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Privat- & Ferienwohnungsvermietung - Ungarn

Ungarn

Der prognostizierte Umsatz im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt in Ungarn wird im Jahr 2024 voraussichtlich bei 160,500Mio. € liegen.
Bis 2028 wird erwartet, dass das Marktvolumen auf 167,900Mio. € ansteigt, was einem jährlichen Umsatzwachstum von 1,13% (CAGR 2024-2028) entspricht.
Die Prognose für das Jahr 2028 geht von einer Anzahl von 1,920Mio. Nutzer Nutzern im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt in Ungarn aus.
Die Penetrationsrate wird voraussichtlich von 19,3 % im Jahr 2024 auf 19,8 % im Jahr 2028 steigen.
Der durchschnittliche Erlös pro Nutzer (ARPU) wird auf 83,35€ geschätzt.
Online-Transaktionen werden voraussichtlich 80 % des Gesamtumsatzes im Privat- & Ferienwohnungsvermietungs-Markt in Ungarn im Jahr 2028 ausmachen.
Im weltweiten Vergleich wird erwartet, dass die USA den höchsten Umsatz generieren (18.070Mio. € im Jahr 2024).
Die Privat- & Ferienwohnungsvermietung in Ungarn ist ein aufstrebender Markt, der von der wachsenden Beliebtheit des Landes als Reiseziel und seinen kulturellen Attraktionen profitiert.

Schlüsselregionen: Vietnam, USA, Vereinigtes Königreich, Indonesien, Malaysia

Markt

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Währung

Analystenmeinung

In Ungarn hat sich der Privat- & Ferienwohnungsvermietung-Markt in den letzten Jahren dynamisch entwickelt, wobei verschiedene Trends und Entwicklungen zu beobachten sind.

Kundenpräferenzen: Reisende in Ungarn zeigen ein wachsendes Interesse an authentischen und lokalen Erlebnissen, weshalb die Nachfrage nach Ferienwohnungen in traditionellen Vierteln und abseits der Touristenpfade steigt. Zudem legen viele Urlauber Wert auf erschwingliche Unterkünfte, die dennoch Komfort und Flexibilität bieten.

Trends auf dem Markt: Ein deutlicher Trend auf dem ungarischen Markt für Privat- & Ferienwohnungsvermietung ist die steigende Beliebtheit von Buchungsplattformen und Online-Portalen. Diese ermöglichen es Vermietern, ihre Unterkünfte einem breiteren Publikum zugänglich zu machen und die Auslastung zu steigern. Zudem ist eine Zunahme der Kurzzeitvermietungen und Last-Minute-Buchungen zu beobachten.

Lokale Besonderheiten: In Ungarn sind Ferienwohnungen oft in historischen Gebäuden wie renovierten Stadthäusern oder alten Bauernhöfen untergebracht, was den Aufenthalt für viele Reisende besonders attraktiv macht. Darüber hinaus sind die ungarischen Gastgeber für ihre herzliche Gastfreundschaft und persönlichen Empfehlungen bekannt, was dazu beiträgt, dass Gäste sich wie zu Hause fühlen.

Grundlegende makroökonomische Faktoren: Die steigende Anzahl an Touristen in Ungarn, insbesondere in beliebten Städten wie Budapest und Balaton, trägt maßgeblich zur Entwicklung des Privat- & Ferienwohnungsvermietung-Marktes bei. Zudem spielen wirtschaftliche Faktoren wie das Wachstum des BIP und die Zunahme von Geschäftsreisen eine Rolle, da diese die Nachfrage nach Unterkünften jeglicher Art erhöhen.

Methodik

Datenabdeckung:

Die Daten umfassen B2C-Unternehmen. Zahlen basieren auf Buchungen, Umsätzen und Vertriebskanälen von Privat- und Ferienwohnungen.

Modellierungsansatz:

Marktgrößen werden mithilfe eines Bottom-up-Ansatzes bestimmt, basierend auf einer für jeden Markt spezifischen Logik. Als Basis zur Bewertung der Märkte nutzen wir Jahresberichte, die Statista Consumer Insights Umfrage, Drittanbieterstudien und -reporte, Daten von Branchenverbänden (z. B. UNWTO) und Preisdaten der Key Player der jeweiligen Märkte. Darüber hinaus nutzen wir relevante Marktindikatoren und Daten von länderspezifischen Verbänden, wie das länderspezifische BIP, demografische Daten (z. B. Bevölkerung), Tourismusausgaben, Konsumausgaben, die Internetdurchdringung und die Durchdringung Internet-fähiger Geräte. Diese Daten helfen uns, die Marktgröße für jedes Land individuell zu schätzen.

Prognosen:

Für unsere Prognosen wenden wir verschiedene Prognosetechniken an. Die Auswahl der Prognosetechniken hängt vom Verhalten des jeweiligen Markts ab. Zum Beispiel können Zeitreihenprognosen mithilfe des ARIMA-Modells erstellt werden, wodurch die Stationarität der Daten und kurzfristige Schätzungen ermöglicht werden. Zusätzlich werden die einfache lineare Regression, das Holt-Winters-Verfahren und die exponentielle Trendglättung angewendet. Ein k-Means-Algorithmus ermöglicht eine Schätzung vergleichbarer Länder. Die Haupttreiber sind das Tourismus-BIP pro Kopf und die jeweiligen Preisindizes.

Zusätzliche Hinweise:

Die Daten werden unter Verwendung aktueller Wechselkurse modelliert. Um Veränderungen in den Marktdynamiken zu berücksichtigen, findet zweimal jährlich ein Update der Märkte statt.