The dissertation “Understanding the Dynamics of REIT Equity and Debt Markets with Machine Learning” analyzes U.S. REIT equity and bond markets using machine learning and explainable AI methods. It consists of three papers: first, it examines time-varying drivers of REIT returns and volatility; second, it studies how local real estate market risk and geographic diversification affect REIT bond risk premia; third, it analyzes how disclosure tone in REIT financial reports influences bond yields. Overall, the dissertation shows that REIT pricing dynamics are non-linear, time-varying, and shaped by both quantitative market factors and qualitative information.

Die Dissertation „Understanding the Dynamics of REIT Equity and Debt Markets with Machine Learning“ untersucht US-amerikanische REIT-Aktien- und Anleihemärkte mithilfe von Machine Learning und Explainable AI. Sie besteht aus drei Papers: Erstens werden zeitvariable Einflussfaktoren von REIT-Renditen und Volatilität analysiert; zweitens wird untersucht, wie lokale Immobilienmarktrisiken und geografische Diversifikation die Risikoprämien von REIT-Anleihen beeinflussen; drittens wird gezeigt, wie der Tonfall in REIT-Finanzberichten auf Anleiherenditen wirkt. Insgesamt zeigt die Arbeit, dass REIT-Bewertungen stark nicht-linear, dynamisch und sowohl durch Marktdaten als auch durch qualitative Informationen geprägt sind.