Lehrstuhl für Immobilienmanagement
Der Lehrstuhl für Immobilienmanagement untersucht aus wissenschaftlicher und praktischer Sicht die diversen Managementbereiche der Immobilien- und Finanzwirtschaft.
Die Basis des Lehr- und Forschungskonzeptes stellt das "Haus der Immobilien?konomie" dar. Neben institutionellen und typologischen Aspekten finden sich hier alle Funktionen und Phasen wieder, die den Lebenszyklus von Immobilien abdecken. Neben der theoretischen Fundierung der einzelnen Elemente des Lehr- und Forschungskonzeptes erg?nzt ein hoher Praxisanteil die Lehre. Die Probleml?sungskompetenz der Studierenden wird dadurch nachhaltig gef?rdert.
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Aktuelle Ver?ffentlichungen
Kozak, Jakob, Nagl, Cathrine, Nagl, Maximilian, Beracha, Eli und Sch?fers, Wolfgang (2025) Does Real Estate Determine REIT Bond Risk Premia? Journal of Real Estate Finance and Economics (accepted)
Jenett, Hendrik, Nagl, Cathrine, Nagl, Maximilian, Price, S. McKay und Sch?fers, Wolfgang (2025) Dynamics of REIT Returns and Volatility: Analyzing Time-Varying Drivers Through an Explainable Machine Learning Approach (externer Link, ?ffnet neues Fenster). The Journal of Real Estate Finance and Economics. (accepted)
Leonhard, Heiko, Nagl, Maximilian und Sch?fers, Wolfgang (2025), Virtual land in the metaverse? Exploring the dynamic correlation with physical real estate. Journal of European Real Estate Research, http://orcid.org/0000-0003-0353-0050 (externer Link, ?ffnet neues Fenster)
Koelbl, Marina and Laschinger, Ralf and Steininger, Bertram I. and Sch?fers, Wolfgang, (2024) Revealing the Risk Perception of Investors using Machine Learning . Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3686492 (externer Link, ?ffnet neues Fenster) or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3686492 (externer Link, ?ffnet neues Fenster)
von Ahlefeldt-Dehn, B., Deppner, J., Beracha, E. and Sch?fers, W. (2023), ?Increasing the Transparency of Pricing Dynamics in the U.S. Commercial Real Estate Market with Interpretable Machine Learning Algorithms (externer Link, ?ffnet neues Fenster)”, The Journal of Portfolio Management Real Estate 2023, Volume 49, Issue 10,39-58
Paulus, N.M., Lautenschl?ger, L, Sch?fers W. (2023): “Social Media and Real (externer Link, ?ffnet neues Fenster)
Estate: Do Twitter users predict REIT performance?” (externer Link, ?ffnet neues Fenster), Journal of Real Estate Research
Stang, M., Kraemer, B., Cajias, M., Schaefers W. (2023), “Changing the Location Game – Improving Location Analytics with the Help of Explainable AI”, Journal of Real Estate Research (accepted)
Nagl, C., Nagl, M., Roesch, D., Schaefers, W., Freybote, J. (2023). Time Varying Dependences between Real Estate Crypto, Real Estate and Crypto Returns (externer Link, ?ffnet neues Fenster). Journal of Real Estate Research, 1–29
Nagl, C. (2023). Sentiment Analysis Within a Deep Learning Probabilistic Framework–New Evidence from Residential Real Estate in the United States (externer Link, ?ffnet neues Fenster). Journal of Housing Research, 1-25.
Deppner, J., von Ahlefeldt-Dehn, B., Beracha, E., Sch?fers, W. (2023), Boosting the Accuracy of Commercial Real Estate Appraisals: An Interpretable Machine Learning Approach (externer Link, ?ffnet neues Fenster), The Journal of Real Estate Finance & Economics
Kr?mer, B., Stang, M., Dosko?, V., Sch?fers, W., & Friedrich, T. (2023), Automated valuation models: improving model performance by choosing the optimal spatial training level (externer Link, ?ffnet neues Fenster), Journal of Property Research, 40 (4), 365–390
