Der Kaufpreisfaktor von Immobilien eine Übersicht in Deutschland

Der Kaufpreisfaktor dient meist als erste Indikation für eine Immobilie als Kapitalanalge und sagt aus nach wievielen Nettojahreskaltmieten sich der Kaufpreis einer Immobilie zurückgezahlt hat durch die Mieteinnahmen. Dabei wurde bereits in meinem Wiki Blogartikel darüber berichtet, dass es lediglich eine grobe Kalkulation ist um Objekte tendenziell schnell bewerten zu können. Eine feine Kalkulation ist im Anschluss immer notwendig. Doch schauen wir uns einmal den Kaufpreisfaktor in verschiedenen deutschen Städten an.

Ein bundesdeutscher Vergleich des Kaufpreisfaktors von Immobilien

Ich habe mir einmal eine Liste an einigen deutschen Großstädte genommen und diese mein ein paar Daten gefüttert. Schaut man sich die Verteilung an, sieht man schnell ein Muster in den werten. Dicht besiedelte Gegenden haben oft hohe Kaufpreisfaktoren. Weiter gibt es aber auch Städte mit einer hohen Bevölkerungsdichte die einen geringen Kaufpreisfaktor haben. Hier liegen andere Faktoren vor, die das wohnen nicht so lebenswert machen. Doch schaut selbst in der Tabelle nach.

Stadt	Einwohner je km2	Kaufpreisfaktor	km2	Besiedelung	Bruttomietrendite	Bevölkerungs-entwicklung
Aachen	1.538	23	247.380	dicht besiedelt	4,35%	0,45
Aalen	467	24	68.456	mittlere Besiedlungsdichte	4,17%
Ahlen	427	17	52.582	mittlere Besiedlungsdichte	5,88%
Arnsberg	380	17	73.628	mittlere Besiedlungsdichte	5,88%
Aschaffenburg	1.129	26	70.527	dicht besiedelt	3,85%
Augsburg	2.010	28	295.135	dicht besiedelt	3,57%	0,78
Bad Kreuznach	917	21	50.948	mittlere Besiedlungsdichte	4,76%
Bad Salzuflen	541	18	54.127	mittlere Besiedlungsdichte	5,55%
Baden-Baden	393	26	55.123	mittlere Besiedlungsdichte	3,85%
Bamberg	1.421	26	77.592	dicht besiedelt	3,85%
Bayreuth	1.116	23	74.657	dicht besiedelt	4,35%
Bergheim	640	14	61.612	mittlere Besiedlungsdichte	7,14%
Bergisch Gladbach	1.348	22	111.966	dicht besiedelt	4,55%	0,3
Berlin	4.090	27	3.644.826	dicht besiedelt	3,70%	0,87
Bielefeld	1.290	20	333.786	dicht besiedelt	5,00%	0,37
Böblingen	1.285	24	50.155	dicht besiedelt	4,17%
Bocholt	595	23	71.099	dicht besiedelt	4,35%
Bochum	2.503	18	364.628	dicht besiedelt	5,55%	-0,25
Bonn	2.320	24	327.258	dicht besiedelt	4,17%	0,54
Bottrop	1.167	18	117.383	dicht besiedelt	5,55%	0,02
Brandenburg an der Havel	314	20	72.124	dicht besiedelt	5,00%
Braunschweig	1.288	23	248.292	dicht besiedelt	4,35%	0,11
Bremen	1.791	21	569.352	dicht besiedelt	4,76%	0,24
Bremerhaven	1.119	15	113.634	dicht besiedelt	6,66%
Castrop-Rauxel	1.421	17	73.425	mittlere Besiedlungsdichte	5,88%
Celle	395	14	69.602	dicht besiedelt	7,14%
Chemnitz	1.119	14	247.235	dicht besiedelt	7,14%
Cottbus	605	15	100.219	dicht besiedelt	6,66%	-0,81
Darmstadt	1.304	24	159.207	dicht besiedelt	4,17%	0,6
Delmenhorst	1.243	18	77.607	dicht besiedelt	5,55%
Dessau-Roßlau	332	10	81.237	dicht besiedelt	10,00%
Detmold	575	16	74.388	mittlere Besiedlungsdichte	6,25%
Dinslaken	1.417	20	67.525	dicht besiedelt	5,00%
Dormagen	753	21	64.335	mittlere Besiedlungsdichte	4,76%
Dorsten	437	19	74.736	mittlere Besiedlungsdichte	5,26%
Dortmund	2.091	18	587.010	dicht besiedelt	5,55%	0,07
Dresden	1.689	21	554.649	dicht besiedelt	4,76%	0,65
Duisburg	2.142	15	498.590	dicht besiedelt	6,66%
Düren	1.067	17	90.733	dicht besiedelt	5,88%
Düsseldorf	2.849	27	619.294	dicht besiedelt	3,70%	0,33
Emden	447	14	50.195	mittlere Besiedlungsdichte	7,14%
Erfurt	792	20	213.699	dicht besiedelt	5,00%	0,33
Erlangen	1.455	27	111.962	dicht besiedelt	3,70%	0,87
Eschweiler	744	17	56.385	mittlere Besiedlungsdichte	5,88%
Essen	2.772	18	583.109	dicht besiedelt	5,55%	-0,05
Esslingen am Neckar	2.015	25	93.542	dicht besiedelt	4,00%
Euskirchen	416	21	57.975	mittlere Besiedlungsdichte	4,76%
Flensburg	1.578	19	89.504	dicht besiedelt	5,26%
Frankfurt (Oder)	391	19	57.873	dicht besiedelt	5,26%
Frankfurt am Main	3.033	27	753.056	dicht besiedelt	3,70%	0,83
Frechen	1.165	26	52.473	mittlere Besiedlungsdichte	3,85%
Freiburg im Breisgau	1.504	29	230.241	dicht besiedelt	3,45%	0,26
Friedrichshafen	870	27	60.865	dicht besiedelt	3,70%
Fulda	659	23	68.586	dicht besiedelt	4,35%
Fürth	274	26	10.522	mittlere Besiedlungsdichte	3,85%	0,97
Garbsen	764	22	60.754	mittlere Besiedlungsdichte	4,55%
Gelsenkirchen	2.484	15	260.654	dicht besiedelt	6,66%
Gera	619	11	94.152	dicht besiedelt	9,09%
Gießen	1.220	23	88.546	dicht besiedelt	4,35%
Gladbeck	2.104	14	75.687	dicht besiedelt	7,14%
Göppingen	972	23	57.558	dicht besiedelt	4,35%
Görlitz	834	11	56.324	dicht besiedelt	9,09%
Goslar	310	11	50.753	mittlere Besiedlungsdichte	9,09%
Göttingen	1.025	21	119.801	dicht besiedelt	4,76%	0,23
Greifswald	1.169	19	59.382	dicht besiedelt	5,26%
Grevenbroich	621	19	63.620	mittlere Besiedlungsdichte	5,26%
Gummersbach	531	16	50.688	mittlere Besiedlungsdichte	6,25%
Gütersloh	894	20	100.194	dicht besiedelt	5,00%	0,89
Hagen	60	16	488	gering besiedelt	6,25%	0,58
Halle (Saale)	1.772	15	239.257	dicht besiedelt	6,66%
Hamburg	2.438	29	1.841.179	dicht besiedelt	3,45%	0,58
Hameln	561	14	57.510	mittlere Besiedlungsdichte	7,14%
Hamm	791	17	179.111	dicht besiedelt	5,88%	-0,04
Hanau	1.256	21	96.023	dicht besiedelt	4,76%
Hannover	2.634	24	538.068	dicht besiedelt	4,17%	0,56
Hattingen	761	18	54.562	dicht besiedelt	5,55%
Heidelberg	1.473	26	160.355	dicht besiedelt	3,85%	-0,15
Heilbronn	1.261	23	125.960	dicht besiedelt	4,35%	0,68
Herford	842	17	66.608	mittlere Besiedlungsdichte	5,88%
Herne	3.041	15	156.374	dicht besiedelt	6,66%	-0,07
Herten	1.655	16	61.791	dicht besiedelt	6,25%
Hilden	2.149	22	55.764	dicht besiedelt	4,55%
Hildesheim	1.105	17	101.990	dicht besiedelt	5,88%	0,24
Hürth	1.175	25	60.189	mittlere Besiedlungsdichte	4,00%
Ibbenbüren	477	22	51.904	mittlere Besiedlungsdichte	4,55%
Ingolstadt	1.027	30	136.981	dicht besiedelt	3,33%	1,28
Iserlohn	738	16	92.666	dicht besiedelt	6,25%
Jena	971	21	111.407	dicht besiedelt	4,76%	0,28
Kaiserslautern	715	17	99.845	dicht besiedelt	5,88%
Karlsruhe	1.805	27	313.092	dicht besiedelt	3,70%	0,38
Kassel	1.888	21	201.585	dicht besiedelt	4,76%	0,42
Kempten (Allgäu)	1.089	25	68.907	dicht besiedelt	4,00%
Kerpen	581	18	66.206	mittlere Besiedlungsdichte	5,55%
Kiel	2.086	23	247.548	dicht besiedelt	4,35%	-0,16
Kleve	31	18	400	gering besiedelt	5,55%
Koblenz	1.083	26	114.024	dicht besiedelt	3,85%	0,16
Köln	2.681	24	1.085.664	dicht besiedelt	4,17%	0,49
Konstanz	1.566	31	84.760	dicht besiedelt	3,23%
Krefeld	1.648	18	227.020	dicht besiedelt	5,55%
Landshut	1.100	31	72.404	dicht besiedelt	3,23%
Langenhagen	754	23	54.244	mittlere Besiedlungsdichte	4,35%
Leipzig	1.974	21	587.857	dicht besiedelt	4,76%	1,01
Leverkusen	2.077	22	163.838	dicht besiedelt	4,55%	0,16
Lingen (Ems)	309	22	54.422	mittlere Besiedlungsdichte	4,55%
Lippstadt	597	21	67.901	mittlere Besiedlungsdichte	4,76%
Lübeck	1.014	21	217.198	dicht besiedelt	4,76%	0,41
Lüdenscheid	834	17	72.611	dicht besiedelt	5,88%
Ludwigsburg	2.157	24	93.499	dicht besiedelt	4,17%
Ludwigshafen am Rhein	2.209	19	171.061	dicht besiedelt	5,26%	1,52
Lüneburg	1.069	23	75.351	dicht besiedelt	4,35%
Lünen	1.456	18	86.449	dicht besiedelt	5,55%
Magdeburg	1.187	15	238.697	dicht besiedelt	6,66%	0,24
Mainz	2.222	24	217.118	dicht besiedelt	4,17%	0,93
Mannheim	2.134	23	309.370	dicht besiedelt	4,35%	0,45
Marburg	620	23	76.851	dicht besiedelt	4,35%
Marl	73	17	716	gering besiedelt	5,88%
Meerbusch	873	25	56.189	mittlere Besiedlungsdichte	4,00%
Menden (Sauerland)	615	17	52.912	mittlere Besiedlungsdichte	5,88%
Minden	808	15	81.682	mittlere Besiedlungsdichte	6,66%
Moers	1.533	20	103.725	dicht besiedelt	5,00%	-0,22
Mönchengladbach	1.534	17	261.454	dicht besiedelt	5,88%
Mülheim an der Ruhr	1.872	18	170.880	dicht besiedelt	5,55%	-0,22
München	4.736	35	1.471.508	dicht besiedelt	2,86%	1,06
Münster	1.036	26	314.319	dicht besiedelt	3,85%	0,24
Neu-Ulm	725	25	58.707	dicht besiedelt	4,00%
Neubrandenburg	744	20	64.086	dicht besiedelt	5,00%
Neumünster	1.109	15	79.487	dicht besiedelt	6,66%
Neuss	1.545	22	153.796	dicht besiedelt	4,55%	-0,01
Neustadt an der Weinstraße	454	23	53.148	mittlere Besiedlungsdichte	4,35%
Neuwied	747	21	64.574	mittlere Besiedlungsdichte	4,76%
Norderstedt	1.362	24	79.159	dicht besiedelt	4,17%
Nordhorn	356	19	53.403	mittlere Besiedlungsdichte	5,26%
Nürnberg	2.780	25	518.365	dicht besiedelt	4,00%	0,61
Oberhausen	2.735	16	210.829	dicht besiedelt	6,25%	-0,28
Offenbach am Main	2.869	24	128.744	dicht besiedelt	4,17%	1,65
Offenburg	761	24	59.646	dicht besiedelt	4,17%
Oldenburg (Oldenburg)	1.632	25	168.210	dicht besiedelt	4,00%
Osnabrück	1.375	20	164.748	dicht besiedelt	5,00%	0,23
Paderborn	838	24	150.580	dicht besiedelt	4,17%	1,01
Passau	754	23	52.469	dicht besiedelt	4,35%
Pforzheim	1.281	23	125.542	dicht besiedelt	4,35%	1,01
Plauen	636	10	64.931	dicht besiedelt	10,00%
Potsdam	946	28	178.089	dicht besiedelt	3,57%	1,35
Pulheim	749	22	54.071	mittlere Besiedlungsdichte	4,55%
Ratingen	984	22	87.297	dicht besiedelt	4,55%
Ravensburg	550	26	50.623	mittlere Besiedlungsdichte	3,85%
Recklinghausen	1.688	18	112.267	dicht besiedelt	5,55%	-0,96
Regensburg	1.887	31	152.610	dicht besiedelt	3,23%	1,14
Remscheid	1.489	17	110.994	dicht besiedelt	5,88%	0,37
Reutlingen	1.332	26	115.966	dicht besiedelt	3,85%	0,18
Rheine	525	20	76.107	mittlere Besiedlungsdichte	5,00%
Rosenheim	1.701	31	63.324	dicht besiedelt	3,23%
Rostock	1.152	25	208.886	dicht besiedelt	4,00%	0,23
Rüsselsheim am Main	1.123	22	65.440	dicht besiedelt	4,55%
Saarbrücken	1.079	18	180.741	dicht besiedelt	5,55%	-0,12
Salzgitter	467	14	104.948	dicht besiedelt	7,14%
Sankt Augustin	1.630	22	55.767	dicht besiedelt	4,55%
Schwäbisch Gmünd	538	22	61.186	mittlere Besiedlungsdichte	4,55%
Schweinfurt	1.514	21	54.032	dicht besiedelt	4,76%
Schwerin	126	18	847	gering besiedelt	5,55%
Siegen	897	18	102.836	dicht besiedelt	5,55%	0,49
Sindelfingen	1.276	24	64.858	dicht besiedelt	4,17%
Solingen	1.780	20	159.360	dicht besiedelt	5,00%	0,35
Speyer	1.180	24	50.378	dicht besiedelt	4,17%
Stolberg (Rhld.)	577	17	56.792	mittlere Besiedlungsdichte	5,88%
Stralsund	1.098	18	59.421	dicht besiedelt	5,55%
Stuttgart	3.062	25	634.830	dicht besiedelt	4,00%	0,33
Trier	945	24	110.636	dicht besiedelt	4,17%	0,57
Troisdorf	1.208	22	74.903	dicht besiedelt	4,55%
Tübingen	838	27	90.546	dicht besiedelt	3,70%
Ulm	1.064	28	126.329	dicht besiedelt	3,57%	0,58
Unna	662	18	58.633	mittlere Besiedlungsdichte	5,55%
Velbert	1.095	18	81.984	mittlere Besiedlungsdichte	5,55%
Viersen	844	18	76.905	mittlere Besiedlungsdichte	5,55%
Villingen-Schwenningen	515	22	85.181	dicht besiedelt	4,55%
Waiblingen	1.297	27	55.449	dicht besiedelt	3,70%
Weimar	770	19	65.090	dicht besiedelt	5,26%
Wesel	492	18	60.357	mittlere Besiedlungsdichte	5,55%
Wetzlar	700	22	52.954	dicht besiedelt	4,55%
Wiesbaden	1.365	25	278.342	dicht besiedelt	4,00%	-0,11
Wilhelmshaven	712	14	76.278	dicht besiedelt	7,14%
Willich	746	22	50.592	mittlere Besiedlungsdichte	4,55%
Witten	1.334	19	96.563	dicht besiedelt	5,26%
Wolfenbüttel	663	18	52.174	mittlere Besiedlungsdichte	5,55%
Wolfsburg	607	22	124.151	dicht besiedelt	4,55%
Worms	766	21	83.330	mittlere Besiedlungsdichte	4,76%
Wuppertal	2.105	17	354.382	dicht besiedelt	5,88%
Würzburg	1.460	25	127.880	dicht besiedelt	4,00%	0,98
Zwickau	873	11	89.540	dicht besiedelt	9,09%

Zusätzlich kannst du auch erkennen, wie sich die jeweilige Stadt entwickelt. Ein positive Entwicklung der Stadt deutet nicht unbedingt auf eine Veränderung des Kaufpreisfaktors hin, aber kann ein Indiz für eine zukünftige Wertsteigerung sein und auch ein Anstieg der Mieten. Damit würdest du bei einem Verkauf bspw. nach der 10-jahres Frist einen größeren Wertezuwachs erzielen als bei Immobilien in Gebieten wo die Einwohnerzahl abnimmt. Natürlich muss eine Veränderung der Einwohneranzahl nicht immer einen übermäßigen Effekt auf den Immobilienwert haben, aber das Wachstum ist ein guter Indikator dafür.

Packen wir die Daten einmal in ein Streudiagram, werden die Ausreißer noch schneller erkenntlich. 

Innerhalb des Streudiagramms habe ich einmal 3 Risikoklassen gekennzeichnet. Städte die trotz einer hohen Wohndicht einen geringen Kaufpreisfaktor aufweisen, stellen ein geringes Risiko dar, weil du wahrscheinlich mit einer 100% Finanzierung noch einen positiven Cashflow erzielen kannst und eine Mietpreissteigerung wahrscheinlich ist, aber bitte werte diese Aussage nicht als Verallgemeinerung.

Jede Stadt muss für sich bewertet werden und jede Immobilie bedarf einer gesonderten Analyse. Das Zahlenspiel ist insoweit interessant um neue Regionen für deine Immobiliensuche zu finden. Sämtliche Städte in der organgen Zone könnten unter Umständen Cashflowpositiv bis Cashflow neutral erworben werden, allerdings muss die Entwicklung passen um ein gutes Investment hinzulegen. Die roten Regionen sind entweder strukturschwache Städte oder Städte mit einem extrem hohen Kaufpreisfaktor.

Oben rechts der Punkt ist übrigens München. Diese Städte sind eher als ein High Risk High Return-Investment zu sehen. Entwickelt sich die Einwohnerzahl positiv im linken Quadranten, dann wird der Kaufpreisfaktor auch stark anziehen. Ihr könnt gern selbst ein wenig mit den Daten spielen und schauen was vor allem die Ausreißer für Besonderheiten mit sich bringen. Meine persönliche Strategie befindet sich unter der 20er Linie, eine Immobilie muss zumindest das Potential haben relativ schnell unter 20 zu kommen. 

Kaufpreisfaktor in Hamburg

Schaue wir uns den Kaufpreisfaktor in Hamburg an, dann erkennt man schnell einen gewissen Trend.

Jahr	Kaufpreisfaktor in Hamburg
2005	25
2006	23
2007	24
2008	25
2009	24
2010	26
2011	27
2012	29
2013	30
2014	31
2015	31
2016	32
2017	31
2018	31

Im Betrachtungszeitraum von 2005 bis 2018 ist der Kaufpreisfaktor fast durchgehen angestiegen. Die Entwicklung der Miete ist somit langsamer als die steigenden Kaufpreise. Seit ungefähr 2014 wurde ein Plateau erreicht, welches gehalten wird. Seitdem die Zinsen in 2009 gesenkt wurden, sind die Kaufpreise gestiegen. Je nachdem um welche Wohnungsart es sich handelt, sind auch Kaufpreisfaktoren bis 38 keine Seltenheit in Hamburg.

Wie stark willst du ins Risiko gehen bei deinen Immobilieninvestments? 

Eigentlich müsste man das ganze Zahlenspiel noch um den Faktor der Leerstandsquote und des Bevölkerungswachstums bringen um noch bessere Ergebnisse zu erzielen, doch dann sprenge ich die Grenzen der Excel-Diagramme. Wenn du eine Stadt finden solltest mit einem geringen Kaufpreisfaktor aber sehr guten Wachstumsraten, ist es wahrscheinlich, dass die Immobilienpreis in den nächsten Jahren stark ansteigen werden. Schaffst du es in wenigen Jahren von Faktor 10 auf Faktor 15, hast du immerhin 50% an Wert generiert hinzu wird noch die steigende Miete kommen.

Es kann allerdings auch in die andere Richtung gehen. Andere Märkte wie Hamburg oder München wirken schon leicht überhitzt, aber ob dem wirklich so ist wird man erst in einigen Jahren sehen. Natürlich kann sich eine Wohnung mit Kaufpreisfaktor 30 auch in 5 Jahren im Preis um 50% steigern, die Wahrscheinlichkeit ist bloß eine andere. Ich wünsche euch viel Spaß auf der Suche nach euren perfekten Standort für eure Immobilien als Kapitalanlage. Ich hoffe euch nicht zu sehen mit den Zahlen erschlagen zu haben. Ich selbst habe lange nach solchen Werten gesucht und musste mir die Tabelle aus vielen Datenquellen selbst zusammen bauen.

Was bedeutet eine Veränderung des Kaufpreisfaktors?

Wenn du in eine Immobilie investiert hast, solltest du den Kaufpreisfaktor des jeweiligen Marktes und deiner Immobilie immer im Blick behalten. Die Veränderungen am Markt und deiner eigenen Immobilie müssen richtigtig interpretiert werden. Eigentlich gibt es nur drei Richtungen in die sich diese Kennzahl bewegen kann. Es kann zu einer Steigerung kommen bspw. von 20 auf 22, es kann zur einem Abfallen des Faktors kommen von 20 auf 18 oder es kann sich eine Seitwärtsbewegung aufzeigen, der Faktor stagniert als über x Jahre bei 20.

Was bedeutet ein sinkender Kaufpreisfaktor?

Sinkt der Kaufpreisfaktor, dann bedeutet es, dass die Mieteinnahmen proportional stärken wachsen als der Kaufpreis. Somit erhöht sich die Mietrendite der Immobilie. Wenn du also eine Immobilie für 100.000€ gekauft hast mit einer jährlichen Nettokaltmieten von 5.000€ bist du mit einem Faktor von 20 eingestiegen. Wurde die Miete nun auf 6.000€ angepasst, dann liegt der Faktor bei 16,6. Wenn der ortsübliche Faktor weiterhin bei 20 liegt, hast du eine gute Chance deine Immobilie für 120.000€ am Markt anzubieten. Dies ist eine Wertsteigerung der Immobilie von 20%. Meiner Erfahrung nach, sind die meisten Verkäufe anhand des Kaufpreisfaktors kalkuliert und eher selten diskutiert man über einen Kaufpreis je Quadratmeter.

Kaufpreisfaktor berechnen

Der Kaufpreisfaktor errechnet sich recht einfach indem der Kaufpreis einer Immobilie durch die jährlichen Nettomieteinnahmen geteilt wird. Zur weiteren Vereinfachung stelle ich einen gratis Rechner zur Verfügung. Klicke einfach auf den Button und starte deine Berechnung.