Diese Arbeit untersucht, inwiefern aktuelle und vergangene Abschlussdaten deutscher Mittelständler dazu genutzt werden können, Aussagen über zukünftige Cashflows zu treffen. Damit führt diese Arbeit eine ganze Reihe ähnlicher Veröffentlichungen fort, die sich jedoch ausnahmslos mit börsennotierten Unternehmen beschäftigen. Die Fähigkeit, kurz- bis mittelfristig ausreichende Cashflows zu generieren, um bestehende Verbindlichkeiten zurückzahlen zu können, spielt jedoch vor allem in den auf Bankkredite angewiesenen mittelständischen Unternehmen eine wichtige Rolle. Ein weiterer wichtiger Unterscheidungspunkt liegt im Verständnis der jeweiligen nationalen Rechnungslegungsvorschriften: Während international die kapitalmarkt- und investorenorientierte Rechnungslegung vorherrscht, bilanzieren die meisten Mittelständler noch nach den Vorschriften des HGB, das ein Primat des Gläubigerschutzes statuiert. Der letzte bedeutende Unterschied zu den betrachteten Modellen liegt in der zugrundeliegenden statistischen Modellierung: Neben der häufig angewandten gepoolten Regression werden hier auch die seltener angewandten statischen Paneldatenverfahren und die bisher noch nicht in diesem Zusammenhang angewendeten dynamischen Paneldatenverfahren verwendet. Da die Prognosegüte mit steigendem Vorhersagezeitraum abnimmt, werden nur Cash-flows in der Folgeperiode betrachtet ? Aussagen über weiter entfernte Perioden werden tendenziell ungenauer ausfallen und führen zu einer verkleinerten Anzahl der Beobachtungen.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Cashflows als wichtige Größe bei der Bilanzanalyse
- Arten des Cashflows und Abgrenzung vom Jahresüberschuss
- Literaturüberblick über die Prognose von Cashflows
- Modellentwicklung
- Theoretische Darstellung der Schätz- und Testmethoden
- Abgrenzung statischer und dynamischer Modelle
- Schätzer für statische Modelle
- Das gepoolte Modell: Kleinste-Quadrate-Schätzer
- Das Fixed-Effects-Modell: LSDV-Schätzer
- Das Random-Effects-Modell: Feasible Generalized Least Squares (FGLS)
- Schätzer für dynamische Modelle
- Testmethoden und Gütekriterien
- Datenevaluation
- Modellevaluation und Modellvergleich
- Praktische Anwendung der Verfahren auf den Datensatz
- Beschreibung des verwendeten Datensatzes
- Schätzung der Parameter
- Statische Modelle und verteiltes Lag-Modell
- Dynamische Modelle
- Anwendung der Testverfahren
- Statische Modelle und verteiltes Lag-Modell
- Dynamische Modelle
- Auswertung der Ergebnisse und Bewertung
- Kritische Würdigung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Diplomarbeit untersucht die Erklärung zukünftiger Cashflows kleiner und mittelgroßer Unternehmen (KMU) des verarbeitenden Gewerbes mithilfe von Paneldatenmodellen. Ziel ist es, geeignete Schätz- und Testmethoden zu präsentieren und deren Anwendung anhand eines empirischen Datensatzes zu demonstrieren.
- Anwendung von Paneldatenmodellen zur Cashflow-Prognose
- Vergleich statischer und dynamischer Modelle
- Evaluierung verschiedener Schätzmethoden (z.B. Kleinste-Quadrate, Fixed-Effects, Random-Effects)
- Anwendung von Testverfahren zur Modellselektion
- Empirische Analyse anhand eines Datensatzes von KMU des verarbeitenden Gewerbes
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in die Thematik der Cashflow-Prognose ein. Das zweite Kapitel behandelt Cashflows als wichtige Größe in der Bilanzanalyse und gibt einen Überblick über die vorhandene Literatur. Das dritte Kapitel beschreibt die theoretischen Grundlagen der verwendeten Schätz- und Testmethoden für statische und dynamische Modelle. Kapitel vier präsentiert die praktische Anwendung der Methoden auf den Datensatz, inklusive der Beschreibung des Datensatzes selbst und der Schätzung der Modellparameter für statische und dynamische Modelle. Die Anwendung der Testverfahren wird ebenfalls detailliert beschrieben.
Schlüsselwörter
Cashflow-Prognose, Paneldatenmodelle, KMU, verarbeitendes Gewerbe, statische Modelle, dynamische Modelle, Schätzmethoden, Testmethoden, empirische Analyse.
- Quote paper
- Frank Spakowski (Author), 2006, Paneldatenmodelle zur Erklärung künftiger Cashflows - Empirische Darstellung am Beispiel kleiner und mittelgroßer Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/186659
