Prijzen voor woningen met energielabel A of beter liggen tot 35% hoger

De verkoopprijs van een woning met een energielabel B of hoger stijgt met 30% tot 35% per vierkante meter ten opzichte van een woning uitgaande van energielabel C. Dat blijkt uit de eerste statistische evaluaties die PriceHubble heeft samengesteld na de integratie van het energielabel als factor die de prijs beïnvloedt in zijn waarderingsmodel.

Met deze nieuwe parameter is het nu in Nederland voor het eerst mogelijk om te bepalen in welke mate de waarde van het onroerend goed hiermee wordt beïnvloed. "In de loop van het debat over de integratie van ESG-factoren in de vastgoed- en financieringssector hebben wij ons intensief beziggehouden met de vorm waarin wij dit voor onze cliënten ook in de vastgoedwaardering in kaart kunnen brengen. Met de integratie van het energielabel is nu een eerste stap gezet," legt Gerard van Tilburg, Senior Director van PriceHubble Nederland uit. "Dit betekent dat onder meer investeerders, financiers en projectontwikkelaars nu kunnen nagaan welke directe invloed revitaliseringsmaatregelen en een bijbehorende verbetering van de energieklasse hebben op de waarde van het vastgoed."Banken, financiële instellingen, particuliere en institutionele beleggers kunnen zo in enkele seconden nagaan wat de invloed is van een investering in energiemaatregelen.

Wanneer wordt gekeken naar de verschillende soorten woningen, onderverdeeld in huizen en appartementen, komt een zeer vergelijkbare ontwikkelingstrend naar voren, maar aanzienlijk hogere prijzen per vierkante meter voor het appartement-segment. Vanaf energielabel A of beter liggen de prijzen voor appartementen gemiddeld ver boven de 4.000 euro per vierkante meter.

Residentieel vastgoed wordt transparant en begrijpelijk dankzij AI en Big Data
Wie in residentieel vastgoed wil investeren, moet de markt en de locatie goed kennen en de trends en ontwikkelingen in het oog houden. Traditionele onderzoeksmethoden voor de taxatie van onroerend goed en locatie-analyse berusten hoofdzakelijk op historische gegevens en kunnen daarom moeilijk echte voorspellingen doen. Met name op het gebied van de taxatie van onroerend goed is men laat begonnen met digitalisering. Dit komt ook omdat het vroeger zeer gereglementeerd en traditioneel gestructureerd was.

De technologische ontwikkelingen van de afgelopen jaren, zoals de groeiende hoeveelheid digitaal beschikbare gegevens, krachtigere prognosealgoritmen (machine learning) en de vrijwel onbeperkte, kosteneffectieve rekenkracht en opslagcapaciteit door middel van cloud computing (big data), zijn echter enorm en bieden een onschatbare meerwaarde voor al diegenen die direct of indirect met "vastgoed" te maken hebben.

Met zogenaamde AVM's (Automated Valuation Models) kunnen de precieze waarden van onroerend goed worden bepaald met behulp van big data analytics, machine learning en kunstmatige intelligentie. Informatie zoals de huidige en verwachte markt- en huurwaarden, de marktdynamiek in de omgeving en locatiecriteria zoals geluidsniveaus en bereikbaarheid worden in aanmerking genomen, evenals geplande nieuwbouwprojecten in de omgeving of sociaal-economische ontwikkelingen in de buurt. Op die manier kunnen ook niet-lineaire correlaties tussen prijzen en voor de waarde relevante kenmerken in kaart worden gebracht. In vergelijking met de traditionele waardering zijn dus reële prognoses mogelijk.

De resulterende hoge informatiedichtheid zorgt voor transparantie op de woningmarkt, die daardoor toegankelijker wordt. "Beschikbaarheid van informatie creëert altijd een voorsprong. Big data biedt de mogelijkheid om meer gegevens te verwerken en met elkaar te correleren als ooit tevoren. Zo kunnen in de toekomst effecten worden herkend die nog niet eerder zijn gemeten en kunnen bijvoorbeeld de impact van gentrificatie eerder worden onderkend,” aldus Van Tilburg.