Die vorliegende Untersuchung strebt an, den Schätzfehler von Analystenschätzungen mit der Normenkonformität des Prognoseberichts und weiteren Kontrollvariablen zu erklären, um die Bedeutung normenkonformer Berichterstattung für den Kapitalmarkt zu erforschen.
Managementprognosen sind eine wichtige Informationsquelle für Anleger. Zukunftsorientierten Informationen wie Prognosen wird bei der Anlageentscheidung mehr Bedeutung beigemessen als vergangenheitsorientierten Daten, da der verfolgte Zweck die Erzielung künftiger Renditen ist. Mit vergangenheitsorientierten Informationen ist es dem Anleger lediglich möglich, die eigenen Erwartungen respektiv mit der Realität abzugleichen. Die Bedeutung zukunftsorientierter Informationen für die Investitionsentscheidungen ist weitestgehend unumstritten.
Da das Management einen besseren Zugang zu entscheidungsrelevanten Informationen hat, existiert zwischen dem Management und den Anlegern eine Informationsasymmetrie. Managementprognosen helfen, diese Informationsasymmetrie zwischen Management und Anlegern zu verringern. Eine geringere Informationsasymmetrie drückt sich auch beim Unternehmen in einer erhöhten Liquidität und geringeren Kapitalkosten aus.
Eine zeitliche Komponente in der Berichterstattung des Unternehmens findet sich im Konzernabschluss durch die Einbeziehung von Prognosen im Lagebericht. Nach den Regelungen der International Financial Reporting Standards ist die Erstellung eines lageberichtsähnlichen Teils der Berichterstattung nicht verpflichtend. In Deutschland sind kapitalmarktorientierte Unternehmen verpflichtet, einen Lagebericht nach den Regelungen des HGB aufzustellen unabhängig davon, ob diese ihren Bericht nach den International Financial Reporting Standards aufstellen. Die genaue Ausgestaltung des Prognoseberichts wird durch das Deutsche Rechnungslegungs Standards Committee (DRSC) im Deutschen Rechnungslegungs Standard (DRS) 20 konkretisiert. Die Ausgestaltung des DRS folgt dem Management Approach und vermittelt somit den Adressaten die Sicht des Managements, inklusive dessen Zugang zu internen Informationen über die künftige Entwicklung des Unternehmens.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Gang der Untersuchung
1.3 Überblick über den Stand der Forschung
2. Grundlagen der Prognoseberichterstattung börsennotierter Konzerne
2.1 Definition und Merkmale von Prognosen
2.2 Prognoseberichterstattung nach HGB
2.3 Aktuelle Regulierung der Prognoseberichterstattung gemäß DRS 20
2.3.1 Prognosegegenstand
2.3.2 Prognosehorizont und Prognosepräzision
2.3.3 Prognosetransparenz
2.3.4 Prognosen bei außergewöhnlich hoher Unsicherheit
3 Finanzanalysten
3.1 Definition und Aufgabenbereich
3.2 Managementprognosen und Analystenschätzungen
4 Grundlagen der empirischen Untersuchung
4.1 Datengrundlage
4.2 Untersuchungsmethodik
4.2.1 Güte der Prognoseberichte
4.2.2 Finanzanalystenschätzungen
4.2.3 Kontrollvariablen
4.2.4 Multivariate Analyse
5 Ergebnisse der empirischen Analyse
5.1 Deskriptive Statistik
5.1.1 Gesamtauswertung
5.1.2 Auswertung nach Indizes
5.1.3 Auswertung nach Branchen
5.2 Multivariate Analyse
6 Schlussbetrachtung
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Masterarbeit untersucht den Zusammenhang zwischen der Normenkonformität von Prognoseberichten börsennotierter Konzerne (gemäß DRS 20) und der Genauigkeit der Schätzungen von Finanzanalysten, um die Entscheidungsrelevanz solcher Berichte für den Kapitalmarkt zu evaluieren.
- Analyse der Prognosequalität mittels eines Disclosure Index.
- Einfluss der Qualität von Prognoseannahmen und Prognoseaussagen auf den Schätzfehler von Analysten.
- Untersuchung der Berichterstattungspraxis der HDAX-Unternehmen im Zeitraum 2017 bis 2020.
- Vergleich der Ergebnisse über verschiedene Branchen und Indizes hinweg.
- Validierung theoretischer Modelle zur Informationsasymmetrie zwischen Management und Anlegern.
Auszug aus dem Buch
2.3.2 Prognosehorizont und Prognosepräzision
Der Prognosehorizont beschreibt in zeitlicher Hinsicht die Geltungsdauer der Prognose. Investoren sehen sich in einem Zielkonflikt zwischen dem Horizont und der Treffgenauigkeit einer Prognose – mit steigendem Horizont erhöht sich auch die Unsicherheit über den Eintritt der Prognose. Nach DRS 20.127 muss der Prognosezeitraum mindestens ein Jahr betragen – Referenzpunkt ist dabei jeweils der letzte Konzernabschlussstichtag.
Die Prognosepräzision konkretisiert die Genauigkeit der Prognose. Die Genauigkeit unterscheidet sich nach quantitativen oder qualitativen Angaben. Quantitative Prognosen äußern sich in konkreten Zahlenwerten, während qualitative Angaben die Zukunft nur wörtlich umschreiben. Bei qualitativen Prognosen besteht die Gefahr inhaltsleerer Formulierungen und die Aussagen sind nur eingeschränkt nachprüfbar. Qualitativen Prognosen wird daher der geringste Informationsgehalt zugeschrieben. Bezüglich der Prognosepräzision besteht ein Zielkonflikt zwischen dem Informationsgehalt und der Eintrittswahrscheinlichkeit der Prognose. Quantitative Informationen haben einen höheren Informationsgehalt bei geringer Eintrittswahrscheinlichkeit, qualitative Informationen vice versa.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Definiert die Problemstellung der Informationsasymmetrie zwischen Management und Anlegern und erläutert das Ziel der Untersuchung.
2. Grundlagen der Prognoseberichterstattung börsennotierter Konzerne: Erläutert die regulatorischen Anforderungen des DRS 20, insbesondere hinsichtlich Prognosegegenstand, Horizont, Präzision und Transparenz.
3 Finanzanalysten: Definiert die Rolle von Finanzanalysten als Informationsintermediäre und deren Abhängigkeit von Managementprognosen.
4 Grundlagen der empirischen Untersuchung: Beschreibt die methodische Vorgehensweise, die Datengrundlage (HDAX 2017-2020) und die Konstruktion des Disclosure Index zur Messung der Prognosegüte.
5 Ergebnisse der empirischen Analyse: Präsentiert die deskriptiven Statistiken sowie die Ergebnisse der multivariaten Regressionsanalyse zur Bestimmung des Einflusses der Prognosegüte auf Analystenschätzungen.
6 Schlussbetrachtung: Fasst die Kernergebnisse zusammen, diskutiert die Limitationen der Untersuchung und leitet die wissenschaftliche Relevanz der normenkonformen Berichterstattung ab.
Schlüsselwörter
Prognosebericht, DRS 20, Analystenschätzungen, Schätzfehler, Informationsasymmetrie, Kapitalmarkt, Prognosegüte, Disclosure Index, HDAX, Managementprognosen, Regressionsanalyse, Unternehmensberichterstattung, Konzernlagebericht, Prognosepräzision, Entscheidungsnützlichkeit.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Masterarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, inwiefern eine normenkonforme Berichterstattung nach DRS 20 dazu beiträgt, die Prognosequalität eines Unternehmens zu erhöhen und damit den Schätzfehler von Finanzanalysten zu reduzieren.
Welche zentralen Themenfelder behandelt die Studie?
Zentrale Themen sind die Regulierung durch den DRS 20, die Rolle von Finanzanalysten als Nutzer dieser Informationen und die empirische Messung von Prognosegüte anhand eines Disclosure Index.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das primäre Ziel ist es, den Schätzfehler von Analystenschätzungen mit der Normenkonformität des Prognoseberichts zu erklären, um die Bedeutung normenkonformer Berichterstattung für den Kapitalmarkt zu erforschen.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Es wird eine multiple lineare Regressionsanalyse verwendet, um den Einfluss von Güteindizes (für Prognoseannahmen und -aussagen) auf den Schätzfehler von Analysten zu bestimmen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in theoretische Grundlagen zu Prognosen und Analysten, die Herleitung der empirischen Untersuchungsmethodik und die anschließende Auswertung der HDAX-Berichte (2017-2020).
Welche Schlüsselbegriffe sind für die Arbeit charakteristisch?
Die Arbeit fokussiert sich primär auf die Begriffe Prognoseberichterstattung, Schätzfehler, Analysten, DRS 20 und Entscheidungsnützlichkeit.
Wie unterscheidet sich die Qualität der Prognose zwischen Indizes wie DAX und MDAX?
Die Untersuchung zeigt, dass DAX-Konzerne tendenziell umfangreichere Prognoseberichte erstellen und bei Prognosegegenständen und -annahmen höhere Werte erzielen als Unternehmen im MDAX.
Welchen Einfluss hat die Branche auf die Qualität der Prognose?
Die Branche "Transportation & Public Utilities" weist durch Subskriptions- und Festmengenmodelle oft eine höhere Planbarkeit und damit eine bessere Prognosequalität auf als Fertigungsunternehmen.
- Arbeit zitieren
- Moritz Pruss (Autor:in), 2022, Genauigkeit von Prognoseberichten im HDAX, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1224063
