Mit den richtigen Daten So machen Investoren ihr Immobilienportfolio krisenfest

3. Beispiel: Inflationsschutz

Eine Auswertung der Indexierungsklauseln eines Logistikimmobilienfonds ergab: Ca. 50 Prozent des Jahresmietertrages unterliegen einer jährlichen 100-Prozent-Anpassung an den Verbraucherpreisindex (VPI), für ca. 18 Prozent ist eine Staffelmiete von einem Prozent jährlich vorgesehen. Der Rest liegt dazwischen mit anteiligen VPI-Anpassungen. Unabhängig davon, ob die Mieter in der Lage sind, die Inflationsanpassung wirtschaftlich zu stemmen, lassen sich mit solchen Informationen zumindest Aussagen über die nominale bzw. reale Mietentwicklung in einem von hoher Inflation geprägten Umfeld treffen.

Für Anleger ist es darüber hinaus opportun, Informationen über Bewertungsstichtage und Immobilienwerte parat zu haben, um den Manager gezielt zu fragen, wie sich zum Beispiel größere Trophy Assets in einem Fonds entwickeln. Auch wenn die jährlichen Bewertungen in den Spezial-AIF die Entwicklung erst zeitverzögert und nicht jeden Trend unmittelbar messbar machen, sind sie wichtige Gradmesser.

Datenmanagement zur wirkungsvollen Steuerung

Wie gelingt es nun als Anleger, all diese Informationen von den Fondsgesellschaften zu erhalten, zu verarbeiten und aktuell zu halten? Folgende Anforderungen an die damit verbundenen Prozesse und – vor allem – an die technischen Systeme, also an ein Portfoliomanagementsystem für die (indirekte) Immobilienanlage sollten erfüllt werden:

• Die Datengenese muss ressourcenschonend, möglichst fehlerfrei und standardisiert erfolgen. Dies gelingt über Dateien im maschinenlesbaren csv- und xml-Format, die regelmäßig an die Fondsgesellschaften versendet werden.
• Die Daten müssen aktuell sein; in einigen besonders sensiblen Bereichen, wie zum Beispiel Mietertrags- bzw. Verkehrswertentwicklung, müssen sie bestenfalls vierteljährlich erhoben werden.
• Die Datenverarbeitung in verschiedenen (oft excel-basierten) Insellösungen ist nicht effizient. Eine Single-Point-of-Truth-Lösung vermeidet Schnittstellenprobleme und Fehler beim Datenmanagement.
• Die Datenanalyse muss flexibel sein und eine 360-Grad-Umschau bieten: Detailgenaue und zwischen verschiedenen Parametern verknüpfte Auswertungen sollten per Knopfdruck möglich sein. So sollte zum Beispiel der Anteil des Mietertrages aus dem Einzelhandelssegment in Spanien genauso leicht identifizierbar sein, wie die durchschnittlich gewichtete Restlaufzeit der Mietverträge (WAULT) aller Logistikimmobilien in Europa.

Die resultierenden Datenmengen können enorm sein. Ein Versorgungswerk, welches in 30 Immobilienfonds investiert, die insgesamt ca. 600 Immobilien halten, muss – je nach Struktur – ca. 600 Fremdfinanzierungen, über 2.400 mietvertragsspezifische Daten, verschiedene Währungen usw. in seinem Datenmanagement abbilden. Während früher Fondsgesellschaften noch eine Extravergütung für zusätzliche, über das Reporting hinausgehende Datenlieferungen verlangten, gelten heute Services mit einer vollständigen Datentransparenz als Branchenstandard. Anleger sollten bei Fondszeichnung eine entsprechende Nebenvereinbarung über Datenlieferungen treffen.

In den beschriebenen sich dynamisch verändernden Marktbedingungen, in denen die Immobilienanlage auch mal Gegenwind bekommt, steigt das anlegerseitige Steuerungsbedürfnis auf Basis möglicher Szenarien der Wert- und Renditeentwicklung. Daher sollten Portfoliomanagementsysteme neben Ex-Post-Betrachtungen Planungsfunktionen zur Modellierung einzelner finanz- oder immobilienwirtschaftlicher Parameter beinhalten. So lassen sich dann das Investment Rationale, die avisierten Wertgenerierungsstrategien für Einzelinvestments oder das erwartete Rendite- und Risikoniveau als wichtige Strategiebausteine für eine zukunftsorientierte Steuerung des Fonds ableiten.