| Lizenz: Veröffentlichungsvertrag für Publikationen ohne Print on Demand (6MB) |
- URN zum Zitieren dieses Dokuments:
- urn:nbn:de:bvb:355-epub-174697
- DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
- 10.5283/epub.17469
| Dokumentenart: | Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation) |
|---|---|
| Open Access Art: | Primärpublikation |
| Datum: | 29 November 2010 |
| Begutachter (Erstgutachter): | Prof. Dr. Steffen Sebastian |
| Tag der Prüfung: | 15 Oktober 2010 |
| Institutionen: | Wirtschaftswissenschaften > Institut für Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl für Immobilienfinanzierung (Prof. Dr. Steffen Sebastian) Wirtschaftswissenschaften > Institut für Immobilienenwirtschaft / IRE|BS > Lehrstuhl für Immobilienfinanzierung (Prof. Dr. Steffen Sebastian) |
| Themenverbund: | Nicht ausgewählt |
| Stichwörter / Keywords: | Immobilieninvestitionen, Renditeprognostizierbarkeit, Risiko und Rendite, Portfoliooptimierung, Vektorautoregression, real estate investments, return predictability, risk and return, portfolio optimization, vector autoregression |
| Dewey-Dezimal-Klassifikation: | 300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft |
| Status: | Veröffentlicht |
| Begutachtet: | Ja, diese Version wurde begutachtet |
| An der Universität Regensburg entstanden: | Ja |
| Dokumenten-ID: | 17469 |
Zusammenfassung (Deutsch)
Die Dissertation besteht aus einer Einleitung und drei in sich abgeschlossenen Kapiteln. Die Basis für die Analysen in den drei Hauptkapiteln bilden Vektor-Autogressionen. Grundsätzlich wird festgestellt, dass ein Bewertungsverhältnis, das spezifisch für den untersuchten Markt ist, zu berücksichtigen ist, um die Dynamiken der Renditen direkter (gewerblicher) und indirekter Immobilienanlagen ...
Zusammenfassung (Deutsch)
Die Dissertation besteht aus einer Einleitung und drei in sich abgeschlossenen Kapiteln. Die Basis für die Analysen in den drei Hauptkapiteln bilden Vektor-Autogressionen. Grundsätzlich wird festgestellt, dass ein Bewertungsverhältnis, das spezifisch für den untersuchten Markt ist, zu berücksichtigen ist, um die Dynamiken der Renditen direkter (gewerblicher) und indirekter Immobilienanlagen adäquat zu erfassen. So wird durch die Berücksichtigung einer Anfangsrendite “mean reversion” in diesem Markt abgebildet, also der Effekt, dass die annualisierte Volatilität der Rendite mit dem Anlagehorizont abnimmt. Zur Abbildung von gegenläufigen “mean aversion”-Effekten sollte bei direkten Immobilienanlagemärkten auch eine mögliche Autokorrelation der Renditen und die Renditeprognostizierbarkeit durch die Renditen von (Immobilien-) Aktienanlagen berücksichtigt werden.
Mean reversion-Effekte und mean aversion-Effekte sind in den untersuchten Märkten unterschiedlich stark ausgeprägt: In Großbritannien weisen sowohl die Renditen direkter Immobilienanlagen als auch Immobilienaktienrenditen mean reversion auf. Die Renditen von REITs in den USA weisen auch einen deutlichen mean reversion-Effekt auf. Im Gegensatz dazu steigt die Volatilität der Renditen direkter Immobilienanlagen (pro Periode) in den USA zunächst deutlich mit dem Anlagehorizont an; über mittel- und langfristige Anlagehorizonte überwiegt aber auch hier ein mean reversion-Effekt. Die niedrige kurzfristige Volatilität sowie der mean aversion-Effekt der Rendite direkter Immobilienanlagen in den USA kann mit der positiven Korrelation zwischen Neuigkeiten über zukünftige Zahlungen und Neuigkeiten über Diskontierungsraten erklärt werden. Dies deutet auf eine Informationsineffizienz des Marktes hin. In den anderen Märkten sind Neuigkeiten über zukünftige Zahlungen und Neuigkeiten über Diskontierungsraten nicht deutlich (positiv oder negativ) korreliert. In allen untersuchten Märkten sind Neuigkeiten über Diskontierungsraten bedeutsamer für die Renditevolatilität als Neuigkeiten über zukünftige Zahlungen. In Großbritannien weisen Immobilienaktienrenditen auch mittel- und langfristig einen geringeren Grad an Prognostizierbarkeit auf als direkte Immobilienanlagen, während in den USA die Renditen von REITs und direkten Immobilienanlagen bei einem Zehnjahres-Anlagehorizont einen ähnlichen Grad an Prognostizierbarkeit aufweisen.
Eine Untersuchung des UK-Marktes ergibt, dass – unter Berücksichtigung von Transaktionskosten, Unsicherheit über die Vermarktungsperiode und Renditeprognostizierbarkeit – der optimale Anteil direkter gewerblicher Immobilienanlagen in einem Portefeuille mit Aktien, Anleihen und Geldmarktanlagen stark mit dem Anlagehorizont ansteigt. Dies lässt sich mit günstigen Anlagehorizonteffekten bei der Renditevolatilität, mit auch langfristig moderaten Korrelationen mit den Renditen der anderen Anlageklassen und mit einer mit dem Anlagehorizont stark ansteigenden erwarteten Rendite (pro Periode) der Immobilienanlagen begründen. Bei der Untersuchung der relativen Bedeutung von Transaktionskosten, Unsicherheit über die Vermarktungsperiode und Renditeprognostizierbarkeit für die optimale Immobilienallokation stellt sich heraus, dass die Berücksichtigung von Renditeprognostizierbarkeit sehr wichtig ist, außer für kurze Anlagehorizonte. Die Berücksichtigung von Transaktionskosten ist wichtig für kurz- und mittelfristige Investoren. Unsicherheit über die Vermarktungsperiode erscheint vernachlässigbar. Eine traditionelle Portefeuilleoptimierung – das heißt, Transaktionskosten, Unsicherheit über die Vermarktungsperiode und Renditeprognostizierbarkeit zu ignorieren – kann sehr irreführend sein.
Eine weitere Untersuchung für den UK-Markt zeigt, dass sich die Inflations-Hedge-Eigenschaften von allen untersuchten Anlageklassen (Aktien, Anleihen, Geldanlagen und direkte gewerbliche Immobilienanlagen) mit dem Anlagehorizont verbessern. Bei langen Anlagehorizonten scheinen direkte Immobilienanlagen ebenso gut gegen Inflationsshocks zu schützen wie Geldanlagen. Die Anlagehorizonteffekte bezüglich der Inflations-Hedge-Eigenschaften haben Implikationen bezüglich der Unterschiede in der Volatilität realer Renditen im Vergleich zur Volatilität nominaler Renditen. So ist die mittel- und langfristige Volatilität realer Geldmarkt- und Immobilienrenditen niedriger als die nominale Renditevolatilität. Langfristig trifft dies auch auf Aktienrenditen zu; allerdings ist die kurz- bis mittelfristige Volatilität realer Aktienrenditen höher als die der nominalen Renditen. Reale Anleiherenditen weisen für alle betrachteten Anlagehorizonte eine höhere Volatilität als nominale Renditen auf. Portefeuilleoptimierungen auf Basis realer Renditen ergeben höhere Allokationen in Bezug auf Geld- und Immobilienanlagen als Portefeuilleoptimierungen auf Basis nominaler Renditen. Anleihen erscheinen weniger attraktiv, wenn der Investor Inflation berücksichtigt. Wenn von nominalen zu realen Renditen gewechselt wird, sinkt die Aktienallokation bei mittleren Anlagehorizonten, aber steigt bei langfristigen Anlagehorizonten.
Übersetzung der Zusammenfassung (Englisch)
The thesis consists of an introduction and of three self-contained chapters. The basis for the analysis in all of the three main chapters is the estimation of vector-autogressions. A common finding is that it is important to account for a valuation ratio specific to the asset market analyzed in order to capture the dynamics of the real estate asset markets. In Chapter 2, the term structures of ...
Übersetzung der Zusammenfassung (Englisch)
The thesis consists of an introduction and of three self-contained chapters. The basis for the analysis in all of the three main chapters is the estimation of vector-autogressions. A common finding is that it is important to account for a valuation ratio specific to the asset market analyzed in order to capture the dynamics of the real estate asset markets.
In Chapter 2, the term structures of return volatility for UK and US direct and securitized commercial real estate are compared. The implications of the term structures of return volatility for the dependence of the degree of return predictability (R2 statistics) on the investment horizon are examined. In order to get deeper insights into the term structures of return volatility, the variance of unexpected returns is decomposed into the variance of news about future cash flows, news about future returns and their covariance. In the UK, direct real estate and property shares exhibit mean reversion. US REIT returns are mean reverting, too. In contrast, US direct real estate shows a considerable mean aversion effect over short investment horizons. This can be explained by the positive correlation between cash-flow and discount rate news, which can be interpreted as underreaction to cash-flow news. In all of the asset markets
analyzed, unexpected returns are primarily driven by news about discount rates. In the UK, direct real estate returns remain more predictable than property share returns in the medium and long term, whereas US REIT returns appear to be equally predictable to US direct real estate returns at a ten-year investment horizon.
In Chapter 3, three oft-mentioned special characteristics of the real estate asset market – high transaction costs, marketing period risk and return predictability – are addressed in analyzing the role of UK commercial real estate investments in a mixed asset portfolio. Due to favorable horizon effects in risk and return, the allocation to real estate in a portfolio with stocks, bonds and cash increases strongly with the investment horizon. Examining the relative importance of return predictability, transaction costs and marketing period risk for the optimal allocation to real estate, the chapter finds that the consideration of return predictability is very important, except for short-term horizons. Accounting for transaction costs is crucial for short- and medium-term investors. Marketing period risk appears to be negligible. Traditional mean-variance analysis – i.e., ignoring return predictability, transaction costs and marketing period risk – can be very misleading.
Chapter 4 analyzes how the inflation hedging abilities of UK cash, bond, stock and direct commercial real investments change with the investment horizon. The implications of the differing inflation hedge properties of the assets for the difference between the return volatility of real returns versus the return volatility of nominal returns, and for portfolio choice are explored. The Chapter finds that the inflation-hedging abilities of all assets improve with the investment horizon. For long horizons, real estate seems to hedge unexpected inflation as well as cash. Portfolio optimizations based on real returns yield higher allocations to cash and real estate than optimizations based on nominal returns. Bonds tend to be less attractive for an investor taking into account inflation. Switching from nominal to real returns, the allocation to stocks is decreasing at medium investment horizon, but increasing at long horizons.
Metadaten zuletzt geändert: 26 Nov 2020 08:07
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