Secondary Cities. schlagen Top 7. November Studie zu den Risiko-Rendite Profilen aus Sicht von strategischen

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1 Secondary Cities November 2013 schlagen Top 7 Studie zu den Risiko-Rendite Profilen aus Sicht von strategischen Investoren und Bestandshaltern Wohnimmobilien 12

2 W & P Immobilienberatung GmbH Am Salzhaus Frankfurt am Main Telefon frankfurt@wuestundpartner.com Neue Schönhauser Straße Berlin Telefon berlin@wuestundpartner.com Vitus Immobilien S.a.r.l. Büro Düsseldorf Elisabethstraße Düsseldorf info@vitus-gruppe.de Telefon Fax

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4 Impressum Herausgeber Vitus Immobilien S.a.r.l., Mönchengladbach W&P Immobilienberatung GmbH, Frankfurt am Main und Berlin Inhalt, Konzept, Layout und Satz Vitus Immobilien S.a.r.l., Mönchengladbach W&P Immobilienberatung GmbH, Frankfurt am Main und Berlin Rechtliche Hinweise Alle Informationen und Daten konzeptioneller und inhaltlicher Art dieses Marktberichtes fallen unter 2 Abs. 2 des Gesetzes zum Schutze des Urheberrechtes. Sie sind nur zur Information des Empfängers bestimmt. Weitergabe, Vervielfältigung (auch auszugsweise) sind nur mit ausdrücklicher und schriftlicher Genehmigung der Herausgeber erlaubt. Alle Rechte, vor allem die Urheberrechte, verbleiben bei den Herausgebern. Disclaimer und Datenquellen Die Verfasser der Studie sind bei der Datenrecherche, den eigenen Erhebungen und Berechnungen sowie der Auswahl der Datenquellen mit größter Sorgfalt vorgegangen. Hierbei wird insbesondere auf Daten der Statistischen Ämter des Bundes und der Länder, Daten des BBSR - Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung sowie Preisdaten (Angebotspreise) von Mietund Kaufinseraten aus Immobilienportalen (mit hoher Fallzahl) zurückgegriffen. Alle Angaben erfolgen ohne Gewähr auf Richtigkeit und Vollständigkeit, da aufgrund der signifikanten Datenmenge sowie Größe und Komplexität der Wohnungsmarktdaten sowie der Veränderung der Daten im Zeitablauf sowie Nichtgarantiefähigkeit von Prognosen eine Vollständigkeit und Exaktheit nicht gewährleistet werden kann. Die Wohnungsmarktdaten unterliegen (gerade auf kleinräumiger Betrachtungsebene) deutlichen kurzfristigen Schwankungen und Veränderungen. Es wird keine Gewähr für die Richtigkeit, Vollständigkeit und Aktualität der angegebenen Daten, Kennzahlen und Einschätzungen übernommen. Die vorliegenden Daten dienen somit nur als Orientierungshilfe zur Einschätzung regionaler Wohnungsmärkte und ersetzen nicht eine standortspezifische Wohnungsmarktanalyse. Auch für detaillierte Bewertungen, Projektentwicklungen und Investitionsprojekte ersetzen die Daten dieser Studie nicht eine projektspezifische Standort- und Marktanalyse. Für Hinweise zu einer zukünftigen Optimierung der Studie sind wir sehr dankbar.

5 Inhalt Vorwort Karsten Jungk und Sven Graven (Wüest&Partner) 7 Vorwort Prof. Dr. Tobias Just (IREBS) 8 Ergebnisse im Überblick 9 1 Problemstellung 11 2 Vorgehen 12 3 Risiko-Rendite-Profile deutscher Großstädte 14 4 Fazit 23 Quellenverzeichnis 25 Anhang 26

6 Vorwort Sven Graven und Karsten Jungk Secondary Cities schlagen Top 7 I 7 Zweite Reihe, aber erste Wahl Sven Graven und Karsten Jungk (Wüest & Partner) Im Unterschied zu anderen europäischen Staaten ist Deutschland durch eine föderale und polyzentrische Struktur geprägt. Es gibt keine übermächtige Metropole wie London oder Paris, die das gesamte Land prägt und dominiert. Stattdessen existieren mehrere Dutzend Städte mit wirtschaftlicher Bedeutung. Dieses Muster spiegelt sich auch in der Bevölkerungsverteilung wider: In mehr als 80 deutschen Städten leben mindestens Menschen. Damit gibt es für Bestandshalter im Wohnungssegment eine Vielzahl von interessanten Märkten. Neben den A-Standorten Berlin, Hamburg, München, Köln, Frankfurt am Main, Stuttgart und Düsseldorf gibt es 74 weitere Großstädte. Sie stehen jedoch zu Unrecht oft im Schatten der Top-7. Nicht nur internationale institutionelle Investoren, auch deutsche Wohnbestandshalter konzentrieren sich meist auf die international bekannten Ballungsräume. Dabei weisen viele sekundäre Großstädte sehr gute ökonomische und demografische Kennzahlen auf und stehen den Top-7 in dieser Hinsicht in nichts nach. Im Laufe der anhaltenden Niedrigzinsphase sind die Durchschnittsrenditen in den Top-7 deutlich zurückgegangen. Daher setzt langsam ein Umdenken ein und das Interesse von Investoren und Bestandshaltern verlagert sich zunehmend auf die Städte aus der zweiten Reihe. Doch um einschätzen zu können, ob Risiko und Renditechancen an einem Standort in einem ausgewogenen Verhältnis zueinander stehen, ist ein hohes Maß an Transparenz notwendig. Daher haben die Vitus-Gruppe und Wüest & Partner die Immobilienmärkte aller sekundären Großstädte Deutschlands aus Sicht eines Bestandshalters für Wohnimmobilien analysiert. Bereits im Jahr 2012 hatte Wüest & Partner im Rahmen einer Studie die Investitionschancen für Wohn-, Büro- und Einzelhandelsimmobilien in deutschen Mittelstädten untersucht. In der hier vorliegenden Studie wurde der Fokus auf Wohnimmobilien gelegt und das Analysemodell weiter verfeinert. Ziel der vorliegenden Untersuchung ist es, einen besseren Einblick in diese bisher unzureichend analysierten Märkte zu bieten und die Transparenz zu erhöhen. Im Vergleich mit den A-Standorten zeigt sich erneut, dass viele Großstädte aus der zweiten Reihe für Wohnbestandshalter die erste Wahl sein können: Sie bieten höhere Durchschnittsrenditen als die A-Städte, während das Risiko auf vergleichbarem Niveau liegt oder sogar geringer ausfällt. Renditeorientierte Wohnimmobilieninvestoren und -bestandshalter sind also gut beraten, sich insbesondere die Großstädte mit geringen Investitionsrisiken genauer anzuschauen. Sven Graven und Karsten Jungk

7 Vorwort Prof. Dr. Tobias Just Secondary Cities schlagen Top 7 I 8 Mittelstädte bieten mehr als nur mittelmäßige Chancen Prof. Dr. Tobias Just, Universität Regensburg Die deutschen Wohnungsmärkte erleben seit drei Jahren einen spürbaren Aufschwung. Für diese Marktbelebung gibt es gute Gründe: Die Arbeitsmärkte haben sich in den letzten acht Jahren deutlich entspannt, 2011 und 2012 kamen sehr viele Zuwanderer nach Deutschland, es wurde seit Jahren zu wenig gebaut und natürlich sorgt die ultra-expansive Geldpolitik der Europäischen Zentralbank für ein sehr vorteilhaftes Finanzierungsumfeld. Investoren entdecken zu Recht die Wohnimmobilie als Kapitalanlage neu. Manche Investoren reduzieren ihr Interesse unnötigerweise auf die so genannten A-Städte, also die sieben größten Städte in Deutschland (Berlin, Hamburg, München, Köln, Frankfurt, Stuttgart und Düsseldorf). Tatsächlich erleben deren Wohnungsmärkte einen kräftigen Aufschwung. Doch dies bedeutet nicht, dass man nur in diesen sieben Städten Anlagechancen findet. In Deutschland gibt es laut aktuellem Zensus insgesamt 76 Städte mit mehr als Einwohnern, und viele dieser Städte erfreuen sich einer ähnlich stabilen wirtschaftlichen Entwicklung wie die sieben A-Städte. Es hat sich in der Immobilienwirtschaft eingebürgert, von den kleineren Großstädten als B-Städte zu sprechen. Dies ist irreführend, da hiermit ein Qualitätssignal ähnlich dem Urteil einer Ratingagentur verbunden werden könnte. Das ist schade, denn das Städte-A-B-C sagt überhaupt nichts über Gesamtrenditen oder das Anlagerisiko einer Immobilieninvestition aus, sondern gibt ausschließlich Auskunft über die Größe der Stadt. Natürlich sind die Immobilienmärkte in großen Städten transparenter, professioneller und liquider als jene in kleineren Städten. Für überregionale Anleger mit dickem Portemonnaie und kurzem Atem ist dies ein großer Vorteil. Doch gerade für kleinere Anleger mit langem Anlagehorizont und regionaler Kenntnis bieten kleinere Städte Chancen: Zum einen spielen internationale und große nationale Akteure dort kaum eine Rolle. Es gibt daher häufig weniger Volatilität auf den Märkten sowohl bei den Mieten als auch bei den Mietrenditen. Aktuell gibt es wenn überhaupt für die sieben A-Städte die Sorge, dass es dort bereits zu einer Überhitzung in Teilmärkten gekommen ist. Für die meisten B-Städte gibt es diese Sorge (noch) nicht. Dies ist für sicherheitsorientierte Investoren ein echter Vorteil. Da nicht alle kleinen Städte denselben Treiberfaktoren und Trends unterliegen, stellt sich die Frage: Worauf sollten Anleger bei der Wahl eines Standorts achten? Risikoaverse Anleger sollten ein Augenmerk darauf haben, dass die Zielstadt einen guten Branchenmix bietet und nicht nur von einem einzigen Weltmarktführer abhängt. Solch ein Branchenmix kann durchaus auch die Touristikbranche sowie den öffentlichen Sektor insbesondere in den Landeshauptstädten einschließen. In einer alternden Gesellschaft sind kulturelle oder landschaftliche Attraktivität ein Vorzug. Daneben kann die Einbindung der Stadt in eine Metropolregion ein Stabilitätsanker sein. Prof. Dr. Tobias Just

8 Ergebnisse im Überblick Secondary Cities schlagen Top 7 I 9 Ergebnisse im Überblick Sekundäre Großstädte: höhere Renditen bei gleichem oder sogar niedrigerem Risiko als Top-Städte Top-Städte im Hintertreffen Viele deutsche Großstädte der zweiten Reihe fristen ein Dasein im Schatten der sieben großen Immobilienstandorte und werden nicht nur von Investoren, sondern auch von Bestandshaltern von Wohnimmobilien weitgehend ignoriert. Dabei sind für die Mehrzahl dieser Städte höhere Renditen bei Wohnimmobilien erzielbar als in den Top-7-Städten, während das Risiko für Bestandshalter vergleichbar oder sogar geringer ausfällt. So ist beispielsweise das Risiko in Bremen, Leipzig und Mönchengladbach ähnlich hoch wie in Frankfurt. Doch während in der Mainmetropole Renditen von lediglich 5,8 Prozent erreichbar sind, sind in Bremen 7,4 Prozent, in Leipzig 7,7 Prozent und in Mönchengladbach sogar 8,1 Prozent möglich. Die ausführlichen Ergebnisse lesen Sie auf Seite 14. Risiko-Rendite- Profile für Wohnimmobilien im Jahr ,00 Rendite in % Top-7-Städte Sekundäre Großstädte 10,00 8,00 6,00 4,00 Risikofaktor 2,00 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 Quelle: eigene Darstellung, Datengrundlage: eigene Datenbank, diverse Quellen

9 Ergebnisse im Überblick Secondary Cities schlagen Top 7 I 10 Renditeabstand zwischen Top-Städten und sekundären Großstädten seit 2006 weiter gestiegen Yield Compression nur in Top-Städten Die durchschnittlichen Anfangsrenditen in den Großstädten aus der zweiten Reihe sind seit 2006 in deutlich geringerem Maße zurückgegangen als in den deutschen Immobilienhochburgen. Der Renditeabstand ( yield spread ) zwischen den Top-Städten und den sekundären Großstädten hat sich erheblich verstärkt und beträgt inzwischen mehr als 260 Basispunkte. Für einen Wohnbestandshalter sind daher viele sekundäre Großstädte aufgrund ihres ausgewogenerem Risiko-Rendite-Profils gegenüber den Top-Standorten als renditestärker und somit erfolgsversprechender zu bewerten. Eine ausführliche Darstellung finden Sie auf Seite 21. Risiko-Rendite- Profile für Wohnimmobilien im Jahr ,00 Rendite in % Top -7- Städte 10,00 Sekundäre Großstädte 8,00 6,00 4,00 2,00 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 Risikofaktor 6,0 Quelle: eigene Darstellung, Datengrundlage: eigene Datenbank, diverse Quellen

10 1 Problemstellung Secondary Cities schlagen Top 7 I 11 1 Problemstellung Geringe Transparenz bei sekundären Märkten Analyse aus Sicht strategischer Investoren und Bestandshalter Der deutsche Immobilien-Investmentmarkt wird von den sieben großen Immobilienhochburgen Berlin, Düsseldorf, Frankfurt am Main, Hamburg, Köln, München und Stuttgart dominiert. Regelmäßig entfällt mindestens die Hälfte aller registrierten Immobilieninvestments auf die A-Städte. Das Transaktionsgeschehen an diesen sieben Standorten wird unter anderem durch alle großen Maklerhäuser beobachtet. In umfassenden Marktberichten werden Miet- und Kaufpreisentwicklungen analysiert und aufbereitet, eine Vielzahl von Kennzahlen liegt vor. Auch die großen Bestandshalter von Wohnimmobilien konzentrieren sich meist auf diese Städte. Dagegen fristen die Großstädte aus der zweiten Reihe eher ein Schattendasein. Zwar gibt es inzwischen auch einige Publikationen, die mehr oder weniger regelmäßig für einige dieser Städte Daten zusammentragen, aber dennoch ist der Immobilienmarkt der meisten deutschen Großstädte für Außenstehende weitgehend intransparent. Daher meiden viele Akteure diese Standorte und konzentrieren sich auf die ihnen bekannten A-Städte. Dabei gab es Ende 2012 neben den sieben größten Städten noch 74 weitere deutsche Städte, in denen Menschen oder mehr lebten. Insgesamt summiert sich die Einwohnerzahl in den sekundären Großstädten auf rund 15,9 Millionen. Das entspricht fast 20 Prozent der gesamten Bevölkerung Deutschlands und rechtfertigt daher eine genauere Untersuchung dieser Immobilienmärkte, um die Transparenz zu erhöhen. Daher werden in der vorliegenden Studie Chancen und Risiken der Wohnimmobilienmärkte der 81 größten deutschen Städte analysiert. Die Analyse wird dabei aus Sicht eines langfristigen, strategischen Investors beziehungsweise Bestandshalters durchgeführt. Ihre Grundlage bilden zum einen nachfrageorientierte Kennzahlen, die Auskunft über das spezifische Investmentrisiko jedes Standorts geben. Aufgrund der teilweise schlechten Datenlage und der aufwendigen Datenbeschaffung aber auch zur Konzentration auf die entscheidenden Kriterien befasst sich die Analyse mit einigen ausgewählten Kennzahlen, die für alle Großstädte vorliegen. Zum anderen wird die erzielbare durchschnittliche Rendite jedes Standorts ermittelt. Zusammen ergibt sich ein Risiko- Rendite-Profil für jede Stadt, welches als erster Indikator für eine Investmententscheidung von dienen kann.

11 2 Vorgehen Secondary Cities schlagen Top 7 I 12 2 Vorgehen Risiko-Rendite-Profile mit zwei Methoden berechnet Yield Compression nur in Top-Städten Kern der vorliegenden Studie ist die Berechnung von Risiko-Rendite-Profilen für 81 deutsche Großstädte mit mehr als Einwohnern. Als Rendite wurden die durchschnittlichen Anfangsrenditen von Wohnimmobilien an den jeweiligen Standorten herangezogen. Um das Risiko bestimmen zu können, wurden zwei Methoden A und B verwendet, die im Anhang im Kapitel zur Methodik näher erläutert werden. Es wurden zwei Methoden gewählt, um zu verifizieren, dass die ausgewählten Kriterien das Risiko tatsächlich am besten abbilden. In die Risikoberechnung eingeflossen sind acht Kennzahlen: allgemeines Mietniveau, Wohnkostenbelastungsquote, Arbeitslosenquote, Versorgungsquote am Wohnungsmarkt, Leerstandsquote, historische Bevölkerungs- und Haushaltsentwicklung sowie Haushaltsprognose. Diese Risiko-Rendite-Profile wurden für 2006 und 2013 berechnet, um zu zeigen, wie sich die Profile in den vergangenen Jahren verändert haben. Die zusammengetragenen Daten und berechneten Risiko-Rendite-Profile geben einen entscheidenden Einblick in die bisher unzureichend analysierten sekundären deutschen Immobilienmärkte. Grundsätzlich zeigt sich bei beiden Berechnungsmethoden, dass in diesen Standorten keineswegs von einer Yield Compression gesprochen werden kann, in den Top-7-Städten hingegen schon. Die Durchschnittsrendite ist zwischen 2006 und 2013 zwar in vielen Märkten zurückgegangen, in den Top-7-Standorten jedoch in stärkerem Ausmaß. Somit ist auch der Renditeabstand zwischen den deutschen Top-Standorten und den übrigen Großstädten deutlich größer geworden. Hinzu kommt: Geringere Renditen sind im Ergebnis nicht mit einem geringeren Investitionsrisiko gleichzusetzen. Die Studie verdeutlicht, dass die Risiko- Rendite-Profile der Großstädte aus der zweiten Reihe oft deutlich besser sind als die der A-Städte bei einem ähnlichen oder sogar geringeren Risiko fallen die Renditen in sekundären Märkten teilweise deutlich höher aus. Generell ist es für Wohnimmobilieninvesotren und Bestandshalter sinnvoll, in solche Großstädte zu investieren, die ein vergleichbares Risiko-Profil wie A-Städte aufweisen, aber im Vergleich höhere Renditen erwarten lassen.

12 2 Vorgehen Secondary Cities schlagen Top 7 I 13 Alle deutschen Großstädte analysiert Berechnung aus vier Kriterien Vorgehen Ausgewählte Städte Für die Ermittlung der Risiko-Rendite-Profile wurden insgesamt 81 deutsche Städte mit mindestens Einwohnern analysiert. Zum einen sind das die 74 sekun- 1 dären Großstädte. Von diesen Standorten befinden sich insgesamt 27 Städte im Bundesland Nordrhein-Westfalen und jeweils acht Städte in Baden-Württemberg und Niedersachsen. Weitere sieben Städte liegen in Bayern. Zum anderen wurden zudem die Top-7-Städte Berlin, Düsseldorf, Frankfurt am Main, Hamburg, Köln, München und Stuttgart in die Analyse einbezogen. Einschätzung des Investmentrisikos 2 Für die Ermittlung des spezifischen Investmentrisikos für die Nutzungsart Wohnen wurden folgende vier Kriterien berücksichtigt, die sich teilweise aus mehreren Teilkriterien zusammensetzen: - Allgemeines Mietniveau - Wirtschaft (Wohnkostenbelastungsquote und Arbeitslosenquote) - Wohnungsmarkt (Versorgungsquote und Leerstandsquote) - Bevölkerung (Bevölkerungs- und Haushaltsentwicklung sowie Haushaltsprognose) In einem ersten Schritt wurden für jede Stadt die Teilkriterien kategorisiert und in Abhängigkeit der Ausprägung mit Noten von 1 (sehr geringes Risiko) bis 6 (sehr hohes Risiko) versehen. Basierend auf dieser Kategorisierung wurde das Risiko mittels zweier Methoden berechnet. In welchem Maß die einzelnen Kriterien bei beiden Methoden in die Risikoberechnung einfließen, ist auf den nebenstehenden Abbildungen dargestellt. Detaillierte Informationen zu den einzelnen Kriterien, zur Berechnung des Investmentrisikos und zu den beiden verwendeten Methoden finden Sie im Anhang ab Seite 26. Die vorliegende Wohnungsmarkt-Untersuchung erhebt nicht den Anspruch, alle theoretisch möglichen Kriterien erschöpfend abzubilden. Andere Kriterien wie die historische Entwicklung der Mieten, die Altersstruktur oder der Wohnungsbau eignen sich ebenfalls im Rahmen einer solchen Studie. Im vorliegenden Fall können sie vernachlässigt werden, da sie geprüft wurden und nachweislich keinen entscheidenden Einfluss auf die Ergebnisse haben. Die bereits beschriebenen Auswahlkriterien gewähren transparente Ergebnisse und bilden das Investmentrisiko sehr gut ab. Risikoberechnung nach Methode A Allgemeines Mietniveau Wohnkostenbelastungsquote Arbeitslosenquote Leerstandsquote Versorgungsgrad Haushaltsprognose Haushaltsentwicklung Bevölkerungsentwicklung Risikoberechnung nach Methode B ökonomische variable (Versorgungsgrad) Haushaltsprognose Haushaltsentwicklung Bevölkerungsentwicklung Quelle: eigene Darstellung, 60% Wirtschaft 40% 60% 20% Bevölkerung 50% 20% Anpassung durch Auf- und Abschläge abhängig von Mietnivean, Wohnkostenbelastung, Arbeitslosenquote, Leerstand 60% 20% 20% angepasste ökonomische variable 60% Wohnungsmarkt 40% sozioökonomische variable 20% 10% 20% 30% 70% Investitionsrisiko Investitionsrisiko 1 Cottbus, Hildesheim, Kaiserslautern, Salzgitter und Siegen sind nach dem noch nicht amtlichen Ergebnis des Zensus 2011 keine Großstädte mehr, wurden in der Auswertung aber noch berücksichtigt. 2 Bei der Interpretation der Ergebnisse ist zu berücksichtigen, dass sich sämtliche Kriterien immer auf die Gesamtstadt beziehen oder in einzelnen Fällen bei kreisangehörigen Städten auf den gesamten Landkreis. In einzelnen Lagen und an besonderen Standorten können Kennzahlen wie das allgemeine Mietniveau deutlich vom Niveau der Gesamtstadt abweichen und somit kann sich auch das Risiko deutlich anders darstellen.

13 3 Risiko-Rendite-Profile deutscher Großstädte Secondary Cities schlagen Top 7 I 14 3 Risiko-Rendite-Profile deutscher Großstädte Darstellung für jeweils 25 Städte Hohes Mietniveau gleich hohe Konkurrenz Ergebnisse der Auswahlkriterien Bevor die Risiko-Rendite-Profile der untersuchten Städte erläutert und verglichen werden, stehen zunächst die Ergebnisse der vier Kriterien zur Ermittlung des Investitionsrisikos im Mittelpunkt der Betrachtung. Bei der Darstellung der einzelnen Teilindikatoren werden in den jeweiligen Diagrammen nur die Werte von 25 Städten exemplarisch dargestellt. Zum einen sind das die fünf Standorte mit den besten beziehungsweise den schlechtesten Werten in der jeweiligen Kategorie. Zum anderen werden die Top-7-Städte in die Grafiken aufgenommen, um einen Vergleich zu ermöglichen. Zusätzlich werden bevorzugt die Städte dargestellt, die in mindestens einer Teilkategorie zu den besten fünf gehören. Allgemeines Mietniveau Die ausgewerteten Angebotsmieten in den 81 untersuchten Städten weisen erwartungsgemäß teilweise erhebliche Schwankungen auf. Die Analyse zeigt, dass in Chemnitz lediglich für die teuersten fünf Prozent der angebotenen Wohnungen Mieten von 6,00 Euro pro Quadratmeter oder mehr verlangt werden. Dagegen gehören in München Wohnungen mit einer Angebotsmiete von 11,25 Euro pro Quadratmeter noch zu den günstigsten zehn Prozent. Damit weist Chemnitz ein sehr geringes Konkurrenz-Risiko für Bestandshalter und ein eher geringes Potenzial für wirtschaftlichen Wohnungsneubau auf. Unter den ausgewählten Städten gibt es die höchsten Median-Mieten in München mit 14,49 Euro pro Quadratmeter, Frankfurt am Main (12,12 Euro/qm) und Wolfsburg (10,91 Euro/qm). Die niedrigsten Median-Angebotsmieten haben Bremerhaven (4,62 Euro/qm), Gelsenkirchen (4,81 Euro/qm) und Chemnitz (4,88 Euro/ qm). Der Mittelwert über alle Standorte liegt bei 6,93 Euro pro Quadratmeter. Median-Angebotsmieten ausgewählter Städte in Euro pro Quadratmeter nettokalt Bremerhaven Gelsenkirchen Chemnitz Hagen Salzgitter Mönchengladbach Solingen Mülheim Pforzheim Kiel Bremen Reutlingen Nürnberg Berlin Potsdam Münster Köln Düsseldorf Ingolstadt Stuttgart Freiburg Hamburg Wolfsburg Frankfurt am Main München Quelle: eigene Darstellung, Datengrundlage IDN-Immodaten

14 3 Risiko-Rendite-Profile deutscher Großstädte Secondary Cities schlagen Top 7 I 15 Wohnkostenbelastungsquote Arbeitslosenquote Wirtschaft Die Wohnkostenbelastungsquote basiert auf dem Haushaltseinkommen (GfK-Kaufkraft je Haushalt) sowie der durchschnittlichen Angebotsmiete der jeweiligen Stadt (50%-Quantil bzw. Median). Das Verhältnis von Einkommen und Mietniveau zeigt an, inwiefern Haushalte an dem jeweiligen Standort durch die Mietzahlungen belastet werden. Für die untersuchten sekundären Großstädte ergab sich im Schnitt eine Wohnkostenbelastung von 20,4 Prozent des verfügbaren Haushaltseinkommens. Die Spanne reichte von 15,1 Prozent in Remscheid bis 31,8 Prozent in Freiburg im Breisgau. Da eine niedrige Quote ein relatives Mieterhöhungspotenzial anzeigt, können Bestandshalter in Städten wie Mönchengladbach (17,3%), Chemnitz (18,5%) und Bremen (22%) davon ausgehen, auf weniger belastete Haushalte zu treffen. In Heidelberg (29,1%), Frankfurt am Main (27,2%) und Berlin (26,9%) offenbart das Verhältnis von Miethöhe zu Einkommen eher stärker belastete Haushalte. Von der Arbeitslosenquote können Rückschlüsse auf die wirtschaftliche Situation der jeweiligen Stadt und ihrer Einwohner gezogen werden. Eine niedrige Quote weist auf ein tendenziell höheres Einkommen hin, was Wohnbestandshaltern mehr Möglichkeiten für Mietanpassungen einräumt. Als Datenquelle dienen die Angaben der Bundesagentur für Arbeit für Januar In 53 der untersuchten Städte liegt die Quote bei unter zehn Prozent, bei 27 Städten beträgt sie zwischen zehn und 15 Prozent. Die Städte mit dem geringsten Anteil von Arbeitslosen sind Ingolstadt (3,8%), Reutlingen (4,2%) und Erlangen (4,4%). Sehr hoch ist die Arbeitslosenquote in Bremerhaven (14,8%), Gelsenkirchen (14,0%) und Herne (13,9%). Wohnkostenbelastungsquote ausgewählter Städte Remscheid Mülheim der Ruhr Recklinghausen Hagen Solingen Mönchengladbach Chemnitz Pforzheim Reutlingen Ingolstadt Düsseldorf Bremen Münster Köln Kiel Stuttgart Potsdam Hamburg Berlin Frankfurt Jena München Heidelberg Trier Freiburg 0% 10% 20% 30% 40% Quelle: eigene Darstellung Arbeitslosenquote ausgewählter Städte Ingolstadt Reutlingen Erlangen Regensburg Würzburg München Stuttgart Münster Freiburg Hamburg Frankfurt am Main Potsdam Düsseldorf Köln Kiel Bremen Hagen Chemnitz Mönchengladbach Berlin Duisburg Dortmund Herne Gelsenkirchen Bremenhaven 0% 5% 10% 15% 20% Quelle: eigene Darstellung, Datengrundlage Bundesagentur für Arbeit

15 3 Risiko-Rendite-Profile deutscher Großstädte Secondary Cities schlagen Top 7 I 16 Versorgungsgrad Leerstandsquote Wohnungsmarkt Beim Versorgungsgrad handelt es sich um eine Trend- Aussage darüber, ob der jeweilige Wohnungsmarkt eher unter- oder eher überversorgt ist. Für die Berechnung werden die Anzahl der Bestandswohnungen und die Zahl der Haushalte ins Verhältnis gesetzt. Liegt der ermittelte Prozentsatz unter 100 Prozent, ist der Wohnungsmarkt eher unterversorgt. Liegt der Wert dagegen über 100 Prozent, gibt es tendenziell zu viele Wohnungen. Die Spanne bei der Versorgungsquote der jeweiligen Märkte reicht von einem deutlichen Nachfrageüberhang mit einem Quotienten von Wohnungen zu Haushalten von 83,6 Prozent in Freiburg bis zu einem deutlichen Überangebot mit einem Quotienten von rund 114,6 Prozent in Halle (Saale). Es zeigt sich, dass die Zahl der tatsächlichen Haushalte in 48 Städten höher ist als das Angebot an Bestandswohnungen. Dazu zählen beispielsweise Heidelberg (84,7% Versorgungsquote), Pforzheim (92,2%) und Kiel (97,3%). In den anderen 33 untersuchten Städten liegt die Quote über 100 Prozent und weist somit tendenziell auf ein Überangebot hin, zum Beispiel in Mülheim (110,9%), Remscheid (111,2%) oder Magdeburg (111,6%). Die Leerstandsquote basiert auf empirica-daten aus dem Jahr 2011 und berücksichtigt nur den marktaktiven Leerstand. Das bedeutet, Wohnungen, die nicht am Markt angeboten werden oder einen deutlich unterdurchschnittlichen Standard bieten, werden nicht aufgenommen. Verhältnismäßig viele leer stehende Wohnungen gibt es mit einer Quote von 11,7 Prozent in Salzgitter, besonders wenige mit 0,6 Prozent in München. Insgesamt weisen 50 Städte einen eher geringen Leerstand von unter drei Prozent auf. Dazu zählen unter anderem Ingolstadt (0,8%), Potsdam (1,5%) und Bremen (2,5%). Zwei der insgesamt 81 Städte kommen auf eine zweistellige Leerstandsquote: Neben Salzgitter ist dies Chemnitz mit 10,4 Prozent. Unter den Top-7-Städten hat Berlin mit 2,3 Prozent den höchsten Anteil leer stehender Wohnungen. Versorgungsgrad ausgewählter Städte Freiburg Heidelberg Hamburg Trier Karlsruhe Stuttgart Pforzheim Berlin Bremen Reutlingen Köln München Frankfurt am Main Kiel Ingolstadt Münster Mönchengladbach Potsdam Düsseldorf Hagen Mülheim Remscheid Magdeburg Chemnitz Halle (Saale) 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % 120 % 140 % Quelle: eigene Darstellung, Datengrundlage Statistische Ämter des Bundes und der Länder Leerstandsquote ausgewählter Städte München Hamburg Ingolstadt Frankfurt am Main Nürnberg Münster Freiburg Köln Potsdam Stuttgart Reutlingen Trier Düsseldorf Kiel Berlin Bremen Pforzheim Mönchengladbach Hagen Gelsenkirchen Bremenhaven Leipzig Halle (Saale) Chemnitz Salzgitter 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% Quelle: eigene Darstellung, Datengrundlage empirica

16 3 Risiko-Rendite-Profile deutscher Großstädte Secondary Cities schlagen Top 7 I 17 Bevölkerungsentwicklung Haushaltsentwicklung Bevölkerung Wohnbestandshalter müssen die Bevölkerungsentwicklung stets im Blick haben. Denn eine Bevölkerungsabnahme durch ein Wanderungsdefizit oder eine geringe Geburtenrate kann sich negativ für Bestandshalter auswirken. Um abschätzen zu können, wie es um die demografische Perspektive einer Stadt bestellt ist, sollte auch die historische Bevölkerungsentwicklung einbezogen werden. Dafür wird auf Daten der Statistischen Ämter aus den Jahren 2006 bis 2011 zurückgegriffen. Die Analyse der amtlichen Bevölkerungsdaten offenbart deutliche Unterschiede bei der demografischen Entwicklung der untersuchten Städte: 50 der untersuchten Kommunen wuchsen, 31 mussten sinkende Einwohnerzahlen verkraften. Remscheid und Salzgitter sind mit jeweils -4,6 Prozent die Schlusslichter. Das stärkste Wachstum gab es in dem untersuchten Zeitraum in Münster mit 7,2 Prozent, darauf folgen Potsdam (+6,8%) und München (+6,5%). Noch interessanter für Bestandshalter ist die Entwicklung der Haushaltszahlen. Auf Basis von Daten des Bundesinstituts für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) für die Jahre 2008 bis 2013 wurde deshalb die historische Entwicklung der Haushalte in die Berechnungen einbezogen. Auch sie gibt darüber Aufschluss, ob es sich bei einem Standort um einen eher schrumpfenden oder wachsenden handelt. Den kräftigsten Anstieg der Haushalte zwischen 2008 und 2013 konnte Freiburg mit 7,8 Prozent verzeichnen. Fünf Prozent oder mehr betrug das Haushaltswachstum außerdem in Potsdam (+6,6%), Ingolstadt (+6,1%), München (+5,1%) und Pforzheim (5,0%). Ein leichtes Plus verzeichneten beispielsweise Berlin (+1,7%) und Kiel (+1,9%). 29 der 81 Städte wiesen eine negative Haushaltsentwicklung auf, wobei Cottbus mit -4,7 Prozent das Schlusslicht ist. Historische Bevölkerungsentwicklung ausgewählter Städte Münster Potsdam München Frankfurt am Main Darmstadt Freiburg Ingolstadt Stuttgart Berlin Kiel Köln Düsseldorf Hamburg Paderborn Pforzheim Reutlingen Bremen Chemnitz Mönchengladbach Bremerhaven Herne Gelsenkirchen Hagen Salzgitter Remscheid - 6% - 4% - 2% 0% 2% 4% 6% 8% Quelle: eigene Darstellung, Datengrundlage Statistische Ämter des Bundes und der Länder Historische Haushaltsentwicklung ausgewählter Städte Freiburg Potsdam Ingolstadt München Pforzheim Münster Stuttgart Hamburg Frankfurt am Main Reutlingen Bremen Düsseldorf Köln Kiel Berlin Mönchengladbach Bremerhaven Solingen Gelsenkirchen Hagen Chemnitz Salzgitter Halle (Saale) Remscheid Cottbus - 6% - 4% - 2% 0% 2% 4% 6% 8% 10% Quelle: eigene Darstellung, Datengrundlage BBSR

17 3 Risiko-Rendite-Profile deutscher Großstädte Secondary Cities schlagen Top 7 I 18 Haushaltsprognose Vergleichbare Ergebnisse mit beiden Methoden Gegenüberstellung von Risiko und Rendite Um abzuschätzen, wie sich die Haushaltszahlen in den Städten in Zukunft entwickeln werden, wurden die Ergebnisse der Haushaltsprognose des Bundesinstituts für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) in der Analyse berücksichtigt. Die Spanne der prognostizierten Entwicklung reicht von -9,6 Prozent in Chemnitz bis hin zu einem Plus von 17,0 Prozent in Potsdam. Auf den Plätzen zwei und drei landen Reutlingen (+15,7%) und Oldenburg (+14,3%). Für lediglich zwölf der 81 Städte prognostiziert das BBSR einen Rückgang der Haushalte. Neben Chemnitz werden deutliche Verluste für Cottbus (-8,7%) und Halle (Saale) (-7,6%) erwartet. Ein leichtes Wachstum zeichnet sich für Städte wie Mönchengladbach (+2,1%), Berlin (+2,7%) oder Kiel (+3,7%) ab. Risiko-Rendite-Profile im Vergleich Die Risiko-Rendite-Profile für die sekundären Großstädte und die Immobilienhochburgen wurden mit zwei unterschiedlichen Methoden berechnet. Dabei ergaben sich sehr ähnliche Ergebnisse. Die detaillierte Beschreibung beider Methoden befindet sich im Anhang ab Seite 26. Berechnung nach Methode A In der folgenden Grafik wird die in den jeweiligen Märkten erzielbare Durchschnittsrendite dem jeweiligen spezifischen Investmentrisiko, basierend auf der Berechnung mit Methode A, gegenüber gestellt. Aus den Daten der untersuchten Großstädte wurde eine vereinfachte Trendlinie errechnet. Anhand dieser Trendlinie lässt sich für jede Stadt ermitteln, wie groß der Abstand der jeweiligen Rendite zur für das jeweilige Risiko mittleren Rendite ist. Alle Städte, die oberhalb der Linie liegen, bieten eine überdurchschnittliche Rendite für ihr jeweiliges spezifisches Risiko, während bei Standorten unterhalb der Linie die Rendite unterdurchschnittlich ist. BBSR-Haushaltsprognose 1- und 2-Personen-Haushalte Potsdam Reutlingen Oldenburg Paderborn Münster Ingolstadt Düsseldorf Köln Stuttgart München Freiburg Frankfurt am Main Hamburg Kiel Berlin Mönchengladbach Bremen Bremerhaven Gelsenkirchen Hagen Rostock Salzgitter Halle (Saale) Cottbus Chemnitz - 15% - 10% - 5% 0% 5% 10% 15% Quelle: eigene Darstellung, Datengrundlage BBSR Risiko-Rendite- Profile für Wohnimmobilien im Jahr ,00 Rendite in % Top -7- Städte Sekundäre Großstädte 10,00 8,00 6,00 4,00 2,00 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 Risikofaktor 6,0 Quelle: eigene Darstellung, Datengrundlage: eigene Datenbank, diverse Quellen

18 3 Risiko-Rendite-Profile deutscher Großstädte Secondary Cities schlagen Top 7 I 19 Gleiches Risiko, aber unterschiedliche Rendite Höhere Renditen in sekundären Großstädten Paderborn mit bestem Risiko-Rendite-Verhältnis Dabei fällt auf, dass bei gleichem Risiko die Renditen oft sehr unterschiedlich hoch sind. So liegt beispielsweise das spezifische Investmentrisiko in Hamburg, Dortmund, Mannheim und Hamm jeweils bei 2,8. Doch während in Hamburg lediglich eine Durchschnittsrendite von 5,0 Prozent erzielt wird, sind es in Dortmund 8,5 Prozent. Das bedeutet, dass das Marktrisiko in Hamburg deutlich geringer eingeschätzt wird als in Dortmund, obwohl die spezifischen Kennzahlen in Dortmund nicht signifikant schlechter sind. Die Durchschnittsrendite liegt in fast allen Großstädten der zweiten Reihe mit 5,8 Prozent (Heidelberg und Karlsruhe) bis 9,9 Prozent (Chemnitz, Halle und Hagen) über der in den sieben Top-Städten, wo sich die Renditen zwischen 4,3 Prozent (München) und 5,9 Prozent (Köln und Düsseldorf) bewegen. Dabei ist das aus den Kennzahlen errechnete Risiko für viele sekundäre Standorte keineswegs höher: In 61 dieser Städte (markiert durch das orange Quadrat) ist das Investmentrisiko geringer als in Berlin, der A-Stadt mit dem höchsten Risiko, während die Renditen höher sind. In 27 dieser Städte liegt das Risiko sogar niedriger als in Düsseldorf, dem A-Standort mit dem geringsten Risiko. Generell erscheint es für Bestandshalter sinnvoll, in sekundäre Großstädte zu investieren, die ein vergleichbares Risiko-Profil wie A-Städte aufweisen, aber verglichen zu diesen deutlich höhere Renditen erwarten lassen. So haben die Mieten in München oder Hamburg inzwischen ein sehr hohes Niveau erreicht. Auch die Mietbelastung ist bereits deutlich überdurchschnittlich, so dass in den kommenden Jahren nur noch ein vergleichsweise geringes Potenzial für weitere Mietsteigerungen besteht. Insgesamt weist Paderborn von allen analysierten Städten das beste Verhältnis zwischen Risiko und Rendite auf. In der Stadt können vergleichsweise hohe Renditen von 8,0 Prozent erzielt werden. Gleichzeitig ist der Risikofaktor mit 2,0 einer der niedrigsten unter allen untersuchten Städten. Das geringe Investitionsrisiko ergibt sich, da Paderborn für alle untersuchten Kriterien gute Kennzahlen aufweist. Besonders positiv wirkt sich das hohe prognostizierte Haushaltswachstum von 13,3 Prozent bis 2028 aus. Im zweitplatzierten Heilbronn ist das Investitionsrisiko noch etwas geringer, allerdings liegt auch die erzielbare Rendite mit 7,1 Prozent unter dem Wert von Paderborn. Auf der folgenden Seite ist in einer Karte für alle untersuchten Städte das Verhältnis zwischen Rendite und Risiko dargestellt. Dabei steht grün für ein gutes Risiko-Rendite-Verhältnis, gelb für ein mittleres und orange für ein schlechtes. Es fällt auf, dass sowohl die Standorte mit guten Chancen als auch diejenigen mit weniger guten in ganz Deutschland verteilt sind. Das ungünstigste Verhältnis zwischen Risiko und Rendite weisen allerdings die Top-7-Städte auf. Von den sekundären Großstädten ist Heidelberg am wenigsten attraktiv für Bestandshalter. Das Investmentrisiko ist mit 3,0 zwar nur eine Note schlechter als in Paderborn, aber mit einer relativ niedrigen Rendite von 5,8 Prozent liegt Heidelberg auf einem Level mit Frankfurt.

19 Secondary Cities schlagen Top 7 I 20 Verwaltungskarte Deutschland Bundesländer Risiko-Rendite-Verhältnisse der untersuchten Städte Hamburg Berlin Düsseldorf Köln Frankfurt Stuttgart München Ausgabe 2013 letzte Änderung: Maßstab Lambert winkeltreue Kegelabbildung Kilometer Ellipsoid WGS84, Datum WGS84 gutes Risiko-Rendite-Verhältnis mittleres Risiko-Rendite-Verhältnis schlechtes Risiko-Rendite-Verhältnis Bundesamt für Kartographie und Geodäsie, Frankfurt am Main (2013) Vervielfältigung, Verbreitung und öffentliche Zugänglichmachung, auch auszugsweise, mit Quellenangabe gestattet 1 : Quelle: Bundesamt für Kartographie und Geodäsie, eigene Erhebungen

20 3 Risiko-Rendite-Profile deutscher Großstädte Renditeabstand hat sich vergrößert Höchste Renditen in Nordrhein-Westfalen und Ostdeutschland Secondary Cities schlagen Top 7 I 21 Durchschnittliche Renditen 2006 und 2013 Der Mittelwert der Anfangsrendite aller sekundären Großstädte lag 2013 bei 8,0 Prozent (2006: 8,6%), während in den A-Städten die durchschnittliche Rendite lediglich 5,4 Prozent (2006: 7,1%) betrug. Seit 2006 ist die Durchschnittsrendite in den kleineren Großstädten damit um 0,6 Prozentpunkte gesunken, während der Rückgang in den Top-7-Städten 1,7 Prozentpunkte betrug. Der Renditeabstand zwischen den deutschen Top-Standorten und den sekundären Großstädten ist also deutlich größer geworden: aus 150 Basispunkten sind mehr als 260 geworden. Die höchsten Renditen mit bis zu 9,9 Prozent lassen sich in den neuen Bundesländern (Chemnitz, Halle (Saale) oder Magdeburg) und im Ruhrgebiet erreichen (z.b. Hagen, Recklinghausen und Herne). Am geringsten fallen sie in den beiden baden-württembergischen Großstädten Karlsruhe und Heidelberg mit jeweils 5,8 Prozent aus. Die Spannweite von 4,1 Prozentpunkten macht deutlich, wie unterschiedlich das jeweilige Standortrisiko innerhalb der Gruppe der sekundären Großstädte eingeschätzt wird. Dennoch erreichen nur Karlsruhe und Heidelberg das niedrige Renditeniveau der A-Städte, die zwischen 4,3 Prozent (München) und 5,9 Prozent (Düsseldorf und Köln) liegen. Durchschnittliche Anfangsrenditen Wohnen Halle (Saale) Hagen Chemnitz Recklinghausen Hildesheim Remscheid Mönchengladbach Kiel Würzburg Oldenburg Trier Bremen Münster Reutlingen Ingolstadt Freiburg Potsdam Köln Düsseldorf Frankfurt am Main Heildelberg Berlin Stuttgart Hamburg München 0% 2% % 6% 8% 10% 12% 2013 Quelle: eigene Darstellung Risiko-Rendte-Profil Wohnen deutscher Großstädte 2006 und ,00 Rendite in % 10,00 8,00 6,00 4,00 2,00 Risikofaktor 1,0 2,0 Top-7-Städte ,0 Sekundäre Großstädte 2006 Quelle: eigene Darstellung, Datengrundlage: eigene Datenbank, IDN Immodaten 4,0 Top-7-Städte ,0 Sekundäre Großstädte ,0