Rekursive Schätzverfahren für die Bestimmung von Regressionsmodellen in der Wertermittlung

In der Wertermittlung wird seit Beginn der 80er Jahre die multiple lineare Regressionsanalyse für das indirekte Vergleichswertverfahren eingesetzt. Für Stichproben, in denen eine ausreichende Anzahl von Kauffällen vorliegen, hat es sich als das marktnächste Verfahren etabliert und kommt in den sachlichen Teilmärkten wie freistehenden Ein- und Zweifamilien­häusern, Eigentumswohnungen, u. ä. zum Einsatz. Die Daten im multiplen Regressionsmodell sollen nun in die unkorrelierten und gleichgenauen Zielgrößen zerfallen, die beispielsweise durch Kauffälle zu verschiedenen Zeiten gewonnen sind. Ziel ist es, nicht zu warten, bis sämtliche Daten vorliegen, um dann die unbekannten Regressions­koeffizienten zu schätzen, sondern die Änderung der Schätzwerte soll jeweils aufgrund der vorliegenden Daten berechnet werden. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde ein Ausgleichungsansatz zur rekursiven Schätzung von Regres­sionskoeffizienten entwickelt. Die theoretisch erarbeiteten Grundlagen und die implementierte rekursive multiple Regressionsanalyse wurden auf eine reale Stichprobe von Kauffalldaten angewandt, die durch den Gutachterausschuss für Grundstückswerte Osnabrück aus den Jahren 2008 bis 2012 zur Verfügung gestellt wurden. Für die Elimination der Ausreißer in den jeweiligen Stichproben wurde das Data-Snooping nach Baarda implementiert. Die Arbeit wurde vervollständigt durch die Implementierung eines umfangreichen Matlab-Codes für die unterschiedlichen ange­wendeten Methoden.