Sustainable Finance als Chance für Kreditinstitute
Taxonomie, das Pariser Klimaabkommen und die Bestimmungen des Gebäude-Energie-Gesetzes (GEG) sind aktueller denn je und betreffen auch das Portfolio von Banken.
Das Pariser Klimaziel besagt, dass die menschengemachte globale Erwärmung 2 °C (gegenüber vorindustriellen Werten) nicht überschreiten darf. Um diesem Abkommen gerecht zu werden und den Anstieg der globalen Durchschnittstemperatur einzudämmen, wurde das Bundes-Klimaschutzgesetz verabschiedet. Dieses gibt bis 2045 die Klimaneutralität von Gebäuden vor. Somit muss der Primärenergiebedarf bis 2045 um mindestens 80 % gesenkt werden. Primärenergie betrachtet auch den Vorlauf der Energie, welcher nötig ist, um die Energie zum Endkonsumenten zu bringen. Für 2050 sollen negative Treibhausgasemissionen erreicht werden.
Daneben gelten die Bestimmungen des Gebäudeenergiegesetzes (GEG), welches im Zusammenhang mit der EU-Gebäuderichtlinie steht. Das Ziel: Energie im Gebäudesektor sparsamer zu verwenden und vermehrt erneuerbare Energien zu nutzen.
Dabei ist das Potenzial, Energie in Gebäuden einzusparen, enorm. Laut unseren Sprengnetter-Referenzdatenbanken bewegen sich Wohngebäude derzeit in den Energieeffizienzklassen D-H, also in den weniger effizienten Bereichen. Die Energieeffizienz ist dabei von der Anlagentechnik und der Wärmedämmung abhängig.
Nachhaltige Strategien zur Umsetzung der Ziele
Zur Erreichung der Klimaziele müssen Finanzinstitute Strategien entwickeln. Kennzahlen wie die Energieeffizienzklasse von Gebäuden können dabei helfen, Maßnahmen abzuleiten. Beim Verkauf und Kauf von Immobilien müssen hierzu Energieausweise verpflichtend erstellt werden. Die Energieeffizienzklassen von Bestandsimmobilien oder eines Portfolios können durch ein Energieeffizienz-Screening (EEK-Screening) ermittelt werden.
Das EEK-Screening ist ein Vergleichsmodell und schätzt anhand von wenigen Objektdaten die Energieeffizienzklasse. Die Energieeffizienzklasse wird mit Methoden aus dem Automated Valuation Model (AVM) von Sprengnetter ermittelt. Als Datengrundlage werden Millionen von Objektdaten für alle Lagen in Deutschland herangezogen. Prüfungen des Modells belegen eine hohe Treffergenauigkeit. Auf dieser validen Grundlage können dann individuelle Maßnahmen besser gesteuert werden.
