Ausgewählte Fallstudie · Immobilien · Private Equity
Aus einer Datenbank wurdeeine probabilistische Preis-Engine.
Eine brasilianische Private-Equity-Gesellschaft mit großem Immobilienengagement verfügte über eine umfangreiche eigene Datenbank, aber über keine Struktur, um daraus Preisintelligenz zu gewinnen. Grand Thera führte eine ökonometrische Entscheidungsschicht auf TheraOS ein.
- Kunde
- Real-Estate-Private-Equity-Gesellschaft
- Branche
- Immobilien · Private Equity
- Engine
- Ökonometrisch · probabilistisch
- Horizont
- Auf Objektebene, nach Region
Die Preis-Engine
Ist dieses Objekt falsch bewertet?Wie wahrscheinlich ist das Ziel?
Jedes Objekt trägt eine Verteilung des fairen Werts, die mit Zeit und Volatilität breiter wird. Verschieben Sie Ziel und Volatilität, wechseln Sie das Objekt und öffnen Sie die Portfolioansicht, um Fehlbewertungen im gesamten Bestand zu sehen.
Demonstrationsdaten · zum Drehen ziehen
Objekt
P(Ziel in 24 M.)
3%
Angebot vs. fairer Wert
Überbewertet
fair 88 · Angebot 100
Von der Datentiefe zur Renditepräzision.
- Die Herausforderung01
Daten ohne Bewertungsstruktur.
- Ein großer Datenbestand ohne strukturierte Bewertungsmodelle
- Kein klares Bild, ob Objekte über-, fair oder unterbewertet waren
- Kein probabilistischer Rahmen für das Erreichen von Zielpreisen
- Begrenzte Simulation von Volatilitäts- und Renditeszenarien
- Die Einführung02
TheraOS als Intelligenzschicht, darauf ökonometrische AITs.
- Transaktions-, Regional- und Makrodaten integriert
- Standardisierte Bewertungs- und Preisindikatoren
- Dashboards auf Objektebene und Szenarioansichten nach Region
- Laufende Neukalibrierung der Preise
- Ökonometrische Preismodelle
- Wahrscheinlichkeit, den Zielpreis zu erreichen
- Volatilitäts- und Renditesimulation
- Die Ergebnisse03
Preissignale mit zugehörigen Wahrscheinlichkeiten.
- Dynamische Erkennung falsch bewerteter Objekte
- Probabilistische Bewertung der Zielpreiserreichung
- Strukturierte Volatilitäts- und Renditesimulationen
- Klareres Bild risikoadjustierter Renditeszenarien
Szenariovisualisierung
Rendite und Volatilität, über Szenarien simuliert.
Strukturierte Volatilitäts- und Renditesimulationen nach Region: der Fächer möglicher Ergebnisse, nicht eine einzelne Prognose.
“Was zunächst wie eine komplexe Datenherausforderung wirkte, wurde schnell zu einer strukturierten, probabilistischen Preis-Engine.”
