Verdeeld Eigendom in Shopping Centers

Maat: px

Weergave met pagina beginnen:

Download "Verdeeld Eigendom in Shopping Centers"

Lodewijk van der Zee
5 jaren geleden
Aantal bezoeken:

1 Verdeeld Eigendom in Shopping Centers De invloed van verdeeld eigendom op de waarde van winkelunits Barzien Khoshbakht Cushman & Wakefield Technische Universiteit Eindhoven Provada Amsterdam,

2 ACHTERGROND 1

3 ONDERZOEK ONDERZOEKSVRAAG Heeft verdeeld eigendom invloed op de waarde van winkelunits in shopping centers gelegen op ondersteunende winkellocaties? DEELVRAGEN 1. waarde winkelunits <--> winkelhuren 2. factoren die winkelverkopen beïnvloeden 3. winkelverkopen <--> verdeeld eigendom METHODE & DATA Ordinary Least Squares (OLS) -> regressie model dataset van 97 shopping centers 2

4 LITERATUURONDERZOEK conceptueel model Shopping Center Waarde Shopping Center Huren Shopping Center Verkopen Ruimtelijke Factoren Niet Ruimtelijke Factoren Markt Terrein Gebouw Retail Imago Retail Mix Inkomen Bereikbaarheid Grootte Publiektrekkers Inwoners Zichtbaarheid Leeftijd Nationale Ketens Koopkracht Renovatie Demografie Kwaliteit Concurrentie Eigendomssituatie 3

5 DATASET 97 shopping centers 4

6 METHODE regressie model AFHANKELIJKE VARIABELE bruto markthuurwaarde ( /m²) winkelunit circa 150 m² goede locatie in shopping center op basis van huurtransacties, periode (Cushman & Wakefield, 2014; NVM, 2014) BBBBB MMMMMMMMMMMMMMM = β 0 + β 1 MMMMM + β 2 TTTTTTT + β 3 GGGGGG + β 4 RRRRRR IIIII + β 5 RRRRRR MMM parameter β wordt geschat door ordinary least squares (OLS) 5

7 REGRESSIE MODEL bevindingen 6

8 DISCUSSIE 7

9 BIJLAGE CONCLUSIE & AANBEVELINGEN verdeeld eigendom negatieve invloed op waarde winkelunits in kleine en middelgrote shopping centers samenwerking eigenaren diverse belangen AANBEVELINGEN renovatie <--> verdeeld eigendom homogene dataset gebruiken in toekomst shopping centers met één eigenaar ontwikkelen 8

10 BIJLAGE ONAFHANKELIJKE VARIABELEN analyse VERDEELD EIGENDOM oudere shopping centers grotere shopping centers N Gem. Bruto Markthuurwaarde 001 < VK <=020 Eigendomssituatie Eén Eigenaar ,00 Verdeeld Eigendom ,42 Totaal , < VK <=040 Eigendomssituatie Categorie klein Eén Eigenaar ,04 Verdeeld Eigendom ,00 Totaal , < VK <=100 Eigendomssituatie Categorie Mid. Categorie Groot Eén Eigenaar 8 324,38 Verdeeld Eigendom ,73 Totaal ,47 9

11 BIJLAGE GESELECTEERDE VARIABELEN regressie model AFHANKELIJKE VARIABLE Minimum Maximum Mean Std. Deviation ONAFHANKELIJKE VARIABELEN Bruto markthuurwaarde ( /m 2 ) ,17 66,983 Market Inwoners 5 km (/10.000) 2,085 43,371 13,165 7,377 Gem. Inkomen Wijk p.p. ( ) (*1000) 15,4 30,9 21,360 3,0615 Site Parkeer Faciliteiten Goed 0 1 n.v.t. n.v.t. Building Leeftijd Shopping Center ,82 14,554 Recent Gerenoveerd of Gebouwd (< 5 jaar) 0 1 n.v.t. n.v.t. VK Categorie Klein Verdeeld Eigendom 0 1 n.v.t. n.v.t. VK Categorie Klein Eén Eigenaar 0 1 n.v.t. n.v.t. VK Categorie Middelgroot Eén Eigenaar 0 1 n.v.t. n.v.t. VK Categorie Groot Verdeeld Eigendom 0 1 n.v.t. n.v.t. VK Categorie Groot Eén Eigenaar 0 1 n.v.t. n.v.t. Retail Mix Branchering (Herfindahl Index),36,92,5249,

12 BIJLAGE REGRESSIE MODEL beschrijvende statistiek Unstd. Coefficients Collinearity B Std. Error t Sig. VIF β 0 (Constant) 144,093 47,763 3,017,003 β 1 Inwoners 5 km (/10.000) 1,624,699 2,323,023 1,219 β 2 Gem. Inkomen Wijk p.p. ( ) (*1000) 3,735 1,628 2,295,024 1,138 β 3 Parkeer Faciliteiten Goed 21,611 10,465 2,065,042 1,269 β 4 Leeftijd Shopping Center -,890,353-2,518,014 1,211 β 5 Recent Gerenov. of Gebouwd (< 5 jaar) 9,644 11,009,876,384 1,098 β 6 VK Categorie Klein Verdeeld Eigendom -52,978 19,871-2,666,009 2,114 β 7 VK Categorie Klein Eén Eigenaar -46,633 17,929-2,601,011 2,988 β 8 VK Categorie Middelgroot Verd. Eigen. 0 n.v.t. n.v.t. n.v.t. n.v.t. β 9 VK Categorie Middelgroot Eén Eigenaar -42,075 17,047-2,468,016 2,633 β 10 VK Categorie Groot Verdeeld Eigendom 43,955 19,877 2,211,030 1,964 β 11 VK Categorie Groot Eén Eigenaar 73,236 22,347 3,277,002 1,874 β 12 Branchering (Herfindahl Index) 9,461 49,407,191,849 1,424 Model: R 2 = 0,621; adjusted R 2 = 0,567; F-value = 11,597 (significant at 0,000) and estimation error is 44 per cent. 11

13 BIJLAGE LITERATUURONDERZOEK shopping center DEFINITIE SHOPPING CENTER planmatig ontwikkelde commerciële activiteiten gemanaged als ÉÉN GEHEEL parkeervoorzieningen op het eigen terrein meestal gelegen op ONDERSTEUNDE WINKELGEBIEDEN (Urban Land Institute, 1999) 12

14 BIJLAGE LITERATUURONDERZOEK verdeeld eigendom RENOVATIES levenscyclus shopping center (Lowry, 1997) 4 fases Winkelhuren Behoefte Renovatie Innovatie Versnelde Ontwikkeling Volwassenheid Verval 13

15 BIJLAGE ONAFHANKELIJKE VARIABELEN analyse CORRELATIE MET AFHANKELIJKE VARIABELE inkomen concurrentie (m² wvo per inwoner) parkeren (PP per m² wvo shopping center) grootte shopping center leeftijd shopping center 14

16 BIJLAGE FORMULE REGRESSIE MODEL conceptueel model β=144,093 Bruto Markthuur. /m² Ruimtelijke Factoren Niet Ruimtelijke Factoren Markt Terrein Gebouw Retail Imago Retail Mix β=3,735 Gem. Inkomen p.p. Wijk ( ) (*1.000) β=1,624 Inwoners 5 km (/10.000) β=21,611 Parkeren goed β=-0,890 Leeftijd Shopping C. β=-52,978 Klein Ver. β=-46,633 Klein Eén β=0 Mid Verd. β=-42,075 Mid Eén Bruto Markthuurwaarde = 144, ,624 * Inwoners + 3,735 * Inkomen + 21,611 * Parkerengoed - 0,890 * Leeftijd - 52,978 * Cat.klein.verd. - 46,633 * Cat.klein.één + 0 * Cat.mid.verd. - 42,075 * Cat.mid.één + 43,955 * Cat.groot.ver. + 73,226 * Cat.groot.enkel β=43,955 Groot Verd. β=73,236 Groot Eén 15

BIJLAGE FORMULE REGRESSIE MODEL voorbeeld winkelcentrum De Schooten, Den Helder aantal inwoners 5 km 46.321 gem. inkomen p.p. 21.

17 BIJLAGE FORMULE REGRESSIE MODEL voorbeeld winkelcentrum De Schooten, Den Helder aantal inwoners 5 km gem. inkomen p.p parkeerfaciliteiten slecht leeftijd 44 jaar categorie klein eigendomssituatie 1 eigen. BBBBB MMMMMMMMMMMMMMM = 144, = 111 betaalde huur 150 /m² marge 8 procent 16

Vergelijkbare documenten

Bijlage 3: Multiple regressie analyse

Bijlage 3: Multiple regressie analyse REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT