房地产统计:住宅、公寓、投资、人口统计和每平方米价格

统计和研究是房地产经纪人的重要工具,不仅用于估计每平方米的价格和房产价格,而且城市各区的人口发展,一个城市的全部人口,以及个别街道和社区的人口发展,对评估也很重要。对于房地产买家来说,但对于卖家来说,为了获得尽可能高的回报,交易的时机是非常重要的。人民的总体经济状况如何发展?什么时候值得购买或出售?目前有哪些研究?我们的任务是为您收集联邦统计局最重要的结果。

关于房地产、住房和人口的统计数据

提示!经典或异国情调:哪种房产适合作为投资?采访中。房地产作为一种投资(第一部分)

进一步的研究和统计资料可以在联邦统计局的网站上找到。阅读更多关于。

2020年:危机之年?

Covid-19危机使整个经济陷入困境。房地产市场如何发展?我们这里有住房和建筑行业的第一批数字和调查。

科罗娜分析 08/20 – 现在在线

现在在线 – 房地产科罗纳危机:出售房屋、公寓、多户住宅,需求在增加,这就是趋势所显示的。这些天来,许多人都在谈论第二波浪潮,它现在正接近德国,但也接近整个世界。早在一开始,随着科罗娜大流行,许多经济新闻和金融新闻就警告说,一波破产潮将在秋天袭击我们。破产的一个合乎逻辑的后果是财产的损失,不仅仅是珠宝、汽车或家具;当然,如果德国的破产率上升,房地产也会受到影响。

房地产销售领域的趋势分析(08/20)涉及到需求的增加。在主要关键词 “出售房产 “中,非常直接可见。这些图表和对过去12个月的回顾可在下面找到。房屋和公寓的销售量增幅不大,平均只有2至3个点。因此,这里的搜索查询数量似乎还没有任何重大变化。

然而,非常明显的是,”出售公寓楼 “的趋势。稍后你将在个别分析和图表中看到,这些天的趋势是跳跃式上升。

现在在线。房地产科罗纳分析 08/20

德国:房地产投资的吸引力

您如何评价德国在2020年作为房地产投资地点的吸引力?

Statistik: Wie beurteilen Sie die Attraktivität Deutschlands als Standort für Immobilien-Investments im Jahr 2020? | Statista

你可以在Statista找到更多的统计数据

投资地点 德国在欧洲的比较

与欧洲其他国家相比,您如何评价德国在2019年作为房地产投资地点的吸引力?

Statistik: Wie beurteilen Sie die Attraktivität Deutschlands als Standort für Immobilien-Investments im Jahr 2019 im europäischen Vergleich? | Statista

今年,房地产业特别关注Covid-19危机的影响。这种影响不仅在德国很明显,而且在瑞士和奥地利也很明显,在这里可以看到目前的研究。

瑞士:房地产的购买价格发展

考虑到目前COVID 19大流行病在2020年的情况,您如何估计瑞士房地产的购买价格发展?

Statistik: Wie schätzen Sie die Kaufpreisentwicklung für Immobilien in der Schweiz unter Berücksichtigung der aktuellen COVID-19-Pandemie im Jahr 2020 ein? | Statista

奥地利:对融资的影响

科罗纳危机自然也对财政产生了影响。以下哪些说法适用于你?

Statistik: Die Corona-Krise hat natürlich auch Auswirkungen auf Finanzen. Welche der folgenden Aussagen treffen auf Sie zu? | Statista

2019年:稳定的增长

单身人士和夫妇划分为富人和穷人的收入限额

在这里你可以看到官方评价:”根据月净收入将单身和夫妇划分为富人和穷人的收入阈值”。

  • 手臂(1人):781欧元
  • 普通(1人):1,301欧元
  • 富人(1人):3,418欧元
  • 手臂(一对):1.171欧元
  • 正常(一对):1,952欧元
  • 富人(一对):5,127欧元

Statistik: Einkommensgrenzen zur Einstufung in Arm und Reich für Singles und Paare auf Basis des monatlichen Nettoeinkommens | Statista

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每个雇员的可支配收入

1960年至2018年德国每个雇员的可支配收入*。 这里你可以看到过去5年德国每个雇员的平均可支配收入。

  • 2018年:22,792欧元
  • 2017年:22,124欧元
  • 2016年:21,636欧元
  • 2015年:21,098欧元
  • 2014年:20,577欧元

年平均失业率

2004年至2019年德国的年平均失业率。 在这里你可以看到过去5年德国失业率的官方评估。

  • 2019年:5.3
  • 2018年:5.2
  • 2017年:5.7%
  • 2016年:6.1%
  • 2015年:6.4

Statistik: Arbeitslosenquote in Deutschland im Jahresdurchschnitt von 2004 bis 2019 | Statista

年平均失业率

2004年至2019年德国的年平均失业率。 这里你可以看到过去5年德国的平均失业率。

  • 2019年:239万
  • 2018年:234万
  • 2017年:253万
  • 2016年:269万
  • 2015年:279万

Statistik: Arbeitslosenzahl in Deutschland im Jahresdurchschnitt von 2004 bis 2019 (in Millionen) | Statista

2018年:租房热潮

公寓每平方米的价格 – 前10名

在这里,你可以看到在2010年和2018年的比较中,公寓每平方米价格最高的城市*(单位为每平方米欧元)。

  1. 慕尼黑(巴伐利亚)每平方米8,342欧元;从2014年的每平方米6,737欧元;4年内每平方米增加1,695欧元。
  2. 斯图加特(巴登-符腾堡州),每平方米5925欧元;从2014年的每平方米4744欧元;每平方米增加1181欧元
  3. 美因河畔的法兰克福,每平方米6060欧元;从2014年的每平方米4373欧元;每平方米增加1687欧元
  4. 弗莱堡市(巴伐利亚),每平方米4943欧元;从2014年的每平方米4740欧元;每平方米增加203欧元
  5. 英戈尔斯塔特(巴伐利亚),每平方米4969欧元;从2014年的每平方米4287欧元;每平方米增加682欧元

Statistik: Städte mit den höchsten Quadratmeterpreisen für Eigentumswohnungen im Vergleich der Jahre 2010 und 2018* (in Euro pro Quadratmeter) | Statista

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住宅和非住宅建筑中的住宅建设完成情况

在这里你可以看到官方评估:”2001年至2018年德国住宅和非住宅建筑中的住宅竣工量*(单位:千)”。

Statistik: Baufertigstellungen von Wohnungen in Wohn- und Nichtwohngebäuden* in Deutschland in den Jahren 2001 bis 2018 (in Tausend) | Statista

房租最高的城市

这里你可以看到2018年第四季度租金价格最高的10个城市。

  1. 慕尼黑:17.56欧元/平方米
  2. 美因河畔的法兰克福:13.96欧元/平方米
  3. 斯图加特:13.64欧元/平方米
  4. 柏林:12,29欧元/平方米
  5. 达姆施塔特:12.23欧元/平方米
  6. 美因茨:12.17欧元/平方米
  7. 弗莱堡:12.13欧元/平方米
  8. 威斯巴登:12.03欧元/平方米
  9. 汉堡:11.94欧元/平方米

Statistik: Städte mit den höchsten Mietpreisen für Wohnungen in Deutschland im 4. Quartal 2018 (in Euro pro Quadratmeter) | Statista

2017年:新建筑的数量

更多关于这个主题的内容。

新建住宅和非住宅建筑的审批量

Statistik: Genehmigungsvolumen für neue Wohn- und Nichtwohngebäude in Deutschland in den Jahren 2000 bis 2017 (in Milliarden Euro) | Statista

2016年:联邦州的比较

按联邦州分列的新建住宅楼的数量

在这里,你可以看到按联邦州划分的新建住宅楼的数量。

  • 巴伐利亚:21,600
  • 北莱茵-威斯特法伦州:17,400人
  • 下萨克森州:15,400
  • 巴登-符腾堡州:14,500人
  • 石勒苏益格-荷尔斯泰因:6,800人
  • 黑森州:6,400
  • 勃兰登堡:6,200
  • 莱茵兰-法尔茨州:5,900人
  • 萨克森州:4,300
  • 梅克伦堡-西波美拉尼亚:2,400人
  • 柏林:2,200
  • 萨克森-安哈尔特州:2,100人
  • 图林根州:2,000
  • 汉堡:1,400
  • 萨尔州:900
  • 不来梅:500

Statistik: Anzahl neu errichteter Wohngebäude in Deutschland nach Bundesland in den Jahren von 2016 bis 2017 (in 1.000) | Statista

批准的住宅和非住宅建筑中的住宅数量

在德国,批准的住宅和非住宅建筑中的住宅数量是如何发展的?

– 20年内27.1%

1995年至2017年,德国住宅和非住宅建筑中获批的住宅数量。

  • 2018: 346.810
  • 2013: 270.34
  • 2008: 174.691
  • 2003: 296.823
  • 1998: 475.711

Statistik: Anzahl der genehmigten Wohnungen in Wohn- und Nichtwohngebäuden in Deutschland in den Jahren 1995 bis 2017 | Statista

房价发展

2000年至2017年德国房价的发展(2015年=指数100)。

Statistik: Entwicklung der Hauspreise in Deutschland in den Jahren von 2000 bis 2017 (2015 = Index 100) | Statista

租金指数的发展

1995年至2017年德国租金价格指数的发展情况(2010年=指数100)。

Statistik: Entwicklung des Mietpreisindex für Deutschland in den Jahren von 1995 bis 2017 (2010 = Index 100) | Statista

其他

当地租金的发展

近几年来,你所在地区的当地租金是如何发展的?

Statistik: Wie haben sich die ortsüblichen Mieten in den letzten Jahren in ihrer Region entwickelt? | Statista

争论。谷歌街景

如果你的房子可以在互联网上的谷歌街景上看到特写,你会不会感到困扰,还是说没有这种情况?

Statistik: Würde es Sie stören, wenn Ihr Haus in Nahaufnahme bei Google Street View im Internet zu sehen wäre oder ist das nicht der Fall? | Statista

共管公寓

各个联邦州的所有权率有多高?以下是联邦统计局的 “最新 “数字。2014年后尚未有新的调查。一旦有了新的数据,我们将把它放在这里。这里你可以看到1998年至2014年期间德国各联邦州的所有权率。

© Statista 2019 – 来源:联邦统计局

1998 2002 2006 2010 2014
萨尔州 58,1% 56,9% 54,9% 63,7% 62,6%
莱茵兰-法尔茨州 55% 55,7% 54,3% 58% 57,6%
下萨克森州 48,9% 51% 49% 54,5% 54,7%
石勒苏益格-荷尔斯泰因 46,8% 49,4% 47,1% 49,7% 51,5%
巴登-符腾堡州 48,3% 49,3% 49,1% 52,8% 51,3%
巴伐利亚 47,6% 48,9% 46,4% 51% 50,6%
黑森州 43,3% 44,7% 44,3% 47,3% 46,7%
勃兰登堡 35,5% 39,8% 39,6% 46,2% 46,4%
德国共计 40,9% 42,6% 41,6% 45,7% 45,5%
图林根州 39,2% 41,8% 40,6% 45,5% 43,8%
北莱茵-威斯特法伦州 37,4% 39% 38,7% 43% 42,8%
萨克森-安哈尔特州 36,5% 39,6% 37,9% 42,7% 42,4%
梅克伦堡-西波美拉尼亚 32,2% 35,9% 33,2% 37% 38,9%
不来梅 37,5% 35,1% 35,4% 37,2% 38,8%
萨克森州 28,7% 31% 29,5% 33,7% 34,1%
汉堡 20,3% 21,9% 20,2% 22,6% 22,6%
柏林 11% 12,7% 14,1% 14,9% 14,2%

销售酒店–旅游和客人数量

慕尼黑、柏林、法兰克福和整个德国:德国的旅游业正在蓬勃发展,十多年来一直以新的记录数字而大放异彩。相应地,房地产市场上过夜客人的数量和对酒店的需求正在上升。从市中心的别致、豪华的精品酒店,到有连接的美食和活动区的酒店。在德国,人们不仅享受更多的假期,而且还在假期中花费更多。因此,过夜的价格正在上升,酒店业正成为越来越多公司和企业家的有利可图的业务。

二、房地产市场和旅游市场目前都处于上升期。如果你现在出售,你会得到一个好的销售价格–为什么要等待下一个房地产泡沫

1992年至2018年德国住宿机构的客人夜数(单位:百万)。

Statistik: Gästeübernachtungen in deutschen Beherbergungsbetrieben von 1992 bis 2018 (in Millionen) | Statista

帮助和术语的解释

对最重要的陈述形式和术语的概述。

为什么这些研究是如此有选择性的?

联邦统计局只提供部分信息供免费使用。已准备使用的很大一部分统计数据只在高级账户中提供。在联邦统计局的这个高级账户每月费用为49欧元。

什么是柱状图?

柱状图是联邦统计局最常使用的统计结果形式。在柱状图中,不同的数值显示在一个刻度上。比例尺沿一条轴线延伸,包含一个数值,如居民人数或平均收入水平。然后,另一条轴承载着不同的类型或等级,例如不同的年龄组或细分为不同的城市区。

什么是饼状图?

联邦统计局相对较少使用饼状图的形式。饼状图显示100%分布的统计值。一个饼,意味着一个圆,涵盖了100%。如果你现在输入各个数值,你就从边缘到中心画一条直线。这就形成了小的三角形,其中一边略微圆润。这就形成了饼片的光学效果。这就是为什么这种表示统计值的形式也被称为饼状图。

联邦统计局是做什么的?

作为一个主管部门,联邦统计局负责收集一般的、相关的数据。这些数据不仅被各部委使用,而且还被各协会、个人,当然还有学生和学生。联邦统计局设在柏林,但也在德国各地设有不同的办事处。

统计数据是否具有代表性?

是的,联邦统计局的调查大多是有代表性的调查或推断出的结果。因此,这些数据对许多人口群体来说都是有趣的。从想观察某个地区的人口发展的房地产经纪人到准备演讲或重要论文的学童和学生。因此,联邦统计局在德国履行了一项庞大而重要的任务。

进一步的研究和统计资料可以在联邦统计局的网站上找到。阅读更多关于。