Einleitung:
Die Wohnungswirtschaft in Deutschland steht derzeit vielfältigen und bisher nicht gekannten Herausforderungen gegenüber. Der demographische Wandel, die Klimaschutzproblematik, zunehmende Leerstände in strukturschwachen Regionen, sowie steigende und immer stärker individualisierte Ansprüche an den Wohnkomfort erfordern schlüssige Konzepte für die Entwicklung der Wohnungsbestände.
Eine besondere Bedeutung kommt dabei Maßnahmen zur Verringerung des Energieverbrauchs zu, da sie durch Reduktion der CO2-Emissionen einen wesentlichen Beitrag zur Zukunftsfähigkeit des deutschen Immobilienbestandes leisten können. Dabei stellt sich die Frage, ob der Einsatz energieeffizienter Passivhaus-Technologien im Gebäudebestand nicht nur erheblich zum Klimaschutz beitragen, sondern zugleich auch den wirtschaftlichen Rentabilitätsanforderungen genügen kann.
Diese Diplomarbeit untersucht daher die relative wirtschaftliche Vorteilhaftigkeit einer Sanierung mit Passivhaus-Technologien aus Investorensicht.
Gang der Untersuchung:
Im Zentrum der Analyse stehen typische Mehrfamilienhäuser der 50er und 60er Jahre. Nach der Definition grundlegender Begriffe, der Darstellung der methodischen Grundlagen der Arbeit und der Einführung wichtiger Prämissen werden zunächst Szenarien für mögliche Zukünfte entwickelt. Auf Grundlage dieser Szenarien wird ein Simulationsverfahren durchgeführt. Zunächst wird dazu in einer Vorsimulation eine künstliche Gebäudestichprobe generiert.
Um die relative Vorteilhaftigkeit von Passivhaustechnologien beurteilen zu können, werden drei alternative technologische Sanierungsvarianten definiert. Eine „Minimalsanierung“ stellt dabei den Basisfall für die dynamische Investitionsrechnung dar. Die beiden weiteren Varianten sind zum einen eine Sanierung auf den technischen Standard eines Neubaus, zum anderen eine Sanierung mit Passivhaustechnologien auf den energetischen Standard eines sog. 3-Liter-Hauses. Diese beiden Alternativen werden (relativ zum Basisfall) anhand von 10.000 künstlichen Untersuchungsobjekten analysiert.
Ähnlich dem Vorgehen bei einer herkömmlichen simulativen Risikoanalyse werden die Ausprägungen der Einflussgrößen auf die beiden Zielgrößen Lebenszykluskosten und Kapitalwert durch Zufallsziehung mit Monte-Carlo-Methode gemäß den zugrunde gelegten Wahrscheinlichkeitsverteilungen bestimmt.
Die errechneten Kapitalwertverteilungen werden dann verglichen und statistisch ausgewertet. Außerdem werden Sensitivitätsanalysen durchgeführt und die wichtigsten Erfolgsfaktoren für den Einsatz von Passivhaustechnologien bei der energetischen Sanierung des Wohnungsbestands identifiziert. Auf Grundlage der Ergebnisse erfolgt eine Abschätzung des betriebswirtschaftlich optimalen Technologieeinsatzes bei der Gebäudesanierung in der derzeitigen Situation und in der Zukunft.
Die Arbeit schließt mit einigen Ausführungen, die über das rein betriebswirtschaftliche Potential der Passivhaustechnologien hinausweisen, und zeigt die zunehmende Akzeptanz der Technologie sowohl bei den Mietern als unmittelbaren Nutznießern, als auch bei den Investoren auf. Dabei wird die Bedeutung der raschen bundesweiten Einführung eines sog. ökologischen Mietspiegels nochmals deutlich.
Inhaltsverzeichnis:
Abkürzungsverzeichnis
Symbolverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Problemstellung und aktueller Bezug
1.2 Zielsetzung und Hypothese
1.3 Methodik und Ablauf der Untersuchung
2. Grundlagen der Untersuchung
2.1 Grundlegende begriffliche Abgrenzungen 2.1.1 Passivhaus-Technologien
2.1.2 Der ökologische Mietspiegel
2.1.3 Investorengruppen
2.2 Methodische Grundlagen 2.2.1 Lebenszykluskosten-Analyse
2.2.2 Kapitalwertmethode
2.2.3 Risikoanalyse und Monte-Carlo-Methode
2.2.4 Szenario-Analyse
2.3 Prämissen 2.3.1 Bautypologie und Gebäudegeometrie
2.3.2 Sanierungsmaßnahmen und Nutzereinflüsse
2.3.3 Steuern, Finanzierung und öffentliche Förderung
2.3.4 Sonstige Prämissen
3. Entwicklung von Szenarien
3.1 Analyse der Ausgangssituation 3.1.1 Kritische Deskriptoren
3.1.2 Cross-Impact-Analyse
3.2 Prognose der Entwicklungen 3.3 Synthese – Szenarioformulierung 3.3.1 Szenario „Status Quo“
3.3.2 Szenario „Trend“
3.3.3 Szenario „Faktor 10“
3.4 Strategieentwicklung – Handlungsalternativen des Investors 3.4.1 Der Basisfall
3.4.2 Die Referenzvariante
3.4.3 Die Zielvariante
3.5 Szenarien-Alternativen-Matrix
4. Entwicklung des Simulationsmodells
4.1 Modellelemente
4.2 Modellstrukturen
4.2.1 Berechnungsansätze für ökonomische Größen
4.2.2 Berechnungsansätze für technische Größen
4.2.3 Berechnungsansätze für statistische Größen
4.3 Konzeption der szenariobasierten simulativen Lebenszyklus-Erfolgsanalyse
5. Datengewinnung und Datenstruktur
5.1 Daten zur Generierung der Gebäudestichprobe 5.2 Daten zur Lebenszykluserfolgs-Simulation 5.2.1 Deterministische Größen
5.2.2 Stochastische Größen
6. Ergebnisse und Implikationen
6.1 Allgemeine Simulationsergebnisse 6.1.1 Darstellung der Ergebnisse – Szenario „Status Quo“
6.2.2 Darstellung der Ergebnisse – Szenario „Trend“
6.2.3 Darstellung der Ergebnisse – Szenario „Faktor 10“
6.2 Analyse und Interpretation 6.3 Schlussfolgerungen
7. Schlussbetrachtung
Anhang
Literaturverzeichnis
Versicherung
Lebenslauf
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