WINGbusiness Heft 04 2019 by WING

ISSN 0256-7830; 52. Jahrgang, Verlagspostamt A-8010 Graz; P.b.b. 02Z033720M

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WING

business

Valuation: Start-ups & Tech-Companies

Beurteilung der PlausibilitĂ¤t von (Startup-) BusinessplĂ¤nen

Bewertung von Startups mittels Realoptionen

Transaction Multiples in HighTech Industries 23

WING Kongress 2020:

KI oder IQ

Arbeitswelt der Zukunft

Die Übernahme menschlicher Entscheidungen durch Algorithmen, die auch ohne den Eingriff von uns Menschen selbst lernen, prägt aktuell unsere Zukunft. Darüber herrscht zumindest aktuell große Einigkeit bei den Entwicklern und Gestaltern technischer Systeme. Künstliche Intelligenz (KI) steckt bereits heute in autonomen Fahrzeugen, lernenden Robotern und zahlreichen Dienstleistungsprozessen, die noch vor wenigen Jahren durch SachbearbeiterInnen ausgeführt wurden. Doch wie sieht die Ausgestaltung konkret aus? Welche Systeme haben das größte Potenzial durch den Einsatz von KI? Wann wird eine flächenmäßige Durchdringung von Unternehmensprozessen mit KI erwartet? Wohin verschieben sich menschliche Eingriffsgrenzen, wenn die Arbeitsteilung sich auch im Entscheidungsbereich verstärkt in Richtung Technik entwickelt? Diese und weitere Fragen diskutieren wir mit Ihnen beim WING-Kongress 2020. Mehr Infos und wie Sie Sponsor werden können finden Sie unter: https://www.wing-online.at/de/kongress

GET-TOGETHER 7. Mai 2020, 19 Uhr Get-Together im Rathaus auf Einladung der Stadt Wien

KONGRESS

8. Mai 2020, 9-17 Uhr TU Wien, Kuppelsaal, 9-17 Uhr

KONGRESS -HEURIGER 8. Mai 2020, 19 Uhr

tba

PILOTFABRIK 9. Mai 2020, 9 Uhr Seestadt, Wien

Editorial

Valuation: Start-ups & Tech-Companies

Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Siegfried Vössner Liebe Leserin, lieber Leser, Sie haben vielleicht die eben stattfindende, heftige Diskussion um die Online-Bewertung von Lehrern mitverfolgt. Neben all der Aufregung und der erfreulichen Diskussion um Transparenz und Qualität unseres Ausbildungssystems, ist zu beobachten, dass es heutzutage üblich geworden ist, alles und jeden/jede zu bewerten. Das beginnt bei Restaurants, Orten, Straßen, Produkten unseres täglichen Bedarfs und reicht bis zu unseren Mitmenschen, Freunden und solchen, die es noch werden könnten. Und weil es so einfach ist, verwendet man am besten dazu Sterne. So können sich Kunden auf einer bequemen 5-Sterne-Skala in mehreren Dimensionen als Gastro- oder Produktkritiker äußern. Wem dies noch zu kompliziert bzw. detailliert ist, der kann seine möglichen persönlichen Bekanntschaften lediglich aufgrund ihres Aussehens, anhand eines Fotos, beurteilen und bei Nichtgefallen durch einfaches „Wegwischen“ gleich am Smartphone aussortieren. „O tempora! O mores!“ hatte schon vor etwas mehr als 2000 Jahren Cicero über den zunehmenden Sittenverfall im alten Rom gewettert. Was er wohl dazu sagen würde? Vielleicht nicht so viel wie man meinen könnte, denn Bewertungen gab es schon immer – Oberflächlichkeit auch. Die Kunst der richtigen, sorgfältigen Bewertung ist Voraussetzung für privaten und geschäftlichen Erfolg. Der Trend zur quantitativen Bewertung hat auch vor der Betriebswirtschaftslehre nicht Halt gemacht – Umsatz, Gewinn, Cashflow etc. bieten sich hierbei an. Doch was ist genau mit „Bewertung“ gemeint? Der Wert für den Käufer selbst oder eher der höchstmögliche Wert für einen Käufer? Hier muss man deutlich zwischen Bewertung zum Zweck des Kaufs oder Verkaufs unterscheiden. Bei der Kaufbewertung steht immer der, beispielsweise an operationalen Zielen festgemachte, Kundennutzen im Vordergrund. Glaubt man an das Konzept der Preisregelung durch Angebot und Nachfrage, Adam Smiths „invisible hands“, ergibt sich der Verkaufspreis demnach von selbst und damit errechnet sich der „Wert“ von selbst. Problem gelöst. Bei all diesen Betrachtungen haben wir aber vernachlässigt, dass wir immer von realen Produkten ausgegangen sind. Hypes, die Marktpreise in unermessliche Höhen getrieben haben, gab es schon im Mittelalter, beispielsweise als während der „Tulpenmanie“ in Holland der Preis für drei Tul-

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penzwiebeln in den Bereich von mehreren Millionen Euros nach heutigem Wert gestiegen ist. Es waren immerhin drei Tulpenzwiebeln und Blüten, die man ansehen konnte. Doch was passiert, wenn es (noch) überhaupt kein reales Angebot gibt, sondern nur einen manchmal irrationalen und jedenfalls immateriellen Hype. Drehen wir das Rad der Zeit ein wenig zurück in die Roaring 1990ies. Damals tauchte diese „andere“ Art von Bewertungsproblemen vermehrt auf. Es entstanden junge Unternehmen, vor allem im Bereich von Hochtechnologie – im Silicon Valley waren dies meist internetbasierte Softwarefirmen. Keine Prototypen, keine Produkte, nur Ideen und begeisterte Gründer. Das anfängliche Marktversagen, das komplette Versagen konventioneller Finanzierungsmechanismen, die über das altbewährte „Friends-Familiy & Fools“ hinausgehen, führte zu einer neuen Finanzierungsphilosophie, dem „Venture-Capital“. Doch dazu braucht man natürlich auch Entscheidungskriterien, die im Endeffekt auf Bewertungen beruhen. Und hier schließt sich der Argumentationskreis zu einer scheinbar unendlichen Schleife. „Sagen Sie, wie entscheiden Sie eigentlich, wen Sie finanzieren und wen nicht?“ frage ich den Chef eines der größten Venture Capital Fonds im Silicon Valley, dem ich gerade eine Einschätzung zur technischen Machbarkeit eines Webbasierten eMarketing Algorithmus für ein von ihm finanziertes Startup präsentiert habe. „Ich habe vieles probiert.“, sagte er, „mittlerweile schaue ich primär auf die Motivation und Zusammensetzung des Gründerteams. Die Machbarkeit beurteile ich danach, ob es den Gründern gelingt, einen Experten in dem Feld für die Idee zu begeistern – beispielsweise durch einen „Letter of Interest“! Und danach setze ich das wichtigste Bewertungstool ein: meine Intuition. Bin ich nach der Präsentation von der Idee begeistert und kommen mir in den Tagen darauf erste Bedenken, ist das ein gutes Zeichen. War es anders herum und ich habe micht erst Nachhinein begeistert, waren unsere Investitionen selten erfolgreich!“ Mittlerweise sind 20 Jahre vergangen, in denen wir eine große Anzahl solcher Startups beobachten konnten – einige wurden äußerst erfolgreiche, klassische Unternehmen, andere gibt es nicht mehr. Wir wissen heute viel mehr über deren Erfolgskriterien. Ein guter Zeitpunkt, um sich zu fragen, ob es heutzutage, bessere und vor allem zuverlässigere Bewertungsmethoden für „Start-ups & Tech Companies“ gibt. Daher haben wir für unser aktuelles WINGbusiness dies auch als Heftthema gewählt, den aktuellen Erkenntnisstand zusammengetragen und in Form von einigen Fachartikeln für Sie aufbereitet. Ich bedanke mich an dieser Stelle ganz besonders bei Univ.Prof. DI Dr. Ulrich Bauer und Ass.Prof. MMag. Dr. Stefan Otto Grbenic und seinem Team vom Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie der TU Graz, für die Unterstützung bei der Zusammenstellung dieses Heftes und hoffe, dass Sie die Beiträge interessant finden. Ich verbleibe im Namen des Redaktionsteams mit freundlichen Grüßen und wünsche Ihnen ein gesegnetes Weihnachtsfest! Ihr Sieg fried Vössner

Top-Thema: Valuation: Start-ups & Tech-Companies Stefan O. Grbenic

Die Eignung der traditionellen Bewertungsverfahren zur Bewertung von Startups und jungen Wachstumsunternehmen Josef Baumüller

Beurteilung der Plausibilität von (Startup-) Businessplänen Stefan O. Grbenic, Timotej Jagric, Rasto Ovin

Bewertung von Startups mittels Realoptionen

Stefan O. Grbenic, Bernd M. Zunk

Bewertung von Startups und jungen Wachstumsunternehmen mittels stochastisch rationalen Bewertungsmodellen Stefan O. Grbenic, Henry van Beusichem, Dejan Spasic, Faruk Dayi

Transaction Multiples in High-Tech Industries

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Inhaltsverzeichnis EDITORIAL

Valuation: Start-ups & Tech-Companies

FÜHRUNG/PROFESSION

Wolfgang Hora, Norbert Kailer Kooperation von Start-Ups mit mittleren und 6 grösseren Unternehmen: Ansatzpunkte zur Sicherung des Kooperationserfolges

LEUTE/KÖPFE Dipl.-Ing. Michael Geiger - berufliche Veränderung

WING-INTERVIEW

Interview mit Dipl.-Ing. Mag. Reinhard Florey Executive Board Member, CFO, OMV Aktiengesellschaft

UNINACHRICHTEN

Matyas (TU Wien) und Vorbach (TU Graz) seit 01.10. Vizerektoren für Lehre

ISAM 2019 an der Yale-University

ÖVIA-Highlights Oktober 2019 – 33. Internationales Instandhaltungsforum und Messestand auf der IN.STAND in Stuttgart

CALL FOR PAPERS

Themenschwerpunkt: "Systems Engineering" in WINGbusiness 01/2020

WING-REGIONAL

Batteriespeicher oder Brennstoffzelle – Synergie oder Konkurrenz?

41. Treffen der Wirtschaftsingenieure von Kärnten und Osttirol, 24. September 2019, KELAG – Kompetenzzentrum, E-Mobilität in Klagenfurt

Michael Kaiser WING-Regional Wien Veranstaltungen

WINGNET

Manfred Stangl

Theresa Passath, Mari Kollegger

Andreas Leitgeb, Georg Micheu

Veränderungen im WINGnet Villach

Johannes Dirnberger

IMC Main Event 2019

IMPRESSUM

Impressum

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Führung/Profession

Foto: Pixabay

Wolfgang Hora, Norbert Kailer

Kooperation von Start-Ups mit mittleren und grösseren Unternehmen: Ansatzpunkte zur Sicherung des Kooperationserfolges

tart-Ups kooperieren zunehmend - nicht nur mit anderen Jungunternehmen. Die Zusammenarbeit mit mittleren und großen Unternehmen gewinnt in den letzten Jahren rasant an Bedeutung. Es vergeht kein Tag ohne einschlägige Medienberichte, obwohl viele Kooperationen aus strategischen Gründen einer Geheimhaltungsvereinbarung unterliegen. Formen und Motive der Kooperation sind sehr unterschiedlich: Beteiligung zur beidseitigen Imageverbesserung, als rein finanzielles Investment oder als Schützenhilfe aufgrund persönlicher Bekanntschaft kommen ebenso vor wie Kooperationen, welche darauf abzielen, an der Fachexpertise von Start-Ups (exklusiv) zu partizipieren oder durch sie an bisher nicht erreichte Ziel- und Kundengruppen zu kommen. Unternehmensinterne Ideen können ohne bürokratische Hemmnisse in ausgegründeten Start-Ups weiterentwickelt werden, woraus durch verkürzte time-to-market ein Wettbewerbsvorteil resultiert. Zunehmend verfolgen Großbetriebe auch das Ziel, durch die

Einbeziehung von Start-Ups Betriebsblindheit abzubauen und die Innovations- und Führungskultur im eigenen Unternehmen zu beflügeln. Die StartUps wiederum setzen auf Skalierung ihres Geschäftsmodelles und Nutzung von Ressourcen der Kooperationspartner (Produktion, Buchhaltung, Personalentwicklung, Rechtsberatung etc.). Größere Unternehmen richten eigene Corporate Incubators unter verschiedensten Bezeichnungen ein. Zunehmend wird Kooperation auch zu einer vielversprechenden Option für kleine und mittlere Unternehmen, die auf „one-to-one“ Basis mit einem bestimmten Start-Up zusammenarbeiten wollen. Regionale Start-Up-Zentren und Inkubatoren beginnen zunehmend einschlägige Kontaktbörsen aufzubauen und spielen als Kooperationsmittler eine bedeutende Rolle. Als Beispiel sei das „Pier 4“-Programm des Linzer High Tech Inkubators tech2b genannt (www.pier4.tech). Für bekannte Leitbetriebe der Region wird hier eine (internationale) Suche nach geeigneten Start-Ups durchgeführt, der gesamte

Such- und Kooperationsprozess wird moderierend begleitet und auch organisatorisch und fachlich unterstützt. Befragungen kooperationserfahrener österreichischer Unternehmen zeigen eine durchgehend positive Bewertung (Abb. 1). Was fördert aus Sicht dieser kooperationserfahrenen Unternehmen eine Zusammenarbeit am meisten? Hier stimmen beide Seiten überein: Eine gemeinsame Vision hinsichtlich der Zusammenarbeit, aber auch Kompatibilität der Visionen, Werte und Leitbilder beider Unternehmen Eine „stimmende Chemie“ und Handschlagqualität Ein ehrlicher und vertrauensvoller Umgang miteinander Kontinuierlicher Informationsaustausch, Setzen von milestones und deren zuverlässige Einhaltung Beidseitiger Imagegewinn durch die Kooperation Darüberhinaus ist es aber für beide Seiten von erfolgskritischer Bedeutung,

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Führung/Profession

Abb. 1: Einschätzung des Kooperationserfolges (Qu.: Kailer et al. 2017)

sich bereits vorab mit einer Reihe von Fragen auseinanderzusetzen. Was genau erwarten Sie sich von einer Kooperation? Geht es um Ressourcen, um erleichterte Zugänge zu neuen Märkten und Zielgruppen, um Aufmerksamkeit bei (potenziellen) Kunden potenziellen MitarbeiterInnen, Reputation, Know-How-Transfer? Welche Ressourcen werden benötigt bzw. können bereitgestellt werden? Streben Sie damit Veränderungen in der Führungskultur und Innovationsfreudigkeit Ihres Unternehmens an? Aber auch: Wie würde sich Ihr Unternehmen ohne diese Kooperation weiter entwickeln? Wie gehen Sie vor, „um sich finden zu lassen“? (Teilnahme an Wettbewerben und Netzwerktreffen, Präsentationen bei Konferenzen, Kontaktaufnahme

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mit Journalisten, mit Inkubatoren und Gründungshelfern, mit Hochschulen, Teilnahme an Hackathons, Ideenwettbewerbe mit finanzieller Förderung etc.) Wie suchen Sie aktiv? (Recherche mit cold call, Kontaktaufnahme zu Inkubatoren und Start-Up-Zentren, Hochschulen, Ausschreibung von/Teilnahme an betriebsspezifischen Wettbewerben). Suchen Sie auch international (auch mit Hilfe von Datenbanken)?

besteht die Bereitschaft, sich auf die deutlich stärker formalisierte Kultur des Großunternehmens einzulassen bzw. umgekehrt die informelle, stärker von Improvisation und Schnelligkeit geprägte Unternehmenskultur des Start-Ups nicht „abzuwürgen“? Speziell für kooperationswillige Start-Ups ist es wichtig, sich vorab auch mit folgenden Fragen auseinanderzusetzen. Gerade Gründerteams sollten sich bereits vorab auf eine gemeinsame Linie einigen:

Ist beiden Seiten hinreichend klar, daß sehr unterschiedliche Unternehmenskulturen aufeinandertreffen werden? In Großunternehmen dauern Entscheidungsprozesse länger, mehr Leute sind beteiligt, Qualitätssicherungssysteme erfordern bestimmte Abläufe, formelle Planungen sind wichtig etc. Inwieweit

Warum wäre gerade dieses Unternehmen für Sie als Kooperationspartner interessant? Und: Warum wären gerade Sie als Kooperationspartner interessant? Arbeiten Sie den Mehrwert und USP heraus (innovatives Produkt, Zugang zu neuen Zielgruppen, exklusive Kontakte, spezielles Fachwissen,

Führung/Profession Entwicklungsgeschwindigkeit…) Die Darstellung Ihres Mehrwertes wird als Bringschuld des Start-Ups eingeschätzt! Vorherige Information über den potenziellen Kooperationspartner wird, wie bei Bewerbungsgesprächen, als selbstverständlich vorausgesetzt. Wollen Sie „Herr im eigenen Haus“ bleiben? Welche Form einer Beteiligung des anderen Unternehmens sind Sie bereit einzugehen? Würden Sie im Falle einer Mehrheitsbeteiligung des Kooperationspartners an Bord bleiben? Wären Sie bereit, auch im anderen Unternehmen in Angestelltenposition zu arbeiten? Wissen Sie, wer im ins Auge gefassten Unternehmen der für Sie richtige Ansprechpartner ist? Viele Großbetriebe haben auf ihrer Homepage eine Kontaktadresse für Start-Ups eingerichtet. Haben Sie eine prägnante Erstinformation zusammengestellt oder einen „Elevator Pitch“ vorbereitet? Bereiten Sie sich professionell auf das Erstgespräch vor: Gut dokumentierte Unterlagen, Visitkarten, Pünktlichkeit, Kleidung….. . Was bieten Sie? Für ein fehlgeschlagenes Erstgespräch gibt es wahrscheinlich keine zweite Chance. Unprofessionelles Auftreten wird als „No-Go“ bewertet. Ein Start-Up birgt als Kooperationspartner eine Reihe von Risiken. Das Überleben am Markt ist kaum abschätzbar. Hinsichtlich Produktqualität und Termintreue gibt es kaum Erfahrungswerte und Referenzen. Die Personaldecke ist meist sehr dünn, Ausfälle oder ein Austritt von Schlüsselpersonen aus dem Unternehmen können nur schwer kompensiert werden. Die Reputation des Partners kann bei einem Fehlschlag beschädigt werden. Können Sie diese Bedenken glaubwürdig entkräften? Welche Ressourcen benötigen Sie vom Partner, um diese Risiken zu verringern und Ihre Stärken weiter auszubauen? Welche Aufgaben könnten Sie abgeben (Administratives, Recht, Personalentwicklung….)? Sollte Ihr Kooperationspartner auf Geheimhaltung oder auf einer Exklusivität der Zusammenarbeit bestehen: Sind Sie dazu bereit?

Wieviel Information sind Sie bereit als Vorleistung in Anbahnungsgesprächen preiszugeben? Welche Kernfakten auf keinen Fall? Gerade in der Frage der Unternehmensbewertung gehen die Meinungen oft deutlich auseinander. Damit ist es sinnvoll, professionelle Expertise beizuziehen. Dies gilt auch für Details der rechtlichen Ausgestaltung von Verträgen. Besonders wichtig in der Zusammenarbeit: Vertrauen Sie – nicht nur, aber auch – auf Ihr Bauchgefühl: Wenn die Chemie nicht stimmt, reflektieren Sie das Projekt nochmals kritisch. Ziehen Sie dabei auch einen professionellen Gesprächspartner (z.B. Coach, Supervisor. Mediator) in Betracht. Professionelles Kooperationsmanagement ist wichtig: Vereinbaren Sie Milestones und passen Sie Ihre (Zwischen)-Ziele laufend an. Und: Halten Sie sich an vereinbarte Termine! Setzen Sie in der Kooperation auf kontinuierlichen Informationsaustausch und einen vertrauensvollen und ehrlichen Umgang miteinander. Aber: Setzen sie auch auf rechtliche Absicherung. Als kooperationsinteressiertes mittleres oder grösseres Unternehmen sollten Sie sich vorab zusätzlich folgende Fragen stellen: Welche Strategie der Kooperation mit Start-Ups verfolgen Sie mittel- und langfristig? Suchen Sie für eine aktuelle Fragestellung ein einschlägig erfahrenes Start-Up (z.B. für die Implementierung eines Online-Shops, Auslagerung von e-Recruiting), suchen Sie gezielt StartUps mit zukunftsträchtigen Produkten bzw. Produktideen, die in Ihre Strategie passen, suchen Sie Start-Ups, mit denen Sie gemeinsam etwas entwickeln wollen oder an die Sie F&E auslagern wollen? Wollen Sie nur in Projektform kooperieren? Mit wie vielen Start-Ups wollen Sie zusammenarbeiten? Ist eine örtliche Nähe für Sie wichtig? Wollen Sie im eigenen Unternehmen einen Corporate Incubator aufziehen? Wollen Sie dabei mit regionalen Inkubatoren o.ä. Gründungshelfern zusammenarbeiten?

Welche generelle Beteiligungsstrategie verfolgen Sie: Keine Beteiligung, eher symbolische Beteiligung zur Unterstützung, oder auf alle Fälle Mehrheitseigentum? Wie erleichtern Sie interessierten Start-Ups die Kontaktaufnahme? Gibt es eine Homepage, einen Ansprechpartner, ein Procedere, dass Anfragen schnell an die zuständige Stelle im Unternehmen weitergeleitet und zügig beantwortet werden? Bestehen Sie auf exklusiver Zusammenarbeit und/oder Geheimhaltung? Sollte die Kooperation nicht klappen (Start-Up verschwindet vom Markt, Schlüsselpersonen gehen, Terminüberschreitungen, Qualitätsmängel etc.): Welche Auswirkungen könnte dies auf Sie haben? Wie können Sie das Start-Up unterstützen, um diese Risiken zu minimieren? Sollen Personen aus Ihrem Unternehmen auch für das Start-Up tätig werden? Dauerhaft oder befristet, hauptamtlich oder nebenbei beratend? Welche Ziele erfolgen Sie damit (fachliche Unterstützung, persönliche Entwicklung der eigenen Mitarbeiter, Auslastung erhöhen etc.)? Soll auch für interessierte eigene Mitarbeitern die Option der Gründung eines Start-Ups (mit Ihrer Unterstützung) ermöglicht werden? Literatur: Hora, W./Gast, J./Kailer, N./Rey-Marti, A./Mas-Tur, A.: David and Goliath: Causes and Effects of Coopetition between Start-Ups and Corporates. In: Review of Managerial Science, Vol. 12, 2018, No. 2, pp. 411-439. Kailer, N./Hora, W.: Zusammenarbeit zwischen Großunternehmen und Start-Ups, Österreichisches Inkubatorennetzwerk AplusB /BMVIT/AWS (Hrsg.). Wien 2017. Kailer N./Kraus S./Hora W.: Kompetenz zur Kooperation - Zusammenarbeit zwischen Start Ups und Großunternehmen in Oberösterreich: Verbreitung, Gestaltungsformen, Erfolgsfaktoren. Rudolf Trauner Stiftung, Linz 2017. Kailer, N./Weiß, G.: Gründungsmanagement kompakt, Linde , Wien, 2018 (6. erw. Aufl.).

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Führung/Profession

Univ.-Prof. Dr.rer. soc.oec Mag.rer.soc.oec. Wolfgang Hora wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Entrepreneurship der Universität Liechtenstein Autoren: Wolfgang Hora, Mag.rer.soc.oec., wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Entrepreneurship der Universität Liechtenstein und selbständiger Unternehmensberater. Er forscht im Bereich Entrepreneurship u.a. in den Themenfeldern Co-opeti-

tion, Digitalisierung und Wachstum von Start-Ups und KMUs sowie Geschäftsmodellinnovation und -transformation. Norbert Kailer, Univ.-Prof. Dr.rer. soc.oec., Vorstand des Instituts für Unternehmensgründung und Unternehmensentwicklung der Johannes

Norbert Kailer Vorstand des Instituts für Unternehmensgründung und Unternehmensentwicklung der Johannes Kepler Universität Linz Kepler Universität Linz, 2. Obmann des akademischen Prä-Inkubators akostart in Linz, psychologischer Berater und Supervisor. Forschungsschwerpunkte: Entrepreneurship, Kompetenzentwicklung, Kooperation Start-Ups & Großunternehmen, Burnout-Prävention, sinnzentrierte Gründung und Führung von Unternehmen.

Leute/Köpfe Dipl.-Ing. Michael Geiger - berufliche Veränderung Dipl.-Ing. Michael Geiger folgt seiner Passion Ski und bricht zu neuen Zielen auf. Nach 15 erfolgreichen Jahren bei Künz in Hard wird er Leiter Vertrieb und Mitglied der Geschäftsleitung bei KÄSTLE in Hohenems. Die weitere Entwicklung und insbesondere Internationalisierung des Unternehmens stehen dabei im Vordergrund. Der Austausch mit Studierenden und der TU-Graz im Rahmen von z.B. Masterarbeiten ist ihm dabei auch in Zukunft wichtig.

Foto: Kästle GmbH

Seit vielen Jahren leitet er den Regionalkreis Vorarlberg, was aufgrund seiner ausgeprägten Reisetätigkeit in der Vergangenheit immer schwieriger wurde. Für ein Wiederaufleben des WING-Regionalkreises Vorarlberg benötigt er die Unterstützung durch engagierte Vorarlberger WING-Absolventen. Interessierte mögen sich bitte mit ihm direkt in Verbindung setzen.

Schwerpunkt-Themen WINGbusiness 2020

Heft 01/2020: „Systems Engineering"

Heft 02/2020: Kongressheft: „KI oder IQ - Arbeitswelt der Zukunft"

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Interview

Interview mit Dipl.-Ing. Mag. Reinhard Florey Executive Board Member, CFO OMV Aktiengesellschaft Wirtschaftsingenieur Foto: OMV AG

Die OMV ist ein internationales, integriertes Öl- und Gasunternehmen mit Aktivitäten im Upstream- und Downstream-Bereich und der Zentrale in Wien. Mit einem Konzernumsatz von über 22,93 Mrd. Euro, einer Produktion von 427 kboe/d und einem Mitarbeiterstand von 20.231 im Jahr 2018 ist die OMV Aktiengesellschaft eines der größten, an der Wiener Börse notierten, Industrieunternehmen in Österreich.

Herr Dipl.-Ing. Florey, Sie sind Wirtschaftsingenieur und haben an der Kunstuniversität Graz auch ein Musikstudium abgeschlossen. Warum wurden Sie Industriemanager und nicht Musiker? Das ist eine Frage, die ich recht häufig gestellt bekomme. Der Treiber liegt darin, dass man versucht möglichst viel zu bewegen, einerseits mit dem, was einem in die Wiege gelegt wurde und andererseits damit, was einem die Ausbildung ermöglicht. Wirklich etwas bewegen und für die Gesellschaft machen kann man als Ingenieur in einem größeren Ausmaß. Das hat mich bewogen, die Karriere in diese Richtung zu lenken. Aber man weiß ja nie, was im Leben auf einen zukommt, und es ist immer gut, wenn man auf zwei Beinen steht. Wie entwickelte sich Ihre Karriere als Wirtschaftsingenieur und wie kamen Sie als Ingenieur in den Finanzbereich? Eine Karriere ist nie vorhersehbar und es gehört auch viel Fortune dazu, sich in konsequenten Schritten weiter bewegen zu können. Ich bin nach dem Studium für fast 7 Jahre zu McKinsey gegangen, mit Standort Wien und Arbeit in ganz Europa, teilweise auch in

Amerika. Meine Tätigkeit als Unternehmensberater hat sich sehr stark auf die Prozessindustrie konzentriert, insbesondere auf die Stahlindustrie, die Papierindustrie sowie die Öl- und Gasindustrie. Nach 15 Jahren Auslandstätigkeit bei den Konzernen ThyssenKrupp und Outokumpu wurde ich 2016 Finanzvorstand des OMV-Konzerns. Als Wirtschaftsingenieur ist man ja insofern bevorzugt, dass man ein technisches Rüstzeug mitbringt, mit dem man im Unternehmen nicht nur die wirtschaftliche Komponente, sondern auch die unternehmerische Seite gestalten und insbesondere in schwierigen Situationen den Zusammenhang zwischen den technischen Herausforderungen und den wirtschaftlichen Implikationen gut erfassen kann. Ich habe in meinem gesamten Berufsleben die Ausbildung als Wirtschaftsingenieur sehr geschätzt, weil sie einem diesen dualen Blick auf die Wertschaffung in der Industrie gibt. Für mich ist die Industrie ein entscheidender Kulturfaktor in Europa, den es zu erhalten und zu verbessern gilt. Das treibt mich an. Sprechen wir vom Unternehmen: Der Klimaschutz und die möglichst rasche Abkehr

von den fossilen Energieträgern dominieren derzeit die öffentliche Debatte. Verliert die OMV mittelfristig ihre Geschäftsgrundlage? Zunächst glaube ich, dass es ein großes Privileg ist, so ein Flaggschiff wie die OMV in Österreich zu haben. Die OMV ist ja nicht nur ein Unternehmen, das sich mit der Förderung und Verarbeitung fossiler Energieträger beschäftigt, sondern ein sehr stark integriertes Unternehmen, das in weiterer Wertschaffung die Kohlenwasserstoffe in Hochqualitätsstoffe umwandelt. Wir produzieren nicht nur Treibstoffe und Gas, sondern stellen aus dem Rohöl auch hochwertige Basisstoffe für Kunststoffe her und erreichen dadurch eine längere und dauerhaftere Wertschöpfungskette. Ist eine Welt ohne Öl und Gas vorstellbar? Aus meiner Sicht nicht, weil diese auch ganz wichtige Rohstoffe für verschiedenste Industrien sind und bei den Entwicklungen in Urbanisierung, im Gesundheitssektor, im Leichtbau von Fahrzeugen eine bedeutende Rolle spielen. Ebenso kann Gas als Heiz- und Brennstoff wesentlich zu einer Reduk-

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Interview tion der CO2-Emissionen beitragen. Aber dabei bleiben wir nicht stehen, mit innovativen Technologien erfindet sich die OMV immer wieder neu. Mit welcher Strategie antwortet die OMV auf die tiefgreifenden Marktänderungen? In dreierlei Hinsicht: Wir wollen von den verschiedenen Energieträgern Gas sehr stark fördern, weil Gas in der CO2-Intensität um 50 % besser ist als Kohle und um 35 % besser ist als Öl. Andererseits wollen wir in der Ölverarbeitung vermehrt zu werthaltigen Kunststoffen gehen und darüber hinaus den Input für die Raffinerien stärker aus einer nachhaltigen Kreislaufwirtschaft generieren. Dies beinhaltet beispielsweise das Co-Processing von biogenen Stoffen gemeinsam mit fossilen, erdölbasierten Ölen oder die ReOil-Technologie, auf die wir stolz sind und mit der wir aus Plastikabfällen hochwertiges synthetisches Rohöl gewinnen können. Darüber hinaus beschäftigen wir uns mit der Infrastruktur, die für die Elektromobilität notwendig ist und mit Technologien zur Gewinnung von Wasserstoff und der chemischen Weiterverarbeitung von CO2, das auch in eine Kreislaufwirtschaft eingebunden werden kann.

mit einer Brennstoffzelle durchsetzen werden. So werden wir in den nächsten 50 Jahren eine Parallelität von Diesel-, Benzin-, Gas-, Elektro- und Wasserstoffgetriebenen Fahrzeugen sehen und die OMV wird sicherlich in allen 5 Technologien als Anbieter zur Verfügung stehen.

sicherheit und Cyber Security im Hinblick auf zunehmende Cloud-Lösungen weiter verbessern. Auch im Einkauf arbeiten wir an neuen Lösungen, wie voll automatisierte Bestellanforderungen oder automatisierte Auktionen für bestimmte, wiederkehrende Ausschreibungen.

Die OMV gehört zu den bedeutenden Werten an der Wiener Börse. Welche Attraktivität bieten Sie Ihren Investoren?

Was sind Ihre Erfolgsfaktoren im Management und welche Führungsprinzipien wenden Sie an?

Die Attraktivität ist erheblich der positiven wirtschaftlichen Entwicklung und dem Wachstum geschuldet und besteht sowohl in einer nachhaltigen Rendite aus Dividenden als auch in der Entwicklung des Aktienkurses. Wir haben unsere progressive Dividendenpolitik in den letzten 4 Jahren mit einer durchschnittlichen Steigerungsrate von fast 20 % pro Jahr bewiesen. Aber auch der Aktienkurs liegt uns sehr am Herzen. Es ist uns seit dem Beginn meiner Tätigkeit gelungen, den Aktienkurs zu verdoppeln. Die OMV-Aktie hat ein hohes Gewicht im ATX. Uns selbst ist die Wiener Börse und der eigene Kapitalmarkt in Österreich ein großes Anliegen, zumal wir auch den österreichischen Staat als einen Ankeraktionär haben.

Zunächst muss man sich klar machen, dass man selbst ein Maßstab ist. Das heißt, Führung durch Vorbild ist ein wichtiger Aspekt. Die wichtigste Führungseigenschaft ist, Überzeugungen weitergeben und Richtungen vorgeben zu können. Zweitens, die Performance eines Unternehmens steht und fällt mit der Qualität seiner Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Man muss sich also über die Führungskräfteentwicklung viele Gedanken machen und einen Gutteil seiner Arbeit dieser Aufgabe widmen. Und das Dritte ist die Balance zwischen Vorwärtsentwicklung und Risikomanagement. Es muss jeder Führungskraft klar sein, dass wir in einem volatilen Umfeld in einer zyklischen Industrie arbeiten, dass es mal rauf und auch mal runter gehen kann, und dass wir bei aller Wachstumsstrategie und bei allem Enthusiasmus bei Übernahme eines neuen Geschäfts immer auch ein gewisses Vorsichtsprinzip im Hinterkopf haben müssen. Das ist auch die Rolle des CFO: Er muss immer auch der Torwart sein, der scharf geschossene Bälle abfangen kann.

Sind die heute in Anwendung befindlichen alternativen Energieträger auch für die OMV interessant?

Welche Modernisierungsprojekte haben Sie in Ihrem Arbeitsbereich vorangetrieben und welche haben Sie vor?

Natürlich, wir sind ja auch ein Betreiber von Wasserstofftankstellen, Elektrotankstellen und Gastankstellen. Wir müssen jedoch sequenziell nach dem Reife- und Verbreitungsgrad der Technologien vorgehen. Der Reifegrad ist bei den gasbetriebenen Fahrzeugen am höchsten. Hier hat der Kunde kurze Ladezeiten, lange Reichweiten, hohe Effizienz der Motoren und man kann sehr schnell eine Skalierung erreichen, wenn die OEMs Fahrzeuge in entsprechender Zahl zur Verfügung stellen. Beim Wasserstoff wird das länger dauern. Hier ist aus meiner Sicht eine Anwendung in Industrien mit hohen Energieverbräuchen zunächst ein Thema für uns, bevor die Anwendung in der Mobiltät kommt, zuerst im Schwerverkehr, dann im PKW-Bereich. Auch in der Elektromobilität werden wir aktiv sein, wobei ich denke, dass sich langfristig Elektromotoren in Verbindung

Das beginnt bei der Finanz, wo wir auf das wertorientierte Management umstellten. Wir haben den Cash Flow auf ein deutlich höheres Niveau gebracht und die Profitabilität des Unternehmens stark verbessert, aber auch die finanzielle Stabilität in Bezug auf den ROACE und das Gearing des Unternehmens haben wir auf ein hervorragendes Niveau gebracht.

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Die größten Innovationen und Veränderungen finden aber im Bereich der Digitalisierung statt. Das beginnt bei Prozessen, die wir mit RoboticsLösungen automatisieren, und geht zu ersten Bereichen, wo wir Machine Learning und Künstliche Intelligenz einsetzen. Die Digitalisierung ermöglicht uns kostengünstiger, schneller und sicherer zu sein. Wir haben die Zeit für unsere Quartalsabschlüsse um ein Drittel gesenkt und wollen die Daten-

Werden in Ihrem Unternehmen Wirtschaftsingenieure eingesetzt und in welchen Bereichen? Es werden viele Wirtschaftsingenieure beschäftigt. Ich persönlich schätze diese Kompetenz, weil sie vielseitig einsetzbar ist. Wirtschaftsingenieure haben durch den Ingenieurhintergrund eine Affinität, technische Geschäfte führen zu können. Dabei ist es wichtig, dass sich die Wertschöpfung auch in den Zahlen niederschlägt. Und das haben Wirtschaftsingenieure auch gelernt. Deshalb werden bei uns in allen Bereichen Wirtschaftingenieure eingesetzt - im Einkauf, in der Finanz, aber auch in den operativen Bereichen Upstream und Downstream.

Interview Welche Anforderungen stellen Sie an die jungen akademischen Berufseinsteiger? Eine Mischung aus traditionellem Arbeitsethos und Enthusiasmus für Neues. Die fundierte Ausbildung ist für uns Voraussetzung, aber auch der Wille zu lernen, Erfahrungen zu machen und sich durch Themen, auch wenn es harte Nüsse sind, durchzukämpfen sind mir ganz wichtig. IT-Wissen spielt eine immer größere Rolle. Digital natives sind bei uns willkommen, denn im Generationswechsel sind wir darauf angewiesen, neue Denkmuster und neue Technologien zu verstehen und in das Unternehmen hineinzubringen. Das lebenslange Lernen im Berufsleben darf nicht nur technisches und wirtschaftliches Wissen beinhalten. Es ist auch ein Lernen im sozialen Bereich. Man sollte bereit sein, ständig dazu zu

lernen, wie sich eine Organisation manifestiert, wie man in einer Organisation arbeitet, wie man auf den Wandel in der Gesellschaft reagiert und welchen Führungsimpact man selbst hat. Führung wird daran gemessen, was umgesetzt und nicht was gesprochen wird. Das ist für mich der wichtigste Lernprozess, in dem wir Ansprüche an unsere jungen Mitarbeiter stellen. Abschließend zum Thema Work-Life-Effectiveness: Wie finden Sie Entspannung von Ihren beruflichen Anforderungen? Das hängt mit meiner Ausbildung zusammen. Ich genieße die Musik und auch das aktive Musik-Machen sehr. Ich bin aber auch das, was man einen Petrolhead nennt, d.h. ich bin ein großer Oldtimer-Fan und bin deshalb auch sicher im richtigen Unternehmen.

Dipl.-Ing. Mag. Reinhard Florey, Wirtschaftsingenieur, 53 Seit 1. Juli 2016: CFO der OMV Aktiengesellschaft, Österreich 2013: CFO & stellvertretender CEO, Outokumpu OYJ, Finnland 2013: EVP für Strategie und Integration, Outokumpu, OYJ, Finnland 2011: CFO, ThyssenKrupp Stainless Global/Inoxum, Deutschland 2009: CFO, ThyssenKrupp Steel Americas, USA 2005: SVP Corporate Mergers & Acquisitions, ThyssenKrupp AG, Deutschland 2002: SVP Corporate Development und M&A, ThyssenKrupp Steel AG, Deutschland 1995: McKinsey & Company, Österreich 1984 - 1994: Studium Wirtschaftsingenieurwesen-Maschinenbau, TU Graz Studium an der Musikhochschule Graz, KUG Das Interview führte Herr Dipl.-Ing. Dr. Hans-Jörg Gress

Uninachrichten

Universitätskarrieren: Matyas (TU Wien) und Vorbach (TU Graz) seit 01.10. Vizerektoren für Lehre Die neue Rektoratsperiode, die mit 01.10.2019 begonnen hat und wieder 4 Jahre dauert, bringt wichtige Karriereschritte für Wirtschaftsingenieure mit sich. An der TU Wien geht Kurt Matyas (Institut für Managementwissenschaften) in seine zweite Amtsperiode als Vizerektor für Studium und Lehre im bewährten Team von Rektorin Sabine Seidler. An der TU Graz übernimmt Stefan Vorbach (Institut für Unternehmensführung und Organisation) von Kollegen Detlef Heck (Institut für Baubetrieb und Bauwirtschaft) das Amt des Vizerektors für Lehre. Seine bisherige Funktion als Studiendekan für Wirtschaftsingenieurwesen-Maschinenbau übernimmt Bernd Zunk (Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie). Weiters wird ab 1.1.2020 Siegfried Vössner (Institut für Maschinenbau- und Betriebsinformatik) die Funktion des stellvertretenden Dekans der Fakultät Maschinenbau und Wirtschaftswissenschaften übernehmen. Damit sind mit Rektor Harald Kainz (Institut für Siedlungswasserwirtschaft und Landschaftswasserbau), Stefan Vorbach und Claudia von der Linden wieder drei Wirtschaftsingenieure im Rektorat der TU Graz vertreten. Der WING gratuliert und wünscht viel Erfolg! Oben: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Kurt Matyas (Foto: Romana Fürnkranz) Unten: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Stefan Vorbach (Foto: Lunghammer)

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Top-Thema

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Stefan O. Grbenic

Die Eignung der traditionellen Bewertungsverfahren zur Bewertung von Startups und jungen Wachstumsunternehmen Die spezifischen Eigenschaften von Startups und jungen Wachstumsunternehmen stellen besondere Herausforderungen an die Bewertungsmethodik. In diesem Beitrag werden die beiden gängigen Bewertungsverfahren – DCFVerfahren und Vergleichsverfahren – hinsichtlich ihrer Eignung zur Bewertung derartiger Unternehmen untersucht. Im Ergebnis zeigt sich, dass beide Verfahren die bewertungsspezifischen Besonderheiten zwar nur zum Teil erfassen, insgesamt – insbesondere die DCF-Verfahren – aber dazu geeignet sind, als methodischer Rahmen für die Bewertung von Startups und jungen Wachstumsunternehmen zu dienen. 1. Einleitung und zentrale Ergebnisse Ausgehend von den spezifischen Eigenschaften von Startups und jungen Wachstumsunternehmen muss sich ein Bewertungskalkül an zukünftigen Cashflows orientieren, einen ausgedehnten Prognosehorizont erfassen, hohe Unsicherheiten und somit auch ein hohes Ausfallsrisiko (Insolvenzrisiko) bzw. auch Chancen in der Unternehmensentwicklung erfassen, eine fundierte Umsatzprognose bereitstellen, die hohe Entscheidungsflexibilität des Managements (der Unternehmenseigner) abbilden und schließlich auch als praktikabel in der Anwendung erweisen. Die Ausführungen in den beiden folgenden Abschnitten zeigen, dass die beiden gängigen Bewertungsverfahren diese zentralen Bewertungsanforderungen wie folgt erfüllen (siehe Tabelle 1):

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2. Charakteristika, bewertungsrelevante Besonderheiten und daraus resultierende Konklusionen für die Bewertung 2.1 Charakteristika Startups und junge Wachstumsunternehmen können einerseits anhand des Unternehmenslebenszykluskonzepts und andererseits anhand von quanti-

tativen Merkmalen charakterisiert werden. Alle Unternehmen durchlaufen einen Entwicklungsprozess, der in mehrere idealtypische Lebenszyklusphasen – das sind die Gründungs- bzw. Anlaufphase, die Wachstumsphase, die Reife- bzw. Stagnationsphase und die abschließende Rückgangsphase – untergliedert werden kann: Startups befinden sich in der Gründungs- bzw. Anlaufphase. Nach

Zentrale Bewertungsanforderungen Orientierung an zukünftigen Cashflows Berücksichtigung eines ausgedehnten Prognosehorizonts Erfassung von hohen Risiken, Chancen und Volatilitäten in der Unternehmensentwicklung Erfassung eines hohen Ausfallrisikos fundierte Umsatzprognose Berücksichtigung der hohen Entscheidungsflexibilität des Managements (der Unternehmenseigner) Praktikabilität der Anwendung

DCF-Verfahren ja ja partiell

Vergleichsverfahren partiell nein nein

partiell partiell partiell

partiell nein nein

partiell

Tabelle 1: Erfüllung der zentralen Bewertungsanforderungen

Top-Thema der Entwicklung der Produkt- und Geschäftsidee erfolgt zunächst die formale Unternehmensgründung. Anschließend werden neben der Produktentwicklung zur Marktreife erste Marketingaktivitäten durchgeführt und das Produkt bzw. die Dienstleistung im Markt eingeführt. Zur Vorbereitung des Leistungserstellungsprozesses müssen die notwendigen Ressourcen (Kapital, Mitarbeiter, Lieferanten etc.) bereitgestellt bzw. entwickelt werden. Startups erzielen in der Regel nur geringe Umsätze bei gleichzeitig hohen Investitionsaufwendungen. Es sind weder umfassende Informationen über die operative Tätigkeit noch vergleichbare Unternehmen am Markt vorhanden; entsprechend ist nur das zukünftige Potenzial für die Bewertung ausschlaggebend. Junge Wachstumsunternehmen haben die Gründungs- bzw. Anlaufphase bereits durchlaufen und befinden sich in der (frühen) Wachstumsphase. Sie haben sich jedoch noch nicht am Markt etabliert, sondern beginnen ihn erst zu durchdringen. Die Umsätze steigen (stark) an, gleichzeitig sind aber weiterhin hohe Investitionsaufwendungen erforderlich. Induziert durch die steigenden Umsatzerlöse werden die Produktionskapazitäten und das Vertriebssystem ausgebaut, die Gewinnschwelle erreicht und erste positive Cashflows erwirtschaftet. Die Unternehmen weisen in dieser Phase einen deutlich höheren Wertzuwachs als in anderen Lebenszyklusphasen auf. Historische Daten über die operativen Tätigkeiten liegen zwar schon in begrenztem Umfang vor, aufgrund der kurzen Historie sowie der dynamischen Entwicklung ist eine Exploration der vergangenen Daten in die Zukunft aber mit großer Unsicherheit behaftet. Es existieren erste Vergleichsunternehmen, die sich auf unterschiedlichen Entwicklungsstufen im Lebenszyklus befinden. Der Wert des Unternehmens wird hauptsächlich durch das zukünftige Wachstum determiniert. Für eine rein quantitative Abgrenzung existieren zwar weder ein allgemein

gültiger Bezugsrahmen noch definitive quantitative Schwellenwerte, es kann jedoch von folgenden Anhaltspunkten ausgegangen werden: Überproportionale Wachstumsrate: Genannt werden z. B. über 15 % organisches Wachstum p. a., 20 % bis 30 % durchschnittliches Umsatzwachstum p. a. oder Wachstumsrate p. a. dividiert durch die gesamtwirtschaftliche Wachstumsrate bzw. durch die Branchenwachstumsrate p. a. > 1. Alter (im Sinne der wirtschaftlichen Existenz): Genannt werden z. B. vom Businessplan bis zum IPO im Median nach 3 Jahren, nicht älter als 5 bis 6 Jahre. Insolvenzwahrscheinlichkeit: Genannt werden z. B. 35 % bis 50 % in den ersten 4 bis 6 Jahren, 50 % bis 65 % in der Gründungsphase und 30 % in der Wachstumsphase. Branchenzugehörigkeit: Vorzugsweise in den Branchen Regenerative Energien, Biotechnologie und Pharmaindustrie, Medizintechnologie und Gesundheit, Telekommunikation, Medien und Unterhaltung, Finanzdienstleistungen, Software, IT-Dienstleistungen, Internet sowie Technologie und Industriedienstleistungen. 2.2 Bewertungsrelevante Besonderheiten und Konklusionen für die Bewertung Die zentralen bewertungsrelevanten Besonderheiten von Startups und jungen Wachstumsunternehmen umfassen die begrenzte Verfügbarkeit von entsprechenden Finanzdaten, die hohe Volatilität der Ein- und Auszahlungen, die hohe Bedeutung immaterieller Vermögensgegenstände, die hohe Bedeutung des Unternehmenswachstums, die Positionierung im wettbewerblichen Kontext gepaart mit einer hohen Handlungsflexibilität des Managements, das hohe Insolvenzrisiko, die ertragsteuerliche Verlustverrechnung sowie die begrenzten Möglichkeiten der Finanzierung und der daraus resultierenden Wirkungen auf die Kapitalstruktur des Unternehmens. Startups und junge Wachstumsunternehmen verfügen über keine bzw. nur wenige Vergangenheitsdaten, auf Basis derer die Ertrags- und Aufwandsgrößen durch Extrapolation in die Zukunft geschätzt werden können.

Die kurzen Zeitreihen gepaart mit einmaligen (Anfangs-)Investitionen sind nicht ausreichend, um anhand der vergangenen Realisationen der zentralen Werttreiber einen nachhaltigen Trend zu isolieren, der als Ausgangsbasis für die Finanzprognosen (Cashflow-Prognosen) der nächsten Jahre verwendet werden kann. Darüber hinaus operieren sie häufig mit neuartigen Geschäftsmodellen in relativ jungen Branchen, sodass auch nicht auf vergleichbare Branchendaten zurückgegriffen werden kann. Die zentrale Herausforderung stellt daher die Prog-nose der mit Unsicherheit behafteten zukünftigen Unternehmensentwicklung dar. Zu Beginn entstehen regelmäßig hohe Auszahlungen (F&E-Aufwendungen, Kapazitätsaufbau, Markterschließungskosten, höhere Stückkosten aufgrund kleinerer Produktionsmengen etc.), die nicht durch Einzahlungen gedeckt sind. Startups und junge Wachstumsunternehmen generieren daher anfänglich regelmäßig negative (operative) Cashflows. Darüber hinaus ist die Prognose der zukünftigen Cashflows aufgrund der hohen Volatilität der Ein- und Auszahlungen schwierig. Die Unsicherheit der Einzahlungen resultiert hauptsächlich aus volatilen Umsätzen, die vom Nachfrage- und Wettbewerberverhalten im noch jungen Markt abhängen. Darüber hinaus erhöhen die fehlenden Erfahrungswerte aus der operativen Tätigkeit über die Preisgestaltung, Margen und die Akzeptanz der Produkte bzw. Dienstleistungen am Markt die Bewertungsunsicherheit. Die Unsicherheit der Auszahlungen resultiert hauptsächlich aus der Unsicherheit über die notwendigen Investitionsauszahlungen für die Erlangung der Marktreife der Produkte bzw. Dienstleistungen. Startups und junge Wachstumsunternehmen verfügen regelmäßig nur über wenige materielle Vermögensgegenstände, da ihr Wert vornehmlich auf immateriellen Werten basiert. Diese werden jedoch oftmals nicht in die Bilanz aufgenommen, sondern sofort als Aufwendungen in der GuV-Rechnung erfasst, wodurch die Gewinne unterschätzt (im Sinne von zu niedrig ausgewiesen) werden. Der Einfluss der Wachstumsrate auf den Unternehmenswert ist bei Startups und jungen Wachstumsunternehmen besonders groß, da der Residualwert

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Top-Thema aufgrund negativer bzw. nur gering positiver Cashflows in der Detailplanungsphase einen sehr hohen Anteil am Unternehmenswert ausmacht. Sie muss daher besonders sorgfältig geschätzt werden. Eine fundierte Bewertung von Startups und jungen Wachstumsunternehmen erfordert eine eingehende Analyse der Wettbewerbssituation sowohl hinsichtlich der Branchenstruktur als auch der unternehmensindividuellen Positionierung. Besondere Herausforderungen ergeben sich dabei daraus, dass einerseits das Marktvolumen und das Marktwachstum nur sehr schwer quantifizierbar und andererseits die Unternehmen aufgrund der dynamischen Branchenentwicklung und der ständigen Veränderungen der knappen Ressourcenkombinationen einem hohen Wettbewerbsdruck ausgesetzt sind. Daraus resultiert, dass das Management (die Unternehmenseigner) einen hohen Grad an Adaptionsfähigkeit und Flexibilität aufweisen muss, damit sich das Unternehmen schnell an die veränderten Rahmenbedingungen anpassen kann. Mangelnde Managementerfahrung sowie fehlende unternehmerische Qualifikation stellen insofern besondere Risikofaktoren dar. Umgekehrt bietet die starke Gründerzentriertheit die Möglichkeit, schnelle und flexible Entscheidungen zu treffen und dadurch die Unternehmensstrategien zeitnah anzupassen. Insgesamt zeigt sich, dass die Handlungsflexibilität des Managements besonders wertrelevant ist, gepaart mit einer asymmetrischen Risikostruktur, welche aus der potenziellen Ausnutzung der Handlungsspielräume im Sinne einer Chance auf zukünftige Erfolge resultiert. Das Insolvenzrisiko ist bei Startups und jungen Wachstumsunternehmen aufgrund der unsicheren Marktgegebenheiten, der mangelnden Möglichkeit zur Begrenzung des Risikos durch Diversifikation aufgrund des begrenzten Produktportfolios und dem begrenzten Zugang zu Finanzierungsquellen und Refinanzierungsmöglichkeiten besonders hoch. In den Anfangsjahren entstehen aufgrund der Verluste ertragsteuerliche Verlustvorträge, die in späteren Perioden mit den dann erwirtschafteten

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Spezifische Charakteristika von Startups und jungen Wachstumsunternehmen  langfristig positive Cashflows zum Fortbestehen notwendig  mangelnde Vergangenheitsdaten und unausgereiftes Rechnungswesen (Planungsinstrumentarium)  hohe Bedeutung immaterieller Vermögensgegenstände  Betrachtung eines langen Zeitraumes bis zum Erreichen einer Phase mit stabilen Wachstumsraten  große Wachstumschancen und hohes Insolvenzrisiko (asymmetrisches Risikoprofil)  negative und volatile Cashflows bei hohem Wettbewerbsdruck  unausgereifte Märkte und hoher Wettbewerbsdruck  hohe operative und finanzielle Risiken  Ressourcenknappheit, Liquiditätsengpässe und Kapitalstruktureinflüsse  Umsatzentwicklung ist entscheidender Werttreiber für den Unternehmenswert  wenige Vergangenheitsdaten und Vergleichsunternehmen  komplexe Zukunftsprognose aufgrund unausgereifter und sich rasch wandelnder Märkte  Handlungsflexibilität des Managements in sich rasch wandelnden Märkten  hohe Abhängigkeit von Qualität und Erfahrung des Managements

Anforderungen an die Bewertungsverfahren Orientierung an Cashflows Zukunftsorientierung mit langem Prognosehorizont

Berücksichtigung von Unsicherheit und Chancen

Abbildung von Ausfallrisiken

theoretisch fundierte Umsatzprognose

Einbeziehung von Handlungsflexibilität

Tabelle 2: Bewertungsrelevante Besonderheiten und Konklusionen für die Bewertung

Gewinnen der späteren Besteuerungszeiträume gegenverrechnet werden können. Während die Verluste daher in den Verlustjahren aufwands- bzw. zahlungsunwirksam bleiben, verringern sie entsprechend die Gewinne bzw. Zahlungsüberschüsse der Folgejahre. Aufgrund der negativen Cashflows haben Startups und junge Wachstumsunternehmen einen hohen Kapitalbedarf. Da die Selbst-/Innenfinanzierung mittels Einbehaltung von Gewinnen ausfällt und die – aufgrund der ertragsteuerlichen Abzugsfähigkeit der Fremdkapitalzinsen werterhöhende Fremdfinanzierung aufgrund fehlender Sicherheiten – nur begrenzt eingesetzt werden kann, muss vorrangig auf die Möglichkeit der Außenfinanzierung durch Zuführung von („teurem“) Eigenkapital zurückgegriffen werden. Dies führt im Ergebnis zu einer hohen Eigenkapitalquote und einer suboptimalen Kapitalstruktur. Darüber hinaus verlangen die externen Eigenkapitalgeber aufgrund des hohen Insolvenzrisikos bei unbeschränkter Haftung des eingesetzten Kapitalbetrages sowie der hohen Unsicherheit über die zukünftige Entwicklung des Unternehmens bei gleichzeitig asymmetrischer Informationsverteilung neben Mitbestimmungsrechten hohe Renditen in Form von langfristigen Kapitalgewinnen. Insgesamt ergibt sich daraus folgendes Bild (siehe Tabelle 2):

3. Anwendbarkeit der traditionellen Bewertungsverfahren Ausgehend von den bewertungsrelevanten Besonderheiten wird im Folgenden die Anwendbarkeit des DCF-Verfahrens und des Vergleichsverfahrens zur Bewertung von Startups und jungen Wachstumsunternehmen diskutiert. 3.1 DCF-Verfahren Grundsätzlich bauen die DCF-Verfahren auf der Portfoliotheorie auf und sind somit theoretisch fundiert; sie eignen sich somit zur Ermittlung von Entscheidungswerten. Trotz der restriktiven Annahmen des CAPM sind sie die derzeit (inter-)national übliche Bewertungsmethode und damit auch „marktmäßig objektiviert“. Orientierung an Cashflows: Die v. a. der Entity-Methode zugrunde liegende vereinfachende Annahme einer in Zukunft konstanten Kapitalstruktur gepaart mit vom Verschuldungsgrad (von der Gesamtverschuldung) unabhängigen Renditeforderungen sowohl der Eigen- als auch Fremdkapitalgeber kann zu signifikanten Bewertungsungenauigkeiten führen. Die damit in Verbindung stehende Vollausschüttungshypothese erübrigt zudem die Analyse, ob der Kapitalbedarf entsprechend der unterstellten Kapitalstruktur auch tat-

Top-Thema sächlich gedeckt werden kann. Dieses Problem kann durch die Verwendung von periodenspezifischen Kapitalkostensätzen bei gleichzeitig periodenspezifischer Bestimmung der Kapitalstruktur gelöst werden; dies ist v. a. bei der APV-Methode und der Equity-Methode relativ gut möglich. Ertragsteuerliche Verlustvorträge können insbesondere durch die Anwendung der Equity-Methode – da diese nicht von der Prämisse eines unverschuldeten Unternehmens ausgeht – in den Bewertungskalkül integriert werden. Zukunftsorientierung mit langem Prognosehorizont: Bei negativen Cashflows in der Detailplanungsphase ist ihr Wertbeitrag zum Unternehmenswert negativ und der Unternehmenswert wird vollständig aus dem schwierig zu bestimmenden Terminal Value bestimmt. Diesem Problem kann durch die maximal mögliche Ausdehnung des Detailplanungszeitraumes, die (möglichst) exakte Bestimmung des Gleichgewichtszustands des Unternehmens an dessen Ende, durch das Abstellen auf eine ewige Rente anstelle einer determinierten Unternehmenslebensdauer sowie durch eine makroökonomisch fundierte Bestimmung der Wachstumsrate in den Cashflows begegnet werden. Berücksichtigung von Unsicherheit und Chancen: Hierbei ergeben sich insbesondere Probleme bei der Bestimmung des Beta-Faktors als auch der Bestimmung des Cashflows. Das CAPM kann für die Bestimmung des unternehmensspezifischen Risikos nur begrenzt herangezogen werden, da einerseits vergleichbare Startups und junge Wachstumsunternehmen häufig zeitlich sehr instabile Betawerte bei gleichzeitig geringem Bestimmtheitsmaß aufweisen und andererseits bei neu entstehenden Branchen gar keine historischen Betas vorliegen. Das grundsätzlich mögliche Spektrum der Erfolgsentwicklung – und damit das Unternehmensrisiko – ist bei Startups und jungen Wachstums-unternehmen wesentlich größer als bei etablierten Unternehmen. Die DCF-Verfahren ermitteln die erwarteten Cashflows auf Basis von Punktschätzungen für deren Werttreiber. Es wird daher die stochastische Ausprägung der Werttreiber induziert durch

deren Unsicherheit vernachlässigt. Dieses Problem kann durch die Implementierung von Simulationstechniken und wahrscheinlichkeitsgewichteten Szenario-Analysen behoben werden, da durch die stochastische Fortschreibung der Werttreiber die asymmetrische Risikostruktur im Bewertungskalkül berücksichtigt werden kann. Damit können unterschiedliche Entwicklungen der Cashflows auf Basis von Verteilungsannahmen der zentralen Werttreiber simuliert und zu einem Erwartungswert der Cashflows verdichtet werden. Problematisch zeigt sich dabei jedoch in der Praxis, dass sowohl die Auswahl der Szenarien als auch die Bestimmung der jeweiligen Eintrittswahrscheinlichkeiten subjektive Elemente enthalten. Abbildung von Ausfallrisiken: Das hohe Ausfallrisiko von Startups und jungen Wachstumsunternehmen kann entweder durch ein entsprechendes Szenario im Cashflow oder durch eine separate Insolvenzbewertung im Bewertungskalkül erfasst werden. Im letzteren Fall werden dazu ein klassischer DCF-Wert unter der Annahme der Unternehmensfortführung sowie ein separater Insolvenzwert berechnet, unter Berücksichtigung der jeweiligen Eintrittswahrscheinlichkeiten gewichtet und zum Unternehmenswert aggregiert. Theoretisch fundierte Umsatzprognose: Die Umsatzprognose muss für einen möglichst langen Detailplanungszeitraum erstellt werden. Sie muss auf einer analytischen Prognose der unternehmensindividuellen Entwicklung (unter Beachtung der „Hockey-StickKurve“) sowie einer makroökonomisch fundierten Branchenanalyse basieren. Besondere Herausforderungen ergeben sich hierbei aufgrund der nur sehr eingeschränkten Möglichkeit zur Extrapolation der zentralen Wert-treiber aus der Vergangenheit. Einbeziehung von Handlungsflexibilität: Die DCF-Verfahren gehen von einer symmetrischen Verteilung der Cashflows aus und abstrahieren von unternehmerischer Flexibilität, sodass sie keine Reaktionen auf unerwartete Marktentwicklungen erlauben. Aus dem höheren Unternehmensrisiko

folgt ein höherer Diskontierungszinssatz, welcher einen geringeren Unternehmenswert zur Folge hat. Durch die starke Fokussierung ausschließlich auf die wertmindernde Wirkung des Risikos werden zukünftige Chancen auf Wertsteigerungen vernachlässigt. Ein derartiges Risikoprofil entspricht aufgrund den (möglichen) Wertbeiträgen aus strategischen Handlungsmöglichkeiten nicht den realen Gegebenheiten von Startups und jungen Wachstumsunternehmen. Diesem Problem kann einerseits durch die Modellierung des Risikos mittels einer Monte-CarloSimulation zur Bestimmung der erwarteten Cashflows begegnet werden, alternativ kann die Unsicherheit auch mit Hilfe einer Rückwärtsrechnung von wahrscheinlichkeitsgewichteten Zukunftsszenarien erfasst werden. 3.2 Vergleichsverfahren Die zur Ermittlung des Multiplikators herangezogenen Marktpreise reflektieren die Zukunftserwartungen der Märkte und damit das wahrgenommene Risiko. Er basiert daher auf aktuellen Marktbewertungen. Dies setzt ein hohes Vertrauen in das Funktionieren der Mechanismen der Märkte voraus, da die Multiplikatoren nur einen relativen Wert des Unternehmens zu den Referenzunternehmen ermitteln und somit keine Informationen darüber liefern, ob ein Markt insgesamt über- oder unterbewertet ist. Das Hauptproblem bei der Anwendung sowohl der Similar Public Company Method als auch der Recent Acquisitions Method ist die Identifikation börsennotierter Vergleichsunternehmen bzw. zeitnaher Referenztransaktionen nicht börsennotierter Unternehmen mit ähnlicher Risikostruktur, ähnlichen Eigenkapitalkosten sowie etwa gleich hohen Wachstumsraten. Daraus resultiert ein erheblicher subjektiver Bewertungsspielraum. Darüber hinaus besteht v. a. auch ein erheblicher Gestaltungsspielraum bei der Wahl des/der Bezugsgröße sowie der Verdichtungsfunktion für den synthetischen Multiplikator. Da Startups und junge Wachstumsunternehmen anfänglich in der Regel negative Cashflows sowie Verluste erzielen, ist eine Anwendung dieser Bezugsgrößen nicht möglich. Es bleibt daher regelmäßig nur der Rückgriff auf Umsatzmultiplikatoren; diese

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Top-Thema liefern jedoch keine Aussagen über die Ertragskraft und die Wachstumschancen des Unternehmens und es bleiben sowohl Investitionserfordernisse als auch die Kapitalkosten unberücksichtigt. Die hohe Insolvenzwahrscheinlichkeit kann einerseits durch eine entsprechende (dann allerdings subjektive) Anpassung des synthetischen Multiplikators oder durch die Auswahl von Referenzunternehmen, welche eine signifikante Ausfallwahrscheinlichkeit aufweisen, erfasst werden. Literaturhinweise: [1] Damodaran, A. 2012. The Dark Side of Valuation. 2nd ed. [2] Bertl A. 2003. Die Bewertung von jungen Wachstumsunternehmen. G. Kofler, B. Polster-Grüll (Hrsg,) Private Equity & Venture Capital. 87-124. [3] Hayn M. 2015. Bewertung junger Unternehmen. V. Peemöller (Hrsg.), Praxishandbuch der Unternehmensbewertung. 6. Aufl. 961-994. [4] Hitchner J. R. 2011. Financial Valuation. 3rd ed. [5] Pinto J. E., Henry E., Robinson T. R., Stowe J. 2015. Equity Asset Valuation. 3rd ed.

[6] Pratt S. P., Niculita A. 2008. Valuing a Business. 5th ed. [7] Rudolf M., Witt P. 2002. Bewertung von Wachstumsunternehmen. [8] Schäfer H., Schässburger B. 2001. Bewertungsmängel von CAPM und DCF bei innovativen wachstumsstarken Unternehmen und optionspreistheoretische Alternativen. Zeitschrift für Betriebswirtschaft 71(1) 85-107. [9] Schildbach T. 2000. Ein fast problemloses DCF-Verfahren zur Unternehmensbewertung. Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 52 707-723 [10] Schwetzler B. 2005. Bewertungsverfahren für Early-Stage-Finanzierungen. C. J. Börner, D. Grichnik (Hrsg.) Entrepreneurial Finance – Ein Kompendium der Gründungs- und Wachstumsfinanzierung. 155-177. [11] Trugman G. R. 2012. Understanding Business Valuation. 4th ed.

Autor: Ass. Prof. MMag. Dr. Stefan O. Grbenic StB CVA

Ass. Prof. MMag. Dr. Stefan O. Grbenic StB CVA Assistant Professor am Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie, TU Graz ist Assistant Professor am Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie an der Technischen Universität Graz. Er ist Leiter der Arbeitsgruppe Management Control, Accounting und Finance. Darüber hinaus ist er Guest bzw. Visiting Professor an der University of Maribor, der University of Twente sowie an der Istanbul Medeniyet University. Herr Dr. Grbenic ist Steuerberater, Certified Valuation Analyst (EACVA und NACVA) sowie allgemein beeideter und gerichtlich zertifizierter Sachverständiger.

Call for Papers Themenschwerpunkt: "Systems Engineering" in WINGbusiness 01/2020 Für die April Ausgabe laden wir Sie herzlich ein, Beiträge zum Themenschwerpunkt "Systems Engineering" einzureichen. Von Interesse sind Beiträge und Forschungstätigkeiten, die sich mit dem Themenfeld Systems Engineering als ganzheitliches Werkzeug zur Systemgestaltung beschäftigen. Unternehmen sehen sich heute in einem komplexen und vernetzten Systemumfeld mit neuen Herausforderungen konfrontiert, die neue, innovative Lösungsansätze in der Produkt- und Serviceentwicklung

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im digitalen Zeitalter erfordern. Wenn Sie interessante Fragestellungen dazu adressieren, wie z.B. die digitale Durchgängigkeit von Produkt- und Prozessdaten, Komplexitätsmanagement von vernetzten Systemen oder kundenorientiertes Anforderungsmanagement, freuen wir uns sehr über Ihre Einreichung. Es interessieren besonders auch industrierelevante Themen, von Startups, KMUs bis zu Großunternehmen. Es werden folgende Beiträge angenommen:

Die Einreichung eines wissenschaftlichen Beitrags in Form eines WINGPapers mit Reviewverfahren. Die Ergebnisse des Reviewverfahrens erhalten Sie 4-8 Wochen nach der Einreichfrist. Bitte senden Sie Ihre Beiträge als PDF an office@wing-online.at.

Annahmeschluss: 07.01.2020

Top-Thema

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Josef Baumüller

Beurteilung der Plausibilität von (Startup-) Businessplänen Die Bewertung junger, zumeist innovativer Unternehmen (Startups) bzw. von einzelnen Unternehmensbereichen ist mit besonderen methodischen Herausforderungen verbunden. Der Businessplan, welcher dem Unternehmens(bereichs) konzept zugrunde liegt, spielt dabei eine bedeutsame Rolle. Daraus resultierend ist somit die Frage, inwieweit dieser eine verlässliche Entscheidungsgrundlage darstellt, ebenso von hoher Bedeutung. In diesem Beitrag werden die etablierten Ansätze zur Beurteilung von Planungsrechnungen näher dargestellt und diskutiert.

1. Businesspläne und deren Bedeutung im Rahmen von Unternehmensbewertungen Für die Bewertung von Startups (bzw. gleichermaßen junger Geschäftsbereiche in bereits etablierten [Groß-]Unternehmen) finden die traditionellen Verfahren der Unternehmensbewertung ebenso Anwendung wie „moderne“ Zugänge, die den Besonderheiten dieser Bewertungsobjekte besser Rechnung zu tragen versprechen. Zu diesen Besonderheiten zählen ausgeprägte Unsicherheiten zu Marktpotential und -reaktion, das Fehlen von Vergangenheits- und oftmals auch Bench-markWerten sowie eine hohe Abhängigkeit der zukünftigen Erfolge vom Gründungs- bzw. Führungsteam des bewerteten Unternehmens. Die dafür erforderlichen Planungsannahmen sind nur mit Schwierigkeiten zu treffen, bestimmen allerdings das Bewertungsergebnis maßgeblich.

Um die damit verbundenen Fragestellungen auf systematische Art und Weise zu adressieren, werden in der Regel Businesspläne ausgearbeitet. Sie fassen die getroffenen Annahmen zusammen und stellen die auf dieser Grundlage prognostizierte Unternehmensentwicklung dar. V.a. in ihren quantifizierten Teilen stellen sie die zentrale Informationsbasis für den größten Teil der Bewertungsverfahren dar, die im Startup-Kontext zur Anwendung gelangen (seien es DCF-Verfahren, traditionelle Multiplikatorenrechnungen oder daran knüpfende Ansätze wie die Venture-Capital-Methode). Da Businesspläne und die darin enthaltenen Plan-Wertansätze damit ein wesentlicher Bestimmungsfaktor z. B. für Kaufpreisfindungs-Prozesse darstellen, ist die Auseinandersetzung mit ihren Inhalten und deren Qualität von großer Bedeutung für alle in den Prozess involvierten Akteure.

Zwar begegnet Businessplänen in weiten Teilen der Literatur Skepsis in puncto Aussagekraft bzw. Relevanz, doch ist zugleich nachgewiesen worden, dass eine hohe Qualität in der Planung einen tatsächlich eintretenden Unternehmenserfolg zumindest begünstigt. Dieser vermeintliche Wider-spruch lässt sich insofern lösen, als zwischen dem Businessplan als Prozess und dem Businessplan als Ergebnis unterschieden wird. Auch wenn es unwahrscheinlich ist, dass ein formulierter Plan tatsächlich in der dokumentierten Form eintritt, zwingt der Prozess seiner Formulierung den Un-ternehmer dazu, sich kritisch mit seinem Geschäftsmodell, seinem Unternehmen und dessen Umfeld auseinanderzusetzen, getroffene Annahmen zu hinterfragen und die formulierten Zielsetzungen hieraus schlüssig abzuleiten. Dies hat nicht zuletzt einen weiteren – nämlich risikominimieren-den – Effekt, der für die Anwendung der

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Top-Thema verschiedenen Bewertungsverfahren eine ebenso bedeutsame Rolle spielt (z. B. im Hinblick auf anwendbare Risikozu- bzw. -abschläge). Unter diesen Gesichtspunkten ist die Frage nach der Plausibilität von Businessplänen gleichermaßen relevant wie für Pläne bereits etablierter Unternehmen. Es erscheint daher naheliegend, auf die für Letztere in der Literatur entwickelten Leitlinien zurückzugreifen. In der jüngeren Vergan-genheit rückte dieses Thema in den Fokus der (Bewertungs-)Literatur und der relevanten Standard Setter; deren Erkenntnisse lassen sich auch im Kontext von Startups gewinnbringend nützen. 2 Ansätze zur Beurteilung der Plausibilität von Businessplänen 2.1 Überblick Die Beurteilung der Plausibilität von Planungsrechnungen, welche die Grundlage für Unternehmensbewertungen darstellen, hat in den vergangenen Jahren besondere Aufmerksamkeit erhalten. Es liegen hierzu unterschiedliche Vorschläge aus der Literatur vor, die jedoch einen hohen Überschneidungsbereich aufweisen. Dies deutet darauf hin, dass letztlich weitgehender Konsens darüber besteht, welchen typischen Problembereichen besonderes Augenmerk beizumessen ist. Normative Leitlinien wurden 2017 durch das Institut der Wirtschaftsprüfer in Deutschland e.V. (IDW) veröffentlicht, dessen Praxishinweis 2/2017 zur „Beurteilung einer Unternehmensplanung bei Bewertung, Restrukturierungen, Due Diligence und Fairness Opinion“ den bisherigen Meinungsstand zusammenfasst und den hohen Stellenwert des Themas für die Praxis weiter verdeutlicht. Darüber hinaus können auch den allgemeiner gehaltenen „Grundsätzen ordnungsgemäßer Planung“ des Bundesverbandes Deutscher Unternehmensberater (BDU) zahlreiche Orientierungspunkte für die Einschätzung entnommen werden, ob Planwerte als plausibel eingestuft werden können. Businesspläne stellen letztendlich nichts anderes als eine Sonderform der Unternehmensplanung dar. Ein „plausibler“ Businessplan, der Grundlage für die Anwendung von Bewertungsverfahren sein kann, kann auf dieser

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Grundlage daher ebenso schlicht als „nachvollziehbar, verständlich, frei von Widersprüchen“ charakterisiert werden. Dies umfasst materielle und formelle Aspekte. Materiell bedeutet in diesem Zusammenhang, dass die Planwerte inhaltlich nachvollziehbar sind. Eine Beurteilung der formellen Plausibilität stellt demgegenüber darauf ab, wie die Werte zustande gekommen sind; dies bedingt u. a. eine Auseinandersetzung mit den zugrunde liegenden Prozessen und (Teil-)Plänen. Beiden Betrachtungsweisen kommt eine gleiche grundlegende Bedeutung zu, d. h., nur solche Businesspläne können als plausibel angesehen werden, welche alle der genannten Kriterien in einem Mindestmaß erfüllen. Die weitergehende Gewichtung der Handlungen zur Plausibilitätsbeurteilung liegt weitgehend im Ermessen des Bewerters; durch die Betonung der prozessualen Aspekte von Businessplänen eines Startups wird freilich auf der formellen Plausibilitätsbeurteilung ein Schwerpunkt liegen, was v. a. Umfang und Tiefgang in den durchgeführten Analysen betrifft. Eine Plausibilitätsbeurteilung im dargestellten Sinne unterscheidet sich von einer Due Diligence dahingehend, als Letztere eine weitaus tiefergehende Analyse darstellt, die in der Regel der Erstellung eines Businessplans oder zumindest dessen Plausibilitätsbeurteilung vorgelagert ist. Im Rahmen einer Due Diligence können zahlreiche Informationen gewonnen werden, die für Letztere von Bedeutung sein können. Sie ist in zeitlicher Hinsicht sowie hinsichtlich der hierin investierten (wei-teren) Ressourcen wesentlich anspruchsvoller. Umgekehrt kann allerdings auch mit dem Instrumentarium der dargestellten Plausibilitätsbeurteilung gewürdigt werden, ob die aus Ersterer getroffenen Ableitungen schlüssig sind. Im Hinblick auf diese wechselseitige, recht unterschiedlich ausgestaltete Beziehung scheint es daher sinnvoll, zwischen Plausibilitätsbeurteilung und Due Diligence zu unterscheiden. Im Nachfolgenden werden die vorherrschenden Auffassungen zur formellen und materiellen Beurteilung der Plausibilität von Unternehmensplänen zusammengefasst. Dabei werden im Besonderen jene Frage- bzw. Problemstellungen diskutiert, die sich im Kontext von Startups stellen.

2.2 Beurteilung der formellen Plausibilität Eine Beurteilung der formellen Plausibilität von Businessplänen umfasst die drei Schwerpunkte der Geschlossenheit (Integration) der (Teil-)Pläne, der rechnerischen Konsistenz und der den Planwerten zugrunde liegenden Planungsprozesse. Der Fokus liegt damit auf Planungssystemen und -prozessen, auf deren Basis die bewertungsrelevanten Planwerte generiert werden. Die Geschlossenheit bzw. Integration eines Businessplans stellt zunächst auf dessen Zahlenteil ab. Dieser soll in Form einer integrierten Unternehmensplanung vorliegen, die drei grundlegende Betrachtungsdimensionen umfasst: Ertragsplanung (Plan-GuV), Liquiditätsplanung (Plan-Geldflussrechnung) und Bilanzplanung (Planbilanz). Eine geschlossene Planung liegt im engeren Sinne dann vor, wenn die rechnerische Konsistenz der drei darin enthaltenen Rechenwerke gewährleistet ist. Dies erfordert, dass eine vollständige GuV vorliegt (d. h. bis zur letzten Ergebnisgröße geplant und nicht wie in der Praxis oft üblich nur bis zum EBIT); eine vollständige Geldﬂussrechnung vorliegt, die wiederum die Veränderung der im Unternehmen vorhandenen liquiden Mitteln vollständig abbildet; eine Bilanz vorliegt, welche die Ergebnisgrößen aus GuV und Geldﬂussrechnung stringent in sich überleitet und sich zu einer Soll-Haben-Gleichheit abschließen lässt (d. h. ohne eingeschobenen Ausgleichsposten oder z. B. den Einsatz der Excel-Zielwertsuchfunktion). Diese rechnerische Mindestanforderung lässt auch Rückschlüsse auf das vorhandene planungstechnische Knowhow im Gründerteam zu. Darüber hinaus ist es notwendig, dass die den Planungsrechnungen zugrunde liegenden Teilpläne (z. B. Umsatz-, Personal-, Investitionspläne) in einem angemessenen Detaillierungsgrad einerseits vorhanden und andererseits miteinander verknüpft sind. Hierbei ist besonders auf die inhärente Plausibilität dieser Teilpläne sowie auf die Konsistenz (Widerspruchsfreiheit) der

Top-Thema getroﬀenen Annahmen (z. B. hinsichtlich Wachstumserwartungen am Markt und die damit verbundenen Konsequenzen für die verschiedenen Teilpläne wie z. B. dem Produktionsplan bzw. für die verschiedenen Elemente der Planungsrechnungen wie z. B. den geplanten Umsatzerlösen, Bestandsveränderungen oder Lagerbeständen) zu achten. Bei einem Businessplan ist in besonderem Maße die Vollständigkeit aller (über die Inhalte traditioneller Unternehmensplanungen teils hinausgehender) Bestandteile und deren Konsistenz bzw. Verknüpfung mit den (rechnerischen) Teilplänen zu würdigen. In der Literatur wird dabei auf fol-gende zehn (Mindest-)Bestandteile abgestellt: Produkt, Markt, Wettbewerb, Marketing, Wertschöpfungskette, Organisation, Unternehmerteam, Realisierungsfahrplan, Unsicherheiten und Finanzplanung. V. a. Umfang und Tiefgang der Marketing- und Organisationsbeschreibungen wird dabei eine hohe Auswirkung auf den erwartbaren Unternehmenserfolg zugebilligt. Auf diesen As-pekten – v. a. wie diese in den Planwerten ihren Niederschlag finden – sollte somit die Aufmerksamkeit liegen. Die Prüfung der rechnerischen Richtigkeit adressiert im Regelfall die Auseinandersetzung mit der Software, welche im Zuge des Planungsprozesses eingesetzt wird. In der Praxis sind hier Excel-basierte Modelle weitverbreitet, die jedoch besonders anfällig für Tipp- oder Formelfehler sind. Eine treﬀsichere Überprüfung würde das manuelle Nachrechnen sämtlicher Teile der Unternehmensplanung und ihrer Verknüpfungen erfordern. Da dies jedoch in der Regel zu aufwendig ist und bereits die Prüfung der Geschlossenheit von Plan-GuV, -Bilanz und -Geldflussrechnung einen wichtigen rechnerischen Plausibilitätscheck darstellt, können stichprobenartige Überprüfungen der modellierten Planungsannahmen als ausreichend erachtet werden. Darüber hinaus finden sich in der Literatur Empfehlungen, die zugrunde liegenden Planungs-Tools anzufordern und „Stress-Tests“ zu unterziehen: Z. B. Extremwerte als Stückpreise der Kostenträger in die Eingabemasken einzutragen bzw. diese Werte gänzlich zu löschen. In einem funktionierenden Planungs-Tool muss dies zu entspre-

chenden Fehlermeldungen führen. Am Markt werden Softwarelösungen angebo-ten, die darauf spezialisiert sind, die formelle Korrektheit von PlanungsTools (v. a. in Form von Excel-Sheets) zu beurteilen. Die beiden zuvor dargestellten Analysen adressieren v. a. die notwendige „technische bzw. rechnerische Planungskompetenz“, die gefordert ist, um einen plausiblen Businessplan erstellen zu können. Darüber hinaus ist auch noch die Ordnungsmäßigkeit des Planungsprozesses zu beurteilen, wodurch die in den Planungsrechnungen enthaltenen Wertansätze erst mit „Leben“ erfüllt werden. Dies umfasst zunächst Beurteilungen zur Analysephase, die der Planung voranging. Diese hat sich mit dem Geschäftsmodell des Unternehmens und den damit in Verbindung stehenden Stärken und Schwächen sowie Chancen und Risiken, die der Ableitung konkreter Wertansätze dienen, zu befassen. Im Besonderen ist dabei auch auf die Verknüpfung zur verfolgten Strategie zu achten. In einem entsprechenden Maße werden diese Analysen (unter Einsatz des entsprechenden betriebswirtschaftlichen Analyseinstrumentariums z. B. zur Branchenanalyse) und die daraus getätigten Ableitungen nachzuweisen sein, um von einem ordnungsgemäßen Planungsprozess ausgehen zu können. Darüber hinaus sind Fragen wie jene zu berücksichtigen, wer in die Erstellung der Businessplanung einbezogen war – d. h., ob sich die dafür erforderliche Expertise in entsprechendem Maße im Businessplan reflektiert findet. Beurteilungsrelevant ist dafür z. B., ob sich alle relevanten Teammitglieder in die Planung einbringen können, wie deren Expertise zu beurteilen ist, und in welchem Umfang auf externe Expertise zurückgegriffen wurde. Weiters ist die gewählte Planungsrichtung (top down, bottom up oder – wie in der Praxis vorherrschend – Gegenstromverfahren) und die Dokumentation der einzelnen Planungsschritte wie des gesamten Planungsprozesses selbst zu würdigen. Zwei Aspekte, die abschließend unter dem Titel der formellen Plausibilität zu würdigen sind, sind einerseits jener, inwieweit der vorgelegte Businessplan aktuell ist, und andererseits, inwieweit er auch vom Management des Startups mitgetragen wird. Insbesondere der zuletzt genannte Aspekt steht als Indiz da-

für, mit welcher Sorgfalt die im Businessplan enthaltenen Wertansätze ermittelt wurden, und welche Verbindlichkeit der darin enthaltenen Maßnahmen für die zukünftigen unternehmerischen Entscheidungen zu erwarten ist (im Gegensatz etwa zu einer wahrgenommenen bloßen „Compliance-Übung“). Eine Beurteilung wird in diesen Punkten v. a. im Rahmen abschließender Gespräche mit dem Management des Bewertungsobjektes selbst möglich sein. Das Augenmerk wird hierbei auf den (nicht zuletzt: dokumentierten) Erläuterungen liegen, die zum Zustandekommen des Businessplans gegeben werden, sowie auf dem im Zuge dessen vermittelte persönliche Committment des Managements bzw. der Unternehmenseigner. 2.3 Beurteilung der materiellen Plausibilität Ansätze zur materiellen Plausibilitätsbeurteilung von Planungsrechnungen stellen im Gegensatz zur formellen Plausibilitätsbeurteilung auf die inhaltliche Vertretbarkeit der Planwerte und der ihnen zugrunde liegenden Prämissen ab. Sie entziehen sich damit aber einem einfachen „Richtig-/FalschSchema“ und erfordern einerseits ein fundiertes Verständnis vom Unternehmen, andererseits aber auch das Treﬀen eines Werturteils durch den Prüfer. An erster Stelle erfolgt in der Regel eine Durchführung von Zeitreihenvergleichen, um die getroﬀenen Zukunftseinschätzungen vor dem Hintergrund der bisherigen Erfahrungswerte zu beurteilen. Hierbei gelangt ein Instrumentarium an Kennzahlen zur Anwendung, welches bereits aus der Abschlussanalyse bekannt ist. Im Kontext von Startups bietet sich jedoch hierfür mangels vorliegender Vergangenheitswerte nur ein begrenzter Anwendungsbereich. Zu denken ist allenfalls an die Einbeziehung früherer Unternehen z. B. durch das Gründerteam, die gescheitert sind, oder der ersten erzielten Ergebnisse des Startups selbst, bevor der Businessplan z. B. als Grundlage zur Verhandlung von (weiteren) Wachstumsfinanzierungen erstellt wurde. Doch auch in diesen Fällen wird die Frage nach der tatsächlichen Vergleichbarkeit bzw. Aussagekraft der Vergangenheitswerte zumindest kritisch zu hinterfragen sein.

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Top-Thema Ein Zeitreihenvergleich, welcher vergleichsweise unproblematisch durchgeführt werden kann, betrifft die Entwicklung von zentralen Kennzahl über den Zeitraum hinweg, der durch die Unternehmensplanung selbst abgedeckt ist. D. h. welche Wachstumsraten, welche Entwicklung in den Margen, Rentabilitäten und Vermögens- sowie Liquiditätsgrößen wird unterstellt? Auch hier steht im Fokus, ob die abgebildete Entwicklung bereits rein in quantitativer Hinsicht realistisch erscheint (Kann z. B. von einer jährlichen Verdoppelung von Gewinnmargen ausgegangen werden? Welche Entwicklung in den verschiedenen Aufwandsintensitäten ist plausibel?); darüber hinaus ist rück-schließend auf die getroffenen Planungsannahmen kritisch zu hinterfragen, ob diese die Entwick-lung der Planwerte hinreichend begründen können. Besondere Aufmerksamkeit ist dabei auf die Ableitung einer etwaigen ewigen Rente bzw. Exit Values am Ende des Planungszeitraumes zu legen.

zentrationstendenzen oder Marktverschiebungen). Ziel ist es, die Auswirkungen dieser Entwicklungen im Marktumfeld (denen in der Regel eine hohe Bedeutung für die erwartbare Unternehmensentwicklung zukommt) auf die Planungsrechnungen und den ihnen zugrunde liegenden Annahmen zu beurteilen; z. B. indem Marktwachstumsprognosen (so vorhanden) mit den Wachstumsannahmen des Bewertungsobjektes verglichen werden. Derartige Analysen sollten aber schon Bestandteil eines vollständigen Businessplans sein, sodass bereits die formelle Plausibilitätsbeurteilung damit befasst ist. Über das Vorhandensein derartiger Analysen hinausgehend umfasst die materielle Plausibilitätsbeurteilung hier jedoch stärker wertende Aussagen sowie die gegebenenfalls ergänzende Hinzuziehung weiterer, nicht im Businessplan selbst enthaltener Indikatoren von (vermuteter) Relevanz.

Was allerdings abschließend zu betonen ist, gerade im Hinblick auf die inhärente und wohl unvermeidbare besondere Unsicherheit, die Planwerten in einem Startup-Kontext innewohnt: Als betonte Dimension ist hierbei der Aspekt der (Selbst-)Kontrolle des Planenden zu sehen, der in einer frühen Phase des Lebenszyklus eines Unternehmens mitunter besonders wichtig ist und die dabei erzielten Ergebnisse mitunter in den Hintergrund treten lässt. D. h. schon das Startup selbst profi-tiert davon, auf die Erarbeitung plausibler Businesspläne zu achten – und die Sicherstellung einer verbindlichen, belastbaren und hinlänglich „ernst genommenen“ Planung hat für (potentielle) Investoren u. ä. Anspruchsgruppen nicht zuletzt eine risikominimierende Wirkung weit über den Zeitpunkt der Erstellung des Businessplans – und der Durchführung einer anlassbezogenen Unternehmensbewertung – hinaus.

3 Fazit

Literaturhinweise:

Der Betriebsvergleich umfasst demgegenüber die Plausibilitätsbeurteilung auf Grundlage von Vergleichszahlen aus den (in der Regel: offengelegten Ist-)Abschlüsse einer definierten peer group. Hierbei ist v. a. an einen Vergleich auf Basis des erreichten ZielZustandes am Ende des abgebildeten Planungszeitraumes zu denken bzw. an einen Vergleich mit bereits dokumentierten Entwicklungslinien anderer Startups. Der damit gewonnene Vorteil der Objektivierung ist jedoch um den Preis des (zentralen) Problems erkauft, diese peer group sachgerecht zu bestimmen. Je höher der Innovationsgrad des Planungsobjektes, desto schwieriger kommt man auf diesem Wege zu einem aussagekräftigen Ergebnis. Die Durchführung von Marktvergleichen umfasst letztlich die Auseinandersetzung mit den Entwicklungen auf den für das Unternehmen wichtigsten Märkten – v. a. auf seinen zentralen Absatz- und Beschaffungsmärkten. Weitergehend sollten aber auch gesamtwirtschaftliche, politische, gesellschaftliche und technologische Entwicklungen in die Betrachtung aufgenommen werden. In der Literatur hervorgehoben werden dazu vorliegende Prognosen zu Indikatoren wie etwa dem BIP, branchenspezifischen Werttreibern oder Marktentwicklungen (z. B. Kon-

„Prognosen sind schwierig, besonders wenn sie die Zukunft betreffen.“ Dieser Spruch, der u. a. Mark Twain, Karl Valentin, Niels Bohr und Winston Churchill zugeschrieben wird, besitzt jedenfalls auch für den Kontext von Businessplänen Gültigkeit und gilt im Kontext von Startups und jungen Unternehmen(sbereichen) umso mehr: Die Relevanz ihrer Businesspläne für Zwecke der Unternehmensbewertung führt trotzdem dazu, dass kein Weg an der Auseinandersetzung mit den darin enthaltenen Inhalten vorbeiführt. Den Startups, die Businesspläne erstellen, vermögen die entwickelten – und im vorliegenden Beitrag vorgestellten – Leitlinien ebenso Orientierung bieten wie anderen Parteien, die sich mit diesen Businessplänen befassen. Letzteres häufig im Rahmen von Unternehmenstransaktionen bzw. zumindest von Kauf bzw. Verkauf einzelner Unternehmensanteile. Die in den Businessplänen enthaltenen Wertansätze gehen in diesem Fall zumeist mittelbar oder unmittelbar in die Unternehmenswertermittlung und weitergehend z. B. in Kaufpreisfindungen ein: Je plausibler einer vorgelegter Businessplan erachtet wird, desto größer wird seine Rolle in den folgenden Preisverhandlungen sein (während anderenfalls auch mit Risikoabschlägen gerechnet werden muss).

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Top-Thema [8] Hayn M. 2015. Bewertung junger Unternehmen. V. Peemöller (Hrsg.) Praxishandbuch der Unternehmensbewertung 6. Aufl. 961-994. [9] Koller T., Goedhard M., Wessels D. 2015. Valuation. 6th ed. [10] Littkemann J., Holtrup M., Schrader C. 2005. Besonderheiten der Bewertung hochinnovativer Unternehmen im Rahmen des Akquisitionscontrollings. Controlling & Management 6(3) 40-57. [11] Mandl G., Purtscher V., Baumüller J. 2013. Zwischenstand zur Überarbeitung des Fachgutachtens KFS/BW1. Institut Österreichischer Wirtschaftsprüfer (Hrsg.) Wirtschaftsprüfer Jahrbuch 2013 315-364. [12] Randerson K., Fayolle A. 2013. Business Project. E.G. Carayannis (Hrsg.) Encyclopedia of Creativity, Invention, Innovation, and Entrepreneurship 171-174. [13] Ripsas S., Zumholz H., Kolata C. 2008. Der Businessplan als Instrument der Gründungsplanung. Working Paper IMB No. 43 12/2008. [14] Schlager J. 2008. Fortführungsprognosen und Fortbestehensprognosen im Rahmen von Prüfungen und Begutachtungen. P. Kern (Hrsg.) Brennpunkte der Wirtschaftsprüfung und des Steuerrechts – Orientierungshilfen für die Praxis 121148.

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Mag. (FH) Josef Baumüller Universitätsassistent am Institut für Revisions-, Treuhand- und Rechnungswesen, WU Wien Autor: Mag. (FH) Josef Baumüller ist Universitätsassistent am Institut für Revisions-, Treuhand- und Rechnungswesen der WU Wien. Neben der Unternehmensbewertung liegen seine Arbeitsschwerpunkte auf den Gebieten der finanziellen und nichtfinanziellen Unternehmensberichterstattung sowie des Controllings. Er publiziert hierzu regelmäßig und lehrt an mehreren österreichischen Hochschulen sowie in der ManagementAusbildung. Zuvor mehrjährige Tätigkeit im Controlling und in der Management-Beratung.

ISAM 2019 an der Yale-University

n der nunmehr 4. Ausgabe fand das diesjährige „International Symposium on Academic Makerspaces“ (ISAM 2019) vom 16. bis 18. Oktober in New Haven / Connecticut statt. Das Symposium wurde von der Yale University sowie dem Olin College of Engineering organisiert und an der Yale University abgehalten. Die ISAM, initiiert durch die Higher Education Makerspace Initiative (Zusammenschluss der Universitäten Berkeley, Case Western Reserve, Georgia Tech, MIT, Olin College, Stanford sowie Yale) hat sich zur weltweit wichtigsten Konferenz zu Themenstellungen rund um akademische Makerspaces entwickelt. Prof. Christian Ramsauer und Mitarbeiter der Arbeitsgruppe Innovation (Dr. Hans Peter Schnöll, Thomas Wildbolz, Andreas Kohlweiss, Patrick Herstätter und Lukas Kreilinger) präsentierten im Rahmen der diesjährigen Konferenz aktuelle Erkenntnisse des

Forschungsprojektes „Enforcing Innovation across Maker, Industry & Research“. In unterschiedlichen Vortragsreihen präsentierten Thomas Wildbolz („Managing Access to Space, Tools, and Machines at the Schumpeter Laboratory for Innovation“), Patrick Herstätter („Product Innovation Project: Experiences and Learnings from 13 Years of Making at Academic Makerspaces“) sowie Andreas Kohlweiss (“Barriers and Need for Action to Enforce Cooperation of Maker, Industry and Research at Academic Makerspaces”) die gemeinsam mit Dr. Hans Schnöll und Prof. Christian Ramsauer verfassten Paper. Ein weiterer Beitrag wurde von Lukas Kreilinger (“Phablabs 4.0 – Motivating Young Students to Choose a STEM Career via Hands-On Workshop Experiences”) in Form eines Posters vorgestellt. Neben einem Videobeitrag mit dem Titel „Schumpeter Lab for Innovation“ bildete die Teilnahme von Prof.

Ramsauer an einer Podiumsdiskussion mit dem Thema „Status and Future of Making“ den Abschluss der Beiträge. Auch 2019 bot die ISAM eine großartige Gelegenheit das Netzwerk rund um die Forschungsaktivitäten in akademischen Makerspaces zu erweitern, Erfahrungen auszutauschen und Information und Einblicke zu sammeln.

Foto: IIM -TU Graz

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Top-Thema

Bewertung von Startups mittels Realoptionen Stefan O. Grbenic, Timotej Jagrič und Rasto Ovin

Abstract

Bewertung von Startups geeignet, als die Anfangsinvestition (z. B. Kauf des Unternehmens oder eines Anteils) im Verhältnis zu den (etwaigen) Folgeinvestitionen gering ist.

Mit dem Realoptionsansatz kann die bei Startups besonders wertrelevante asymmetrische Risikostruktur zwischen Chancen und Risiken in der zukünftigen Unternehmensentwicklung explizit bei der Ermittlung des Unternehmenswerts erfasst werden. In diesem Beitrag wird der modelltheoretische Hintergrund des Realoptionsansatzes dargestellt und er wird auf seine Stärken und Schwächen in der praktischen Anwendung hin untersucht.

In diesem Beitrag wird die Bewertung von Startups mittels dem Realoptionsansatz näher dargestellt. Im Folgenden zweiten Abschnitt werden Realoptionen charakterisiert, die Analogie zu Finanzoptionen hergestellt und zwei gängige Modelle zur finanzwirtschaftlich orientierten Bewertung von Realoptionen beschrieben. Im anschließenden dritten Abschnitt wird die Anwendbarkeit des Realoptionsansatzes zur Bewertung von Startups kritisch gewürdigt.

1. Einleitung

2 Bewertung mittels Realoptionen

Der Unternehmenswert von Startups ist stark von zukünftigen Unsicherheiten und Chancen in der Geschäftsentwicklung geprägt. Dies hat zur Folge, dass die Handlungsund Entscheidungsflexibilität der Unternehmensleitung, d. h. die Möglichkeit, flexibel handeln und Entscheidungen treffen zu können, besonders wertrelevant ist. Die Unternehmensleitung kann ihre Entscheidungen in Abhängigkeit zukünftig eintretender Umweltbedingungen treffen, wobei aber eine Verpflichtung zur Ausübung der Handlungsspielräume nicht besteht. Dadurch ergibt sich für die Unternehmensentwicklung eine asymmetrische Risikostruktur, da durch die rationale Ausübung der Handlungsspielräume die Chance auf zukünftige Erfolge nach oben unbegrenzt ist, das Risiko von zukünftigen Verlusten jedoch systematisch nach unten hin begrenzt werden kann.

2.1 Zum Begriff der Realoption

Die traditionellen Bewertungsverfahren fokussieren vornehmlich auf die Downside-Effekte des unternehmerischen Risikos (d. h. auf die Verlustgefahr). Sie vernachlässigen jedoch die – insbesondere bei Startups aber bedeutsamen – Upside-Effekte (d. h. die Erfolgschancen), da sie nicht in der Lage sind, die Handlungsflexibilität in Form einer positiven Wirkung der Unsicherheit auf die Cashflows – ausgelöst durch den Lerneffekt der Unternehmensleitung infolge eines Zuwachses an Information – derart im Bewertungskalkül abzubilden, dass die Upside-Chancen den Unternehmenswert systematisch erhöhen und die Downside-Risiken verringern. Der Realoptionsansatz ist hingegen in der Lage, auch die Upside-Effekte des Risikos systematisch im Unternehmenswert zu erfassen. Darüber hinaus ist der Optionskalkül auch insofern gut zur

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Ziel des Realoptionsansatzes ist es, den Wert realer Optionen, die durch Investitionen in unternehmerische Handlungsspielräume entstehen, monetär zu quantifizieren. Realoptionen sind Handlungsflexibilitäten, die bei Investitionsprojekten auftreten und darin bestehen, eine Entscheidung über eine zukünftige Investition bzw. Desinvestition auf Basis in der Zukunft zufließender Informationen zu treffen und dadurch auf verschiedene Umweltszenarien alternativ reagieren zu können. Die Unternehmensleitung kann ihre Entscheidungen daher in Abhängigkeit zukünftig eintretender Umweltbedingungen treffen. Die dadurch entstehenden Handlungsspielräume ermöglichen es, flexibel auf sich ändernde Umweltbedingungen zu reagieren bzw. entsprechende Anpassungen in den Investitionsentscheidungen vorzunehmen. Insgesamt weisen Realoptionen folgende konstituierende Eigenschaften auf:  Werthaltigkeit: Realoptionen müssen durch eine vorab getätigte Anfangsinvestition (z. B. Kauf des Startups bzw. eines Geschäftsanteils) geschaffen werden.  Zweckgebundenheit: Die Schaffung einer Realoption ist immer mit einem konkreten, über die Ausgangsinvestition hinausgehenden Investitions- bzw. Desinvestitionszweck verbunden.  Flexibilität: Eine Option beschreibt das Recht, nicht jedoch die Verpflichtung, eine bestimmte Investition oder Desinvestition durchzuführen bzw. diese in die Zukunft zu verschieben.

Top-Thema  Unsicherheit: Die Bewertung von Optionen ist nur in einem unsicheren Marktumfeld mit hoher Investitionsunsicherheit sachgerecht.  Irreversibilität: Das Optionsrecht wird durch Ausübung aufgehoben und die Korrektur der Investitionsentscheidung ist nicht ohne Kosten und ohne zeitlicher Verzögerung möglich.

2.2 Analogie realwirtschaftlicher Projekte (Realoptionen) zu Finanzoptionen Eine irreversible Investition unter Unsicherheit und Handlungsflexibilität ist mit einer Finanzoption vergleichbar. Eine Finanzoption ist ein Terminkontrakt, der dem Inhaber der Option (Long-Position) das Recht – aber nicht die Pflicht – einräumt, zu einem vorher festgelegten Basispreis innerhalb der ebenfalls vorher festgelegten Optionsfrist (bei einer europäischen Option zu einem bestimmten Zeitpunkt) ein Finanzinstrument vom Vertragspartner (Short-Position) zu kaufen (Call) oder an diesen zu verkaufen (Put). Für die Einräumung dieses Ausübungsrechts muss er dem Vertragspartner eine Optionsprämie bezahlen. Bei einer Realoption handelt es sich grundsätzlich um eine Warteoption. Der Inhaber der Option hat die Möglichkeit, durch die Bezahlung der Optionsprämie seine Entscheidung über die Ausübung der Option aufzuschieben, d. h. er kann während der Laufzeit der Option die Entwicklung unsicherer Umweltbedingungen beobachten und dann auf der Grundlage der verbesserten Informationsbasis seine Entscheidung treffen. Wesentliche Arten von Realoptionen äquivalente Finanzoptionen sind: Realoption

Beschreibung

Einstiegsoption

Aus Sicht des Inhabers der Option besteht eine völlig neue Handlungsalternative (z. B. Kauf eines Unternehmens(anteils) oder Errichtung eines Unternehmens). Der Inhaber der Option sichert sich durch eine (Erst-)Investition zur Schaffung kritischer Ressourcen die Chance auf Folgeinvestitionen und Expansion. Der Inhaber der Option sichert sich die Möglichkeit, ein bereits begonnenes, mehrstufiges Investitionsprojekt durch eine Folgeinvestition fortzuführen. Der Inhaber der Option sichert sich die Möglichkeit, ein erfolgloses Investitionsprojekt zu beenden bzw. zum Liquidationswert zu veräußern und so das Verlustrisiko zu begrenzen (z. B. Verkauf eines Unternehmens(anteils) oder

Wachstumsoption

Fortsetzungsoption

Ausstiegs/Abbruchsoption

und

deren

Äquivalente Finanzoption Call

Call

Put

Erweiterungsoption

Einschränkungsoption

Verzögerungsoption

Beschleunigungsoption

Umstellungsoption

Liquidation eines Unternehmens). Der Inhaber der Option sichert sich die Möglichkeit, eine bereits durchgeführte und erfolgreiche Investition auszuweiten (z. B. Kauf weiterer Unternehmensanteile oder Kapazitätserweiterung). Der Inhaber der Option sichert sich die Möglichkeit, eine bereits durchgeführte und erfolglose Investition einzuschränken (z. B. Liquidation von Teilbereichen des Unternehmens oder Einschränkung von Kapazitäten). Der Inhaber der Option sichert sich die Möglichkeit, eine im Moment nicht erfolgversprechende Investition zurück zu stellen. Der Inhaber der Option sichert sich die Möglichkeit, eine (für einen späteren Zeitpunkt geplante) Investition anderen (im Moment weniger Erfolg versprechenden) Investitionen vorzuziehen. Der Inhaber der Option sichert sich die Möglichkeit, die innerhalb eines Investitionsprojekts geschaffenen Kapazitäten nicht nur exklusiv für dieses Investitionsprojekt, sondern auch für alternative Investitionsprojekte einzusetzen.  hinsichtlich der erwarteten Erträge aus dem ursprünglichen Investitionsprojekt  hinsichtlich der erwarteten Erträge aus dem alternativen Investitionsprojekt

Call

Put

Call

Put

Call

Tabelle 1: Arten von Realoptionen und deren äquivalente Finanzoptionen

2.3 Anteilskauf/-verkauf von Startups im Lichte der Realoptionstheorie Aus den dargestellten Analogien zwischen Real- und Finanzoptionen ergeben sich im Hinblick auf (Anteils-)Käufe und -verkäufe von Startups folgende Optionen: Transaktionsvorgang

Realoption

(Anteils-)Kauf bzw. Errichtung Ausweitung eines bestehenden Geschäftsanteils Verringerung eines bestehenden Geschäftsanteils (Anteils-)Verkauf bzw. Liquidation

Erstinvestition Erweiterungsoption

Äquivalente Finanzoption Call Call

Einschränkungsoption

Put

Ausstiegs/Abbruchsoption

Put

Tabelle 2: Äquivalente Real- und Finanzoptionen im Hinblick auf Anteilskäufe und -verkäufe von Startups

Der Erwerb (von Anteilen an) bzw. die Errichtung von Startups sowie die Ausweitung eines bereits bestehenden Geschäftsanteils können als Kauf eines Calls auf die Ausweitung und spätere Vermarktung eines Forschungsvorhabens angesehen werden. Erfolg oder Misserfolg des Forschungsprojekts haben Entweder-oder-

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Top-Thema Charakter fĂźr die Folgeinvestition in die Weiterentwicklung zur Marktreife und die anschlieĂ&#x;ende Vermarktung. Im Folgenden wird die Modellierung als Call nĂ¤her betrachtet.

2.4 Werttreiber von Realoptionen Sofern eine Analogie zwischen der Risiko- und Zahlungsstruktur des realwirtschaftlichen Projekts und einer Finanzoption vorliegt, kĂśnnen alle Werttreiber der Realoption analog in eine Finanzoption ĂźberfĂźhrt werden: Werttreiber Wert des Underlying (Basiswert)

Finanzoption (Call) aktueller Wertpapierkurs

Basispreis (AusĂźbungspreis) des Call

Wertpapierkurs zum Zeitpunkt der AusĂźbung des Call

historische/erwartete/ implizite/zukĂźnftige VolatilitĂ¤t (gemessen Ăźber die Standardabweichung) Laufzeit des Call (Verfallzeit) = Zeitraum, bis zu dessen Ende der Call verfĂ¤llt (d. h. mit der Investitionsentscheidu ng gewartet werden kann) Risikoloser Zinssatz

VolatilitĂ¤t des Wertpapierkurses

Wert der entgangenen ErtrĂ¤ge (OpportunitĂ¤tskosten)

vertraglich vereinbart

z. B. Effektivverzinsung von Bundesanleihen Dividendenaussch Ăźttungen vermindern den Wertpapierkurs am Tag der AusschĂźttung

Reale Call-Option Barwert der Summe der zukĂźnftigen (erwarteten) EinzahlungsĂźberschĂźsse = Barwert der Cashflows Barwert der zukĂźnftigen Investitionsauszahlung zum Zeitpunkt der AusĂźbung des Call = Kaufpreis bzw. Errichtungskosten VolatilitĂ¤t der zukĂźnftigen (erwarteten) EinzahlungsĂźberschĂźsse (mit ihrem Barwert) = VolatilitĂ¤t der Cashflows muss individuell festgelegt werden (z. B. Zeitraum des Detailplanungszeitraumes bzw. Zeitraum, Ăźber den sich der Mehrpreis des Call fĂźr den KĂ¤ufer amortisiert) z. B. Effektivverzinsung von Bundesanleihen aus dem Abwarten resultierende KaufpreiserhĂśhungen (bzw. erhĂśhte Errichtungskosten) sowie Wettbewerbsnachteile, Zinsnachteil spĂ¤ter zuflieĂ&#x;ender Cashflows

Tabelle 3: Ă&#x201E;quivalente Werttreiber von Real- und Finanzoptionen

Bewertungssituation angepasst werden kann. Es ist ein zeitdiskreter Ansatz, der eine endliche Anzahl von Teilperioden der LĂ¤nge ď &#x201E;t betrachtet. Der Wert des Underlying Ă¤ndert sich beim Ă&#x153;bergang von einer Teilperiode zur nĂ¤chsten schrittweise und kann immer nur zwei ZustĂ¤nde (Entweder-Oder) annehmen. Der Wert des Underlying ď &#x2022; kann in diskreten Zeitintervallen ď &#x201E;t entweder mit der Wahrscheinlichkeit p auf ď &#x2022;u steigen oder mit der Gegenwahrscheinlichkeit (1 â&#x20AC;&#x201C; p) auf ď &#x2022;d fallen. Die KursĂ¤nderungen werden daher unter Verwendung der KursĂ¤nderungsfaktoren u bzw. d modelliert. In jeder der betrachteten diskreten Teilperioden ď &#x201E;t gilt also fĂźr ď &#x2022;, dass sich dieser mit der Wahrscheinlichkeit p um den Faktor u und mit deren Gegenwahrscheinlichkeit (1 â&#x20AC;&#x201C; p) um den Faktor d Ă¤ndert, wobei fĂźr die Wertentwicklung der Zusammenhang d < (1 + r) < u gelten muss (zu r siehe im Folgenden). Mit der VolatilitĂ¤t ď ł kĂśnnen der AufwĂ¤rtsfaktor u und der AbwĂ¤rtsfaktor d ermittelt werden. Diese Faktoren sind von der zeitlichen SchrittlĂ¤nge sowie der HĂśhe der VolatilitĂ¤t abhĂ¤ngig und kĂśnnen basierend auf dem Standard-WienerZufallsprozess und der geometrischen Brownâ&#x20AC;&#x2122;schen Bewegung berechnet werden (siehe zu diesen ausfĂźhrlicher den Beitrag zu den rationalen Bewertungsmodellen in diesem Heft). Die Ermittlung des Optionspreises erfolgt durch die Ableitung eines Optionspreisbaums aus dem Wertentwicklungsbaum. Hierzu werden zunĂ¤chst die mĂśglichen Optionswerte am Ende der Laufzeit durch Subtrahieren des vereinbarten Basispreises ď &#x201A; von den mĂśglichen Werten fĂźr ď &#x2022; berechnet. Ein Call ď &#x192; auf ď &#x2022; hat im Binomialmodell am Ende der betrachteten Teilperiode mit einer Wahrscheinlichkeit p den Wert

ď &#x192;u = max(ď &#x2022;u â&#x20AC;&#x201C; ď &#x201A;; 0)

2.5 Methoden zur Bewertung von Realoptionen

(1a)

und mit der Gegenwahrscheinlichkeit von (1 â&#x20AC;&#x201C; p) den Wert

ď &#x192;d = max(ď &#x2022;d â&#x20AC;&#x201C; ď &#x201A;; 0)

(1b)

Aufgrund der bestehenden Analogie von Realoptionen zu Finanzoptionen kĂśnnen fĂźr deren Bewertung auch unmittelbar die Optionspreismodelle zur Bewertung von Finanzoptionen herangezogen werden. Die bekanntesten Optionspreismodelle sind das numerische zeitdiskrete Binomialmodell und das analytische zeitkontinuierliche Bewertungsmodell von Black und Scholes.

Der Optionswert am Beginn der Laufzeit ergibt sich (bei einer europĂ¤ischen Option) als wahrscheinlichkeitsgewichtete Summe der mit dem risikolosen Zinssatz r diskontierten mĂśglichen Optionswerten am Ende der Laufzeit t. Der Wert des Call betrĂ¤gt dann (im einperiodigen Fall):

2.5.1 Binomialmodell

ď &#x192; =

Das Binomialmodell ist ein numerisches Verfahren, das einen offenen LĂśsungsansatz bietet und gut an die reale

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đ?&#x2018;?ď &#x192;đ?&#x2018;˘+(1â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;?)ď &#x192;đ?&#x2018;&#x2018; 1+ďż˝

(2)

Dabei ist zu beachten, dass es sich bei der Wahrscheinlichkeit p um eine Pseudowahrscheinlichkeit

Top-Thema handelt, da sie keine SchĂ¤tzgrĂśĂ&#x;e ist, sondern aus den bereits bekannten GrĂśĂ&#x;en u, d und r errechnet wird: đ?&#x2018;? =

(1+ďż˝)â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2018;

(3)

đ?&#x2018;˘â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2018;

Die Ermittlung des Optionswerts erfolgt immer in AbhĂ¤ngigkeit von der Entwicklung des Basiswerts ď &#x201A; Ăźber die risikoneutrale Wahrscheinlichkeit ď ą. Dadurch sind PrĂ¤ferenzen Ăźber die Entwicklung des Basiswerts nicht relevant. In einem rekombinierenden Binomialbaum lassen sich die Parameter der KursĂ¤nderungen durch đ?&#x2018;˘ = đ?&#x2018;&#x2019; ď łâ&#x2C6;&#x161;ď &#x201E;ďż˝

(4)

bzw.

đ?&#x2018;&#x2018; = đ?&#x2018;&#x2019; â&#x2C6;&#x2019;ď łâ&#x2C6;&#x161;ď &#x201E;ďż˝ =

1 đ?&#x2018;˘

(5)

đ?&#x2018;&#x2019; ď łâ&#x2C6;&#x161;ď &#x201E;ďż˝ â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2018; đ?&#x2018;˘â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2018;

(6)

approximieren (die Gleichungen zeigen die Beziehung zwischen den Auf- und AbwĂ¤rtsbewegungen in einem Binomialgitter und der aktuellen jĂ¤hrlichen VolatilitĂ¤t der Renditen des Basiswerts). Der Wert des Call ergibt sich dann aus:

ď &#x192; = (ď ąď &#x192;đ?&#x2018;˘ + (1 â&#x20AC;&#x201C; ď ą)ď &#x192;đ?&#x2018;&#x2018;)đ?&#x2018;&#x2019; â&#x2C6;&#x2019;ďż˝ď &#x201E;ďż˝

(7)

Da sich die gesamte Laufzeit der Option durch Addition endlich vieler diskreter Teilperioden ergibt, kann bei der Ă&#x153;bertragung der dargestellten einperiodigen Betrachtungsweise auf mehrere Teilperioden zunĂ¤chst ein Wertentwicklungsbaum fĂźr ď &#x2022; abgeleitet werden. Durch Rekursion kann der Wert eines jeden Zeitknotens (d. h. der zeitdiskrete Wert jeder Option) im Binomialbaum mit Hilfe der risikoneutralen Wahrscheinlichkeiten berechnet werden (alternativ kann der Optionswert auch Ăźber ein Hedge- oder Duplikationsportfolio bestimmt werden). Im letzten Zeitknoten des Wertentwicklungsbaums kĂśnnen schlieĂ&#x;lich alle mĂśglichen Werte abgelesen werden, die ď &#x2022; am Ende der Optionslaufzeit t annehmen kann.

2.5.2 Das Modell von Black und Scholes Das Modell von Black und Scholes ist ein analytisches zeitstetiges Verfahren, das eine eindeutig geschlossene, jedoch nur begrenzt modifizierbare LĂśsungsformel bietet. Dabei wird die Annahme einer zeitdiskreten durch eine zeitstetige (kontinuierliche) Zustandsverteilung ersetzt. Bei einer infinitesimal kleinen Schrittfolge der WertĂ¤nderungen des Underlying von einer Teilperiode zur

ď &#x192; = ď &#x2022;đ?&#x2018; ďż˝

ď &#x2022; ď &#x201A;

ďż˝ďż˝ďż˝ďż˝ ďż˝+ ďż˝ďż˝+

ď łâ&#x2C6;&#x161;ďż˝

ď łďż˝ ďż˝

ďż˝ďż˝ďż˝

ďż˝ â&#x20AC;&#x201C; ď &#x201A;đ?&#x2018;&#x2019; â&#x2C6;&#x2019;ďż˝ďż˝ đ?&#x2018; ďż˝

ď &#x2022; ď &#x201A;

ďż˝ďż˝ďż˝ďż˝ ďż˝+ ďż˝ďż˝â&#x2C6;&#x2019;

ď łâ&#x2C6;&#x161;ďż˝

ď łďż˝ ďż˝

ďż˝ďż˝ďż˝

(8)

ďż˝

Mit: N() â&#x20AC;Ś.. kumulierte Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung, d. h. die Zufallsvariable ist ď&#x201A;Ł d ď ł â&#x20AC;Śâ&#x20AC;Ś.. VolatilitĂ¤t, mit der das Underlying im Zeitablauf um die erwartete stetige Wachstumsrate seines Werts schwankt t â&#x20AC;Śâ&#x20AC;Śâ&#x20AC;Ś Laufzeit Da in der Grundform des Modells keine GewinnausschĂźttungen beachtet werden, muss es wie folgt erweitert werden: ď &#x192; = ď &#x2022;đ?&#x2018;&#x2019; â&#x2C6;&#x2019; ď Ş ďż˝ đ?&#x2018; ďż˝

und die risikoneutrale Eintrittswahrscheinlichkeit mit

ď ą =

nĂ¤chsten konvergiert die Binomialverteilung des Binomialmodells daher gegen die Normalverteilung. Der Wert eines (europĂ¤ischen) Calls ď &#x192; ergibt sich dann aus:

ď &#x2022; ď &#x201A;

ďż˝ďż˝ďż˝ďż˝ ďż˝+ ďż˝ďż˝+

ď łâ&#x2C6;&#x161;đ?&#x2018;&#x2021;

ď łďż˝ ďż˝

ďż˝đ?&#x2018;&#x2021;ďż˝

ďż˝ â&#x20AC;&#x201C; ď &#x201A;đ?&#x2018;&#x2019; â&#x2C6;&#x2019;ďż˝ďż˝ đ?&#x2018; ďż˝

ď &#x2022; ď &#x201A;

ďż˝ďż˝ďż˝ďż˝ ďż˝+ ďż˝ďż˝+

ď łâ&#x2C6;&#x161;đ?&#x2018;&#x2021;

ď łďż˝ ďż˝

ďż˝đ?&#x2018;&#x2021;ďż˝

â&#x2C6;&#x2019; ď łâ&#x2C6;&#x161;đ?&#x2018;&#x2021;ďż˝ (9)

Mit: ď Ş â&#x20AC;Śâ&#x20AC;Ś.. GewinnausschĂźttung dividiert durch den aktuellen Wert des Underlying

2.6 Ermittlung des Unternehmenswerts Der Unternehmenswert ergibt sich abschlieĂ&#x;end â&#x20AC;&#x201C; unabhĂ¤ngig vom gewĂ¤hlten Modell â&#x20AC;&#x201C; aus dem fundamentalen Wert des Startups ohne HandlungsflexibilitĂ¤t (d. i. der Barwert der zukĂźnftig erwarteten Cashflows, welcher nicht durch die HandlungsflexibilitĂ¤ten beeinflusst wird) zuzĂźglich eines Portfolios von Realoptionswerten: Unternehmenswert = Fundamentalwert + Realoptionswert

(10)

3 Kritische WĂźrdigung des Realoptionsansatzes zur Bewertung von Startups Der theoretisch fundierte Realoptionsansatz eignet sich als zukunftsorientiertes Konzept zur Bewertung von Investitionsentscheidungen mit erheblicher HandlungsflexibilitĂ¤t. Im Gegensatz zu den traditionellen Bewertungsverfahren kĂśnnen mit Hilfe von Realoptionen die â&#x20AC;&#x201C; bei Startups besonders wertrelevanten â&#x20AC;&#x201C; HandlungsflexibilitĂ¤ten der Unternehmensleitung sowie nicht-lineare Zukunftsperspektiven mit asymmetrischen Risikostrukturen in den Cashflows explizit berĂźcksichtigt werden. Die Unsicherheit wird nicht nur als Risiko fĂźr zukĂźnftige Entwicklungen, sondern auch als Chance interpretiert.

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Darüber hinaus bietet der Realoptionsansatz insbesondere folgende Vorteile:  Er erfüllt die zentralen Bewertungsanforderungen der Zukunftsorientierung, der Cashflow-Orientierung und der Berücksichtigung eines hohen Ausfallrisikos (Insolvenzrisikos).  Vor der Bewertung muss geprüft werden, welche Unternehmensbereiche einen Optionscharakter aufweisen. Dies zwingt zu einer intensiven Unternehmens- und Vergangenheitsanalyse sowohl auf quantitativer als auch auf qualitativer Ebene.  Das Risiko wird nicht nur als den Unternehmenswert verringerndes Gefahrenpotenzial verstanden, sondern als marktbedingtes Unsicherheitspotenzial aufgefasst, das bei situationsgerechtem Management Handlungsflexibilitäten und Marktchancen eröffnet. Durch das Aufzeigen, welcher Teil des Unternehmenswerts einen eher sicheren Charakter aufweist und welcher Teil mit einem höheren Risiko verbunden ist, wird die Transparenz des Unternehmenswerts wesentlich erhöht. Auf der anderen Seite wird die Anwendbarkeit des Realoptionsansatzes zur Bewertung von Startups jedoch v. a. aufgrund der folgenden Probleme eingeschränkt:  Die Fundamentalkritik beruht auf den Grundlagen und Prämissen der Optionspreistheorie selbst. Die zentrale modelltheoretische Prämisse ist die Annahme eines vollkommenen Kapitalmarkts (v. a. vollkommene Information aller Marktteilnehmer, Inexistenz von Steuern und Transaktionskosten, Möglichkeit der beliebigen Kapitalaufnahme und -anlage zum risikolosen Zinssatz, beliebige Teilbarkeit des Underlying sowie Inexistenz von Leerverkaufsbeschränkungen); diese ist für Realoptionen jedoch vollkommen unrealistisch.  Es wird nur auf einen eingeschränkten Planungshorizont abgestellt (aufgrund unsicherer und nur schwer quantifizierbarer Laufzeiten von Realoptionen) und es besteht kein Erfordernis einer fundierten Umsatzprognose.

 Empirische Studien schließlich haben gezeigt, dass der Realoptionsansatz den Unternehmenswert systematisch überschätzt. Abschließend ist festzuhalten, dass der Realoptionswert zwar theoretisch fundiert ist, aber aufgrund der hohen Komplexität und des hohen methodischen Anspruchs bisher in der Bewertungspraxis nur sehr begrenzt Anwendung gefunden hat. Die Problematik der hohen Komplexität wird bei der Kombination von Realoptionen (Verbundoptionen) und bei der Äquivalenz von Optionsmöglichkeiten mehrerer Wettbewerber noch zusätzlich verschärft. Literaturhinweise [1]

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Trigeorgis L. 1996. Real Options: Managerial Flexibility and Strategy in Resource Allocation.

 Es bestehen Schwierigkeiten bei der Bestimmung der Inputparameter (der Wert des Underlying und der Basispreis können im Zeitablauf stochastisch sein; Bestimmung der Entscheidungsstruktur der Unternehmensleitung und der daraus resultierenden Risiken bzw. Chancen; Bestimmung des Ausübungspreises im Voraus; Bestimmung der Volatilität); dadurch entsteht auch die Gefahr eines hohen Grades an Subjektivität in den Bewertungsannahmen und daraus resultierend die Gefahr der Manipulation des Bewertungsergebnisses.

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Top-Thema Ass. Prof. MMag. Dr. Stefan O. Grbenic StB CVA ist Assistant Professor am Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie an der Technischen Universität Graz. Er ist Leiter der Arbeitsgruppe Management Control, Accounting und Finance. Darüber hinaus ist er Guest bzw. Visiting Professor an der University of Maribor, der University of Twente sowie an der Istanbul Medeniyet University. Herr Dr. Grbenic ist Steuerberater, Certified Valuation Analyst (EACVA und NACVA) sowie allgemein beeideter und gerichtlich zertifizierter Sachverständiger. Timotej Jagrič is full professor at the Department for Finance (University of Maribor) and head of the Institute for Finance and Banking. He gives classes on universities in and outside Slovenia and was visiting researcher at Humboldt University of Berlin. He has worked as chairmen of the supervisory board of a reinsurance company, as a member of the Strategic council of the government of the Republic of Slovenia, and as an advisor for many government and other public institutions in CEE region. He is working as consultant in the field of risk management, health economics and artificial intelligence. He received his first PhD from University of Maribor and his second PhD from University of Primorska. He is Certified in Quantitative Risk Management (CQRM). Prof. Dr. Rasto Ovin ist ordentlicher Professor des FWL und aktuell Dekan der DOBA Business School in Maribor, Slowenien. Sein Studium hat er an der Universität Maribor (Diplom), der Universität Zagreb (Magister) und der Universtität Belgrad (Doktor) absolviert. In den Jahren 1991 und 1992 absolvierte er ein darüber hinaus ein post-doktorales Studium an der Universität Marburg an der Lahn. Herr Dr. Ovin forscht und publiziert in den Bereichen Produktionswirtschaft (Auslandsbeziehungen der Industriewirtschaft Jugoslawiens), internationale Finanzwirtschaft (wirtschaftliche Konsequenzen von direkten Auslandsinvestitionen) sowie der institutionalen Analyse und der Transformationspolitik.

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TOP-THEMA

Bewertung von Startups und jungen Wachstumsunternehmen mittels stochastisch rationalen Bewertungsmodellen Stefan O. Grbenic und Bernd M. Zunk

Abstract Die Bewertung von Startups und jungen Wachstumsunternehmen stellt besondere Herausforderungen an die Unternehmensbewertung. In Wissenschaft und Praxis wurden daher spezielle Bewertungsmodelle entwickelt, die den Spezifika dieser Unternehmen Rechnung tragen. In diesem Beitrag wird ein solches Bewertungsmodell – das rationale Bewertungsmodell von Schwartz und Moon – näher dargestellt und auf seine Stärken und Schwächen sowie hinsichtlich seiner Anwendbarkeit untersucht.

1. Einleitung Die spezifischen Eigenschaften von Startups und jungen Wachstumsunternehmen stellen besondere Herausforderungen an die Ermittlung des Unternehmenswerts bzw. den Wert eines Geschäftsanteils. Der Bewertungskalkül muss insbesondere in der Lage sein, sich an zukünftigen Cashflows zu orientieren, einen ausgedehnten Prognosehorizont zu erfassen, hohe Unsicherheiten und somit auch ein hohes Ausfallsrisiko (Insolvenzrisiko) bzw. auch Chancen in der Unternehmensentwicklung zu erfassen, eine fundierte Umsatzprognose bereitzustellen sowie die hohe Entscheidungsflexibilität des Managements (der Unternehmenseigner) abzubilden; schließlich muss sich der Bewertungskalkül im Hinblick auf die Zeitpräferenz sowie das Wirtschaftlichkeitspostulat der Bewertung auch als praktikabel erweisen. Da der Unternehmenswert von Startups und jungen Wachstumsunternehmen stark von zukünftigen Risiken und Chancen geprägt wird, ist die Modellierung dieser Unsicherheiten ein zentraler Bestandteil der Wertermittlung. Die Berücksichtigung ferner Zukunftsaussichten und Erfolgspotenziale muss über Cashflows basierend auf einer fundierten und belastbaren Umsatzprognose erfolgen. In dieser müssen sowohl die hohe Entscheidungsflexibilität des Managements (der Unternehmenseigner) als auch das hohe Ausfallrisiko des Unternehmens berücksichtigt werden. Die dargestellten Spezifika von Startups und jungen Wachstumsunternehmen werden von den traditionellen Bewertungsverfahren nur teilweise (in unterschiedlichem Aus-

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maß) im Bewertungskalkül erfasst. Daher wurden in Wissenschaft und Praxis alternative Bewertungsmodelle entwickelt, die diesen Besonderheiten spezifisch Rechnung tragen. Zu diesen Alternativen zählen – beispielsweise neben dem Realoptionsansatz oder der eher praxisorientierten Venture Capital-Methode – stochastisch rationale Bewertungsmodelle. In diesem Beitrag wird ein solches Bewertungsmodell – das rationale Bewertungsmodell von Schwartz und Moon – näher dargestellt. Im folgenden zweiten Abschnitt wird der Bewertungskalkül beschrieben, im daran anschließenden dritten Abschnitt werden die Stärken und Schwächen des Modells analysiert und es wird auf seine Anwendbarkeit zur Bewertung von Startups und jungen Wachstumsunternehmen hin untersucht.

2. Das stochastisch rationale Bewertungsmodell von Schwartz und Moon 2.1 Modelltheoretische Grundlagen Das rationale Bewertungsmodell von Schwartz und Moon ist ein simulationsbasiertes Verfahren, bei dem eine Bandbreite möglicher Entwicklungspfade für den Unternehmenswert simuliert wird. Dabei werden explizit die unsicheren Erwartungen über die zukünftige Entwicklung der zentralen Werttreiber des Unternehmenswerts in den Bewertungskalkül einbezogen. Die zentralen Werttreiber werden als zeitstetige stochastische Prozesse modelliert und für einen relativ langen Zeithorizont in die Zukunft simuliert. Der Unternehmenswert wird durch Diskontierung zukünftiger Cashflows in Abhängigkeit von stochastisch modellierten sowie weiteren deterministischen Parametern unter einem risikoneutralen Wahrscheinlichkeitsmaß ermittelt. Ein stochastischer Prozess beschreibt die Wertentwicklung von Zufallsvariablen im Zeitablauf. Bei einem zeitstetigen stochastischen Prozess kann die Zufallsvariable in einem Zeitraum beliebig oft ihre Ausprägung ändern. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der zukünftigen Ausprägungen hängen dabei (bei Anwendung des zeitstetigen stochastischen Standard-Wiener-Zufallsprozesses; dieser hat einen Drift von 0 und eine Varianz von 1) nur vom aktuellen Wert der Variablen – und nicht von Vergangenheitswerten – ab. Aus dem Standard-Wiener-Zufallsprozess kann die arithmetische Brown’sche Bewegung mit Drift x und Volatilität x konstruiert werden. Der Drift gibt dabei den erwarteten ab-

TOP-THEMA soluten Zuwachs und die VolatilitĂ¤t die SchwankungsintensitĂ¤t der zugrundeliegenden Variablen x(t) an. Die Dynamik des Standard-Wiener-Zufallsprozesses bei marginaler Ă&#x201E;nderung der Zeit dt betrĂ¤gt dď ąx(t). Beziehen sich der Drift und die VolatilitĂ¤t auf die relative Ă&#x201E;nderung und sind sie unabhĂ¤ngig vom Niveau der Variablen x(t), dann handelt es sich um eine geometrische Brownâ&#x20AC;&#x2122;sche Bewegung mit Drift: đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ľ(đ?&#x2018;Ą) đ?&#x2018;Ľ(đ?&#x2018;Ą)

= ď šđ?&#x2018;Ľ đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą + ď łđ?&#x2018;Ľ đ?&#x2018;&#x2018;ď ąđ?&#x2018;Ľ (đ?&#x2018;Ą)

(1)

Die Tendenz der Zufallsvariablen x(t), sich mit der Anpassungsgeschwindigkeit ď Śx auf ihren langfristigen Mittelwert ď hin zu bewegen, wird als Mean-Reversion bezeichnet. Dies findet beim Ornstein-Uhlenbeck-Prozess BerĂźcksichtigung: đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ľ (đ?&#x2018;Ą) = ď Śđ?&#x2018;Ľ [ď â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;Ľ(đ?&#x2018;Ą)]đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą + ď łđ?&#x2018;Ľ đ?&#x2018;&#x2018;ď ąđ?&#x2018;Ľ (đ?&#x2018;Ą)

(2)

Der Drift ď Śx[ď â&#x20AC;&#x201C; x(t)] kann hierbei im Zeitablauf sowohl positive als auch negative Werte annehmen. Der Drift und die VolatilitĂ¤t sind abhĂ¤ngig von der Zeit t und dem erreichten Niveau x(t). Die geometrische Brownâ&#x20AC;&#x2122;sche Bewegung und der Ornstein-Uhlenbeck-Prozess sind SpezialfĂ¤lle des ItĂ´Prozesses (fĂźr den Erwartungswert und die Varianz der VerĂ¤nderungen des ItĂ´-Prozesses gelten ď &#x2026; = ď š(x,t)dt und ď ł2(x,t)dt).

langfristigen Mittelwert wie beispielsweise den Branchendurchschnitt an. Dementsprechend wird die Entwicklung der Umsatzwachstumsrate ď š(t) anhand eines Ornstein-Uhlenbeck-Prozesses modelliert: đ?&#x2018;&#x2018;ď š (đ?&#x2018;Ą) = ď Śď š [ď š ďż˝ â&#x2C6;&#x2019; ď š(đ?&#x2018;Ą)]đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą + ď łď š đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď š (đ?&#x2018;Ą)

Der Parameter ď Śď š legt dabei die Konvergenzgeschwindigkeit fest, mit der die Umsatzwachstumsrate ď š(t) gegen den langfristigen Durchschnitt ď š ďż˝ konvergiert. Mit ď łď š(t) werden die Schwankungen der VerĂ¤nderungen von ď š(t) erfasst. Durch die stochastische Komponente ď łď &#x2022;(t)dď ąď &#x2022;(t) kann das tatsĂ¤chlich realisierte vom erwarteten Umsatzwachstum abweichen. FĂźr die VolatilitĂ¤ten wird ebenfalls ein Konvergenzverhalten unterstellt. Ursache der anfĂ¤nglich Ăźberdurchschnittlichen VolatilitĂ¤t ist die erhĂśhte Unsicherheit in den Anfangsjahren des Unternehmens, die durch die Etablierung des Unternehmens am Markt im Zeitablauf sinkt. Die VolatilitĂ¤ten ď łď &#x2022;(t) und ď łď š(t) konvergieren mit den Anpassungsgeschwindigkeiten ď Śď ł bzw. ď Śď ł gegen ein langfristig niedď &#x2022;

ď š

ď łď &#x2022; bzw. gegen einen riges Durchschnittsniveau von ďż˝ďż˝ďż˝ďż˝ Durchschnittswert, welcher vereinfachend mit 0 festgelegt wird. Die Entwicklungen der VolatilitĂ¤ten sind somit nicht stochastisch: đ?&#x2018;&#x2018;ď łď &#x2022; (đ?&#x2018;Ą) = ď Śď ł [ďż˝ďż˝ďż˝ďż˝ ď łď &#x2022; â&#x2C6;&#x2019; ď łď &#x2022; (đ?&#x2018;Ą)]đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą

(5a)

ď &#x2022;

2.2 Modellierung der zentralen Werttreiber Das Modell von Schwartz und Moon basiert auf den beiden zentralen Werttreibern (Risikofaktoren) Umsatzentwicklung und erwartetes Umsatzwachstum. In der erweiterten Form wird als dritter zentraler Werttreiber (Risikofaktor) darĂźber hinaus der variable Kostensatz in den BewertungskalkĂźl aufgenommen: ď&#x201A;ˇ Der Schwerpunkt der stochastischen Modellierung liegt auf der zeitlichen Entwicklung des Umsatzes ď &#x2022;(t). Die Umsatzentwicklung wird durch die geometrische Brownâ&#x20AC;&#x2122;sche Bewegung modelliert: đ?&#x2018;&#x2018;ď &#x2022;(đ?&#x2018;Ą) ď &#x2022;(đ?&#x2018;Ą)

= ď š(đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą + ď łď &#x2022; đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď &#x2022; (đ?&#x2018;Ą)

(3)

ď&#x201A;ˇ Die UmsĂ¤tze entwickeln sich dabei mit der erwarteten Wachstumsrate ď š(t) und der VolatilitĂ¤t ď łď &#x2022;(t). Das stochastische Element dď ąď &#x2022;(t) ist eine Zufallsvariable der Normalverteilung und beschreibt die Dynamik des Standard-Wiener-Zufallsprozesses. Dabei wird â&#x20AC;&#x201C; der Ăśkonomischen RealitĂ¤t entsprechend â&#x20AC;&#x201C; angenommen, dass das Unternehmen in den Anfangsjahren zunĂ¤chst hohe Wachstumsraten der UmsĂ¤tze aufweist. Da dieses hohe Umsatzwachstum aber nicht langfristig realisierbar ist, verringert es sich im Zeitablauf und nĂ¤hert sich an einen

(4)

đ?&#x2018;&#x2018;ď łď š (đ?&#x2018;Ą) = â&#x2C6;&#x2019;ď Śď ł (đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą

(5b)

ď &#x192;(đ?&#x2018;Ą) = ď §(đ?&#x2018;Ą)ď &#x2022;(đ?&#x2018;Ą) + ď &#x152;

(6)

ď š

ď&#x201A;ˇ Im erweiterten Modell erfolgt zusĂ¤tzlich eine Unterteilung der Gesamtkosten ď &#x192;(t) in proportional zum Umsatz ď &#x2022;(t) abhĂ¤ngige variable Kosten ď §(t)ď &#x2022;(t) mit dem variablen Kostensatz ď §(t) und in modellkonstante Fixkosten ď &#x152; (bei beiden wird dabei ein unmittelbarer Auszahlungscharakter unterstellt):

Die stochastische Dynamik des variablen Kostensatzes

ď §(t) folgt mit der Tendenz zum langfristigen Durchschnitt wiederum einem Ornstein-Uhlenbeck-Prozess:

đ?&#x2018;&#x2018;ď §(đ?&#x2018;Ą) = ď Śď § [ď §Ě&#x2026; â&#x2C6;&#x2019; ď §(đ?&#x2018;Ą)]đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą + ď łď § (đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď § (đ?&#x2018;Ą)

(7)

Die Variable ď łď §(t) stellt die VolatilitĂ¤t der VerĂ¤nderungen des ď §(t) dar und der Parameter ď Śď § bezeichnet die Anpassungsgeschwindigkeit bei der Entwicklung des ď §(t) gegen seinen langfristigen Mittelwert ď §Ě&#x2026; . Die Variable dď ąď §(t) beschreibt die unerwartete Komponente der variablen Kosten des Standard-Wiener-Prozesses. Die VolatilitĂ¤t des Kostensatzes ď łď §(t) folgt einem deterministischen Mean-Reversion Prozess:

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Top-Thema đ?&#x2018;&#x2018;ď łď § (đ?&#x2018;Ą) = ď Śď ł ďż˝ď łďż˝ď § â&#x2C6;&#x2019; ď łď § (đ?&#x2018;Ą)ďż˝đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą

(8)

ď §

Mit der Anpassungsgeschwindigkeit ď Śď ł nĂ¤hert sich die ď §

VolatilitĂ¤t des Kostensatzes ď łď §(t) an die langfristige VolatilitĂ¤t des Kostensatzes ď łďż˝ď § an.

Die Korrelationen zwischen der tatsĂ¤chlichen Umsatzentwicklung, dem erwarteten Umsatzwachstum und dem variablen Kostensatz kĂśnnen auf Grundlage der Korrelationskoeffizienten ď ˛ď &#x2022;,ď š, ď ˛ď &#x2022;,ď § und ď ˛ď š,ď § formalisiert werden:

ď ˛ď &#x2022;,ď š đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą = đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď &#x2022; (đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď š (đ?&#x2018;Ą) ď ˛ď &#x2022;,ď § đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą = đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď &#x2022; (đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď § (đ?&#x2018;Ą)

ď ˛ď š,ď § đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą = đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď š (đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď § (đ?&#x2018;Ą)

(9a) (9b) (9c)

2.3 Festlegung pfadabhĂ¤ngiger deterministischer Variablen im Cashflow Die Wertermittlung erfolgt auf Basis des BarvermĂśgens sowie der Cashflows. Neben der Entwicklung der drei (im vorhergehenden Abschnitt dargestellten) Risikofaktoren Ăźber die stochastischen Prozesse werden dazu pfadabhĂ¤ngige deterministische Variablen implementiert: ď&#x201A;ˇ Die Entwicklung des SachanlagevermĂśgens TFA(t) wird von den periodischen Investitionen CAPEX(t) und Abschreibungen D(t) beeinflusst: dTFA(t) = [CAPEX(t) â&#x20AC;&#x201C; D(t)]dt

(10)

Die Periodenabschreibungen D(t) werden als fester Prozentsatz D% vom bestehenden SachanlagevermĂśgen zu Periodenbeginn TFA(t) kalkuliert: D(t) = D% * TFA(t)

(11)

FĂźr einen Detailplanungszeitraum bis zum Zeitpunkt t* werden die Investitionen CAPEX(t) aus den Zahlen der Detailplanung verwendet und fĂźr den Zeitraum danach aus dem konstanten Prozentsatz CAPEX% vom Umsatz ď &#x2022;(t): CAPEX(t) = ďż˝

đ??śđ??´đ?&#x2018;&#x192;đ??¸đ?&#x2018;&#x2039;(đ?&#x2018;Ą), đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą ď&#x201A;Ł đ?&#x2018;Ą â&#x2C6;&#x2014; ďż˝ đ??śđ??´đ?&#x2018;&#x192;đ??¸đ?&#x2018;&#x2039;% â&#x2C6;&#x2014; ď &#x2022;(đ?&#x2018;Ą), đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018; đ?&#x2018;Ą > đ?&#x2018;Ą â&#x2C6;&#x2014;

(12)

ď&#x201A;ˇ In den Unternehmenssteuerzahlungen T(t) wird ein (ertragsteuerlicher) Verlustvortrag TLCF(t) berĂźcksichtigt, in dem die Steuerbelastung des Unternehmens erst nach Abbau dieses Verlustvortrags cash-wirksam wird. Wird der (konstant angenommene) Unternehmenssteuersatz mit s bezeichnet, dann gilt:

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0, đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018; ď &#x2022;(đ?&#x2018;Ą) â&#x2C6;&#x2019; ď &#x192;(đ?&#x2018;Ą) â&#x2C6;&#x2019; đ??ˇ(đ?&#x2018;Ą) â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2021;đ??żđ??śđ??š(đ?&#x2018;Ą) < 0 ďż˝ T(t) = ďż˝ [ď &#x2022;(đ?&#x2018;Ą) â&#x2C6;&#x2019; ď &#x192;(đ?&#x2018;Ą) â&#x2C6;&#x2019; đ??ˇ(đ?&#x2018;Ą) â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2021;đ??żđ??śđ??š(đ?&#x2018;Ą)]đ?&#x2018; , đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;

(13)

Dabei wird ein negativer Verlustvortrag berĂźcksichtigt, wenn der Vorsteuergewinn EBT(t) grĂśĂ&#x;er als der Verlustvortrag TLCF(t) ist: dTLCF(t) = ďż˝

â&#x2C6;&#x2019;đ??¸đ??ľđ?&#x2018;&#x2021;(đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą, đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2021;đ??żđ??śđ??šđ??´(đ?&#x2018;Ą) > 0 ďż˝ (14) â&#x2C6;&#x2019; max(đ??¸đ??ľđ?&#x2018;&#x2021;(đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą, 0] , đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2021;đ??żđ??śđ??š(đ?&#x2018;Ą) = 0

Der Verlustvortrag kann in AbhĂ¤ngigkeit vom erzielten Gewinn nach Steuern EAT(t) Ăźber die folgende Funktion abgebildet werden: dTLCF(t=ďż˝

â&#x2C6;&#x2019;[đ??¸đ??´đ?&#x2018;&#x2021;(đ?&#x2018;Ą) + đ?&#x2018;&#x2021;(đ?&#x2018;Ą)]đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą, đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2021;đ??żđ??śđ??š(đ?&#x2018;Ą) > [đ??¸đ??´đ?&#x2018;&#x2021;(đ?&#x2018;Ą) + đ?&#x2018;&#x2021;(đ?&#x2018;Ą)]đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą ďż˝(15) â&#x2C6;&#x2019;max(đ?&#x2018;&#x2021;đ??żđ??śđ??š(đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą, 0], đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;

FĂźr den Gewinn nach Steuern EAT(t) gilt dabei: EAT(t) = ď &#x2022;(t) â&#x20AC;&#x201C; ď &#x192;(t) â&#x20AC;&#x201C; D(t) â&#x20AC;&#x201C; T(t)

(16)

2.4 Modellierung des Risikos Im Modell wird unterstellt, dass die generierten Cashflows EAT(t) + D(t) â&#x20AC;&#x201C; CAPEX(t) vollstĂ¤ndig thesauriert und in die VerĂ¤nderung des BarvermĂśgens dď &#x2039;(t) im Zeitintervall dt einflieĂ&#x;en werden, wobei das verfĂźgbare BarvermĂśgen ď &#x2039;(t) mit dem stetigen risikolosen Zinssatz r verzinst wird. Die Entwicklung des BarvermĂśgens kann dann wie folgt modelliert werden: dď &#x2039;(t) = [rď &#x2039;(t) + EAT(t) + D(t) â&#x20AC;&#x201C; CAPEX(t)]dt Cashflow

(17)

FĂ¤llt der BarvermĂśgensbestand ď &#x2039;(t) in einer Periode unter eine vorgegebene Grenze ď &#x2039;*, dann folgt die Insolvenz des Unternehmens. Sobald der Pfad des BarvermĂśgensbestands die kritische Grenze unterschreitet, bricht die Simulation dieses Pfades ab und der Wert des Unternehmens betrĂ¤gt am Ende des Simulationszeitraumes auf diesem Pfad 0. Da die Bewertung auf der Basis des risikoneutralen WahrscheinlichkeitsmaĂ&#x;es erfolgt, wird die Unsicherheit gemĂ¤Ă&#x; der marktorientierten SicherheitsĂ¤quivalenz-Methode durch einen Risikoabschlag bei der Ermittlung der zentralen Werttreiber berĂźcksichtigt. Dabei werden MartingaleWahrscheinlichkeiten zur Bestimmung der risikoĂ¤quivalenten zukĂźnftigen Cashflows verwendet. Die Risikoanpassung erfolgt durch eine Driftadjustierung der stochastischen Prozesse. Wenn ď Źď &#x2022; den Marktpreis des Risikos der tatsĂ¤chlichen UmsatzverĂ¤nderungen, ď Źď š den Marktpreis des Risikos des erwarteten Umsatzwachstums und ď Źď § den Marktpreis

Top-Thema des Risikos des variablen Kostensatzes bezeichnen, dann werden die stochastischen Prozesse bei unterstellter GĂźltigkeit des zeitstetigen, kapitalmarktorientierten ICAPM (Intertemporal Capital Asset Pricing Model) fĂźr Individuen mit logarithmischen Nutzenfunktionen und bei VollstĂ¤ndigkeit des Kapitalmarkts unter dem risikoneutralen WahrscheinlichkeitsmaĂ&#x; folgendermaĂ&#x;en transformiert: đ?&#x2018;&#x2018;ď &#x2022;(đ?&#x2018;Ą) ď &#x2022;(đ?&#x2018;Ą)

= [ď š(đ?&#x2018;Ą) â&#x2C6;&#x2019; ď Źď &#x2022; ď łď &#x2022; (đ?&#x2018;Ą)]đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą + ď łď &#x2022; (đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď &#x2022; ď ? (đ?&#x2018;Ą)

ďż˝ â&#x2C6;&#x2019; ď š(đ?&#x2018;Ą)ďż˝ â&#x2C6;&#x2019; ď Źď š ď łď š (đ?&#x2018;Ą)]đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą + đ?&#x2018;&#x2018;ď š(đ?&#x2018;Ą) = [ď Śď š ďż˝ď š

ď łď š (đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď š ď ? (đ?&#x2018;Ą)

(18a)

(18b)

đ?&#x2018;&#x2018;ď §(đ?&#x2018;Ą) = [ď Śď § ďż˝ď §Ě&#x2026; â&#x2C6;&#x2019; ď §(đ?&#x2018;Ą)ďż˝ â&#x2C6;&#x2019; ď Źď § ď łď § (đ?&#x2018;Ą)]đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą + ď łď § (đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď § ď ? (đ?&#x2018;Ą) (18c) Da die RisikoprĂ¤mien der stochastischen Prozesse des erwarteten Umsatzwachstums und des variablen Kostensatzes mit dem Wert 0 festgelegt werden, kann eine Driftadjustierung dieser Gleichungen entfallen.

Die Dynamiken des Standard-Wiener-Zufallsprozesses đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď &#x2022; ď ? , đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď š ď ? und đ?&#x2018;&#x2018;ď ąď § ď ? sind stochastische Prozesse unter dem risikoneutralen WahrscheinlichkeitsmaĂ&#x; ď ?. Beim genutzten Spezialfall des ICAPM unter der Annahme logarithmischer Nutzenfunktionen bestimmt sich die RisikoprĂ¤mie als Kovarianz ď łiM zwischen den Renditen des Marktportfolios M und den Renditen des Wertpapiers i:

ď łďż˝ďż˝ = ď ˛ďż˝ďż˝ ď łďż˝ ď łďż˝

(19)

Dementsprechend errechnen sich die Risikovariablen durch die Multiplikation der MarktvolatilitĂ¤t ď łM mit den jeweiligen Korrelationskoeffizienten:

ď ˛ď &#x2022;ďż˝ ď łďż˝ = ď Źď &#x2022; ď ˛ď šďż˝ ď łďż˝ = ď Źď š ď ˛ď §ďż˝ ď łďż˝ = ď Źď §

(20a) (20b) (20c)

Der Wert des Gesamtkapitals V(t) ist dann abhĂ¤ngig von mehreren Zustandsvariablen: V(t) = V[ď &#x2022;(t), ď š(t), ď §(t), ď &#x2039;(t), TFA(t), TLCF(t), t]

(21)

2.5 DurchfĂźhrung der Simulation Um das Modell von Schwartz und Moon mit Hilfe des nummerischen Monte Carlo-Ansatzes simulieren zu kĂśnnen, mĂźssen die zeitstetigen in zeitdiskrete Prozesse transformiert werden. Ein stochastischer Prozess ist zeitdiskret, wenn der Zeitparameter t in einer Folge von Zeitpunkten

erfasst wird. Werden die ZeitabstĂ¤nde sehr klein gewĂ¤hlt, dann stellen zeitdiskrete stochastische Prozesse eine Approximation an einen zeitstetigen Prozess dar: ď&#x201A;ˇ Zur Diskretisierung mĂźssen die risikoadjustierten Differentialgleichungen mit den Grenzen t und ď &#x201E;t integriert werden. FĂźr die Anwendung der Integralrechnung bei stochastischen Komponenten wird im Modell das Lemma von ItĂ´ herangezogen: ď &#x2022;(đ?&#x2018;Ą + ď &#x201E;đ?&#x2018;Ą) = ď &#x2022;(đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2019;

ďż˝

ď ł (đ?&#x2018;Ą) ďż˝ďż˝ď š(đ?&#x2018;Ą)â&#x2C6;&#x2019; ď Źď &#x2022; ď łď &#x2022; (đ?&#x2018;Ą)â&#x2C6;&#x2019; ď &#x2022; ďż˝ď &#x201E;đ?&#x2018;Ą+ ď łď &#x2022; (đ?&#x2018;Ą)ď Ľď ? ď &#x2022; (đ?&#x2018;Ą)â&#x2C6;&#x161;ď &#x201E;đ?&#x2018;Ąďż˝ ďż˝

ď š(đ?&#x2018;Ą + ď &#x201E;đ?&#x2018;Ą) = ď š(đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2019; â&#x2C6;&#x2019;ď Śď š ď &#x201E;đ?&#x2018;Ą + ďż˝1 â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2019; â&#x2C6;&#x2019;ď Śď š ď &#x201E;đ?&#x2018;Ą ďż˝ ďż˝ď š ďż˝â&#x2C6;&#x2019; ď łď š (đ?&#x2018;Ą)ďż˝

1â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2019;

â&#x2C6;&#x2019;ďż˝ď Śď š ď &#x201E;đ?&#x2018;Ą

ďż˝ď Śď š

ď Źď š ď łď š (đ?&#x2018;Ą) ď Śď š

ď Ľď ? ď š (đ?&#x2018;Ą)

ď §(đ?&#x2018;Ą + ď &#x201E;đ?&#x2018;Ą) = ď §(đ?&#x2018;Ą)đ?&#x2018;&#x2019; â&#x2C6;&#x2019;ď Śď §ď &#x201E;đ?&#x2018;Ą + ďż˝1 â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2019; â&#x2C6;&#x2019;ď Śď §ď &#x201E;đ?&#x2018;Ą ďż˝ ďż˝ď §Ě&#x2026; â&#x2C6;&#x2019; â&#x2C6;&#x2019;ďż˝ď Śď § ď &#x201E;đ?&#x2018;Ą 1â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2019; ď Ľď ? ď § (đ?&#x2018;Ą) ďż˝ď Śď §

ď łď § (đ?&#x2018;Ą)ďż˝

(22a)

ďż˝+

(22b)

ď Źď § ď łď § (đ?&#x2018;Ą) ď Śď §

ďż˝+

(22c)

ď ? ď ? Die Variablen ď Ľď ? ď &#x2022; (đ?&#x2018;Ą), ď Ľď š (đ?&#x2018;Ą) und ď Ľď § (đ?&#x2018;Ą) stellen dabei standardnormalverteilte Zufallsvariablen unter dem risikoneutralen WahrscheinlichkeitsmaĂ&#x; ď ? dar.

ď&#x201A;ˇ Die fĂźr die VolatilitĂ¤ten angenommenen Anpassungsprozesse sind nicht stochastisch und kĂśnnen folgendermaĂ&#x;en transformiert werden:

ď łď &#x2022; (đ?&#x2018;Ą) = ď łď &#x2022; (0)đ?&#x2018;&#x2019; ď łď š (đ?&#x2018;Ą) = ď łď š (0)đ?&#x2018;&#x2019; ď łď § (đ?&#x2018;Ą) = ď łď § (0)đ?&#x2018;&#x2019;

â&#x2C6;&#x2019;ď Śď ł đ?&#x2018;Ą ď &#x2022;

â&#x2C6;&#x2019;ď Śď ł đ?&#x2018;Ą ď š

â&#x2C6;&#x2019;ď Śď ł đ?&#x2018;Ą ď §

+ ďż˝ďż˝ďż˝ďż˝ ď łď &#x2022; ďż˝1 â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2019;

+ ď łďż˝ď § ďż˝1 â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2019;

â&#x2C6;&#x2019;ď Śď ł đ?&#x2018;Ą ď &#x2022;

â&#x2C6;&#x2019;ď Śď ł đ?&#x2018;Ą ď §

ďż˝

(23a) (23b) (23c)

Die Monte Carlo-Simulation ist ein Zufallszahlengenerator, bei dem mĂśgliche Realisationen der stochastischen Prozesse durch eine NĂ¤herungslĂśsung ermittelt werden. Dabei werden viele Szenarien des Modells durch die wiederholende Auswahl von Werten (aus den vorher definierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen) durch die stochastischen Variablen methodisch erzeugt. Jedes Szenario beschreibt eine Erwartung Ăźber den Wachstumsprozess des Unternehmens, wobei diese Erwartungen als Output des Modells definiert werden kĂśnnen. Der gesamte Wachstumsprozess wird daher auf verschiedenen Pfaden modelliert.

2.6 AbschlieĂ&#x;ende Ermittlung des Unternehmenswerts

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Top-Thema Aus der simulierten Wahrscheinlichkeitsverteilung der Barvermögensbestände wird abschließend der Erwartungswert des Unternehmenswerts (in Form des Werts des Gesamtkapitals) ermittelt. Der Barwert des Werts des Gesamtkapitals V0 ergibt sich durch Diskontierung des erwarteten Barvermögens zusammen mit dem Residualwert zum Zeitpunkt T unter dem Regime des risikoneutralen Wahrscheinlichkeitsmaßes. Aus dem arithmetischen Mittel aller simulierten Barvermögensbestände am Ende des Simulationszeitraumes T resultiert ein Schätzwert für den erwarteten Barvermgensbestand. Der Residualwert errechnet sich über ein EBITDA-Multiple MEBITDA. Die EBITDA-Werte werden zum Zeitpunkt T arithmetisch gemittelt, um den erwarteten EBITDA-Wert zu erhalten. Das EBITDA-Multiple wird anschließend auf den Mittelwert des EBITDA angewendet.  bezeichnet den Erwartungsoperator in Hinblick auf das äquivalente Martingale-Wahrscheinlichkeitsmaß . Die Summe der Werte wird zur Ermittlung des Werts des Gesamtkapitals mit dem risikolosen Zinssatz diskontiert (eine Diskontierung mit dem risikolosen Zinssatz ist möglich, da das Risiko schon gemäß der marktorientierten Sicherheitsäquivalenz-Methode bei der Driftadjustierung der stochastischen Prozesse berücksichtigt wurde): V0 = {(t) + MEBITDA[(t) – (t)]}e-rT

(24)

Residualwert Der Unternehmenswert (Marktwert des Eigenkapitals des verschuldeten Unternehmens) wird abschließend durch Abzug des Marktwerts des verzinslichen Fremdkapitals vom Wert des Gesamtkapitals V0 (in Entsprechung zu den Bruttoverfahren im Rahmen der DCF-Modelle) ermittelt.

3. Beurteilung der Anwendbarkeit des Modells zur Bewertung von Startups und jungen Wachstumsunternehmen 3.1 Überblick Empirischen Untersuchungen zeigen, dass das Modell von Schwartz und Moon die Unternehmenswerte von Startups und jungen Wachstumsunternehmen besser approximiert als die traditionellen Bewertungsverfahren. Jedoch erzeugt auch dieses zum Teil hohe relative Schätzfehler bei der Vorhersage von Aktienkursen (Strukturbrüche in den Aktienkursen können generell nicht vorhergesagt werden). Dies kann einerseits bedeuten, dass das Modell die Marktkurse nicht vollständig erklärt; andererseits kann diese Abweichung jedoch auch dadurch hervorgerufen werden, dass die Kurse am Markt falsch bewertet sind und die relative Über- oder Unterbewertung ein Indiz für die fehlende Informationseffizienz des Kapitalmarkts darstellt.

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Das Modell von Schwartz und Moon liefert in weiten Teilen eine ökonomische Erklärung für die volatilen Entwicklungen der Unternehmenswerte von Startups und jungen Wachstumsunternehmen, da durch die spezifische Modellierung der Prozesse ihre wesentlichen Charakteristika explizit im Bewertungskalkül erfasst werden. Eine genauere Analyse zeigt, dass das Modell die zentralen Bewertungsanforderungen der Orientierung an zukünftigen Cashflows, der Berücksichtigung eines ausgedehnten Prognosehorizonts, der Erfassung von hohen Risiken, Chancen und Volatilitäten in der Unternehmensentwicklung sowie der Erfassung eines hohen Ausfallrisikos sehr gut erfüllt. Die Anforderungen an eine fundierte Umsatzprognose sowie die Berücksichtigung der hohen Entscheidungsflexibilität des Managements (der Unternehmenseigner) werden partiell erfüllt. Die größten Probleme ergeben sich in der Praktikabilität der Anwendung.

3.2 Detaillierte Analyse Orientierung an zukünftigen Cashflows: Das Modell simuliert und diskontiert Cashflows und integriert darüber hinaus auch (ertragsteuerliche) Verlustvorträge in den Bewertungskalkül. Die verschärfte Prognoseproblematik bei Startups und jungen Wachstumsunternehmen wird durch die Simulation eines breiten Spektrums vieler verschiedener zukünftiger Entwicklungspfade mittels der Monte Carlo-Simulation berücksichtigt. Dadurch wird eine Bandbreite möglicher zukünftiger Entwicklungspfade aufgezeigt, wodurch sowohl das gesamte Risikoprofil des Unternehmens als auch die gesamte Verteilung des Unternehmenswerts abgebildet werden können. Bei den traditionellen Bewertungsverfahren kann hingegen nicht die gesamte Verteilung der Unternehmenswerte erfasst werden, sondern die Wertermittlung erfolgt in der Regel durch eine Punktschätzung. Ausgedehnter Prognosehorizont: Durch die erforderliche Diskretisierung des Modells ergibt sich ein Approximationsfehler für den Schätzwert des Unternehmenswerts. Dieser ist umso höher, je größer das Zeitintervall in der Simulation gewählt wird. Demgemäß kann der Approximationsfehler durch die Wahl eines kurzen Zeitintervalls minimiert werden; dies bringt jedoch das Problem mit sich, dass ein kürzeres Zeitintervall die Generierung zusätzlicher Zufallszahlen impliziert und sich dadurch der Rechenaufwand erheblich erhöht. Darüber hinaus ist die Bestimmung des EBITDA-Multiplikators zur Ermittlung des Residualwerts inklusive der Wahl der entsprechenden Verdichtungsfunktion grundsätzlich problematisch; aufgrund des langen Simulationszeitraums ist dies jedoch insofern von stark abgeschwächter Bedeutung, als ein weit in der Zukunft liegender Residualwert und damit

Top-Thema der EBITDA-Multiplikator nur mehr einen geringen Einfluss auf den Unternehmenswert (Barwert) ausübt. Hohe Risiken, Chancen und Volatilitäten in der Unternehmensentwicklung: Die Modellierung der zentralen Werttreiber des Unternehmens als zeitstetige Prozesse und der darauf aufbauenden Simulation des Unternehmenswerts ermöglicht die Berücksichtigung der Unsicherheit in der Entwicklung des Unternehmens im Zeitablauf. Darüber hinaus können durch die Zuordnung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu den zentralen Werttreibern der zukünftigen Cashflows stochastische Abhängigkeiten zwischen diesen unsicheren Risikoparametern berücksichtigt werden. Schließlich können durch die pfadabhängige stochastische Abbildung unterschiedlicher Umsatz- und Kostenentwicklungen unter Risikoüberlegung sowohl die hohe Volatilität der Cashflows als auch die asymmetrische Risikostruktur von Startups und jungen Wachstumsunternehmen im Bewertungskalkül erfasst werden. Die Integration von Korrelationen der Zufallsvariablen ermöglicht es dabei, die Interdependenzen zwischen den Risikoparametern zu berücksichtigen und über die entsprechenden Volatilitäten der stochastischen Prozesse sowohl negative als auch positive Unternehmensentwicklungen abzubilden. Die Diskontierung mit dem risikolosen Zinssatz setzt eine vollständige Auflösung der Unsicherheiten im Zeitablauf voraus. Die Risikoberücksichtigung erfolgt in den stochastischen Prozessen durch einen mittels der Sicherheitsäquivalenz-Methode bestimmten Risikoabschlag. Diese ist zwar der (bei den traditionellen Bewertungsmethoden in der Regel angewendeten) Risikozuschlagsmethode (d. h. der Abzinsung der Cashflows mit risikoadjustierten Diskontierungszinssätzen) vorzuziehen, benötigt jedoch bestimmte Annahmen zur Bestimmung der stochastischen Prozesse für die Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Zweitens kann sich die Annahme einer risikoneutralen Wahrscheinlichkeitsverteilung als problematisch erweisen. Drittens schließlich widerspricht die asymmetrische Verteilung der Cashflows der Annahme des ICAPM von normalverteilten Wertpapierrenditen. Dieses Problem wird jedoch insofern abgeschwächt, als durch die marktorientierte Sicherheitsäquivalenz-Methode die Risikoabschläge isoliert für die jeweiligen Risikofaktoren ermittelt werden, welche dann selbst wiederum die Normalverteilungsannahme erfüllen. Bestehen bleibt jedoch das Problem der relativ realitätsfernen Prämissen des ICAPM (dies sind u. a. homogene Erwartungen aller Marktteilnehmer bei gleichem Informationsstand, unendlich schnelle Marktreaktionen, logarithmische Nutzenfunktionen aller Marktteilnehmer, Inexistenz von Steuern und Transaktionskosten, ein zeitkontinuierlicher Wertpapierhandel sowie die Identität von Soll- und Habenzinssatz).

Hohes Ausfallrisiko: Das Modell ist in der Lage, die hohe Insolvenzwahrscheinlichkeit von Startups und jungen Wachstumsunternehmen explizit abzubilden. Wird die vorgegebene Insolvenzschwelle durch einen simulierten Pfad erreicht, bricht die Simulation dieses Pfades ab und das Unternehmen ist insolvent (d. h. der Unternehmenswert wird für diesen Pfad mit 0 angenommen). Dadurch wird zugleich sichergestellt, dass das Verlustrisiko (in jedem Pfad) auf eine einmalige Insolvenz beschränkt ist. Fundierte Umsatzprognose: Kennzeichnend für Startups und junge Wachstumsunternehmen sind anfänglich hohe Wachstumsraten der Umsätze bei gleichzeitig hohen Volatilitäten der Umsätze und Kosten; diese schwächen sich jedoch im Zeitablauf ab und nähern sich an einen langfristigen (Branchen-)Durchschnitt an. Unsicher ist dabei jedoch, über welchen Zeitraum und mit welcher Geschwindigkeit sich dieser Anpassungsprozess (Konvergenzprozess) vollzieht. Die Modellierung der Variablen durch die geometrische Brown’sche Bewegung und durch Ornstein-Uhlenbeck-Prozesse eignet sich – empirisch nachgewiesen – gut zur Approximation dieser Konvergenzprozesse und bietet dabei gleichzeitig die Möglichkeit, die Bewertungsunsicherheit systematisch zu reduzieren und in einen quantifizierbaren Rahmen einzubetten. Trotzdem ist generell zu empfehlen, die Umsatzprognose z. B. durch Diffusionsmodelle des Marketings zu ergänzen. Darüber hinaus zeigen sich die Festlegung der Marktpreise der Risikofaktoren sowie die Bestimmung der Anfangsvolatilitäten des erwarteten Umsatzwachstums als problematisch. Hohe Entscheidungsflexibilität des Managements (der Unternehmenseigner): Die hohe Entscheidungsflexibilität des Managements (der Unternehmenseigner) wird durch die Modellierung der zentralen Werttreiber des Unternehmens als zeitstetige Prozesse und der auf dieser aufbauenden Simulation des Unternehmenswerts explizit im Modell berücksichtigt. Praktikabilität der Anwendung: Die größten Probleme ergeben sich in der praktischen Anwendung. Besonders kritisch ist zum Ersten die hohe Empfindlichkeit des Modells auf eine Variation der Inputparameter. Darüber hinaus ist die große Anzahl der verarbeiteten Parameter in Verbindung mit den Schwierigkeiten der praktischen Spezifizierung entsprechender korrekter Inputdaten (Letzteres bietet jedoch umgekehrt den Vorteil, dass die erforderliche Bestimmung der zahlreichen Parameter eine detaillierte Analyse der Einflussfaktoren auf den Unternehmenswert erforderlich macht) problematisch. Insgesamt müssen (bei Anwendung des hier dargestellten erweiterten Modells) über 35 Modellparameter spezifiziert werden:

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TOP-Thema  Allgemeine Inputparameter: Simulationszeitraum; Zeitintervall für diskrete Variablen; Anzahl der Simulationsdurchläufe; Insolvenzschwelle.  Zentrale Werttreiber: Umsatz in t = 0; langfristige Volatilität des Umsatzes; erwartetes Umsatzwachstum in t = 0; Volatilität des erwarteten Umsatzwachstums in t = 0; langfristiges Umsatzwachstum; Volatilität des variablen Kostensatzes in t = 0; langfristige Volatilität des variablen Kostensatzes; langfristiger variabler Kostensatz; Fixkosten; Korrelationen zwischen der tatsächlichen Unternehmensentwicklung, dem erwarteten Unternehmenswachstum und dem variablen Kostensatz; Korrelationen zwischen der tatsächlichen Umsatzentwicklung, dem erwarteten Umsatzwachstum, dem variablen Kostensatz und der Rendite des Marktportfolios; Konvergenzgeschwindigkeiten der Umsatzvolatilität, des erwarteten Umsatzwachstums, des variablen Kostensatzes, der Volatilität des variablen Kostensatzes und der Volatilität des erwarteten Umsatzwachstums.  Pfadabhängige deterministische Variablen: Sachanlagevermögen in t = 0; Investitionen in der Detailplanungsphase, Abschreibungsrate des Sachanlagevermögens, langfristige Investitionsrate (als konstanter Anteil am Umsatz), (ertragsteuerlicher) Verlustvortrag in t = 0, Unternehmenssteuersatz, Zeitraum der Detailplanungsphase.  Abschließende Wertermittlung: Barvermögensbestand in t = 0; Marktvolatilität; risikoloser Zinssatz; EBITDAMultiple. Drittens schließlich birgt die Bestimmung der stochastischen Prozesse zur Annahme der Wahrscheinlichkeitsverteilung die Gefahr der subjektiven Einflussnahme auf das Bewertungsergebnis in sich.

3.3 Abschließende Würdigung Insgesamt ist festzustellen, dass das Modell von Schwartz und Moon die spezifischen Charakteristika von Startups und jungen Wachstumsunternehmen exakter erfasst als die traditionellen Bewertungsverfahren. Die Risikoadjustierung unter Bestimmung des Sicherheitsäquivalents mit Hilfe des ICAPM ist der Diskontierung des Erwartungswerts der Cashflows mit dem risikoadjustierten Zinssatz, wie es überwiegend im Rahmen der DCF-Verfahren Anwendung findet, vorzuziehen. Aufgrund der intransparenten Modellstruktur, der hohen Komplexität des Modells, des hohen Rechenaufwands und daraus resultierend der geringen Praktikabilität ist jedoch eine Abwägung zwischen der Anwendung des Modells von Schwartz und Moon und einem einfacheren, jedoch realitätsferneren Ansatz (wie ihn beispielsweise die DCF-Verfahren darstellen) in Abhängigkeit vom Nutzen und Zweck der Bewertung erforderlich.

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Ass. Prof. MMag. Dr. Stefan O. Grbenic StB CVA ist Assistant Professor am Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie an der Technischen Universität Graz. Er ist Leiter der Arbeitsgruppe Management Control, Accounting und Finance. Darüber hinaus ist er Guest bzw. Visiting Professor an der University of Maribor, der University of Twente sowie an der Istanbul Medeniyet University. Herr Dr. Grbenic ist Steuerberater, Certified Valuation Analyst (EACVA und NACVA) sowie allgemein beeideter und gerichtlich zertifizierter Sachverständiger.

Priv.-Doz. DDipl.-Ing. Dr.techn. Bernd Markus Zunk ist als Associate Professor stellvertretender Leiter des Instituts für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie sowie zudem Studiendekan der Studienrichtung Wirtschaftsingenieurwesen-Maschinenbau an der Technischen Universität in Graz. Seine derzeitigen Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich “Valuation of Buyer-Supplier Relationships” sowie “Preference and Attractiveness of Industrial Customers”. In der Lehre vertritt Prof. Zunk die Betriebswirtschaftslehre, betreut und begutachtet im Rahmen dieser Tätigkeit zahlreiche Master/Diplomarbeiten sowie Dissertationen. Zudem bringt er sich aktiv in die Scientific Community als Reviewer, Visiting Researcher und Autor von Lehrbüchern und Fachpublikationen ein.

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Foto: Alex Knight from Pexels

Stefan O. Grbenic, Henry van Beusichem, Dejan Spasic, Faruk Dayi

Transaction Multiples in High-Tech Industries This article presents empirical data on transaction multiples for high-tech industries in Austria, the Netherlands, Serbia and Turkey for the time period October 1, 2016 to September 30, 2019. The multiples are presented for different value drivers, namely ´sales, EBIT and EBITDA. Furthermore, they are presented as both, trailing multiples and forward multiples based on either a short-term and a long-term time horizon. 1. Types of Multiples Multiples can be classified according to the following three dimensions: source of pricing data, performance/capital metric used, and time horizon covered. According to the dimension “source of pricing data”, multiples can come in either one of two forms, trading multiples or transaction multiples. While trading multiples are based on pricing data of public companies, transaction multiples (deal multiples, acquisition multiples) are based on pricing data of private business that were recently transacted. As transaction multiples do not derive the reference price from stock prices but from realized transaction prices of other private businesses, they can be used directly in valuing private businesses without demanding adjustments for marketability. According to the dimension “performance/capital metric used”, multiples can again come in either one of two forms, enterprise value (entity) multiples or equity value multiples. Enterprise value multiples use a performance

metric before interest (nominator) and a capital metric including debt capital (excluding cash and cash equivalents as well as investments in unconsolidated companies; denominator). Major enterprise value multiples are the Enterprise Value to Sales multiple, the Enterprise Value to EBIT multiple, the Enterprise Value to EBITDA multiple, the Enterprise Value to Free Cashflow multiple, and the Enterprise Value to Total Assets multiple. In contrast, equity value multiples use a performance metric after interest (nominator) and a capital metric excluding debt capital (interest bearing liabilities and third-party interests; denominator). Major equity value multiples are the Price to Earnings multiple, the Price to Flow to Equity multiple and the Price to Equity Book Value multiple. Studies demonstrate that enterprise value multiples are less affected by different capital structure and, hence, superior to equity multiples (see e.g. Schreiner and Spremann 2007, Nel 2010). Furthermore, studies demonstrate that EBITDA multiples are superior to EBIT multiples (see e.g. Baker and Ruback 1999) and that cash-

flow multiples and book value multiples perform better than sales multiples (see e.g. Liu and Nissim and Thomas 2002). Finally, studies found that multiples perform differently in different industries (see e.g. Nel 2009, Sehgal and Pandey 2010, Nel and Bruwer and Le Roux 2013). Finally, according to the dimension “time horizon covered”, we distinguish trailing multiples and forward multiples. Trailing multiples are computed based on historical pricing data and therefore retrospective. In contrast, forward multiples are based on data forecasts. Using forward multiples is more consistent with the principles of valuation, as they indicate the going concern principle. Several studies (see e.g. Kim and Ritter 1999, Lie and Lie 2002, Liu and Nissim and Thomas 2002, Yoo 2006, Schreiner 2007) indicate that forward multiples yield better results than trailing multiples. 2. Data and Methodology The transaction data stems from different transaction data bases. To ensure

WINGbusiness 4/2019

Top-Thema Sales represent operating sales, time period October 1, 2016 to September 30, 2019 High-Tech Industry Computer Hardware & Manufacturing: Austria Netherlands Serbia Turkey Software Development: Austria Netherlands Serbia Turkey Medical Technology: Austria Netherlands Serbia Turkey Communications: Austria Netherlands Serbia Turkey Electrical Manufacturing: Austria Netherlands Serbia Turkey Internet & IT-Services: Austria Netherlands Serbia Turkey Other High-Tech Industries: Austria Netherlands Serbia Turkey

Trailing-Multiples short term (1 year) long term (3 years) MA ME MH CV MA ME MH CV

Forward-Multiples short term (1 year) long term (3 years) MA ME MH CV MA ME MH CV

2.54 2.23 2.09 2.49

2.34 1.70 1.18 1.84

2.23 1.50 1.42 1.43

0.65 0.80 0.91 1.05

2.60 2.28 2.02 2.54

2.40 1.75 1.71 2.40

2.28 1.49 1.43 2.32

0.55 0.83 0.65 0.47

2.86 2.25 2.23 2.59

2.20 2.15 1.78 2.24

1.37 1.42 1.40 1.11

0.59 1.02 0.95 0.98

3.26 2.19 2.23 2.57

2.80 2.09 1.78 2.24

2.23 2.02 1.40 2.11

0.60 0.83 1.05 1.10

2.80 2.11 2.08 2.03

1.38 1.57 1.11 1.19

1.24 0.86 0.64 0.25

0.97 0.83 1.06 1.10

2.67 2.16 1.98 1.75

1.45 1.59 1.18 1.06

1.25 0.87 0.75 0.78

1.01 0.84 1.01 1.07

2.52 1.78 1.53 1.04

2.16 1.80 0.92 0.87

1.91 0.75 0.54 0.56

0.65 1.03 0.84 1.13

2.93 1.72 1.53 1.03

2.62 1.75 1.42 0.97

1.54 1.05 0.94 0.65

0.67 0.86 1.04 0.84

2.44 2.17 2.12 2.31

2.12 1.41 1.31 1.77

1.65 1.00 0.99 0.85

0.54 0.92 1.02 0.63

2.30 2.19 2.18 2.28

2.27 1.48 1.16 1.16

2.04 0.80 0.70 1.04

0.56 0.92 1.04 0.98

1.99 2.15 2.01 2.00

1.87 1.10 1.18 1.67

1.74 1.01 0.85 1.48

0.76 0.88 1.03 0.95

2.38 2.07 2.12 1.99

1.40 1.08 1.63 1.64

1.40 1.01 0.92 1.18

0.83 0.78 0.83 0.77

2.52 2.25 2.40 2.26

2.22 1.65 1.72 2.20

2.19 1.39 1.33 1.54

0.16 0.85 0.80 0.69

2.59 2.31 2.75 2.23

2.51 1.68 1.73 1.81

2.23 0.80 1.22 1.09

0.19 0.89 0.98 0.74

2.95 1.84 2.15 1.88

2.27 0.89 1.90 1.00

3.76 0.85 1.11 0.68

0.53 1.10 0.92 1.09

2.34 1.62 2.15 1.87

1.88 0.82 1.30 1.04

1.51 0.65 1.11 0.62

0.54 0.77 0.92 1.01

2.77 2.23 2.69 1.95

2.52 1.72 1.64 1.65

1.87 132 1.47 1.31

0.50 0.79 1.13 0.84

2.73 2.26 2.62 1.11

2.48 1.74 1.75 0.90

2.03 1.33 1.50 0.81

0.64 0.80 1.02 0.86

1.93 1.89 2.84 1.45

0.91 1.04 1.52 1.08

1.37 0.94 1.34 1.00

1.00 1.04 1.09 0.75

2.10 1.82 2.14 1.47

0.83 1.69 1.52 1.26

1.18 1.04 1.34 1.10

0.91 0.76 0.79 0.55

2.84 2.10 1.97 2.16

2.39 1.53 1.47 1.99

1.91 1.23 0.95 1.27

0.89 0.85 1.13 1.09

2.77 2.14 1.81 1.90

1.49 1.56 1.05 1.10

1.01 0.74 0.95 0.81

0.91 0.87 1.08 0.78

2.85 1.90 1.84 1.12

2.34 0.84 1.12 1.10

1.55 0.02 1.05 0.96

0.68 0.72 0.86 1.01

1.99 1.83 1.83 1.11

1.55 1.81 1.76 0.90

1.34 1.02 1.54 0.76

0.74 0.83 0.77 1.12

2.72 2.20 2.25 1.76

2.21 1.50 1.39 1.66

1.16 0.71 0.52 1.06

0.36 0.88 1.04 1.08

2.91 2.24 2.29 1.46

2.29 1.58 1.38 1.35

1.18 0.70 0.54 1.04

0.39 0.69 0.92 1.04

2.70 2.15 1.93 1.58

2.31 1.18 1.16 1.12

2.22 1.02 0.91 1.02

0.65 1.13 1.12 0.94

2.65 2.07 1.88 1.53

1.87 1.12 1.34 1.09

1.73 1.04 1.19 1.08

0.64 0.94 0.72 0.96

Key: MA = Arithmetic Mean, ME = Median, MH = Harmonic Mean, CV = Coefficient of Variation

Table 1: Deal Enterprise Value/Sales Multiples in High-Tech Industries in Austria, The Netherlands, Serbia and Turkey

homogeneity of the resulting synthetic multiples, they are adjusted according to method of calculation and value drivers. Please note: All data are analyzed carefully. However, the authors cannot be held responsible for the accuracy of the presented multiples. The computations are based on the following assumptions: First, the multiples include transactions completed between October 1, 2016 and September 30, 2019. Transactions within the latest six months were considered a

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double weight. Second, the quality of the recorded transaction data was examined concerning the size of the interest, the size of the value driver as well as up-side and down-side percentiles of the resulting multiples. Recognizable outliers have been eliminated. Finally, only transactions including a positive value driver (EBITDA â&#x20AC;&#x201C; Earnings before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization and EBIT â&#x20AC;&#x201C; Earnings before Interest and Taxes) were used.

The different high-tech industries were identified according to their two and/or three digit SIC code based on the classification of previous analysis of high-tech companies (see e.g. Lev and Sougiannis 1996, Collins and Maydew and Weiss 1997, Chan and Lakonishok and Sougiannis 1999, Hirschey and Richardson and Scholz 2001, Kwon 2002, Espahbodi and Espahbodi and Rezaee and Tehranian 2002, Barron and Byard and Kile and Riedl 2002, Core and

TOPTHEMA Sales represent operating sales, time period October 1, 2016 to September 30, 2019: High-Tech Industry Computer Hardware & Manufacturing: Austria Netherlands Serbia Turkey Software Development: Austria Netherlands Serbia Turkey Medical Technology: Austria Netherlands Serbia Turkey Communications: Austria Netherlands Serbia Turkey Electrical Manufacturing: Austria Netherlands Serbia Turkey Internet & IT-Services: Austria Netherlands Serbia Turkey Other High-Tech Industries: Austria Netherlands Serbia Turkey

Trailing-Multiples short term (1 year) long term (3 years) MA ME MH CV MA ME MH CV

Forward-Multiples short term (1 year) long term (3 years) MA ME MH CV MA ME MH CV

11.80 11.20 8.70 8.68 2.91 2.33 9.18 8.90

8.84 5.21 1.01 7.75

0.62 0.58 0.86 0.19

12.99 11.39 8.69 8.68 2.20 1.64 9.54 9.58

9.67 6.22 0.67 8.24

0.70 0.59 1.02 0.38

10.72 6.17 6.09 6.19

8.23 4.74 4.53 5.96

9.24 4.09 3.03 4.42

0.42 0.87 0.81 0.57

10.57 10.29 6.01 4.71 6.09 4.53 5.78 4.74

7.74 4.09 3.03 4.15

0.52 0.88 0.81 0.63

5.18 8.67 7.20 9.04

4.50 8.60 6.81 9.01

2.94 6.62 4.94 8.61

0.65 0.53 0.66 0.43

9.89 8.54 5.83 9.44

9.69 8.59 4.87 8.53

5.98 4.59 3.05 8.02

0.50 0.54 0.80 0.43

10.73 11.17 5.06 3.16 7.21 6.22 4.68 3.01

8.72 2.23 4.18 2.45

0.38 0.99 0.68 0.79

9.17 4.91 7.02 4.44

9.12 3.07 5.66 2.83

7.34 2.21 4.01 1.40

0.39 0.98 0.68 0.83

9.59 8.05 6.32 8.88

9.43 7.59 5.84 8.21

8.13 6.60 4.00 7.43

0.46 0.56 0.73 0.80

9.69 7.88 5.65 8.42

8.67 7.50 5.45 7.85

7.45 5.57 4.37 5.37

0.48 0.57 0.82 0.52

9.28 5.18 6.40 5.64

7.92 2.11 4.23 3.73

0.45 1.02 0.70 0.56

9.31 5.69 6.40 5.21

6.54 3.31 4.96 4.59

7.34 3.12 4.23 3.24

0.51 1.01 0.70 0.63

9.78 9.04 9.59 9.61 12.41 13.31 4.54 4.55

7.45 8.86 9.42 4.00

0.63 0.55 0.46 0.21

8.56 8.60 9.25 9.26 11.74 12.15 4.22 4.35

7.86 7.36 8.58 3.86

0.44 0.57 0.41 0.21

11.37 10.00 10.93 4.68 3.00 2.15 9.15 9.15 8.80 3.97 3.59 3.51

0.38 1.02 0.20 0.67

8.46 4.27 9.65 3.68

6.83 2.72 8.68 3.54

7.45 2.16 6.12 2.27

0.38 0.91 0.76 0.80

10.37 10.03 8.69 8.73 7.10 7.25 9.75 10.35

7.87 6.24 6.74 8.29

0.64 0.57 0.75 0.82

9.56 9.83 8.58 8.68 9.58 11.10 10.12 9.93

7.34 8.24 7.67 7.99

0.81 0.57 0.78 1.02

8.02 5.70 6.33 8.65

5.25 4.00 8.19 7.49

6.40 3.10 5.81 6.32

0.62 0.91 0.51 0.74

6.29 5.58 6.87 7.54

4.81 3.78 7.91 6.83

5.51 3.10 4.74 5.95

0.48 0.93 0.51 0.77

7.44 8.56 7.18 9.28

3.08 7.44 5.34 8.83

0.78 0.54 0.61 0.42

9.57 8.46 5.83 9.28

9.21 8.50 4.98 10.91

6.63 6.43 4.90 8.83

0.64 0.55 0.76 0.42

9.13 5.06 6.95 4.68

8.34 3.07 5.43 3.01

7.83 2.15 4.17 2.45

0.44 1.00 0.69 0.79

8.71 5.08 6.95 4.44

8.86 3.07 5.43 2.83

7.37 3.15 4.17 2.40

0.44 1.00 0.69 0.83

11.77 10.56 9.22 8.38 8.15 6.52 5.18 4.03 2.66 10.01 8.52 11.18

0.65 0.56 0.86 0.25

10.99 8.25 5.19 9.17

8.76 8.09 3.18 8.27

8.23 6.51 2.32 7.82

0.67 0.58 0.98 0.25

9.28 6.02 6.54 6.94

8.41 4.45 5.25 6.14

8.55 4.15 3.96 4.33

0.31 0.89 0.72 0.58

10.21 6.15 6.40 6.29

7.90 4.71 5.31 4.90

7.92 4.15 3.73 4.04

0.50 0.89 0.74 0.62

4.50 8.50 6.63 9.91

8.23 3.12 4.96 6.14

Key: MA = Arithmetic Mean, ME = Median, MH = Harmonic Mean, CV = Coefficient of Variation

Table 2: Deal Enterprise Value/EBITDA Multiples in High-Tech Industries in Austria, The Netherlands, Serbia and Turkey

Guay and Buskirk 2003, Kile and Phillips 2009). The transaction multiples are presented based on the enterprise value. They are standardized to the following levels of value: Control Value (control interest), Pure Play Value as well as Domestic Value. The multiples exclude the value of (recognizable) synergies. In employing the multiples to differing levels of value (without adjusting the value driver), appropriate Valuation Adjustments (Minority Discounts for mino-

rity interests, Conglomerate Discount for conglomerates, Regional Premium for cross-border transactions by foreign acquirers and Strategic Premium for synergies) must be considered. The multiples are presented for both retrospective trailing multiples and forward-looking forward multiples. Furthermore, both are subdivided into short-term (one year) and long-term (three years) multiples. Short-term trailing multiples are based on the value driver of the latest available financial

statement. Long-term multiples are based on the average of the last three available financial statements. Shortterm forward multiples are based on the forecast of the next fiscal year. Long-term forward multiples are based on the average forecast of the next three fiscal years. For all multiples we present the arithmetic mean MA, the median ME and the harmonic mean MH. Additionally, we also present the coefficient of variation CV indicating the relevance

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TOP-THEMA Earnings before Interest and Taxes, time period October 1, 2016 to September 30, 2019: High-Tech Industry Computer Hardware & Manufacturing: Austria Netherlands Serbia Turkey Software Development: Austria Netherlands Serbia Turkey Medical Technology: Austria Netherlands Serbia Turkey Communications: Austria Netherlands Serbia Turkey Electrical Manufacturing: Austria Netherlands Serbia Turkey Internet & IT-Services: Austria Netherlands Serbia Turkey Other High-Tech Industries: Austria Netherlands Serbia Turkey

Trailing-Multiples short term (1 year) long term (3 years) MA ME MH CV MA ME MH CV

Forward-Multiples short term (1 year) long term (3 years) MA ME MH CV MA ME MH CV

12.18 12.08 8.83 8.48 5.87 5.19 10.05 9.41

9.00 6.11 4.15 8.51

0.62 0.97 0.65 0.81

13.60 11.79 8.72 8.70 6.64 6.51 9.58 9.79

9.44 7.10 5.20 8.46

0.71 1.00 0.79 0.89

11.08 9.64 8.39 6.09

9.67 7.96 7.70 6.82

8.06 6.20 5.06 4.60

0.45 0.84 0.68 0.67

10.62 10.09 8.68 6.84 8.39 7.70 6.67 5.31

8.18 6.19 5.06 4.53

0.57 0.88 0.68 0.71

7.35 8.85 9.61 10.19

6.98 8.99 7.16 9.48

4.23 7.37 5.39 8.06

1.02 0.99 0.91 0.67

11.00 10.98 9.84 9.08 8.85 7.83 10.74 10.47

8.13 6.39 5.53 8.23

0.70 1.00 0.93 0.81

12.02 11.46 8.16 5.19 11.18 10.39 5.53 4.43

9.09 4.40 8.62 3.76

0.53 0.97 0.92 0.65

10.10 7.92 9.71 5.25

9.61 6.00 8.93 3.30

7.91 4.36 5.25 2.70

0.68 0.99 0.92 0.68

12.74 12.46 8.25 7.87 8.54 6.34 10.15 9.23

9.99 7.23 5.63 8.85

0.58 1.01 0.95 0.60

11.88 11.06 8.26 8.42 9.15 6.79 9.50 9.36

9.01 7.27 6.62 6.99

0.77 1.05 0.95 0.69

12.54 12.13 7.73 5.53 8.79 7.15 10.17 8.11

8.64 4.17 5.35 7.21

0.57 1.02 0.86 0.63

12.22 8.75 7.89 4.61 10.79 9.15 12.92 11.11

9.32 3.17 6.35 7.37

0.72 0.84 0.86 0.66

10.86 10.22 8.23 10.53 9.35 8.53 13.34 13.48 10.28 5.25 5.58 5.03

0.44 0.98 0.72 0.28

8.78 8.65 9.79 9.29 12.70 12.13 5.25 5.58

7.93 7.64 9.11 4.03

0.47 1.01 0.72 0.23

12.68 11.79 10.43 6.76 4.54 3.38 9.28 9.38 9.17 5.49 5.48 4.20

0.55 0.84 0.63 0.77

9.89 6.50 10.28 5.05

9.12 5.08 9.38 5.09

8.54 4.35 7.17 4.76

0.53 0.98 0.63 0.83

11.85 11.26 9.49 8.77 7.53 7.33 10.01 11.10

9.44 7.19 6.62 9.46

0.49 0.99 0.75 0.38

10.44 10.55 9.29 9.52 10.70 11.68 10.33 10.00

8.61 8.17 8.36 8.33

0.60 1.01 0.84 0.87

9.23 8.21 9.61 9.46

7.02 7.21 9.10 8.04

7.79 5.26 7.78 7.31

0.71 0.87 0.66 0.62

8.43 8.66 8.61 8.64

7.12 6.60 8.10 8.11

7.47 5.25 7.78 7.16

0.74 0.90 0.66 0.68

8.95 5.98 9.79 9.82 8.62 7.02 10.45 10.48

5.40 8.26 6.88 9.67

0.83 1.01 0.96 0.64

10.35 9.98 8.79 8.82 7.94 6.77 10.17 11.46

7.22 7.28 6.00 9.66

1.11 1.02 0.96 0.77

10.22 6.08 8.25 5.53

9.69 5.09 6.91 4.43

8.19 3.24 5.15 3.76

0.49 0.98 0.92 0.65

9.91 7.01 7.25 5.25

9.31 4.96 6.91 3.30

8.02 4.23 5.15 2.70

0.62 0.86 0.92 0.68

12.18 11.14 8.75 8.38 6.71 5.47 11.52 10.19

9.80 7.22 3.54 9.85

0.86 0.97 0.94 0.70

12.52 12.20 8.45 8.16 7.93 6.85 11.30 10.32

8.44 6.64 4.65 8.67

0.60 1.00 0.88 0.85

10.08 7.59 7.63 8.85

9.67 5.21 6.60 8.83

8.92 4.23 4.38 7.11

0.60 0.89 0.84 0.57

11.08 10.19 7.89 6.82 8.63 7.60 8.65 8.46

8.08 5.22 5.38 6.73

0.58 0.89 0.83 0.59

Key: MA = Arithmetic Mean, ME = Median, MH = Harmonic Mean, CV = Coefficient of Variation

Table 3: Deal Enterprise Value/EBIT Multiples in High-Tech Industries in Austria, The Netherlands, Serbia and Turkey

of the respective multiple in the industry.

3.2 Enterprise Value to EBITDA Multiples

3. Transaction Multiples in High-Tech Industries

Earnings before Interest, Taxes and Amortization, time period October 1, 2016 to September 30, 2019 (Table 2)

3.1 Enterprise Value to Sales Multiples

3.3 Enterprise Value to EBIT Multiples

Sales represent operating sales, time period October 1, 2016 to September 30, 2019 (Table 1)

Earnings before Interest and Taxes, time period October 1, 2016 to September 30, 2019 (Table 3)

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References [1] Baker M., Ruback R. 1999. Estimating Industry Multiples. Harvard University Research Paper 1-30 [2] Barron O., Byard D., Kile C., Riedl E. 2002. High Technology Intangibles and Analystsâ&#x20AC;&#x2122; Forecasts. Journal of Accounting Research 40(5) 289-312 [3] Chan L., Lakonishok J., Sougiannis T. 1999. The Stock Market Valuation of Research and Development Expenditures. Journal of Finance 56(6) 2431-2458

top-thema [4] Collins D., Maydew E., Weiss I. 1997. Changes in the Value-Relevance of Earnings and Book Values over the past Fourty Years. Journal of Accounting and Economics 24(12) 39-67 [5] Core J., Guay W., Buskirk A. 2003. Market Valuations in the New Economy: An Investigation of What Has Changed? Journal of Accounting and Economics 34(1) 43-67 [6] Espahbodi H., Espahbodi P., Rezaee Z., Tehranian H. 2002. Stock Price Reaction and Value Relevance of Recognition versus Disclosure: The Case of Stock-Based Compensation. Journal of Accounting and Economics 33(8) 343-373 [7] Hirschey M., Richardson V., Scholz S. 2001. Value Relevance of Nonfinancial Information: The Case of Patent Data. Review of Quantitative Finance and Accounting 17(11) 223-235 [8] Kile C., Phillips M. 2009. Using Industry Classification Codes to Sample High-Technology Firms: Analysis and Recommendations. Journal of Auditing, Accounting and Finance 35-58 [9] Kim M., Ritter J. 1999. Valuing IPOs. Journal of Financial Economics 53 409-437 [10] Kwon S. 2002. Financial Analysts’ Forecast Accuracy and Dispersion: High-Tech versus Low-Tech Stocks. Review of Quantitative Finance and Accounting 19(7) 65-91 [11] Lev B., Sougiannis T. 1996. The Capitalization, Amortization and Value Relevance of R&D. Journal of Accounting and Economics 21 107-139 [12] Lie E., Lie H. 2002. Multiples used to Estimate Corporate Value. Financial Analysts Journal 58 44-54 [13] Liu J., Nissim D., Thomas J. 2002. Equity Valuation Using Multiples. Journal of Accounting Research 40 135-172 [14] Nel, W. 2009. The use of multiples in the South African equity market: Is the popularity of the price earnings ratio justifiable from a sector perspective? Meditari Accountancy Research 17(2) 101-115 [15] Nel W. 2010. A South African Perspective on the Multiples of Choice in the Valuation of Ordinary Shareholder’s Equity: From Theory to Practice. African Journal of Business Management 4(6) 930-941 [16] Nel W., Bruwer B., Le Roux N. 2013. Equity- and Entity-Based Multiples in Emerging Markets: Evidence from the JSE Securities Exchange. Journal of Applied Business Research 29(3) 829-851 [17] Schreiner A. 2007. Equity Valuation Using Multiples: An Empirical Investigation. [18] Schreiner A., Spremann K. 2007. Multiples and Their Valuation Accuracy in Eu-

ropean Equity Markets. SSRN id=957352 [19] Sehgal S., Pandey A. 2010. Equity Valuation Using Price Multiples: Evidence from India. Asian Academy of Management Journal of Accounting and Finance 6 89-108 [20] Yoo Y. 2006. The valuation accuracy of equity valuation using a combination of multiples. Review of Accounting and

Ass. Prof. MMag. Dr. Stefan O. Grbenic StB CVA Assistant Professor at the Institute of Business Economics and Industrial Sociology at Graz University

Finance 5 108-123 Authors: Ass. Prof. MMag. Dr. Stefan O. Grbenic StB CVA is Assistant Professor at the Institute of Business Economics and Industrial Sociology at Graz University of Technology. He is head of the working group Management Control, Accounting and Finance. Furthermore, he is guest or visiting professor at University of Maribor, University of Twente and Istanbul Medeniyet University. Mr. Grbenic is Tax Consultant, Certified Valuation Analyst (EACVA and NACVA) and Expert Witness. Dr.Ing. Henry van Beusichem holds a Ph.D. in Finance from Erasmus Research Institute of Management (ERIM)/Rotterdam School of Management (RSM), Erasmus University in Rotterdam. He currently is an Assistant Professor of Finance at the University of Twente and specializes in Corporate Finance, Business Valuation and Corporate Governance. He also taught at

Dr.Ing. Henry van Beusichem, Ph.D. Assistant Professor of Finance at the University of Twente

Dejan Spasic Full professor at the University of Niš, Faculty of Economics and an associate professor at the University of Belgrade

Faruk Dayi, Ph.D. Assistant Professor in Kastamonu University in Kastamonu, Turkey the Rotterdam School of Management, Erasmus University in Rotterdam and as a guest lecturer at the University of Science and Technology in China. Dejan Spasic is a full professor at the University of Niš, Faculty of Economics and an associate professor at the University of Belgrade, Faculty of Eco-

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UNINACHRICHTEN nomics (at both universities: Chair of Accounting and Auditing). His current field of professional interests includes financial reporting in accordance with IFRS, group reporting, sustainability reporting. He has published one textbook, one monograph and more than 70 scientific and professional papers in scientific journals, conference pro-

ceedings and other publications. Mr. Spasic is editor of the scientific journal Facta Universitatis, Series: Economics and Organization. Faruk Dayi is an Assistant Professor in Kastamonu University in Kastamonu (Turkey). He received a Ph.D. in Accounting-Finance at Gazi University in

Ankara (Turkey). His research interests cover topics in the field of corporate finance and international finance, such as international portfolio management, working capital, financial statement analysis, and investment decisions. He took part in different national and international conferences, in several workshops and international projects.

uninachrichten

Theresa Passath, Mari Kollegger

ÖVIA-Highlights Oktober 2019 – 33. Internationales Instandhaltungsforum und Messestand auf der IN.STAND in Stuttgart

er Oktober dieses Jahres war der erfolgreiche Abschluss eines ereignisreichen Jubiläumsjahres, anlässlich des 30-jährigen Bestehens der ÖVIA. Mit rund 150 Teilnehmern/Innen zeigte sich erneut wie weitreichend der jährlich stattfindende 2-tägige ÖVIA Kongress bereits ist. Das Thema „Digitalisierte Instandhaltung – Stand und Perspektiven“ bildete 2019 den Mittelpunkt des Kongresses. 20 internationale Top-Referenten aus Wirtschaft und Wissenschaft stellten hierzu ihre Erkenntnisse und Erfahrungen unter anderem zu den Themen Mobile Devices, Datensicherheit, Smart Factory und Condition Monitoring vor. Eröffnet wurde das Forum durch die Key-Note von Herrn Dr. Stefan Erlach, dem Leiter des Weltkompetenzzentrums Fahrwerke der Siemens Mobility GmbH zum Thema „Digitalisierung in der Schienenfahrzeugindustrie“. Dass die Erwartungen mehr als erfüllt wurden zeigen das Feedback der Teilnehmer/Innen und die durchgän-

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gig positiven Evaluierungsergebnisse der Vorträge sowie des Kongresses. Als besonderes Highlight wurde auch dieses Jahr wieder im Zuge der Abendveranstaltung der Maintenance Award Austria für die exzellenteste Instandhaltung Österreichs und des Innovation Award für die innovativste Lösung/ Idee zur Instandhaltung verliehen. Über eine Auszeichnung durften sich der diesjährige Gewinner LiebherrHausgeräte Lienz GmbH, sowie die ÖBB - Technische Services GmbH und FRITZ EGGER GmbH & Co. OG freuen. Diese drei Instandhaltungen konnten sich in den 11 Bewertungskategorien gegen 9 andere Bewerber durchsetzen. Der Innovation Award ging dieses Jahr an das Start-up Senseforce GmbH, das sich auf die Entwicklung von Industrial IoT-Lösungen spezialisiert hat. Als Kongressbeilage erschien wie jedes Jahr ein Buch im TÜV Verlag, in welchem sämtliche Vortragsinhalte in Langfassung nachzulesen sind (ISBN 978-3-7406-0468-4). Um das Netzwerk zu erweitern und für die Mitglieder am neuesten Stand zu bleiben, präsentierte sich die ÖVIA von 23. bis 24. Oktober 2019 auf der IN.STAND – der Messe für Instandhaltung und Services – in Stuttgart. Mit über 1500 branchenspezifischen Besuchern war die Messe ein voller Erfolg und bot zahlreiche Gelegenheiten für Austausch und interesFoto: © Hans Thomas Maier (ÖVIA) sante neue Kontakte.

Veranstaltungen der ÖVIA 2020: Um unseren Mitgliedern das gesamte Jahr hindurch Networking-Möglichkeiten im Bereich Instandhaltung zu ermöglichen, laufen die Vorbereitungen für die nächste Erfahrungsaustauschrunde bereits auf Hochtouren. Diese wird am 20.02.2020 bei alpla Werke Alwin Lehner GmbH & Co KG in Hard, Vorarlberg stattfinden. Ein weiterer Höhepunkt des nächsten Jahres wird der jährliche ÖVIA-Kongress sein, zu welchem wir in Kürze den Themenschwerpunkt bekanntgeben werden. Wir sind überzeugt Ihnen auch im kommenden Jahr genügend Austauschmöglichkeiten und ein ansprechendes Kongressprogramm bieten zu können. Nähere Informationen zur ÖVIA, einer Mitgliedschaft und allen geplanten Veranstaltungen finden Sie unter: www.oevia.at

Termin & Ort ÖVIA Kongress 2020 • 07.-08. Oktober 2020 • Leoben (Falkensteiner & Asia Spa Leoben) Zielgruppe • Führungskräfte • Wissenschafter • Produktion & Instandhaltung

WING-Regional Andreas Leitgeb, Georg Micheu

Batteriespeicher oder Brennstoffzelle – Synergie oder Konkurrenz? 41. Treffen der Wirtschaftsingenieure von Kärnten und Osttirol, 24. September 2019, KELAG – Kompetenzzentrum, E-Mobilität in Klagenfurt

elche Folgen hat der Klimawandel und die Umweltbelastung auf unser Leben? Was bedeuten 2 °C Klimaerwärmung? Welche Lösungen sind am Markt erhältlich? Welche Chancen bieten erneuerbare Energiesysteme für Österreich? Welche Visionen verfolgen beteiligte Unternehmen? Das HyCentA betreibt am Standort der TU Graz eine der modernsten Forschungsinfrastrukturen in Europa mit Labors, Prüfständen und Wasserstoffbetankungsanlagen. HyCentA ist eine der größten außeruniversitären Forschungseinrichtungen auf dem Gebiet des Wasserstoffs und ist auf bestem Kurs zur internationalen Spitzenforschung. Der KELAG-Konzern ist einer der führenden Energiedienstleister in Österreich und zählt mit einem Konzernumsatz von 1.172Mio. EUR und rund 1.500 Beschäftigten zu den Kärntner Leitbetrieben. Die angeführten Themenbereiche standen beim 41. Treffen der Wirtschaftsingenieure im KELAG – Kompetenzzentrum für E-Mobilität in Klagenfurt im Fokus. HyCentA CEO Dipl.-Ing. Dr. Alexander Trattner und der kaufmännische Geschäftsführer der KI-KELAG International GmbH Dipl.-Ing. Dr. Bernd Neuner führten mit den Vorträgen „Aktuelle Entwicklungen bei Wasserstoff und Brennstoffzelle“ und „E-Mobilität am Sprung zum Massenmarkt“ durch den Abend.

Die Gesellschaft steht durch die Bedrohung des Ökosystems und der Begrenztheit der Ressourcen großen Herausforderungen gegenüber. Trattner präsentiert die Wasserstoffwirtschaft als Lösung für ein erneuerbares Energiesystem. Wind, Wasser und Sonne können sowohl grünen Strom als auch durch Elektrolyse Wasserstoff produzieren. Damit könnten die Haushalte, die Industrie und die Mobilität mit Energie versorgt werden. Die Kosten für die Umstellung schätzte er mit der unglaublichen Summe von rund 120 Mrd. € ab. Dem gegenüberzustellen ist ein enormes volkswirtschaftliches Potential für Österreich. In der Mobilität sieht er in Zukunft BEV - Battery Electric Vehicle – Akkumulator und FCEV – Fuel Cell Electric Vehicle – Wasserstoff als die bedeutendsten Antriebskonzepte. BEV für Kurzstrecken und kleinere Fahrzeuge, FCEV für Langstrecken und große Fahrzeuge. Abschließend wurden noch Referenzprojekte von HyCentA präsentiert.

existierender öffentlicher Ladepunkte in Österreich, dem eine verhältnismäßig geringe Anzahl an zugelassenen EAutos gegenübersteht. Neuner zeigte auf, dass E-Autos bereits heute durch die geringeren Wartungs- und Instandhaltungskosten sowie den geringeren Energieverbrauch wirtschaftlich sinnvoll sind. Mit zunehmender Industrialisierung sieht er die Anschaffungskosten weiter sinken. Abschließend wies er darauf hin, dass auch E-Autos keine emissionsfreie Mobilität leisten können, die Rohstoffgewinnung zur Batterieproduktion einen großen Emissionsanteil ausmacht und zu lösen ist und die Versorgung der E-Autos mit grünem Strom entscheiden für eine gute Ökobilanz ist.

Anschließend ging Neuner näher auf die E-Mobilität ein. Die globale Entwicklung im Bereich der E-Mobilität ist enorm, und zeigt China als klaren E-Auto-Markt Nummer 1 auf. Auch die prognostizierte Marktentwicklung, basierend auf den politischen Zielen, weißt beeindruckende Zahlen auf. Erfreulich war die große Anzahl bereits

Der Ausklang der Veranstaltung fand auf Einladung der KELAG statt. Wir bedanken uns für die Initiative und Organisation bei der KELAG und dem HyCentA Research GmbH, besonders bei Herrn Dipl.-Ing. Dr. Bernd Neuner und Herrn Dipl.-Ing. Dr. Alexander Trattner für das Engagement und die eindrucksvollen Einblicke.

Die anschließenden Diskussionen bestätigten das Interesse der Teilnehmer. Abschließend konnten vor Ort die verschiedensten E-Autos getestet und E-Produkte wie Ladestationen besichtigt werden.

Fotos: Georg Micheu; Links Vortragender DI Dr. Alexander Trattner, rechts Vortragender DI Dr. Bernd Neuner

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WING-Regional Michael Kaiser

WINGregionalkreis Wien - Veranstaltung am 05.06.2019, Besuch bei OTIS

ei einem weiteren Event des Regionalkreises Wien, Niederösterreich und Burgenland waren wir im Juni bei Otis zu Gast. Wie oft haben wir uns vielleicht insgeheim schon gedacht, dass der Lift jetzt besser nicht stecken bleibt. Platzangst oder das Versäumen von Folgeterminen mögen da vielleicht die Treiber des Gedanken gewesen sein. Roman Teichert, Wirtschaftsingenieur der TU Graz und Geschäftsführer von Otis Österreich gab uns in einem

lebendigen, ehrlichen und offenen Vortrag Einblicke in den Konzern und die Aufgaben, die in Österreich anstehen. So meinte Teichert gleich zu Beginn des Vortrages, dass die digitale Transformation in Österreich erst am Anfang stehe und sich Otis aber intensiv damit auseinandersetze. Ziele, wie die 100%ige Verfügbarkeit und somit keine ungeplanten Stillstände der rund 27.000 Anlagen in Wartung, gilt als die oberste Prämisse der Überlegungen. Wobei zugegeben das Niveau schon

eines ist, das sich herzeigen lässt. Österreich sprechen wir von rund 1,5 Stillstände pro Anlage pro Jahr. Für die zukünftige Strategie bedeutet das den Servicelevel durch den Einsatz von neuen Technologien – Stichwort Predictive Maintenance – erhöhen, neue Produkte – Stichwort Infotainment und Fahrgast-Service – schaffen und so die gesamte die Kultur der gesamten Organisation verändern.

Michael Kaiser

WINGregionalkreis Wien - Veranstaltung am 19.09.2019, GP-Round Table

er Erste Wiener Ruderclub an der Alten Donau bot einen amikalen Rahmen, um Neuerungen im Prozess Prozessmanagement zu disktutieren. In der Die Kooperationsveranstaltung mit der Gesellschaft für Prozessmanagement wurden die Aspekte Process Mining, Business Process Management

(BPM) und Robotic Process Management im Detail beleuchtet. Harald Fuchs und Johannes Duong (Oesterreichischen Nationalbank) richteten den Fokus auf die Herausforderungen bei der Einführung eines BPM im Bereich Treasury, Martin Atassi (Bundesministerium für Wirtschaftsstandort und Digitalisierung) ging spe-

ziell auf die Aspekte der digitalen Gestaltung von Verwaltungsprozesse ein und Robert Hutter (FireStart) gab eine Blick über den Tellerrand und das was noch kommt. Unter den Gästen waren u.a. Jan Häupler (Step2Solution), Alfons Weiler (ÖBB) und Reinhard Buss (WINGnet Wien)

Michael Kaiser

WINGregionalkreis Wien - Veranstaltung am 01.10.2019

u einem spontanen und regionalkreisübergreifenden Austausch kam es am 1.10.2019 in Wien. Auf Einladung von Alexander Kainer (Deloitte) - vielen herzlichen Dank dafür - trafen wir uns in gemütlicher

Runde zu einem italienischen Abend. Neben der Diskussion der aktuellen berufliche Herausforderung stand die Ideensammlung zur besseren Vernetzung der Regionalkreise im Zentrum der Gespräche.

An dem Treffen nahmen Gregor Handler (A4change e.U.), Andres Leitgeb (Synnovation e.U., RK Kärnten), Georg Micheu (Wood Cube, RK Kärnten) teil.

Fotos: Michael Kaiser; V.l.Besuch bei Otis; GP Round-Table; gemütliches Abendessen

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WINGnet

Foto: ???; V.l. Sabrina Prinz, Manfred Stangl, Edin Imamovic

Manfred Stangl

Veränderungen im WINGnet Villach

ehr geehrte Wing Kolleginnen und Kollegen,

mit der außerordentlichen Generalversammlung am 4.10.2019 an der FH Villach wurden die Funktionen im Verein übergeben. Nun möchten wir die Gelegenheit nutzen um uns kurz vorzustellen. Die Funktionen sind wie folgt zugeteilt: • Obmann: Manfred Stangl • Schriftführerin: Sabrina Prinz • Finanzreferent: Edin Imamovic Die Personen im Portrait: Manfred Stangl Ich bin 28 Jahre alt und habe die HTL Villach Abteilung Netzwerktechnik 2010 abgeschlossen. Hauptberuflich bin ich seit 9 Jahren in der Healthcare IT Branche als Systemadministrator und stellvertretender IT Leiter tätig. IT Projekte werden geplant, abgearbeitet und übergeben. Seit 09/2018 studiere ich nebenberuflich Wirtschaftsingenieurwesen an der FH Villach. Sabrina Prinz Ich bin 21 Jahre alt und habe die HTL Zeltweg Abteilung Maschinen- und

Anlagentechnik 2018 abgeschlossen. Seit Oktober 208 bin ich bei der Firma Flowserve in der Projektdokumentation tätig. Seit September 2018 studiere ich berufsbegleitend an der FH Kärnten im Bereich Wirtschaftsingenieurwesen. Edin Imamovic Ich bin 25 Jahre alt und habe 2014 an der HTL Lastenstraße im Bereich Maschineningenieurwesen maturiert. Erfahrungen durfte ich bereits im Qualitätsmanagement, Prozessmanagement und Outsourcing sammeln. Derzeit bin ich bei der Firma Fischer Edelstahlrohre Austria im Bereich Key Account Management und Vertrieb tätig. Ich habe mich seit 09/2018 für das berufsbegleitende Studium Wirtschaftsingenieurwesen entschieden, da ich der Meinung bin, dass die Mischung aus technischem Verständnis und wirtschaftlichem Unternehmerbewusstsein eine sehr gute Basis für Führungsfunktionen in vielen Unternehmen ist. Durch unsere unterschiedlichen Berufsfelder können wir auf ein breites Spektrum an Erfahrung und unterschiedliche Sichtweisen zurückgreifen.

Unser Ziel ist es intern sowie extern ein solides und umfangreiches Netzwerk für Studenten und auch Firmen aufzubauen. Studenten sollen intern bestmögliche Unterstützung bekommen, auch die Forcierung der semesterübergreifenden Kommunikation ist uns ein Anliegen. Studenten sollen einerseits ihr Fachwissen über externe Firmen erweitern und jene Firmen sollen den Zugriff auf das Netzwerk der Wirtschaftsingenieure nutzen und davon profitieren können.

Warum haben wir die Funktionen trotz der knappen Zeitressourcen übernommen?

Für Fragen steht der Vorstand des WINGnet Villach jederzeit zur Verfügung.

Wir sind davon überzeugt, dass jedes Mitglied von einem starken Netzwerk profitieren kann und deshalb haben wir uns entschlossen uns dafür zu engagieren. Abschließend möchte ich mich bei unseren Vorgängern für die geleistete Arbeit und auch die gründliche Übergabe, beim WING Regional und bei der Studiengangsleitung der FH Villach für die zugesagte Unterstützung bedanken.

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Wingnet

Foto: © Herbert Kohlbacher ; V. l. n. r.: Martin Wallner (IMC Generalsekretär), Sascha Stradner (IMC Geschäftsführer), Johannes Dirnberger (IMC Geschäftsführer), Georg Schranz (IMC Finanzvorstand), Georg Buchinger (HAVI Logistics, Director Operations), Markus Dirschlmayr (IMC Präsident), Rudi Schöller (Kabarettist), Uwe Brunner (IMC Vizepräsident), Hermann Madlberger (madlberger digitalisierungsberatung gmbh, Alleingesellschafter) – der IMC Vorstand und die diesjährigen Referenten beim gemeinsamen Abschlussfoto.

Johannes Dirnberger

IMC Main Event 2019 Digitalisierung – Wo bleiben Mensch und Motivation? Unter diesem Motto veranstaltete der Industrial Management Club Kapfenberg (IMC) am 11. Oktober das diesjährige Main Event am Red Bull Ring in Spielberg. Neben einem GoKart Rennen standen Vorträge und Kabarett am Programm, aber der Reihe nach.

ettkampffeeling war vorprogrammiert beim traditionellen Go-Kart Rennen. Im dritten Turnier des Clubs fuhr Georg Krenn zur ersten Titelverteidigung. Nach der Siegerehrung gab Industrial Management Absolvent Georg Buchinger mit seinem Impulsvortrag „HAVI Digital Integration – mit Mensch, Maschine und Motivation zum Ziel” Einblicke in die digitalen Herausforderungen und Strategien für Lead Logistics Provider. Diese Herausforderungen griff auch Digitalisierungsexperte Hermann Madlberger auf und schilderte in seiner Keynote die Geschwindigkeit und Komplexität der digitalen Transformation. „Hermann Madlberger zeigt perfekt auf mit welchen rasanten Veränderungen wir im beruflichen Alltag konfrontiert sind und noch konfrontiert werden. Als

WINGbusiness 4/2019

Unternehmer kann ich diese Dynamik in der KFZ-Branche nur bestätigen: Wer hätte vor ein paar Jahren gedacht, dass Google Autos bauen oder, dass das Mieten von Fahrzeugen via App zur Gewohnheit wird?“, zeigt sich IMC-Finanzvorstand Georg Schranz begeistert vom Vortrag. „Aber alles kein Grund den Kopf in den Sand zu stecken. Hermann Madlberger macht es deutlich: Letztlich hat sich nichts geändert – wie vieles ist die Digitalisierung eine Führungsaufgabe und die Unternehmen haben es in der Hand, die Zukunft aktiv zu gestalten“, so Schranz weiter. Und dass die Auswüchse der Digitalisierung auch genügend Stoff zum Lachen hergeben, bewies Kabarettist Rudi Schöller mit seinen pointierten Erzählungen über Besuche bei seinen Eltern oder Home-Office Erfahrungen. Entsprechend aufgelockert ließ man die Veranstaltung ausklingen. Und wel-

che bedeutsame Rolle dabei dem Netzwerken und regelmäßigen Austausch mit der Hochschule zukommt, unterstreicht Professor Martin Tschandl, Institutsleiter von Industrial Management und WING Präsidiumsmitglied: „Ein AbsolventInnen-Verband hat immense Impact-Möglichkeit auf die tägliche und strategische Netzwerkarbeit jedes Wirtschaftsingenieurs bzw. jeder Wirtschaftsingenieurin, und – im Sinne einer win-win-Situation – für die Hochschule und die Institute. Wir sind sehr froh, dass unser Absolventenverein IMC als regional mit unserem Institut verankertes Netzwerk im österreichweiten Verband der Wirtschaftsingenieure so gut eingebunden ist. So stärken wir gemeinsam die Marke Wirtschaftsingenieurwesen und bekommen gleichzeitig Feedback, wie wir die akademische Ausbildung an die erwartbaren Anforderungen der Zukunft orientieren sollten.“

IMPRESSUM

WING to your success …wir sind für Sie garantiert von Nutzen …

Gerade in Zeiten wie diesen stellen ein reizvoller Workshop, das Verteilen von lukrativen Flyern oder eine interessante Firmenpräsentation effiziente und kostengünstige Möglichkeiten zur Werbung für Unternehmen in Fachkreisen dar.Hervorzuheben ist der Zugang zur Technischen Universität als Innovations- und Forschungsstandort der besonderen Art, denn im Zuge von Bachelor- und/oder Masterarbeiten können Sie Studenten in Ideen für Ihre Firma miteinbeziehen und mit ihnen innovative Lösungen ausarbeiten. Nicht zuletzt wird auf diesem Weg auch für die Zukunft vorgesorgt. Denn schließlich sind es die heutigen Studenten der Technischen Universität, die morgen als Ihre Kunden, Händler oder Lieferanten fungieren. Mit WINGnet-Werbemöglichkeiten kann man diese nun schon vor dem Eintritt in das Berufsleben von sich und seiner Firma überzeugen und somit eine gute Basis für eine langfristige und erfolgreiche Zusammenarbeit schaffen. WINGnet Wien veranstaltet mit Ihrer Unterstützung Firmenpräsentationen, Workshops, Exkursionen sowie individuelle Events passend zu Ihrem Unternehmen. WINGnet Wien bieten den Studierenden die Möglichkeit- zur Orientierung, zum Kennenlernen interessanter Unternehmen und Arbeitsplätze sowie zur Verbesserung und Erweiterungdes universitären Ausbildungsweges. Organisiert für Studenten von Studenten.Darüber hinaus bietet WINGnet Wien als aktives Mitglied von ESTIEM (European Students of Industrial Engineering and Management) internationale

WINGbusiness Impressum Medieninhaber (Verleger) Österreichischer Verband der Wirtschaftsingenieure Kopernikusgasse 24, 8010 Graz ZVR-Zahl: 026865239 Editor Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Siegfried Vössner E-Mail: voessner@tugraz.at Redaktion/Layout Chefin vom Dienst & Marketingleiterin: Mag. Beatrice Freund Tel. +43 (0)316 873-7795, E-Mail: office@wing-online.at Redakteure Dipl.-Ing. Sigrid Weller BSc. E-Mail: sigrid.weller@tugraz.at Dipl.-Ing. Ines Korajman BSc. E-Mail: ines.korajman@tugraz.at Dipl.-Ing. Florian Schierlinger-Brandmayr BSc. E-Mail: florian.schierlinger-brandmayr@tugraz.at Dipl.-Ing. Theresa Passath BSc. E-Mail: theresa.passath@unileoben.ac.at Ortbauer Bernhard MSc., BSc. E-Mail: bernhard.ortbauer@tugraz.at Dipl.-Ing. Andreas Kohlweiss, BSc E-Mail: andreas.kohlweiss@tugraz.at Anzeigenleitung/Anzeigenkontakt Mag. Beatrice Freund Tel. +43 (0)316 873-7795,E-Mail: office@wing-online.at

Veranstaltungen und Netzwerke. In 24 verschiedenen Ländern arbeiten 66 Hochschulgruppen bei verschiedenen Aktivitäten zusammen und treten so sowohl untereinander als auch zu Unternehmen in intensiven Kontakt. Um unser Ziel - die Förderung von Studenten - zu erreichen, benötigen wir Semester für Semester engagierte Unternehmen, die uns auf verschiedene Arten unterstützen und denen wir im Gegenzug eine Möglichkeit der Firmenpräsenz bieten. Die Events können sowohl in den Räumlichkeiten der TU Wien als auch an dem von Ihnen gewünschten Veranstaltungsort stattfinden. Weiters können Sie die Zielgruppe individuell bestimmen. Sowohl alle Studienrichtungen als auch z.B. eine Festlegung auf Wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen ist möglich. Außerdem besteht die Möglichkeit eine Vorauswahl der Teilnehmer, mittels Ihnen vorab zugesandten Lebensläufen, zu treffen. Auf unserer Webseite http://www.wing-online.at/de/wingnetwien/ finden Sie eine Auswahl an vorangegangenen Events sowie detaillierte Informationen zu unserem Leistungsumfang WINGnet Wien: Theresianumgasse 27, 1040 Wien, wien@wingnet.at ZVR: 564193810

Druck Druckhaus Scharmer GmbH Europastrasse 42, 8330 Feldbach Auflage: 1.800 Stk. Titelbild: Pixabay WING-Sekretariat Kopernikusgasse 24, 8010 Graz, Tel. (0316) 873-7795, E-Mail: office@wing-online.at WING-Homepage: www.wing-online.at Erscheinungsweise 4 mal jährlich, jeweils März, Juni, Oktober sowie Dezember. Nachdruck oder Textauszug nach Rücksprache mit dem Editor des „WINGbusiness“. Erscheint in wissenschaftlicher Zusammenarbeit mit den einschlägigen Instituten an den Universitäten und Fachhochschulen Österreichs. Der Wirtschaftsingenieur (Dipl.-Wirtschaftsingenieur): Wirtschaftsingenieure sind wirtschaftswissenschaftlich ausgebildete Ingenieure mit akademischem Studienabschluss, die in ihrer beruflichen Tätigkeit ihre technische und ökonomische Kompetenz ganzheitlich verknüpfen. WING - Österreichischer Verband der Wirtschaftsingenieure ist die Netzwerkplattform der Wirtschaftsingenieure. ISSN 0256-7830

WINGbusiness 4/2019

Unternehmenssteuern & Steuereffizienz im In- und Ausland Für den Erfolg und den Gewinn eines Unternehmens von beliebiger Größe ist – neben dem operativen Geschäft – auch die steuerliche Komponente entscheidend. Richtig angewandt kann diese die Profitabilität auf allen Ebenen des Unternehmens verbessern. Zudem haben technologische Veränderungen bei Prozessen und Organisation tiefgreifende Auswirkungen auf die Leistungs- und Finanzströme im Unternehmen sowie auf deren Management. Die Unternehmenssteuerberatung von PwC ist darauf ausgerichtet, bei Unternehmen aller Größen die direkten und indirekten Steuerkonsequenzen solcher Veränderungen auf die Besonderheiten des Unternehmens abzustimmen. Dies erfolgt in Übereinstimmung mit geltenden nationalen und internationalen Steuervorschriften unter Berücksichtigung der internationalen Entwicklungen auf Ebene der OECD, der EU und den verschiedenen betroffenen Ländern. Dabei setzen wir auf effiziente Strukturierung, zeigen steuerliche Auswirkungen möglicher Geschäftsmodelle sowie die damit zusammenhängenden Transferpreise auf und helfen, Steuerrisiken zu vermeiden. Unternehmer müssen neben betriebswirtschaftlichen auch steuerrechtliche und persönlichemotionale Entscheidungen treffen. Nachfolgeregelung, Vermögensplanung oder familiäre Konflikte, die ins Unternehmen hineingetragen werden, sind nur einige der Anforderungen. Als kompetenter und verlässlicher Partner stellen wir uns mit Ihnen den Herausforderungen im Leben eines Familienunternehmers. Unsere Expertinnen und Experten zeichnen sich durch ihre Begeisterung für Familienunternehmen aus und halten geeignete Lösungen bereit. Jedes Unternehmen ist individuell. Dennoch unterliegen alle den gleichen Steuerregelungen, welche die jeweiligen Unternehmensspezifika nicht berücksichtigen. Den Überblick zu behalten und die bestmögliche Lösung für das einzelne Unternehmen zu finden, ist daher eine Herausforderung. Als Experten haben wir jahrelange Erfahrung im Bereich nationaler und internationaler Steuerberatung und Steuerplanung. Wir haben viele Unternehmen etwa beim Gang ins Ausland oder bei der Umstellung ihres Geschäftsmodells mit den dafür erforderlichen Ideen und Maßnahmen begleitet. Unsere Klienten vertrauen uns – von der Strategie bis zur Umsetzung.

Dr. Peter HADL Partner, Tax PwC Steiermark Wirtschaftsprüfung und Steuerberatung GmbH Gadollaplatz 1/VII.Stock, 8010 Graz Office: +43-316-825 300-8003 peter.hadl@pwc.com