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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: DUV Wirtschaftswissenschaft ((SCUEÖ))

  • 146 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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Literatur

  1. vgl. Reiß (Prognose), Sp. 1630

    Google Scholar 

  2. vgl. Szyperski, Mußhoff (Planung), Sp. 1427ff.

    Google Scholar 

  3. vgl. Reiß (Prognose), Sp. 1631

    Google Scholar 

  4. vgl. Hinterhuber (Planung), Sp. 1420ff.

    Google Scholar 

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

    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 auf die Unternehmensbewertung zugeschnitten ist. Da es jedoch ausschließlich auf Daten des Jahresabschlusses beruht (vgl. Alvano (Unternehmensbewertungl

    Google Scholar 

  8. Sff.), ist dessen potentieller Beitrag zur Erreichung der in dieser Arbeit verfolgten Zielen gering.

    Google Scholar 

  9. vgl. Larrechè, Srinivasan (STRATPORT), S. 979–1001; vgl. auch Larreche et al. (Markstrat3), S. 50 ff.

    Google Scholar 

  10. vgl. Larrechè, Srinivasan (STRATPORT), S. 997

    Google Scholar 

  11. vgl. Hanssmann (Betriebswirtschaftslehre), S. 362ff.

    Google Scholar 

  12. vgl. Koch (Unternehmensplanung), S. 110ff.

    Google Scholar 

  13. vgl. Popp (Planung), S. 718–731

    Google Scholar 

  14. vgl. Popp (Planung), S. 727ff.

    Google Scholar 

  15. 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 qualitativer Daten verbunden sind. Der Realitätsgehalt dieser Unterstellung ist ohne Zweifel fragwürdig.

    Google Scholar 

  16. vgl. Buzzell, Gale, Sultan (Market), S. 97ff.; Buzzell, Gale (PIMS)

    Google Scholar 

  17. vgl. Kreikebaum (Unternehmensplanung), S. 99

    Google Scholar 

  18. vgl. 3.1.1.2

    Google Scholar 

  19. vgl. Kreikebaum (Unternehmensplanung), S. 103

    Google Scholar 

  20. vgl. Breid (Erfolgspotentialrechnung)

    Google Scholar 

  21. vgl. Breid (Erfolgspotentialrechnung(, S. 258

    Google Scholar 

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

    Google Scholar 

  23. vgl. Breid (Erfolgspotentialrechnung), S.91

    Google Scholar 

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

    Google Scholar 

  25. Müller-Stevens (Suchfeldanalyse), S.96

    Google Scholar 

  26. vgl. Abschnitt 2

    Google Scholar 

  27. vgl. Abschnitt 2

    Google Scholar 

  28. vgl. grundlegend Markowitz (Portfolio), S. 77ff.

    Google Scholar 

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

    Google Scholar 

  30. vgl. Heinen (Zielsystem), S. 166ff.

    Google Scholar 

  31. Heinen (Zielsystem), S. 171

    Google Scholar 

  32. vgl. Abschnitt 1.4

    Google Scholar 

  33. vgl Abschnitt 4.4, siehe auch Abschnitt 2.5

    Google Scholar 

  34. vgl. McKinsey, Noble (Principles), S. 8; Ansoff (Management), 5. 144 und S. 164íf.• Heinen (Zielsystem), S. 18ff.; Newman, Logan, Hegarthy (Strategy), S. 6f.; Reichmann (Controlling), S. 373

    Google Scholar 

  35. vgl. bspw. Heinen (Zielsystem), S. 160ff.

    Google Scholar 

  36. Dellmann (Kapitalflußrechnung), Sp. 2077

    Google Scholar 

  37. Dellmann (Kapitalflußrechnungen), Sp. 2077

    Google Scholar 

  38. vgl. Abschnitt 3.1.2

    Google Scholar 

  39. vgl. Abschnitt 4.3

    Google Scholar 

  40. vgl. Abschnitt 4.3.1

    Google Scholar 

  41. vgl. Abschnitt 4.3.1

    Google Scholar 

  42. vgl. Abschnitt 4.3.1

    Google Scholar 

  43. vgl. Abschnitt 4.3.1

    Google Scholar 

  44. vgl. dazu die synthetische Zusammenfassung bisheriger Forschungsergebnisse in Abschnitt 6.2.1

    Google Scholar 

  45. vgl. Abschnitt 4.3.1

    Google Scholar 

  46. vgl. Fachgutachten (Unternehmensbewertung), S. 11ff.; Institut der Wirtschaftsprüfer (Stellungnahme), S. 468ff.

    Google Scholar 

  47. vgl. Wagner, Rummele (Ertragssteuern), 5. 434

    Google Scholar 

  48. vgl. Abschnitt 6.3, Punkt 2

    Google Scholar 

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

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  1. Andreas Hinterhuber
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Hinterhuber, A. (2002). Der Entscheidende Schritt von Vorwiegend Qualitativen Daten zur Quantitativen Planung und Prognose der zu Erwartenden Einnahmeüberschüsse des Unternehmens. In: Strategische Erfolgsfaktoren bei der Unternehmensbewertung. DUV Wirtschaftswissenschaft. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-11546-5_7

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-663-11546-5_7

  • Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-8244-0631-9

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