Investitionstheoretische Ansätze zur Bestimmung des Wertes standardisierter Infrastrukturen - Vergleich, Bewertung und Entwicklung

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

1 Problemstellung

2 Bewertungsgrundlagen
2.1 Der Wert der Informationstechnologie
2.2 Eigenschaften von IT-Investitionen

3 Kapitalwertbasierte Investitionsbewertung
3.1 Discounted Cash Flow (DCF)
3.1.1 Berücksichtigung strategischer Flexibilität
3.1.2 Die asymmetrische Verteilung der Gewinne
3.1.3 Berücksichtigung des Risikos
3.2 Erweiterungen des DCF-Verfahrens
3.2.1 Monte-Carlo-Simulation
3.2.2 Entscheidungsbaumanalyse

4 Realoptionen als Instrument für die Bewertung von IT-Investitionen
4.1 Der Optionsansatz
4.1.1 Finanzoptionen vs. Realoptionen
4.1.2 Typen von Realoptionen
4.2 Realoptionen in IT-Investitionen
4.3 Optionspreismodelle
4.3.1 Das Binomialmodell
4.3.2 Das Black-Scholes-Modell
4.4 Vergleich auf Eignung der Verfahren

5 Diskussion der Anwendbarkeit
5.1 Der Realoptionsansatz in der Praxis
5.2 Fazit

6 Zusammenfassung

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Darstellung der Binomialstruktur als Entscheidungsbaum

Abbildung 2: Klassifizierung der verschiedenen Bewertungsansätze

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Optionsparameter in Finanz- und Realoptionen

Tabelle 2: Anwendungsbeispiele für Realoptionen

Abkürzungsverzeichnis

DCF: Discounted Cash Flow

NPV: Net Present Value

R&D: Research & Development

ROA: Realoptionsansatz

Symbolverzeichnis

V: Wert des Vermögensgegenstandes

CFt: Wert des Cash Flows, der in Periode t anfällt

T: Anzahl der betrachteten Perioden

r: Zinssatz

C: Wert des Calls

S: Wert des Basisinstruments

s: Standardabweichung des Werts des Basisinstruments

N(x): Kumulative Normalverteilungsfunktion der Zufallsvariable x

K: Ausübungspreis des Calls

1 Problemstellung

Investitionsentscheidungen über die Einführung von IT-Infrastrukturen nehmen vor dem Hintergrund zunehmender Vernetzung einen wichtigen Platz ein. Vor allem in Märkten mit starken Netzeffekten kommt derartigen Entscheidungen eine zum Teil wettbewerbsentscheidende Rolle zu (vgl. Shapiro/Varian 1999, S. 13). Somit stehen Unternehmen häufig vor der Aufgabe, IT-Projekte vorab bewerten und über deren Durchführung entscheiden zu müssen. Dabei stellt sich die Frage, welche Bewertungsverfahren sich am besten für eine möglichst exakte Bestimmung des Projektwerts eignen. Währenddem die traditionelle kapitalwertbasierte Bewertung aufgrund verschiedener Schwachstellen zunehmend unter Kritik steht, hat sich mit dem aus der Finanzwirtschaft bekannten Realoptionsansatz eine neue Bewertungsmethode für IT-Investitionen entwickelt. Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über die wesentlichen Bewertungsansätze von IT-Investitionen zu geben. Dazu werden in Kapitel 2 zunächst die Eigenschaften der Informationstechnologie erläutert, die eine Neuorientierung hinsichtlich der verwendeten Bewertungsmethode erfordern. Kapitel 3 beinhaltet eine Darstellung der kapitalwertorientierten Bewertung von Investitionen. In Kapitel 4 wird anschließend das Konzept der Bewertung anhand von Realoptionen sowie deren Bezug zu IT-Investitionen dargestellt. In Kapitel 5 folgen eine Diskussion der Ergebnisse sowie ein Blick auf die Praxis. Kapitel 6 schließt die Arbeit mit einer Zusammenfassung ab.

2 Bewertungsgrundlagen

2.1 Der Wert der Informationstechnologie

Die Bewertung von Investitionen in Informationstechnologie hat sich zu einer wichtigen Disziplin der Wirtschaftsinformatik entwickelt. Nach wie vor stellt die genaue Quantifizierung des monetären Nutzens von IT ein nicht unerhebliches Problem dar. Durch das schnelle Wachstum von IT-Investitionen steigen die Anforderungen an IT-Manager, Fehlentscheidungen durch eine bessere Methodik bei der Bewertung zu vermeiden (vgl. Barua/Kriebel/Mukhopadhyay 1995, S. 4). Dabei stehen Entscheider vor zwei wesentlichen Problemen. Zum einen ist der exakte Einfluss der Informationstechnologie noch nicht zweifelsfrei geklärt, was auch als Produktivitäts-Paradoxon bekannt wurde (vgl. Brynjolfsson 1993). Obwohl mittlerweile diverse Beiträge existieren, die einen positiven Zusammenhang zwischen dem Einsatz von Informationstechnologie und Kennzahlen wie der Produktivität (vgl. Dewan/Kraemer 2000) oder der Performance am Aktienmarkt (vgl. Bharadwaj/Bharadwaj/Konsynski 1999) nachweisen^[1], wird das Thema in der akademischen Literatur immer noch kontrovers diskutiert^[2]. Zum anderen stellt die Informationstechnologie ein hochdynamisches Geschäftsfeld dar, in dem sich Änderungen sprichwörtlich über Nacht ergeben können. Aus diesem Grund kommt der Flexibilität des Managements, auf derartige Entwicklungen zu reagieren, eine große Bedeutung zu. Wie noch zu zeigen ist, kann eine rein kapitalwertorientierte Betrachtung diese Flexibilität nicht ausreichend in die Bewertung mit einbeziehen.

2.2 Eigenschaften von IT-Investitionen

Investitionen in Informationstechnologie unterscheiden sich in einigen Aspekten von Investitionen in traditionelle Güter. So besitzen Investitionen in eine standardisierte Software-Plattform so gut wie keinen quantifizierbaren monetären Nutzen, da eine Plattform an sich keinen eigenen Wert generiert. Sie eröffnet dem Nutzer jedoch die Möglichkeit, zusätzliche Applikationen zu implementieren, die ihrerseits Wertschöpfungspotential bieten. Dabei steigt der Wert der Plattform, je höher die Anzahl potenziell einsetzbarer Anwendungen ist (vgl. Taudes/Feuerstein/Mild 2000, S. 228). Allgemein besitzen IT-Investitionen häufig einen sequentiellen Charakter, der mit einem Initialprojekt beginnt und sich dann über mehrere Stufen erstreckt. Dabei lässt sich beobachten, dass das Initialprojekt nur in wenigen Fällen einen ausreichenden Nutzen erbringt, um die Investitionskosten auf Basis des Kapitalwerts zu rechtfertigen. Eine Rentabilität ergibt sich oft erst durch Folgeinvestitionen (vgl. Dos Santos 1991, S. 75). In der Regel stehen dem Management jedoch Strategiealternativen im Zeitablauf zur Verfügung. So kann ein sequentielles Investment abgebrochen werden, sofern sich relevante Umweltfaktoren negativ entwickeln. Intuitiv einsichtig ist hierbei, dass ein Projekt mit der Option auf einen vorzeitigen Abbruch ceteris paribus höher bewertet werden muss als das gleiche Projekt ohne Abbruchmöglichkeit. Eine sachgerechte Bewertung des zugrunde liegenden Vermögensgegenstandes erfordert daher eine Berücksichtigung aller inhärenten Flexibilitäten bzw. Optionen. Bewertungsmethoden für IT-Investitionen müssen sich demnach daran messen lassen, inwieweit sie den Optionscharakter des Investitionsobjektes erfassen.

3 Kapitalwertbasierte Investitionsbewertung

3.1 Discounted Cash Flow (DCF)

Das DCF-Modell basiert auf der Berechnung erwarteter Zahlungsströme (Cash Flows), die durch Investition in einen Vermögensgegenstand ausgelöst werden. Diese Cash Flows fallen erst in der Zukunft an und sind somit, sofern es sich nicht um garantierte Auszahlungen handelt, mit Unsicherheit behaftet. Ein rational handelnder Akteur wird eine Investition jedoch nur dann durchführen, wenn die zu erwartenden Erträge die Kosten übersteigen, die für die Durchführung der Investition anfallen. Die zeitliche Verschiebung der Cash Flows bedingt dabei deren Diskontierung auf den Zeitpunkt der Investition, um so den Gegenwartswert (Net Present Value, NPV) zu bestimmen. Der Wert eines jeden Vermögensgegenstandes lässt sich somit als Funktion dreier Variablen ausdrücken: der Höhe der zu erwartenden Cash Flows; der Zeitpunkte, an denen diese anfallen sowie der Unsicherheit, mit der deren Entwicklung behaftet ist. Die Unsicherheit wird durch den verwendeten Zinssatz quantifiziert, der sich aus dem risikolosen Zinssatz sowie dem erwarteten Projektrisiko ergibt (vgl. Damodaran 2001, Chapter 2).

(1) Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

wobei:

V: Wert des Vermögensgegenstandes

CFt: Wert des Cash Flows, der in Periode t anfällt

T: Anzahl der betrachteten Perioden

r: Zinssatz

3.1.1 Berücksichtigung strategischer Flexibilität

Die Anwendung der DCF-Methode impliziert eine statische Sichtweise auf die zukünftige Entwicklung. Aus der Festlegung der erwarteten Cash Flows sowie einem alleinigen Zinssatz für alle Perioden ergibt sich, dass die Ausführung der zugrunde liegenden Investition als sicher angenommen wird. Informationen, die sich erst während der Laufzeit der Investition ergeben, spielen daher keinerlei Rolle für die Entscheidungsfindung. Die DCF-Methode unterstellt somit per Definition immer „Now-or-Never“-Investitionen^[3]. Eine Berücksichtigung und somit auch Bewertung von Unsicherheiten im Sinne von Handlungsalternativen im Zeitverlauf, so z.B. dem Abbruch eines Projektes aufgrund negativer Umstände oder dem Markteintritt eines Wettbewerbers, findet nicht statt.

3.1.2 Die asymmetrische Verteilung der Gewinne

IT-Investitionen sind häufig durch asymmetrische Verteilungen der Gewinne gekennzeichnet. Diese ergeben sich aus den inhärenten Flexibilitäten, mit denen das jeweilige Projekt ausgestattet ist (vgl. Hommel/Pritsch 1999b, S. 11). Konkret bedeutet dies, dass die Höhe des Verlustes durch den eingesetzten Investitionsbetrag begrenzt, die Höhe der Gewinne jedoch zumindest theoretisch unbegrenzt ist. Bei Verwendung des DCF-Verfahrens findet die Verteilungsfunktion der Erträge jedoch keinerlei Berücksichtigung, was zu verfälschten Ergebnissen hinsichtlich der Bewertung des Investitionsgegenstandes führt (vgl. Benaroch/Kauffmann 1999, S. 73).

3.1.3 Berücksichtigung des Risikos

Die festzulegende Höhe des Zinssatzes entspricht der Rendite, die der Investor von seiner Investition erwartet. Die erwartete Rendite setzt sich aus dem sicheren Marktzins sowie einer Risikoprämie zusammen. Diese Risikoprämie misst den zusätzlichen Ertrag, den ein Investor mindestens einfordert, um sein Geld von einem risikolosen in ein mit Unsicherheit behaftetes Investment umzuschichten. Folgt man dem Capital Asset Pricing Model (CAPM), so lässt sich die Höhe der Risikoprämie auf zwei verschiedene Wege bestimmen: auf Basis historischer Preisdaten des Investitionsobjektes (historische Prämie) sowie auf Basis der aktuellen Marktbewertung (implizite Prämie)^[4]. Im Falle der Investition in ein IT-Projekt existieren jedoch in der Regel weder historische Daten noch eine Marktbewertung des Projektes. Somit kann ein Zinssatz nicht analytisch ermittelt, sondern nur geschätzt werden. Diese Schätzung hat maßgeblichen Einfluss auf den berechneten Wert des Investitionsobjektes, ist jedoch mit Unsicherheit ob der Richtigkeit behaftet und stellt eine weitere Schwachstelle des DCF-Ansatzes dar.^[5]

3.2 Erweiterungen des DCF-Verfahrens

Sowohl die Monte-Carlo-Simulation als auch das Entscheidungsbaumverfahren stellen dynamische Erweiterungen des DCF-Verfahrens dar. Dabei ist beiden Ansätzen gemein, dass sie im Gegensatz zum statischen DCF-Verfahren explizit die Existenz exogener Risiken unterstellen. Weiterhin wird davon ausgegangen, dass das Management Handlungsstrategien in Abhängigkeit realisierter Umweltzustände anpassen kann. (vgl. Hommel/Pritsch 1999b, S. 20).

3.2.1 Monte-Carlo-Simulation

Bei der Monte-Carlo-Simulation werden die exogenen, stochastischen Variablen (Preis des zugrunde liegenden Vermögensgegenstandes, Volatilität etc.) modelliert und Annahmen über deren Wahrscheinlichkeitsverteilungen getroffen. Eine Approximation zukünftiger Zahlungsströme erfolgt auf Basis einer mehrfach vorgenommenen Simulation. Die Durchführung einer Monte-Carlo-Simulation besteht aus drei Stufen (vgl. Hares/Royle 1994, S. 171). Zuerst erfolgt die Modellierung des Projekts. Dabei werden das Projekt beeinflussende, relevante Parameter und Variablen sowie deren Beziehungen untereinander identifiziert. In der zweiten Stufe werden den Variablen jeweils Wahrscheinlichkeitsverteilungen zugeordnet, während in der dritten Stufe die eigentliche Simulation erfolgt. Als Ergebnis ergibt sich eine Wahrscheinlichkeitsverteilung der zu erwartenden Cash Flows. Die Vorteile der Monte-Carlo-Simulation liegen in der erforderlichen Berücksichtigung aller Variablen (die dem Bewertungsvorgang zusätzliche Transparenz verschafft) sowie der Quantifizierung des Risikos und des Schwankungsbereichs der Ergebnisse. Die explizite Modellierung aller Variablen sowie ihrer Beziehungen untereinander kann jedoch, vor allem bei komplexen Projekten, zu Schwierigkeiten führen (vgl. Hommel/Pritsch 1999b, S. 8). Als weitere Problemfelder lassen sich die fehlende Marktwertorientierung im Hinblick auf den zu ermittelnden Zinssatz sowie eine exakte Interpretation des Ergebnisses identifizieren (vgl. Hares/Royle 1994, S. 176-178).

3.2.2 Entscheidungsbaumanalyse

Im Gegensatz zu der auf stochastischen Annahmen beruhenden Monte-Carlo-Simulation erfolgt bei der Entscheidungsbaumanalyse eine explizite Beschreibung sämtlicher realisierbarer Zustände sowie deren Eintrittswahrscheinlichkeiten. Dabei lässt sich die Analyse in zwei Stufen unterteilen (vgl. Hares/Royle 1994, S. 178ff.). In der ersten Stufe erfolgt die Identifikation sämtlicher vom Management nicht beeinflussbarer Ereignisse in Form von Ergebnisknoten, wobei jedem möglichen Ausgang eines Ereignisses eine bestimmte Wahrscheinlichkeit zugewiesen wird. In der zweiten Stufe wird jedem Ergebnisknoten ein Entscheidungsknoten zugeordnet, der die Handlungsalternativen des Managements in Abhängigkeit des jeweiligen Ausgangs darstellt. Die Ermittlung der optimalen Handlungsstrategie erfolgt anschließend durch dynamische Programmierung (vgl. Hommel/Pritsch 1999b, S. 21). Die Vorteile der Entscheidungsbaumanalyse liegen vor allem in der Berücksichtigung von Flexibilitäten des Managements sowie der Einfachheit der Anwendung. Auch die Transparenz, die durch die explizite Formulierung des Entscheidungsproblems geschaffen wird, ist positiv zu sehen. Als Nachteile sind die teilweise zu große Vereinfachung (vgl. Hares/Royle 1994, S. 190), die Unübersichtlichkeit bei komplexen Projekten sowie die Ermittlung der zu verwendenden Zinssätze zu nennen (vgl. Hommel/Pritsch 1999a, S. 8).

4 Realoptionen als Instrument für die Bewertung von IT-Investitionen

4.1 Der Optionsansatz

Eine Option ist in der Terminologie der Finanzwirtschaft definiert als das Recht, nicht aber die Pflicht, eine bestimmt Quantität eines Vermögensgegenstandes zu einem bestimmten Preis innerhalb oder am Ende einer bestimmten Laufzeit zu kaufen oder zu verkaufen (vgl. Damodaran 2001, Chapter 11). Der liegende Vermögensgegenstand wird als Basisinstrument bezeichnet, der Preis, zu dem die Option ausgeübt (also das Basisinstrument bezogen oder verkauft) werden kann, als Ausübungspreis. Im Falle einer Kaufoption spricht man von einem Call, Verkaufsoptionen werden Puts genannt. Optionen in der Finanzwirtschaft weisen drei konstitutive Eigenschaften auf (vgl. Hommel/Pritsch 1999a, S. 3): Flexibilität (es besteht ein Recht, keine Verpflichtung zum Kauf), Unsicherheit (ein Kauf erfolgt nur, wenn er unter dem zukünftigen Umweltzustand sinnvoll ist) sowie Irreversibilität (im Sinne von Kosten, die für die Ausübung der Option anfallen und definitiv versunkene Kosten darstellen).

4.1.1 Finanzoptionen vs. Realoptionen

Währenddem sich Finanzoptionen auf an Finanzmärkten gehandelte Basisinstrumente beziehen, stellen Realoptionen ein Bündel aus Handlungsspielräumen und Investitionsmöglichkeiten für ein Unternehmen dar. Realoptionen sind jedoch ebenso wie Finanzoptionen durch die oben genannten konstitutiven Optionsmerkmale gekennzeichnet. So lassen sich die Optionsparameter von Finanzoptionen auf Realoptionen übertragen, womit eine Bewertung des Wertes anhand gängiger Optionspreismodelle möglich ist (siehe Tabelle 1). Dabei zeigen sich jedoch auch die Grenzen der Vergleichbarkeit, da sämtliche Optionspreismodelle auf der Annahme basieren, dass das jeweilige Basisinstrument existiert und auch gehandelt wird. Dies ist bei Realoptionen, bei denen das eigentliche Basisinstrument oft erst durch eine Investition (also der Ausübung der Realoption) entsteht, in der Regel nicht der Fall.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Optionsparameter in Finanz- und Realoptionen (Quelle: Hommel/Pritsch 1999a, S. 4)

4.1.2 Typen von Realoptionen

Besteht die Möglichkeit, die Option zu einem beliebigen Zeitpunkt innerhalb der Laufzeit auszuüben, so spricht man von einer amerikanischen Option. Bei einer Ausübung, die nur am Ende der Laufzeit möglich ist, handelt es sich um eine europäische Option. In Tabelle 2 findet sich eine Übersicht über praktische Anwendungsmöglichkeiten für Realoptionen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 3: Anwendungsmöglichkeiten für Realoptionen (Quelle: in Anlehnung an Hommel/Pritsch 1999a, S. 5)

Die vorgenommene Einteilung stellt nur eine der Übersicht dienende Einordnung dar. In der Literatur existieren eine Vielzahl unterschiedlicher Optionstypen, deren einzelne Betrachtung jedoch den Rahmen dieser Arbeit sprengen würde^[6].

4.2 Realoptionen in IT-Investitionen

In der wissenschaftlichen Literatur existieren mehrere Beiträge, die Realoptionen in IT-Investitionen beschrieben und auch monetär quantifiziert haben. So untersuchten Benaroch/Kauffmann die Option eines amerikanischen Unternehmens, eine Investition in Infrastrukturen für Debitkartennetzwerke heute durchzuführen oder zeitlich zu verschieben (vgl. Benaroch/Kauffmann 1999, S. 72f.). Dabei handelte es sich um eine Lernoption, genauer um eine sogenannte „Option to wait“, die in diesem Fall von der Entwicklung der Zufallsvariable „Markteintritt des Mitbewerbers“ abhängig ist (vgl. Hommel/Pritsch 1999a, S. 6). Es sind sämtliche konstituierenden Merkmale einer Option gegeben: Flexibilität im Hinblick auf den Zeitpunkt der Durchführung der Investition, Unsicherheit über den Markteintritt des Mitbewerbers sowie Irreversibilität, da die Investitionskosten bei Durchführung unwiderruflich verloren sind. In einer Veröffentlichung von Taudes/Feuerstein/Mild wurde der Optionscharakter von Entscheidungen über eine Softwareplattform untersucht (vgl. Taudes/Feuerstein/Mild 2000, S. 227ff.). Bei derartigen Investitionsentscheidungen lässt sich nur schwer mit einer rein kapitalwertbezogenen Bewertung operieren, da Softwareplattformen an sich keinen direkten Wert generieren. Sie ermöglichen jedoch die Implementierung weiterer Applikationen, die ihrerseits einen positiven Cash Flow generieren können. Somit handelt es sich um eine Wachstumsoption, die in der Literatur auch als „Option to Innovate“ (vgl. Hommel/Pritsch 1999a, S. 6) bezeichnet wird. Balasubramanian/Kulatilaka/Storck untersuchten in einer Arbeit die Investitionsmöglichkeiten einer kanadischen Hypothekenbank, die vor dem Hintergrund einer geplanten Mass Customization-Strategie die Investition in die Einführung einer neuen Scan-Software zu bewerten hatte. Der Optionscharakter dieser Investitionsentscheidung erschließt sich aus der Staffelung der Investition, die aus zwei Stufen besteht: der Einführung der Software in eine begrenzte Zahl von Niederlassungen sowie ein anschließendes Roll-Out in allen Niederlassungen, verbunden mit einer Neuorganisation der Workflows. Die Durchführung der zweiten Stufe der Investition ist jedoch ohne die Erstinvestition nicht möglich. Gleichzeitig beeinflussen die während der Durchführung der ersten Stufe gewonnenen Informationen die Investitionsentscheidung der zweiten Stufe (vgl. Balasubramanian/Kulatilaka/Storck 2000, S. 48ff.). Es handelt sich somit um eine Lernoption, deren genauer Typ als „Option to Stage Investment“ bezeichnet wird. (vgl. Hommel/Pritsch 1999a, S. 6).

Währenddem sich alle oben genannten Studien auf einzelne Investitionsentscheidungen beschränken, untersuchten Kenneally/Lichtenstein ein gesamtes IT-Projektportfolio eines multinationalen Konzerns. Ihren Ergebnissen zufolge befinden sich in 27 von 31 untersuchten Projekten jeweils mindestens eine Option. Auch wenn die Studie, wie die Autoren selbst anmerken, an Breite vermissen lässt, stützen deren Ergebnisse jedoch die Erkenntnisse der bisherigen Literatur zum Thema Realoptionen (vgl. Kenneally/Lichtenstein 2002, S 248-250).

4.3 Optionspreismodelle

Die Bewertung von Optionen erfolgt auf Basis eines sogenannten „Twin-Portfolios“. Dieses besteht aus dem zugrunde liegenden Vermögensgegenstand (auch als Underlying oder Basisinstrument bezeichnet) sowie einer risikolosen Anlage (z.B. einer Staatsanleihe bester Bonität). Dieses Portfolio soll die gleichen Cash Flows erzeugen wie die zu bewertende Option. Hier sollen die zwei Basisansätze zur Bewertung von Optionspreisen vorgestellt werden.

4.3.1 Das Binomialmodell

Das Binomialmodell basiert auf einer vereinfachenden Annahme hinsichtlich der Preisentwicklung des Basisinstruments. So wird unterstellt, dass sich der Preis innerhalb einer Periode nur in zwei unterschiedliche Zustände bewegen kann. Jedem dieser beiden Zustände wird eine Eintrittswahrscheinlichkeit zugewiesen, die sich zusammen zu 1 addieren. Letztlich sind die jeweiligen Eintrittswahrscheinlichkeiten jedoch unabhängig vom Wert der Option, es handelt sich um eine risikoneutrale Bewertung (vgl. Hull 2000, S. 203ff.). Somit lässt sich die Entwicklung über mehrere Perioden hinweg als Entscheidungsbaum formulieren, der anschließend rückwärts aufgelöst werden kann.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Darstellung der Binomialstruktur als Entscheidungsbaum (Quelle: Eigene Darstellung)

Abb. 1 zeigt den binomialen Preispfad, der die mögliche Entwicklung eines Basisinstrumentes darstellt. Um eine Call-Option zu bewerten, benötigt man Informationen über die erwartete Wertentwicklung des Basisinstruments, die Laufzeit sowie den Ausübungspreis der Option. Mit diesen Informationen lässt sich das risikolose „Twin-Portfolio“ konstruieren, das die Cash Flow-Struktur des Basisinstrumentes reflektiert. In einem einperiodischen Binomialmodell lässt sich der Wert eines Calls wie folgend bestimmen. Dabei steht das Delta für die Anzahl der Anteile des Basisinstruments, während die Kreditaufnahme den Betrag angibt, der in die risikolose Anlage investiert werden muss (vgl. Damodaran 2001, Chapter 11)^[7]:

Wert des Calls = aktueller Wert des Basisinstruments * Delta – Kreditaufnahme

Ein mehrperiodisches Binomialmodell erfordert eine iterative Vorgehensweise, indem das Modell rückwärts aufgelöst wird und die berechneten Werte einer Periode als Parameter in die Vorperiode eingehen. Die Tatsache, dass bei einer Bewertung durch das Binomialmodell sämtliche möglichen Entscheidungszustände bestimmt werden müssen, schränkt seine Anwendbarkeit für komplexe Fragestellungen ein. Andererseits verhilft eine derartige Strukturierung zu zusätzlicher Transparenz und ermöglicht eine konsistente und nachvollziehbare Bewertung (vgl. Hommel/Pritsch 1999, S. 10).

4.3.2 Das Black-Scholes-Modell

Das Black-Scholes-Optionspreismodell (folgend BS-Modell genannt) ermöglicht eine analytische Ermittlung des Wertes einer Option, ohne die exakte zukünftige Entwicklung des Preises über alle Perioden zu kennen. Während es sich bei dem Binomialmodell um ein diskretes Modell handelt, unterstellt das BS-Modell einen kontinuierlichen Preisprozess, der keine Preissprünge erlaubt. Eine Berücksichtigung des Risikos erfolgt durch den Miteinbezug der Volatilität des Preises des Basisinstruments. Dabei erhöht ein steigendes Risiko auch den Wert der Option. Das Modell selbst kann beschrieben werden durch (vgl. Damodaran 2001, Chapter 11):

(2) Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

mit (3)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

(4) Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

wobei:

C: Wert des Calls

S: Wert des Basisinstruments

N(x): Kumulative Normalverteilungsfunktion der Zufallsvariable x

K: Ausübungspreis des Calls

s: Standardabweichung des Werts des Basisinstruments

r: Zinssatz

T: Anzahl der betrachteten Perioden

Problematisch bei der Anwendung des BS-Modells sind die Annahmen, die dabei getroffen werden. Da von der Existenz eines risikolosen Portfolios ausgegangen wird, welches die gleichen Cash Flows verursacht wie das Basisinstrument, setzt diese Annahme die unmittelbare Handelbarkeit des Basisinstrumentes voraus. Dividendenzahlungen, die auf Basisinstrumente wie Wertpapiere ausgeschüttet werden und dessen Wert schmälern, finden ebenfalls keine Berücksichtigung. Weiterhin wurde das BS-Modell für die Berechnung des Wertes europäischer Optionen entwickelt, die nur am Ende der Laufzeit ausgeübt werden können. Somit kann der Wert amerikanischer Optionen mit dem BS-Modell nicht korrekt erfasst werden. Es existieren jedoch Modifikationen, die eine Bewertung amerikanischer Optionen erlauben (vgl. Benaroch/Kauffmann 1999, S. 78f).

4.4 Vergleich auf Eignung der Verfahren

Wie eingangs beschrieben erfordert der Optionscharakter vieler IT-Investitionen, dass die verwendete Bewertungsmethode diese Eigenschaften auch quantitativ erfasst. Eine Einordnung der vorgestellten Methoden anhand ihrer Abbildung der konstitutiven Optionsmerkmale macht die Unterschiede deutlich (siehe Abb. 2). So bietet nur der Realoptionsansatz eine explizite Berücksichtigung sämtlicher Optionsmerkmale. Da der ROA von einem handelbaren Basisinstrument sowie Risikoneutralität ausgeht, ist auch eine Marktbewertung des Projekts gegeben. Der Aufbau der Entscheidungsbaumanalyse ermöglicht durch die Modellierung aller möglichen Zustände zwar eine recht gute Erfassung der Unsicherheit und Flexibilität. Sunk costs, die sich durch Ausübung einer Option ergeben, gehen dadurch ebenfalls in die Bewertung mit ein. Durch die bereits angesprochene Problematik hinsichtlich der Bestimmung des anzuwendenden Zinssatzes erfolgt aber keine Berücksichtigung der eigentlichen Marktbewertung. Weiterhin verändern die Handlungsmöglichkeiten, auf exogenes Risiko zu reagieren, das Risikoprofil – der Einfluss dieser Veränderung auf den Zinssatz bleibt aber unberücksichtigt (vgl. Hommel/Pritsch 1999b, S. 19). Auch bei der Monte-Carlo-Simulation wird die Marktbewertung durch die notwendige Schätzung des Zinssatzes nicht berücksichtigt. Da es sich um eine reine NPV-Simulation handelt, erfolgt weder eine explizite Berücksichtigung der Flexibilität noch der versunkenen Kosten (vgl. Hommel/Pritsch 1999b, S. 28). Beide Ansätze stellen jedoch eine Verbesserung des DCF-Ansatzes dar. Aufgrund seiner statischen und deterministischen Sichtweise erfasst der DCF-Ansatz keines der genannten Kriterien, sämtliche Entscheidungen werden auf Basis einer „Now-or-Never“-Logik getroffen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Klassifizierung der verschiedenen Bewertungsansätze (Quelle: in Anlehnung an Hommel/Pritsch 1999a, S. 7)

5 Diskussion der Anwendbarkeit

Obwohl, wie im vorigen Kapitel gezeigt, bereits einige Autoren positive Ergebnisse im Hinblick auf Realoptionen in IT-Projekten gefunden haben, wird die Anwendbarkeit des Ansatzes weiterhin diskutiert. Hinsichtlich des Konzeptes ist der Realoptionsansatz rein kapitalwertorientierten Bewertungsmethoden wie dem DCF-Verfahren klar überlegen^[8]. Kritisch sind jedoch die Annahmen und Auswahl der Bewertungsmodelle sowie die Komplexität des Verfahrens zu sehen. So wird kritisiert, dass ein Großteil der durchgeführten Studien auf dem Binomial- bzw. BS-Modell basiert. Die dahinter stehenden Annahmen der Marktvollkommenheit, Risikoneutralität sowie der Liquidität des Basisinstrumentes seien für IT-Investitionen nicht realistisch (vgl. Zhu 1999, S. 4). Nach Meinung von Zhu haben fortgeschrittene Optionspreismodelle, die die strengen Annahmen der beiden genannten Modelle etwas reduzieren, bisher nicht genügend Anwendung gefunden. Weiterhin erfolgt keine Betrachtung des Risikos einer vorzeitig beendeten Option, sei es durch technologische Substitution oder Einfluss des Wettbewerbs. Eine explizite Berücksichtigung des Wettbewerbs kann jedoch auf Basis spieltheoretischer Modelle erfolgen (vgl. Zhu 1999, S. 4f.). Auch Interaktionseffekte zwischen verschiedenen Optionen eines Projektes sowie exotische Optionsmöglichkeiten werden durch die bisher verwendeten Modelle nicht abgebildet (vgl. Hommel/Pritsch 1999b, S. 16f.). Die Einführung komplexerer Verfahren könnte jedoch die Bereitschaft zur Anwendung des Realoptionsansatzes im Unternehmensbereich schmälern, da schon die Basismodelle gewisse analytische Anforderungen an den Nutzer stellen. Die Schätzung der Parameter des Modells stellt ein weiteres Problemfeld dar. Vor allem die Projektion zukünftiger Cash Flows sowie die Bestimmung der Volatilität des Basisinstruments erfordern eine umfassende Kenntnis der projektrelevanten Informationen. Hierzu ist jedoch anzumerken, dass dieses Problem ebenso bei der DCF-Methode auftaucht, bei der die zukünftigen Cash Flows sowie die jeweilige Diskontierungsrate zu schätzen sind.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich die positiven Argumente hinsichtlich des Realoptionsansatzes im wesentlichen auf das Konzept beziehen, währenddem sich die Kritik auf die dem Konzept zugrunde liegenden Annahmen richtet. Aufgrund des Mangels an empirischen Studien, welche die Wirksamkeit des ROA unter realen Bedingungen belegen können, wird das Thema auch in Zukunft kontrovers diskutiert werden. Zumindest in der akademischen Literatur scheinen momentan die Befürworter des Ansatzes in der Mehrheit zu sein. Anwendungsformen des Realoptionsansatzes beziehen sich dabei nicht nur auf IT-Projekte, sondern unter anderem auch auf das Design von Software (vgl. Sullivan et al. 1999), die Standardisierung von Informationstechnologien (vgl. Gaynor/Bradner 2001) sowie auf die Durchführung von R&D-Projekten (vgl. Huchzermeier/Loch 2001).

5.1 Der Realoptionsansatz in der Praxis

Obwohl das Thema in der wissenschaftlichen Literatur bereits seit längerem diskutiert wird, scheint es bisher nur wenig Eingang in die Bewertungspraxis der Unternehmen gefunden zu haben. Eine in der Zeitschrift „The Economist“ veröffentlichte Umfrage ergab, dass mehr als die Hälfte aller amerikanischen Unternehmen, die bisher mit dem Realoptionsansatz experimentierten, diesem nach kurzer Zeit wieder ablehnend gegenüberstanden (vgl. o.V., S. 64). Eine in Österreich durchgeführte Studie hinsichtlich der Entscheidungsfindung zur Auswahl von betrieblicher Standardsoftware zeigte, dass der Realoptionsansatz dort keine Rolle spielt; eine deutliche Mehrheit der Unternehmen hält an den statischen Methoden der Investitionsrechnung fest (vgl. Bernroider/Koch 2000, S. 335). Auch in einer unter Investmentbanken durchgeführten Umfrage ergaben sich ähnliche Ergebnisse. Als Gründe für die Ablehnung des ROA wurden dabei vor allem die Komplexität des Ansatzes sowie Schwierigkeiten bei der Schätzung der relevanten Parameter genannt. Damit wird deutlich, dass praxisbezogene Anwendungen des ROA, vor allem für die Bewertung von IT-Projekten, momentan höchstens in Einzelfällen existieren. Interessanterweise scheint der ROA jedoch in der Öl-Industrie großen Anklang zu finden (vgl. Weitzel et al. 2003, S. 12). Letzteres Ergebnis lässt sich wohl damit erklären, dass vor allem in Rohstoffbranchen wie Öl die Bestimmung des Preises sowie der Volatilität des Basisinstrumentes keine Schwierigkeit darstellt, da es kontinuierlich gehandelt wird und somit jederzeit aktuelle und historische Preisdaten festgestellt werden können.

5.2 Fazit

Der explizite Optionscharakter vieler IT-Projekte lässt eine Verwendung des ROA als sinnvoll erscheinen. Rein kapitalwertorientierte Verfahren sind aufgrund ihrer Beschränkungen nicht in der Lage, die vielen Projekten inhärenten Flexibilitäten sowie die Unsicherheit hinsichtlich der zukünftigen Entwicklung richtig zu erfassen. Gerade in Märkten, die mit Netzeffekten (und somit einem hohen Wachstumspotential) sowie großer Unsicherheit behaftet sind, ist eine sorgfältige Bewertung dieser Effekte wichtig. Aufgrund der angesprochenen Probleme hinsichtlich der Annahmen erscheint eine alleinige Bewertung auf Basis des ROA zur Zeit jedoch noch nicht als ratsam, da die Gefahr, aufgrund der zu treffenden Annahmen fragwürdige Ergebnisse zu produzieren, nicht ausgeschlossen werden kann. Es bleibt abzuwarten, inwieweit sich die Modelle des ROA weiterentwickeln werden, um auch im Kontext der Bewertung von IT-Investitionen mit größerer Selbstverständlichkeit eingesetzt zu werden. Als Handlungsempfehlung für Unternehmen ergibt sich zumindest, den Realoptionsansatz neben anderen Methoden in den Bewertungsvorgang mit einzubeziehen. Dem Bewertungsvorgang sollte eine gezielte Identifikation der im jeweiligen Projekt enthaltenen Optionen vorausgehen, anschließend kann über die Verwendung des ROA entschieden werden (vgl. Hommel/Pritsch 1999a, S. 2). Auf Basis des ROA ergibt sich weiterhin eine Strategieempfehlung für das Management. So sollten gezielt Projekte identifiziert und (bei einem positiven Bewertungsergebnis) durchgeführt werden, die eine oder mehrere Optionen enthalten. Sofern Projekte keine Optionen enthalten, sollte es das Ziel der Unternehmensführung sein, diesen Projekten durch aktives Handeln Optionscharakter zu verleihen – als Beispiel sei die gezielte Staffelung einer Investition genannt.

6 Zusammenfassung

In der vorliegenden Arbeit erfolgte eine Darstellung der wesentlichen Merkmale von Bewertungsverfahren für IT-Investitionen. Aufgrund des Optionscharakters vieler Investitionen kann deren Wert mit rein kapitalwertbasierten Verfahren nicht korrekt gemessen werden. Die Optionsanalogie basiert auf der Existenz der drei konstitutiven Merkmale Unsicherheit, Flexibilität und Irreversibilität, die sowohl bei Finanz- als auch bei Realoptionen auftreten. Der bei der Bewertung von Investitionen häufig benutzte DCF-Ansatz ist aufgrund der statischen Konzeption nicht geeignet, diese Kriterien entsprechend zu erfassen. Verfahren wie die Monte-Carlo-Simulation oder das Entscheidungsbaumverfahren stellen dynamische Erweiterungen des DCF-Ansatzes dar, erfassen jedoch ebenfalls nicht alle Merkmale der inhärenten Optionen. Als Alternative bietet sich die Bewertung von Investitionen auf Basis des Realoptionsansatzes an. Unter Zuhilfenahme von Optionspreismodellen wie dem Binomialmodell oder dem Black-Scholes-Modell lassen sich die inhärenten Flexibilitäten von Projekten quantifizieren, wofür bereits einige Beispiele in der wissenschaftlichen Literatur existieren. Das Konzept des Realoptionsansatzes hat dabei zumeist positive Resonanz gefunden, kritische Anmerkungen richten sich hauptsächlich auf die dem Konzept zugrunde liegenden Annahmen der Marktvollkommenheit sowie der Liquidität des Basisinstruments. In Anbetracht der Defizite der anderen vorgestellten Verfahren erscheint eine Bewertung von Investitionen anhand des Realoptionsansatzes vor allem bei Projekten, die mit großer Unsicherheit behaftet sind, durchaus als sinnvoll. In der Praxis spielt der ROA bisher jedoch aufgrund der Komplexität sowie der Unsicherheit über relevante Parameter keine Rolle.

Literaturverzeichnis

Balasubramanian, P./Kulatilaka, N./Storck, J. (2000): Managing Information Technology Investments using a Real Options Approach, in: Journal of Strategic Information Systems, Vol. 9, S. 39-62

Barua, A./Kriebel, C. H./Mukhopadhyay, T. (1995): Information Technology and Business Value: An Analytic and Empirical Investigation, in: Information Systems Research, Vol. 6 (1), March 1995

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^[1] Dehning/Richardson merken hierzu an: „ The question changed from ‘is there a payoff’ to ‘when and why is there a payoff.’” (Dehning/Richardson 2002, S. 2)

^[2] Für eine Übersicht relevanter Forschungsergebnisse vgl. z.B. Dehning/Richardson 2002, S. 11ff.

^[3] Benaroch/Kauffmann notieren hierzu: „ Thus, NPV can be said to recognize the value of embedded deferral options, but only when the options mature immediately.” (Benaroch/Kauffmann 1999, S. 73)

^[4] für eine umfassendere Darstellung der Berechnung von Risikoprämien vgl. Damodaran 2001, Chapter 3

^[5] Aus Platzgründen wird die Sensitivitätsanalyse auf Basis des DCF-Verfahrens hier nicht berücksichtigt. Für eine Übersicht vgl. z.B. Hares/Royle 1994, S. 168-170.

^[6] Eine Übersicht über in der Literatur beschriebene Typen von Realoptionen findet sich bei Hommel/Pritsch (1999a), S. 5f.

^[7] Ausführliche Darstellungen sowohl des Binomial- als auch des BS-Modells finden sich z.B. bei Hull (2000), S. 201ff. bzw. S. 237ff.

^[8] So merken Benaroch/Kauffmann an: „ More importantly, in view of the structure of many IT projects that involve infrastructure development and wait-and-see deployment opportunities, it is the logic of options pricing that persuades us […].”(Benaroch/Kauffmann 1999, S. 84)