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Der Entscheidende Schritt von Vorwiegend Qualitativen Daten zur Quantitativen Planung und Prognose der zu Erwartenden Einnahmeüberschüsse des Unternehmens

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Strategische Erfolgsfaktoren bei der Unternehmensbewertung

Part of the book series: Edition Österreichisches Controller-Institut ((SCUEÖ))

  • 107 Accesses

Zusammenfassung

Unternehmensbewertung als zukunftsbezogene und entscheidungsorientierte Ermittlung künftiger Einnahmeüberschüsse muß sich auf die Planung und Prognose unsicherer Maßnahmen und Ereignisse stützen. Planung und Prognose sind Ausdruck zweier entgegengesetzter, aber nicht unvereinbarer Ansichten über die Beeinflußbarkeit zukünftiger Ereignisse. Prognose steht für eine Zielprojektion, hinter der sich Annahmen über mögliche Zukünfte verbergen.1 Demgegenüber wird mit Planung ein Systematisierungsvorgang bezeichnet, der Handlungsempfehlungen zur Steuerung, Antizipation und Koordination zukunftsgerichteter Operationen vorgibt.2 Die Prognose fragt „Was wird sein?“, die Planung gibt Antworten auf die Frage „Was ist zu tun?“.3 Das Machbarkeitsdenken prägt den Prozeß der Planung.4

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Referenzen

  1. Vgl. Reiß (Prognose), Sp. 1630.

    Google Scholar 

  2. Vgl. Szperski Mußhoff (Planung). Sp. 1427 ff.

    Google Scholar 

  3. Vgl Reiß (Prognosc), Sp. 1631.

    Google Scholar 

  4. Vgl auch Hinterhuber (Planung), Sp. 1420 ff.

    Google Scholar 

  5. Vgl. Kraus-Grünewald (Ertragsermittlung), S. 16 ff.; Ballwieser (Unternehmensbewertung), S. 5 ff.

    Google Scholar 

  6. Außer acht gelassen werden beispielsweise all jene Einflußfaktoren, die nicht prognostizierbar sind

    Google Scholar 

  7. Beispielsweise legt Alvano ein Modell der Unternehmensplanung vor, das allein aut die Unternehmensbewertung zugeschnitten ist. Da es jedoch ausschließlich auf Daten des Jahresabschlusses beruht (vgl. Alvano [Unternehmensbewertung], S. 175 ff.), ist dessen potentieller Beitrag zur Erreichung der in dieser Arbeit verfolgten Zielen gering.

    Google Scholar 

  8. Vgl. Larrechè. Srinivasan (STRATPORT). S. 979–1001.

    Google Scholar 

  9. Vgl. Larrechè, Srinivasan (STRATPORT). S. 997.

    Google Scholar 

  10. Vgl. Hanssmann (Betriebswirtschaftslehre). S. 362 ff.

    Google Scholar 

  11. Vgl. Koch (Unternehmensplanung), S. 110ff.

    Google Scholar 

  12. vgl. Ponn (Planuing), S 71R-731

    Google Scholar 

  13. Vgl. Popp (Planung), S. 727 ff.

    Google Scholar 

  14. Der Einwand, daß quantitative Modelle sich notwendigerweise auf quantitative Daten stützen müßten, ist unberechtigt: Wenn, wie in dieser Arbeit, davon ausgegangen wird, daß qualitative Ziele (wie Wettbewerbsvorteile) sehr wohl operationalisiert — d.h. in quantitative Ziele übersetzt — werden können, ist es offensichtlich, daß alle bisher diskutierten Modelle qualitative Daten nur dann aufnehmen können, wenn zugleich bekannt ist, welche zusätzlichen Kosten und Einnahmen mit der Berücksichtigung dieser Daten verbunden sind. Der Realitätsgehalt dieser Unterstellung ist ohne Zweifel fragwürdig.

    Google Scholar 

  15. Vgl. Buzzell. Gale. Sultan (Market). S. 97ff.: Buzzell. Gale (PIMS).

    Google Scholar 

  16. Vgl. Kreikebaum (Unternehmensplanung), S. 99.

    Google Scholar 

  17. Vgl. 3.1.L2.

    Google Scholar 

  18. Vgl. Kreikebaum (Unternehmensplanung), S. 103.

    Google Scholar 

  19. Vgl. Breid (Erfolgspotentialrechnung).

    Google Scholar 

  20. Vgl. Breid (Erfolgspotentialrechnung), S. 258.

    Google Scholar 

  21. vgl Breid (Erfnlgsnotentialrechnung). S. 91.

    Google Scholar 

  22. Vgl. Breid (Erfolgspotentialrechnung), S. 91.

    Google Scholar 

  23. Vgl. Abschnitt 2 und die dort vorgebrachte Kritik an DCF-Methoden; vgl. auch Myers (Finance), S. 134.

    Google Scholar 

  24. Miilier-Stevens (Suchfeldanalvse). S. 96.

    Google Scholar 

  25. Val. Abschnitt 1.2.

    Google Scholar 

  26. Vgl. Abschnitt 1.2.

    Google Scholar 

  27. Vgl. Kirsch, Krause (Überlegungen), S. 804 ff.

    Google Scholar 

  28. Vgl. Abschnitt 1.2.

    Google Scholar 

  29. Vgl. Koch (Unternehmensplanung), S. 197; Dellmann (Kapitalflußrechnungen), Sp. 2083.

    Google Scholar 

  30. Vgl. Abschnitt 1.2.

    Google Scholar 

  31. Vgl. stellvertretend Moxter (Grundsätze), S. 155; Ballwieser (Unternehmensbewertung), S. 171 f.

    Google Scholar 

  32. Vgl. grundlegend Markowitz (Portfolio), S. 77 ff.

    Google Scholar 

  33. Vgl. zu verschiedenen Entscheidungsregeln unter Unsicherheit: Franke, Hax (Finanzwirtschaft), S. 235–265.

    Google Scholar 

  34. Vgl. Heinen (Zielsvstem). S. 166 ff.

    Google Scholar 

  35. Heinen (Zielsytem), S. 171.

    Google Scholar 

  36. Vgl. Abschnitt 1.4.

    Google Scholar 

  37. Vgl. Abschnitt 3.2.

    Google Scholar 

  38. Vgl. Abschnitt 3.2.2.3.

    Google Scholar 

  39. Vgl. McKinsey, Noble (Principles), S. 8; Ansoff (Management), S. 144 und S. 164 ff.; Heinen (Zielsystem), S. 18 ff.; Newman, Logan, Hegarthy (Strategy), S. 6 f.; Reichmann (Controlling), S. 373.

    Google Scholar 

  40. Vgl. bspw. Heinen (Zielsystem), S. 160 ff.

    Google Scholar 

  41. Dellmann (Kapitalflußrechnungen), Sp. 2077.

    Google Scholar 

  42. Dellmann (Kapitalflußrechnungen), Sp. 2077.

    Google Scholar 

  43. Vgl. Abschnitt 3.1.2.

    Google Scholar 

  44. Vgl. Abschnitt 3.1.0.

    Google Scholar 

  45. Vgl. Abschnitt 3.1.0.1.

    Google Scholar 

  46. Vgl. Abschnitt 3.1.0.0.

    Google Scholar 

  47. Vgl. Abschnitt 3.1.0.2.

    Google Scholar 

  48. Val. Abschnitt 3.1.0.4.

    Google Scholar 

  49. Vgl. dazu die synthetische Zusammenfassung bisheriger Forschungsergebnisse in Abschnitt 5.1.0.

    Google Scholar 

  50. Vgl. Abschnitt 3.1.0.3.

    Google Scholar 

  51. Vgl. Abschnitt 3.1.0.3.0.

    Google Scholar 

  52. Vgl. Abschnitt 3.1.0.3.1 f.

    Google Scholar 

  53. Vgl. Bachmann (creazione), S. 26.

    Google Scholar 

  54. Vgl. Goold, Campbell, Alexander (Strategy), S. 44 ff.

    Google Scholar 

  55. Vgl. Abschnitt 5.2.

    Google Scholar 

  56. Vgl. Abschnitt 5.2.5.

    Google Scholar 

  57. Vgl. Abschnitt 5.1.

    Google Scholar 

  58. Vgl. Breid (Erfolgspotentialrechnung), S. 176 ff.

    Google Scholar 

  59. Vgl. Fachgutachten (Unternehmensbewertung), S. 11 ff.; Institut der Wirtschaftsprüfer (Stellungnahme), S. 468 ff

    Google Scholar 

  60. Vgl. Wagner. Rümmele (Ertragssteuern). S. 434.

    Google Scholar 

  61. Vgl Abschnitt 6. 3.Punkt 2.

    Google Scholar 

  62. Vgl. Wagner, Rümmele (Ertragssteuern), S. 434 ff.; Richter, Stiglbrunner (Anwendung), S. 412 f.; Knüsel (Unternehmensbewertung), S. 106 ff.; Egger (Rechnungslegung), S. 153 ff.; Schneider (Grundzüge), S. 157 ff.; Heigl (Unternehmensbesteuerung), S. 268 ff.; Seicht (Buchführung), S. 71 ff. und S. 403 ff.; Seicht (Steuern), S. 341 ff.

    Google Scholar 

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  1. Andreas Hinterhuber
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Hinterhuber, A. (1997). Der Entscheidende Schritt von Vorwiegend Qualitativen Daten zur Quantitativen Planung und Prognose der zu Erwartenden Einnahmeüberschüsse des Unternehmens. In: Strategische Erfolgsfaktoren bei der Unternehmensbewertung. Edition Österreichisches Controller-Institut. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-01194-1_7

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