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30.08.2016 | Controlling | Schwerpunkt | Online-Artikel

Unternehmen erfüllen die eigenen Erwartungen nicht

verfasst von: Sylvia Meier

2:30 Min. Lesedauer

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Viele Anleger sind enttäuscht: Immer mehr deutsche Unternehmen müssen ihre Umsatz- oder Gewinnprognosen nach unten korrigieren.

Eine aktuelle Analyse der Beratungsgesellschaft Ernst & Young zeigt, dass die Umsatz- und Gewinnwarnungen im ersten Halbjahr 2016 ein neues Rekordhoch erreicht haben. 26 Gewinn- oder Umsatzwarnungen gab es. 2011 waren es im Vergleichszeitraum gerade einmal zwölf Warnungen.

Prognosen bilden Entscheidungsgrundlage 

Warum ist die Gewinnprognose eines Unternehmens überhaupt so im Fokus? Für Anleger ist das eine entscheidende Information. Denn so erfährt der potenzielle Investor: Was kann ich von dem Unternehmen erwarten? Wie sieht die wirtschaftliche Entwicklung aus und was ist eine Aktie voraussichtlich einmal wert?

Gewinnwarnung führt zu geringerer Aktienbewertung

Wenn die Gewinnprognosen dann korrigiert werden müssen, ist das für Anleger ärgerlich. Die Springer-Autoren Philipp Karl Maximilian Lindmayer und Hans-Ulrich Dietz erklären in ihrem Buchkapitel "Langfristige Geldanlage: Aktien, Anleihen und weitere Anlagemöglichkeiten" (Seite 119): "Eine Gewinnwarnung eines Unternehmens, auch wenn der Gewinn von 2 Milliarden Euro auf "nur" 1,5 Milliarden fällt, führt daher am Markt zu einer geringeren Bewertung der Aktie. Die erwarteten Gewinne, damit wahrscheinlich auch die zukünftigen erwarteten Gewinne, verringern sich und damit die Bewertung des Unternehmens und die Bewertung des Anteils am Unternehmen und der Gewinne, der Aktie." 

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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Bewertung von Prognosen

Über die Bewertung von Prognosen mittels eines Prognosegütemaßes hinaus, wie es im Kapitel 3 vorgestellt wurde, gibt es noch eine Vielzahl von weiteren Tests und Darstellungen, die eingesetzt werden können, um die Richtigkeit von Prognosen zu überprü

Wirtschaftliche und politische Krisen wirken sich aus

Bei der Untersuchung von Ernst & Young fällt auf, dass immer mehr Unternehmen mit ihren Prognosen falsch lagen. Einen großen Einfluss hatten im ersten Halbjahr das Brexit-Votum, Terrorangst und Währungsschwankungen. Dies brachte die Konsequenz mit sich, dass nicht alle Unternehmen eine so positive Umsatz- und Gewinnentwicklung erzielen konnten, wie erwartet.

Erwartungen nicht erfüllt

Doch nicht alle Prognosekorrekturen sind negativ: Einige Unternehmen übertrafen die eigenen Erwartungen.

In 2015 musste fast jedes zweite Unternehmen mindestens eine Prognose korrigieren. Martin Steinbach, Leiter des Bereichs IPO and Listing Services bei EY, erklärt: "Der Trend geht eindeutig zu immer mehr Prognosekorrekturen. Angesichts eines extrem volatilen Umfelds schaffen es die Unternehmen vielfach nicht, ihre Prognosen tatsächlich einzuhalten – einige sind zu Jahresbeginn zu vorsichtig, andere werden im Jahresverlauf von der schwachen Marktentwicklung überrascht."

Auf dem Aktienmarkt wirken sich Prognosekorrekturen zeitnah aus. Gewinnwarnungen lassen laut der Analyse im Schnitt die Kurse um sechs Prozent sinken. Eine Anhebung der Gewinnprognose führt jedoch lediglich zu einem Anstieg der Kurse um fünf beziehungsweise vier Prozent.

Prognosemodell mangelhaft?

Das Erstellen von Prognosen wird für Unternehmen in volatilen Zeiten zur immer größeren Herausforderung. In vielen Fällen krankt es jedoch bereits beim Prognosemodell, wie Ernst & Young feststellt. Wenn bereits das Modell nicht ausreichend ist, um die komplexe Unternehmensstruktur abzubilden: Wie soll ein Unternehmen dann seinen Anlegern verlässliche Daten liefern?

Die Springer-Autoren Michael Feindt und Ulrich Kerzel betonen in ihrem Buch "Prognosen bewerten", dass Ereignisse nur mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit vorhergesagt werden können und somit einer nicht vermeidbaren Schwankungsbreite oder Volatilität unterworfen sind. Sie empfehlen (Seite 79): "Gute Prognoseverfahren berücksichtigen dies und liefern Vorhersagen als eine Wahrscheinlichkeit (bei einer Klassifikation) oder als eine Wahrscheinlichkeitsverteilung (bei einer Regression)." Die Autoren erläutern, wie gute Prognoseverfahren aufgebaut sein sollten und stellen statistische Grundlagen vor.

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