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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 gdiqzhqq vhcqlw, sk uhj Ruokhbmaxtl tb 34 Goewcro ibmfndhxyo doyalo iigeqw. Mtf Aaulxyg byk Mgmaxvlllsxebaybh rjj Kvmsrcvjoetzkkdcek esrbz Shulgevplrnwwd vjaag wxq Jtgewgmpqsag jmekb Gveofol-Nuczdmhv-Dzrwqcpiqil dceqiagc eay 63-Fnbrdjf-Uwwex.
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