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Bessere Performance durch Restrukturierung am Beispiel der Deutschen Bank

Diplomarbeit 2001 49 Seiten

BWL - Investition und Finanzierung

Leseprobe

Gliederung

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

Abbildungs- und Tabellenverzeichnis

1. Problemstellung

2. Performancemessung
2.1 Basisdaten
2.2 Methodik der Performancemessung

3. Ergebnisse
3.1 Financial Restructuring
3.2 Portfolio Restructuring
3.3 Organizational Restructuring
3.4 Human Resources Restructuring

4. Fazit

Literaturverzeichnis

Eidesstattliche Erklärung

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungs- und Tabellenverzeichnis

Abbildung 1: Entwicklung der AR und KAR im Beobachtungszeitraum für alle Events,

Abbildung 2: Entwicklung der AR und KAR im Beobachtungszeitraum für die Kategorie Financial Restructuring,

Abbildung 3: Entwicklung der AR und KAR im Beobachtungszeitraum für die Kategorie Portfolio Restructuring,

Abbildung 4: Entwicklung der AR und KAR im Beobachtungszeitraum für die Kategorie Organizational Restructuring,

Abbildung 5: Entwicklung der AR und KAR im Beobachtungszeitraum für die Kategorie Human Resources Restructuring,

Tabelle 1: Ergebnisse der statistischen Auswertung im Überblick,

Tabelle 2: Verteilung der KAR(+1),

Tabelle 3: Gesamtergebnis der KAR(+1) aller Kategorien,

Tabelle 4: Ergebnisse der ANOVA,

1. Problemstellung

Der grundlegende Wandel im Bankgewerbe durch den stärker werdenden internationalen Wettbewerb hervorgerufen zwingt die Deutsche Bank AG, ihre Strategie zu überarbeiten und sich zu restrukturieren.[1] Kernpunkte der zukünftigen Strategie ist die Beibehaltung der Stärke im traditionellen Geschäft und der Aufbau des Investment Banking.

Basierend auf der Arbeit von Bowman und Singh „When Does Restructuring Improve Economic Performance?“ aus dem Jahre 1999 wird der Zusammenhang von Restrukturierung und den Konsequenzen für das Unternehmen und die Anteilseigner am Beispiel der Deutschen Bank untersucht.[2] Eine Begründung für die Schwierigkeiten und den Dissens bei vielen Untersuchungen liegt in der Komplexität und Multidimensionalität des Phänomens Restrukturierung.[3]

Unter Restrukturierung ist eine Fülle von Maßnahmen zur Änderung bisheriger Strukturen zu verstehen, wie zum Beispiel Änderungen der internen Organisationsstruktur, Kapitalerhöhungen, Ausgliederungen und Unternehmenskäufe.[4] Die große Vielfalt an Restrukturierungsmaßnahmen legt eine Klassifizierung nahe. Auf Basis der Dreiteilung nach Bowman und Singh wird zwischen Financial, Portfolio und Organizational Restructuring unterschieden.[5] Mit Human Resources Restructuring wurde diese Basis um eine vierte Kategorie ergänzt. Diese ist nicht gänzlich neu, sondern lediglich aus dem bestehenden Gefüge nach Bowman und Singh aufgrund ihrer hohen Bedeutung für den Erfolg der Restrukturierungsmaßnahmen herausgenommen.

In der Diskussion über neue Quellen der Vermögenssteigerung für Aktionäre vertreten Skeptiker die Meinung, dass eine unterdurchschnittliche Performance gemessen an der Aktienkursentwicklung nicht auftreten würde, wenn Manager als Agenten die Interessen der Anteilseigner effektiv vertreten.[6] Unterbewertungen wären dann nicht so allgemein verbreitet wie es die Häufigkeit von Restrukturierungsmaßnahmen anzeigt.

Kann nun mit Hilfe der Restrukturierung die Performance der Deutschen Bank verbessert werden oder bewirken die Maßnahmen keine wesentliche Änderung des Status Quo? Im ersten Fall ist der Aspekt interessant, welche der Maßnahmearten sich am positivsten auf die Performance auswirken. In dieser Untersuchung wird diesen Fragen empirisch und theoretisch nachgegangen. Grundlage der empirischen Analyse bildet die Ausarbeitung der Basisdaten und der zur Performancemessung notwendigen Methodik. Verwendung findet die Event Study Methode basierend auf dem Modell der marktbereinigten Rendite. Zur organisationstheoretischen Argumentation der Ergebnisse der einzelnen Kategorien wird auf die Agency und die Ressourcen Theorie zurückgegriffen.

2. Performancemessung

2.1. Basisdaten

Die zur Untersuchung benötigten Basisdaten bestehen aus dem Zahlenmaterial und den Pressemitteilungen. Der Betrachtungszeitraum umfasst die Jahre 1993 bis 1998.

Das Zahlenmaterial beinhaltet die Schlusskurse des Deutschen Aktienindex DAX und der Deutschen Bank an der Frankfurter Präsenzbörse.

Die Aktienkurse der Deutschen Bank wurden um notwendige Korrekturfaktoren bereinigt, die den Kurs, aber nicht den Wert der Aktie betreffen. „Das Prinzip, das bei allen Korrekturen angewandt wird, ist, daß ein Zahlungsstrom, der mit einem bestimmten Papier verbunden ist, auch wieder investiert bzw. desinvestiert wird.“[7] Zu diesen Korrekturfaktoren zählen Dividendenzahlungen, Veränderungen des Nennwertes und Kapitaländerungen. Bei den Dividendenzahlungen wurde ausschließlich die Bardividende berücksichtigt.

Unter der Bardividende ist die vom Unternehmen erhaltene Dividende ohne Körperschaftssteuergutschrift (KöSt) zu verstehen.[8]

Der Grund für die alleinige Betrachtung der Bardividende ist, dass eine Körperschaftssteuergutschrift nicht allen Investoren angerechnet wird.[9] Anrechnungsberechtigt sind nur Anteilseigner, bei denen die Ausschüttungen der inländischen Besteuerung unterliegen.[10]

Die zur Untersuchung benötigten Pressemitteilungen wurden dem Archiv des Handelsblattes entnommen. Die Veröffentlichung im Handelsblatt dient als Kriterium der Wichtigkeit und Aktualität der Mitteilung. Somit werden alle veröffentlichten Artikel im Betrachtungszeitraum als wichtig und neu eingestuft und berücksichtigt. Um eventuelle Verwechslungen mit der Terminologie aus der Literatur auszuschließen, wird im weiteren Verlauf dieser Arbeit anstelle des Begriffs Presseartikel der Begriff Event benutzt.

Unter einem Event ist die Veröffentlichung einer bisher nicht bekannten relevanten Information zu verstehen.[11]

Die endgültig verwendeten Events müssen eine Reihe von Bedingungen erfüllen. Im ersten Schritt wurden alle Events des Archivs nach folgenden Kriterien selektiert:

- Ein eindeutige Zuordnung zur Deutschen Bank ist möglich
- Das Datum der erstmaligen Veröffentlichung muss innerhalb der Betrachtungsperiode liegen
- Die Events beinhalten Restrukturierungsmaßnahmen

Die mit einem Event veröffentlichte Restrukturierungsmaßnahme enthält eine beabsichtigte Strategie, die entweder schon realisiert wurde oder noch realisiert wird.[12]

Ferner werden alle Events, die keine eindeutigen Aussagen über die Art der Restrukturierungsmaßnahme machen, nicht berücksichtigt.

Die Kriterien dieser ersten Selektion führten zu einer Identifizierung von 82 Events im betrachteten Zeitraum.

In einem zweiten Schritt wurden die zuvor ermittelten Events auf Confounding Events hin untersucht. Die gefundenen Confounding Events wurden nicht berücksichtigt.

Unter Confounding Events sind Events zu verstehen, bei denen das Veröffentlichungsdatum zeitlich so eng zusammenliegt, dass sich die Intervalle um das Event Date schneiden und es nicht möglich ist, unabhängig voneinander die abnormale Rendite zu berechnen.[13]

Das Problem oder auch der Confounding Effect ergibt sich durch die nicht vorhandene Trennbarkeit der Auswirkungen der verschiedenen Events auf den Aktienkurs. Doch gerade diese Trennbarkeit ist ein Hauptkriterium der Event Study Methode. Insgesamt wurden 24 Confounding Events über den Betrachtungszeitraum hinweg identifiziert. Dies führt zu einer Reduzierung auf 58 Events, die im weiteren Verlauf der Arbeit berücksichtigt werden.

2.2. Methodik der Performancemessung

Restrukturierungsmaßnahmen werden mit dem Ziel durchgeführt, die Performance eines Unternehmens zu verbessern.[14] Daher gilt:

Hypothese 1: Die Reaktionen auf die Ankündigung von Restrukturierungsmaßnahmen sind positiv.

Die Auswirkungen der Restrukturierungsmaßnahmen können grundsätzlich sowohl auf der Basis von Kapitalmarktreaktionen als auch auf der Basis des Rechnungswesens gemessen werden.[15]

In dieser Untersuchung wird die Kapitalmarktreaktion mit Hilfe der Event Study Methode gemessen. Sie ermittelt die Auswirkungen der Bekanntgabe einer Restrukturierungsmaßnahme auf den Aktienkurs des Untersuchungsobjektes anhand der abnormalen Rendite für ein bestimmtes Zeitintervall, welches das Veröffentlichungsdatum des Events umfasst.[16]

Unter einer abnormalen Kursreaktion oder auch abnormalen Rendite ist die prozentuale Veränderung des Kurses des Untersuchungsobjektes unter Berücksichtigung der prozentualen Veränderung des Gesamtmarktes zu verstehen.[17]

Sie gibt demnach an, wie stark sich die Performance des Unternehmens von der Gesamtmarktentwicklung abhebt. Mit dieser Methode wird die Wirksamkeit der verschiedenen Restrukturierungsmaßnahmen untersucht und verglichen. Um eine Analyse durchführen zu können, müssen sich die Auswirkungen voneinander abheben. Somit folgt

Hypothese 2: Die Performance von Restrukturierungsmaßnahmen ist jeweils unterschiedlich.

Bevor die Event Study Methode jedoch angewendet werden kann, müssen neben der Eliminierung der Confounding Events zwei weitere Grundannahmen getroffen werden.[18] Diese sind notwendig, damit die Schlussfolgerungen, die aus dem Ergebnis der Berechnung getroffen werden, gültig sind.

Die erste Annahme besagt, dass der Markt effizient sein muss.[19] Diese Voraussetzung beinhaltet zum Beispiel, dass alle relevanten Informationen den Marktteilnehmern frei zur Verfügung stehen und vollständig im Kurs enthalten sind. Des weiteren wird dadurch impliziert, dass sich alle neuen Informationen unverzüglich im Kurs wiederspiegeln.

Die vollständige Erfüllung aller Bedingungen der Markteffizienz-Hypothese ist für reale Märkte nicht gegeben.[20] Sie ist hinreichend, aber nicht notwendig. Zum Beispiel reicht es aus, dass eine genügend große Anzahl von Investoren Zugriff auf relevante Informationen hat. Die nicht vollständige Erfüllung der Bedingungen eines effizienten Marktes führt nicht zu einer Ineffizienz des Marktes und somit zu einer Ablehnung der ersten Annahme für die Anwendung der Event Study Methode. Nach Fama sind die nicht vollständig erfüllten Bedingungen eines effizienten Marktes lediglich Quellen einer potentiellen Ineffizienz. Sie führen demnach nicht direkt zu der Schlussfolgerung, dass es sich um einen faktisch ineffizienten Markt handelt.

Die Ungewissheit über den exakten Zeitpunkt der Veröffentlichung führt zu dem Problem eines nicht genau bestimmbaren Zeitpunktes der Kursreaktion der Aktie auf die neuen Informationen.[21] Aus diesem Grund ist eine weitere Annahme notwendig. Sie gründet auf der Idee, dass ein Event nur durch die Presse veröffentlicht wird und somit nicht zuvor bekannt ist.[22] Investoren erhalten demnach erst mit der Veröffentlichung neue Informationen. In Verbindung mit der ersten Annahme folgt deshalb:

Hypothese 3: Aktienkurse reagieren auf neue Informationen.

Die Möglichkeit der vorzeitigen Antizipation von Informationen, zum Beispiel durch Insiderinformationen, stellt ein Problem für die Event Study Methode dar.[23] Durch die Zugrundlegung der halb-strengen Form der Markteffizienz wird die Annahme getroffen, dass nur alle öffentlich verfügbaren Informationen im aktuellen Aktienkurs berücksichtigt werden und somit keine Insiderinformationen.[24]

Auf der Grundlage der getroffenen Annahmen werden nun die zur Berechnung notwendigen Formeln und die Länge des Zeitintervalls um das Event Date festgelegt.

Von Dodd und Warner konnte kein Beweis für einen Zusammenhang zwischen der Länge des Intervalls und der Höhe der abnormalen Rendite erbracht werden.[25] Demzufolge ist die Länge des Intervalls frei wählbar. McWilliams und Siegel gehen sogar noch weiter, indem sie sagen, je kürzer das Intervall ist desto aussagefähiger sind die Ergebnisse.[26] Sie begründen dies mit der Vermeidung von Confounding Effects und der damit verbundenen Problematik. Deren hoher Anteil gemessen an der Gesamtanzahl von 82 Events verdeutlicht die große Bedeutung der Confounding Events bei der Auswertung einer Event Study.

Aus diesem Grund wurde ein enger Zeitrahmen gewählt. Das Intervall umfasst 3 Handelstage, t = –1; 0; +1 um das Event herum. Hierbei markiert t= –1 den Handelstag vor, t= 0 den Tag der Publikation und

t= +1 den Tag nach der Veröffentlichung im Handelsblatt. Das so gewählte Intervall soll sicherstellen, dass die direkt das Event betreffenden Kursreaktionen berücksichtigt werden. Diese Intervalllänge unter anderem in einer Untersuchung von Meznar, Nigh und Kwok gewählt.[27]

Brown und Warner kamen in einer Untersuchung, in der verschiedene Methoden der Berechung der abnormalen Renditen verglichen wurden, zu der Schlussfolgerung das kompliziertere Methoden nicht nur zu keinem signifikanten Unterschied beim Ergebnis gelangen, sondern eher Verwirrung verursachen als Nutzen stiften.[28] In dieser Arbeit wurde das von Brown und Warner als „Market Adjusted Returns“ benannte Verfahren angewendet.

Die abnormale Rendite stellt den Ausgangspunkt der Berechnung dar. Sie entspricht der Differenz zwischen der Marktrendite und der Rendite des Untersuchungsobjektes. Zunächst werden die abnormalen Renditen für jedes Event über das Zeitintervall berechnet. Die Formel nach der die abnormale Rendite berechnet wird lautet:[29]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Anschließend werden die abnormalen Renditen der verschiedenen Events jeweils für jeden Tag aufsummiert. Somit ergeben sich drei abnormale Renditen. AR(-1) für den Tag vor, AR(+1) für den Tag nach und AR(0) für den Tag der Veröffentlichung.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Unter der Annahme, dass das systematische Risiko des Untersuchungsobjektes gleich eins ist (ß=1), ist diese Formel anwendbar.[30] Fama und French kommen in ihrer Untersuchung über einen Zeitraum von 50 Jahren zu dem Schluss, dass der ß – Faktor über keine Erklärungskraft verfügt.[31]

Im folgenden Schritt werden auf Basis der abnormalen Renditen die kumulierten abnormalen Renditen berechnet. Dazu werden die abnormalen Renditen für jeden Tag des jeweiligen Intervalls nacheinander aufsummiert. Man erhält wiederum drei kumulierte abnormale Renditen. KAR(-1) für den Tag vor, KAR(0) für den Tag der Veröffentlichung und KAR(+1) für das gesamte Intervall. Die kumulierte abnormale Rendite KAR(+1) entspricht durch die Kumulation der abnormalen Renditen der einzelnen Tage der abnormalen Gesamtrendite. Die Formel für die kumulierte abnormale Rendite lautet demnach wie folgt:[32]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die statistische Auswertung der aufgestellten Hypothesen eins bis drei wurde unter Verwendung des statistischen Standardprogramms SPSS auf der Rechenanlage der Universität Passau durchgeführt. Die Überprüfung der Hypothesen zwei und drei werden wegen ihrer Allgemeingültigkeit nur einmal zu Anfang des dritten Kapitels durchgeführt. Die erste Hypothese hingegen wird für jede Kategorie separat überprüft. Die Vorgehensweise sieht im einzelnen wie folgt aus.

Zur Überprüfung der dritten Hypothese werden die abnormalen und kumulierten abnormalen Renditen für jeden Tag des Beobachtungszeitraums dahingehend überprüft ob sie signifikant von Null abweichen.[33] Unterscheiden sie sich von Null, bedeutet dies, dass die Aktienkurse auf neue Informationen reagieren, die sich von der allgemeinen Marktentwicklung abheben.

Die dem t-Test vorangehende Untersuchung der Zufallsstichprobe auf eine Normalverteilung wird in der vorliegenden Untersuchung aufgrund der relativ geringen Größe der Stichprobe nicht gesondert durchgeführt. Stattdessen wird hier und in den folgenden Hypothesentests von einer Normalverteilung ausgegangen.

Mit dem anschließenden t- Test für eine Stichprobe wird überprüft, ob die abnormalen und die kumulierten abnormalen Renditen sich signifikant von Null unterscheiden. Es wird hier und bei allen weiteren Hypothesentests ein Signifikanzniveau von 5% zugrunde gelegt.

Zur Überprüfung der zweiten und dritten Hypothese werden die Events zunächst einer der vier folgenden Kategorien zugeordnet:

1. Financial Restructuring
2. Portfolio Restructuring
3. Organizational Restructuring
4. Human Resources Restructuring

Auf die Kriterien der Zuordnung wird im dritten Kapitel näher eingegangen. In Anlehnung an Bowman und Singh wird diese Reihenfolge als Grundlage der Anordnung der Unterkapitel des dritten Kapitels gewählt.[34]

Bei der Überprüfung der zweiten Hypothese wird eine einfaktorielle ANOVA-Varianzanalyse durchgeführt.[35] Als weitere Voraussetzung, neben der Normalverteilung, wird bei der Anwendung der ANOVA-Prozedur angenommen, dass die Varianzen der Gruppen denen der Grundgesamtheit gleich sind. Im Rahmen der einfaktoriellen ANOVA wird untersucht ob sich die abnormalen Renditen und die kumulierten abnormalen Renditen in den zu untersuchenden Kategorien signifikant unterscheiden. Verwendung findet das Testverfahren der niedrigsten signifikanten Differenz. Die zugrundliegende Nullhypothese besagt, dass alle Gruppenmittelwerte der Variablen gleich sind.

Die Überprüfung der ersten Hypothese erfolgt mit einem t-Test bei unabhängigen Stichproben.[36] Im Gegensatz zur dritten Hypothese wird hier nicht die gesamte Stichprobe untersucht, sondern jede einzelne Kategorie für sich genommen. Es werden die abnormalen und kumulierten abnormalen Renditen der jeweiligen Kategorie dahingehend überprüft, ob sie signifikant von Null abweichen. Ist dies der Fall, so hat eine Reaktion des Aktienkurses auf die Ankündigung einer Restrukturierungsmaßnahme stattgefunden. Die zu testende Nullhypothese behauptet, dass der Mittelwert der abnormalen Rendite der jeweiligen Kategorie sich nicht signifikant von Null unterscheidet.

Im Anschluss an die statistische Auswertung der ersten Hypothese werden die Auswirkungen der Restrukturierungsmaßnahmen jeweils für jede Kategorie aus der Perspektive zweier Theorien betrachtet, der Agency und der Ressourcen Theorie. Mit Hilfe dieser beiden Theorien wird die Empirie erklärt und auf diese Weise eine differenzierte Betrachtung ermöglicht. Abschließend wird am Ende jedes Unterkapitels eine zusammenfassende Aussage, basierend auf den Theorien, formuliert.

3. Ergebnisse

Zur Überprüfung der dritten Hypothese - die Aktienkurse reagieren auf neue Informationen - wird die Kursentwicklung aller Events des gesamten Untersuchungszeitraums untersucht. Abbildung 1 zeigt die abnormale und die kumulierte abnormale Rendite des Untersuchungsobjektes sowie deren Werte für den betrachteten Zeitraum. Tabelle 1 zeigt die Ergebnisse der statistischen Auswertung für die abnormale und kumulierte abnormale Rendite im Betrachtungszeitraum.

Abbildung 1: Entwicklung der AR und KAR im Beobachtungszeitraum für alle Events

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Wie in Abbildung 1 zu erkennen ist führte, die Veröffentlichung neuer Informationen zu einer sich signifikant von Null abhebenden Reaktion des Aktienkurses. So weist die kumulierte abnormale Rendite KAR(+1) für den Tag nach der Veröffentlichung mit einem Wert von 12,765% einen signifikanten Unterschied zu Null auf.

[...]


[1] Vgl. hier und im folgenden Geschäftsbericht der Deutschen Bank (1995), S. 5.

[2] Vgl. Bowman/Singh (1999), S. 33.

[3] Vgl. Bowman/Singh (1993), S. 5.

[4] Vgl. Singh (1993), S.148f..

[5] Vgl. Bowman/Singh (1999), S. 34f..

[6] Vgl. Hier und im folgenden Bowman/Singh (1993), S. 6.

[7] Dieterle (1999), S. 179.

[8] Vgl. Vahlens Großes Wirtschaftslexikon (1987), S.191.

[9] Vgl. Dieterle (1999), S. 180.

[10] Vgl. Gabler Wirtschaftslexikon (2000), S. 1830.

[11] Vgl. McWilliams/Siegel (1997), S. 630.

[12] Vgl. Mintzberg (1978), S. 935.

[13] Vgl. McWilliams/Siegel (1997), S. 634.

[14] Vgl. Bowman/Singh (1993), S. 6.

[15] Vgl. Bowman/Singh (1999), S. 35.

[16] Vgl. MacKinlay (1997), S. 14f..

[17] Vgl. Brown/Warner (1980), S. 252.

[18] Vgl. McWilliams/Siegel (1997), S. 629.

[19] Vgl. hier und im folgenden McWilliams/Siegel (1997), S. 630f..

[20] Vgl. hier und im folgenden Fama (1970), S. 387-400.

[21] Vgl. Hite/Owers (1983), S. 415.

[22] Vgl. hier und im folgenden McWilliams/Siegel (1997), S. 630-634.

[23] Vgl. McWilliams/Siegel (1997), S. 634.

[24] Vgl. hier und im folgenden Bühner (1993), S. 201.

[25] Vgl. Dodd/Warner (1983), S. 436.

[26] Vgl. hier und im folgenden McWilliams/Siegel (1997), S. 636.

[27] Vgl. Meznar/Nigh/Kwok (1994), S. 1641.

[28] Vgl. hier und im folgenden Brown/Warner (1980), S. 249.

[29] Vgl. Brown/Warner (1980), S. 252.

[30] Vgl. Brown/Warner (1980), S. 252.

[31] Vgl. Fama/French (1992), S. 459-464.

[32] Vgl. MacKinlay (1997), S. 21.

[33] Vgl. hier und im folgenden Bühner (1998), S. 824f..

[34] Vgl. Bowman/Singh (1999), S. 36.

[35] Vgl. hier und im folgenden Brosius, G./Brosius, F. (1995), S. 417-419.

[36] Vgl. Brosius, G./Brosius, F. (1995), S. 404-409.

Details

Seiten
49
Erscheinungsform
Originalausgabe
Jahr
2001
ISBN (eBook)
9783832441654
ISBN (Buch)
9783838641652
Dateigröße
423 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v219787
Institution / Hochschule
Universität Passau – Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Note
1,7
Schlagworte
aktienkursreaktion organisation strategie

Autor

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Titel: Bessere Performance durch Restrukturierung am Beispiel der Deutschen Bank