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Forecasting House Prices in Germany

1st Person: an de Meulen, Philipp
Additional Persons: Micheli, Martin; Schmidt, Torsten
Type of Publication: Paper
Language: English
Published: RWI 2011
Series: Ruhr Economic Papers
Online: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/61677/1/722360347.pdf
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In the academic debate there is a broad consensus that house price fluctuations have a substantial impact on financial stability and real economic activity. Therefore, it is important to have timely information on actual and expected house price developments. The aim of this paper is to measure the latest price movements in different real estate markets in Germany and forecast near-term price developments. Therefore we construct hedonic house price indices based on real estate advertisements on the internet platform ImmobilienScout24. Then, starting with a naive AR(p) model as a benchmark, we investigate whether VAR and ARDL models using additional macroeconomic information can improve the forecasting performance as measured by the mean squared forecast error (MSFE). While these models reduce the forecast error only slightly, forecast combination approaches enhance the predictive power considerably.Die Finanz- und Wirtschaftskrise hat erneut gezeigt, dass Preisfluktuationen am Immobilienmarkt nicht nur einen substanziellen Einfluss auf die Finanzmarktstabilität sondern auch auf die gesamtwirtschaftliche Aktivität ausüben. Demnach ist es aus makroökonomischer Sicht wichtig, Immobilienpreisentwicklungen frühzeitig erkennen und akkurat prognostizieren zu können. Ziel dieser Arbeit ist es, Preisentwicklungen für Deutschland in verschieden Segmenten des Immobilienmarktes am aktuellen Rand zu erfassen und für die kurze Frist von bis zu sechs Monaten zu prognostizieren. Basierend auf monatlich verfügbaren Immobilieninseraten auf der Internetplattform von ImmobilienScout24 werden dazu in einem ersten Schritt hedonische Preisindizes gebildet. In einem zweiten Schritt wird die Entwicklung dieser Preisindizes prognostiziert. Beginnend mit einem einfachen AR(p)-Prozess wird der Informationsgehalt verschiedener zusätzlicher Indikatoren mit Hilfe von VAR und ARDL-Modellen untersucht. Während sich der durchschnittliche quadratische Schätzfehler in den einzelnen Modellen im Vergleich zum AR-Modell nur geringfügig verringert, zeigt sich, dass mit Hilfe von geeigneten Prognosekombinationen die Prognosegüte signifikant verbessert werden kann.
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2019-06-18T02:50:17.829Z
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