Verknüpfung von Technology-Forecasting und monetärer Technologie-Bewertung am Beispiel von Roadmaps

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1 Technologien – Erfolgsfaktor von zunehmender Relevanz
1.1 Problemstellung und Zielsetzung
1.2 Aufbau der Arbeit

2 Roadmapping – Instrument der strategischen Planung

3 Technology-Forecasting

4 Technologiebewertung
4.1 Bewertungskonzepte im Kontext des Technology-Forecasting
4.2 Kapitalwertbasierte Investitionsbewertung
4.2.1 Die Kapitalwertmethode
4.2.2 Sensitivitätsanalyse
4.2.3 Monte-Carlo-Simulation
4.2.4 Entscheidungsbaumanalyse
4.2.5 Kritik
4.3 Realoptionen als Instrument für die Bewertung von Technologien
4.3.1 Der Optionsansatz
4.3.2 Analogie zwischen Finanz- und Realoptionen
4.3.3 Optionspreismodelle
4.3.3.1 Das Binomialmodell
4.3.3.2 Das Black-Scholes-Modell
4.3.4 Kritik

5 Grenzen und Probleme der Bewertung von Technologien

6 Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

Anhang

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Einfache Technologie-Roadmap

Abbildung 2: Grundstruktur der traditionellen Technologiebewertung

Abbildung 3: Formalstruktur eines Entscheidungsbaums

Abbildung 4: Klassifizierung der verschiedenen Bewertungsansätze

Abbildung 5: Beispiel Sensitivitätsanalyse – Inputgrößen für zwei Investitionsalternativen

Abbildung 6: Kapitalwertverläufe in Abhängigkeit von Veränderungen der Werte einzelner Inputgrößen

Abbildung 7: Kritische Werte einzelner Inputgrößen

Abbildung 8: Beispiel Entscheidungsbaumverfahren – Daten

Abbildung 9: Entscheidungsbaum zum Fallbeispiel

Abbildung 10: Optionspreismethoden im Überblick

Abbildung 11: Ausprägungsformen und Bedeutung von Realoptionen

Abbildung 12: Optionsparameter in Finanz- und Realoptionen

Abbildung 13: Struktur von Finanzoptionen und Innovationsprojekten bei unterschiedlichen Bewertungsansätzen

Abbildung 14: „Einfache“ Bewertung eines Innovationsprojekts

Abbildung 15: Quantifizierung des Informationsgewinns

1 Technologien – Erfolgsfaktor von zunehmender Relevanz

Die unternehmerischen Rahmenbedingungen sind wesentlich durch eine fortschreitende Globalisierung und Internationalisierung der Märkte, die damit einhergehende zunehmende Wettbewerbsintensität, ein hohes Marktsättigungsniveau, kürzer werdende Produktlebens­zyklen bei gleichzeitig steigenden Entwicklungszeiten sowie einen rasanten techno­logi­schen Fortschritt charakterisiert.^[1] Im Rahmen dieser von Komplexität und Dynamik gekennzeichneten Umstände stellt es sich für eine Unternehmung als eine immer größere Herausforderung dar, deren Wettbewerbsfähigkeit bzw. erfolgreiches Überleben auf den Märkten sicherzustellen.^[2]

Im Hinblick auf die Existenzsicherung und Entwicklung eines Unternehmens wird Techno­logien und Innovationen eine herausragende Bedeutung beigemessen.^[3] Sie gelten als das Schlüsselelement der Wettbewerbsfähigkeit und sind gewissermaßen der „Stellhebel für den wachstumsorientierten Erfolg eines Unternehmens“^[4].

1.1 Problemstellung und Zielsetzung

Die mit Technologien und Innovationen verbundenen Entscheidungen haben weitreichende Konsequenzen. Meist sind sie mit hohen Investitionen verbunden und bewirken Verän­derungen in Form unternehmerischer Chancen und Risiken.^[5] Diese gilt es zu erkennen und daraus Handlungsoptionen abzuleiten.

Für ein Unternehmen ist daher eine fundierte Unterstützung der Entscheidung, welche Tech­nologien es in Zukunft fokussieren soll, von hoher Relevanz.^[6] In diesem Zusam­men­hang wird die frühzeitige Identifikation und Bewertung von Technologieentwicklungen bzw. zukünftiger Technologietrends verstärkt zum kritischen Erfolgsfaktor beim Wettbe­werb um künftige Marktpotenziale.^[7]

Technology-Forecasting unterstützt die Unternehmensplanung beim Aufdecken neuartiger Technologieoptionen. Zudem sollten diese zur strategischen Vorsteuerung von Tech­nologie- und Innovationsaktivitäten einem Bewertungsprozess unterzogen werden. Existieren mehrere Investitionsalternativen, sind Methoden notwendig, die die unter­schied­lichen Investitionsprojekte objektiv bewerten, insbesondere vor dem Hinter­grund der For­derung nach einer optimalen Allokation der vorhandenen, knappen unter­nehmerischen Ressourcen. Die Fakten, dass zum einen die Ausgaben für neue Techno­logien den größten Anteil vom Investitionsbudget ausmachen^[8] und zum anderen hiervon annähernd die Hälfte fehlgeleitet bzw. durch ineffiziente und ineffektive Steuerung verschwendet wird^[9], verstärken die Notwendigkeit von monetären Bewertungsverfahren für Technologien, um die Budgets ökonomisch in die korrekte Richtung lenken zu können.

Technologien und folglich auch die Prozesse der Identifizierung und Beurteilung von Technologien sind jedoch mit Ungewissheit verbunden, wodurch exakte Prognosen in Bezug auf die Existenz und sichere Vorhersagen über die zukünftige Relevanz bestimmter Technologien erschwert werden.^[10] Daraus resultiert die Frage, welches Bewertungs­verfahren sich trotz eingeschränkter Antizipationsfähigkeit für eine möglichst genaue sowie realitätsnahe Bestimmung des Technologiewertes eignet.

Die Zielsetzung dieser Arbeit besteht darin, einen Überblick über die wesentlichen monetären Bewertungsansätze von Technologien zu geben. Es werden die Möglichkeiten der Technologiebewertung hinsichtlich einer Formalisierung des Technology-Forecasting in der Unternehmensplanung am Beispiel von Roadmaps aufgezeigt, gegenübergestellt und kritisch betrachtet.

1.2 Aufbau der Arbeit

Die folgende Ausarbeitung geht einleitend auf die begrifflichen Definitionen, inhaltliche Abgrenzung sowie Darstellung der Ziele der Themenkomplexe Roadmapping und Technology-Forecasting ein. Anschließend folgt im Hauptteil ein Überblick über die wesentlichen Methoden und Möglichkeiten der Technologiebewertung, aufgegliedert in kapitalwertbasierte Verfahren und neuere Ansätze der Realoptionen. Im weiteren Vorgehen werden wesentliche Aspekte für die Anforderungen an eine zeitgemäße Bewer­tung herausgestellt und zudem Grenzen und Probleme der Bewertung von Technologien aufgezeigt. Abschließend werden die elementaren Aspekte zusammen­getragen und ein Ausblick auf die Entwicklungspotenziale sowie Forschungsgebiete im Bereich der Techno­logiebewertung gegeben.

2 Roadmapping – Instrument der strategischen Planung

Es gehört zum Aufgabenbereich der strategischen Planung, zukünftige Technologie­entwick­lungen zu prognostizieren und im Zuge dessen rechtzeitige Weichenstellungen im Unter­nehmen vorzunehmen.^[11] Zur Unterstützung des Analyse- und Entscheidungs­pro­zesses sowie zur Umsetzung dieser komplexen Aufgabe werden fortschrittliche Analyse­tools benötigt.^[12]

Roadmaps^[13] dienen dazu, künftige Entwicklungen in einem Handlungsfeld zu iden­tifizieren bzw. vorherzusagen und zu bewerten, um letztendlich die Ableitung konkreter Handlungsoptionen zu gewährleisten.^[14] Beim Technologie-Roadmapping handelt es sich um ein Instrument der Technologiefrühaufklärung respektive Technology-Forecasting und kann hier wiederum den intuitiv-strukturierten Suchverfahren zugeordnet werden.^[15] Es ist ein systematisches, kreatives Verfahren, durch das mittels verschiedener Techniken der Technologiefrühaufklärung in interdisziplinären Teams eine Visualisierung, Prognose sowie Analyse der Entwicklungspfade von Technologien in die Zukunft erfolgt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Das Roadmapping knüpft an die Erkenntnisse von Altschuller^[16] an, welcher mit seinen „Entwicklungsgesetzen technischer Systeme“ den Entwicklungsverlauf von Innovationen darstellt.^[17]

Wie die Illustration einer einfachen Technologie-Roadmap (Abbildung 1 zeigt, werden Wege im Zeit­ablauf grafisch dargestellt, d.h. Entwick­lungsfolgebeziehungen und Ver­­knüpfungen werden übersicht­lich in ihrer zeitlichen Struktur ab­gebildet.^[18]

Durch Verbindung der Elemente Innovation, Strategie und Struktur stellt die Technologie-Roadmap eine Entscheidungsunterstützung dar, die Handlungsalternativen aufzeigt und es ermöglicht, daraus Technologiestrategien abzuleiten.^[19]

3 Technology-Forecasting

In Zeiten schnellen Wandels der Umsysteme einer Unternehmung, insbesondere des technologischen Umfeldes, ist eine systematische strategische Planung sowie eine flexible Reaktionsfähigkeit auf neue Herausforderungen essentiell.^[20] Des Weiteren steigt im Zuge des rasanten technologischen Fortschritts und der damit verbundenen wachsenden Ressourcenaufwendungen das Bestreben, Investitionsentscheidungen durch zuverlässige Planungs- und Prognosetechniken abzusichern und Investitionsrisiken einzugrenzen.^[21]

Wie eingangs dargestellt, hat die Fähigkeit von Unternehmen, frühzeitig zukunftsträchtige Technologien identifizieren und bewerten zu können, einen ausschlaggebenden Einfluss auf deren Wettbewerbsfähigkeit und Existenzsicherung. Daher ist die rechtzeitige Beherrschung und ökonomische Nutzung neuer Technologien eine der grundlegenden Voraussetzungen für die Erzielung von Wettbewerbsvorteilen.^[22]

Technologien – Wissen, Fertigkeiten, Methoden und Einrichtungen zur Nutzung von naturwissenschaftlich-technischen Wirkungszusammenhängen – schaffen die Basis für Innovationen sowie eine wirtschaftliche Entwicklung bzw. Herstellung wettbewerbsfähiger Produkte und Produktionsverfahren.^[23]

Der Forecast ist in Abgrenzung zu einer reaktiven Planungsmethode ein proaktives Planungs- und Analyseverfahren im Sinne eines vorwärts gerichteten, flexiblen Steue­rungs­instruments, das zu mehr Transparenz und kürzeren Reaktionszeiten führt.^[24] Hierbei ist das Aufgreifen von schwachen Signalen, so genannter „soft facts“, essentiell.^[25] Im Rahmen von Früherkennungssystemen eignen sich sachzielorientierte Größen besonders als Vorlaufindikatoren. Ergebnisindikatoren dagegen schlagen als letzte Glieder einer Ursache-Wirkungs-Kette zu spät aus, bilden lediglich die Symptome ursprünglich wirken­der Ursachen ab und eignen sich daher nicht für die Früherkennung.

Technology-Forecasting^[26] ist eine bedeutsame Methode der Informationsgewinnung in Bezug auf die Absicherung von Investitionsvorhaben bzw. Technologieprojekten und die Unterstützung der strategischen Unternehmensplanung.^[27] Sie dient einerseits zur Erhöhung der Chancen einer Unternehmung, neue Technologietrends frühzeitig zu erkennen und auf die richtigen Projekte zu setzen (Scanning) und andererseits zur Minimierung des Risikos, eine falsche Technologiewahl zu treffen und Fehlinvestitionen zu tätigen (Monitoring).

Als elementarer Bestandteil der Analysephase vor der Strategieentwicklung beinhaltet Technology-Forecasting über das frühe Identifizieren technologischer Chancen und Risiken sowie die Beurteilung deren strategischen Relevanz hinaus zunehmend auch die Planung und Entwicklung von Maßnahmen zur Realisierung der Chancen und Begrenzung der Risiken.^[28] Somit erhöht sich die Reaktionsflexibilität eines Unternehmens und es besteht die Möglichkeit einer rechtzeitigen Beeinflussung und aktiven Gestaltung des technologischen Umfeldes.^[29]

Im Rahmen des Technology-Forecasting werden Beobachtungen systematisiert und Wahrscheinlichkeitsaussagen zu künftigen Entwicklungen erstellt. Es umfasst sämtliche prognostischen und explorativen Methoden, die zur Beurteilung relevanter Parameter der Entwicklung von Technologien eingesetzt werden können.^[30]

Die Methoden der Frühaufklärung, z.B. Expertenanalysen, Umfeldbeobachtungen, Literatur- und Patentanalysen, zielen darauf ab, zukünftig bedeutungsvolle Technologien, deren Charakteristiken und Einflussfaktoren möglichst so früh zu erfassen, dass noch rechtzeitig vorbereitende Maßnahmen eingeleitet werden können.^[31] Dagegen werden Methoden der Trendextrapolation, beispielsweise Delphi-Methode und Szenariotechnik, herangezogen, um die Entwicklung technologischer Leistungsindikatoren und bestimmter Trajektorien nachzuvollziehen und darauf mit eigenen Forschungs- und Entwicklungs­projekten so zu reagieren, dass Wettbewerbsvorteile bestmöglich genutzt werden.

Eine kontinuierliche Beschaffung und Beurteilung von Informationen bezogen auf Technologieentwicklungen und technologische Trends ist elementar, um die Effektivität von Technologieentscheidungen zu gewährleisten.^[32] Allerdings sollte aufgrund des hohen Unsicherheitsfaktors in diesem Sektor eine Bewertung der durch das Technology-Forecasting aufgezeigten Alternativen möglich sein. In Verbindung wirken Technology-Forecasting und Technologiebewertung der prognostizierten Technologieoptionen entscheidungsunterstützend bei der Umsetzung einer Technologiestrategie.

4 Technologiebewertung

Grundsätzlich stellen sich die Fragen nach dem enthaltenen Potenzial derzeitiger und künftiger Technologien, mit Hilfe welcher Technologien zukünftig marktfähige Produkte und Produktionsverfahren umgesetzt werden können, nach der Höhe der Investitionen in die Forschung und Entwicklung dieser Technologien und welche der bereits vorhandenen Technologien zur Generierung von innovativen Produkten und Verfahren genutzt werden können.^[33] All diese Fragestellungen können mittels einer fundierten Technologiebewertung spezifiziert und konkret bzw. zumindest annäherungsweise beantwortet werden.

Da strategische Investitionsentscheidungen für den Fortbestand und Erfolg von Unternehmen ausschlaggebend sind, ist eine analytische Wirtschaftlichkeitsrechnung einer intuitiven Globalbewertung vorzuziehen.^[34] Die Entdeckung von Technologien geschieht dabei nicht zufällig, sondern vielmehr ist sie das Ergebnis gezielter Handlungen.^[35] Dies verdeutlicht auch die allgemeine Grundstruktur der Technologiebewertung in Abbildung 2.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Grundstruktur der traditionellen Technologiebewertung

Quelle: Metze (1980), S. 12

Während die erste Phase der Planung durch die Datengewinnung im Hinblick auf alterna­tive technologische Potenziale sowie deren Folgen gekennzeichnet ist – Technology-Forecasting – (Sachebene), erfolgt in der zweiten Phase die Informationsgewinnung mittels Bewertung der Konsequenzen durch entsprechende Wertsysteme (Wertebene).^[36] Indem eine Vergleichbarkeit zwischen Alternativen und Zielen erzeugt wird, kann ein Werturteil über die Alternativen bezüglich der Zielsetzung abgegeben und damit die beste Alternative ausgewählt werden. Anhand der Bewertung wird demnach die Eignung der Alternativen zur Zielerfüllung ermittelt, d.h. „die Auswahl wird durch die Bewertung präjudiziert“^[37].

4.1 Bewertungskonzepte im Kontext des Technology-Forecasting

Wie bereits dargestellt, sind Technologieprojekte aufgrund von sich rasch ändernden Marktbedingungen (Marktunsicherheit) sowie schneller Veralterung der Technologien (technische Unsicherheit) mit großen Ungewissheiten belegt und lassen sich infolgedessen nur relativ schwierig abschätzen. Die mit Technologien verbundenen technischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Merkmale weisen zahlreiche Interdependenzen auf, d.h. sie hängen eng miteinander zusammen.^[38] Hieraus erklärt sich ebenfalls der hohe Unsicherheitsgrad wie auch die Defizite hinsichtlich Exaktheit und Zuverlässigkeit, welche typischerweise mit Analysen des Technology-Forecasting einhergehen. Entscheidungen in Verbindung mit Technologien sind demnach als Investitionen unter Unsicherheit zu ver­stehen.

Im Rahmen der Technologiebewertung existieren zwei unterschiedliche Thesen.^[39] Die erste These besagt, dass sich bei einer erfolgreichen Berücksichtigung sämtlicher direkten und indirekten Einflüsse bzw. Wirkungen neuer Technologien in Investitionsrechen­verfahren die Wirtschaftlichkeit bereits im Planungsstadium zeigt. Fehlende betriebs­wirtschaftliche Bewertungsmethoden hemmen nach dieser Auffassung den Einsatz neuer Technologien. Zur Informationsaufbereitung zählt hiernach auch die Einbeziehung un­sicherer Erwartungen, die Ungewissheit ist folglich explizit in die Wirtschaftlich­keitsrechnung zu integrieren.^[40] Demgegenüber argumentiert die zweite These, dass speziell mit Produktionstechnologien nur schwer Wettbewerbsvorteile erzielt werden können, da diese Technologien vom Hersteller als Träger des technischen Fortschritts in der Produktionstechnik auch jedem Mitbewerber angeboten werden.^[41] Eine Einzelbewertung des Investitionsobjektes mittels einer dynamischen Investitionsrechnung ist nach dieser Ansicht ausreichend. Sowohl die zunehmende Komplexität als auch die integrative Verknüpfung neuer Technologien sprechen allerdings gegen eine Einzelprojektbetrachtung und beanspruchen deren Einordnung in die strategische Erfolgspotenzialplanung. Nun ist es die Aufgabe der strategischen Investitionsplanung, diesen Dualismus aufzuheben.

Im Folgenden wird zunächst die Möglichkeit einer Technologiebewertung auf Basis des Kapitalwertes betrachtet, während anschließend Modelle der Technologiebewertung unter expliziter Berücksichtigung der Ungewissheit und Flexibilität thematisiert werden.

4.2 Kapitalwertbasierte Investitionsbewertung

4.2.1 Die Kapitalwertmethode

Das fundamentale Prinzip für die Bewertung von Zahlungsströmen, die im Zeitablauf bei einem Investitionsprojekt anfallen, ist die Kapitalwertmethode (Discounted Cash Flow (DCF)-Methode bzw. Net Present Value (NPV)-Regel).^[42] Die Kapitalwertmethode als finanzmathematisches Verfahren bzw. dynamisches Modell der Investitionsrechnung berechnet die Wirtschaftlichkeit von Investitionen.^[43] Ferner dient sie zur Beurteilung von Investitionsalternativen hinsichtlich der monetären Größe „Kapitalwert“.

Um den Wert einer Zahlungsreihe zu einem bestimmten Zeitpunkt zu ermitteln und verschiedene Investitionsalternativen vergleichbar zu machen, werden unter der Annahme eines vollkommenen Kapitalmarktes alle Zahlungen mit einem einheitlichen Kalkula­tionszinsfuß auf diesen Zeitpunkt ab- bzw. aufgezinst.^[44] Der Kapitalwert einer Investition ist der Wert der Ein- und Auszahlungsreihen zum Zeitpunkt der Anschaffung des Investitionsobjekts. Er lässt sich folgendermaßen errechnen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Eine Investition ist nach der Kapitalwertmethode vorteilhaft, wenn der Kapitalwert K0 positiv ist, und entsprechend nachteilig, wenn K0 negativ ist.^[45] Bei K0 = 0 herrscht Entscheidungsindifferenz.

Die Kapitalwertmethode unterstellt ein bestimmtes Erwartungswertszenario, d.h. die Erwartungswerte zukünftiger Zahlungsströme werden als gegeben angenommen.^[46] Insofern setzt sie das Management bereits am Anfang des Planungshorizonts auf eine Handlungsstrategie fest und ignoriert Handlungsspielräume. Des Weiteren impliziert die Kapitalwertmethode somit einen statischen Ansatz in der Durchführung eines Investitions-projekts, was bedeutet, dass die optimalen Handlungen bezüglich der Investition für verschiedene Umweltzustände a priori bekannt sind bzw. festliegen.^[47] In der Realität sind jedoch zukünftige Zahlungsströme, insbesondere die Einzahlungen, mit Unsicherheit behaftet. Das Unterstellen gegebener Erwartungswerte bzw. eine fehlende Ermittlung von Erwartungswerten unsicherer Einzahlungsüberschüsse unter Berücksichtigung von Handlungsspielräumen im Rahmen der Kapitalwertmethode ist deshalb realitätsfern.^[48]

Bei etablierten kapitalmarkttheoretischen Modellen, wie z.B. dem Capital Asset Pricing Model (CAPM)^[49], sinkt der diskontierte Wert von Einzahlungen mit zunehmender Unsicherheit des Zahlungsbetrages.^[50] Im Zuge dessen werden Projekte mit hoher Un­gewissheit tendenziell niedrig bewertet.^[51] Dies bestätigende Analysen haben ergeben, dass der strategische Wert einer Investition durch die traditionellen Verfahren systematisch unterbewertet wird.^[52] Das resultiert daraus, dass die Unternehmensleitung oftmals Ent­scheidungen nach dem Eintreten nicht prognostizierter Umweltzustände flexibel gestalten kann im Sinne einer Anpassung der unternehmerischen Handlungsstrategie. Somit ist es möglich, negative Einflüsse auf den Projektwert abzufangen und neu auftretende Gewinnchancen besser zu nutzen. Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass eine ungenügende Einbeziehung der Entscheidungsflexibilität respektive der mit einer Investition verbundenen Handlungsoptionen im Rahmen konventioneller Methoden eine Kurzfristigkeit unternehmerischen Handelns zur Folge hat.

Neben der Nichtberücksichtigung von Interdependenzen zwischen einzelnen Investitions­projekten gilt als weiterer Kritikpunkt die Verwendung des gleichen Zinssatzes für das gesamte Projekt.^[53] Ein sich verändernder Unsicherheitsfaktor im Zeitablauf beansprucht jedoch nicht nur die Variation der Zinssätze verschiedener Projekte, sondern auch die innerhalb der jeweiligen Zeitabschnitte eines Projekts.

Ferner beachtet die Kapitalwertmethode nicht den Zeitpunkt der Umsetzung einer Investi­tion und nimmt somit implizit eine teilweise oder vollständige Reversibilität von In­vestitionsprojekten an bzw. unterstellt, dass sich die Investoren bei Irreversibilität der Investition gegenwärtig endgültig und unwiderruflich entscheiden müssen.^[54] Da jedoch der überwiegende Anteil von Investitionen sowohl weitgehend irreversibel wie auch auf­schiebbar ist, fehlen im Rahmen der Kapitalwertmethode diejenigen Aspekte, die beacht­liche Veränderungen in der Bewertung von Investitionsprojekten hervorrufen können, nämlich operationale und strategische Flexibilität.^[55]

4.2.2 Sensitivitätsanalyse

In Ergänzung zu den deterministischen Verfahren der Investitionsrechnung untersuchen Sensitivitätsanalysen^[56] als Methoden der starren Planung bei Unsicherheit das Ausmaß der Reaktion bzw. die Empfindlichkeit einer Outputgröße infolge einer Veränderung der Inputgrößen im Rahmen eines Entscheidungsmodells.^[57]

Mittels einer Sensitivitätsanalyse sollen vor allem folgende Fragen beantwortet werden:^[58]

- Inwieweit ändert sich der Zielfunktionswert bei festgelegten Variationen einer Inputgröße bzw. mehrerer Inputgrößen?
- Welchen Wert oder Wertebereich darf eine Inputgröße bzw. welche Wertekombinationen dürfen mehrere Inputgrößen annehmen, um einen festgelegten Zielfunktionswert oder -bereich zu erzielen?

Bezüglich der ersten Fragestellung werden unsichere Inputparameter variiert, um festzustellen, wie die Zielgröße auf diese Parameteränderungen reagiert.^[59] Es wird also die Ergebnisänderung in Relation zur Änderung der Inputgrößen ermittelt. Dadurch findet man die „sensitiven“ Inputparameter heraus, gewissermaßen diejenigen Größen, die den Zielfunktionswert stark beeinflussen.

Die zweite Fragestellung untersucht die Stabilität von Entscheidungen bei veränderten Daten in der Unternehmensumwelt.^[60] Es wird die Maximalschwankung der Inputparameter bestimmt, ab der die Vorteilhaftigkeit eines Projekts in Frage zu stellen ist. Hierbei werden diejenigen Werte der Inputgrößen als kritische Werte bezeichnet, bei denen sich die relative oder absolute Vorteilhaftigkeit ändert.

Die Sensitivitätsanalyse als Verfahren zur Untersuchung der Einflüsse unsicherer Modelldaten schätzt die Vorteilhaftigkeit bzw. das Risiko einer Investition ab.^[61] Obwohl diese Methode keine Entscheidungsregel darstellt, wird dennoch ein Beitrag zur Auswahl von Investitionsalternativen geliefert. Zudem kann die Unsicherheit über die zukünftige Umweltsituation auf die anstehende Investitionsentscheidung eingeschätzt und infolge dessen reduziert werden. Es ist also ein Beitrag zur Bewältigung des Investitionsrisikos.

Abgesehen von der Unmöglichkeit, alle denkbaren Inputgrößen zu analysieren, ist die realitätsferne Annahme einer Konstanz der jeweils nicht untersuchten Parameter kritisch zu sehen.^[62] Die interdependenten Werte ändern sich jedoch kaum unabhängig voneinander.

4.2.3 Monte-Carlo-Simulation

Die Monte-Carlo-Methode ist ein experimentelles Verfahren der stochastischen Simulation zur näherungsweisen Bestimmung von Größen, die vom Zufall abhängig und somit unge­wiss sind.^[63] Es handelt sich hierbei um eine computergestützte Methode, um die poten­ziellen Auswirkungen von Unsicherheitsmomenten auf das ökonomische Ergebnis einer Investition abzuschätzen.^[64]

Die Durchführung des in der Praxis weit verbreiteten risikoanalytischen Simulations­verfahrens besteht grundsätzlich aus drei Stufen.^[65] Zunächst erfolgt die Modellierung des Investitionsprojekts. Dabei werden beeinflussende relevante Parameter sowie deren Be­ziehungen untereinander identifiziert. In der zweiten Stufe werden für die als unsicher anzusehenden Inputgrößen Wahrscheinlichkeitsverteilungen ermittelt. Schließlich wird in der dritten Stufe die eigentliche Simulation durchgeführt.

Im Rahmen einer kapitalwertbasierten Monte-Carlo-Simulation wird nach Spezifizierung der stochastischen Variablen und Bestimmung deren Wahrscheinlichkeitsverteilung die Höhe künftiger Zahlungsströme durch die Simulation geschätzt und mittels eines risiko­freien Zinssatzes abdiskontiert.^[66] Dadurch können Interaktionseffekte bzw. stochasti­sche Ab­hängigkeiten zwischen verschiedenen Unsicherheitsquellen aufgedeckt und trans­parent gemacht werden. Als Ergebnis erhält man eine Wahrscheinlichkeitsvertei­lung der zu er­war­tenden diskontierten Cash Flows.

Dieses Modell ermöglicht es, durch Integration zahlreicher Einflussfaktoren, verschiedener Datenkonstellationen, deren Wahrscheinlichkeiten sowie zufallsbedingten Abhängigkeiten zwischen den Inputparametern eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Werte der Ziel­größe im Rahmen einer Investition zu bestimmen.^[67] Die Modellierung aller Variablen so­wie der Interdependenzen ist, vor allem bei komplexen Projekten, problematisch.^[68] Auf­grund dessen wird meist eine Begrenzung der zu untersuchenden Datensituation vor­genommen, was wiederum nur zu einem Schätzwert für das Risikoprofil führt.

Vor dem Hintergrund einer fehlenden Marktwertorientierung im Hinblick auf den zu er­mittelnden Zinssatz kann das Verfahren nur begrenzt Aussagen über den ökonomischen Wert eines Investitionsprojekts machen und gibt damit keine direkte Entscheidungsregel vor.^[69]

4.2.4 Entscheidungsbaumanalyse

Durch das Entscheidungsbaumverfahren^[70] als Methode der flexiblen Planung^[71] zur Investitionsbeurteilung bei Unsicherheit wird unter Beachtung verschiedener möglicher Umweltzustände und deren Eintrittswahrscheinlichkeit sowie von Folgeentscheidungen, die bei Eintreten gewisser Umweltsituationen zu treffen sind, eine optimale Entscheidung zu Beginn des Planungszeitraums ermittelt.^[72] Die Methoden der flexiblen Planung werden von den Methoden der starren Planung dadurch abgegrenzt, dass mit ihnen gegenwärtige Entscheidungen derart getroffen werden, „[…] dass der Zugang von Informationen von vornherein als Möglichkeit in Betracht zu ziehen ist und dass auch die Planrevisionen von Anfang an in Form von Eventualentscheidungen vorgesehen werden.“^[73] Diesbezüglich zeichnet sich das Entscheidungsbaumverfahren durch eine hohe Realitätsnähe aus.

Optimal ist diejenige zustandsabhängige Entscheidungsfolge mit dem maximalen Erwartungswert des Kapitalwertes.^[74] Zur Bestimmung des optimalen Aktionsprogramms kann das retrograde Roll-Back-Verfahren^[75] angewendet werden. Das Entscheidungs-problem wird quasi von hinten nach vorne gelöst, d.h. für jeden Entscheidungsknoten der einzelnen Stufen wird die optimale Handlung bestimmt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3 zeigt einen Entscheidungsbaum als modellhafte Darstellungsmöglichkeit von mehrstufigen Entscheidungsproblemen.

Abbildung 3: Formalstruktur eines Entscheidungsbaums

Quelle: Wöhe (2000), S. 665

Der Handlungsspielraum auf den Zeitebenen hängt von den jeweiligen Umweltzuständen und den vorausgegangenen Entscheidungen ab.^[76] Genau diese Pfadabhängigkeit stellt die

Umsetzung des Grundgedankens der flexiblen Planung charakteristisch dar.

Als Nachteil der Methode ist vor allem die Unübersichtlichkeit bei Verarbeitung einer großen Datenmenge zu nennen.^[77] Zudem müssen bereits bei Planungsbeginn alle Werte geschätzt und mit den entsprechenden Eintrittswahrscheinlichkeiten gewichtet werden.

4.2.5 Kritik

Im Allgemeinen erweist sich die Bewertung von Handlungsspielräumen als schwierig.^[78] Konventionelle Bewertungsverfahren, wie die Kapitalwertmethode („Now-or-never“-Investitionen^[79]) und die flexible Planung, können diese Problematik nicht adäquat erfassen und stoßen hier an ihre Grenzen. Kritisch zu sehen sind vor allem die nicht explizite Berücksichtigung von Handlungsoptionen bei der Kapitalwertmethode sowie auch die mangelnde Ermittlung von Marktwerten. Als alternatives Bewertungsmodell wird daher in der zeitgenössischen Literatur die Optionspreistheorie herangezogen.

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^[1] Vgl. Specht/Beckmann (1996), S. 2; Servatius (1986), S. 7.

^[2] Vgl. Brockhoff (1989), S. 12 f..

^[3] Vgl. Michel (1987), S. 103.

„[…] we still know very little about technological innovation and its effects on competitive business strategy, except that it can have a profund impact on a business’s chance for long-run survival.” Hofer/Schendel (1978), entnommen aus Reminger (1990), S. 27.

^[4] Weissenberger-Eibl (2004), S. V.

^[5] Vgl. im Folgenden Möhrle (2000), S. 19.

^[6] Vgl. Kuhn (2004), S. 150.

^[7] Vgl. Pfeiffer (1992), S. 1.

^[8] Vgl. Wildemann (1986), S. 1.

^[9] Vgl. Pfeiffer/Dögl/Schneider (1989), S. 101.

^[10] Vgl. Specht/Mieke (2004), S. 95.

^[11] Vgl. Specht/Behrens (2002), S. 85.

^[12] Vgl. Specht/Mieke/Behrens (2003), S. 71.

^[13] Roadmap (engl.): Straßenkarte.

^[14] Vgl. Specht/Frischke/Behrens (2002), S. 72.

^[15] Vgl. im Folgenden Gerybadze (1996), Sp. 2030; Specht/Behrens (2002), S. 86.

^[16] Vgl. Altschuller (1998). Auf Basis von Patentanalysen fand er heraus, dass die Entwicklung technischer Systeme in mehreren Schritten abläuft: statische - kinematische - dynamische und evolutionäre Entwicklung.

^[17] Vgl. Specht/Behrens/Kahmann (2000), S. 42.

^[18] Vgl. Möhrle/Isenmann (2002), S. 3.

^[19] Vgl. Specht/Mieke (2004), S. 97.

^[20] Vgl. Behrens (2004), S. 172; Zweck (2003), S. 25.

^[21] „Das Risiko minimieren durch eine Maximierung der Sicherheit!“ Tunger (2004), S. 437.

^[22] Vgl. Wolfrum (1994), S. 52.

^[23] Vgl. Tschirky (1990), S. 9; Zahn (1986), S. 9.

^[24] Vgl. Jenßen/Klatt (2004), S. 262, 266.

^[25] Vgl. im Folgenden Liebl (1996), S. 3 ff., 25.

^[26] In der Literatur synonym verwendete Begriffe sind u.a. Technologiefrühaufklärung, -früherkennung, Technology Intelligence, Technology Scouting, Technology Watch, Technology Foresight.

^[27] Vgl. im Folgenden Gerybadze (1996), Sp. 2027 f..

^[28] Vgl. Liebl (1996), S. 11.

„The greatest differences between winners and losers were found in the quality of execution of pre-development activities.” Cooper/Kleinschmidt (1994), entnommen aus Herstatt/Verworn (2003), S. 6.

^[29] Vgl. Specht/Mieke/Behrens (2003), S. 71.

^[30] Als wesentliche Methoden gelten: intuitiv-strukturierte Suchverfahren, Methoden der empirischen Analyse und Auswertung erfasster Datenbestände, induktiv-mathematische Verfahren, Kausal- bzw. Systemmodelle; vgl. Gerybadze (1990), S. 72; Gerybadze (1996), Sp. 2030.

^[31] Vgl. im Folgenden Gerybadze (1996), Sp. 2030 f..

^[32] Vgl. Lichtenthaler (2002), S. 31 f..

^[33] Vgl. Specht/Frischke/Behrens (2002), S. 69.

^[34] Vgl. Horváth (1988), S. 4 f..

^[35] Vgl. Metze (1980), S. 1.

^[36] Vgl. im Folgenden Metze (1980), S. 10 f..

^[37] Metze (1980), S. 13.

^[38] Vgl. Gerybadze (1990), S. 72.

^[39] Vgl. im Folgenden Wildemann (1986), S. 1.

^[40] Vgl. Horváth (1988), S. 12.

^[41] Vgl. im Folgenden Wildemann (1986), S. 1.

^[42] Vgl. Hommel/Pritsch (1999), S. 121.

^[43] Vgl. im Folgenden Wöhe (2000), S. 637.

^[44] Vgl. im Folgenden Stöttner (1998), S. 309.

^[45] Vgl. im Folgenden Pflaumer (1995), S. 11.

^[46] Vgl. im Folgenden Hommel/Pritsch (1999), S. 127.

^[47] Vgl. Kühl (1998), S. 7.

^[48] Vgl. Laux (1993), S. 935.

^[49] Vgl. hierzu ausführlich Stöttner (1998), S. 231 ff..

^[50] Vgl. Schmitt (2002), S. 147.

^[51] Vgl. Hölscher (1997).

^[52] Vgl. im Folgenden Hommel/Pritsch (1999), S. 121; Hayes/Abernathy (1989).

^[53] Vgl. im Folgenden Kühl (1998), S. 6 f..

^[54] Vgl. Dixit/Pindyck (1995), S. 106; Kühl (1998), S. 7.

^[55] Vgl. Kühl (1998), S. 7.

^[56] Zur Veranschaulichung siehe hierzu eine Beispielrechnung im Anhang auf Seite 31 f..

^[57] Vgl. Kruschwitz (1990), S. 267.

^[58] Vgl. im Folgenden Götze/Bloech (1995), S. 320.

^[59] Vgl. Wöhe (2000), S. 661.

^[60] Vgl. im Folgenden Adam (1994), S. 326.

^[61] Vgl. im Folgenden Kruschwitz (1990), S. 270 f.; Götze/Bloech (1995), S. 332.

^[62] Vgl. im Folgenden Götze/Bloech (1995), S. 333.

^[63] Vgl. Wöhe (2000), S. 171.

^[64] Vgl. Adelberger/Günther (1982), S. 126.

^[65] Vgl. im Folgenden Hares/Royle (1994), S. 171.

^[66] Vgl. im Folgenden Hommel (2000), S. 14.

^[67] Vgl. Götze/Bloech (1995), S. 339.

^[68] Vgl. im Folgenden Adam (1994), S. 340.

^[69] Vgl. Hommel/Pritsch (1999), S. 128.

^[70] Zur Veranschaulichung siehe hierzu eine Beispielrechnung im Anhang auf Seite 33 ff..

^[71] Vgl. zum Begriff der flexiblen Planung Hax/Laux (1972), S. 319 ff..

^[72] Vgl. Götze/Bloech (1995), S. 349.

^[73] Hax/Laux (1972), S. 326.

^[74] Vgl. Götze/Bloech (1995), S. 351.

^[75] Bekannt aus der Bayesianischen Entscheidungstheorie; basiert auf dem von Bellman formulierten Optimalitätsprinzip der dynamischen Programmierung. Vgl. hierzu Kruschwitz (1990), S. 288 ff..

^[76] Vgl. im Folgenden Hax/Laux (1972), S. 326 ff..

^[77] Vgl. im Folgenden Wöhe (2000), S. 668.

^[78] Vgl. im Folgenden Laux (1993), S. 933.

^[79] „Thus, NPV can be said to recognize the value of embedded deferral options, but only when the options mature immediately.“ Benaroch/Kauffmann (1999), S. 73.