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- URN to cite this document:
- urn:nbn:de:bvb:355-epub-289860
- DOI to cite this document:
- 10.5283/epub.28986
| Item type: | Thesis of the University of Regensburg (PhD) |
|---|---|
| Open Access Type: | Primary Publication |
| Date: | 27 November 2013 |
| Referee: | Prof. Dr. Steffen Sebastian and Prof. Dr. Gabriel S. Lee |
| Date of exam: | 29 May 2013 |
| Institutions: | Business, Economics and Information Systems > Institut für Immobilienenwirtschaft / IRE|BS |
| Keywords: | Immobilieninvestitionen, gewerbliche Immobilien, Anlagerisiken, bewertungsbasierte Indizes, Entglättung, property investments, commercial real estate, investment risk, appraisal-based indices, unsmoothing |
| Dewey Decimal Classification: | 300 Social sciences > 330 Economics |
| Status: | Published |
| Refereed: | Yes, this version has been refereed |
| Created at the University of Regensburg: | Yes |
| Item ID: | 28986 |
Abstract (German)
Marktwerte von privat gehandelten Anlagegütern wie Immobilien sind in der Realität nicht direkt erkennbar, werden aber durch Transaktionspreise oder geschätzte Marktwerte (d. h. Schätzwerte) repräsentiert. Indices zur Darstellung der Wertentwicklung von Gewerbeimmobilien werden gewöhnlich aufgrund der zu geringen Anzahl an verfügbaren Transaktionsdaten aus Gutachter-Schätzwerten errechnet. Bei ...
Abstract (German)
Marktwerte von privat gehandelten Anlagegütern wie Immobilien sind in der Realität nicht direkt erkennbar, werden aber durch Transaktionspreise oder geschätzte Marktwerte (d. h. Schätzwerte) repräsentiert. Indices zur Darstellung der Wertentwicklung von Gewerbeimmobilien werden gewöhnlich aufgrund der zu geringen Anzahl an verfügbaren Transaktionsdaten aus Gutachter-Schätzwerten errechnet. Bei den Bewertungen von Immobilien durch Gutachter entstehen aber offenbar systematische Fehler, so dass die Zeitreihen von Schätzwerten für einzelne Immobilien und sog. „bewertungsbasierte“ Indices für Immobilienmärkte nicht die tatsächlichen Wertentwicklungen (d. h. Entwicklungen von Marktwerten) und Risiken der Immobilienanlagen widerspiegeln. Diese systematischen Fehler (sog. „Biases“) stehen im Zusammenhang mit teilweise unvermeidbaren „Bewertungsphänomenen“ unterschiedlicher Arten, die in der Literatur bisher oft auch als „Glättungsphänomene“ bezeichnet wurden. Der Begriff „Glättung“ wird in der Literatur verwendet, da die Phänomene im Verdacht stehen, die Volatilität (als Risikomaß für ein Investment) der Renditen einer Zeitreihe von Schätzwerten bzw. eines bewertungsbasierten Index zu glätten, d. h. zu reduzieren.
Für einen Hauptteil der vorliegenden Dissertation wurden Untersuchungen durchgeführt, um die Auswirkungen der Bewertungsphänomene auf die Darstellungen der Wertentwicklungen und der Risiken von Immobilienanlagen zu ermitteln. Insbesondere wurde auch die Abbildung der Risiken von Immobilienanlagen für unterschiedliche Anlagehorizonte durch bewertungsbasierte Indices analysiert.
Dazu wurden Zeitreihen von Marktwerten für eine Population von Immobilien bzw. einen Immobilienmarkt mittels stochastischer Prozesse simuliert. Anschließend wurden die Zeitreihen manipuliert, um die im Zuge der Bewertungen von Immobilien und Berechnungen von Indexwerten entstehenden Fehler unterschiedlicher Arten nachzubilden. Die veränderten Zeitreihenwerte für die einzelnen Immobilien sollen den Gutachter-Schätzwerten der Realität entsprechen. Durch Querschnittsaggregationen der Werte für die einzelnen Immobilien wurden auch Werte für einen gesamten Markt bzw. für einen bewertungsbasierten Index simuliert. Aus Vergleichen der Eigenschaften (insbesondere Standardabweichungen und Mittelwerten) ursprünglicher und veränderter Zeitreihen wurden Erkenntnisse über die Auswirkungen der Bewertungsphänomene unterschiedlicher Arten auf diese erzielt.
Die Simulationen der Zeitreihen mittels stochastischer Prozesse wurden in Monte Carlo-Studien tausendmal wiederholt durchgeführt. Für die Ergebnisse aus den wiederholten Simulationsdurchläufen wurden Verteilungen errechnet.
In mehreren Monte Carlo-Studien wurden Szenarien für verschiedene Ausprägungen und Kombinationen von Bewertungsphänomenen unterschiedlicher Arten durchgespielt, die gemeinsam eine Zeitreihe für eine einzelne Immobilie oder einen Index für einen Markt verändern können. Insbesondere wurden Monte Carlo-Studien durchgeführt, für die die Fehlersituationen beim IPD UK Monthly Capital Index und beim NCREIF Appreciation Index simuliert wurden. Für die Fehlerkombinationen (bzw. Kombinationen von Bewertungsphänomenen) im „IPD-Szenario“ wurden aus einer Monte Carlo-Studie Ergebnisse erhalten, die auf eine Reduktion der Standardabweichung der Renditen des IPD UK Monthly Capital-Index um 19,6 bis 43,1 Prozent gegenüber der Standardabweichung der Marktrenditen hindeuten. Für das Fehlerszenario des NCREIF Appreciation Index wurden in Simulationsdurchläufen einer Monte Carlo-Studie Reduktionen der Renditenvolatilität um 54,6 bis 72,3 Prozent errechnet. Diese Ergebnisse wurden verwendet, um aus der annualisierten Standardabweichung der monatlichen IPD-Indexrenditen i.H.v. 4,05 Prozent für den Untersuchungszeitraum 1987 bis 2010 eine Intervallschätzung der annualisierten Standardabweichung der IPD-Marktrenditen zwischen 5,04 Prozent und 7,12 Prozent zu errechnen. Analog wurde zu der annualisierten Standardabweichung der vierteljährlichen NPI-Indexrenditen i.H.v. 4,48 Prozent für den Untersuchungszeitraum 1980 bis 2010 eine annualisierte Standardabweichung für die NPI-Marktrenditen i.H.v. 9,87 Prozent bis 16,17 Prozent geschätzt.
Für die Dissertation wurden zusätzlich Anlagerisiken auf Märkten von Gewerbeimmobilien differenziert nach Anlagehorizonten untersucht. Die Ergebnisse aus Monte Carlo-Studien zeigen, dass verzerrende Einflüsse der Bewertungsphänomene auf Indexrenditen in höherer Periodizität der Analyse einer Zeitreihe schwächer werden. Daher ist für mittel- bis langfristige Anlagezeiträume eine genauere Einschätzung der Anlagerisiken aus den Indexrenditen möglich als für kurzfristige Anlagezeiträume. Außerdem wird die Autokorrelation in den Marktrenditen selbst mit zunehmender Periodenlänge verringert. Dies ermöglicht zusätzlich eine verbesserte Einschätzung der Anlagerisiken für längere Anlagehorizonte. Ein entgegengerichteter Effekt resultiert aus der geringen Anzahl der für Zeitreihenanalysen verfügbaren Indexrenditen für lange Anlagezeiträume. Dieser Effekt bewirkt isoliert betrachtet eine tendenziell schlechtere Prognostizierbarkeit der Risiken für lange Anlagezeiträume. Zusammen bewirken die drei Effekte, dass aus den Renditen bewertungsbasierter Indices genauere Prognosen von Anlagerisiken für mittelfristige Anlagehorizonte erstellt werden können.
Ein weiterer Schwerpunkt der Dissertation besteht in der Evaluierung der in den vergangenen 25 Jahren in der wissenschaftlichen Literatur vorgeschlagenen Korrekturverfahren für bewertungsbasierte Indices. Aus der Anwendung eines Korrekturverfahrens auf die Renditen eines bewertungsbasierten Index soll eine Renditenreihe erzielt werden, die möglichst genau der Renditenreihe der nicht erkennbaren Marktwerte entspricht.
Zunächst werden die Korrekturverfahren vorgestellt und Modifikationen diskutiert. Die Korrekturverfahren wurden auf den IPD UK Monthly Capital Index für UK-Gewerbeimmobilien und auf den NCREIF Appreciation Index für Gewerbeimmobilien auf dem Markt der USA angewendet. Die Ergebnisse für die verschiedenen Korrekturverfahren wurden verglichen. Es zeigte sich, dass die mit den Verfahren "korrigierten" Zeitreihen teilweise stark voneinander abweichen und nicht alle zugleich die tatsächlichen Wertentwicklungen auf den entsprechenden Märkten abbilden können. Daraus wurde gefolgert, dass der überwiegende Teil der Verfahren nicht für eine Korrektur bewertungsbasierter Indices geeignet ist, d. h. nicht zu einer Gewinnung der tatsächlichen Marktwerte beitragen kann.
Um dies zu bekräftigen, wurde untersucht, ob aus der Anwendung eines Korrekturverfahrens auf unterschiedliche Zeitreihenbereiche der beiden genannten Indices stabile Ergebnisse erzielt werden. Für einige Korrekturverfahren wurden nach mehreren Kriterien keine stabilen Ergebnisse für die unterschiedlichen Zeitfenster erhalten. Diese instabilen, teilweise stark variierenden Ergebnisse für sich teilweise überlappende Zeitreihenbereiche sind jedoch nicht plausibel für ein geeignetes Korrekturverfahren zur Erzielung von Marktrenditen.
Um die Korrekturverfahren zu evaluieren, wurden weitere Untersuchungen mit der Monte Carlo-Methode durchgeführt. Dazu wurden wieder Zeitreihen von Marktwerten und Gutachter-Schätzwerten simuliert, deren Abweichungen voneinander über Biases – verursacht durch die verschiedenen „Glättungsphänomene“ - hergestellt wurden. Indices wurden wieder durch Querschnittsaggregation der Zeitreihen für einzelne Immobilien errechnet. Sodann wurden die Korrekturverfahren jeweils auf die simulierten Indexrenditen angewendet und die korrigierten Indexrenditen mit den ursprünglichen Marktrenditen verglichen. An ein ideales Korrekturverfahren wurde die Anforderung gestellt, dass die korrigierten Indexrenditen mit den Marktrenditen übereinstimmen. Da dieses Ergebnis für keines der Korrekturverfahren erhalten wurde, wurden weitere abgeschwächte Anforderungen an ein Korrekturverfahren gestellt: Ein Verfahren wurde auch dann als geeignet zur Korrektur von Indexrenditen evaluiert, wenn die korrigierten Indexrenditen weniger stark als die ursprünglichen Indexrenditen von den Marktrenditen für einen gesamten Markt abweichen. Zusätzlich wurde ein Korrekturverfahren als geeignet evaluiert, wenn zumindest die Volatilität der korrigierten Indexrenditen weniger stark als die Volatilität der ursprünglichen Indexrenditen von der Volatilität der Marktrenditen abweicht.
Aus diesen Monte Carlo-Studien wurden die folgenden Ergebnisse erzielt: In einem signifikanten Anteil der Simulationsdurchläufe einer Monte Carlo-Studie wurden „korrigierte“ Indexrenditen errechnet, die noch stärker als die ursprünglichen Indexrenditen von den Marktrenditen abweichen. Entsprechende Ergebnisse wurden für die Standardabweichungen erhalten. Es wird resümiert, dass im konkreten Anwendungsfall starke Unsicherheit darüber besteht, ob mittels eines Korrekturverfahrens eine Annäherung der Indexrenditen an die Marktrenditen erreicht wird oder eine weitere Entfernung verursacht wird. Daher sollten die originalen (die in der Arbeit auch als „ursprüngliche“ Indexrenditen bezeichnet werden) und keine „korrigierten“ Indexrenditen für eine Einschätzung der Risiken von Immobilienanlagen verwendet werden.
Es wird die Schlussfolgerung gezogen, dass die Volatilitäten der originalen Indexrenditen eines bewertungsbasierten Index für die Einschätzung von Anlagerisiken verwendet werden sollten. Insbesondere für kurzfristige Anlagehorizonte sind aus den originalen Indexrenditen aber eher Intervallschätzungen als Punktschätzungen der Risiken angebracht.
Translation of the abstract (English)
In reality, market values of privately traded investment assets like real estate are not directly observable. So they are represented by transaction prices or estimated market values (i.e. appraisal values). To illustrate performances of commercial properties, usually indices are calculated from appraisal values, due to poor numbers of transaction data. Evidently, systematic errors occur in ...
Translation of the abstract (English)
In reality, market values of privately traded investment assets like real estate are not directly observable. So they are represented by transaction prices or estimated market values (i.e. appraisal values). To illustrate performances of commercial properties, usually indices are calculated from appraisal values, due to poor numbers of transaction data. Evidently, systematic errors occur in property appraisals. So time series of appraisal values for single properties and so called ‘appraisal-based’ indices for real estate markets do not reflect actual performances (i.e. developments of market values) and risks of real estate assets. These systematic errors (so called ‘biases’) are linked to partially inevitably ‘appraisal phenomena’ of different types, which are so far called ‘smoothing phenomena’ in the literature. The term ‘smoothing’ is applied in literature, since the phenomena are suspected to smooth (i.e. to reduce) the returns’ volatility (as a risk measure of investments) of a time series of appraisal values and of an appraisal based index, respectively.
For a main part of the present thesis, the effects of the appraisal phenomena on the representation of the performances and the risks of real estate assets were calculated. In particular, the appraisal based index' representations of risks of real estate assets for different investment horizons are analysed.
For this, time series of market values for a population of properties, i.e. a real estate market, are simulated by means of stochastic processes. Afterwards, the time series were manipulated to replicate errors of different kinds, which arise in the course of real estate appraisals and calculations of index values. The modified time series values for single properties should correspond to appraiser values in reality. By cross-sectional aggregation of the values for single properties additionally total market values and accordingly an appraisal-based index are replicated. Comparisons of characteristics (especially standard deviations and mean values) between original and modified time series deliver insights into the effects of appraisal phenomena. The simulations of time series by means of stochastic processes are replicated in Monte Carlo-studies a thousand times. Distributions of key figures, capturing effects of errors in appraisal processes, were calculated.
In several Monte Carlo-studies, scenarios for different specifications and combinations of types of appraisal phenomena are run through, which in common can change a time series for a single property or an index for a market. Especially, Monte Carlo-studies were conducted to simulate the error situations of the IPD UK Monthly Capital Index and the NCREIF Appreciation Index. For combinations of errors (i.e. combinations of appraisal phenomena) in the ‘IPD-scenario’ results are achieved from a Monte Carlo-study, which hint at a reduction of the standard deviation of the IPD UK Monthly Capital Index returns in between 19.6 to 43.1 percent towards the standard deviation of the market returns. For the scenario of the NCREIF Appreciation Index calculations show that the volatility of index returns could be reduced by 54.6 to 72.3 percent. Since the standard deviation of the returns of the IPD UK Monthly Capital index amounts 4,05 percent for the time span 1987 to 2010, these findings yield an interval estimation of the annualised standard deviation of the IPD market returns in between 5.04 percent and 7.12 percent. Analogously, the standard deviation of the NCREIF Aprreciation Index amounts 4,48 percent for the time span of 1980 to 2010. So an annualised standard deviation of the NPI market returns in between 9.87 percent and 16.17 percent can be calculated.
For the present thesis, additionally investment risks of commercial property markets are investigated, differentiated for investment horizons. Outcomes of Monte Carlo-studies show that distortive influences of appraisal phenomena on index returns are reduced in higher periodicity of time series analysis. Thus, for medium-term to long-term investment horizons, more accurate estimations of investment risks from index returns are possible than for short term investment horizons. Furthermore, autocorrelation in the market returns themselves is reduced with growing periodicity length. This additionally offers a better assessment of investment risks for long-term investment horizons. A contrary effect results from less available index returns for time series analysis for long term investment horizons. Isolated, this has a tendency to effect a more imprecise prognosis of risks for long term investment horizons. Together the three effects ensure that from returns of appraisal based indices more exact prognosis of investment risks for medium-term horizons can be produced.
Another main theme of the thesis is the evaluation of correction procedures for appraisal-based indices which have been proposed in the scientific literature in the past 25 years. From the application of a correction procedure to the returns of an appraisal-based index, a return series should be achieved, which equals the return series of market values.
Initially, correction procedures are presented and modifications for them are discussed. The correction procedures are used to transform the IPD UK Monthly Capital Index for UK commercial properties and the NCREIF Appreciation Index for commercial properties on the market of the USA. The results for the different correction procedures are compared. Since very different 'corrected' returns series were gained from the procedures which do not match, it is concluded, that the series cannot all together represent the true performances on a respective market. Therefore it is supposed that the predominant part of the procedures is not qualified for a correction of appraisal-based indices, i.e. cannot contribute to the finding of actual market values.
To confirm this, results from an investigation are presented, in which an analysis is made to determine if, from the application of a single correction procedure to different time frames of both index series, stable results are achieved. For some correction procedures no stable results were gained for the different time frames, measured by different stability criteria. These unstable, partly strong varying results for partly intersecting time series are not plausible for a practical correction procedure to gain market returns.
In order to evaluate the correction procedures, additional investigations were performed with the Monte Carlo-method. For that purpose, time series of market values and appraisal values were simulated, whose differences were caused by the different ‘smoothing phenomena.’ Indices were calculated on the basis of cross-sectional aggregation of time series for single real estate investments. Then the correction procedures are applied to the simulated index returns and the corrected index returns are compared to the original market returns. It is required, for an ideal correction procedure that corrected index returns match to market returns. Since this result is not gained for any correction procedure, further extenuated requirements were met for a correction procedure that produces acceptable results: An approach is evaluated as qualified for correction of index returns, if the corrected index returns deviate less than the original index returns from market returns for the whole market. Additionally, a correction procedure is evaluated as qualified, if at least the volatility of the corrected index returns deviates less than the volatility of the original index returns from the volatility of the market returns.
From the Monte Carlo-studies the following results were gained: In a significant share of the simulation loops of a Monte Carlo-study ‘corrected’ index returns were calculated, which deviate far stronger than the original index returns from market returns. Corresponding results were gained for the standard deviations. In sum, it may be said for the case of a concrete application, that there is a strong uncertainty about the fact, if by means of a correction procedure a convergence of index returns towards market returns is achieved or if a further divergence is caused. So, the original but not ‘corrected’ index returns should be used for an assessment of the risks of real estate investments.
It is concluded that the volatilities of the original index returns of an appraisal-based index should be used for an assessment of investment risks. In particular, for short-term investment horizons interval estimations rather than point estimations of risks from original index returns are appropriate.
Metadata last modified: 25 Nov 2020 15:32
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