Optimierung des Wertes von institutionellen Immobilienportfolios mit maschinellem Lernen

27 / 04 / 22 - 0 minute read

Herkömmliche lineare Modelle zeigen, dass die Vertragsmieten nur 5 % unter den geschätzten Mieten liegen, während Modelle des maschinellen Lernens ein zwei- bis dreimal höheres Potenzial für Mietsteigerungen ermitteln.

Autor

Dr. Marcelo Cajias

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Optimierung des Wertes von institutionellen Immobilienportfolios mit maschinellem Lernen

Künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere Methoden des maschinellen Lernens (ML) bieten zunehmend wertvolle Alternativen zur Beantwortung von Fragen in der Immobilienforschung und -praxis.

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Optimierung des Wertes von institutionellen Immobilienportfolios mit maschinellem Lernen

Dr. Marcelo Cajias

Head of Data Intelligence

Marcelo Cajias leitet den Bereich Data Intelligence, der Teil des Teams für Anlagestrategie und Research bei PATRIZIA ist. In seiner Funktion ist er für das globale Portfolio an analytischen Lösungen und Dashboards verantwortlich, die strategische Investitionsentscheidungen mit Hilfe von beobachteten und unbeobachteten Machine-Learning-Prognosemodellen für verschiedene Anlageklassen unterstützen. Marcelo studierte Betriebswirtschaftslehre an der Universität Regensburg in Deutschland mit den Schwerpunkten Statistik, Ökonometrie und Immobilienökonomie. Er promovierte mit einer Arbeit über die wirtschaftlichen Auswirkungen von Nachhaltigkeit auf börsennotierte Immobilienunternehmen.

Seine Forschungsergebnisse wurden in verschiedenen internationalen Fachzeitschriften veröffentlicht und er wurde mit dem RICS Best Paper Award und dem Deutschen Forschungspreis für Immobilienwirtschaft ausgezeichnet.