Simulationsbasierter Ertragswert als Ergänzung zum Verkehrswert

Die Begriffe „Immobilienpreis“ und „Immobilienwert“ werden häufig synonym verwendet. Das ist dann gerechtfertigt, wenn der Markt tatsächlich dafür sorgt, dass die realisierten Preise die nutzenstiftenden Werte der Zahler abbilden. Doch die heftigen Preisumschwünge auf Immobilien- und Immobilienkapitalmärkten sowie die Erkenntnisse der Verhaltensökonomie legen die Vermutung nahe, dass es Phasen gibt, in denen die Transaktionspreise eben nicht als nachhaltige Werte im Sinne eines als sicher empfundenen Äquivalents für diskontierte, unsichere Zahlungsüberschüsse in der Zukunft angesehen werden können. In diesem Beitrag zeigen wir, dass es häufig hilfreich ist, neben die gängigen Preisschätzverfahren, Bewertungen zu stellen, die auf der Grundlage von Simulationen die Unsicherheit zukünftiger Zahlungen über ein Risiko-Wert-Modell berücksichtigen. Hierbei wird die Monte-Carlo-Simulation nicht wie bei anderen Arbeiten alleine für Inputvariablen und das Ableiten einer Bandbreite für geschätzte Preise genutzt. Die Ergebnisse der Simulation des Cashflows dienen in unserer Arbeit als „Input“ für die Ableitung risikoadäquater Diskontierungszinssätze und eines darauf basierenden fundamentalen Werts. Auch die Trennung in Simulation des Boden- und Immobilienwertes ist in unserer Vorgehensweise neu. Zudem werden Risikodiversifikationseffekte in einem Portfolio abgebildet. Der Portfoliowert stellt dann nicht die Summe aller einzelnen Objektwerte dar, sondern bewertet darüber hinaus Diversifikationseffekte. Ohne die Berücksichtigung der Diversifikationseffekte kann es zu erheblichen Fehlbewertungen von Portfolios kommen. Die zentralen Ergebnisse illustrieren wir anhand eines wohnungswirtschaftlichen Beispiels. Ziel dieser neuen Bewertungsmethode ist nicht ein „besseres“ Preisschätzmodell anstelle der Verkehrswertberechnung vorzustellen, sondern einen intrinsischen Immobilienwert aus spezifischen Annahmen hinsichtlich des Objekts und aus Sicht des Bewerters zu deduzieren. Das Ziel ist nicht, Marktpreise für Immobilien und Immobilienportfolios besser zu treffen als dies von aktuellen Verkehrswertschätzungen gemacht wird, sondern deren „fundamentalen“ Wert zu bestimmen und damit in Kombination von Marktpreisen, bessere Transaktionsentscheidungen zu ermöglichen

Theorem Provers for Every Normal Modal Logic

We present a procedure for algorithmically embedding problems formulated in higher- order modal logic into classical higher-order logic. The procedure was implemented as a stand-alone tool and can be used as a preprocessor for turning TPTP THF-compliant the- orem provers into provers for various modal logics. The choice of the concrete modal logic is thereby specified within the problem as a meta-logical statement. This specification for- mat as well as the underlying semantics parameters are discussed, and the implementation and the operation of the tool are outlined. By combining our tool with one or more THF-compliant theorem provers we accomplish the most widely applicable modal logic theorem prover available to date, i.e. no other available prover covers more variants of propositional and quantified modal logics. Despite this generality, our approach remains competitive, at least for quantified modal logics, as our experiments demonstrate

Risk governance in organizations

Dieses Buch dokumentiert 10 Jahre Risk-Governance-Forschung an der Universität Siegen. In 50 Beiträgen reflektieren Forscher und Praktiker Risk Governance vor dem Hintergrund ihrer eigenen Forschungen und/oder Erfahrungen und geben jeweils einen Entwicklungsimpuls für die Zukunft der Risk Governance. Das Buch zeigt die große Bandbreite und Tiefe des Forschungsgebietes auf und diskutiert Grundannahmen, Implementierungsfragen, die Rolle der Risk Governance als Transformationsmotor, ihre Wirkung in den verschiedenen betrieblichen Funktionen, Entwicklungsperspektiven und den Beitrag der Risk Governance zu einer nachhaltigen Ausrichtung von Unternehmen.This book documents 10 years of risk governance research at the University of Siegen. In 50 contributions, researchers and practitioners reflect on risk governance against the background of their own research and/or experience and provide a development impetus for the future of risk governance. The book shows the wide range and depth of the research field and discusses basic assumptions, implementation issues, the role of risk governance as transformation engine, its impact in the various operational functions, development perspectives, and the contribution of risk governance to a sustainable orientation of companies

Knowledge Augmented Machine Learning with Applications in Autonomous Driving: A Survey

The existence of representative datasets is a prerequisite of many successful artificial intelligence and machine learning models. However, the subsequent application of these models often involves scenarios that are inadequately represented in the data used for training. The reasons for this are manifold and range from time and cost constraints to ethical considerations. As a consequence, the reliable use of these models, especially in safety-critical applications, is a huge challenge. Leveraging additional, already existing sources of knowledge is key to overcome the limitations of purely data-driven approaches, and eventually to increase the generalization capability of these models. Furthermore, predictions that conform with knowledge are crucial for making trustworthy and safe decisions even in underrepresented scenarios. This work provides an overview of existing techniques and methods in the literature that combine data-based models with existing knowledge. The identified approaches are structured according to the categories integration, extraction and conformity. Special attention is given to applications in the field of autonomous driving

Knowledge Augmented Machine Learning with Applications in Autonomous Driving: A Survey

The existence of representative datasets is a prerequisite of many successful artificial intelligence and machine learning models. However, the subsequent application of these models often involves scenarios that are inadequately represented in the data used for training. The reasons for this are manifold and range from time and cost constraints to ethical considerations. As a consequence, the reliable use of these models, especially in safety-critical applications, is a huge challenge. Leveraging additional, already existing sources of knowledge is key to overcome the limitations of purely data-driven approaches, and eventually to increase the generalization capability of these models. Furthermore, predictions that conform with knowledge are crucial for making trustworthy and safe decisions even in underrepresented scenarios. This work provides an overview of existing techniques and methods in the literature that combine data-based models with existing knowledge. The identified approaches are structured according to the categories integration, extraction and conformity. Special attention is given to applications in the field of autonomous driving.Comment: 93 page