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Wissenschaftliche Texte zu  Earnout

Der Begriff Earnout bezieht sich auf eine Möglichkeit, unterschiedliche Preisvorstellungen bei Unternehmenstransaktionen zu überwinden. Er wird vor allem im Kontext von Mergers & Acquisitions (M&A) verwendet. Earnout-Strukturen ermöglichen es, den Kaufpreis eines Unternehmens an bestimmte Leistungsindikatoren zu knüpfen. Diese Methode wird in der Finanzwirtschaft und im Unternehmensrecht diskutiert.

3  Veröffentlichungen
  • Der Earn-Out-Ansatz in Mergers & Acquisitions Transaktionen
    Titel: Der Earn-Out-Ansatz in Mergers & Acquisitions Transaktionen
    Autor:in: Peter Holzer (Autor:in)
    Fach: BWL - Controlling
    Kategorie: Masterarbeit , 2014 95 Seiten , Note: Gut
    Katalognummer: 296281
    Preis: US$ 42,99
  • Earn-Outs bei Unternehmenstransaktionen
    Titel: Earn-Outs bei Unternehmenstransaktionen
    Autor:in: Alexander Kador (Autor:in)
    Fach: BWL - Investition und Finanzierung
    Kategorie: Hausarbeit , 2012 17 Seiten , Note: 2,0
    Katalognummer: 262635
    Preis: US$ 18,99
  • Earnout-Ansatz: Überwindung unterschiedlicher Preisvorstellungen bei M&A-Transaktionen
    Titel: Earnout-Ansatz: Überwindung unterschiedlicher Preisvorstellungen bei M&A-Transaktionen
    Autor:in: Dipl.-Wirtschaftswissenschaftler Albert M. Riedl (Autor:in)
    Fach: BWL - Investition und Finanzierung
    Kategorie: Diplomarbeit , 2005 106 Seiten , Note: 1,1
    Katalognummer: 120216
    Preis: US$ 42,99

Die Verwendung von Earnout-Strukturen kann dazu beitragen, die Unsicherheit bei der Bewertung von Unternehmen zu reduzieren. Zentrale Theorien in diesem Zusammenhang sind die Prinzipal-Agent-Theorie und die Informationsasymmetrie. Earnout-Modelle werden auch im Rahmen von Due-Diligence-Prüfungen und bei der Verhandlung von Kaufverträgen eingesetzt. Historisch gesehen haben sich Earnout-Strukturen in den 1980er Jahren entwickelt, als Unternehmenstransaktionen zunehmend komplexer wurden. Du findest wissenschaftliche Arbeiten zu diesem Thema als PDF und eBook, viele auch als Print-on-Demand, bei GRIN.

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