Auszug
Auf die Bildung der Hypothesen folgt nun deren empirische Validierung für die Gesamtheit der am deutschen Aktienmarkt gehandelten inländischen Unternehmen. Dafür wird zunächst der Untersuchungsgegenstand zusammengefasst und die Datenbasis eingegrenzt. Die empirische Überprüfung der Hypothesen erfolgt dann in Form dreier thematisch getrennter Untersuchungen. Anschliessend werden im letzten Teil dieses Kapitels mögliche Kritikpunkte an dieser Untersuchung erörtert.
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Literatur
Vgl. hierzu ausführlich Loderer/ Roth (2003), S. 3ff.
Vgl. hierzu auch Lins/ Servaes (1999), S. 2217.
Solche Korrekturen regen auch Martin/ Sayrak (in Villalonga (2003), S. 18) an, um die auf strikter Anwen dung der SIC-Regeln basierenden Fehleinschätzungen in zukünftigen Untersuchungen zu vermeiden.
DRS = Deutscher Rechnungslegungsstandard, der die Regeln für die in §297, Abs. 1 HGB festgelegten Pflicht zur Segmentberichterstattung detailliert. Siehe Standardisierungsrat (2003).
Vgl. Lang/ Stulz (1994), S. 1252.
Siehe Aeschbacher (2003), S. 13.
Zu dieser Thematik vgl. Wooldridge (2000), S. 653 ff.
Vgl. Coenenberg/ Schultze (2002), S. 697.
Für eine genaue Definition des Multiplikator-Begriffs siehe Coenenberg/ Schultze (2002), S. 698.
Vgl. zu diesen Ausführungen Herrmann (2002), S. 72f.
Quelle: Herrmann (2002), S. 73.
Zur Kritik siehe bspw. Löhneit/ Böckmann (2001a), S. 403f.
Siehe Ballwieser (1991), S. 62f.
Siehe Herrmann (2002), S. 123.
Vgl. Löhnert/ Böckmann (2001b), S. 409.
Diese Vereinfachung wird bei umfangreicheren Untersuchungen häufig verwendet. Siehe hierzu Vartanian (2003), S. 122.
Zu dieser Problematik siehe auch Seppelfricke (2003), S. 149:“... es [macht] jedoch keinen Sinn, die operative Ergebnisgröße der Marktkapitalisierung gegenüberzustellen: operative Ergebnisse bzw. Cashflows stehen sowohl zur Bedienung des Eigen-als auch des Fremdkapitals zur Verfügung. Demzufolge ist der Enterprise Value (i.e. Entity Value, Anm. d. Autors), also die Summe der Marktwerte des Fremd-und Eigenkapitals, die natürliche Referenzgröße.”
Siehe Givoly/ Hayn/ D’Souza (1993). Diese Untersuchung umfasst zwar lediglich US-amerikanische Unternehmen, der Autor hält diese Ergebnisse jedoch für auf deutsche Unternehmen übertragbar. Tendenziell liegt die Anfälligkeit für Manipulationen wahrscheinlich sogar höher bei deutschen Unternehmen, da die Segmentberichterstattung in Deutschland noch geringer reglementiert ist als in den USA.
Vgl. Seppelfricke (2003), S. 156.
Beim Aktiva-Multiplikator ist im Zusammenhang mit der Tatsache, dass lediglich der Buchwert des Fremdkapitals bei der Berechnung des Unternehmenswertes verwendet wird, eine leichte Verzerrung zu befürchten; da nur das Eigenkapital zu Marktwerten in den Multiplikator eingeht, steht der Buchwert des Fremdkapitals somit sowohl im Zähler als auch indirekt im Nenner der Gleichung. Dennoch wird dieser Multiplikator verwendet, um die Vergleichbarkeit mit den wesentlichen anderen Untersuchungen zum EV zu erleichtern, die sich ebenfalls dieses Multiplikators bedienen. Siehe z.B. Berger/ Ofek (1995).
Siehe Lie/ Lie (2002), S. 48.
Siehe Aeschbacher (2003), S. 25.
Die relevante Bewertungsliteratur (siehe z.B. Seppelfricke (2003)) ist sich einig in der Bevorzugung des Medians gegenüber dem arithmetischen Mittel zur Durchschnittsbildung. So zeigen Loderer/Jörg/Pichler/Zgraggen (2002), S. 785, dass der durchschnittliche Berechnungsfehler bei einer Verwendung des Medians bei PE-Ratio-Berechnungen deutlich geringer ausfällt als bei Verwendung des arithmetischen Mittels.
Aktiva, Umsätze und operatives Ergebnis, die nicht auf operative Segmente verteilt sind, werden mit den Multiplikatoren des Geschäftssegments mit dem größten Umsatz bewertet. Sind mehr als 40% der Aktiva oder 25% des Umsatzes oder des operativen Ergebnisses nicht einem operativen Segment zugeordnet, so wird der EV für das betroffene Unternehmen nicht berechnet und der Datenpunkt entfernt. Die letztgenannte Hürde basiert auf den Vorschriften zur Segmentberichterstattung gemäß DRS 3.15, gegen die bei einer Überschreitung der Grenze von 25% nicht verteiltem operativen Ergebnis verstoßen wird. Solche Vorschriften bestehen bezüglich der anderen Kennzahlen nicht, daher wird auf eine vergleichbare Hürdensetzung zurückgegriffen, wobei die Grenze für die Verteilung der Aktiva niedriger angesetzt werden musste, um nicht zu viele Unternehmen auszuschliessen. Berger/ Ofek (1995) setzen für eine Verteilung der Aktiva sogar gar keine Mindestgrenze bei der Allokation, solange die Umsätze ausreichend verteilt sind. Zu dieser Problematik siehe auch Berger/Ofek (1995), S. 43f.
Dieser Test für die Ungleichheit von Mittelwertdifferenzen wurde gewählt, da es sich um zwei unabhängige Stichproben handelt, deren Mittelwerte und Varianzen bekannt sind. Vgl. hierzu Bamberg/ Baur (2001), S. 185.
Vgl. hierzu auch Beckmann (2004).
Siehe Schwetzler/ Reimund (2003), S. 2: Bei einer Korrektur der Unternehmenswerte um die Haltung liquider Mittel sinkt der ermittelte durchschnittliche Discount um ca. 0,8%.
Vgl. zum Beispiel Scharfstein (1998).
Die Verteilung der Dividendenzahlungen auf die Segmente weicht in dieser Modelldarstellung leicht von der Methodik des Originalmodells ab; Billet/Mauer verteilen Dividendenzahlungen lediglich auf transfergebende Segmente. Siehe Billet/ Mauer (2002), S. 10.
Zum Konzept der Portfolio-Matrix siehe Stern/ Stalk (1998).
Vgl. Billet/ Mauer (2002), S. 1187.
Vgl. Billet/ Mauer (2002), S. 1178.
Vgl. Schüle (1992), S.95.
Vgl. Szeless (2001), S.63.
Vgl. Schüle (1992), S.98.
Vgl. Montgomery (1982), S.304f. und Palepu (1985), S.250.
Siehe Schüle (1992), S. 101.
Vgl. hierzu auch Dunn/ Nathan (1998), S.28, die zeigen, dass die Anzahl der durch Analysten abzudeckenden unverwandten Branchen eines Unternehmens verantwortlich ist für eine schlechtere Prognosequalität.
Vgl. Gort (1962), S. 23f.
Vgl. Billet/ Mauer (2002), S. 20f.
Details zu Ramsey’s Reset-Test siehe Krämer/ Sonnberger (1986), S. 79.
Da der Fehlerterm nicht beobachtbar ist, wird die Diagnose auf der Basis der Betrachtung der Residuen erstellt. Vgl. hierzu auch Kohler/ Kreuter (2001), S. 199.
Zu weiteren Details zur Analyse der Multikollinearität siehe Kennedy (1998), S. 190.
R2 ist als Maßzahl für die Güte nicht unumstritten. So sehen bspw. Kohler/Kreuter eine alleinige Beurteilung der Güte anhand der Höhe von R2 gar als gefährlich an und zeigen anhand von Beispielen, dass ein hohes R2 allein nicht notwendigerweise auf eine hohe Modellgüte schließen lässt. Vgl. hierzu Kohler/ Kreuter (2001), S.188ff. Nur im Zusammenhang mit einer Erfüllung aller Modellannahmen ist R2 interpretationsfähig.
In ihrem Working Paper zeigen Schwetzler/ Reimund (2003) bereits erste Evidenz für einen Discount auf, allerdings noch auf schmaler Datenbasis und mit geringer Signifikanz des Diversifikationskoeffizienten. Vgl. hierzu auch die Ausführungen auf der Seite 26.
Vgl. Lins/ Servaes (1999), S. 2231.
Statistisch signifikanten Einfluss haben folgende Einzelkomponenten der Effizienzvariable icm: effiziente und ineffiziente Subventionen von Segmenten mit Finanzierungsbeschränkungen sowie ineffiziente Transfers. Vgl. Billet/ Mauer (2002), S. 1187.
Vgl. Alvarez (2004), S. 72. Zu den Standards nach DRS3 siehe Standardisierungsrat (2003).
Siehe Alvarez/ Fink (2003), S. 287. Kritisch zur Qualität der Segmentberichterstattung äußern sich auch Kind (2000) und Böcking/Benecke (1999), allerdings noch vor Festlegung der Detailvorschriften.
Villalonga bezieht sich auf die neue Datenbank Business Information Tracking Series (BITS), die es zur Zeit nur für US-amerikanische Unternehmen gibt. Vgl. Villalonga (2004a).
Vgl. Villalonga (2004a).
Vgl. hierzu Villalonga (2004a), S. 483f.
Zur Kritik von buchhalterisch basierten Kennzahlen siehe Fechtel (2001), S. 50f und Plaschke (2003), S. 114 ff.
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(2006). Empirische Untersuchung. In: Der Diversification Discount am deutschen Kapitalmarkt. DUV. https://doi.org/10.1007/978-3-8350-9031-6_5
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