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Das Risiko einer Immobilienpreisblase ist in Deutschland sowie in den meisten OECD-Ländern hoch

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  • Konstantin A. Kholodilin
  • Claus Michelsen

Abstract

Die Preise für Immobilien sind in vielen Ländern in den vergangenen Jahren deutlich gestiegen und es wächst die Sorge, dass sich erneut spekulative Preisblasen bilden. Für politische Entscheidungsträger kann es dabei schwer sein, den richtigen Zeitpunkt für regulierende Eingriffe in den Markt zu erkennen. In diesem Bericht wird gezeigt, wie moderne Methoden des maschinellen Lernens genutzt werden können, um spekulative Preisübertreibungen frühzeitig vorherzusagen. So zeigen die Prognosemodelle, dass die Risiken in vielen OECD-Ländern wieder sehr hoch sind. In Deutschland ist eine explosive Preisentwicklung festzustellen, die sich von den Erträgen von Immobilien entkoppelt hat. Allerdings weist das Prognosemodell darauf hin, dass sich das Risiko in den kommenden Monaten auf hohem Niveau etwas reduzieren wird. Leider ist das Instrumentarium prophylaktischer Maßnahmen in Deutschland noch nicht ausreichend. So fehlt es beispielsweise an Eingriffsmöglichkeiten, die auf die Verschuldungsobergrenzen von Haushalten abstellen. Auch ist unklar, ab wann die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) in den Markt eingreifen kann.

Suggested Citation

  • Konstantin A. Kholodilin & Claus Michelsen, 2019. "Das Risiko einer Immobilienpreisblase ist in Deutschland sowie in den meisten OECD-Ländern hoch," DIW Wochenbericht, DIW Berlin, German Institute for Economic Research, vol. 86(32), pages 547-555.
  • Handle: RePEc:diw:diwwob:86-32-1
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    Cited by:

    1. Wolfgang Kloppenburg, 2021. "Are Real Estate Prices Evolving into an Asset Price Bubble?," ACTA VSFS, University of Finance and Administration, vol. 15(1), pages 36-48.

    More about this item

    Keywords

    Early warning system; speculative housing price bubble; panel logit; decision tree; random forest; support vector machine;
    All these keywords.

    JEL classification:

    • C25 - Mathematical and Quantitative Methods - - Single Equation Models; Single Variables - - - Discrete Regression and Qualitative Choice Models; Discrete Regressors; Proportions; Probabilities
    • C53 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric Modeling - - - Forecasting and Prediction Models; Simulation Methods
    • E32 - Macroeconomics and Monetary Economics - - Prices, Business Fluctuations, and Cycles - - - Business Fluctuations; Cycles

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