Earnings Quality im Fokus der Rechnungslegung. Eine kritische Würdigung der Konzepte zur Messung der Rechnungslegungsqualität


Hausarbeit (Hauptseminar), 2017

22 Seiten, Note: 1,00


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Begriffliche und theoretische Grundlagen

3. Kritische Analyse ausgewählter Konzepte zur Messung der earnings quality
3.1 Überblick über die Methoden zur Messung der earnings quality
3.2 Untersuchung ausgewählter Konzepte zur Messung der earnings quality
3.3 Determinanten der Ergebnisqualität

4. Fazit

Anhang

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Maßgrößen der earnings quality

Abbildung 2: Zeitreihe zur Messung der Beständigkeit

1. Einleitung

„Financial reporting is not an end in itself but is intended to provide information that is useful in making business and economic decisions.“[1] Dies ist der erste Grundsatz mit dem das FASB 1978 die Prinzipien der Rechnungslegung beschreibt. Bereits hieraus wird ersichtlich, dass die Rechnungslegung keinen Selbstzweck erfüllt, sondern als zentrales Kommunikationsmedium zwischen Unternehmen und einer möglichst großen Anzahl an Adressaten und Interessenten zu verstehen ist.[2] Da sich die Rechnungslegung vornehmlich an jene richtet, die ein finanzielles Interesse am Unternehmen haben,[3] kann eine hochwertige Rechnungslegung die Effizienz der Kapitalmärkte erhöhen, indem sie die bestmögliche Allokation knappen Kapitals unterstützt, dass dieses dorthin fließen kann, wo es am dringendsten benötigt wird und somit die höchste Rendite erwirtschaftet werden kann.[4] In diesem Zusammenhang stellt sich unweigerlich die Frage, anhand welcher Kriterien die Qualität der Rechnungslegung gemessen werden kann. Dies zum Anlass genommen, wurden in der wissenschaftlichen Literatur unterschiedliche Konzepte zur Messung von Stellvertretergrößen als Approximation für die Rechnungslegungsqualität entwickelt.[5] Die folgende Ausarbeitung soll einen Überblick über eine Auswahl der genannten Messverfahren der Rechnungslegungsqualität geben und diese kritisch würdigen.

Um die angesprochene Untersuchung durchführen zu können, soll wie folgt vorgegangen werden: Zunächst werden die theoretischen Grundlagen zur Erarbeitung der Thematik gelegt, um dem Leser ein klares Verständnis für die in dieser Arbeit verwendete Terminologie zu vermitteln. Hierbei wird neben einer definitorischen Operationalisierung des Qualitätsbegriffs eine Charakterisierung und Abgrenzung der Begrifflichkeiten Ergebnisqualität (earnings quality) und Rechnungslegungsqualität (accounting quality) vollzogen. Im darauffolgenden Kapitel ist es das übergeordnete Ziel, eine kritische Analyse ausgewählter Konzepte zur Messung der Ergebnisqualität durchzuführen. Hierfür wird zunächst ein Überblick über die Dimensionen zur Messung der Rechnungslegungsqualität und die hierfür verwendeten Approximationen gewährt. Anschließend werden diese einzeln inhaltlich erläutert und kritisch gewürdigt. Hierbei wird ein besonderer Fokus auf die „accruals models“ gelegt. Im letzten maßgeblichen Teil der Ausarbeitung soll dann auf die firmenspezifischen Determinanten der Rechnungslegungsqualität eingegangen werden. Abschließend werden in der Schlussbetrachtung die eingangs skizzierten Gedankengänge nochmals aufgegriffen, maßgebliche Erkenntnisse zusammengefasst sowie ein kurzer Ausblick gegeben.

2. Begriffliche und theoretische Grundlagen

Definition und Operationalisierung von earnings quality Um im Folgenden Rechnungslegungs- und Ergebnisqualität charakterisieren zu können, ist es vorab notwendig zu definieren, was in der empirischen Rechnungslegungsforschung unter dem Begriff Qualität verstanden wird. Grundsätzlich kann unter „Qualität“ die Eignung eines Objektes verstanden werden, seine zuvor festgelegten Ziele und Zwecke zu erfüllen.[6] Da es, wie bereits eingangs erwähnt, der zentrale Zweck der Rechnungslegung ist, als Kommunikationsmedium zwischen Unternehmen und einer Vielzahl an Adressaten und Interessenten und somit als Entscheidungsgrundlage zu fungieren,[7] lässt sich daraus folgende dieser Untersuchung zugrunde gelegte Definition für earnings quality von Dechow, Ge und Schrand herleiten: „Higher quality earnings provide more information about the features of a firm’s financial performance that are relevant to a specific decision made by a specific decision-maker.“[8] Da die Qualität von Abschlüssen an sich weder direkt beobachtet werden noch aus der Qualität der zugrunde liegenden Standards abgeleitet werden kann, muss bei der Messung auf Ersatzgrößen zurückgegriffen werden. Hierbei werden verschiedene Rechnungslegungsgrößen mit anderen Rechnungslegungsgrößen oder Marktdaten empirisch auf statistische Zusammenhänge hin untersucht, um kausale Ursache-Wirkungs-Beziehungen abzuleiten.[9]

Begriffliche Abgrenzung von earnings- und accounting quality Im Titel dieser Ausarbeitung ist sowohl von earnings quality (Ergebnisqualität) als auch Rechnungslegungsqualität (accounting quality) die Rede. Da im vorangegangenen Kapitel bereits eine dieser Arbeit zugrunde gelegte Definition von earnings quality erfolgte, soll nun der inhaltliche Zusammenhang der beiden Begrifflichkeiten kurz erörtert werden. Zunächst gilt es festzuhalten, dass in der Literatur sowohl für Ergebnisqualität als auch für Rechnungslegungsqualität weder eindeutige Definitionen[10] noch eine einheitliche Abgrenzung existieren, sodass manche Autoren die beiden Begriffe sogar als Synonyme verwenden.[11] Hinsichtlich der Nomenklatur stützt sich diese Ausarbeitung auf die Erläuterung von Gegenfurtner, der beschreibt, dass Gewinnqualität, Ergebnisqualität und earnings quality synonym verwendet werden können.[12] Ebenso ist es Gegenfurtner, welcher erläutert, dass durch frühere Studien herausgearbeitet werden konnte, dass die Ergebnisqualität als Summenindikator die Rechnungslegungsqualität widerspiegelt.[13] Da folglich eine eindeutige Abgrenzung nicht möglich ist und die earnings quality als Summenindikator der Rechnungslegungsqualität anerkannt ist, wird in dieser Ausarbeitung von einer detaillierten Abgrenzung und Definition der accounting quality abgesehen und es rückt die Messung der Ergebnisqualität in den Fokus der Analyse.

3. Kritische Analyse ausgewählter Konzepte zur Messung der earnings quality

3.1 Überblick über die Methoden zur Messung der earnings quality

Im Hinblick auf die Messung der earnings quality existieren in der Literatur mehrere Schemata zur Kategorisierung der Maßgrößen. In der nachfolgenden Grafik werden zwei in der Literatur häufig vorzufindende Differenzierungsansätze einander gegenübergestellt. Hierbei wird ersichtlich, dass Dechow et al. primär in die drei Kategorien „properties of earnings“, „investor responsiveness of earnings“ und „external indicators of earnings misstatements“ unterscheiden,[14] Francis et al. hingegen zwischen asscounting- und markted-based attributes differenzieren.[15] Hinsichtlich der einzelnen Maßgrößen kommt es jedoch bei beiden Konzepten zu deutlichen Überschneidungen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Maßgrößen der earnings quality

Abbildung 1: Maßgrößen der earnings quality[16]

Nachfolgend werden zunächst jene Maßgrößen in die Analyse einbezogen, die in beiden Kategorisierungen genannt werden. Dabei wird besonderer Fokus auf die Ergebniseigenschaften im Zusammenhang mit Periodenabgrenzungen, also „accrual quality“, „magnitude of accruals“ und „residuals from accrual models“ gelegt. Die Untersuchung folgt immer dem Schema, dass zuerst eine kurze inhaltliche Beschreibung anschließend die kritische Würdigung erfolgt. Formeln, die für die Argumentation nicht erforderlich sind, sind auf einer Übersicht im Anhang zusammengefasst.

3.2 Untersuchung ausgewählter Konzepte zur Messung der earnings quality

Persistence/Beständigkeit

Die Beständigkeit (persistence) kann als Maß dafür gesehen werden, in welchem Umfang heutige Ergebnisse in die Zukunft weiterwirken.[17] Begründet wird dies damit, dass hohe Beständigkeit mit einer hohen Nachhaltigkeit von Ergebnissen in Verbindung gebracht wird, wodurch Unsicherheit bei Investoren reduziert werden kann, da nachhaltige stabile Gewinne das Risiko eines Investments verringern.[18] Dies spielgelt sich auch darin wider, dass persistentere Erträge nachweislich zu einer höheren Bewertung eines Unternehmens führen.[19] Grundgedanke hinter der Berechnung der Persistenz ist, dass die Rechnungslegung an mehreren Stellen konzeptionell darauf ausgerichtet ist, einmalige Effekte von wiederkehrenden abzugrenzen.[20] Auf Basis der Ausführungen von Lev kann die Beständigkeit im Grunde anhand folgender einfacher Zeitreihe gemessen werden:[21]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Zeitreihe zur Messung der Beständigkeit[22]

Hierbei bezeichnen Xi,t eine Ergebnisgröße des Unternehmens i in der Periode t und ei,t stellt einen Störterm dar, der die nicht berücksichtigten erklärenden Variablen umfasst.[23] Das Steigungsmaß b gibt hierbei die Beständigkeit wieder,[24] je größer es ist desto höher kann die Beständigkeit der jeweiligen Ergebnisgröße eingestuft werden.[25]

Teilweise wird zur Messung der Persistenz die Ergebnisgröße Xi,t in mehrere Komponenten gegliedert,[26] allerdings beschreibt Gegenfurtner, dass sich zur Analyse der Gewinnqualität vor allem die einfache oben dargestellte Gleichung eignet.[27] Dies äußert sich in einem ersten Vorteil der Persistenz als Maß für die earnings quality, nämlich einer sehr praktischen Handhabung dieser Maßgröße.[28] Dechow et al. nennen als weiteren Vorteil der Beständigkeit, dass sie sich gut mit der von Graham und Dodd[29] publizierten Sichtweise vereinbaren lässt, dass der Gewinn als Stellvertreter für erwartete künftige Cashflows für die Bewertung des Eigenkapitals nützlich ist.[30] Kritisch zu sehen ist, dass eine höhere Persistenz auch nur dann eine gute Maßgröße für Ergebnisqualität ist, wenn sie die tatsächliche Performance eines Unternehmens über eine bestimmte Periode reflektiert[31] und nicht durch bilanzpolitische Maßnahmen des Managements hervorgerufen wurde. Eine Trennung beider Ursachen gilt jedoch als schwierig.[32] Ebenso Dechow und Schrand kritisieren, dass die Persistenz eine rein relative Größe darstellt und keine Aussage darüber trifft, ob die zugrundeliegende Ergebnisgröße absolut gesehen bewertungsrelevant ist.[33]

Smoothness/Glättung

Die Glättung ist eine mit der zuvor beschriebenen Beständigkeit kompatible Ergebnisdimension und impliziert das relative Nicht-vorhanden-Sein von Volatilität. Gemäß der zuvor skizzierten Argumentation kann eine geringe Volatilität grundsätzlich mit einer hohen earnings quality assoziiert werden.[34] Allgemein betrachtet beschreibt die Volatilität/Glättung die Schwankung der jeweiligen Ergebnisgrößen im Zeitverlauf.[35] Im Rahmen der Gewinnqualität wird die Glättung durch zwei Maßgrößen ermittelt. Zum einen setzt man die Volatilität des Ergebnisses zur Volatilität der Cashflows in Relation (siehe Anhang Formel 1) zum anderen berechnet man die Korrelation zwischen Änderungen der Periodenabgrenzungen und Änderungen der Cashflows (siehe Anhang Formel 2).[36]

Ebenso wie bei der Persistenz ist es bei der Messung der Glättung problematisch, dass eine geringe Volatilität einerseits durch die Erträge an sich, auf Basis des Geschäftsmodells und der Unternehmensumwelt, andererseits durch gezielte Bilanzpolitik des Managements hervorgerufen werden kann.[37] In letzterem Fall reduziert niedrige Volatilität den Informationsgehalt der Rechnungslegung und somit die Ergebnisqualität.[38] Leuz et al. gehen sogar so weit, dass sie geringe Volatilität (gemessen anhand der beiden o. g. Maßgrößen) generell als Resultat von Bilanzpolitik und somit negativ erachten.[39] In diesem Zusammenhang führen Dechow et al. aus, dass es erforderlich ist Glättungsmaßgrößen zu entwickeln, die zwischen künstlich herbeigeführter Glättung und Volatilität auf Basis der fundamentalen Performance unterscheiden.[40] Positiv gilt es anzumerken, dass anhand der oben genannten (und weiteren daraus resultierenden) Kennzahlen[41] die Ausprägung des Merkmals Glättung eindeutig rein mathematisch bestimmbar ist und eine Bewertung jeweils individuell, kontextbezogen erfolgen kann.[42]

Accrual models

Auch wenn Dechow et al. und Francis et al. eine unterschiedliche Kategorisierung und Deklaration der Messgrößen publizieren, werden die Approximationen accrual quality, magnitude of accruals und residuals from accrual models in dieser Ausarbeitung in einer gemeinsamen Dimension zusammengefasst, da eine differenzierte Analyse dieser Stellvertretergrößen den Rahmen der Ausarbeitung übersteigen würde. Diese Dimension impliziert die Messung der Ergebnisqualität mittels diverser „accrual models“, die den Informationsgehalt der Rechnungslegung anhand von Periodenabgrenzungen (PA) eruieren.[43]

Grundsätzlich repräsentieren die PA Komponenten des Jahresergebnisses, die zu vor- oder nachgelagerten Aus- oder Einzahlungen, Aufwendungen oder Erträgen führen.[44] Auf Basis der gesamten PA ist es daher relevant, welcher Teil der PA durch bilanzpolitische Maßnahmen (diskretionäre Periodenabgrenzungen (DPA)) hervorgerufen wurde und welcher Teil aus der normalen Geschäftstätigkeit des Unternehmens resultiert (nichtdiskretionäre Periodenabgrenzungen (NPA)).[45] Zur Identifikation der im Rahmen der Bilanzpolitik eingesetzten PA existieren in der Literatur zahlreiche Ansätze, von denen im Folgenden eine Auswahl der am weitesten verbreiteten[46] kurz vorgestellt und gewürdigt werden soll.

Das historisch gesehen erste Modell, das sich auf die aggregierte PA konzentriert, ist das „Jones Model“.[47] Das von Jones 1991 veröffentlichte Modell kehrt sich erstmals von der Annahme ab, dass die NPA über den Zeitverlauf hin konstant seien, sondern versucht, die Auswirkungen der wirtschaftlichen Entwicklung des Unternehmens auf die NPA zu ermitteln.[48] Dies äußert sich darin, dass Änderungen des Umsatzes und des Bruttosachanlagevermögens als Erklärung für Änderungen der NPA herangezogen werden.[49] Diese werden durch Einsetzen der o.g. Parameter in eine multivariate Regressionsgleichung ermittelt (siehe Anhang Formel 3).[50] Anschließend werden zur Ermittlung der DPA (die als Stellvertretergröße für Ergebnisqualität reduzierende Bilanzpolitik stehen[51] ) die berechneten NPA von den gesamten PA (die auch über ein Regressionsmodell geschätzt werden[52] (siehe Anhang Formel 4)) subtrahiert (siehe Anhang Formel 5).[53] Neben einigen weiteren Kritikpunkten, die hier nicht näher erläutert werden, ist wohl der prominenteste, dass für die Berechnung die Annahme getroffen wird, dass der Umsatz eine nichtdiskretionäre Größe sei und nicht vom Management beeinflusst werden kann. Falls dieser jedoch diskretionäre Bestandteile enthält, führt das Jones Model zu teilweise falschen Erkenntnissen.[54]

[...]


[1] FASB (Hrsg.) (1978), S. 1.

[2] Vgl. Haddad, N. (2016), S. 1.

[3] Vgl. Streim, H. (1988), S. 2.

[4] Vgl. Wagenhofer, A./Dücker, H. (2007), S. 264; vgl. Merkt, H. (2001), S. 301.

[5] Vgl. Dechow, P. M. u. a. (2010), S. 1; vgl. Keßler, S. (2015), S. 1.

[6] Vgl. Helpenstein, T. (2014), S. 39.

[7] Vgl. Haddad, N. (2016), S. 1.

[8] Dechow, P. M. u. a. (2010), S. 1.

[9] Vgl. Kühnberger, M. (2017), S. 131; vgl. Kühnberger, M. (2014), S. 431.

[10] Vgl. Haddad, N. (2016), S. 2; Keßler, S. (2015), S.2.

[11] Vgl. Fülbier, R. U. u. a. (2008), S. 1335.

[12] Vgl. Keßler, S. (2015), S. 2; vgl. Gegenfurtner, B. (2010), S. 29.

[13] Vgl. Gegenfurtner, B. (2010), S. 27.

[14] Vgl. Dechow, P. M. u. a. (2010), S. 351 f.

[15] Vgl. Francis, J. u. a. (2004), S. 972.

[16] Eigene Darstellung nach Dechow, P. M. u. a. (2010), S. 351 f.; Francis, J. u. a. (2004), S. 972.

[17] Vgl. Wagenhofer, A./Dücker, H. (2007), S. 271.

[18] Vgl. Francis, J. u. a. (2004), S. 973; vgl. Gegenfurtner, B. (2010), S. 34.

[19] Vgl. Dechow, P. M. u. a. (2010), S. 355.

[20] Vgl. Wagenhofer, A./Dücker, H. (2007), S. 271.

[21] Vgl. Lev, B. (1983), S. 44.

[22] Eigene Darstellung nach Wagenhofer, A./Dücker, H. (2007), S. 271; Lev, B. (1983), S. 44.

[23] Vgl. Gegenfurtner, B. (2010), S. 35, vgl. Wagenhofer, A./Dücker, H. (2007), S. 271.

[24] Vgl. Kühnberger, M. (2017), S. 137.

[25] Vgl. Wagenhofer, A./Dücker, H. (2007), S. 271.

[26] Vgl. hierfür Dechow, P. M./Ge, W. (2006), S. 269.

[27] Vgl. Gegenfurtner, B. (2010), S. 36.

[28] Vgl. Haddad, N. (2016), S. 173.

[29] Benjamin Graham und David Dodd gelten mit ihrem Werk „security analysis“ als Begründer
des value investing.

[30] Vgl. Dechow, P. M. u. a. (2010), S. 351.

[31] Vgl. Dechow, P. M./Schrand, C. M. (2004), S. 6.

[32] Vgl. Kühnberger, M. (2017), S. 138.

[33] Vgl. Dechow, P. M./Schrand, C. M. (2004), S. 12.

[34] Vgl. Schipper, K./Vincent, L. (2003), S. 101; vgl. Haddad, N. (2016), S. 182.

[35] Vgl. Haddad, N. (2016), S. 178.

[36] Vgl. Wagenhofer, A./Dücker, H. (2007), S. 273.

[37] Vgl. Schipper, K./Vincent, L. (2003), S. 101.

[38] Vgl. Schipper, K./Vincent, L. (2003), S. 101.

[39] Vgl. Leuz, C. u. a. (2003), S. 509 f.

[40] Vgl. Dechow, P. M. u. a. (2010), S. 362.

[41] Für weitere Kennzahlen vgl. Gegenfurtner, B. (2010), S. 40 ff.; Haddad, N. (2016), S. 179 ff.

[42] Vgl. Gegenfurtner, B. (2010), S. 44.

[43] Für einen Überblick über Modelle zur Schätzung gesteuerter Periodenabgrenzungen und einer Abgrenzung von aggregierten und disaggregierten Ansätzen vgl. Keßler, S. (2015), S. 32 f.

[44] Vgl. Ball, R./Shivakumar, L. (2006), S. 208; Für Berechnung der PA siehe Zimmermann, R.-C. (2008), S. 74 ff.

[45] Vgl. Zimmermann, R.-C. (2008), S. 76.

[46] Vgl. Dechow, P. M. u. a. (2010), S. 358.

[47] Vgl. Keßler, S. (2015), S. 2.

[48] Vgl. Dechow, P. M. u. a. (1995), S. 198.

[49] Vgl. Jones, J. J. (1991), S. 211.

[50] Vgl. Herold, C. (2005), S. 33.

[51] Vgl. Jones, J. J. (1991), S. 194.

[52] Vgl. Sattler, M. (2011), S. 228.

[53] Vgl. Jones, J. J. (1991), S. 207.

[54] Vgl. Dechow, P. M. u. a. (1995), S. 199.

Ende der Leseprobe aus 22 Seiten

Details

Titel
Earnings Quality im Fokus der Rechnungslegung. Eine kritische Würdigung der Konzepte zur Messung der Rechnungslegungsqualität
Hochschule
Otto-Friedrich-Universität Bamberg
Note
1,00
Autor
Jahr
2017
Seiten
22
Katalognummer
V413590
ISBN (eBook)
9783668648487
ISBN (Buch)
9783668648494
Dateigröße
617 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Earnings Quality, Rechnungslegungsqualität, Earnings Management
Arbeit zitieren
Julian Schneidereit (Autor), 2017, Earnings Quality im Fokus der Rechnungslegung. Eine kritische Würdigung der Konzepte zur Messung der Rechnungslegungsqualität, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/413590

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