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1. Logisch-deduktive Kennzahlensysteme in:

Louis Perridon, Manfred Steiner, Andreas W. Rathgeber

Finanzwirtschaft der Unternehmung, page 636 - 640

16. Edition 2012, ISBN print: 978-3-8006-3991-5, ISBN online: 978-3-8006-4900-6, https://doi.org/10.15358/9783800649006_636

Series: Vahlens Handbücher der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften

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E. Finanzanalyse624 II. Kennzahlensysteme Einzelne Kennzahlen besitzen – wie bereits mehrmals dargelegt wurde – nur eine sehr begrenzte Aussagefähigkeit. Sowohl in der Theorie als auch in der Praxis gibt es daher verschiedene Ansätze, aus den zunächst ungeordnet nebeneinander stehenden Kennzahlen Systeme zu bilden, die bestimmten Zielsetzungen gerecht werden. Bei der Bildung dieser Kennzahlensysteme lassen sich zwei grundsätzlich unterschiedliche Vorgehensweisen unterscheiden. Die erste Gruppe von Kennzahlensystemen, die hier als logisch-deduktive Systeme bezeichnet werden, geht von Spitzenkennzahlen aus, die die betrieblichen Oberziele repräsentieren, und bildet dann auf logisch-deduktivem Wege weitere Kennzahlen im Sinne einer Mittel-Zweck-Hierarchie. Eine empirische Überprüfung der Systeme, ob sie den jeweiligen Analysezielsetzungen optimal entsprechen, findet nicht statt. Die zweite Gruppe von Kennzahlensystemen, die hier als empirisch-induktiv bezeichnet werden, wird dagegen unter Anwendung mathematisch-statistischer Verfahren auf der Grundlage empirischen Datenmaterials gewonnen. Auswahlkriterium für ein Zahlensystem ist dabei, wie gut dieses einer bestimmten Analysezielsetzung genügt. Dominierendes Analyseziel in der Literatur ist bisher die Insolvenzprognose, so dass die empirisch-induktiven Systeme auch als Insolvenzprognosemodelle bekannt sind. 1. Logisch-deduktive Kennzahlensysteme Der Aufbau von Kennzahlensystemen hat sich an den beabsichtigten Funktionen zu orientieren. Grundsätzlich können sie zur betrieblichen Planung, Kontrolle und Steuerung herangezogen werden. Die Kontrolle kann dabei sowohl innerbetrieblich als Vergleich von Soll- mit Istwerten als auch als zwischenbetrieblicher Vergleich erfolgen. Im Bereich der Planung können die Kennzahlen zum einen Prognosewerte, zum anderen Vorgabewerte darstellen. Das bekannteste logisch-deduktive Kennzahlensystem ist das Du-Pont-System of Financial Control. a) Du-Pont-System Das auf die amerikanische Firma Du Pont de Nemours & Co. zurückgehende Kennzahlensystem basiert auf dem Return on Investment als zentraler finanzwirtschaftlicher Zielsetzung der Unternehmung und damit auch als Spitzenkennzahl im System. Die Komponenten des RoI, Kapitalumschlag und Umsatzrentabilität, werden in ihre Bestimmungsfaktoren aufgegliedert. Das investierte Kapital wird dabei nach der Zusammensetzung des Vermögens, der Gewinn in seine Erlös- und Kostenbestandteile zerlegt. Bei interner Analyse auf der Grundlage einer Teilkostenrechnung ergibt sich der Gewinn aus Deckungsbeitrag minus fixe Kosten (vgl. Abbildung E 10).11 Liegt dagegen eine Vollkostenrechnung vor, so ist die Aufspaltung des Gewinns gemäß Abbildung E 11 zweckmäßig. Bei interner Analyse können weitere Verfeinerungen, die auf spezielle Gegebenheiten des jeweiligen Betriebes abstellen, vorgenommen werden. Erfolgt dagegen eine externe 11 Vgl. Staehle, Kennzahlensysteme als Instrumente der Unternehmensführung, 1973, S. 224 f. II. Kennzahlensysteme 625 Finanzanalyse, so steht nur das Datenmaterial aus Bilanz und Gewinn- und Verlustrechnung zur Verfügung, und die Aufspaltung des Gewinns muss auf der Basis von Erträgen und Aufwendungen erfolgen (vgl. Abbildung E 12). Abb. E 10: Du-Pont-System bei Teilkostenrechnung Abb. E 11: Gewinnaufspaltung bei Vollkostenrechnung Abb. E 12: Gewinnaufspaltung aus Positionen der Gewinn- und Verlustrechnung E. Finanzanalyse626 Auch eine Aufteilung in „ordentliches betriebsbedingtes“, „ordentliches betriebsfremdes“ und „außerordentliches“ Ergebnis ist zweckmäßig. Primär stellt das Du-Pont-System auf die Analyse und Kontrolle ab; es ist jedoch auch zur Planung und Integration in die Budgetrechnung vorgesehen. Um diesen Anforderungen zu genügen, wird vorgeschlagen, die Kennzahlen des Systems mindestens für einen Zeitraum von fünf Jahren rückwirkend zu errechnen, um einen ausreichend abgesicherten Zeitvergleich durchführen zu können. Auf dieser Basis lassen sich Prognosewerte für zukünftige Perioden ermitteln. Werden Budgetansätze in das System eingesetzt, so erhält man Soll-Kennzahlen, die als Vorgabewerte fungieren können. Genauso wie der RoI kann auch das Du-Pont-System auf Teilbereiche einer Unternehmung angewandt werden und somit z. B. auch für Abteilungen Richtwerte setzen. b)  Pyramid-Structure-of-Ratios-System Das vom British Institute of Management 1956 vorgeschlagene Kennzahlensystem lehnt sich sehr stark an das Du-Pont-System an und beinhaltet als obersten Erfolgsmaßstab ebenfalls den RoI. Da es aber speziell für den Betriebsvergleich entworfen wurde, werden bei der weiteren Aufspaltung anstelle von absoluten Zahlen, die sich für den Vergleich nicht eignen, Verhältniszahlen verwendet. Es erfolgt jeweils eine Relativierung zum Umsatz (vgl. Abbildung E 13). 12 Vgl. Staehle, Kennzahlensysteme als Instrumente der Unternehmensführung, 1973, S. 225 f. Abb. E 13: Pyramid Structure of Ratios12 II. Kennzahlensysteme 627 c) ZVEI-System Vom Zentralverband der Elektrotechnischen Industrie (ZVEI) in der Bundesrepublik wurde ein sehr detailliertes und umfangreiches Kennzahlensystem entworfen. Es soll sowohl der Analyse im Zeit- und Betriebsvergleich als auch der Planung durch die Schaffung geeigneter Zielgrößen dienen. Das System zerfällt in die zwei Analysekategorien Unternehmenswachstum und -struktur. Die Wachstumsanalyse erfolgt durch Vergleich wichtiger Erfolgsindikatoren. Bei der Strukturanalyse wird die Wirkung des Leverage-Effekts, die im Du-Pont-System außer Ansatz bleibt, mit einbezogen. Primärkennzahl ist daher die Eigenkapitalrentabilität. Analyseschwerpunkte bilden die Rentabilität ausgehend vom RoI, die Ergebnisstruktur, die Kapitalstruktur und die Kapitalbindung. Auf die ausführliche Darstellung des über 100 Kennzahlen umfassenden ZVEI-Systems muss hier verzichtet werden. Abbildung E 14 gibt einen schematischen Überblick über den grundlegenden Aufbau des Kennzahlensystems. Die hier vorgestellten Kennzahlensysteme gehen überwiegend von Daten der Finanzbuchhaltung aus. Dadurch sind die Systeme auch für die externe Finanzanalyse und für den zwischenbetrieblichen Vergleich geeignet. Bei interner Analyse kann mehr auf spezielle Branchenerfordernisse und betriebsindividuelle Gegebenheiten abgestellt werden. Hierbei ist es zweckmäßig, in stärkerem Umfang auf Zahlenmaterial 13 Vgl. Staehle, Kennzahlensysteme als Instrumente der Unternehmensführung, 1973, S. 226 f. Abb. E 14: Grundstruktur des ZVEI-Kennzahlensystems13 E. Finanzanalyse628 der Betriebsbuchhaltung abzustellen. Als innerbetriebliche Zielvorgaben sind meist Mengen- und Zeitgrößen besser geeignet als Finanzdaten, so dass innerbetriebliche Kennzahlensysteme auch diese Dimensionen mit einbeziehen müssen. 2.  Empirisch-induktive Kennzahlensysteme Empirisch-induktive Kennzahlensysteme basieren auf mathematisch-statistischen Tests und Auswahlverfahren. Aus der Vielzahl der Kennzahlen werden mithilfe solcher Verfahren diejenigen ausgewählt und gegebenenfalls verknüpft, die den jeweils gestellten Anforderungskriterien am besten genügen. Zentrales Kriterium ist hierbei die Prognosequalität (Predictive Power) einer Kennzahl. Die meisten empirischen Untersuchungen stellen auf die Qualität der Trennung in „gesunde“ und „kranke“ Unternehmen ab, wobei jedoch die Grenze zwischen „gesund“ und „krank“ graduell sehr unterschiedlich gezogen werden kann. Am operationalsten ist die Gleichsetzung von „krank“ mit insolvenzgefährdet. Bei den bestehenden empirisch-induktiven Kennzahlensystemen wurden daher die Kennzahlen im Hinblick auf ihre Trennfähigkeit zwischen insolvenzgefährdeten und nicht gefährdeten Unternehmen ausgewählt. Eine Darstellung der auf mathematisch-statistische Verfahren gestützten Durchführung der Kennzahlenermittlung kann hier nicht im Detail erfolgen; es sei diesbezüglich auf die Spezialliteratur verwiesen. Vielmehr soll hier der grundsätzliche Ablauf der Kennzahlenermittlung dargestellt und an Beispielen veranschaulicht werden.14 In das empirische Analysematerial sind zwei Gruppen von Unternehmen einzubeziehen: solche, die sich im Beobachtungszeitraum negativ entwickelten, gar insolvent wurden, und solche, die diesen (etwa bezüglich Branche, Betriebsgröße, Rechtsform und Unternehmensalter) vergleichbar sind, aber im selben Zeitraum gesund/solvent blieben. Unter Anwendung mathematisch-statistischer Hilfsmittel sollen nun diejenigen Bilanzkennzahlen und Merkmale ermittelt werden, die die beiden Unternehmensgruppen – solvent und insolvent – am besten voneinander trennen. Der so ermittelte Kennzahlenkatalog kann teilweise reduziert werden, wenn die Kennzahlen, die dasselbe messen, also stark positiv korreliert sind, noch ausgesondert werden. Zurück bleiben die diskriminierendsten, d.h. trennfähigsten Kennzahlen, die weit gehend unabhängig voneinander sind. Denkbar ist darüber hinaus die Zusammenführung der ermittelten Kennzahlen in einer Zuordnungsvorschrift, die die jeweils zu beobachtenden Kennzahlenausprägungen eines Falls zu einem einzigen Kennwert zusammenführt. Abbildung E 15 zeigt eine Auswahl empirisch-induktiver Verfahren zur Unternehmensklassifikation. Im Einzelnen lassen sich die Verfahren der Diskriminanzanalyse, der Mustererkennung und die Künstlichen Neuronalen Netze unterscheiden. Im Folgenden sind nun zwei Ansätze zu unterscheiden: Untersuchungen auf univariater Basis und solche mithilfe multivariater Verfahren. 14 Für eine Übersicht vgl. auch Günther, Scheipers, Ergebnisse der empirischen Insolvenzforschung, 1993.

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Zusammenfassung

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Dieses Lehrbuch und Nachschlagewerk ist das Standardwerk für den gesamten Bereich der Investition und Finanzierung nach deutschem Recht. Neben den wichtigen Methoden der klassischen Finanz- und Investitionstheorie werden auch neue Finanzinstrumente und Erkenntnisse im Bereich der Kapitalmärkte erläutert, sodass dem Leser ein fundierter Überblick über den aktuellsten Stand der Forschung ermöglicht wird.

Aus dem Inhalt

- Management der Vermögensstruktur - Investitionsrechnung und Disposition des Umlaufvermögens

- Wertpapiergeschäfte - Analyse von Aktien und Aktienindizes sowie Wertpapierprogrammentscheidungen und Risikomanagement mit Termingeschäften

- Alternativen der Kapitalaufbringung - Finanzierungsformen, Kapitalstruktur und Verschuldungspolitik

- Finanzanalyse - Kennzahlenanalyse und Kapitalflussrechnung

- Finanzplanung - Kapitalbedarf- und Liquiditätsplanung, Plananpassung und Kontrolle

Die Autoren

Dr. Dr. h.c. Louis Perridon und Dr. Manfred Steiner waren bis zu ihrer Emeritierung Professoren für Betriebswirtschaftslehre an der Universität Augsburg. Dr. Andreas Rathgeber ist Professor am Institut Materials Resource Management und am Kernkompetenzzentrum Finanz- und Informationsmanagement an der Universität Augsburg.