The primary aim of this dissertation is to advance scholarly understanding of how the intrinsic characteristics of real estate, namely its location dependence and asset heterogeneity, shape asset pricing in publicly traded real estate capital markets. Against the backdrop of the U.S. REIT market as a highly relevant and transparent segment of securitized commercial property, the thesis draws attention to a notable gap in the asset pricing literature, in that the fundamental nature of the underlying real estate has received comparatively little attention as a driver of capital market returns and financing costs. To address this, the dissertation uses a set of empirical approaches that deploy the predictive power of modern machine learning while preserving the transparency and interpretability of econometric methods. The resulting evidence, spanning property-type exposure, local market volatility, geographic diversification and forward-looking physical climate hazards, offers a more granular view of how real estate and capital markets are intertwined, with practical relevance for REIT managers, investors and regulatory authorities.

Diese Dissertation verfolgt das Ziel, das wissenschaftliche Verständnis darüber zu vertiefen, wie die grundlegenden Eigenschaften von Immobilien, insbesondere ihre Standortgebundenheit und Heterogenität, die Preisbildung an börsennotierten Immobilien-Kapitalmärkten prägen. Am Beispiel des US-amerikanischen REIT-Marktes als besonders relevantem und transparentem Segment verbriefter Gewerbeimmobilien zeigt die Arbeit, dass die fundamentalen Charakteristika der zugrundeliegenden Immobilien als Treiber von Kapitalmarktrenditen und Finanzierungskosten in der bisherigen Forschung erstaunlich wenig Beachtung gefunden haben. Um diese Lücke zu schließen, kombiniert die Dissertation moderne Machine-Learning-Verfahren mit klassischen ökonometrischen Methoden und verbindet damit Vorhersagekraft mit statistischer Transparenz und Interpretierbarkeit. Die gewonnenen Erkenntnisse zu Immobilientyp-Exposition, lokaler Marktvolatilität, geografischer Diversifikation und vorausschauenden physischen Klimarisiken ermöglichen ein differenzierteres Bild der Verflechtung von Immobilien- und Kapitalmärkten und liefern konkrete Anhaltspunkte für REIT-Manager, Investoren und Aufsichtsbehörden.