Bewertung von Grundstücken unter Einbeziehung von Expertenwissen: Eine Bayes'sche Inferenz für die Wertermittlung in kaufpreisarmen Lagen

Hintergrund:

Auf Grundstückswerte wirken in Abhängigkeit von räumlichen und sachlichen Teilmärkten verschiedene wertrelevante Parameter mit unterschiedlich starken Einflüssen ein. In räumlichen und sachlichen Teilmärkten mit einem guten Kauffallgeschehen können die Bodenwert-beeinflussenden Parameter durch statistische Auswertemethoden bestimmt werden.

In Gegenden mit wenig oder keinen Kauffällen (sog. kaufpreisarme Lagen) stoßen die statistischen Auswertemethoden an ihre Grenzen. In solchen kaufpreisarmen Lagen kann das vorhandene Fachwissen und Erfahrungswerte der ehrenamtlich bestellten Gutachter*innen bei der Gutachterausschüssen für Grundstückswerte Niedersachsen sowie beim Oberen Gutachterausschuss nutzbar gemacht werden. Eine vielversprechende Ergänzung dieser Herangehensweise wurde in den Arbeiten von Alkhatib und Weitkamp (2012) sowie Weitkamp und Alkhatib (2012) aufgezeigt. Die genannten Studien unterstreichen, dass die Bayesche Inferenz eine besonders effektive Möglichkeit bietet, Expertenwissen in kaufpreisarmen Lagen einzubeziehen.

Ziele:

Diese Abschlussarbeit (Bachelor oder Master) führt eine Niedersachsen-weite Befragung der ehrenamtlich bestellten Gutachter*innen bei den Gutachterausschüssen für Grundstückswerte sowie beim Oberen Gutachterausschuss in Oldenburg durch. Die Auswertung der Expert*innen-Befragung erfolgt durch die Anwendung von Bayeschen Regression. Durch die Nutzung dieser fortschrittlichen statistischen Methoden wird angestrebt, die erhobenen Daten in einen klaren und strukturierten Kontext zu setzen. Die Bayesche Inferenz bietet dabei die Möglichkeit, das Fachwissen der Gutachterinnen auf eine systematische Weise zu integrieren, um realistische und präzise Bodenwerte in kaufpreisarmen Lagen zu ermitteln.

Methodisches Vorgehen:

1. Befragung von ehrenamtlich bestellten Gutachter*innen bei den Geschäftsstellen der Gutachterausschüsse für Grundstückswerte in Niedersachsen sowie beim Oberen Gutachterausschuss.
2. Auswertung der Befragungsergebnisse und Erfassung der Daten in ein vorgegebenes Programm.
3. Am Ende sollen niedersachsenweit für alle räumlichen und sachlichen Teilmärkte die Bodenwert-beeinflussenden Parameter durch die Anwendung von Bayesschen Regression bestimmt werden.

Erforderliche (Programmier-)Kenntnisse:

Vorkenntnisse in Python sowie der Grundstückswertermittlung erforderlich.