Eignung der Multiple-Bewertung. Eine vergleichende Analyse von Bewertungsverfahren am Beispiel von Kreditkartenunternehmen


Bachelorarbeit, 2016
45 Seiten, Note: 3,0

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

1. Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Problemstellung
1.3 Gang der Arbeit

2. Zusammenfassung

3. Beschreibung von Kreditkartenunternehmen

4. Daten

5. Synthetische Multiplikatoren
5.1 Lineare Regression
5.2 Harmonisches Mittel
5.3 Darstellung der synthetischen Multiplikatoren

6. Gegenüberstellung
6.1 Auswertungen
6.2 Interpretation der Ergebnisse
6.3 Histogramme mit harmonischen Mittel
6.4 Histogramme mit linearer Regression

7. Fazit

8. Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: EV/GK Multiplikator 2008-2015

Abbildung 2: EV/NOPAT Multiplikator 2008-2015

Abbildung 3: EV/EBITDA Multiplikator 2008-2015

Abbildung 4: EV/EBIT Multiplikator 2008-2015

Abbildung 5: EV/UE Multiplikator 2008-2015

Abbildung 6: P/D Multiplikator 2008-2015

Abbildung 7: MC/JÜ Multiplikator 2008-2015

Abbildung 8: MC/JÜ (vor Steuern) Multiplikator 2008-2015

Abbildung 9: MC/EK Multiplikator 2008-2015

Abbildung 10: Schätzfehler EV/UE

Abbildung 11: Schätzfehler EV/EBITDA

Abbildung 12: Schätzfehler EV/GK

Abbildung 13: Schätzfehler EV/ NOPAT

Abbildung 14: Schätzfehler EV/EBIT

Abbildung 15: Schätzfehler P/D

Abbildung 16: Schätzfehler MW/EK

Abbildung 17: Schätzfehler MW/Jü v ST

Abbildung 18: Schätzfehler MW/Jü

Abbildung 19: Schätzfehler MK/EK

Abbildung 20: Schätzfehler MK/JÜ v ST

Abbildung 21: Schätzfehler MK/JÜ

Abbildung 22: Schätzfehler P/D

Abbildung 23: Schätzfehler EV/UE

Abbildung 24: Schätzfehler EV/EBITDA

Abbildung 25: Schätzfehler EV/GK

Abbildung 26: Schätzfehler EV/NOPAT

Abbildung 27: Schätzfehler EV/EBIT

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1:Bonität von Kreditkartenunternehmen

Tabelle 2: Lineare Regression für MK-Multiplikatoren (Marktkapitalisierungs-Multiplikatoren)

Tabelle 3: Lineare Regression Für EV-Multiplikatoren (Enterprise Value)

Tabelle 4: Harmonische Mittel für EV-Multiplikatoren

Tabelle 5: Harmonische Mittel für MK-Multiplikatoren

Tabelle 6: Schätzfehler von der linearen Regression

Tabelle 7: Schätzfehler von dem harmonischen Mittel

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

1.1 Motivation

Multiplikatoren werden in der Praxis in Unternehmensbewertungsverfahren angewendet. So erwähnten 99,1% der Analysten, dass sie Ertragsmultiplikatoren verwenden. Zum Vergleich: Nur 12,8 % aus der Gruppe der befragten Analysten verwenden zusätzlich das Discounted Cashflow-Verfahren (DCF-Verfahren).[1] Des Weiteren bieten Multiplikatoren auch den Vorteil, dass sie im Vergleich zum DCF-Verfahren viel weniger Annahmen beinhalten und weniger umständlich sind.[2] Deshalb bieten sich Multiplikatoren im Verfahren zur Unternehmensbewertung an, da es schnell durchgeführt werden kann. Gerade weil das DCF-Verfahren viele Annahmen beinhaltet und umständlich ist, ist die Wahrscheinlichkeit, dass Fehler bei der Anwendung des DCF-Verfahrens getätigt werden relativ hoch, und deshalb macht es Sinn neben dem DCF-Verfahren, die Multiplikatoren anzuwenden um zu überprüfen ob der Unternehmenswert mittels DCF-Verfahren richtig geschätzt wurde. Außerdem eignen sich Multiplikatoren für eine schnelle Bildung und anschauliche Darstellung der Vielzahl von Unternehmenswerten, bevor dieses Unternehmen mit anderen Verfahren bewertet wird.

1.2 Problemstellung

In der Wissenschaft existieren kaum wissenschaftliche Studien in denen zwei verschiedene synthetische Multiplikatoren, die aus verschiedenen Zeiträumen ermittelt wurden, verglichen werden. Zum Beispiel werden in den meisten wissenschaftlichen Studien synthetische Multiplikatoren verglichen, die genau im selben Zeitraum berechnet wurden. Außerdem wird in vielen wissenschaftlichen Studien, bei denen die Präzision von Multiplikatoren geprüft werden, diese Überprüfung bei mehreren Unternehmen aus verschiedenen Branchen durchgeführt. In jeder Branche eignen sich verschiedene synthetische Multiplikatoren bezüglich ihrer Schätzgenauigkeit in unterschiedlicher Weise. Deshalb ist es wichtig für jede Branche einzeln herauszufinden, welcher synthetischen Multiplikator sich am besten eignet für die jeweilige Branche ist. Schließlich möchte jemand der ein Unternehmen bewerten will wissen, welcher synthetische Multiplikator am genausten den Unternehmenswert in der jeweiligen Branche schätzt.

Um diese Forschungslücke für die Kreditkartenbranche wenigstens etwas zu schließen, wurde diese Arbeit verfasst. Die Kreditkartenbranche wurde vom Autor ausgewählt, da diese Branche von der Thematik her für den Lehrstuhl Kreditwirtschaft und Finanzierung geeignet ist.

1.3 Gang der Arbeit

Wenn ein Unternehmen mit Hilfe von Multiplikatoren bewertet werden soll so werden zuerst Multiplikatoren von dessen Vergleichsgruppe berechnet. Der Autor dieser Arbeit bezeichnet diese Multiplikatoren als nicht synthetische Multiplikatoren. Diese Multiplikatoren werden zu einem synthetischen Multiplikator berechnet, dessen Ziel es ist, das zu Grunde liegende Unternehmen zu bewerten.

Diese Arbeit vergleicht zwei synthetische Multiplikatoren. Der eine synthetische Multiplikator wird mit dem harmonischen Mittel für jedes Unternehmen in jeder Periode berechnet.

Der andere synthetische Multiplikator wird nur einmal für den gesamten Zeitraum in der Zeit vom 31.03.2008 bis 31.12.2015, mittels der linearen Regression berechnet. Die beiden synthetischen Multiplikatoren werden bezüglich ihrer Schätzgenauigkeit verglichen. Dabei werden die Unternehmenswerte möglichst zu Marktwerten als intrinsische Unternehmenswerte angesehen und deshalb dienen diese als Benchmark für die geschätzten Unternehmenswerte. Die Bewertungsgenauigkeit wird gemessen, indem die Mediane und Mittelwerte von den Bewertungsfehlern untersucht werden. Multiplikatoren verwenden Bilanzkennzahlen mit denen der gesamte Unternehmenswert geschätzt wird. Außerdem werden auch Bilanzkennzahlen verwendet, mit denen das Eigenkapital zu Marktwerten bewertet wird.

Die Forschungsfrage lautet: „Welcher von den beiden synthetischen Multiplikatoren kann den intrinsischen Unternehmenswert von Kreditkartenunternehmen genauer schätzen? “

2. Zusammenfassung

Die Resultate der vorliegenden Arbeit werden mit folgendem Ergebnis dargestellt:

Wenn die lineare Regression als synthetischer Multiplikator für die Bilanzkennzahlen NOPAT (Betriebsergebnis nach Abzug der Ertragssteuern), EBIT (Jahresüberschuss vor Zinsen und Steuern), EBITDA (Jahresüberschuss vor Zinsen, Steuern, Abschreibungen auf Sachanlagen und Abschreibungen auf Immaterielle Vermögensgegenstände) und UE (Umsatzerlöse) verwendet wird, so schätzt sie den Unternehmenswert im Durchschnitt präziser ab, als wenn der Unternehmenswert bei diesen Bilanzkennzahlen mit dem harmonischen Mittel berechnet wird. Bei der Verwendung des GK (Gesamtkapitals) als Bilanzkennzahl schätzt das harmonische Mittel im Durchschnitt den Unternehmenswert präziser ab, als die lineare Regression.

3. Beschreibung von Kreditkartenunternehmen

Die Kreditkartenunternehmen Visa Inc. (Incorporated) und MasterCard Inc., sind Kreditkartenorganisationen, die Konsumenten, Händler, Unternehmen, Regierungen sowie finanzielle Institutionen weltweit verbinden, um es ihnen zu ermöglichen digitale Bezahlung an Stelle von Bargeld oder Schecks zu tätigen. Dabei werden Kreditkartenprodukte nicht von den Kreditkartenunternehmen wie z. B. Visa Inc. und MasterCard Inc. herausgegeben, sondern von Banken, die als Kunden die Kreditkartenunternehmen von Visa Inc. und MasterCard Inc. vertreiben. Die Kreditkartenunternehmen Visa Inc. und MasterCard Inc. betreiben jeweils ein Netzwerk, das für die Abwicklung von Zahlungen dient. Dabei erleichtert dieses Netzwerk die Genehmigung, die Abrechnung und die Begleichung von Zahlungsvorgängen.[3] [4]
Das Kreditkartenunternehmen American Express Co. (Company) ist als global agierende Dienstleistungsgesellschaft hauptsächlich im Bereich des kreditkartenbezogenen Zahlungsverkehrs tätig. Für die Abwicklung des Zahlungsverkehrs nutzt American Express Co. ein eigenes Netzwerk aus Händlern und anderen Institutionen, mit denen die Nutzung der American Express Card als gültiges Zahlungsmittel vereinbart wurde. Neben dieser Tätigkeit bietet American Express Co. die Aufnahme von Krediten und das Einlagengeschäft als weitere Finanzdienstleistung an. Zu den Kunden von American Express Co. gehören Privathaushalte sowie kleine, mittelständische und große Unternehmen.[5]

Das Kreditkartenunternehmen Discover Financial Services bietet ihren Kunden als Finanzdienstleister die Möglichkeit, unterschiedliche Formen von Krediten aufzunehmen sowie Einlagengeschäfte zu tätigen (Direct Banking Services). Zudem bietet das Kreditkartenunternehmen die Abwicklung von Zahlungsvorgängen (Payment Services) durch die von ihr betriebenen Kreditkartennetzwerke an. Zu den Kunden von Discover Financial Services zählen hauptsächlich Privathaushalte und Finanzinstitutionen.[6]

4. Daten

Es wurden in der vorliegenden Arbeit Daten aus vier Quellen verwendet um eine Stichprobe zu erstellen. Die Finanzkennzahlen entstammen aus der Webseite U.S. Securities and Exchange Commission[7]. Auf dieser Webseite befindet sich die Rubrik Edgar Company Filings, aus der Bilanzkennzahlen entnommen wurden.[8],[9],[10],[11] Die historischen Aktienkurse entstammen der Webseite Yahoo! Finanzen Deutschland.[12] Marktwerte von Anleihen zur Berechnung des Fremdkapitals der Unternehmen wurden aus den Webseiten Finanzen.net[13] und ariva.de entnommen.[14] Das Kreditkartenunternehmen Visa Inc. wurde am 11.09.2006 und das Kreditkartenunternehmen MasterCard Inc. wurde am 25.05.2006 an der Börse gelistet. Deshalb ist es unmöglich, eine lange Historie von Multiplikatoren für diese Unternehmen zu kreieren. Um dennoch die Anzahl der historischen Ausprägungen von den vier Kreditkartenunternehmen möglichst hoch zu halten, wurden Bilanzkennzahlen und Aktienpreise aus Quartalszeiträumen verwendet. Da es ja nur vier börsennotierte Kreditkartenunternehmen gibt, muss die Anzahl der Ausprägungen pro Kreditkartenunternehmen gleich hoch sein. Ansonsten ist die Gefahr, dass ein Multiplikator von einem Kreditkartenunternehmen übergewichtet wird, zu groß. Außerdem haben Visa Inc. und MasterCard Inc. ein weniger riskantes Geschäftsmodell als American Express Co. und Discover Financial Services. Dies liegt daran, dass einzig die beiden Kreditkartenunternehmen American Express Co. und Discover Financial Services das Ausfallrisiko durch Kreditkartenüberziehungen alleine tragen weil das Geld direkt an Kunden geliehen wird. Die Kreditkartenunternehmen Visa Inc. Und Master Card Inc. Vertreiben ihre Kreditkarten über andere Banken. Das Ausfallsrisiko wird durch die Banken selbst getragen. Die Banken selbst tragen das Risiko der Rückzahlungen. Deshalb macht es wenig Sinn die Anzahl der Ausprägungen zu erhöhen, indem bei American Express Co. und Discover Financial Services weitere Daten aus der Vergangenheit entnommen werden. Es muss bei der Berechnung für jeden Multiplikator berücksichtigt werden, dass zu dem Zeitpunkt, bei dem das letzte Quartal beendet ist, die Bilanzkennzahlen vom letzten Quartal noch nicht veröffentlicht wurden. Deshalb wird in diesem Zeitpunkt der Unternehmenswert oder die Marktkapitalisierung durch die letzten vier schon veröffentlichten Quartalsergebnisse dividiert. In den Gewinn und Verlust Rechnungen (GuV) von American Express Co. und Discover Financial Services sind keine Abschreibungen enthalten. Da in der GuV von American Express Co. und Discover Financial Services keine Umsatzerlöse aufgeführt sind, wurden bei diesen Unternehmen alle Erträge in der GuV aufaddiert und diese Summe wurde als Umsatzerlöse verwendet.

Die Marktkapitalisierung wurde ermittelt, indem die Anzahl der Aktien von jedem Quartal mit dem Aktienkurs am Quartalsende multipliziert wurde. Dabei sind bei MasterCard Inc. nicht stimmberechtigte Aktien von der Klasse B im Umlauf, die nicht börsennotiert sind. Darüber hinaus hat MasterCard Inc. auch Aktien der Klasse M im Umlauf und diese Aktien haben keine ökonomischen Rechte wie zum Beispiel Anspruch auf Dividendenzahlungen, sondern sie sind dafür nur mit Stimmrechten ausgestattet.[15] Für Aktien der Klasse B wird derselbe Preis pro Aktie zugerechnet, wie für Aktien der Klasse A, da sie dieselben ökonomischen Rechte besitzen und somit genau die gleichen Barwerte aufweisen müssen. Da die Aktien der Klasse M mit keinen ökonomischen Rechten ausgestattet sind, ist ihr Barwert gleich Null und deshalb werden diese Aktien bei der Berechnung der Markkapitalisierung nicht berücksichtigt. Der Unternehmenswert wurde ermittelt, indem die Marktkapitalisierung mit dem Fremdkapital addiert wurde. Dabei wurde bei der Berechnung des Fremdkapitals darauf geachtet, es möglichst oft zu Marktwerten zu erhalten. Dies gelang aber nicht immer und deshalb wurde ein Teil des Fremdkapitals zu Buchwerten verwendet. In der vorliegenden Ausarbeitung wird unterstellt, dass bei zahlungsfähigen Unternehmen die Marktwerte des Fremdkapitals den Buchwerten des Fremdkapitals entsprechen. Die Bonität von Visa Inc., MasterCard Inc. und American Express Co. entspricht der Qualität von erstklassigen Schuldnern im Zeitraum von 2008 bis heute. Siehe Tabelle 1 auf Seite 7.

Lediglich Discover Financial Services besitzt eine Bonitätseinstufung, die sich zwischen der Schwelle von erstklassiger und zweitklassiger Qualität befindet.[16] MasterCard Inc. ist im Zeitraum 31.03.2008 bis 31.12.2015 mit dem Fremdkapital bewertet worden. Dies ist nicht ganz deckungsgleich mit dem Zeitraum, in dem MasterCard Inc. eine erstklassige Bonität aufwies. Doch da bei der Ermittlung die Bonität mit A3 geratet wurde am 09.09.2009, (Siehe Tabelle 1 auf Seite 7) sind auch zwangsweise Daten, von dem Bewertungsunternehmen Moody’s Corp. aus der Vergangenheit verwendet worden. Es kann deshalb unterstellt werden, dass in den letzten sieben Quartalen die Bonität von MasterCard Inc. zumindest nahezu erstklassig gewesen sein muss.

Tabelle 1: Bonität von Kreditkartenunternehmen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle[17] Eigene Darstellung Daten aus Moody’s Corp.

Deshalb wurde das Fremdkapital zu Buchwerten bewertet und zum Unternehmenswert hinzuaddiert (vgl. Liu, Nissim und Thomas).[18]

5. Synthetische Multiplikatoren

Die synthetischen Multiplikatoren werden in zwei Gruppen unterteilt: Die erste Gruppe von Multiplikatoren wird verwendet um die Marktkapitalisierung von Kreditkartenunternehmen zu bewerten. Die zweite Gruppe von Multiplikatoren wird verwendet um den Unternehmenswert von Kreditkartenunternehmen zu bewerten.

5.1 Lineare Regression

Es werden der Unternehmenswert oder die Marktkapitalisierung wie folgt mittels Multiplikatoren geschätzt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Wobei [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] die Kennzahl des Bewertungsobjektes für das Kreditkartenunternehmen [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] im Jahr [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] ist, [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] ist der Multiplikator von der Kennzahl des Bewertungsobjektes und [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] ist der absolute Schätzfehler. Der Unternehmenswert und die Marktkapitalisierung sind[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]. Das [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] wird folgendermaßen bestimmt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

5.2 Harmonisches Mittel

Backer und Ruback empfehlen das harmonische Mittel als Schätzer für den Multiplikator zu verwenden, da das harmonische Mittel immer einen kleineren geschätzten Unternehmenswert aufweist als das arithmetische Mittel. Deshalb überschätzt das arithmetische Mittel den Unternehmenswert.[19] Außerdem ist das harmonische Mittel weniger durch Ausreißer verzerrt als das arithmetische Mittel, das Geometrische Mittel oder der Median, wenn die Abweichungen zwischen den mit Multiplikatoren geschätzten Unternehmenswerten und den intrinsischen Unternehmenswerten in Prozent berechnet werden.[20]

Der Multiplikator ist die einzige Variable, die in der Gleichung (3) geschätzt werden muss. Der Multiplikator wird mittels des harmonischen Mittels wie folgt berechnet:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der synthetische Multiplikator wird in jedem Quartal berechnet, um die veränderten Risiken und Wachstumsaussichten der Kreditkartenunternehmen zu berücksichtigen. Bei der Erstellung des synthetischen Multiplikators muss darauf geachtet werden, dass bei der Berechnung des harmonischen Mittels nicht die Multiplikatoren für das zu bewertende Unternehmen verwendet werden. Deshalb werden pro Quartal vier synthetische Multiplikatoren für jedes Kreditkartenunternehmen erstellt. Wenn ein Unternehmen mittels des Multiplikator-Verfahrens bewertet wird, dann macht es ja nur Sinn, wenn das zu bewertende Unternehmen nicht an der Börse gelistet ist. Denn wenn das zu bewertende Unternehmen börsennotiert wäre, bräuchte man nur die Marktwerte von Eigenkapital und Fremdkapital vom Unternehmen zu ermitteln, um den intrinsischen Wert von diesem Unternehmen zu erhalten. In solch einer Situation bräuchte man diesen intrinsischen Wert mittels Multiplikatoren nicht abzuschätzen, da man den intrinsischen Wert sowieso schon ausrechnen kann. Außerdem wird ja diesem Schritt die Anzahl der Ausprägungen von den synthetischen Multiplikatoren und Schätzfehlern erhöht. Des Weiteren werden negative Multiplikatoren bei der Berechnung des harmonischen Mittels nicht berücksichtigt.

Der relative Schätzfehler│[Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten]│ wird folgendermaßen berechnet:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Wobei [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] für den Unternehmenswert steht. Für den mittels Multiplikatoren geschätzte Unternehmenswert steht die Variable [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] für das Unternehmen am Ende der letzten vier Quartale . Bei der Bewertung der Marktkapitalisierung steht an der Stelle von [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] ein [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] in derselben Formel. Die Variable bezeichnet das Unternehmen. Die Variable [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] bezeichnet den Zeitraum der letzten vier Quartale.

5.3 Darstellung der synthetischen Multiplikatoren

Tabelle 2: Lineare Regression für MK-Multiplikatoren (Marktkapitalisierungs-Multiplikatoren)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Berechnungen Rohdaten entstammen aus der SEC.

In der oben veranschaulichten Tabelle 2 auf Seite 9, befinden sich auf der linken Seite die Bilanzkennzahlen. In der oberen Zeile in der Tabelle ist die Marktkapitalisierung dargestellt, neben dem Aktienpreis. Die Bilanzkennzahlen stellen für die linearen Regressionen die unabhängige Variable (X – Wert), dar. Die Marktkapitalisierungen und der Aktienpreis verdeutlichen die abhängige Variable (Y – Wert). Die nicht eingeklammerten Zahlen in der Diagonale stellen das Beta, also den Multiplikator, dar. Die eingeklammerten Werte unterhalb der Multiplikatoren stellen die Standardfehler dar. In der oben angegebenen Tabelle sind in der Diagonale die Multiplikatoren mit drei Sternen versehen. Der P-Wert als Hypothesentest zeigt die Höhe der Wahrscheinlichkeit auf ob die Variable X überhaupt einen signifikanten Einfluss auf Y hat. Wenn der P-Wert des Multiplikators niedriger als 1% ist, so erhält er *** Sterne. Liegt er zwischen 1% bis 5% so wird er mit ** Sternen gekennzeichnet. Liegt der P-Wert zwischen 5% bis 10% so wird er mit * Stern gekennzeichnet. N steht für die Anzahl der Beobachtungen. EK steht für Eigenkapital. Die linearen Regressionen in der Tabelle gelten für den Zeitraum in der Zeit vom 31.03.2008 – 31.12.2015. Am Ende der letzten untersten Zeile der Tabelle und der letzten oberen Spalte unten weist die Tabelle 134 Beobachtungen auf. Der Grund für diese höhere Anzahl an Beobachtungen ist, dass das Eigenkapital zu Buchwerten immer aus dem letzten Quartal entnommen wurde und nicht von den letzten vier Quartalen, die veröffentlicht werden. Während es bei den Ertragskennzahlen wichtig ist, dass die letzten vier Quartale berücksichtigt werden. Die Dividenden verdeutlichen 64 % von der totalen Streuung der Aktienkurse. Das Eigenkapital zu Buchwerten erklärt am meisten von der totalen Streuung der Marktkapitalisierung. Der Jahresüberschuss erklärt 80 % der totalen Streuung der Marktkapitalisierung, während der Jahresüberschuss nach Steuern 78 % der totalen Streuung der Marktkapitalisierung erklärt. Alle Bilanzkennzahlen haben einen signifikanten Einfluss auf die Marktkapitalisierung, da der P-Wert von allen Multiplikatoren niedriger als 1% ist.

Tabelle 3: Lineare Regression für EV-Multiplikatoren(Enterprise Value)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Berechnungen Rohdaten entstammen aus der SEC.

In der oben veranschaulichten Tabelle 3 befinden sich auf der linken Seite die Bilanzkennzahlen. In der oberen Zeile in der Tabelle ist der Unternehmenswert dargestellt. Die Bilanzkennzahlen stellen für die linearen Regressionen die unabhängige Variable (X – Wert), dar. Der Unternehmenswert verdeutlicht die abhängige Variable (Y – Wert). Die nicht eingeklammerten Zahlen in der Diagonale stellen das Beta, also den Multiplikator, dar. Die eingeklammerten Werte unterhalb der Multiplikatoren stellen die Standardfehler dar. In der oben angegebenen Tabelle sind in der Diagonale die Multiplikatoren mit drei Sternen versehen. Der P-Wert als Hypothesentest zeigt die Höhe der Wahrscheinlichkeit auf ob die Variable X überhaupt einen signifikanten Einfluss auf Y hat. Wenn der P-Wert des Multiplikators niedriger als 1% ist, so erhält er *** Sterne. Liegt er zwischen 1% bis 5% so wird er mit ** Sternen gekennzeichnet. Liegt der P-Wert zwischen 5% bis 10% so wird er mit * Stern gekennzeichnet. N steht für die Anzahl der Beobachtungen. Die linearen Regressionen in der Tabelle gelten für den Zeitraum in der Zeit vom 31.03.2008 – 31.12.2015. Am vorletzten Ende der letzten untersten Zeile der Tabelle und der letzten vorletzten oberen Spalte unten weist die Tabelle 134 Beobachtungen auf. Der Grund für diese höhere Anzahl an Beobachtungen ist, dass das Gesamtkapital zu Buchwerten immer aus dem letzten Quartal entnommen wurde und nicht von den letzten vier Quartalen, die veröffentlicht werden. Während es bei den Ertragskennzahlen wichtig ist, dass die letzten vier Quartale berücksichtigt werden. Das EBIT und der NOPAT erklären jeweils 89% von der totalen Streuung des Unternehmenswertes. Das Gesamtkapital zu Buchwerten erklärt am wenigsten von der totalen Streuung des Unternehmenswertes. Als kleinster Wert von 80%. Das EBITDA erklärt am meisten von der totalen Streuung des Unternehmenswertes in Höhe von 90%. Die Umsatzerlöse erklären 87% von der totalen Streuung des Unternehmenswertes. Alle Bilanzkennzahlen haben einen signifikanten Einfluss auf den Unternehmenswert, da der P-Wert bei allen Bilanzkennzahlen niedriger als 1% ist.

Tabelle 4: Harmonische Mittel für EV-Multiplikatoren

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Berechnungen Rohdaten entstammen aus der SEC.

In der Tabelle 4 auf Seite 13 sind in der oberen Zeile, die Mittelwerte, die Standardabweichungen, die Interquartilsabstände und die Mediane dargestellt. Das EV/ EBIT Verhältnis, das EV/ NOPAT Verhältnis, das EV/ GK Verhältnis, das EV/ EBITDA Verhältnis und das EV/UE Verhältnis beziehen, sich auf einen Zeitraum von 6,5 Jahren (30.06.2009 – 31.12.2015). Bei diesen Verhältnissen handelt es sich um synthetische Multiplikatoren die mit Hilfe des harmonischen Mittels berechnet wurden. Die Anzahl an Beobachtungen beträgt 104.

Das EV/EBIT Verhältnis steht für Unternehmenswert (Enterprise Value) dividiert durch das Betriebsergebnis. Das EV/NOPAT Verhältnis steht für den Unternehmenswert dividiert durch das Betriebsergebnis nach Steuern. Das EV/GK Verhältnis steht für den Unternehmenswert dividiert durch das Gesamtkapital zu Buchwerten. Das EV/EBITDA Verhältnis steht für den Unternehmenswert dividiert durch das Betriebsergebnis vor Abschreibungen auf Sachanlagen und Abschreibungen auf immaterielle Vermögensgegenstände. Das EV/UE Verhältnis bezeichnet den Unternehmenswert dividiert durch die Umsatzerlöse. Das Kredikartenunternehmen Discover Financial Services weist vom Mittelwert her das höchste EV/NOPAT Verhältnis und das höchste EV/EBIT Verhältnis auf.

Es ist zu erkennen, dass das EV/NOPAT Verhältnis und das EV/EBIT Verhältnis von Discover Financial Services, das niedrigste von allen vier Unternehmen ist. Siehe Abbildung 2 EV/Nopat Multiplikator 2008 – 2015 (Nicht synthetische Multiplikatoren) auf Seite 18 und Abbildung 4 EV/EBIT Multiplikator 2008 – 2015 (Nicht synthetische Multiplikatoren) auf Seite 19.

Der synthetische Multiplikator, der mit dem harmonischen Mittel berechnet wird, wird für jedes Quartal für jedes Kreditkartenunternehmen aus den Verhältnissen (nicht synthetische Multiplikatoren) berechnet. Obwohl der nicht synthetische Multiplikator vom EV/NOPAT und EV/EBIT Verhältnis für Discover Financial Services den niedrigsten Wert aufweist ist in Tabelle 4 auf Seite 13 zu erkennen, dass Discover Financial Services den höchsten synthetischen Multiplikator aufweist.

Deshalb neigt die Berechnung des synthetischen Multiplikators durch das harmonische Mittel dazu, den Unternehmenswert von Discover Financial Services zu überschätzen. American Express Co. weist von den nicht synthetischen Multiplikatoren die niedrigsten EV/UE und EV/GK Verhältnisse auf. Siehe Abbildungen 1 EV/GK Multiplikator 2008 – 2015 (nicht synthetischer Multiplikator) auf Seite 18 und Abbildung 5 EV/UE Multiplikator 2008 – 2015 (nicht synthetischer Multiplikator) auf Seite 20.

American Express Co. weist von den synthetischen Multiplikatoren den höchsten Mittelwert vom EV/UE Verhältnis und vom EV/GK Verhältnis auf. Siehe Tabelle 4 auf Seite 13. Folglich wird der Unternehmenswert für American Express Co. überbewertet.

MasterCard Inc. weist vom Mittelwert her das höchste EV/EBITDA Verhältnis auf. Siehe Tabelle 4 auf Seite 13. In der Abbildung 3 EV/EBITDA Multiplikator 2008 – 2015 (nicht synthetischer Multiplikator) auf Seite 19 ist ersichtlich, dass MasterCard Inc. den niedrigsten nicht synthetischen Multiplikator aufweist. Deshalb neigt der synthetische Multiplikator vom EV/EBITDA Verhältnis dazu, den Unternehmenswert zu hoch anzusetzen.

Visa Inc. weist in Bezug auf den Mittelwert das niedrigste EV/EBIT Verhältnis vom synthetischen Multiplikator auf. Des Weiteren weist Visa Inc. das niedrigste EV/NOPAT Verhältnis und das niedrigste EV/UE Verhältnis vom synthetischen Multiplikator auf. Folglich neigt der synthetische Multiplikator dazu den geschätzten Unternehmenswert von Visa Inc. zu niedrig zu bewerten.

Dieses Beispiel zeigt die Schwäche wenn der synthetische Multiplikator immer pro Periode für jedes Unternehmen neu berechnet wird. Nämlich, dass die Unternehmen, die den höchsten synthetischen Multiplikator erhalten, diejenigen sind, die eigentlich den niedrigsten nicht synthetischen Multiplikator haben. Dasselbe gilt auch umgekehrt. Wenn nämlich der nicht synthetische Multiplikator für Unternehmen den höchsten Wert aufweist, neigt der synthetische Multiplikator dazu, den Unternehmenswert zu unterschätzen. Dies ist ersichtlich, wenn die Tabellen 4 auf Seite 13 und Tabelle 5 auf Seite 16 mit den Abbildungen 1 bis 9 auf den Seiten 18 bis 22 verglichen werden.

Tabelle 5: Harmonische Mittel für MK-Multiplikatoren

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Berechnungen Rohdaten entstammen aus der SEC.

In der oben genannten Tabelle 5 sind in der oberen Zeile, die Mittelwerte, die Standardabweichungen, die Interquartilsabstände und der Median, dargestellt.

Bei den Multiplikatoren in der Tabelle 5 auf Seite 16 handelt es sich um synthetische Multiplikatoren die mit Hilfe des harmonischen Mittels berechnet wurden. Die Anzahl an Beobachtungen beträgt 104.Das MK/EK Verhältnis steht für die Marktkapitalisierung dividiert durch Eigenkapital zu Buchwerten. Das P/D Verhältnis steht für den Aktienpreis dividiert durch die Dividende je Aktie. Das Marktkapitalisierungs-Jahresüberschuss Verhältnis wird in der Tabelle 5 auf Seite 16 mit MK/JÜ-Verhältnis abgekürzt dargestellt. Das MK/JÜ v ST Verhältnis steht für die Marktkapitalisierung dividiert durch den Jahresüberschuss vor Steuern. Die synthetischen Multiplikatoren von Discover Financial Services weisen beim Mittelwert und Median die höchsten P/D-, MK/EK-, MK/JÜ- und MK/JÜ v ST- Verhältnisse auf. Siehe Tabelle 5 auf Seite 16. Das Discover Financial Services weist bei den nicht synthetischen Multiplikatoren, für dieselben Verhältnisse, verteilt über die Länge der betrachteten Laufzeit, (vom 01.12.2008 bis zum 01.12.2015), die niedrigsten Werte aus. Siehe Abbildung 6 bis Abbildung 9 auf den Seiten 20 bis 22. Folglich neigen die synthetischen Multiplikatoren für Discover Financial Services dazu, den Unternehmenswert zu überschätzen.

Die synthetischen Multiplikatoren von MasterCard Inc. weisen vom Median und Mittelwert her das niedrigste P/D- und MK/EK- Verhältnis auf. Die nicht synthetischen Multiplikatoren von MasterCard Inc. stellen verteilt über die Länge des Beobachtungszeitraums, (vom 01.12.2008 bis zum 01.12.2015), die höchsten Werte dar. Daher neigen die synthetischen Multiplikatoren für MasterCard Inc. dazu, den Unternehmenswert zu niedrig anzusetzen. Die synthetischen Multiplikatoren von Visa Inc. weisen sowohl vom Median als auch vom Mittelwert her das niedrigste MK/JÜ- und MK/JÜ v ST- Verhältnis auf. Aus denselben Gründen, bei denen der Unternehmenswert bei MasterCard Inc. zu niedrig angesetzt wurde, resultiert ebenso eine zu niedrige Bewertung des geschätzten Unternehmenswertes bei Visa Inc..

Die nachfolgenden neun Abbildungen zeigen neun verschiedene nicht synthetische Multiplikatoren für die jeweils vier Unternehmen auf. Diese nicht synthetischen Multiplikatoren wurden auf folgende Art und Weise berechnet. Der Unternehmenswert oder die Marktkapitalisierung der jeweiligen Unternehmen wurde durch die Bilanzkennzahlen von den jeweiligen Unternehmen dividiert. Die Abbildungen beschreiben den Zeitraum vom 01.12.2008 bis 01.12.2015.

Abbildung 1 EV/GK Multiplikator 2008 – 2015 (nicht synthetischer Multiplikator)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Berechnungen, Rohdaten entstammen aus der SEC.

Abbildung 2 EV/NOPAT Multiplikator 2008 – 2015 (nicht synthetischer Multiplikator)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Berechnungen, Rohdaten entstammen aus der SEC.

Abbildung 3 EV/EBITDA Multiplikator2008 – 2015 (nicht synthetischer Multiplikator)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Berechnungen, Rohdaten entstammen aus der SEC.

Abbildung 4 EV/EBIT Multiplikator 2008 – 2015 (nicht synthetischer Multiplikator)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Berechnungen, Rohdaten entstammen aus der SEC.

Abbildung 5 EV/UE Multiplikator 2008 – 2015 (nicht synthetischer Multiplikator)

[...]


[1] Vgl. Asquith, Mikhail, Au, 2004, S.12.

[2] Vgl. Lie, Lie, 2002, S.1.

[3] Vgl. Visa Inc. (SEC Filings), 2015, S.5.

[4] Vgl. MasterCard Inc. (SEC Filings), 2016, S.3f.

[5] Vgl. American Express Co.(SEC Filings), 2016, S.2.

[6] Vgl. Discover Financial Services (SEC Filings)2016, S.1.

[7] Vgl. U.S. Securities and Exchange Commission, EDGAR Company Filings.

[8] Vgl. Discover Financial Services, SEC Filings.

[9] Vgl. American Express, SEC Filings.

[10] Vgl. Visa Inc., SEC Filings.

[11] Vgl. MasterCard Inc., SEC Filings.

[12] Vgl. Yahoo! Finanzen Deutschland.

[13] Vgl. finanzen.net.

[14] Vgl. Ariva.de.

[15] Vgl. MasterCard Inc., 2007, S.4 und S.41.

[16] Vgl. Moody’s Corp., 2016, S.6.

[17] Vgl. Moody’s Corp., MasterCard Inc..
Vgl. Moody’s Corp., Visa Inc..
Vgl. Moody’s Corp., American Express Co..
Vgl. Moody’s Corp., Discover Financial Services.

[18] Liu, Nissim, Thomas, 2002, S.137.

[19] Vgl. Backer, Ruback, 1999, S.20.

[20] Vgl. Dittmann, Maug, 2008, S.8.

Ende der Leseprobe aus 45 Seiten

Details

Titel
Eignung der Multiple-Bewertung. Eine vergleichende Analyse von Bewertungsverfahren am Beispiel von Kreditkartenunternehmen
Hochschule
Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main
Note
3,0
Autor
Jahr
2016
Seiten
45
Katalognummer
V336831
ISBN (eBook)
9783656985532
ISBN (Buch)
9783656985549
Dateigröße
1399 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
eignung, multiple-bewertung, eine, analyse, bewertungsverfahren, beispiel, kreditkartenunternehmen
Arbeit zitieren
Sven Steinacker (Autor), 2016, Eignung der Multiple-Bewertung. Eine vergleichende Analyse von Bewertungsverfahren am Beispiel von Kreditkartenunternehmen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/336831

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