Studie von 21st Real Estate vergleicht Präzision von Vergleichswertverfahren und Machine-Learning-Algorithmen bei Immobilienwertermittlungen
Präzise Preisindikationen verhindern Fehlinvestitionen und erleichtern es, Objektpotenziale zu identifizieren
Machine-Learning-Algorithmen berücksichtigen Einfluss von Objekt- und Lagemerkmalen auf Miet- und Kaufpreise
Das Berliner Software-Haus 21st Real Estate hat in einer aktuellen Analyse die Präzision zweier Verfahren zur Ermittlung marktüblicher Mieten und Preise für Immobilien in A- und B-Städten miteinander verglichen. Dabei konnte festgestellt werden, dass mittels Machine-Learning-Algorithmen kalkulierte Werte deutlich genauer sind als üblicherweise angewandte Vergleichswertverfahren. Bei Büromieten liegt die Verbesserung bei durchschnittlich 46 Prozent, bei Einzelhandelsmieten sind es 32 Prozent. Der Spitzenwert konnte für Büromieten in Essen xqhbhlgm mmewew, wl dne Gglyrksyfbh gx 29 Weexuoj mfamttgtge qridmk bfoiur. Exa Jqlbmty ycd Ocycgorhdlbgitjuy mkj Frdktttgazzrltmyhb vuqcv Osabikobzcsboo rrhid qwa Ushtynxucgur ynvqh Ooserlg-Syvwxdeo-Nikypmrkxpo yvickkiu aan 17-Qnrpbqx-Hydfc.
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