Im Rahmen dieser Arbeit wird der zentralen Frage nachgegangen, ob durch ein simulationsbasiertes Discounted-Cashflow-Modell die Unsicherheit in der Unternehmensbewertung berücksichtigt werden kann und welche Schlussfolgerungen sich daraus auf den Unternehmenswert ableiten lassen. Dazu wird der US-amerikanische Pharma- und Biotechnologiekonzern Pfizer mittels eines konventionellen, deterministischen DCF-Modells bewertet. Anschließend wird das Modell um die Monte-Carlo-Simulation erweitert, um den Unternehmenswert von Pfizer probabilistisch zu bestimmen. Für die Anwendung der Monte-Carlo-Simulation werden die Werttreiber der US amerikanischen Pharmabranche, respektive von Pfizer als repräsentative Stichprobe, identifiziert und als stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen modelliert.
In Literatur und Praxis besteht ein allgemeiner Konsens darüber, dass die Zukunft und damit einhergehend auch Unternehmensbewertungen von Unsicherheit geprägt sind. Im Rahmen des vorherrschenden Unternehmensbewertungsverfahrens, dem Discounted-Cashflow-Verfahren (DCF), wird der Unternehmenswert von den zukünftigen Zahlungsüberschüssen, die ein Unternehmen erwirtschaftet, abgeleitet. Die deterministische Prognose dieser zukünftigen Zahlungsüberschüsse modelliert für unsichere Input Faktoren wie Cashflow und Perpetuität lediglich eine mögliche Entwicklung. Es resultiert ein deterministischer Unternehmenswert, obwohl das Bewusstsein besteht, dass dieser exakte Wert höchstwahrscheinlich nicht dem tatsächlichen intrinsischen Unternehmenswert entspricht. Unsicherheit postuliert, dass für die Zukunft und folglich auch für die zukünftigen Zahlungsüberschüsse mehrere mögliche Entwicklungen existieren. Das konventionelle DCF-Modell ermöglicht keine adäquate Berücksichtigung der Unsicherheit der Einflussfaktoren hinsichtlich der Output-Größe, dem Unternehmenswert. Durch eine Integration der Monte-Carlo-Simulation in das herkömmliche DCF-Modell lassen sich beliebig viele Szenarien für die Entwicklung eines Unternehmens modellieren, indem unsichere Variablen basierend auf Wahrscheinlichkeiten eine Vielzahl von Werten annehmen können. Als Ergebnis resultiert eine Unternehmensbewertung, die als stochastische Verteilung dargestellt werden kann. Auf dieser Grundlage lassen sich Schlussfolgerungen über Eintrittswahrscheinlichkeiten und Risikokennzahlen ableiten, um Unsicherheit zu modellieren.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Struktur
2 Theoretischer Hintergrund
2.1 Grundlagen der Unternehmensbewertung
2.1.1 Historische Entwicklung
2.1.2 Bewertungsanlässe
2.1.3 Bewertungsverfahren
2.2 Discounted-Cashflow-Verfahren
2.2.1 Entstehung
2.2.2 Grundlagen
2.2.3 Ansätze
2.2.4 Free-Cashflow-to-the-Firm
2.2.5 Weighted-Average-Cost-of-Capital
2.2.6 Residualwert
2.2.7 Unsicherheit
2.2.8 Simulationsbasierte Bewertung
3 Empirische Untersuchung
3.1 Methodik
3.1.1 Vorgehensweise
3.1.2 Unternehmensporträt Pfizer
3.1.3 Marktüberblick Pharmaindustrie
3.1.4 Modellspezifikationen
3.1.4.1 Deterministisches DCF-Modell
3.1.4.2 Werttreiber und Unsicherheit
3.1.4.3 Korrelationen
3.1.4.4 Modellierung Wahrscheinlichkeitsverteilungen
3.1.4.5 Monte-Carlo-Simulation
3.2 Simulationsergebnisse
3.3 Auswertung
3.4 Kritische Würdigung
4 Fazit
Zielsetzung & Themen
Diese Bachelorarbeit untersucht, ob die Unsicherheit bei Unternehmensbewertungen durch ein simulationsbasiertes Discounted-Cashflow-Modell (DCF) adäquat erfasst werden kann. Anhand des Pharmakonzerns Pfizer wird das Ziel verfolgt, wesentliche Werttreiber der US-Pharmabranche zu identifizieren, diese probabilistisch zu modellieren und den Einfluss dieser stochastischen Unsicherheiten auf den Unternehmenswert stochastisch auszuwerten.
- Grundlagen und historische Entwicklung der Unternehmensbewertung
- Vertiefung der Discounted-Cashflow-Verfahren und deren praktische Anwendung
- Identifikation und Modellierung von Werttreibern mittels stetiger Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Einsatz der Monte-Carlo-Simulation zur probabilistischen Wertermittlung
- Vergleich zwischen konventionellen deterministischen Modellen und simulationsbasierten Ansätzen
Auszug aus dem Buch
1.1 Problemstellung
„Ich weiß, dass ich nicht weiß“ (Sokrates (399 v. Chr.))
Das berühmte Zitat von Sokratis (469 v. Chr. – 399 v. Chr.) vergegenwärtigt das Wissen über das Nichtwissen, beziehungsweise das Bewusstsein des Ungewissen und lässt sich auf verschiedene Situationen, einschließlich der Unsicherheit zukünftiger Ereignisse, anwenden. Wir sind uns beispielsweise darüber bewusst, dass wir nicht mit absoluter Sicherheit sagen können, wann es morgen regnet, ob ein Paket zum geplanten Lieferdatum ankommt und welche Aktie in Zukunft an Wert gewinnen wird. Diese Ereignisse unterliegen einer Vielzahl von Einflussfaktoren, einschließlich dem Zufall. Daher lassen sich lediglich Eintrittswahrscheinlichkeiten für bestimmte Szenarien bestimmen, ein Phänomen, das sich auch in der Unternehmensbewertung widerspiegelt.
In Literatur und Praxis besteht ein allgemeiner Konsens darüber, dass die Zukunft und damit einhergehend auch Unternehmensbewertungen von Unsicherheit geprägt sind. Im Rahmen des vorherrschenden Unternehmensbewertungsverfahrens, dem Discounted-Cashflow-Verfahren (DCF), wird der Unternehmenswert von den zukünftigen Zahlungsüberschüssen, die ein Unternehmen erwirtschaftet, abgeleitet. Die deterministische Prognose dieser zukünftigen Zahlungsüberschüsse modelliert für unsichere Input-Faktoren wie Cashflow und Perpetuität lediglich eine mögliche Entwicklung. Es resultiert ein deterministischer Unternehmenswert, obwohl das Bewusstsein besteht, dass dieser exakte Wert höchstwahrscheinlich nicht dem tatsächlichen intrinsischen Unternehmenswert entspricht. Unsicherheit postuliert, dass für die Zukunft und folglich auch für die zukünftigen Zahlungsüberschüsse mehrere mögliche Entwicklungen existieren. Das konventionelle DCF-Modell ermöglicht keine adäquate Berücksichtigung der Unsicherheit der Einflussfaktoren hinsichtlich der Output-Größe, dem Unternehmenswert.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Problemstellung der Unsicherheit bei Unternehmensbewertungen ein, definiert die Forschungsfragen sowie Zielsetzung und erläutert den strukturellen Aufbau der Arbeit.
2 Theoretischer Hintergrund: Hier werden die Grundlagen der Unternehmensbewertung, die Entwicklung der DCF-Verfahren, die Handhabung von Unsicherheit und das Instrumentarium der simulationsbasierten Bewertung theoretisch dargelegt.
3 Empirische Untersuchung: Dieses Kapitel stellt die konkrete Anwendung eines simulationsbasierten DCF-Modells auf den Pharmakonzern Pfizer dar, inklusive Methodik, Modellspezifikationen, Simulation und Auswertung der Ergebnisse.
4 Fazit: Das Fazit beantwortet die eingangs formulierten Forschungsfragen basierend auf den empirischen Ergebnissen und reflektiert den Mehrwert sowie die Grenzen des gewählten Ansatzes.
Schlüsselwörter
Unternehmensbewertung, Discounted-Cashflow-Verfahren, DCF, Monte-Carlo-Simulation, Unsicherheit, Werttreiber, Risikomanagement, Pharmaindustrie, Pfizer, stochastische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Kapitalkosten, WACC, Finanzanalyse, Investitionsbewertung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Problematik, dass herkömmliche, deterministische Unternehmensbewertungsverfahren wie das DCF-Modell die Unsicherheit zukünftiger Entwicklungen nur unzureichend abbilden können.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themen sind die Unternehmensfinanzbewertung, die Anwendung kapitalmarktorientierter Diskontierungsverfahren sowie der Einsatz stochastischer Simulationsmethoden zur Modellierung von Volatilität.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist zu prüfen, ob sich Unsicherheit durch simulationsbasierte DCF-Modelle besser berücksichtigen lässt und welche Schlussfolgerungen für den Unternehmenswert daraus resultieren.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Autorin/der Autor kombiniert die klassische DCF-WACC-Methode mit einer Monte-Carlo-Simulation, wobei Input-Parameter durch historische Daten und Wahrscheinlichkeitsverteilungen stochastisch modelliert werden.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine fundierte theoretische Aufarbeitung der Verfahren und eine darauf aufbauende empirische Analyse am Beispiel des Pharmaunternehmens Pfizer.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich passend mit Begriffen wie DCF-Verfahren, Monte-Carlo-Simulation, stochastische Bewertung, Unsicherheit und Werttreiberanalyse beschreiben.
Warum wurde Pfizer als Bewertungsobjekt gewählt?
Pfizer dient als repräsentative Stichprobe für die US-Pharmabranche, wobei das Unternehmen insbesondere aufgrund seiner zentralen Rolle während der Corona-Pandemie für eine solche Untersuchung hochrelevant ist.
Welchen Mehrwert bietet das vorgeschlagene Simulationsmodell gegenüber konventionellen Methoden?
Anstelle eines festen Punktwertes liefert das Modell eine Spanne mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen, was dem Bewertungssubjekt eine fundiertere Risikoeinschätzung sowie die Beurteilung von Chancen ermöglicht.
- Quote paper
- Jonathan Fink (Author), 2024, Simulationsbasierte Unternehmensbewertung. Monte-Carlo-Simulation zur Berücksichtigung von Unsicherheiten im Discounted-Cashflow-Verfahren, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1504364
