Die Qualität von Analystenprognosen am deutschen Kapitalmarkt. Eine Untersuchung

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung

2 Überblick über die Quartalsberichterstattung in Deutschland
2.1 Funktion der Quartalsberichterstattung
2.2 Rechtliche Verankerung und entscheidende Änderung im Jahr 2015
2.3 Der Unterschied zwischen Quartalsfinanzbericht und Quartalsmitteilung
2.3.1 Inhalt des Quartalsfinanzberichtes
2.3.2 Inhalt der Quartalsmitteilung
2.4 Auswirkungen der Gesetzesänderung auf die Quartalsberichterstattung in der Praxis

3 Literaturüberblick und Stand der Forschung
3.1 Markteffizienzhypothese nach Fama
3.2 Finanzanalysten und ihre Funktion am Kapitalmarkt
3.2.1 Buy-Side- versus Sell-Side-Analysten
3.3 Allgemeiner Überblick ausgewählter Studien zur Qualität von Analystenprognosen
3.3.1 Bekannte Prognoseverzerrungen
3.4 Zusammenfassung des Stands der Forschung und Leitfragen

4 Empirische Analyse
4.1 Erwartungen
4.2 Datensatz
4.3 Methodik
4.3.1 Berechnung der Prognosegenauigkeit
4.3.2 Berechnung der Prognoseverzerrung
4.4 Behandlung von Ausreißern und Bereinigung des Datensatzes
4.5 Allgemeine Analyse des regulierten Markts
4.6 Zeitliche Entwicklung der Prognosequalität
4.7 Analyse des Einflusses der Gesetzesänderungen 2015 auf die Prognosequalität
4.8 Untersuchung des Einflusses der Unternehmensgröße und Analystenanzahl auf die Prognosequalität

5 Zusammenfassung und Fazit

Anhang

Literaturverzeichnis

Zusammenfassung

Die hiesige Studie untersucht die Qualität von Analystenprognosen am deutschen Kapitalmarkt im Zeitraum von 2004 bis 2018. Hierzu werden Konsensprognosen der der I/B/E/S Estimates-Datenbank des Gewinns deutscher Unternehmen verwendet, die dem regulierten Markt der Deutschen Börse angehören. Das in der bestehenden Fachliteratur vermittelte Bild von zu optimistischen Analystenprognosen bestätigt sich für Deutschland. Die Analystenprognosen sind über den kompletten untersuchten Zeitraum mit durchschnittlich 21,6% zu optimistisch. Die Prognosequalität verringert sich mit zunehmendem Prognosehorizont. Beim Vergleich mit einer naiven Random-Walk-Prognose zeigt sich, dass die Analystenprognosen trotz der existierenden Verzerrung im Vergleich zur naiven Prognose eine höhere Genauigkeit aufweisen. Darüber hinaus wird in der Studie der Einfluss einer gesetzlichen Änderung zur Lockerung der Quartalsberichterstattung Ende 2015 untersucht. Dabei zeigt sich, dass die Neuregelungen und transparenzreduzierenden Eingriffe in die Quartalsberichterstattung keinen negativen Effekt auf die Qualität der Analystenprognosen haben. Eine weitere Analyse zeigt außerdem, dass die Unternehmensgröße einen positiven Effekt auf die Prognosegenauigkeit hat und die Anzahl der die Unternehmen abdeckenden Analysten jedoch keinen signifikanten Einfluss auf die Prognosequalität hat.

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Grafische Darstellung des Prognosefehlers (AFE) von naiver und Analystenprognose

Abbildung 2: Grafische Darstellung der Prognoseverzerrung (FE) von naiver und Analystenprognose

Abbildung 3: Zeitlicher Verlauf des absoluten Prognosefehlers (AFE)

Abbildung 4: Zeitlicher Verlauf der Prognoseverzerrung (FE)

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Übersicht über die regulativen Änderungen im November 2015

Tabelle 2: Deskriptive Statistik der Prognosen

Tabelle 3: Gegenüberstellung des ursprünglichen und des bereinigten Datensatzes

Tabelle 4: Genauigkeit der Konsensprognosen im Vergleich zu naiven Random-Walk-Prognosen

Tabelle 5: Verzerrung der Konsensprognosen im Vergleich zu naiven Random-Walk-Prognosen.

Tabelle 6: Ergebnisse Untersuchung des Einflusses der Gesetzesänderungen - Zeiträume 1

Tabelle 7: Ergebnisse Untersuchung des Einflusses der Gesetzesänderungen - Zeiträume 2

Tabelle 8: Multivariate Regression - Einfluss der Unternehmensgröße / Analystenanzahl auf AFE

Tabelle 9: Multivariate Regression - Einfluss der Unternehmensgröße / Analystenanzahl auf FE

Tabelle 10: Gegenüberstellung § 37x WpHG alte / neue Fassung auf Grundlage der Änderung am 26.11.2015

Tabelle 11: Übersicht der bestehenden Literatur

Tabelle 12: Liste CDAX Unternehmen

Tabelle 13: Zeitliche Entwicklung des absoluten Prognosefehlers (AFE)

Tabelle 14: Zeitliche Entwicklung der Prognoseverzerrung (FE)

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Ein gut funktionierender Kapitalmarkt setzt die Verfügbarkeit unverzerrter Informationen voraus (D'Avolio, Gildor & Shleifer, 2001). In diesem Zusammenhang stellen Finanzanalysten ein wichtiges Bindeglied zwischen Aktienemittenten und Investoren dar. Ihre Rolle ist die des Informationsintermediärs, welcher die Verbindung zwischen den durch die Unternehmen bereitgestellten Finanzinformationen und den Anlageentscheidungen der Investoren am Kapitalmarkt herstellt. Um dieser Aufgabe gerecht zu werden, besitzen Analysten meist spezifische Branchen- und Methodenkenntnisse sowie die notwendigen Unternehmenskontakte. So können sie eine fundierte Einschätzung und Bewertung des zu analysierenden Unternehmens vornehmen. Ihre Bewertung basiert dabei auf individuellen Schätzungen und Prognosen zentraler Unternehmenskennzahlen wie beispielsweise dem EBIT (earnings before interest and taxes) oder dem EPS (earnings per share). Die Ergebnisse ihrer Analysen und Einschätzungen sind jedoch nicht unumstritten und ein sowohl in den einschlägigen Wirtschaftszeitungen als auch in der Fachliteratur häufig diskutiertes Thema: „Why so much error in analyst’s earnings forcasts?“ (Chopra, 1998).

„Die Prognosemärchen der Analysten - Aktienanalysen von Banken und Research-Häusern tun so, als wüssten sie, wohin sich ein Aktienkurs bewegt. Aber das können und wollen sie eigentlich gar nicht…“ (Toller, 2014).

„Warum Prognosen von Börsen-Analysten sinnlos sind“ (Eckert, 2016).

Viele der bisherigen Studien in der Fachliteratur zeigen, dass Analysten dazu neigen, Unternehmensgewinne zu überschätzen und in der Folge zu optimistische Prognosen und Einschätzungen veröffentlichen (u. a. Ali, Klein & Rosenfeld, 1992; Francis & Philbrick, 1993; Clayman & Schwartz, 1994; Capstaff, Paudyal & Rees, 1998). Die meisten dieser Studien stammen aus den USA und die Ergebnisse gelten für den amerikanischen Markt.

Grundlage der Analystenprognosen sind u. a. die von den Unternehmen bereitgestellten Informationen. Hierzu fand in Deutschland Ende 2015 eine Neuregelung der Quartalsberichterstattung statt. Durch die Neuregelung ist es Unternehmen seit diesem Zeitpunkt erlaubt, anstatt eines vollständigen Quartalsfinanzberichts nur noch eine verkürzte Quartalsmitteilung oder sogar teilweise gar keine Quartalsinformationen mehr zu veröffentlichen. Die folgende Arbeit befasst sich mit der Qualität von Analystenprognosen für Unternehmen des deutschen Kapitalmarkts. Darüber hinaus wird der Frage nachgegangen, in wie weit sich die veränderte Informationsbereitstellung der Unternehmen auf die Prognosequalität auswirkt.

Abschnitt 2 befasst sich zunächst mit der Gesetzesänderung und Neuregelung der Quartalsberichterstattung. Hierbei wird zunächst ein allgemeiner Überblick über die Funktion der Quartalsberichterstattung gegeben und daraufhin die Gesetzesänderung an sich sowie Unterschiede der Quartalsberichterstattung vor und nach der Änderung erläutert.

Abschnitt 3 widmet sich dem aktuellen Stand der Forschung im Zusammenhang mit der Prognosequalität von Analystenprognosen. Zunächst wird ein Überblick über Fama's (1970) Markteffizienzhypothese sowie Finanzanalysten und ihre Funktion am Kapitalmarkt im Allgemeinen gegeben. Abschließend werden in diesem Abschnitt wichtige dieser Arbeit vorangegangene Studien sowie deren Ergebnisse genannt und erläutert. Auf dem aktuellen Stand der Forschung aufbauend lassen sich hieraus Fragen ableiten, welche als Leitfaden der hiesigen Studie dienen.

Abschnitt 4 stellt mit der empirischen Analyse den Hauptteil dieser Arbeit dar. Hier werden zunächst die verschiedenen, als Datengrundlage dienenden Unternehmen und Analystenprognosen erwähnt und kurz deren Eigenschaften und Besonderheiten beleuchtet. Danach folgt die Erklärung der finanzmathematischen und statistischen Methodik. Anschließend wird die Behandlung von Ausreißern beschrieben und die Bereinigung des Datensatzes vorgenommen. Im Anschluss daran erfolgt die eigentliche Analyse. Hierbei wird zunächst die allgemeine Prognosequalität in Form von Prognosegenauigkeit und Prognoseverzerrung berechnet. Zuletzt folgen detailliertere Analysen zur zeitlichen Entwicklung der Prognosequalität, zum Einfluss der Gesetzes- und Regelungsänderung Ende 2015 und zum Einfluss der Unternehmensgröße und Analystenanzahl auf die Prognosequalität.

Abschließend enthält der 5. Abschnitt eine Zusammenfassung aller gewonnenen Ergebnisse und zieht Resümee.

2 Überblick über die Quartalsberichterstattung in Deutschland

2.1 Funktion der Quartalsberichterstattung

Eine weit verbreitete und häufig genutzte Methode der Kapitalbeschaffung eines Unternehmens ist die öffentliche Emission von Aktien. Mit einer solchen Emission sind für das emittierende Unternehmen jedoch eine Reihe von Pflichten verbunden, insbesondere verschiedene Publizitätspflichten. Diese stellen ein grundlegendes Element zur Sicherstellung der Markttransparenz dar (Schiereck et al., 2016).

Durch die sogenannte Regelpublizität sind börsennotierte Aktiengesellschaften (teilweise) u. a. dazu verpflichtet, quartalsweise Auskunft über ihre wirtschaftliche Entwicklung und Lage zu geben. Je mehr Informationen über ein Unternehmen verfügbar sind, desto überlegter kann ein potentieller Anleger seine Anlageentscheidung treffen oder ein Analyst seine Unternehmens- und Aktienbewertung vornehmen. Die Quartalsberichterstattung hat also zum größten Teil eine Informationsfunktion. Übergeordnetes Ziel ist der Anlegerschutz und der Schutz der Kapitalmarktfunktion. Die Informationsfunktion lässt sich mit Hilfe der Prinzipal-Agenten-Theorie erklären. Die asymmetrische Informationsverteilung zwischen dem Management einer börsennotierten Aktiengesellschaft als Prinzipal und dem Aktionär als Agent wird durch die Berichterstattung weitestgehend abgebaut (Alvarez & Wotschofsky, 2000).

2.2 Rechtliche Verankerung und entscheidende Änderung im Jahr 2015

Eine erste gesetzlich verankerte Pflicht der quartalsweisen Berichtserstattung wurde im Jahr 2007 durch § 37x WpHG „Zwischenmitteilung der Geschäftsführung“ festgeschrieben. Bis zu diesem Zeitpunkt existierte lediglich eine nicht gesetzliche Pflicht für Unternehmen des Prime Standards¹ durch die Börsenordnung der Frankfurter Wertpapierbörse (kurz FWB) in Form des § 51 BörsO FWB. Durch die Einführung des § 37x WpHG waren nun darüber hinaus auch alle Unternehmen des sogenannten General Standards gesetzlich zur Veröffentlichung quartalsweiser Zwischenmitteilungen verpflichtet (Schiereck et al., 2016).

Im November 2015 hat der deutsche Gesetzgeber aufgrund europäischer Richtlinien² eine Änderung des WpHG vorgenommen und dadurch unter anderem die Pflicht für Inlandsemittenten, quartalsweise Zwischenmitteilungen der Geschäftsführung zu erstellen, abgeschafft. Konkret wurde § 37x WpHG so stark abgeändert, dass die gesetzliche Pflicht einer quartalsweisen Berichterstattung ab dem 26.11.2015 ersatzlos entfiel³. Das Recht der FWB über die gesetzlichen Regelungen hinausgehende Transparenz- und Berichtspflichten für die dort notierten Unternehmen festzulegen blieb nichtdestotrotz bestehen. Im Zuge der Änderung des WpHG wurde auch § 51 BörsO FWB geändert, wodurch hier nur noch die Halbjahresberichterstattung geregelt wird (Deutsche Börse AG, 2015b). Im Prime Standard der FWB gelistete Unternehmen sind nun jedoch gemäß des gleichzeitig neu eingeführten § 51a BörsO FWB verpflichtet, anstelle der bisherigen vollständigen Quartalsfinanzberichte nur noch verkürzte Quartalsmitteilungen zu veröffentlichen (Deutsche Börse AG, 2015a). Dieser Paragraph blieb bis heute in seiner Form (bis auf marginale formale Änderungen) bestehen. Lediglich seine Nummerierung änderte sich von § 51a auf zunächst § 50 und zuletzt auf § 53 BörsO FWB (Deutsche Börse AG, 2017a; Deutsche Börse AG, 2017b).

In Anlehnung an Schiereck et al. (2016) zeigt Tabelle 1 eine Übersicht über die verschiedenen Änderungen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Übersicht über die regulativen Änderungen im November 2015.

2.3 Der Unterschied zwischen Quartalsfinanzbericht und Quartalsmitteilung

Der große Unterschied und Knackpunkt der Gesetzes- bzw. Börsenordnungsänderung im Jahr 2015 lässt sich im Wesentlichen anhand der Unterschiede des Quartalsfinanzberichts (§ 51 BörsO FWB aF) und der Quartalsmitteilung (§ 51a BörsO FWB bzw. aktuell § 53 BörsO FWB) darlegen.

2.3.1 Inhalt des Quartalsfinanzberichtes

Für den Mindestinhalt eines Quartalsfinanzberichts wird gemäß Börsenordnung (§ 51 Abs. 1 BörsO FWB aF) auf die Vorgaben von § 37w Abs. 2 Nr. 1 und 2, Abs. 3 und 4 WpHG aF verwiesen (Deutsche Börse AG, 2015a). Gemäß § 37w Abs. 2 Nr. 1 und 2 WpHG aF muss der Quartalsfinanzbericht mindestens „einen verkürzten Abschluss“ sowie einen „Zwischenlagebericht“ enthalten.

Der verkürzte Abschluss muss die folgenden Punkte beinhalten (§ 37w Abs. 3 S. 1 WpHG aF):

a) verkürzte Bilanz
b) verkürzte Gewinn- und Verlustrechnung
c) Anhang

Im Zwischenlagebericht müssen die wichtigen Ereignisse im Berichtszeitraum und deren Auswirkungen auf den zuvor erläuterten verkürzten Abschluss und wesentliche Chancen und Risiken für die folgenden sechs Monate dargestellt werden (§ 37w Abs. 4 S. 1 WpHG aF).

2.3.2 Inhalt der Quartalsmitteilung

Die Quartalsmitteilung ist durch weitaus geringere inhaltliche Anforderungen wie denen des recht umfangreichen Quartalsfinanzberichts geprägt. Ihr Mindestinhalt ist in der Börsenordnung geregelt. Er orientiert sich weitestgehend an den bisherigen Regelungen für die Zwischenmitteilung im General Standard (Deutsche Börse AG, o.D.-b). Die Quartalsmitteilung muss demnach Informationen über den jeweiligen Mitteilungszeitraum enthalten, die es ermöglichen, ein Bild über die Entwicklung der Geschäftstätigkeit des Emittenten in diesem Zeitraum zu erhalten. Darüber hinaus ist offenzulegen, wenn sich abgegebene Prognosen und sonstige Aussagen zur voraussichtlichen Entwicklung des Emittenten für das Geschäftsjahr wesentlich verändert haben (Deutsche Börse AG, 2019).

Eine Quartalsmitteilung muss gemäß Börsenordnung das Folgende beinhalten:

a) Erläuterung der wesentlichen Ereignisse und Geschäfte im Mitteilungszeitraum und ihre Auswirkungen auf die Finanzlage des Emittenten (§ 53 Abs. 2 BörsO FWB)
b) Beschreibung der Finanzlage und des Geschäftsergebnisses des Emittenten im Mitteilungszeitraum (§ 53 Abs. 2 BörsO FWB)
c) Prognoseveränderungsbericht (§ 53 Abs. 3 BörsO FWB)

a) Erläuterung der wesentlichen Ereignisse und Geschäfte des Mitteilungszeitraums und ihre Auswirkungen auf die Finanzlage des Emittenten

Ziel der Quartalsmitteilung ist es, einen Überblick über die Geschäftstätigkeit des Emittenten während des jeweiligen Mitteilungszeitraums zu geben. Sie knüpft an die Informationen des Jahres- und Halbjahresfinanzberichts an. Bei der Mitteilung reicht eine rein beschreibende Darstellung ohne Zahlenwerke (bspw. ohne Bilanz oder Gewinn- und Verslustrechnung) aus. Um eine effektive und einfache Beurteilung zu ermöglichen, sollte eine ausreichende Vergleichbarkeit der Quartalsmitteilung mit den Informationen der vorangegangenen Quartalsmitteilungen oder anderer periodischer Finanzinformationen angestrebt werden. Die in der Börsenordnung genannten „wesentlichen Ereignisse und Geschäfte“ sind Ereignisse, die zu einer Veröffentlichung von Insiderinformationen⁴ geführt haben. Beispiele für wesentliche Ereignisse sind z.B. im Deutschen Rechnungslegungs Standard (kurz DRS) gegeben⁵. Die Anwendung des DRS ist gemäß Börsenordnung jedoch nicht verpflichtend. Die Entscheidung über die Wesentlichkeit der Ereignisse und Geschäfte ist dem Emittenten selbst überlassen (Deutsche Börse AG, o.D.-b).

b) Beschreibung der Finanzlage und des Geschäftsergebnisses des Emittenten im Mitteilungszeitraum

Es gibt keine näheren Vorgaben bezüglich der Beschreibung der Finanzlage und des Geschäftsergebnisses. Auch wenn während des Mitteilungszeitraums keine Geschäfte abgeschlossen oder wesentlichen Ereignisse aufgetreten sein, bleibt die Pflicht, eine Quartalsmitteilung zu erstellen und zu übermitteln weiterhin bestehen. In einem solchen Fall muss die Quartalsmitteilung mindestens eine allgemeine Beschreibung der Finanzlage und des Geschäftsergebnisses des Unternehmens und im gegebenen Fall den Prognoseveränderungsbericht (siehe nächster Absatz) enthalten (Deutsche Börse AG, o.D.-b).

c) Prognoseveränderungsbericht

Der sogenannte Prognoseveränderungsbericht gibt Aufschluss über die voraussichtliche Entwicklung für das Geschäftsjahr im Falle wesentlicher Veränderungen der im letzten Konzernlagebericht bzw. letzten Zwischenlagebericht abgegebenen Prognosen oder sonstiger Aussagen. Somit ist der Prognoseveränderungsbericht nur in diesem Fall in die Quartalsmitteilung einzubringen. Ist dies nicht der Fall und die zuvor getätigten Prognosen und Aussagen sind immer noch richtig, müssen hierüber keine Angaben in der Quartalsmitteilung gemacht werden. Die Frage der Wesentlichkeit der Veränderungen und Prognosen hat der Emittent selbst zu entscheiden. Neue Erkenntnisse sind Erkenntnisse, über welche der Emittent auch ohne zusätzliche Ermittlungen verfügt. Die Pflicht über Veränderungen zu berichten, gilt auch, wenn die Veränderungen bereits zuvor auf anderem Wege veröffentlicht worden sind (Deutsche Börse AG, o.D.-b).

2.4 Auswirkungen der Gesetzesänderung auf die Quartalsberichterstattung in der Praxis

Wie zuvor ausführlich dargestellt, haben die im Prime Standard notierte Unternehmen durch die neuen Gesetzes- und Regelwerkänderungen nun ein Wahlrecht in Bezug auf ihre quartalsweise Berichterstattung. Die Unternehmen können entscheiden, ob sie weiterhin einen recht aufwendigen und detaillierten Quartalsfinanzbericht erstellen oder von der Gesetzes- und Regelungsänderung Nutze ziehen und den Quartalsfinanzbericht als verkürzte Variante in Form einer Quartalsmitteilung erstellen. Die Ausführlichkeit der Quartalsmitteilung ist dem Unternehmen überlassen, jedoch müssen die Mindestanforderungen, welche im vorigen Abschnitt näher erläutert wurden, erfüllt sein.

Schiereck et al. (2016) untersuchen in ihrer Studie die Veränderungen in der quartalsweisen Berichterstattung in der Praxis bei 160 deutschen Unternehmen nach den Neuregelungen. Die untersuchten Unternehmen sind in den Indizes DAX, TecDAX, MDAX und SDAX gelistet und im Prime Standard notiert⁶. Folglich sind die Unternehmen den Regelungen der Börsenordnung FWB verpflichtet. Untersuchungsgegenstand bilden die Berichterstattung zum ersten Quartal 2016 und derjenigen des ersten Quartals 2015. Diese werden vergleichend gegenübergestellt. Die Kriterien, die von Schiereck et al. (2016) als Vergleichskriterium näher analysiert werden, betreffen den Veröffentlichungszeitpunkt, den Umfang (Seitenzahl und Anzahl der Wörter) und die Inhalte der Berichterstattung (Quartalsmitteilung/Quartalsbericht, Anzahl der Tabellen und Diagramme, Vorhandensein von Zwischenbilanz und Gewinn-und-Verlust-Rechnung etc.).

Eigentlich wäre es zu erwarten, dass sich der Veröffentlichungszeitpunkt der Quartalsberichterstattung aufgrund der potentiellen Umfangsreduzierung auf einen früheren Zeitpunkt verschiebt. Ein solcher Trend wird jedoch kaum beobachtet. Die langfristig angelegten Finanzkalender sind zu unflexibel, was vielen Unternehmen nur wenig Spielraum für verkürzte Publikationsfristen bietet. Der Umfang der Veröffentlichungen verringerte sich mit nur noch ca. 50% des Umfangs von vor den Änderungen spürbar. Fast die Hälfte der Unternehmen veröffentlichten 2016 eine Quartalsmitteilung zu Gunsten des Quartalsfinanzberichts. Außerdem gab es eine Reduktion der Anzahl der Tabellen und Diagramme. Wichtige Bestandteile wie die verkürzte Bilanz, GuV und Kapitalflussrechnung sind zum größten Teil nach wie vor Teil der Berichterstattung (Schiereck et al., 2016).

Abschließend gilt an dieser Stelle zu sagen, dass die Gesetzes- bzw. Börsenordnungsänderungen von vielen Unternehmen für sich genutzt werden und eine Verkürzung der Berichterstattung zum Großteil erfolgt ist (Schiereck et al., 2016). Da in der Studie nur die Unterschiede der Berichterstattung zwischen vor und direkt nach den Regelungsänderungen Ende 2015 untersucht werden, ist im Hinblick auf die Jahre nach 2016 anzunehmen, dass sich der Trend einer kürzeren Berichterstattung fortführt und dass das ein oder andere Unternehmen, welches von den Neuregelungen und einer verkürzten Berichterstattung bzw. Quartalsmitteilung bisher keinen Gebrauch gemacht habe, dies noch nachholen könnte.

3 Literaturüberblick und Stand der Forschung

3.1 Markteffizienzhypothese nach Fama

Die Publizitätspflichten börsennotierter Aktiengesellschaften wie die quartalsweise Berichterstattung sowie die Analysen und Prognosen der Analysten haben durch ihren potentiellen informativen Mehrwert u. a. das Ziel der Effizienzsteigerung des Kapitalmarkts. Der Ursprung des kapitalmarktorientierten Effizienzbegriffs liegt bei der sogenannten Markteffizienzhypothese von Eugene F. Fama aus dem Jahre 1970, welche Fama in seiner Studie zur Effizienz von Kapitalmärkten aufstellt. Allgemein besagt diese, dass Preise bei effizienten Märkten zu jeder Zeit alle verfügbaren Informationen widerspiegeln und eine Aktie folglich zu ihrem fairen Wert gehandelt wird (Fama, 1970).

Fama unterteilt seine Hypothese in 3 verschiedene Effizienzstufen:

1. Starke Markteffizienzhypothese: Alle kursrelevanten Informationen sind zu jeder Zeit und für jedermann verfügbar und folglich im Kurs einer Aktie bzw. im Marktwert eines Unternehmens enthalten. Es gibt keine Investoren oder Gruppen mit monopolistischem Zugang zu weiteren kursrelevanten Informationen (Insider-Informationen).
2. Mittelstarke Markteffizienzhypothese: Alle öffentlichen verfügbaren und kursrelevanten Informationen sind im Kurs enthalten. Der Kurs/Marktwert reflektiert lediglich alle öffentlich zugänglichen und marktrelevanten Informationen. Es gibt jedoch Investoren oder Gruppen mit monopolistischem Informationszugang (Insider).
3. Schwache Markteffizienzhypothese: Hier sind nur Informationen zu historischen Kursen und vergangener Marktentwicklung eingepreist.

Wie zu erkennen ist, stellt die starke Markteffizienzhypothese eine Extremform dar, die als Benchmark gesehen werden sollte (Fama, 1970). Sie ist eine logische Folge auf die schwache und mittelstarke Form von Markteffizienz, die zur Vollständigkeit erwähnt wird, aber in der Realität selten vorkommt (Jensen, 1978). In der Literatur lassen sich viele Studien finden, deren Ergebnisse im Konflikt zu Famas Markteffizienzhypothese stehen (u. a. Bouman & Jacobsen, 2002).

3.2 Finanzanalysten und ihre Funktion am Kapitalmarkt

Ein gut funktionierender Kapitalmarkt setzt die Verfügbarkeit der folgenden vier Punkte voraus (D'Avolio, Gildor & Shleifer, 2001):

1. Die Verfügbarkeit unverzerrter Informationen
2. Eine breite Basis an Investoren, welche Zugang zu diesen Informationen haben und diese verarbeiten können
3. Gesetze, welche die Rechte der Investoren schützen
4. Ein liquider und effizienter Sekundärmarkt

Wie groß die Einwirkung ist, die Analysten auf die Kapitalmärkte ausüben, lässt sich zunächst nicht abschließend beantworten. Analysten nehmen auf den Kapitalmärkten die Funktion der Informationsintermediation wahr und tangieren somit hauptsächlich Punkt Nr. 1 – Die Verfügbarkeit unverzerrter Informationen.

Um die richtigen Investitionsentscheidungen zu treffen, sind genaue Informationen nötig. Eine Beschaffung dieser Informationen ist mit hohen Kosten- sowie hohem Zeitaufwand verbunden. Des Weiteren bedarf es üblicherweise spezifischer Methoden- und Branchenkenntnisse sowie notwendige Unternehmenskontakte. Diese Punkte werden den Investoren teilweise von Analysten abgenommen. Sie sind hierbei für die Informationssammlung, Informationsverarbeitung (hauptsächlich die Analyse und Auswertung von Unternehmensinformationen) und Informationsverbreitung zuständig. Daraufhin werden ihre Ergebnisse bspw. in Form von Ergebnis- oder Kursschätzungen veröffentlicht (Löffler & Weber, 1997). Dabei nehmen ihre Schätzungen häufig die Rolle des Stellvertreters der Erwartungen sämtlicher Kapitalmarktteilnehmer an (Abarbanell, Lanen & Verrecchia, 1995). Darüber hinaus werden häufig die Schätzungsstreuung und der Schätzfehler als Indikator der Unsicherheit des gesamten Kapitalmarktes genutzt (Tong, 2007).

Eine große Anzahl von Analysten trägt dazu bei, die Informationseffizienz des Kapitalmarkts zu steigern, so dass eine effiziente Kapitalallokation in die am besten geeigneten Verwendungsmöglichkeiten sichergestellt ist (Caccese, 1997). Eine effiziente Allokation setzt allerdings voraus, dass rechtliche Rahmenbedingungen (bspw. die in dieser Arbeit erläuterte Regelpublizität), Steuern und Handelsverfahren diesen Prozess unterstützen. Eine optimale Allokation der finanziellen Ressourcen (Allokationseffizienz) ist nur auf einem Kapitalmarkt möglich, bei dem nebst einem hohen Maß an Informations- auch ein hohes Maß an Verfahrenseffizienz herrscht (Bessler & Stanzel, 2007). Folglich sind Finanzanalysten ein sehr wichtiges Bindeglied zwischen Emittent und Investor.

3.2.1 Buy-Side- versus Sell-Side-Analysten

Üblicherweise wird zwischen zwei verschiedenen Gruppen von Analysten unterschieden. Bei dieser Unterscheidung geht es hauptsächlich darum, mit welcher Intention und für welchen Adressaten der Analyst sein Research produziert.

Der sogenannte Sell-Side-Analyst verfasst seine Analysen und Reports für die Öffentlichkeit und breite Masse. Die Studien werden über verschiedenen Kanälen bspw. durch das Übersenden an Kunden, Agenturen und Medien öffentlich zugänglich gemacht. Auf der anderen Seite produziert ein Buy-Side-Analyst seine Analysen und Reports für die private Verwendung im eigenen Unternehmen (bspw. für das Portfoliomanagement eines Fonds oder für einen institutionellen Investor). Buy-Side-Analysten arbeiten somit normalerweise bei Unternehmen mit Kapital, welche dieses investieren und dafür das notwendige Research benötigen. Infolgedessen sind Buy-Side-Analysten nicht den potenziellen Konflikten bei der Arbeit von Investmentbanking-Unternehmen und der Notwendigkeit ausgesetzt, Provisionen für die Sell-Side zu generieren (Groysberg, Healy & Chapman, 2008).

Aufgrund fehlender Daten bezüglich Buy-Side-Research gibt es nur sehr wenige veröffentlichte Studien, bei denen die Prognosequalität von Sell-Side- und Buy-Side-Analysten gegenübergestellt wird. Groysberg, Healy & Chapman (2008) untersuchen in ihrer Arbeit die Genauigkeit der Gewinnprognosen von Buy-Side-Analysten anhand der Prognosen eines großen nicht namentlich erwähnten Geldverwaltungsunternehmens und vergleichen diese mit den Prognosen der Sell-Side-Analysten im Zeitraum 1997-2004 in den USA. Entgegen der allgemeinen Erwartung, dass Sell-Side-Analysten eher zu positiv verzerrten Prognosen tendieren als Buy-Side-Analysten, zeigt sich bei den Ergebnissen der Studie ein gegensätzliches Bild. Die Ergebnisse zeigen, dass die Buy-Side-Analysten optimistischere und weniger genaue Prognosen abgegeben haben. Der absolute Prognosefehler lag 11-15 % höher als bei den Prognosen der Sell-Side-Analysten. Groysberg, Healy & Chapman (2008) versuchen Ihre Ergebnisse zumindest teilweise zu erklären. Erstens ist es weniger wahrscheinlich, dass Sell-Side Unternehmen Analysten mit einer schwachen Genauigkeit der Gewinnprognosen des Vorjahres halten und nicht kündigen als auf der Buy-Side. Das heißt, dass weniger talentierte Analysten bei einem Buy-Side-Unternehmen eine höhere Chance haben, ihren Job zu behalten. Dieses vermeintliche Skilldefizit erklärt ungefähr ein Drittel des relativen Optimismus der Buy-Side-Analysten. Zweitens haben Buy-Side-Unternehmen ihre Analysten lange nicht mit den Sell-Side-Analysten gemessen ganz im Gegensatz zu den Unternehmen der Sell-Side, welche ihre Analysten regelmäßig miteinander und mit anderen Analysten vergleichen. Folglich herrscht auf der Sell-Side ein viel höheres Maß an Leistungsdruck, was zu besseren und genaueren Prognosen führt (Groysberg, Healy & Chapman, 2008).

Trotz dieser Ergebnisse und möglichen Erklärung von Groysberg, Healy & Chapman (2008) zeigen die meisten anderen Studien das Ergebnis von zu optimistischen Prognosen von Sell-Side-Analysten und eher akkurateren Prognosen von Buy-Side-Analysten (u. a. Easterwood & Nutt, 1999; Dechow, Hutton & Sloan, 2000; Ashton & Cianci, 2007). Ashton & Cianci (2007) untersuchen die motivierenden und kognitiven Determinanten der verschiedenen Analysten. Beispiele für solche Determinanten sind das Relationship-Management, die Unterstützung von Investmentbanking- und Handelsaktivitäten sowie die Generierung von Handelsprovisionen. Sie kommen zu dem Schluss, dass Sell-Side-Analysten mehr Anreize haben, optimistisch zu sein und optimistisch verzerrte Prognosen zu produzieren als Buy-Side-Analysten (Ashton & Cianci, 2007).

Da Buy-Side-Analysten ihre Analysen und Einschätzungen nur für die Portfoliomanager ihrer eigenen Firma erstellen und Sell-Side-Analysten ihre Berichte für die Öffentlichkeit verfassen, konzentriert sich diese Studie ausschließlich auf die Prognosen der Sell-Side-Analysten, da nur diese Informationen öffentlich zugänglich sind.

3.3 Allgemeiner Überblick ausgewählter Studien zur Qualität von Analystenprognosen

Die Qualität respektive Genauigkeit von Analystenprognosen stellt ein in der Forschung bereits häufig untersuchtes Thema dar. Meist wird bei den Studien der prognostizierte Gewinn oder Kennzahlen die auf dem Gewinn basieren, wie bspw. Gewinn je Aktie (engl.: earnings per share, kurz EPS) oder Kurs-Gewinn-Verhältnis (engl.: price earnings ratio) mit ihrem tatsächlichen Wert verglichen.

Eine frühe Studie, die sich intensiv mit Analystenprognosen auseinandersetzt, ist die Studie von Ali, Klein & Rosenfeld (1992). Die Autoren beschäftigen sich mit der Genauigkeit von Analystenprognosen bei amerikanischen Unternehmen und außerdem mit der etwas spezielleren Frage, ob die Analysten spezielle Zeitreiheneigenschaften des Jahresgewinns bei der Festlegung ihrer Schätzungen für zukünftige Gewinne richtig erkennen. Als Datengrundlage dienen Analystenprognosen amerikanischer Unternehmen im Zeitraum 1978-1989. Als Ergebnis stellen sie fest, dass Analysten im Durchschnitt zu optimistische Schätzungen des jährlichen Gewinns je Aktie vorgenommen haben. Der durchschnittliche Prognosefehler liegt bei 3,02% bei 8-monatigen Prognosen und von 1,38% bei 1-monatigen Prognosen. Diese Ergebnisse gelten sowohl für kurzfristige als auch für längerfristige Konsensprognosen⁷. Außerdem kommen sie aufgrund von Verzerrungen und positiven seriellen Korrelationen bei den Prognosefehlern zu dem Schluss, dass Analysten die Zeitreiheneigenschaften von Gewinnen bei der Festlegung der Erwartungen für zukünftige Gewinne nicht richtig erkennen (Ali, Klein & Rosenfeld, 1992).

Ein Jahr später untersuchen auch Francis & Philbrick (1993) den amerikanischen Markt anhand von 918 Gewinnprognosen (zum Gewinn je Aktie im 1. Quartal) von ca. 300 amerikanischen Unternehmen in den Jahren 1987-1989. Auch sie finden Belege für zu optimistische Gewinnprognosen der Analysten in Höhe von durchschnittlich 9%. Ferner fällt den Autoren auf, dass zu optimistische Schätzungen eher auf Unternehmen fallen, für die eine Verkaufsempfehlung besteht (12% Optimismus bei Aktien mit Verkaufsempfehlung, 9% bei Aktien mit Halteempfehlung und 3% bei Aktien mit Kaufempfehlung)⁸. Dies führt zu dem Schluss, dass Analysten von Aktienempfehlungen beeinflusst werden und optimistischer prognostizieren, wenn die Empfehlungen weniger optimistisch sind. Diesen Umstand führen die Autoren auf den Fakt zurück, dass die Analysten das Management der analysierten Unternehmen mit den optimistischen Prognosen erfreuen möchten, um die guten Beziehungen aufrecht zu halten (Francis & Philbrick, 1993).

1998 untersucht Chopra Analystenprognosen von im S&P 500 gelisteten Unternehmen für den Zeitraum von 1985-1997. Auch dieser Autor kommt zu dem Ergebnis, dass Analystenprognosen (hier zu Gewinn je Aktie und Wachstum des Gewinns je Aktie) zu optimistisch ausfallen, aber sich dieser Optimismus im Laufe des Jahres wieder relativ stark verringert. Am Anfang des Jahres überschätzen die Analysten den Gewinn der Unternehmen um durchschnittlich 11% und am Ende des Jahres nur noch um durchschnittlich 1%. Darüber hinaus ist das Ausmaß des Effekts stark vom Untersuchungszeitraum abhängig. Der durchschnittliche Prognosefehler war vor Mitte der 90er Jahre höher als nach Ende der 90er Jahre. Grund hierfür sind vor allem die nach Mitte der 90er Jahre steigenden Aktienkurse. Die steigenden Aktienkurse führten dazu, dass der tatsächliche Gewinn je Aktie eher mit dem prognostizierten Gewinn je Aktie übereinstimmte. Vor 1993 lag die Überschätzung am Jahresanfang durchschnittlich bei fast 17%. Seit 1993 (bis Dezember 1996) sank diese auf durchschnittlich 2% und wurde bei den letzten Prognosen kurz vor Bekanntgabe der tatsächlichen Zahlen sogar negativ. Des Weiteren erklärt der Autor, dass Analysten ihre Prognosen auf sowohl aktuelle als auch frühere Informationen stützen, wobei sie die aktuellen Informationen stärker berücksichtigen. Aus diesem Grund werden Analysten eher optimistischere Prognosen abgeben, wenn der Konjunkturzyklus seinen Höhepunkt erreicht hat. Folglich wird eine Analystenprognose immer mit einer gewissen Ungenauigkeit behaftet sein, solange der Konjunkturzyklus besteht, da der Optimismus der Analysten sie daran hindert, ihre Prognosen bei nach unten gehendem Konjunkturzyklus ausreichend zu reduzieren. Nichtdestotrotz sind die zu optimistischen Gewinnprognosen der Analysten in einem steigenden Markt genauer als in einem Fallenden (Chopra, 1998).

Eine der sehr wenigen Studien über die Qualität von Analystenprognosen für Unternehmen am deutschen Kapitalmarkt stellt die Studie von Capstaff, Paudyal & Rees (1998) dar. Die Autoren untersuchen 72.648 Prognosen deutscher Unternehmen für die Jahre 1987-1995. Der durchschnittliche Prognosefehler der Analysten für die gesamte Stichprobe beträgt 22% und die Prognosegenauigkeit verbessert sich mit abnehmendem Prognosehorizont. Als mögliche Gründe nennen die Autoren verschiedene Punkte. Möglicherweise haben die Analysten kein Interesse, die Prognosegenauigkeit zu maximieren, insbesondere, wenn sie Anreize haben, Prognosen zur Maximierung des Handelsvolumens zu verwenden. Sie könnten bewusst zu optimistische Prognosen abgeben, um die Handelsumsätze anzukurbeln. Darüber hinaus könnten die Analysten sich sträuben pessimistische Prognosen zu veröffentlichen, wenn dies die Beziehungen zu dem betreffenden Unternehmen beeinträchtigen würde. Dies könnte der Fall sein, wenn die beschäftigende Bank eine wichtige Beziehung zu dem Unternehmen innehält (Capstaff, Paudyal & Rees, 1998).

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¹ Prime und General Standard sind Börsensegmente der Deutschen Börse AG, welche die Unternehmen, die in einem dieser Segmente gelistet sind, verpflichten, über die gesetzlich vorgesehenen Transparenzanforderungen hinaus geltende Pflichten zu erfüllen. Prime und General Standard unterscheiden sich hier beim Ausmaß der Transparenzanforderungen. Hier stellt der Prime Standard das Segment mit den höchsten Anforderungen dar. Eine der Pflichten des Prime Standards ist bspw. die Pflicht der Veröffentlichung der im Zusammenhang mit dieser Studie stehenden Quartalsmitteilung. Außerdem müssen Veröffentlichungen grundsätzlich auch in englische Sprache herausgebracht werden. Ferner ist der Prime Standard Pflicht für die Aufnahme in die Auswahlindizes DAX, MDAX, TecDAX und SDAX (Deutsche Börse AG, o.D.-c).

² Gesetz zur Umsetzung der Transparenzrichtlinie-Änderungsrichtlinie vom 20.11.2015 (Bundesministerium der Finanzen, 2015)

³ Für eine Gegenüberstellung der alten und neuen Fassung von § 37x WpHG siehe Anhang 1.

⁴ Insiderinformationen gemäß § 26 WpHG bzw. vergleichbarer Vorschriften.

⁵ Wichtige Ereignisse können sowohl im Umfeld (externe Ereignisse) als auch innerhalb des Konzerns (interne Ereignisse) auftreten. Als Beispiele werden im DRS u. a. die Folgenden gegeben: Externe Ereignisse (Änderung der politischen und rechtlichen Rahmenbedingungen z. B. Steuergesetze, Regulierung, politische Stabilität, Änderungen in der konjunkturellen Entwicklung, Änderungen von Wechselkursen und Zinsen, Änderungen von Preisen und Konditionen auf den Beschaffungs- und Absatzmärkten z. B. Rohstoffpreise, Tarifabschlüsse etc.) und interne Ereignisse (Umstrukturierungs- und Rationalisierungsmaßnahmen, Umstrukturierungs- und Rationalisierungsmaßnahmen, Wechsel in der Geschäftsführung, Unternehmenskäufe und –verkäufe etc.) (Deutsches Rechnungslegungs Standards Committee e.V., 2012).

⁶ Fünf Unternehmen waren noch nicht im „Prime Standard“ notiert bzw. noch nicht börsennotiert. Diese wurden daher in der Analyse von Schiereck et al. (2016) nicht berücksichtigt.

⁷ Konsensprognosen stellen den Durchschnitt der Prognosen mehrerer Analysten zu einem bestimmten Unternehmen dar.

⁸ Francis & Philbrick (1993) gehen in ihrer Arbeit davon aus, dass Gewinnprognosen eines Unternehmens und die Pflege von Managementbeziehungen von anderen Analysten als die Kauf-, Verkauf- und Halteempfehlungen gemacht werden. Im vorliegenden Model nehmen die Autoren an, dass Aktienempfehlungen bereits bestehen, wenn die Analysten ihre Prognosen machen (Francis & Philbrick, 1993).