Finanzwirtschaftliche Prognose geschlossener Immobilienfonds. Vollständige Finanzplanung und simulative Risikoanalyse (Monte-Carlo) (eBook)

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Haupricht ChristianMootz Christoph
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Lingua: TED
Editore: GRIN Verlag
Codice EAN: 9783638296045
Anno pubblicazione: 2004
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Descrizione

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,3, Technische Universität Darmstadt (Betriebswirtschaftslehre), Sprache: Deutsch, Abstract: Geschlossene Immobilienfonds sind in den letzten Jahren nicht zuletzt durch enorme Steuerbegünstigungen als Finanzierungsalternative immer attraktiver geworden. Leider erlitt die Branche durch einige so genannte schwarze Schafe einen schlechten Ruf. Die staatliche Unterstützung wird immer weiter reduziert1 und wegen dieser zwei Gründe ist das Aufzeigen einer soliden Finanzplanung mit einer interessanten Rendite und akzeptablem Risiko eine grundlegende Aufgabe, um geschlossene Immobilienfonds als Finanzierungsalternative darzustellen. Der aktuellen Praxis der Initiatoren geschlossener Immobilienfonds bei der Finanzierungsprognose, mangelt es an zufrieden stellender Transparenz der Zahlungsvorgänge und an einer angemessenen Risikostrukturanalyse. Insbesondere die Verwendung zweifelhafter Annahmen und für Immobilienfonds ungeeignete Methoden geben Anlass, alternative Methoden zu untersuchen, mit denen insbesondere die Transparenz und Realitätsnähe der Darstellung erhöht wird. In dieser Arbeit wird zunächst auf die klassischen Investitionsrechenverfahren eingegangen und als Alternative die vollständige Finanzplanung behandelt. Anschließend werden verschiedene, in der Praxis übliche Risikoanalyseverfahren dargestellt und die Monte-Carlo-Simulation als neuer Ansatz zur Bewertung der Risikostruktur geschlossener Immobilienfonds vorgestellt. Im letzten Abschnitt werden aktuelle Renditeangaben führender Initiatoren abgebildet und auf ihre Vergleichbarkeit hin untersucht. An einem praktischen Beispiel eines geschlossenen Immobilienfonds werden dann die Methoden der VOFI und der Monte-Carlo-Simulation angewandt. 1 Vgl. hierzu: Loritz (2004, S.29)