Europas Büromärkte: Mietzyklen werden schwächer

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1 Wirtschaft & Politik Research Briefing. März 11 Europas Büromärkte: Mietzyklen werden schwächer In vielen europäischen Märkten liegen die Leerstandsquoten heute höher als zu früheren Wendepunkten. Diese Strukturveränderung hat weitreichende Konsequenzen auch für die Anpassung an Marktzyklen: Wir können zeigen, dass höhere Leerstandsquoten die Volatilität der Büromieten senken. Für die aktuelle gesamtwirtschaftliche Erholung in Europa bedeutet dies, dass das Mieterhöhungspotenzial geringer ausfällt als in den 199er Jahren. Nur wenige Büromärkte entziehen sich dieser Gesetzmäßigkeit. Dieser Zusammenhang gilt gerade auch für deutsche Büromärkte, nicht nur für die großen A-Städte, sondern auch für kleinere B- oder C-Städte. Der relative Wert, in deutsche B-Standorte zu investieren, um Marktschwankungen auszuweichen, hat dadurch etwas an Bedeutung verloren. Für opportunistische Investoren ist Timing v.a. in den großen Büromärkten wichtig. Bei weiterhin zurückhaltender spekulativer Bautätigkeit ist es keineswegs sicher, dass diese Gesetzmäßigkeit weit über den nächsten Konjunkturzyklus hinausreicht, da die Alterung des Büroimmobilienbestands angebotsseitig für eine Entspannung sorgen wird. Autoren Tobias Just Jaroslaw Morawski RREEF Research Editor Bernhard Speyer Publikationsassistenz Sabine Kaiser Deutsche Bank Research am Main Deutschland Internet: Fax: DB Research Management Thomas Mayer Große und kleine Schweinezyklen Die Nachfrage nach Büroflächen ist stark von der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung in einer Region abhängig. In einem Konjunkturaufschwung werden schneller Jobs geschaffen als neue Büroflächen. Die Büroleerstände werden abgebaut, und die Mieten steigen. Dies wiederum lockt Immobilieninvestoren an: Das zusätzliche Flächenangebot kommt häufig zeitverzögert auf die Märkte, mitunter so spät, dass die Flächennachfrage bereits wieder rückläufig ist. Gerade weil die Anpassungsprozesse auf Immobilienmärkten so langwierig sind, kann es letztlich zu ausgeprägten Schweinezyklen kommen; das zusätzliche Angebot gelangt zum denkbar falschen Zeitpunkt auf den Markt. In den Abschwungphasen steigen die Leerstandsquoten dann spürbar über die langjährigen Mittelwerte und drücken die Büromieten. Dieses Muster zeigen zahlreiche europäische Büromärkte in den letzten Jahrzehnten, wobei die regionalen Unterschiede gerade im Zuge der Finanzund Wirtschaftskrise zum Teil erheblich sind: Auf Märkten wie Barcelona oder Dublin, wo eine besonders schwere Rezession einem langen Aufschwung folgte, richtete sich das Angebotswachstum noch an den starken Vorkrisenjahren aus, sodass es zu einem besonders heftigen Schweinezyklus kam auch im Vergleich zu früheren Rezessionen. Auf anderen Märkten, wie oder Amsterdam, wo die Belastungen der vorherigen Büromarktrezession selbst im letzten Aufschwung nicht vollständig verdaut werden konnten, sorgte die Finanz- und Wirtschaftskrise für einen deutlich schwächeren Schweinezyklus: Die Büromieten stiegen in und Amsterdam bis 8 nur moderat, gaben in den Folgejahren jedoch auch nur leicht nach.

2 Research Briefing Leerstand und Spitzenmiete hängen zusammen x-achse: Leerstandsquote, % y-achse: Spitzenmiete,, EUR 55 y = -,5x +, R² =, 5 15 Q bis Q Quellen: CBRE, DB Research Mietspannen in München x-achse: Leerstandsquoten, in % y-achse: Bürospitzenmieten, in EUR/m² Mietspanne (199er): EUR, Mietspanne (er): EUR, Q bis Q Q bis Q Quellen: CBRE, DB Research : Von niedrigen zu höheren Leerstandsquoten x-achse: Leerstandsquote, % y-achse: Spitzenmiete,, EUR 55 y = -,x + 5,5 R² =,89 y = -,5x +, R² =, Q bis Q Q bis Q Quellen: CBRE, DB Research Wir möchten mit diesem Beitrag jedoch nicht in erster Linie auf diese regional unterschiedlichen Anpassungspfade der europäischen Büromärkte hinweisen, sondern darauf, dass diese Anpassungspfade in der Zeit nicht stabil sind. Dieser Tatbestand ist für die Prognose von Büromarktkennziffern sehr wichtig, denn formale, z.b. auf ökonometrischen Modellen basierte Prognosen fußen auf historischen Daten. Sie schreiben also die Beziehungen der Vergangenheit in die Zukunft fort. Dies ist freilich kein Problem, mit dem allein formale Prognosen zu kämpfen haben. Auch die Heuristiken von Praktikern sind letztlich ein Spiegel langjähriger Erfahrungen, die als stabil eingeschätzt werden. Schleichende Strukturveränderungen oder sogar zu heftige Strukturbrüche auf Büromärkten können bewirken, dass sich die Marktprozesse ändern. Man würde systematische Fehler machen, wenn man sich auf die gewohnten Maße, wie z.b. Schätzkoeffizienten, verließe. Dies lässt sich am Beispiel des er Büromarktes illustrieren (vgl. Abbildungen 1 und ): Trägt man die Leerstandsquote für gegen die er Spitzenmiete für den Zeitraum von 1991 bis ab, erhält man den üblichen negativen Zusammenhang: je höher die Leerstandsquote, desto niedriger ist die Spitzenmiete. Jeder zusätzliche Prozentpunkt bei der Leerstandsquote geht mit einer um gut 5 EUR-Cent geringeren Spitzenmiete einher. Dies ist plausibel, aber nur die halbe Wahrheit. Für s Büromärkte bedeutete nämlich die Jahrtausendwende eine wichtige Zäsur. Im Zuge der Dot-Com-Blase kam es zu einer massiven Angebotsausweitung von Büroflächen. Die in Abbildung 1 dargestellte Trendgerade mit der Steigung von,5 ist letztlich der Mittelwert aus zwei sehr unterschiedlichen Phasen. Dies wird in Abbildung veranschaulicht: Von 1991 bis lässt sich die Beziehung zwischen Leerstandsquote und Spitzenmiete durch eine viele steilere Gerade beschreiben als für die Jahre nach. In den 199ern lagen die Leerstandsquoten zwischen,5 und %. In dieser Zeit relativ niedriger Leerstandsquoten verknappte Büroraum sehr rasch. Jeder Rückgang der Quote um 1 %-Punkt erhöhte die Spitzenmiete um EUR,. In den Jahren nach lag die mittlere Leerstandsquote zwischen und %, und die Spitzenmieten reagierten nun deutlich schwächer auf Leerstandänderungen (,5 EUR-Cent je Prozentpunkt veränderte Leerstandsquote). Reduzierte Mietschwankungen nicht nur in am Main Dieses Phänomen lässt sich in ähnlicher Form auch für Münchens Büromarkt feststellen. Die Leerstandsquote in München lag in den letzten zehn Jahren deutlich höher als in den 199er Jahren, gleichzeitig nahm die Schwankung der Miete deutlich ab. Um dies zu zeigen, ermitteln wir die Mietspanne als die Differenz zwischen der jeweils für einen Standort höchsten und niedrigsten Spitzenmiete in einem Zeitraum. In München lag diese Spanne in den 199er Jahren noch bei EUR,; nach nur noch bei EUR. In reduzierte sich die Mietspanne ebenfalls um ein Drittel. In Hamburg, wo es keine ähnlich starke Zäsur zwischen den 199er Jahren und der Zeit nach der Dot-Com-Blase gegeben hat, liegt die Mietspanne für die Jahre nach nur geringfügig niedriger als in den 199er Jahren. 1 1 Eine interessante Randbemerkung folgt aus diesen Berechnungen. Die meisten Marktteilnehmer haben sich daran gewöhnt, als den volatilsten Markt Deutschlands zu bezeichnen. Schaut man auf die relative Mietspanne als Maß für die Volatilität, ist dies für die letzten zehn Jahre gar nicht mehr so einfach zu attes-. März 11

3 Europas Büromärkte: Mietzyklen werden schwächer Der Übergang von niedrigen zu (deutlich) höheren Leerstandsquoten hat für diese drei deutschen Städte also auch dazu geführt, dass die Anpassungsgeschwindigkeit der Märkte insgesamt vermindert wurde. Für Investoren und Prognostiker hat dies weitreichende Implikationen, da ggf. einfache Heuristiken oder Schätzmodelle mit sehr langen Zeitreihen neu kalibriert werden müssten. Leerstandsquoten im Trend nach oben Leerstandsquoten Büromärkte in Europa, gleitende Mittelwerte, über J. berechnet Stichprobe 198- Stichprobe Stichprobe 199- Bei Stichprobe (1) gingen Märkte ein, bei Stichprobe () waren es Märkte und bei Stichprobe () 8. Quellen: PMA, RREEF Research 8 Reduzierte Schwankungen auf drei deutschen Büromärkten (1991-) (-) München (1991-) München (-) Hamburg (1991-) Hamburg (-) Mittlere Miete (1) Mittlere Leerstandsquote Mietspanne in EUR/m² in % absolut () in % () 9,1 5,, 5,1, 15,9,5 1,9,5,,,1, 8,, 9,9,8,,,, 8,, 1,9 (1) Die mittlere Miete ist der Durchschnitt der Spitzenmieten im jeweiligen Zeitraum. () Die absolute Mietspanne misst die Differenz aus dem jeweils höchsten und niedrigsten Spitzenmieten für eine Stadt in diesem Zeitraum. () Die relative Mietspanne misst das Verhältnis aus absoluter Mietspanne zur Mittleren Miete. Quellen: CBRE, DB Research 5 Europas Büromieten schwanken weniger stark Standardabweichung der Spitzenmieten, gleitende Mittelwerte, über J. berechnet, Stichprobe 198- Stichprobe Stichprobe 199- Bei Stichprobe (1) gingen Märkte ein, bei Stichprobe () waren es Märkte und bei Stichprobe () 8.,,5,,15,,5, Europas wichtigste Büromärkte Die Tendenz, dass es in den letzten Jahren zu einer allmählichen, in manchen Städten sogar zu einer sprunghaften Erhöhung der Leerstandsquoten und damit einhergehend zu einer sinkenden Volatilität der Büromieten kam, ist nicht auf deutsche Büromärkte beschränkt. Um dies zu zeigen, haben wir in einem ersten Schritt für mehrere, unterschiedlich große Stichproben europäischer Büromärkte die gleitenden Mittelwerte der Leerstandsquoten sowie der Standardabweichungen der Spitzenmieten berechnet. Die Stichproben wurden allein durch die Datenverfügbarkeit definiert. Die gleitenden Mittelwerte wurden über Jahre berechnet, um konjunkturelle Einflüsse weitgehend auszuklammern. Wir schauen uns drei unterschiedliche Zeiträume an: Der erste umfasst die Jahre von 198 bis. Wegen der gleitenden Mittelwerte liegt der erste Datenpunkt also für das Jahr 199 vor. Diese Stichprobe umfasst sechs Märkte. Die zweite Stichprobe umfasst die Jahre 1985 bis. Hier sind schon Märkte enthalten. Und Quellen: PMA, RREEF Research tieren. Die Ausschläge in fielen zuletzt nur noch deswegen höher aus als in Hamburg, weil das absolute Mietniveau höher liegt, die relativen Änderungen sind ähnlich jenen in Hamburg. Eine einfache lineare Regression der Spitzenmiete auf die Leerstandsquote (wie in Abb. für ) weist für den Zeitraum von bis sowohl für München als auch für Hamburg sogar höhere Koeffizienten aus als für. Eine Veränderung der Leerstandsquote um 1 %-Punkt erhöht bzw. senkt die Spitzenmiete in München und Hamburg aktuell sogar stärker als in.. März 11

4 Stuttgart Köln Edinburgh Rotterdam Amsterdam Manchester München Rom Düsseldorf Birmingham Berlin Brüssel Dublin Hamburg Glasgow Madrid Lyon Kopenhagen Helsinki Wien London: City Barcelona London: West End Oslo London Docklands Research Briefing schließlich fasst die dritte, sehr kurze Stichprobe die Jahre 199 bis für 8 Märkte zusammen. Abbildung zeigt, dass für alle drei Perioden die gleitenden Mittelwerte der Leerstandsquoten für alle in der Stichproben zusammengefassten Märkte nach oben tendieren. Es gibt also einen sehr umfassenden Trend zu höheren Leerstandsquoten in Europa. Gleichzeitig zeigt Abbildung 5, dass die gleitenden Mittelwerte der Standardabweichung für die jeweiligen Spitzenmieten gesunken sind. Die Märkte sind im Durchschnitt in allen drei Stichproben weniger volatil geworden sowohl nach oben als auch nach unten. Zudem lässt sich mit Hilfe einer Korrelationsanalyse zeigen, dass es von dieser Entwicklung nur wenige Ausreißer gibt (vgl. Abb. ). Nur wenige Ausnahmen von der Regel Korrelation zwischen Höhe der Leerstandsquote und der Volatilität der Mieten (jeweils -jährige gleitende Mittelwerte) 1,,5, -,5-1, Werte unter Null zeigen an, dass es einen negativen Zusammenhang für diese Stadt gibt, Werte größer Null zeigen an, dass es einen positiven Zusammenhang gibt Quellen: PMA, RREEF Research Geringere Schwankung auf Europas Büromärkten x-achse: Anstieg Leerstandsquote, %-P. y-achse: Relative Mietspanne, in % y = -1,x -, R² =, Deutliche Unterschiede zwischen Einzelmärkten bleiben In einem nächsten Schritt schauen wir uns die einzelnen Entwicklungen der europäischen Büromärkte an. Dafür werden erneut zwei Zeiträume verglichen, die Jahre zwischen 1991 und 1 einerseits und die Jahre zwischen und andererseits. Von den insgesamt analysierten Büromärkten 5 kam es nur in fünf Fällen vor, dass die mittlere Leerstandsquote im zweiten Zeitraum unterhalb jener des ersten Zeitraums lag (Mailand, Paris, Budapest, Glasgow und Manchester); der jeweilige Rückgang der Leerstandsquote war in allen fünf Fällen überschaubar (maximal 1,5%-Punkte). Für die anderen 8 Märkte nahm die Leerstandsquote im Durchschnitt um Ländergruppe mit mittlerer Schwankung Ländergruppe mit sehr hoher Schwankung Quellen: CBRE, DB Research 8 5 Dargestellt sind immer die nicht gewichteten Mittelwerte. Wir haben auch mit gewichteten Mittelwerten gerechnet, die Unterschiede waren jedoch wegen der hohen Korrelation der Einzelmärkte untereinander nur äußerst gering. Ohne die Glättung der Variablen zeigt sich der Volatilitätsrückgang auf den Mietmärkten (natürlich) auch in verringerten kurzfristigen Anpassungsreaktionen. Für zwei von drei der untersuchten europäischen Großstädte lag die Standardabwei- Ohne die Glättung der Variablen zeigt sich der Volatilitätsrückgang auf den Mietmärkten (natürlich) auch in verringerten kurzfristigen Anpassungsreaktionen. Für zwei von drei der untersuchten europäischen Großstädte lag die Standardabweichung der jährlichen Mietänderungen für die Jahren nach zum Teil deutlich unter dem Wert für die Jahre von 1991 und 1. Für die Stichprobe von 199 bis waren dies vier von 8 Märkten, nämlich Barcelona, Oslo sowie Teilmärkte von London. Für einige Städte gab es Daten für Teilmärkte.. März 11

5 Europas Büromärkte: Mietzyklen werden schwächer Weniger Auf und Ab Relative Mietspanne, in % Dublin Stockholm Madrid Mailand Prag Barcelona Berlin Lissabon Helsinki London Amsterdam Oslo Warschau Paris Zürich Budapest Kopenhagen Brüssel Die relative Mietspanne setzt die Differenz aus höchstem und niedrigstem Mietwert in Relation zum Mittelwert der jeweiligen Periode. Quellen: PMA, RREEF, DB Research 9 Immer mehr leer Leerstandsquoten, in % deutsche Städte, gleitende Mittelwerte A-Städte C-Städte B-Städte Quellen: BulwienGesa, RREEF Research fast %-Punkte zu. In Einzelfällen belief sich der Anstieg auf %- Punkte ( am Main, Dublin). Dieser Trend zu höheren Leerstandsquoten hat auf sehr vielen europäischen Märkten die Schwankung der Büromieten reduziert. In 1 der analysierten Märkte ist die relative Mietspanne nach geringer ausgefallen als in den zehn Jahren bis 1. Über alle Märkte belief sich der Rückgang auf fast %-Punkte und in Einzelfällen sogar auf weit über %-Punkte (z.b. Mailand, Stockholm). Nur für Oslo und Birmingham weist das Städtesample einen Anstieg der relativen Mietspanne aus. Trägt man nun die Veränderung der Leerstandsquote gegen die Veränderung der relativen Mietspanne für die beiden Zeiträume ab, erhält man eine bemerkenswerte Zweiteilung der Gesamtgruppe: In der ersten, deutlich größeren Gruppe fällt der Rückgang der Mietspanne nur moderat aus und es gibt einen signifikanten Zusammenhang zwischen erhöhter Leerstandsquote und gesenkter Mietschwankung. Dies ist vollständig im Einklang mit der obigen Analyse für Europas Büromärkte insgesamt. Die zweite, sehr kleine Gruppe ist sehr heterogen und umfasst Märkte mit einer gesenkten Mietschwankung von über 5%-Punkten. Alle Städte in dieser Gruppe hatten zwar auch einen spürbaren Anstieg der jeweiligen Leerstandsquote zu verzeichnen, ein einfacher linearer Zusammenhang lässt sich jedoch nicht ableiten. Hier scheinen strukturelle Sonderfaktoren eine große Rolle gespielt zu haben. So fallen in diese zweite heterogene Gruppe z.b. Berlin und Prag, für die in den 199er Jahren der wirtschaftliche Transformationsprozess prägend war. Auch Dublin, Barcelona oder Lissabon in der zweiten Ländergruppe könnten aufgrund der Währungsunion (oder sonstiger lokaler Faktoren) und der damit einhergehenden Zinskonvergenz in den 199er Jahren eine strukturelle Sondersituation aufweisen. Für alle diese Märkte ist zumindest ein größerer Teil der Schwankungsreduktion eher auf das Ende der Sonderfaktoren zurückzuführen als auf den einfachen Übergang von niedrigen zu höheren Leerstandsquoten. Dieser Effekt kam für die Städte der zweiten Ländergruppe hinzu. Deutschlands größere und kleinere Büromärkte Im ersten Abschnitt dieses Beitrags haben wir gezeigt, dass z.b. für die Städte München und der deutliche Anstieg der Büroleerstände dazu führte, dass die Schwankung der Büromieten in den letzten zehn Jahren deutlich niedriger ausfiel als in den 199er Jahren. Nun waren München und am Main jene Märkte, die zunächst am stärksten von der Euphorie am Neuen Markt profitiert hatten und als Folge davon auch die stärkste Büroflächenausweitung in den Jahren danach erfahren hatten. Im Weiteren zeigen wir, dass sich das Phänomen rückläufiger Büromietschwankungen keineswegs auf die wenigen Top-Standorte in Deutschland beschränkt. Dort ist die Entwicklung lediglich am stärksten ausgeprägt. Wir haben ähnlich wie für die europäischen Metropolen auch für deutsche Büromärkte die gleitenden -Jahresdurchschnitte der Leerstandsquoten sowie der Standardabweichungen der Spitzenund Durchschnittsmieten berechnet. Dies haben wir jeweils für die Gruppen der so genannten A-Städte, der B-Städte und der C-Städte Wir haben die relative Mietspanne wie folgt berechnet. Zunächst wurde die Differenz aus dem höchsten und niedrigsten Mietniveau in der Periode gebildet, und diese absolute Mietspanne wurde dann ins Verhältnis zur mittleren Miete in der Periode gesetzt. Ein Wert von 5% zeigt z.b. an, dass die Miete für einen Standort mit einer mittleren Spitzenmiete von EUR 5 zwischen EUR,5 und EUR,5 schwanken könnte.. März 11 5

6 Research Briefing Weniger Schwankung Standardabweichung der Spitzenmiete, in %, deutsche Städte, gleitende Mittelwerte A-Städte C-Städte B-Städte Quellen: BulwienGesa, RREEF Research 1 11 durchgeführt. Für die A-Städte gab es in den letzten Jahren den stärksten Anstieg der Leerstandsquoten: Der gleitende Mittelwert hat sich für die sieben größten deutschen Büromärkte innerhalb der letzten Jahre um 5%-Punkte erhöht, für die B-Städte um etwa %-Punkte und für die C-Städte um,%, wobei sich für die kleineren Städte in den letzten Jahren der Anstieg deutlich verlangsamt hat. Für alle Standortgruppen ist die Volatilität (hier wieder jeweils der gleitende Mittelwert der Standardabweichungen) der Spitzenmieten deutlich gesunken. Die Differenz dieser Standardabweichungen für die drei Marktgruppen (A, B, C) hat sich dabei kaum verändert. Allerdings liegt die Schwankungsbreite bei den A-Städten heute kaum höher als 1999 für die kleineren Standorte. Auch die Schwankung der Durchschnittsmieten war im Zuge der steigenden Leerstandsquoten tendenziell rückläufig. Allerdings gibt es hier eine Auffälligkeit, die vielleicht am deutlichsten wird, wenn man sich die Entwicklung der Differenz aus Spitzen- und Durchschnittsmieten ansieht: Diese Differenz misst den Zuschlag, den man in einer Stadt für die Topobjekte in den 1a-Lagen (CBDs) bezahlen muss. In den A-Städten schwankt dieser Zuschlag mit dem Büromarktzyklus um die 5%. Im Aufschwung profitieren die Spitzenlagen überdurchschnittlich stark und sind im Zuge von Rezessionen auch stärker belastet als die peripheren Lagen. Über alle Zyklen hinweg blieb dieser Zuschlag jedoch konstant. 8 In den kleineren B- und C-Städten sind die Mietaufschläge für die Toplagen hingegen im Großen und Ganzen seit Mitte der 199erJahre gestiegen. Dies lag freilich weniger an besonders starken Mietsteigerungen in der Spitze (die Volatilität war ja gerade in diesen Städten stark gesunken) als vielmehr in den sehr geringen bis negativen Zuwächsen in der Peripherie. 9 Das heißt, in den A-Städten hat sich die Schwankung sowohl in den Zentren als auch in den Nebenlagen in ähnlich starker Weise reduziert. Die Chancen auf Mietsteigerungen in einem Aufschwung sind aber in diesen Städten noch immer deutlich größer als in den Nebenlagen. Dasselbe gilt für die Abwärtsrisiken in Abschwungjahren. In den kleineren B- und C-Städten hat sich die Schwankungsbreite sehr stark angenähert. Timing und v.a. die konkrete Lage scheint für diese kleineren Städte nicht nur weniger wichtig zu sein als bei Investments in A-Städten, diese beiden Faktoren sind heute auch deutlich weniger bedeutsam als vor zehn oder 15 Jahren. Drei zentrale Schlussfolgerungen lassen sich aus diesen Überlegungen für Immobilieninvestoren in Deutschland ableiten: 8 9 Für die Zuordnung ist die Marktgröße sehr wichtig, wenngleich nicht allein entscheidend. Zur Gruppe der A-Städte zählen die sieben liquidesten Büromärkte Deutschlands (Berlin, am Main, Düsseldorf, München, Hamburg, Köln und Stuttgart). Zu den B-Standorten gehören die 1 nächstgrößten Städte und zu den C-Städten die Gruppe der nächstgrößten Städte. Wir haben zusätzlich auch noch D-Städte analysiert. Wir beschränken unsere Ausführungen aber auf die Ergebnisse für die ersten drei Gruppen, da diese für institutionelle Investoren wichtiger sind. Dabei gehen durch die Mittelwertberechnung für die Standortgruppen interessante regionale Besonderheiten verloren. In am Main werden die höchsten Zuschläge für Innenstadtlagen bezahlt, in München hat sich der Zuschlag im Trend am stärksten erhöht, in Stuttgart indes deutlich reduziert. Die Mittelwerte sind lediglich Indikationen, es sind keine Gesetzmäßigkeiten, die plötzlich bei der Gruppengrenze umschlagen. Interessanterweise gab es in B- und C-Städten eine deutlich stärkere Konvergenz der Mietschwankungen in zentraler und peripherer Lage als in den noch kleineren D-Städten. Es könnte sein, dass für die sehr kleinen Städte der strukturelle Effekt steigender Leerstände durch den strukturellen Effekt der Bevölkerungskonzentration in den Oberzentren verstärkt wird und dass dies die Peripherie der kleinen Städte am stärksten belastet.. März 11

7 Europas Büromärkte: Mietzyklen werden schwächer Mietaufschläge für Toplagen Relation aus Spitzen- und Durchschnittsmieten, in % (deutsche Städte) A-Städte C-Städte B-Städte 5 Quellen: BulwienGesa, RREEF, DB Research 1 Der aktuelle Aufschwung wird auf den meisten Büromärkten die Büronachfrage erhöhen. Die mit dem Abbau von Leerstand verbundenen Mietsteigerungspotenziale dürften jedoch analog zum Aufschwung bis 8 deutlich geringer ausfallen als in den Aufschwüngen der 199er Jahre. Insgesamt macht der Rückgang der Volatilität deutsche Immobilien insbesondere für alle jene Langfrist-Investoren interessant, für die Stabilität des Cashflows wichtiger ist als auf Timing ausgerichtete Wertänderungspotenziale. Wichtig ist hierbei, dass die Mietrendite das mit der höheren Leerstandsquote einhergehende gestiegene Ausfallrisiko bereits angemessen kompensiert. Innerhalb Deutschlands sind die Chancen für opportunistische Investoren heute geringer als in den 199er Jahren zumindest gemessen an der Möglichkeit, von Zyklen zu profitieren. Timing und Lage sind in den A-Städten deutlich wichtiger als in den kleineren Städten. Ungeachtet davon ist der deutsche Gewerbeimmobilienmarkt aufgrund des ganz spezifischen Zinsumfelds relativ zu den südeuropäischen Immobilienmärkten attraktiv. Schlussbemerkungen In sehr vielen europäischen Städten führten die strukturell steigenden Leerstände in den letzten zehn Jahren zu einer sinkenden Volatilität der Spitzen- und Durchschnittsmieten. Das Potenzial steigender Mieten dürfte daher in vielen europäischen Städten in diesem Aufschwung geringer ausfallen als in den 199er Jahren. Zwei wichtige Einschränkungen sind abschließend trotzdem notwendig: Regionale Unterschiede bleiben trotz dieses sehr weitreichenden Trends gravierend: Die Mietschwankungen in Irland oder Spanien waren angesichts des heftigen zurückliegenden Abschwungs sogar stärker als in den Abschwüngen der 199er Jahre. Die dargestellte Entwicklung sollte nicht einfach in die Zukunft fortgeschrieben werden. So spielten spekulative Bauvorhaben während der Aufschwungjahre bis 8 bereits eine geringere Rolle als in den späten 199er Jahren. Von der Angebotsseite ist also ein zentraler Grund für die strukturell gestiegenen Leerstände entschärft worden. Nun ist die Alterung des Bürobestands eine verzögerte Funktion früherer Bautätigkeit. Insbesondere die technische und energetische Effizienz der Gebäude stellt zunehmend Grenzen für die Vermietbarkeit sehr alter Bürobauten. Die Phasen sehr starker Angebotsausweitung in den 198er und 199er Jahren werden also Echoeffekte beim Volumen der Ersatzinvestitionen erzwingen. Dies wird wahrscheinlich noch nicht in diesem Aufschwung relevant, vielleicht aber schon im darauf folgenden Zyklus. Dann könnte es zu einer nächsten Phase strukturell sinkender (marktwirksamer) Leerstände und entsprechend wieder höherer Mietvolatilität kommen. Tobias Just ( , Jaroslaw Morawski ( , Copyright 11. Deutsche Bank AG, DB Research, D- am Main, Deutschland. Alle Rechte vorbehalten. Bei Zitaten wird um Quellenangabe Deutsche Bank Research gebeten. Die vorstehenden Angaben stellen keine Anlage-, Rechts- oder Steuerberatung dar. Alle Meinungsaussagen geben die aktuelle Einschätzung des Verfassers wieder, die nicht notwendigerweise der Meinung der Deutsche Bank AG oder ihrer assoziierten Unternehmen entspricht. Alle Meinungen können ohne vorherige Ankündigung geändert werden. Die Meinungen können von Einschätzungen abweichen, die in anderen von der Deutsche Bank veröffentlichten Dokumenten, einschließlich Research-Veröffentlichungen, vertreten werden. Die vorstehenden Angaben werden nur zu Informationszwecken und ohne vertragliche oder sonstige Verpflichtung zur Verfügung gestellt. Für die Richtigkeit, Vollständigkeit oder Angemessenheit der vorstehenden Angaben oder Einschätzungen wird keine Gewähr übernommen. In Deutschland wird dieser Bericht von Deutsche Bank AG genehmigt und/oder verbreitet, die über eine Erlaubnis der Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht verfügt. Im Vereinigten Königreich wird dieser Bericht durch Deutsche Bank AG London, Mitglied der London Stock Exchange, genehmigt und/oder verbreitet, die in Bezug auf Anlagegeschäfte im Vereinigten Königreich der Aufsicht der Financial Services Authority unterliegt. In Hongkong wird dieser Bericht durch Deutsche Bank AG, Hong Kong Branch, in Korea durch Deutsche Securities Korea Co. und in Singapur durch Deutsche Bank AG, Singapore Branch, verbreitet. In Japan wird dieser Bericht durch Deutsche Securities Limited, Tokyo Branch, genehmigt und/oder verbreitet. In Australien sollten Privatkunden eine Kopie der betreffenden Produktinformation (Product Disclosure Statement oder PDS) zu jeglichem in diesem Bericht erwähnten Finanzinstrument. März 11 beziehen und dieses PDS berücksichtigen, bevor sie eine Anlageentscheidung treffen.

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