Die Bewertung von Immobilien stellt einen zentralen Aspekt im Rahmen diverser Transaktionen dar, etwa bei der Vergabe von Hypothekendarlehen, der Nachlassabwicklung, Scheidungsverfahren und der Besteuerung. Sie dient als solide Basis für eine Vielzahl an Entscheidungen sowohl für private als auch für institutionelle Akteure. 

Mit dem Fortschritt der Technologie und der Verfügbarkeit von Daten in bisher unerreichtem Umfang sind jedoch die Grenzen der traditionellen Bewertungsmethoden deutlich geworden. Vor diesem Hintergrund entsteht ein dringender Bedarf, innovative Ansätze und Technologien zu erforschen und zu entwickeln, die präziseren und datengesteuerten Bewertungen ermöglichen. 

In einer Welt, in der Daten zunehmend verfügbar werden und die Technologie fortschrittlichere Analysemethoden bietet, entstehen neue Möglichkeiten, die Genauigkeit und Effizienz der Immobilienbewertung zu verbessern. Dabei spielen insbesondere die standortbezogenen Daten eine zentrale Rolle, die die spezifischen Eigenschaften einer Immobilie im Kontext ihrer Umgebung erfassen.

 Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Implementierung eines Künstlichen Neuronalen Netz (KNN)-Datenmodells für die Immobilienbewertung. Dieses Modell soll dazu beitragen, genauere Bewertungen von Immobilien mit einem verfügbaren Datenbestand vorzunehmen, indem es komplexe Muster in den vorliegenden Daten erkennt und insbesondere Standortdaten effektiv integriert. Darüber hinaus sollten zusätzliche und räumliche Daten integriert werden, um den Einfluss der zusätzlichen Daten auf die Vorhersagegenauigkeit der KNN-Modelle mit und ohne räumliche Effekte zu messen. Zusätzlich dazu wird eine exemplarische Bewertung einer Immobilie anhand der herkömmlichen Vergleichswertverfahren mit dem gleichen Datensatz, der für das KNN-Modell verwendet wurde, durchgeführt. Es soll ein direkter Vergleich zwischen beiden Methoden gezogen werden, wobei die Vor- und Nachteile des KNN im Vergleich zu den traditionellen Bewertungsverfahren aufgezeigt und praktische Empfehlungen daraus abgeleitet werden sollen. 

Auf dieser Webseite wird eine detaillierte Darstellung der Implementierungsergebnisse, Methoden und Schlussfolgerungen geboten. Es wird dazu eingeladen, sich auf eine Entdeckungsreise durch die Welt der Immobilienbewertung und Künstlichen Intelligenz zu begeben.