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Energetische Sanierung des Wohnungsbestands durch Passivhaus-Technologien

Eine szenariobasierte Lebenszyklus-Erfolgsanalyse

AutorFlorian A. Mertens
VerlagDiplomica Verlag GmbH
Erscheinungsjahr2008
Seitenanzahl122 Seiten
ISBN9783836654326
FormatPDF
Kopierschutzkein Kopierschutz/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis33,00 EUR

Die Wohnungswirtschaft in Deutschland steht derzeit vielfältigen und bisher nicht gekannten Herausforderungen gegenüber. Der demographische Wandel, die Klimaschutzproblematik, zunehmende Leerstände in strukturschwachen Regionen, sowie steigende und immer stärker individualisierte Ansprüche an den Wohnkomfort erfordern schlüssige Konzepte für die Entwicklung der Wohnungsbestände. Eine besondere Bedeutung kommt dabei Maßnahmen zur Verringerung des Energieverbrauchs zu, da sie durch Reduktion der CO2-Emissionen einen wesentlichen Beitrag zur Zukunftsfähigkeit des deutschen Immobilienbestandes leisten können. Dabei stellt sich die Frage, ob der Einsatz energieeffizienter Passivhaustechnologien im Gebäudebestand nicht nur erheblich zum Klimaschutz beitragen, sondern zugleich auch den wirtschaftlichen Rentabilitätsanforderungen genügen kann. 

Diese Studie untersucht daher die relative wirtschaftliche Vorteilhaftigkeit einer Sanierung mit Passivhaus-Technologien gegenüber herkömmlichen Sanierungsvarianten aus Investorensicht. Im Zentrum der Analyse stehen typische Mehrfamilienhäuser der 50er und 60er Jahre. Dabei baut die Untersuchung auf der Entwicklung verschiedener Szenarien auf. Mit Hilfe der Monte-Carlo-Methode werden unterschiedlichste real mögliche Sanierungsfälle im Sinne einer repräsentativen Stichprobe simuliert und anschließend ökonomisch und statistisch ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen die aktuelle und zukünftige Leistungsfähigkeit der Passivhaustechnologien bei der Sanierung von Wohnungen im Bestand.

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Leseprobe

Kapitel 2.2.3, Risikoanalyse und Monte-Carlo-Methode

Im Unterschied zur Kapitalwertmethode liefert eine Risikoanalyse kein unmittelbares Entscheidungskriterium.

Risikoanalysen sind vollstochastische Verfahren zur Berücksichtigung von Unsicherheit, die unter explizitem Ansatz von Wahrscheinlichkeiten zur Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die zugrunde gelegten Zielgrößen herangezogen werden.

So ermöglichen sie, dem Problem unvollkommener Information bzw. dem Problem der Entscheidung unter Unsicherheit bei Investitionsentscheidungen gerecht zu werden. Ziel einer Risikoanalyse ist die explizite Darstellung von Chancen und Risiken in Form von Risikoprofilen, also die Darstellung der kumulierten relativen Häufigkeiten der Kapitalwerte einer Investition. Diese Risikoprofile sind dann einer statistischen Auswertung zugänglich. Vorausgesetzt wird, dass sich Wahrscheinlichkeiten für die Input-Variablen in objektiver oder subjektiver Form angeben lassen. Diese Verteilungen können sowohl aus empirischen Daten ermittelt, als auch durch Experten geschätzt werden. Subjektive Schätzungen sind allerdings anfällig für vielfältige Fehler, etwa bei der korrekten Bestimmung der Einflussgrößen auf die jeweilige Variable oder bei den Prognosen, bei unzureichender Datenlage sind sie aber in der Regel unvermeidlich. Hinsichtlich der Verarbeitung der (stochastischen) Variablen im Rahmen einer quantitativen Risikoanalyse lassen sich folgende Verfahren unterscheiden:

(1) Vollständige Enumeration
(2) Mathematisch-analytische Verfahren
(3) Paarbildung von Zufallsvariablen
(4) Simulation (mit Monte-Carlo-Methode)

Für ein umfangreiches Modell scheidet die vollständige Enumeration aufgrund des enormen Rechenaufwandes bei hoher Variablenanzahl. aus. Außerdem ist das Verfahren ausschließlich mit Inputvariablen diskreter Natur durchführbar.104 Die mathematisch-analytischen Verfahren fordern eine Normalverteilung aller Input-Variablen, was eine Berücksichtigung anders verteilter Risiken nicht zulässt. Die Paarbildung von Zufallsvariablen ist wiederum auf die Verarbeitung diskreter Wahrscheinlichkeitsverteilungen beschränkt. Die Simulation mit Monte-Carlo-Methode vermeidet den enormen Rechenaufwand einer vollständigen Enumeration, indem nur eine repräsentative Auswahl aller Kombinationsmöglichkeiten in Form einer Stichprobe gebildet wird.

Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis8
Abkürzungsverzeichnis10
Abbildungsverzeichnis11
Tabellenverzeichnis12
1. Einleitung14
1.1. Problemstellung und aktueller Bezug14
1.2. Zielsetzung und Hypothese16
1.3. Methodik und Ablauf der Untersuchung18
2. Grundlagen der Untersuchung22
2.1. Grundlegende begriffliche Abgrenzungen22
2.1.1 Passivhaus-Technologien22
2.1.2 Der ökologische Mietspiegel23
2.1.3 Investorengruppen24
2.2. Methodische Grundlagen24
2.2.1 Lebenszykluskosten-Analyse24
2.2.2 Kapitalwertmethode26
2.2.3 Risikoanalyse und Monte-Carlo-Methode28
2.2.4 Szenario-Analyse30
2.3. Prämissen31
2.3.1 Bautypologie und Gebäudegeometrie31
2.3.2 Sanierungsmaßnahmen und Nutzereinflüsse32
2.3.3 Steuern, Finanzierung und öffentliche Förderung32
2.3.4 Sonstige Prämissen33
3. Entwicklung von Szenarien36
3.1. Analyse der Ausgangssituation36
3.1.1 Kritische Deskriptoren37
3.1.2 Cross-Impact-Analyse38
3.2. Prognose der Entwicklungen40
3.3. Synthese - Szenarioformulierung44
3.3.1 Szenario "Status Quo"44
3.3.2 Szenario "Trend"44
3.3.3 Szenario "Faktor 10"44
3.4. Strategieentwicklung - Handlungsalternativen des Investors45
3.4.1 Der Basisfall45
3.4.2 Die Referenzvariante46
3.4.3 Die Zielvariante46
3.5. Szenarien-Alternativen-Matrix47
4. Entwicklung des Simulationsmodells50
4.1. Modellelemente51
4.2. Modellstrukturen53
4.2.1 Berechnungsansätze für ökonomische Größen54
4.2.2 Berechnungsansätze für technische Größen57
4.2.3 Berechnungsansätze für statistische Größen57
4.3. Konzeption der szenariobasierten simulativen Lebenszyklus-Erfolgsanalyse58
5. Datengewinnung und Datenstruktur60
5.1. Daten zur Generierung der Gebäudestichprobe60
5.2. Daten zur Lebenszykluserfolgs-Simulation61
5.2.1 Deterministische Größen62
5.2.2 Stochastische Größen63
6. Ergebnisse und Implikationen68
6.1. Allgemeine Simulationsergebnisse68
6.1.1 Darstellung der Ergebnisse - Szenario "Status Quo"69
6.1.2 Darstellung der Ergebnisse - Szenario "Trend"72
6.1.3 Darstellung der Ergebnisse - Szenario "Faktor 10"75
6.2. Analyse und Interpretation77
6.3. Schlussfolgerungen80
7. Schlussbetrachtung84
Anhang88
Literaturverzeichnis108
Der Autor116
Reihe Nachhaltigkeit118

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