6. Implizite Risikoprämie als Messinstrument der Wahrnehmung des Kapitalmarktes

Vgl. für diesen Zusammenhang bereits Kapitel 4.​2.​1.

Siehe für die Berechnung impliziter Eigenkapitalkosten Kapitel 6.3.

Vgl. Nölte (2008): 234; Botosan/Plumlee (2005): 25.

Siehe für die Ermittlung des Bewertungsstichtages Kapitel 7.​2.​2.​

Dies betrifft die langfristigen Gewinnwachstums- bzw. Inflationsraten in den Modellen nach Claus/Thomas (2001) und Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001). Siehe hierzu die Kapitel 6.3.2.3.2 und 6.3.2.3.3.

Als Motiv für die freiwillige Berichterstattung an den Kapitalmärkten wird aus Managementsicht das Schließen einer Wertlücke gesehen, welche sich zwischen dem Marktpreis und dem fundamentalen Unternehmenswert ergibt. Vgl. Wagenhofer/Ewert (2007): 386-388. Ausführlich zu weiteren Motiven auch Gierga (2008): 86-92.

Vgl. z.B. die Studien von Francis/Khurana/Pereira (2005); Hail (2002). Ein negativer Zusammenhang zwischen dem Informationsumfeld und den Eigenkapitalkosten konnte in diversen empirischen Untersuchungen bestätigt werden. Siehe z.B. Nölte (2008): 264; Reese (2007): 113.

Vgl. z.B. Junc (2010): 81-83; Gierga (2008): 145-162; Botosan (1997): 329-334.

Um den Erhebungsaufwand zu vereinfachen, besteht die Möglichkeit auf bestehende Analysen zurückzugreifen. Das Manager Magazin veröffentlicht jährlich ein Ranking zum Thema „Bester Geschäftsbericht“. Dieses Ranking findet Eingang in empirische Untersuchungen wie etwa in die von Häußler (2008). Vgl. Häußler (2008): 40-42. Nölte (2008) greift auf ein Ranking zurück, welches unter der Leitung von Professor Küting, Universität des Saarlandes, jährlich erstellt und in unterschiedlichen Publikationsmedien publiziert wird. Vgl. Nölte (2008): 132-134.

Vgl. z.B. Nölte (2008): 229-230; Reese (2007): 113; Daske/Gebhardt/Klein (2006): 21 und Gode/Mohanram (2003): 405 mit weiterführenden Hinweisen. Wagenhofer/Ewert (2007): 403-404 sehen vor dem Hintergrund empirischer Ergebnisse, die Größe des Unternehmens ebenfalls als geeigneten Proxy für das Publizitätsverhalten an.

Vgl. Häußler (2008): 86. Für große Unternehmen ist die Bereitstellung von Informationen relativ gesehen weniger kostenintensiv, weswegen diese mehr publizieren. Darüber hinaus sind große Unternehmen auf die Kapitalbeschaffung von außen angewiesen. Um den Informationsbedürfnissen der (potenziellen) Kapitalgeber gerecht zu werden, werden diese Unternehmen mehr publizieren. Große Unternehmen stehen im Interesse der Öffentlichkeit und werden von Finanzanalysten kritischer beobachtet; dies stellt ebenfalls einen Anreiz dar, mehr Informationen bereitzustellen. Vgl. Wagenhofer/Ewert (2007): 399.

Vgl. z.B. Häußler (2008): 86; Nölte (2008): 230; Reese (2007): 113; Daske/Gebhardt/Klein (2006): 21; Botosan/Plumlee (2005): 43.

Hope et al. (2009): 186 verwenden für eine internationale Stichprobe die Transformation der Marktkapitalisierung durch die Logarithmus-naturalis-Funktion. Nölte (2008): 237 geht für eine deutsche Stichprobe analog vor, bezieht die Feststellung der Marktkapitalisierung jedoch auf den Jahresbeginn und nicht auf den Bewertungsstichtag.

Siehe hierzu auch z.B. Nölte (2008): 229-230; Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 145-146.

Zur Berücksichtigung der Liquidität als Risikofaktor vgl. Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 146 und die Arbeit von Brennan/Subrahmanyam (1996).

Vgl. Penman (2010): 681; Amihud/Mendelson (1986): 243. Vgl. grundlegend zum Einfluss der Marktkapitalisierung Fama/French (1995) auf die Höhe der Renditeerwartungen.

Zur Rolle von Finanzanalysten und deren Tätigkeit siehe Kapitel 4.​1.​2.

Vgl. Lang/Lundholm (1996): 190. Die Anzahl der Analysten, die das Unternehmen abdecken, resultiert in einem Gleichgewichtsmodell aus der Übereinstimmung des Angebots und der Nachfrage. Vgl. zu einer derartigen Modellierung die Studie von Bhushan (1989). Lang/Lundholm (1996): 190 diskutieren in diesem Sinne welchen Einfluss das Informationsumfeld auf das Gleichgewicht hat. Ist es für den Analysten günstiger, Informationen direkt vom Unternehmen zu erhalten anstatt über andere Quellen, erhöht sich das Angebot und folglich steigt die Anzahl der Analysten, die das Unternehmen abdecken. Fishman/Hagerty (1989): 634 argumentieren ähnlich für Investoren allgemein: Investoren verfügen nur über begrenzte Kapazitäten und beobachten somit nur die Unternehmen, die ihnen die meisten Informationen bereitstellen. Hinsichtlich des Zusammenhangs des Informationsumfeldes und der Nachfrage nach Analystenabdeckung unterscheiden Lang/Lundholm (1996): 190 zunächst zwischen Analysten in einer Rolle als Informationsintermediäre und als Informationsbereitsteller. Im ersteren Fall, der auch bestätigt wurde, würde eine Verbesserung des Informationsumfeldes zu einer steigenden Nachfrage nach Analysten führen. In einer Rolle als Informationsbereitsteller wäre der Zusammenhang negativ. Vgl. Lang/Lundholm (1996): 190. Siehe zur Rolle der Finanzanalysten als Informationsintermediäre auch Kapitel 4.​1.​2.

Vgl. allgemein zu Liquiditätsmaßen Uzik (2004): 116-119; Kempf (1999): 45-50 sowie die Beiträge von Kempf (1998) und Brunner (1996).

Amihud/Mendelson (1986) weisen einen positiven konkaven Zusammenhang zwischen der relativen Geld-Brief-Spanne, als Liquiditätsindikator, nach. Vgl. Amihud/Mendelson (1986): 230-231.

Brennan/Chordia/Subrahmanyam (1998) können ebenfalls für den US-amerikanischen Kapitalmarkt einen negativen Einfluss der Liquidität eines Wertpapiers auf die Höhe zukünftiger realisierter Aktienrenditen nachweisen. Als Proxy für die Liquidität eines Wertpapieres verwenden sie das Handelsvolumen des Wertpapiers – gemessen als Wertvolumen. Vgl. Brennan/Chordia/Subrahmanyam (1998): 366-367. Amihud/Mendelson (1986) weisen für den US-amerikanischen Kapitalmarkt einen positiven, aber degres-siven Zusammenhang zwischen der Höhe der relativen Geld-Brief-Spanne – als Maßgröße für Illiquidität – und realisierten Aktienrenditen nach. Vgl. Amihud/Mendelson (1986): 238.

Vgl. Kempf (1999): 13-16; Kempf (1998): 299.

Vgl. Hope et al. (2009): 186 und in Bezug auf eine Untersuchung für den deutschen Kapitalmarkt Gierga (2008): 51-52; Häußler (2008): 84; Nölte (2008): 226; Reese (2007): 111; Daske/Gebhardt/Klein (2006): 20.

Neben einer Ableitung von Beta-Faktoren anhand fundamentaler Unternehmensdaten existieren die zukunftsorientierte Bestimmung von Beta-Faktoren sowie eine Ableitung von Beta-Faktoren anhand unternehmensspezifischer Kapitalmarktdaten (Marktmodell). Vgl. zu den unterschiedlichen Ansätzen zur Bestimmung des Beta-Faktors Dörschell/Franken/Schulte (2012): 130-135 mit weiteren Nachweisen. Alle Modelle weisen unterschiedliche Vor- und Nachteile auf. Für eine praktische Anwendung wird das Marktmodell als am geeignetsten angesehen. Ungeeignet erscheint die Bestimmung von Beta-Faktoren auf Basis fundamentaler Unternehmensdaten, da dies zu Werten führt, die auf empirischer Ebene nicht eindeutig nachgewiesen worden sind. Vgl. Jähnchen (2009): 103. Zukunftsorientierte Modelle erfordern Marktpreise entsprechender Optionen. Besonders auf dem deutschen Kapitalmarkt werden für das relevante Marktportfolio nicht ausreichend Optionen gehandelt. Vgl. Rausch (2008): 193.

Auch Reese (2007) merkt an, dass die Bestimmung eines historischen Beta-Faktors der „Grundmotivation von Ex-Ante-Schätzungen [...] widerspricht“ (Reese (2007): 112) und verwendet diese aufgrund der vorwiegenden Vorgehensweise in der Literatur dennoch. Vgl. Reese (2007): 112 für weitere Literaturquellen, die den Beta-Faktor entsprechend vergangenheitsbezogen ermitteln.

Siehe z.B. Nölte (2008): 227; Reese (2007): 112 mit weiteren Nachweisen und Daske/Gebhardt/Klein (2006): 20.

Vgl. Nölte (2008): 226; Reese (2007): 112; Daske/Gebhardt/Klein (2006): 20.

Vgl. Reese (2007): 112. Hope et al. (2009) sowie Daske/Gebhardt/Klein (2006) berechnen den BetaFaktor ebenfalls auf Basis von 60 Monatsrenditen zum Bewertungsstichtag und fordern bei eingeschränkter Datenverfügbarkeit aufgrund einer teilweise verkürzten Börsenhistorie mindestens 24 Monatsrenditen als Dateninput. Vgl. Hope et al. (2009): 186 und dort Fn. 22; Daske/Gebhardt/Klein (2006): 20 und dort Fn. 24. Nölte (2008): 227 berechnet den Beta-Faktor auf Basis der letzten 30 Monate zum Bewertungsstichtag. Auch eine Berechnung auf Basis von nur 20 Monatsrenditen wird als ausreichend erachtet. Vgl. Häußler (2008): 84; Fn. 102. Für die eigene Bestimmung wird die Verwendung von mindestens 20 Monatsrenditen gefordert. Eine Nichterfüllung bei einzelnen Beobachtungen führt zum Ausschluss dieser aus der empirischen Analyse.

Vgl. Dörschell/Franken/Schulte (2012): 13-15.

Vgl. z.B. die Studie von Botosan/Plumlee (2005): 34-35 und 39. Dem folgt auch Häußler (2008): Fn. 102 auf S. 84-85; Nölte (2008): 227.

Vgl. grundlegend Malkiel/Xu (1997): 13 sowie Nölte (2008): 246; Reese (2007): 118-119; Daske (2006): 358-359. Das aus der Portfoliotheorie abgeleitete CAPM sieht keinen Aufschlag für dieses Risiko vor, da es durch geeignete Portfoliodiversifikation eliminiert werden kann. Vgl. Perridon/Steiner/Rathgeber (2012): 279. Aufgrund der unrealistischen Annahmen des CAPM in Bezug auf die Informationsversorgung des Kapitalmarktes ist diese Sichtweise jedoch abzulehnen. Vgl. zu dieser Annahme des CAPM Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 21; Zimmermann (1997): 16.

Vgl. Nölte (2008): 226-227; Reese (2007): 112; Daske/Gebhardt/Klein (2006): 20; Gode/Mohanram (2003): 404; Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 145. Daske/Gebhardt/Klein (2006): 20 verwenden diskrete annualisierte Aktienrenditen. Streng genommen stellt die Volatilität des Aktienkurses bzw. der Aktienrenditen ein Surrogat für das Gesamtrisiko dar. Vgl. Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 55. Die Bestimmung des unsystematischen Risikos sollte dann vielmehr auf Basis der Residualvolatilität erfolgen. Vgl. Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 65; Lehmann (1990): 96-97. Z. B. verwenden Hope et al. (2009): 187; Khurana/Raman (2006): 987; Gode/Mohanram (2003): 404 die Residualvolatilität als Surrogat für das unsystematische Risiko. Vgl. für die rechnerische Bestimmung der Residualvolatiliät Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 65-66.

Es werden die stetigen Renditen verwendet, da diese gegenüber diskreten Renditen eher als normalverteilt angesehen werden können (vgl. Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 57) und somit einer der Regressionsvoraussetzungen genügen. Ein Nachteil der Verwendung stetiger Renditen ergibt sich allerdings darin, dass sie nicht der Portfolioeigenschaft genügen. Vgl. Drobetz (2003): 2. Die Bedeutung der Einhaltung der Annahme der Normalverteilung von Renditen ergibt sich daraus, dass die Parameter Mittelwert und Standardabweichung lediglich eine Normalverteilung vollständig beschreiben. Vgl. Steiner/Bruns/Stöckl (2012): 56-57. Zu Eigenschaften von diskreten und stetigen Renditen siehe Schmidt/Trede (2006): 5-8.

Vgl. Perridon/Steiner/Rathgeber (2012): 358.

Vgl. Daske/Gebhardt/Klein (2006): 20; Daske (2006): 350 zur Verwendung der annualisierten Volatilität.

Vgl. Reese (2007): 118-119; Daske/Gebhardt/Klein (2006): 27-28; Botosan/Plumlee (2005): 43; Hail (2002): 759 für implizite Risikoprämien. Fama/French (1992): 441-444 für realisierte Aktienrenditen.

Vgl. Bieker (2006): 37; Barnea/Haugen/Senbet (1985): 25.

Vgl. Daske/Gebhardt/Klein (2006): 20; Daske (2006): 350. Alternativ werden die Werte zu Beginn des Geschäftsjahres und demnach zum Ende des Vorjahres gemessen. Vgl. Nölte (2008): 228. Gode/Mohanram (2003); Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001) logarithmieren den Quotienten zusätzlich. Vgl. Gode/Mohanram (2003): 414-415; Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 164.

Reese (2007): 113-114; Daske/Gebhardt/Klein (2006): 21 verwenden z.B. den Begriff der Marktanomalie. Für den Nachweis des empirischen Zusammenhangs zwischen dem Marktwert-Buchwert-Verhältnis und realisierten Renditen vgl. Lakonishok/Shleifer/Vishny (1994): 1555; Fama/French (1992): 441. Zum empirischen Nachweis des Zusammenhangs zwischen dem Buchwert-Marktwert-Verhältnis und erwarteten Renditen vgl. Reese (2007): 118-119; Daske/Gebhardt/Klein (2006): 27; Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 164-165.

Vgl. auch Fama/French (1995): 132. Vgl. Fama/French (1992): 441.

Vgl. für die Verwendung des Buchwert-Marktwertverhältnisses auch Nölte (2008): 237; Reese (2007): 116; Daske/Gebhardt/Klein (2006): 27; Gode/Mohanram (2003): 413; Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 164. In die Analysen von Gode/Mohanram (2003) und Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001) geht der Quotient als logarithmierte Größe ein. Vgl. Gode/Mohanram (2003): 414-415; Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 164. Häußler (2008): 86; Fn. 111 bezieht den Marktwert auf den Bewertungsstichtag.

Vgl. Saelzle/Kronner (2004): 155.

Vgl. Nölte (2008): 229; Gode/Mohanram (2003): 404; Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 146-147.

Vgl. Abarbanell/Lanen/Verrecchia (1995): 32.

Siehe zur Verwendung von Analystenprognosen durch die übrigen Kapitalmarktteilnehmer Kapitel 4.​1.​2.​

Vgl. Boone/Khurana/Raman (2008): 124; Nölte (2008): 229; Daske/Gebhardt/Klein (2006): 21; Gode/Mohanram (2003): 404; Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 147 zur Verwendung einer unskalierten Größe. Sowie Behn/Choi/Kang (2008): 333; Nölte (2008): 106; Zhang (2006): 570; Lang/Lundholm (1996): 476 zur Verwendung einer skalierten Größe.

Vgl. Gsell (2011): 143; Daske/Wiesenbach (2005a): 229. Realisierte Renditen bezeichnen im Folgenden solche Renditen, die sich aus vergangenheitsorientierten Konzepten ableiten lassen und aus Sicht des Kapitalmarktes historisch und somit realisiert sind. Implizite Renditen entsprechen impliziten Eigenkapitalkosten auf Basis zukunftsorientierter Konzepte. Aufgrund der Risikobehaftung von erwarteten Renditen stimmen Erwartungen an eine Rendite (zukunftsorientiert) häufig nicht mit der realisierten Rendite (vergangenheitsorientiert) überein. Vgl. Pratt/Grabowski (2010): 4. Dauerhaftes Ziel ist die Befriedigung der Renditeerwartungen durch realisierte Renditen, die sich bei Anteilseignern insgesamt aus Kursgewinnen und Dividenden zusammensetzt (Total Shareholder Return). Vgl. Schmidt-Tank (2005): 61; Rappaport (1999): 68.

Die im Folgenden verwendeten Bewertungsmodelle determinieren den Unternehmenswert entsprechend dem Equity-Ansatz – bezeichnet auch als Nettoverfahren. Vgl. Gsell (2011): 143-144. Vgl. zur Systematisierung der Methoden der Unternehmensbewertung Ballwieser (2011): 8-10.

Vgl. Daske/Wiesenbach (2005a): 229-230. Nölte (2009): 204 weist auf die theoretisch bessere Eignung von Discounted-Cash-Flow-Modellen hin. Die Verwendung von Discounted-Cash-Flow-Ansätzen setzt jedoch die Approximation von Größen voraus, die sich auch auf den Investitions-und Finanzierungsbereich des Unternehmens erstrecken. Vgl. Koch (2005): 14-19 und 132. Außerdem sind die durchaus vorhandenen Cash-Flow-Schätzungen von Finanzanalysten durch eine große Subjektivität gekennzeichnet. Die Prognose von Komponenten des freien Cash Flows wird insgesamt als schwierig angesehen. Vgl. Koch (2005): 20-22.

Simultane Methoden wie sie z.B. im simultanen Residualmodell von Easton et al. (2002) oder im simultanen Gewinnkapitalisierungsmodell von Easton (2004) Anwendung finden, ermitteln Eigenkapitalkosten nicht auf individueller Unternehmensebene, sondern auf Portfolioebene. Neben dem Nachteil der sich aus der Ermittlung auf Portfolioebene ergibt, bietet die Methode den Vorteil geringerer zu treffender Annahmen wie z.B. Annahmen über die langfristige Entwicklung von Residualgewinnen. Vgl. Daske/Wiesenbach (2005b): 410. Diese Methoden scheiden jedoch aufgrund der im Rahmen dieser Arbeit aufgegriffenen Forschungsfragen aus, da die Messung des Einflusses der Qualität der Abschlussprüfung auf Unternehmensebene und nicht auf Portfolioebene erfolgt.

Es handelt sich dabei um den inneren Wert des Investitionsobjektes. Vgl. Jamin (2006): 33. Der innere Wert beschreibt den Wert eines Unternehmens, der ihm aufgrund objektiver Maßstäbe – wie interner und externer Unternehmensdaten – beigemessen wird. Vgl. Perridon/Steiner/Rathgeber (2012): 215.

Vgl. Perridon/Steiner/Rathgeber (2012): 230; Damodaran (2006): 196.

Um die Notation übersichtlich zu halten, werden auf Tilden zur Kennzeichnung von Zufallsvariablen sowie die Verwendung von Erwartungswertoperatoren verzichtet.

Siehe zur Kritik dieser Annahme Kapitel 6.3.3.

Vgl. Daske/Gebhardt/Klein (2006): 4; Daske/Wiesenbach (2005b): 408. Die empirische Erhebung sowohl der Aktienkurse als auch der Analystenprognosen erfolgt auf Basis von Informationen, die der Informationsdienstleister Bloomberg zur Verfügung stellt. Das Modul, auf dem die Analystenprognosen aufbauen und sogenannte BEST-Prognosen bereitstellt, enthält – laut Aussage des Bloomberg Help Desk – Analys-tenprognosen für diverse Zielkennzahlen seit 2005. Auf diese wird im Rahmen dieser Arbeit zurückgegriffen. In vielen Untersuchungen – Nölte (2008): 233; Reese (2007): 63; Daske/Gebhardt/Klein (2006): 13 – findet man den Hinweis auf die Nutzung von IBES-Prognosen, die sich ebenfalls aus dem Bloomberg-System erheben lassen. Diese IBES-Prognosen wurden im Zuge der Umstellung auf BESTPrognosen allerdings aus dem Bloomberg-System eliminiert. Eine Vergleichbarkeit zu anderen Studien kann daher nur eingeschränkt erfolgen. In die empirische Implementierung der Modelle fließen ausschließlich sogenannte Konsensusprognosen ein. Diese entsprechen dem Median einer Anzahl individueller Analystenprognosen zu einer bestimmten Kennzahl. Hierdurch kann gewährleistet werden, dass nicht einzelne Analystenmeinungen, sondern eben der weitgehende Konsens unter Analysten berücksichtigt wird. Vgl. zu dieser Vorgehensweise auch Nölte (2008): 190; Reese (2007): 110; Daske/Gebhardt/Klein (2006): 6. Die Verwendung des Medians als Lageparameter beinhaltet gegenüber dem Mittelwert den Vorteil, der geringeren Empfindlichkeit gegenüber Ausreißern. Vgl. Wooldridge (2006): 709.

Implizit wird unterstellt, dass sich im Aktienkurs die Erwartungen der Kapitalmarktteilnehmer hinsichtlich des Wertes der Aktie widerspiegeln. Es wird davon ausgegangen, dass der fundamentale Wert einer Aktie durch den Aktienkurs wiedergegeben wird. Vgl. Ballwieser (2005): 323; Kothari (2001): 178.

Vgl. Reese (2007): 62-63; Daske/Wiesenbach (2005a): 229.

Vgl. Kothari (2001): 174; Williams (1938 (Dritter Nachdruck 1964)): 55-57.

Das Modell nach Williams (1938 (Dritter Nachdruck 1964)) ist auch in der Form vereinfacht dargestellt, als dass die Eigenkapitalkosten nicht konstant sind, sondern für jede Periode spezifisch bestimmt werden müssen. Vgl. Nölte (2008): 187, Fn. 693. Reese (2007): 62 nehmen ebenfalls eine intertemporale Konstanz der Eigenkapitalkosten an.

Vgl. Reese (2007): 62; Gordon/Shapiro (1956): 104.

Vgl. Nölte (2008): 189 in Bezug auf Claus/Thomas (2001): 1634. Reese (2007) fordert r_EK  <  g_DIV als ökonomisch sinnvolle Restriktion, da hierdurch unendlich große Unternehmenswerte ausgeschlossen werden. Vgl. Reese (2007): 62.

Einen Detailprognosezeitraum von vier Jahren unterstellen z.B. Guay/Kothari/Shu (2011): 131 und Junc (2010): 175-177. Einen Detailprognosezeitraum von fünf Jahren unterstellen Botosan/Plumlee (2005): 25.

Der Diskontierungszeitraum entspricht in diesem und in allen anderen Modellen, dem Zeitraum zwischen der erwarteten Zahlung und dem Bewertungsstichtag. Da der Bewertungsstichtag auf ca. ein halbes Jahr nach dem Ende des letzten Geschäftsjahres festgelegt wurde, verkürzt sich der Diskontierungszeitraum um den Zeitraum zwischen dem Bewertungsstichtag und dem Ende des Geschäftsjahres für das die erste Prognose getätigt wird. Dieser Zeitraum beträgt hier ein halbes Jahr, was einer Verkürzung des Diskontierungszeitraumes um 0,5 entspricht. Siehe für die Beschreibung des Bewertungsstichtages in der vorliegenden empirischen Untersuchung Kapitel 7.​2.​2.

Die empirische Bestimmung des Wertes der Aktie zum Bewertungsstichtag sowie die der erwarteten Dividenden und Gewinne erfolgt bei allen im Folgenden beschriebenen Modellen analog.

Vgl. Nölte (2008): 190; Daske/Gebhardt/Klein (2006): 9; Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 143. Daske/Wiesenbach (2005b): 411; Claus/Thomas (2001): 1638 ziehen zusätzlich die langfristige Prognose von Finanzanalysten über das Gewinnwachstum zur Approximation fehlender Gewinnprognosen heran. Die Fortschreibung fehlender Gewinnprognosen über die erwartete, langfristige Gewinnwachstumsrate [9lf, FA] gestaltet sich in folgender Form: eps _t  = eps _t _ ₁ X (l+glf pA). Diese Möglichkeit scheidet jedoch aus, da für die der Analyse zugrunde liegenden Unternehmen derartige Prognosen nicht in ausreichendem Maße vorliegen.

Vgl. Nölte (2008): 191; Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 144.

Residualansätze gehen auf Edwards/Bell (1961 (Nachdruck 1973)); Preinreich (1939); Preinreich (1937b); Preinreich (1937a) sowie im deutschen Schrifttum auf Lücke (1955) zurück. Ohlson (2005) stellt ein allgemeines Bewertungsmodell zur Verfügung, welches sich sowohl in Residualgewinnmodelle wie auch in die später thematisierten Gewinnkapitalisierungsmodelle überführen lässt. Vgl. Reese (2007): 64-65.

Vgl. Reese (2007): 65; Ohlson (1995): 667.

Vgl. Ohlson (1995): 666. Grundsätzlich stellt der Informationsdienstleister Bloomberg auch Buchwertprognosen zur Verfügung. Es wäre daher denkbar diese – sofern verfügbar – für die Bestimmung erwarteter Buchwerte zu verwenden. Allerdings soll sich hier aus Gründen der Vergleichbarkeit an der etablierten Vorgehensweise orientiert werden, weshalb der Bestimmung erwarteter Buchwerte des Eigenkapitals gemäß dem Clean-Surplus-Prinzip gefolgt wird. Außerdem würde die Verwendung des Medians von Buchwertprognosen zu einer Verletzung des Clean-Surplus-Prinzips führen. Vgl. Häußler (2008): 66; Fn. 64.

Vgl. Ewert/Wagenhofer (2008): 537-538. Jamin (2006): 37 und Ballwieser (2005): 323 setzen das Clean-Surplus-Prinzip mit dem Kongruenzprinzip gleich. Nach dem Kongruenzprinzip entspricht die Summe der Einzahlungsüberschüsse der Totalperiode der Summe der Gewinne. Vgl. Ewert/Wagenhofer (2008): 537-538. Das Kongruenzprinzip stellt jedoch eine weniger strenge Bedingung als das Clean-Surplus-Prinzip dar. Vgl. Reese (2007): 66.

Siehe hierzu bereits Kapitel 6.3.2.2.2.

Vgl. Reese (2007): 68; Gode/Mohanram (2003): 403; Claus/Thomas (2001): 1640 und 1642.

In diesem Fall ist dies konkret ein halbes Jahr, das zwischen Ende des letzten Geschäftsjahres und Bewertungsstichtag liegt. Siehe für die Erwägungsgründe, die zur Festlegung des Bewertungsstichtages geführt haben Kapitel 7.​2.​2.

Vgl. zu Buchwertanpassungen Daske/Gebhardt/Klein (2006): 11; Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 143-144.

Vgl. Daske (2005): 151.

Vgl. Daske/Gebhardt/Klein (2006): 6. Siehe hierzu auch die weiteren Ausführungen von Nölte (2008): 195.

Vgl. Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 141-143.

Vgl. zur Darstellung der drei Perioden Nölte (2008): 195, aber auch Daske/Gebhardt/Klein (2006): 6.

Vgl. Nölte (2008): 195. Die Annäherung kann sowohl in Form einer Senkung als auch einer Steigerung erfolgen. Vgl. Reese (2007): 68. Dies hängt davon ab, ob die erwartete Eigenkapitalrendite in t = 5 [FROE ₅ J größer oder kleiner als die branchenübliche Ziel-Eigenkapitalrendite [FROE ₁₂ ] ist.

Vgl. Nölte (2008): 196; Reese (2007): 68. Zur Kritik hinsichtlich dieser Annahme siehe Nölte (2008): 196; Fn. 726; Reese (2007): 68.

Vgl. Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 143. Da einige Branchen nur wenige Unternehmen enthalten approximieren Dausend/Schmitt (2011) die Ziel-Eigenkapitalrendite durch die durchschnittliche Eigenkapitalrendite des betrachteten Index, der rollierend über die letzten fünf Jahre berechnet wird. Die Autoren weisen darauf hin, dass bei einer Berechnung über einen fünfjährigen Zeitraum ein relativ konstantes Erwartungsumfeld angenommen werden kann. Vgl. Dausend/Schmitt (2011): 465 und dort Fn. 67. Daske/Wiesenbach (2005b) ermitteln die Ziel-Eigenkapitalrendite über den historischen 16-jährigen Branchenmedian aus dem Dow Jones Euro STOXX. Vgl. Daske/Wiesenbach (2005b): 412.

Vgl. Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 143.

Vgl. Daske/Wiesenbach (2005b): 412; Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001): 142.

Vgl. Nölte (2008): 197; Reese (2007): 73; Crasselt/Nölte (2007): 523; Daske/Wiesenbach (2005b): 409.

Vgl. Crasselt/Nölte (2007): 524. Der Ausgangswert in der Bewertungsgleichung \([\frac{EP{{S}_{1}}}{{{r}_{EK}}}]\) wird damit begründet, dass sich Kapitalmarktteilnehmer im Wesentlichen auf prognostizierte Gewinne bei ihrer Entscheidungsfindung stützen. Vgl. Ohlson (2005): 331.

Siehe hierzu im Kontext der Residualgewinnmodelle bereits Kapitel 6.3.2.3.

Vgl. Daske/Wiesenbach (2005b): 409. Reese (2007) wendet zur besseren Veranschaulichung dennoch zusätzlich das Clean-Surplus-Prinzip auf das Gewinnkapitalisierungsmodell an. Vgl. Reese (2007): 73. Vgl. Reese (2007): 73

Vgl. Reese (2007): 73 und implizit Gode/Mohanram (2003): 426.

Streng genommen stellt das im Folgenden beschriebene Modell eine empirische Implementierung der theoretischen Modellierung nach Ohlson/Juettner-Nauroth (2005) dar. Da in empirischen Anwendungen jedoch auch praktische Probleme bei der Umsetzung adressiert werden müssen, soll hier auf das Modell nach Gode/Mohanram (2003) verwiesen werden. Nölte (2008): 197-199 sowie Daske/Wiesenbach (2005b): 409-410 gehen analog vor. Reese (2007): 73-75 weist dieses Modell direkt als Modell nachOhlson/Juettner-Nauroth (2005) aus. Das Modell findet ebenfalls Anwendung in der empirischen Analyse von Botosan/Plumlee (2005): 30-31.

Vgl. Reese (2007): 74; Ohlson/Juettner-Nauroth (2005): 359.

Vgl. Ohlson/Juettner-Nauroth (2005): 361. Gode/Mohanram (2003): 403 und 407-408 glätten die erwartete, kurzfristige Wachstumsrate [gkf ,smooth] für jedes Unternehmen, indem sie den Mittelwert aus der erwarteten, kurzfristigen Wachstumsrate [gkf] und der erwarteten, langfristigen Wachstumsrate von Finanzanalysten [g _lf ,FA] bilden. Auf diese Weise sollen unplausible Ergebnisse aufgrund von teilweise hohen Gewinnwachstumsraten zwischen Periode 2 und 1 verringert werden: gkf ,Smooth=\(=\frac{\frac{ep{{s}_{2}}-ep{{s}_{1}}}{ep{{s}_{1}}}+glf,FA}{2}\) Leider kann diesem Ansatz nicht gefolgt werden, da für [g _lf ,FA] eine unzureichende Anzahl an Prognosewerten vorliegt. Auch Nölte (2008): 199; Fn. 738 ist im Rahmen der empirischen Implementierung des Modells mit diesem Problem konfrontiert. Reese (2007): 74 greift hingegen auf diese Spezifikation nach Gode/Mohanram (2003): 403 und 407-408 zurück.

Vgl. Ohlson/Juettner-Nauroth (2005): 361. Dies entspricht auch der im Rahmen dieser Arbeit gewählten Vorgehensweise für das Modell nach Claus/Thomas (2001). Siehe hierzu bereits Kapitel 6.3.2.3.2.

Vgl. Nölte (2008): 199; Reese (2007): 74; Gode/Mohanram (2003): 403 und 407-408. Zwangsläufig ist diese Vorgehensweise mit einer Verringerung der Stichprobe verbunden.

Vgl. Easton (2004): 74; dort allerdings mit Verweis auf das damals verfügbare Arbeitspapier aus dem Jahr 2000 von Ohlson/Juettner-Nauroth (2005). Das Modell nach Easton (2004) findet z.B. in der im Prüfungskontext angesiedelten empirischen Analyse von Khurana/Raman (2006): 986-987 Anwendung. Vgl. zu dieser Studie auch bereits die Kapitel 5.​4.​3 und 5.​4.​4.​4.

Für eine ausführliche Diskussion der Modelle sei auf das Schrifttum verwiesen: Siehe Nölte (2008): 203-206; Häußler (2008): 61-72; Reese (2007): 76-96. Siehe Reichert (2007) für eine kritische Analyse von Residualgewinnmodellen. Der Gegenstand dieser Arbeit liegt nicht darin, bestehende Modelle zur Bestimmung impliziter Eigenkapitalkosten fortzuentwickeln. Aus diesem Grund wird an die folgenden Ausführungen lediglich der Anspruch erhoben, für Problembereiche im Rahmen der Bestimmung impliziter Eigenkapitalkosten zu sensibilisieren, jedoch nicht eine abschließende Modellkritik zu leisten.

Vgl. Häußler (2008): 61; Ballwieser (2005): 329.

Vgl. Häußler (2008): 61; Reese (2007): 93-94.

Vgl. Reichert (2007): 144; Ballwieser (2005): 330.

Vgl. Reichert (2007): 144; Ballwieser (2005): 330.

Vgl. Ohlson/Juettner-Nauroth (2005); Easton (2004); Gode/Mohanram (2003); Easton et al. (2002); Claus/Thomas (2001); Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001); Gordon/Gordon (1997) als Beiträge im Schrifttum, die zur Entwicklung von Bewertungsmodellen beigetragen haben.

Siehe hierzu ausführlich Kapitel 6.2.

Siehe hierzu ausführlich Kapitel 7.​3.​1.​1.