Content

10.2.3 Steuerung von Immobilienanlagen durch Kennzahlen in:

Hanspeter Gondring, Thomas Wagner

Real Estate Asset Management, page 285 - 295

Handbuch für Studium und Praxis

1. Edition 2010, ISBN print: 978-3-8006-3608-2, ISBN online: 978-3-8006-4468-1, https://doi.org/10.15358/9783800644681_285

Bibliographic information
278 10 Controlling und Reporting im Real Estate Asset Management Einheitliche Grundlagen der spezifischen Kennzahlen und Kennzahlen-Parameter fehlen, • insbesondere der allgemeinen Definitionen Eindeutige Flächendefinitionen fehlen oftmals • Unterschiedliche Nutzungsarten und die hohe Heterogenität der Immobilien erschweren • die Vergleichbarkeit von Immobilieninformationen und Datenmaterial Die Suche nach dem „Best Practise“ basiert auf Vertrauen, wobei sich die Konkurrenz oftmals verschlossen hält. Das Finden echter Benchmarking Partnerschaften ist oftmals nicht einfach aber unumgänglich, wenn nicht nur auf Fachzeitschriften, Literatur, Datenbanken, Verbandsinformationen, etc. zurückgegriffen werden soll.18 Somit liegen die Probleme in der Praxis, vor allem bei der Suche nach dem geeigneten „Best Practise“. Die Entwicklung des Real Estate Asset Managements wird zeigen, inwieweit sich Partnerschaften oder Verbände auf diese Probleme einstellen und organisieren werden. 10.2.3 Steuerung von Immobilienanlagen durch Kennzahlen 10.2.3.1 Grundprinzipien der Kennzahlenbildung Im Rahmen des professionellen und proaktiven Real Estate Asset Management ist es wichtig, den Trend zum konsequenten und analytischen Immobilienmanagement aufzugreifen und die Immobilie als aktiv zu managenden Vermögenswert anzusehen.19 Kennzahlen stellen ein hervorragendes Analysewerkzeug dar, um den oben genannten Ansprüchen gerecht zu werden, maßgebliche Grundlage hierfür sind fundierte und präzise Informationen. Kenntnisse über Vorgänge und Zustände können Sachverhalte mittels Kennzahlen bewertbar und vergleichbar machen.20 Sie beschreiben reale, quantitativ erfassbare Sachverhalte sowie deren Zusammenhänge präzise und konzentriert in numerischen Größen. Kennzahlen ermöglichen somit eine schnelle und prägnante Information sowie die problemlose Verarbeitung in EDV-Systemen. Analysen und Vergleiche innerhalb sowie außerhalb des betreuten Portfolios lassen sich weitestgehend automatisieren.21 Um den Kennzahlen eine hohe Aussagefähigkeit zu gewährleisten, müssen sie bestimmten Anforderungen genügen. Die Einsatzfähigkeit der Kennzahl wird von dem jeweiligen Erfüllungsgrad der nachfolgend aufgelisteten Kriterien determiniert:22 Wirtschaftlichkeit • Flexibilität • Automatisierbarkeit • Stabilität • Validität • Aktualität • Objektivität • Welche Kennzahlen im Real Estate Asset Management gebräuchlich und welche ausreichend sind ist pauschal nicht zu sagen, sicher ist allerdings, dass sie abhängig sind von Größe und Ausrichtung des betreuten Portfolios, Investitionsstrategien, etc. Innovatives Real Estate Asset 18 Vgl. Hellerforth, M. (2001), S. 310 f. 19 Vgl. Metzner, S./Erndt, A. (2006), S. 136. 20 Vgl. ebenda, S. 145 f. 21 Vgl. Metzner, S. (2002), S. 150 f. 22 Vgl. Metzner, S./Erndt, A. (2006), S. 146. 27910.2 Controlling von Immobilien und Immobilienportfolios Management richtet sich individuell auf Schwachstellen in der Portfoliobetreuung um Verbesserungspotenziale zu nutzen. Bei der Bildung von Kennzahlen können bspw. absolute (Einzelzahlen, Summen, Differenzen, Mittelwerte) und relative Kennzahlen (Beziehungszahlen, Gliederungszahlen, Indexzahlen etc.) nach statistischen Kriterien unterschieden werden.23 Relative Kennzahlen (allgemein Beobachtungszahl/Bezugszahl) weisen eine höhere Aussagekraft und größere Allgemeingültigkeit als Einzelgrößen auf, sie machen somit das Erkennen von Zusammenhängen und das Vergleichen zwischen Untersuchungsobjekten möglich. Die zu erhebenden Daten lassen sich in monetäre und nicht monetäre Größen unterscheiden, für sie gelten spezifische Erfassungs- und Verarbeitungsanforderungen. Monetäre Messgrößen lassen sich in Geld bewerten, somit kann eine Verrechnung von mehreren Größen einfach vollzogen werden. Nicht monetäre Größen hingegen sind meist Mengen- oder Zeitgrößen, sie werden vor allem bei technischen Analysen verwendet. Die Kombination aus beiden ist grundsätzlich möglich, allerdings ist darauf zu achten, dass sie in engem Zusammenhang stehen, damit sie Verursachungsgerecht gebildet werden können.24 10.2.3.2 Aufbau eines hierarchischen Kennzahlensystems Für den Zweck der Steuerung von Immobilien (-portfolios) werden lediglich wenige, ausgewählte Kennzahlen für die jeweilige organisatorische Einheit verwendet, die mehrere Daten miteinander verknüpfen und in Form einer Berechnung einen aggregierten Wert ausweisen. Durch das höhere Aggregationsniveau ist ein rasches Erkennen eines Sachverhaltes möglich, ohne dass die einzelnen Komponenten der Kennzahl einzeln betrachtet werden. Auf Basis dieser Steuerungskennzahlen können daraufhin entweder Maßnahmen eingeleitet oder weitere, detailliertere Kennzahlen zur genaueren Ursachenanalyse ausgewertet werden.25 Anhand der Steuerungskennzahl „Netto-Mieterlöse (Ist)“, die in der folgenden Abbildung dargestellt ist, wird das Prinzip des hierarchischen Aufbaus veranschaulicht. Die Netto- Mieterlöse (Ist) drücken aus, wie viel Erlöse aus einem Objekt aus Sicht des Eigentümers am Ende einer Periode verbleiben. Die Kennzahl ist eine wichtige Komponente im Rahmen der Beurteilung der Wirtschaftlichkeit eines Objektes. Dazu wird im ersten Schritt die Ist-Netto- Kaltmiete um die nicht umgelegten Bewirtschaftungskosten reduziert. Diese unterteilen sich in nicht umgelegte Betriebs-, Instandhaltungs- und Verwaltungskosten. Die Ist-Netto- Kaltmiete kann weiter in die Komponente Soll-Netto-Kaltmiete (das, was laut Mietvertrag bezahlt werden soll) und den Positionen, die die Erlöse reduzieren, unterteilt werden. Dies sind üblicherweise Mietrückstände, Mietausfall und Erlösschmälerungen, die sich wiederum aus Miet-Incentives, Mietminderungen und Erlös schmälerun gen aufgrund von Leerstand zusammensetzen. Falls erforderlich, kann bei Leerstand nach verschiedenen Leerstandsgründen differenziert werden.26 Dieses Beispiel verdeutlicht, warum es sinnvoll ist, Kennzahlen in einer hierarchischen Struktur zu aggregieren. Zunächst wird die Spitzenkennzahl (hier: Ist-Mieterlöse), für die ein Schwellenwert vorgegeben wird, kontrolliert und zum Zwecke der Steuerung genauer analysiert. Bei Unterschreitung des Schwellenwertes nach unten erfolgt eine Ursachenanalyse auf Ebene der nachgelagerten Knoten, die die Erlöse (hier: Ist-Netto-Kaltmiete) und die Kosten abdecken (hier: nicht umgelegte Bewirtschaftungskosten). Da auch auf dieser Ebene 23 Vgl. Metzner, S./Erndt, A. (2006), S. 148. 24 Vgl. ebenda, S. 150 f. 25 Vgl. Haub, C. (2007), S. 231. 26 Vgl. ebenda, S. 231. 280 10 Controlling und Reporting im Real Estate Asset Management Schwellenwerte vorgegeben werden, beschränkt sich die Analyse auch wieder nur auf den „Kennzahlenast“, dessen Schwellenwert durchbrochen wird. Die Analyse von Abweichungen und deren Ursachen kann durch die hierarchisch aggregierte Struktur wesentlich vereinfacht und beschleunigt werden. Durch die Möglichkeit, Knoten auf nachgelagerten Ebenen wiederum als Kennzahl abzubilden, ist es möglich, Kennzahlenwerte bis in die einzelnen Verästelungen weiterzuverfolgen und die Ursache für erkannte Probleme systematisch zu untersuchen. Im Rahmen der Ausgestaltung eines umfassenden Kennzahlensystems sollten für die unterschiedlichen Bereiche, die analyse- und steuerungsrelevante Inhalte des Real Estate Asset Managements darstellen, spezifische Kennzahlen definiert werden. Die folgende Abbildung vermittelt einen Überblick über die für das Real Estate Asset Management und Portfoliomanagement relevanten Bereiche, zu denen die einzelnen Kennzahlen zusammen gefasst werden können. Die Bildung von Kennzahlengruppen ermöglicht in diesem Zusammen hang, eine Vielzahl von Einzelkennzahlen inhaltlich zu ordnen und sicherzustellen, dass die für das Real Estate Asset Management relevanten Bereiche ausführlich durch Kennzahlen beschrieben werden. Dabei muss eine Kennzahl nicht unbedingt eine berechnete Größe sein, sondern kann durchaus aus einem sog. „Quelldatum“ bestehen, das so direkt als Datenfeld im transaktionalen Informationssystem vorliegt. Ein Beispiel für ein solches Quelldatenfeld wäre beispielsweise das Baujahr oder die Ist-NettoKaltmiete pro m2.28 27 Vgl. Haub, C. (2007), S. 231. 28 Vgl. ebenda, S. 232. vorübergehender Leerstand wegen Nicht umgelegte Bewirtschaftungskosten Ist-Netto Mieterlöse Ist-Netto-Kaltmiete Soll-Netto-Kaltmiete Mietrückstand Mietausfall Erlösschmälerung Nicht umgelegte Betriebskosten Mietfläche Mietzins /m² Marktmiete / m² (nur bei Leerstand) zuletzt bezahlte Miete / m² (nur bei Leerstand) Mietrückstand < 90 Tage Mietrückstand Mietrückstand Mietincentives Mietminderung Leerstand Nicht umgelegte Instandhaltungskosten Nicht umgelegte Verwaltungskosten dauerhafter Leerstand wegen Instandhaltung / Modernisierung Nicht-Vermietung / Fluktuation Projektentwicklung (Planungsphase) Projektentwicklung (Bauphase) Abbruch Verkaufsabsicht Nicht-Vermietbarkeit + + – – – – + + ++ + + x + + + + + + + > 90 Tage < 180 Tage > 180 Tage Hierarchischer Kennzahlenbaum (Ist-Mieterlöse)Abbildung 141: 27 28110.2 Controlling von Immobilien und Immobilienportfolios Mit denen im Folgenden dargestellten Kennzahlengruppen können in den meisten Fällen die für die Unterstützung des Real Estate Asset Managements und Portfoliomanagements erforderlichen Informationsbedarfe in Form von konkreten Kennzahlen abgedeckt werden. Die als Beispiel benannten Kennzahlen sind als Auszug zu verstehen und können durch eine Vielzahl weiterer Kennzahlen ergänzt werden. 10.2.3.3 Steuerung mithilfe einer Renditegröße als Spitzenkennzahl Der hierarchische Aufbau eines Kennzahlensystems erlaubt eine effiziente Objekt- und Portfoliosteuerung, da mittels einer Spitzenkennzahl mögliche Abweichungen und Fehlentwicklungen auf nachgelagerten Ebenen bereits auf der obersten Ebene erkannt werden können. Als 29 Vgl. Haub, C. (2007), S. 233. • Break-even-Mietzins • Buchgewinn • Deckungsbeitrag • Netto-Anfangsrendite • Total Return • Wertänderungsrendite • etc. • Ist-Netto Kaltmiete pro m² • Ist-Mieterlöse • Soll-Mieterlöse • Erlösschmälerung • Mietrückstand • Nebenkostenvorauszahlung • etc. Erlöse • Bewirtschaftungskosten • Bewirtschaftungskostenquote • Betriebskosten • Instandhaltungskosten • Verwaltungskosten • etc. Kosten • Altlasten – Höhe • auslaufende Mietverträge (flächen- / wertgewichtet) • durchschn. Laufzeit d. Mietverträge • Instandhaltungsstau • Leerstandsrate • etc. Risiko • Anschaffungs- / Herstellungskosten • Baufortschritt • werterhöhende Investition • Verkaufserlös • etc. Des-/Investitionen • Abschreibungen • Buchwert • Rückstellungen für Instandhaltungen • Verkehrswert • etc. Bilanz / Werte • Beginn Mietvertrag • Soll-Netto-Kaltmiete • vermietete Fläche • Nebenkostenvorauszahlung • etc. Nutzer / Mietvertrag • bebaute Fläche • Bruttogrundfläche • Grundstücksfläche • Mietfläche • Nutzungsart • Flächeneffizienz • etc. Flächen • Baujahr • Datum der letzten Generalsanierung bzw. Modernisierung • Nutzungseffizienz • etc. Struktur • GFZ (B-Plan) • GRZ (Ist) • Lagequalität (Makrolage) • Lagequalität (Microlage) • Marktmiete • etc. Lage / Markt Ergebnis / Performance Relevante Kennzahlengruppen im Portfolio und Asset Management Abbildung 142: für Immobilien29 282 10 Controlling und Reporting im Real Estate Asset Management eine Möglichkeit der Ausgestaltung einer Spitzenkennzahl bietet sich eine Renditekennzahl an. Der Vorteil der Definition einer Renditekennzahl besteht darin, dass die wesentlichen Faktoren für den Erfolg und die Wirtschaftlichkeit von einzelnen Objekten (oder Portfolios) in die Renditegröße Eingang finden, insbesondere: die erzielten Erlöse und realisierten Erlösschmälerungen, • die Bewirtschaftungskosten (Betriebs-, Instandhaltungs- und Verwaltungskosten), • die getätigten Investitionen sowie • die Wertentwicklung (positiv wie negativ). • 30 Die vorgenannten Eingangsgrößen stellen selbst nachgelagerte Kennzahlen dar, die sich baumartig verfeinern lassen. Insofern können Fehlentwicklungen auf allen Ebenen erkannt und eine gezielte Ursachenforschung betrieben werden. Eine Renditekennzahl betrachtet einen Zeitraum; die Betrachtungsperiode beträgt dabei üblicherweise ein Jahr, in seltenen Fällen werden auch Quartalsbetrachtungen gefordert. Um insbesondere dem Steuerungsziel im Rahmen des Real Estate Asset Managements Rechnung zu tragen, steht als Basis der entsprechenden Berechnungen mit dem Konzept des Total Return der Deutschen Immobilien Datenbank (DID) ein weit verbreitetes und in der Branche akzeptiertes Modell zur Verfügung (vgl. Definition Kapitel 7.5). Im Jahre 2004 hat die Deutsche Immobilien Datenbank GmbH (DID) ihr Konzept zur Ermittlung eines Total Return methodisch geändert. Während bis zum Berichtsjahr 2003 der Total Return in Form von jährlichen geldgewichteten Renditen berechnet wurde, wird der DIX seit 2004 mithilfe zeitgewichteter, monatlicher Renditen ermittelt. Die Aggregation von monatlichen Renditen zu jährlichen Renditen erfolgt daher mittels Verwendung einer Indexreihe. In diesem Konzept kann die Rendite oder Performance eines Immobilienportfolios in seine verschiedenen Komponenten zerlegt werden. Diese Vorgehensweise ermöglicht einerseits eine detaillierte Analyse der Erfolgskomponenten und andererseits die Identifikation von eventuellen Problemkonstellationen. Die von der DID im Rahmen der Ermittlung der jährlichen 30 Vgl. Haub, C. (2007), S. 234. Komponenten des Total ReturnAbbildung 143: Total Return aller Grundstücke Effekt von Zukäufen Effekt von Projektentwicklungen Total Return Bestandsgrundstücke Komponenten des Total Returns Netto-Cash- Flow-Rendite Bewirtschaftungskosten Brutto-Einnahmen Wachstum des nachhaltigen Rohertrags Bewertungseffekt Wertänderungsrendite Effekt von Veräußerungen 28310.2 Controlling von Immobilien und Immobilienportfolios Performance von Bestandsgrundstücken gewählte Vorgehensweise kann als Spitzenkennzahl zum Zweck der Portfoliosteuerung verwendet werden.31 Die oben Renditedefinition des Total Return ermöglicht die Bildung einer Kennzahl, die nachgelagerte Steuerungskennzahlen auf tieferen Ebenen liefert. So setzt sich der Total Return für ein Objekt bzw. ein konstantes Portfolio aus der operativen Rendite (Einfluss der Kosten und Erlöse) und der Wertänderung (Veränderung des Verkehrswertes und der Investitionen) zusammen. Diese beiden Knotenpunkte bauen jeweils auf einer Zähler- und einer Nennergröße auf. In die jeweilige Zähler- und Nennergröße fließen wiederum nachgelagerte Kennzahlen ein, sodass letztendlich ein vollständiger Kennzahlenbaum entsteht, der die wesentlichen Einflussfaktoren für die Performance bzw. die Wirtschaftlichkeit von Immobilien beschreibt. 10.2.3.4 Aufbau von Portfolioanalysen auf Basis eines Kennzahlensystems Das immobilienwirtschaftliche Kennzahlensystem sollte so aufgebaut sein, dass mithilfe unterschiedlicher Analysen zusätzliche Informationen gewonnen werden können. Dies gilt zunächst unabhängig davon, ob die Informationen qualitativer Natur sind, also beschreibende Merkmale darstellen, oder aber quantitative Kenngrößen sind. Als Analysen werden Instrumente zur Anzeige und Verarbeitung von Informationen und Daten verstanden, die auf Kennzahlen beruhen, diese zusätzlich miteinander kombinieren und in einen sinnvollen Kontext stellen. Die nachfolgend beschriebenen Analysetypen unterscheiden sich sowohl hinsichtlich der Anzahl der betrachteten Analyseobjekte als auch hinsichtlich der Möglichkeit, denselben Betrachtungsgegenstand über mehrere Perioden oder aber unterschiedliche Betrachtungsgegenstände zu einem Stichtag bzw. über den gleichen Zeitraum zu vergleichen.32 Betrachtung eines einzelnen Objektes Eine Basisfunktionalität eines Kennzahlensystems besteht in der Bereitstellung von Informationen bezüglich einzelner Immobilienobjekte, d. h. Grundstücke und/oder Gebäude. Diesbezüglich ist ein Zugriff auf Daten, die in einem zentralen bzw. unterschiedlichen dezentralen System für Bestands- und Bewegungsdaten geführt werden, erforderlich. Die im ersten Schritt erforderliche Auswahl eines einzelnen Objektes erfolgt dabei üblicherweise durch direkte Auswahl (z. B. durch Eingabe eines Referenzschlüssels bzw. anhand von Adressdaten). Darüber hinaus kann die Auswahl auch durch eine vorgeschaltete Selektion mithilfe von Kriterien erfolgen. Bei den Kennzahlen kann es sich einerseits um Quellkennzahlen handeln, die den transaktionalen Vorsystemen (z. B. SAP R/3, GES usw.) und weiteren Datenquellen entstammen (z. B. Marktmieten), oder um berechnete Kennzahlen (z. B. Leerstandsrate). Die Auswertung von Kennzahlen über einzelne Objekte stellt somit die einfachste Form der Kennzahlenanalyse dar. Analyse mehrerer Objekte (Portfolioanalysen) Gegenüber der Betrachtung einzelner Objekte kommt die Leistungsfähigkeit des Kennzahlensystems im Rahmen der strukturierten Auswertung von Informationen, die sich auf mehrere Immobilienobjekte (Portfolios) beziehen, zum Ausdruck. Die Kennzahlen werden in diesem Fall in Form von Durchschnitten, Verteilungen oder Summen aggregiert und ausgewertet. Ein notwendiger Schritt vor der Anzeige von Portfoliokennzahlen ist die Auswahl der ge- 31 Vgl. Haub, C. (2007), S. 235. 32 Vgl. ebenda, S. 235. 284 10 Controlling und Reporting im Real Estate Asset Management wünschten Betrachtungsgegenstände mithilfe der Selektion. Neben der einfachen Anzeige von Kennzahlen, die sich auf ein selektiertes Teilportfolio bezieht, können diese auch mit anderen Teilportfolios verknüpft und diesen gegenübergestellt werden. Direkter Objektvergleich/Benchmarking Eine weitere Funktionalität der Analyse innerhalb des Kennzahlensystems ist der Vergleich bzw. die Gegenüberstellung mehrerer Vergleichsobjekte hinsichtlich ausgewählter Kennzahlen. So kann z. B. ein Büroportfolio A in der Region Düsseldorf einem Büroportfolio B der Region Frankfurt gegenübergestellt und die Kennzahl „Leerstandsrate“ analysiert werden. Die ich ergebenden Unterschiede zwischen A und B können dann Ausgangspunkt detaillierter Ursachenanalysen sein. Dieser direkte Vergleich kann sich auf mehrere Einzelobjekte, oder aber auf unterschiedliche Teilportfolios beziehen. Erfolgt der Vergleich eines Objektes bzw. Teilportfolios nicht mit anderen Objekten oder Teilportfolios desselben Unternehmens sondern mit externen (Markt-)Daten, kann die Analyse in Form eines „Benchmarking“ ausgestaltet werden. Diese Daten müssen jedoch häufig zuvor erhoben und im System hinterlegt werden. Neben der Auswertung von Kennzahlen in Bezug auf einzelne oder mehrere lmmobilienobjekte, die zu einem bestimmten Stichtag ermittelt werden, können die gleichen Kennzahlen auch zu unterschiedlichen Stichtagen ermittelt bzw. über Zeiträume aggregiert werden. Dies geschieht üblicherweise in Form von Zeitreihen- bzw. Abweichungsanalysen. Ziel dieser Art der Auswertung ist es, Veränderungen in der Struktur des Portfolios oder der Höhe ausgewählter Kennzahlen über einen bestimmten Zeitraum zu verfolgen und zu analysieren.33 Eine wesentliche Aufgabe im Rahmen der Portfoliosteuerung besteht jedoch in dem Vergleich von Kennzahlen zu unterschiedlichen Stichtagen bzw. im Vergleich zwischen Planwerten und den zu einem späteren Zeitpunkt ermittelten Ist-Werten. Die Betrachtung von Werten zu unterschiedlichen Stichtagen bzw. von Planwerten und tatsächlich eingetretenen Werten (Ist-Werten), wird im Folgenden unter „Abweichungsanalysen“ zusammengefasst. Den Abweichungsanalysen ist gemeinsam, dass das Ergebnis der Analysen in einer ermittelten Differenz (Delta) besteht. Dieses Delta ergibt sich aus der Differenz des einen Wertes, der mit einem zweiten Wert verglichen wird. Folgende Möglichkeiten der Abweichungsanalyse können für die Portfolioanalyse und -steuerung vorgesehen werden: Plan/Ist-Abweichung: Diese Analyse vergleicht den für den Zeitpunkt eines Quartalsendes geplanten Wert mit dem anschließend tatsächlich erreichten Wert. Diese Analyse misst somit, welche Differenz sich zwischen den beiden Werten im Zeitverlauf ergeben hat. Das Maß der Abweichung gibt an, inwiefern das Ziel in Form des Planwertes nicht erreicht wurde. Eine Analyse der Ursachen gibt Hinweise auf mögliche Gegensteuerungsmaßnahmen. Plan/Planabweichung: Bei dieser Analyse wird im Zeitablauf ein vergangener Planwert, der z. B. 2004 für das Jahr 2010 prognostiziert wurde, mit einem aktuelleren Planwert, z. B. dem Wert, der 2007 für das Jahr 2010 prognostiziert wurde, verglichen. Somit werden die Veränderungen der planerischen Annahmen für die Zukunft sichtbar. 33 Vgl. Haub, C. (2007), S. 236. 28510.2 Controlling von Immobilien und Immobilienportfolios Entwicklung der Planwerte: Der zeitliche Verlauf der Planwerte kann entweder in der absoluten Differenz des Wertes eines Zeitpunktes zu dem des nächsten Zeitpunktes erfolgen. Darüber hinaus kann auch eine relative, also prozentuale Steigerung oder ein entsprechender Rückgang angezeigt werden. Ist-/Marktabweichung: Im Gegensatz zu den vorgenannten Abweichungsanalysen, die sich ausschließlich auf das eigene Portfolio beziehen, wird in der Ist-/Marktabweichung der eigene Ist-Wert mit einem externen Marktwert verglichen. Dies ist insbesondere im Rahmen des Vergleichs von z. B. Mietzins oder Bodenwert sinnvoll. Um den Blick auf das Wesentliche zu lenken und den Zusammenhang zwischen Renditeplanung und Ist-Entwicklung auf der Ebene der jeweiligen Kennzahl nicht aus den Augen zu verlieren, hat sich in der Portfoliosteuerung die Einführung von Werttreiberbäumen bewährt. Die Verknüpfung des Bestandsführungssystems mit den einzelnen Elementen der verwendeten Renditekennziffern ermöglicht die automatische Aktualisierung der Werttreiberbäume, so dass Abweichungen in Ihrer Relevanz für die Gesamtrendite rasch erkannt und weiter analysiert werden können. Die Werttreiberbäume können wie in dem in der o.g. Abbildung vorgestellten Beispiel u. a. für eine Gegenüberstellung Budget/Hochrechnung/Ist verwendet werden.35 34 Vgl. Deisenrieder, B. (2007), S. 263. 35 Vgl. ebenda, S. 263. Portfoliosteuerung durch WerttreiberbäumeAbbildung 144: 34 286 10 Controlling und Reporting im Real Estate Asset Management 10.2.3.5 Ausgewählte Kennzahlen des Real Estate Asset Management Der nachfolgende Abschnitt stellt eine Auswahl der wesentlichen Steuerungskennzahlen im Real Estate Asset Management vor: Vertragsmiete Die Vertragsmiete nach gif ist die für die Anmietung des Mietgegenstandes vom Mieter vertraglich geschuldete Miete ohne Nebenkosten. Vertragsmieten, auf die ein vertraglicher Anspruch besteht, deren Höhe oder zeitlicher Anfall jedoch noch nicht eindeutig bestimmbar ist (z.B. bei absehbarer, aber noch nicht eingetretener indexabhängiger Erhöhung), können auf Basis realistischer Annahmen berücksichtigt werden. Variable Mietbestandteile (z.B. Umsatzmieten) gehören ebenfalls zur Vertragsmiete und können zum Ausgleich von Schwankungen mit den vertraglich vereinbarten Vorauszahlungen/ Abschlägen oder mit 1/12 des im Betrachtungszeitraum angefallenen bzw. erwarteten Betrages bei der Ermittlung der monatlichen Vertragsmiete berücksichtigt werden. Mietfreie Zeiten sind ebenfalls bei der Vertragsmiete zur berücksichtigen. Sollmiete Die Sollmiete bzw. Estimated Rental Value (ERV) gibt das Ertragspotenzial einer Immobilie bei unterstellter Vollvermietung an. Dies ist insbesondere bei teilweisem Leerstand von Bedeutung. Die Sollmiete wird durch Addition der Vertragsmiete mit den kalkulierten Marktmieten der leerstehenden Flächen berechnet. Effektivmiete Die Effektivmiete zeigt an, welcher tatsächliche Ertrag durch eine Vermietung – nach Abzug aller mit der Vermietung in Zusammenhang stehenden Kosten – erzielt wurde. Die Effektivmiete dient u.a. als Vergleichsmaßstab für die Wirtschaftlichkeitsbetrachtung bei unterschiedlichen Vermietungsoptionen. mit: T: Feste Laufzeit des Mietvertrags in Monaten MF: Mietfläche in Quadratmeter VMt: Monatliche Vertragsmiete K0: Einmalige Kosten der Vermietung (Makler, Incentives, Ausbaukosten etc.) Kt: Laufende monatliche nicht umlagefähige Kosten d. Mietverhältnisses Gewichtete Mietlaufzeit Die gewichtete Mietlaufzeit bzw. Weighted Average Lease Term (WALT) gibt die mit dem jeweiligen Ertragsanteil der einzelnen Mietverträge gewichtete, durchschnittliche Restlaufzeit der Mietverträge in einem Objekt an. Dies ist insbesondere bei mehreren Mietverhältnissen mit unterschiedlich hohen Quadratmetermieten eine wichtige Kennzahl, um verschiedene Investitionsalternativen hinsichtlich der gesicherten Restlaufzeit des Mietertrags vergleichbar zu machen. mit: N: Anzahl der Mietverträge im Objekt Ti: Restlaufzeit des Mietvertrags i in Monaten VMi: Jährliche Vertragsmiete des Mietvertrags i 28710.2 Controlling von Immobilien und Immobilienportfolios Brutto-Anfangsrendite (BAR) Die Brutto-Anfangsrendite nach der Definition der gif setzt die anfängliche Vertragsmiete mit dem Netto-Kaufpreis einer Immobilieninvestition ins Verhältnis. Sie ist stichtagsbezogen und unabhängig von der individuellen Situation des Investors. Netto-Anfangsrendite (NAR) Bei der Netto-Anfangsrendite nach gif bzw. der Net Initial Yield (NIY) werden die Netto-Mieteinnahmen durch den Bruttokaufpreis (d.h. zzgl. der üblichen Transaktionskosten) dividiert. Sie ist ebenfalls stichtagsbezogen und investorenunabhängig. Objekt-Rendite (ObjR) Die Objektrendite nach gif stellt den in einer Periode erzielten Nettoertrag eines Immobilieninvestments zuzüglich der erzielten Wertänderung (= Objektergebnis) mit dem in der Periode gebundenen Kapital ins Verhältnis. Die Objektrendite ist auf eine Periode bezogen (Monat, Jahr etc.) und unabhängig von der spezifischen Situation des Investors. Das Konzept des Total Returns fällt unter die Kategorie Objektrendite. Investment-Rendite (InvR) Bei der Investment-Rendite nach gif wird das Objektergebnis um investorenspezifische Anpassungen (wie Steuern oder Finanzierungskosten etc.) ergänzt (= Investment-Ergebnis) und auf das eingesetzte Eigenkapital bezogen. In diese Kategorie fällt typischerweise die Eigenkapitalrendite bzw. Return on Equity (RoE). Cash on Cash Return (CoCR) Der Cash on Cash Return setzt den Nettocashflow eines Immobilieninvestments nach Finanzierung und vor Steuern ins Verhältnis mit dem eingesetzten Eigenkapital. Mögliche Wertänderungen des Investments werden beim Cash on Cash Return nicht berücksichtigt. Er ist eine Kennzahl zur Beurteilung der Ertragskraft einer Immobilie aus dem laufenden Cashflow unter Berücksichtigung der spezifischen Finanzierungssituation. Loan to Value (LTV) Die Kennzahl LTV beschreibt das Verhältnis zwischen Darlehensbetrag und dem Marktwert einer Immobilie. Er findet häufig als Obergrenze bei der Kalkulation der Finanzierung im Zusammenhang mit einem Immobilien-Ankauf Anwendung. 288 10 Controlling und Reporting im Real Estate Asset Management Loan to Cost (LTC) Bei der LTC-Kennzahl wird der Darlehensbetrag mit den gesamten (tatsächlichen bzw. kalkulierten) Investitionskosten eines Immobilieninvestments (inkl. Transaktionskosten) ins Verhältnis gesetzt. Interest Cover Ratio (ICR) Die Interest Cover Ratio trifft eine Aussage inwieweit durch die laufenden Nettoerträge aus der Immobilie die laufende Zinsbelastung aus einem Darlehen bedient werden kann. Eine ICR < 1 zeigt an, dass die Zinsen durch den lfd. Cashflow aus der Immobilie nicht mehr vollständig getragen werden können. 10.2.4 Integrierte Planung und Steuerung mithilfe der Balanced Scorecard Das Prinzip der von Robert Kaplan und David Norton entwickelten Balanced Scorecard (BSC), zu deutsch „ausgeglichener Berichtsbogen, beruht darauf, dass nicht mehr ausschließlich monetäre Größen (hard facts) bei der Auswertung von Kennzahlen und Steuerung des Unternehmens herangezogen werden, sondern auch strategische Chancen und Risiken (soft facts).36 Durch die Verknüpfung der Perspektiven werden darüber hinaus ihre wesentlichen Zusammenhänge i. S. v. Ursache-Wirkungsbeziehungen dokumentiert. In einfachen Worten: die BSC ist ein Gerüst von ausgesuchten Kennzahlen/Messgrößen, ergänzt um einen Katalog von strategischen Aktionen, zur Unterstützung der Umsetzung von Erfolgsstrategien. Die Struktur der BSC ist durch vier Perspektiven gekennzeichnet. Bei diesen handelt es sich namentlich um die Finanz-, Kunden-, Prozess- und Potenzialperspektive. Diese bilden die grundsätzliche Geschäftslogik eines Unternehmens und stehen in einem ausgewogenen Verhältnis zueinander. Die einzelnen Perspektiven setzen sich mit unterschiedlichen Fragestellungen auseinander:37 Finanzperspektive Welche Ziele leiten sich aus den finanziellen Erwartungen der Kapitalgeber ab? In der Finanzperspektive finden sich die klassischen finanziellen Kennzahlen, wie beispielsweise Rentabilitäts-, Umsatz-, Cashflow- oder Kostenkennziffern. In ihnen spiegeln sich wirtschaftliche Konsequenzen früherer Aktionen wider und zeigen an, ob die Umsetzung von Unternehmensstrategien eine Ergebnisverbesserung bewirkt. Kundenperspektive Welche Ziele sind hinsichtlich Struktur und Anforderungen unserer Kunden zu setzen, um unsere finanziellen Ziele zu erreichen? Innerhalb der Kundenperspektive werden Kunden- bzw. Marktsegmente identifiziert, in denen das Unternehmen konkurriert. Kennzahlen beziehen sich einerseits auf die Beziehung zwischen Unternehmen und Kunden (z. B. Kundenzufriedenheit/ -treue) und andererseits auf den Markterfolg (z. B. Marktwachstum/-anteil). 36 Vgl. Gondring, H., Wagner, T. (2007), S. 112. 37 Vgl. Homann, K., Schäfers, W. (2004), S. 213.

Chapter Preview

References

Zusammenfassung

Asset Management ist das beherrschende Thema der immobilienwirtschaftlichen Fachöffentlichkeit seit Anfang 2006. Grund für diese beachtliche Entwicklung ist die dominierende Präsenz ausländischer Investoren auf dem deutschen Immobilienmarkt in der jüngeren Vergangenheit. Diese Investoren - zumeist aus dem angelsächsischen Raum - importierten gleichermaßen ein neues Anspruchsdenken, was die professionelle Betreuung von Immobilien betrifft. Ausgehend von dem Asset Management-Ansatz aus der Finanzwirtschaft wird das aktive Wertmanagement der Immobilien nach international kompatiblen Standards erwartet. Diese Entwicklung bedeutet auch einen kontinuierlichen Reifeprozess der Assetklasse Immobilie als kapitalmarktfähige Anlage. Die immer stärkeren Auswirkungen der globalen Finanzmärkte (vgl. Subprime-Krise) erfordern ein professionelles Asset Management für Immobilien auch in Deutschland.

Dieses Handbuch stellt das komplexe Thema in übersichtlicher und umfassender Form dar.

- Begriffsdefinition und Einordnung

- Ziele und Aufgaben

- Der Wertschöpfungsprozess

- Theoretische Grundlagen

- Immobilien und Kapitalmarkt

- Aspekte der Bewertung und Bilanzierung

- Performancemessung für Immobilienportfolios

- Investment- und Wertschöpfungsstrategien

- Risikomanagement für Immobilien

- Controlling und Reporting

- Informationsmanagement und Informationstechnologie

- Real Estate Asset Management in der Investment-Phase

- Real Estate Asset Management in der Bestandsphase

- Real Estate Asset Management in der Exit-Phase

- Markt und Wettbewerb im Real Estate Asset Management

- Anbieter Real Estate Asset Management

- Immobilienkennzahlen und Formeln

Prof. Dr. oec. Hanspeter Gondring FRICS, Studiengangsleiter Immobilienwirtschaft im Institut für Finanzwirtschaft an BA Stuttgart/University of Cooperative Education und wissenschaftlicher Leiter der ADI Akademie der Immobilienwirtschaft.

Dipl.-Kfm. Thomas Wagner, MRICS war über 8 Jahre Leiter des Bestands- und Portfoliomanagements bei der Union Investment

Real Estate AG. Seit 2005 betreut er internationale Investoren in den Bereichen Asset Management und Investment Management.

Das Buch richtet sich in erster Linie an Praktiker, die ihr Wissen in diesem Bereich erweitern wollen. Hier kommen insbesondere Mitarbeiter und Führungskräfte von Unternehmen in Betracht, die mittelbar oder unmittelbar mit Asset Management Themen konfrontiert sind, d.h. Immobilienverwalter, Projektentwickler, Immobilien-Berater, Makler, Fonds, Immobilien-AGs etc.

Es richtet sich aber auch an Studenten immobilienwirtschaftlicher Studiengänge und Teilnehmer von Aufbaustudiengängen bzw. Weiterbildungslehrgängen.