechtigungsschein-erforderlich Liste x 1 Ja; <leer>
wohnflaeche-ca Text x 1.601 x
Angabe in m² gelegentlich mit dem Zusatz "X weitere Wohnungen verfüg-bar"
wohnungstyp Liste x 1.414 x Etagenwohnung, Dachgeschoss; ...
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Feldname1219
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zimmer Zahl x 1.601 x Anzahl
Tabelle 36: Feldliste der Crawlerdatenbank
Anhänge
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Anhang 8: Ergebnis der Dublettensuche für gewerbliche Mietangebote
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1
19
4 1
18
4 1 1
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3 3
16
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73
44
2 1 1
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146
67
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4
13
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88
15
9 1 1
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526
175
48
1 4 1 1
11
1476
232
29
10
4 2
10
3298
313
51
21
8 4 1 2 2 1
9
5414
454
80
26
20
4 5 2 1 1
8
8179
920
129
62
25
6 5 1 4
7
6724
765
161
85
92
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7 1
6
5627
727
221
175
292
39
25 3 4 2 1
5
3868
847
212
209
127
65
25
2 3
4
3355
557
250
207
41
102
34
12
6 4 2
3
3146
177
129
166
230
64
43
23
44
19
3 6
2 717
53
40
188
314
288
91
24
44
15
12
7 2
1
147
83
110
196
341
71
63
95
80
2
Scor
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0 33
9 77
84
190
350
146
45
78
102
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11
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Score positiv
310 Anhänge
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19
18
17
16
15
14
13
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11
10
9
8 1
7
6
5
4
3 1 1
2 2 2 1 9 1
1 15
13
10
1 2 1
Scor
e ne
gativ
0 49
25
5 18
5 4 11
6 1 1
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fett:
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Score positiv 1226
1226 Siehe Unterabschnitt 5.2.4.1.