Qualitative Prognosemethoden in der Unternehmensführung

I. Inhaltsverzeichnis

II. Abbildungsverzeichnis

III. Tabellenverzeichnis

IV. Abkürzungsverzeichnis

V. Zusammenfassung

1. Einführung
1.1 Problemstellung
1.2 Fragestellung
1.3 Gang der Untersuchung

2. Die Prognose
2.1 Begriff der Prognose
2.2 Die Prognose in der Betriebswirtschaft
2.2.1 Zweck der Prognose
2.2.2. Anwendung der Prognose
2.3 Neue Ansätze
2.4 Die Prognose im Planungsprozess des strategischen Controlling

3. Die Zukunftsforschung
3.1 Geschichte
3.2 Anwendung in Unternehmen

4. Instrumente der Zukunftsforschung
4.1 Die Delphi-Methode
4.1.1 Definition und Geschichte
4.1.2 Aufbau einer Delphi-Studie
4.1.3 Vorteile und Nachteile
4.2 Die Szenarioanalyse
4.2.1 Definition
4.2.2 Anwendungsgebiete
4.2.3 Durchführung
4.2.4 Vorteile und Nachteile

5. Schluss

VI. Literaturverzeichnis

VII. Rechtsquellenverzeichnis

VIII. Eidesstattliche Erklärung

II. Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Unternehmensumfeld

Abbildung 2: Ziele für deren Erreichung qualitative Methoden einen wichtigen Beitrag leisten

Abbildung 3: Umfeld eines Unternehmens, Rahmenbedingungen

Abbildung 4: Denkmodell zur Darstellung von Szenarien

Abbildung 5: Einflussanalyse

Abbildung 6: Vernetzungsmatrix

Abbildung 7: Hierarchischer Aufbau der Ausgangsgrößen.

Abbildung 8: Entscheidungsbaum zur Szenariofindung

Abbildung 9: Entwicklung einer Leitstrategie

III. Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Unterscheidungsmerkmale von Prognosen

Tabelle 2: Schema einer Delphi-Befragung

Tabelle 3: Ranking der Einsatzgebiete der Szenarioanalyse

IV. Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

V. Zusammenfassung

Ein Unternehmen kann als ein sozio-technisches System gesehen werden, dass mit seiner Umwelt auf vielfältige Weise in Verbindung und Wechselwirkung steht. Unternehmen müssen sich in der heutigen Zeit in einem immer dynamischeren Umfeld zurechtfinden. Aus diesem Grund sind Unternehmen dazu gezwungen, sich intensiv mit ihren Rahmenbedingungen zu beschäftigen um den eigenen Fortbestand zu sichern. Deshalb haben sie einen hohen Bedarf an strategischer Planung und stetig steigende Planungszeiträume.

Die Prognose ist ein wichtiger Bestandteil des Planungsprozesses des strategischen Controllings und erzeugt einen hohen Informationsbedarf. Hauptsächlich werden mathematisch-statistische Methoden zur kurz- bis mittelfristigen Prognose verwendet. Die Notwendigkeit für längere Prognosezeiträume macht die Erfassung qualitativer Elemente für eine Prognose unerlässlich. Neueste Ansätze der Prognoseforschung versuchen qualitative Faktoren in ihren Berechnungen zu berücksichtigen.

Die Zukunftsforschung als ein sozialwissenschaftliches Forschungsgebiet ist interdisziplinär ausgerichtet und nennt die Zukunft als ihren Untersuchungsgegenstand. Sie legt den Schwerpunkt für seine Methoden auf qualitative Verfahren. Die Methoden der Zukunftsforschung werden bereits erfolgreich von Unternehmen angewandt.

Es ist das Ziel dieser Arbeit den Nutzen der Zukunftsforschung für den Planungsprozess des strategischen Controllings herauszustellen.

1. Einführung

1.1 Problemstellung

Die Unternehmung ist ein sozio-technisches System, das dynamisch und nach außen hin offen ist, und mit ihrer Außenwelt in direkter Verbindung bzw. Vernetzung steht^[1]. Dieser systemtheoretische Ansatz geht zurück auf Ulrich^[2], der als Begründer dieses Ansatzes in der Betriebswirtschaft gilt. Das Unternehmen kann also als ein System gesehen werden, dass in sich verschiedenste Elemente und eigene Subsysteme birgt. Das Umfeld eines Systems kann ebenfalls als System gesehen werden, das mit der Unternehmung in vielerlei Hinsicht Beziehungen unterhält (s. Abb. 1). Die Unternehmung weißt eine hohe Dynamik auf und das sie umgebende Umsystem ist vielschichtig und weißt einen zunehmenden Wandel auf^[3]. Dieser Trend konnte schon Ende der sechziger Jahre von Kahn und Wiener als „Zunehmendes Tempo der Veränderungen“ identifiziert werden^[4]. Aktuelle Schlagworte, wie Globalisierung, Informationstechnologie und Wissensgesellschaft verdeutlichen die Relevanz dieses Trends für die heutige Zeit.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Unternehmensumfeld

Quelle: Götze/Mikus, 1999, S. 29

Die Offenheit des Systems Unternehmung bewirkt, dass zwischen dem System und seiner Umwelt (Umfeld, externe Rahmenbedingungen) vielfältige Wechselwirkungen bestehen. Der Erfolg der Unternehmung hängt zum einen von seinen Tätigkeiten ab und zum anderen von den Rahmenbedingungen, die sie umgeben. Die Tätigkeiten eines Unternehmens bedingen gestaltend die Rahmenbedingungen und die Rahmenbedingungen bestimmen die Handlungen der Unternehmung.

Für eine sinnvolle Planung ist eine strategische Zielfindung unerlässlich. Je dynamischer und unbestimmter die Entwicklungen des Unternehmensumfeldes sind, desto langfristiger muss die Planung sein. Strategische Planung ist eine Aufgabe des strategischen Controllings als Funktion der Unternehmensführung.

Niedrige Wachstumsraten und Instabilität der Märkte machen ein System langfristiger Strategien unabdingbar.^[5] Das strategische Controlling ist führungsorientiert und arbeitet in der Regel mit einem Planungszeitraum von bis zu zehn Jahren.^[6]

In einem Interview, dass Erik Prochnow von dem Unternehmermagazin Impulse mit dem Vorstandsvorsitzenden des Internationalen Controller Vereins (ICV), Wolfgang Berger-Vogel gehalten hat, vertritt dieser die Meinung, dass der Berufsstand des Controllers sich immer stärker in eine strategische Richtung orientieren wird und sich unter diesem Aspekt auch zu einer Schlüsselstellung in der Geschäftsführung entwickeln wird^[7]:

„Aus unserer letzten Mitgliederbefragung mit immerhin 400 Rückläufen wissen wir, dass die Controller im Durchschnitt bereits 38 Prozent ihrer Arbeitszeit für strategische Themen aufwenden. ... ich bin mir sehr sicher, dass die Controller weiter an Einfluss gewinnen. (Es) werden in vier bis fünf Jahren bereits 80 Prozent von Ihnen das ... Ideal des Sparringpartners der Geschäftsführung erreichen.“^[8]

In diesem Interview wird auch ein neuer Controlling-Ansatz mit dem verheißungsvollen Namen „Beyond Budgeting“^[9] diskutiert. Wie der Name dieses Ansatzes schon verrät, geht von ihm ein Aufruf zu mehr Flexibilität und weniger Zahlengläubigkeit in der Budgetführung aus. Der ICV-Vorsitzende fasst die Neuerungen des „Beyond Budgeting wie folgt zusammen: „Die Zeit der kurzfristig orientierten Shareholder-Value-Ansatzes sind vorbei. Profite lassen sich nicht auf Dauer unabhängig von den Konjunkturzyklen maximieren.“^[10] Sein Aufruf appelliert an die Zunft der Controller die Budgets durch eine antizipative Situationsanalyse flexibel zu halten und das Unternehmen nicht durch starre Kostenvorgaben in eine falsche Richtung zu lenken.

SAP-Berater Jürgen Daum hält die Unternehmenssteuerung in einer dynamischen Ökonomie anhand traditioneller Budgetierung und starrer Vorgaben für problematisch^[11]. „All dies ist zu schwerfällig, zu kurzfristig ausgerichtet, zu wenig innovativ und zu teuer. Außerdem bleiben Einflussfaktoren wie Wettbewerber und Kunden außer Betracht.“^[12]

Das strategische Controlling als Unternehmensfunktion sieht sich dem Druck ausgesetzt seinen Planungshorizont immer weiter auszudehnen, um dem gesteigerten Anspruch an Informationsversorgung und langfristiger Planung gerecht werden zu können. Dafür muss die Prognosephase des Planungsprozesses in zeitlicher und inhaltlicher Dimension ausgeweitet werden.

1.2 Fragestellung

Das Controlling ist in der Unternehmung eine Querschnittsfunktion, die Einfluss auf alle Bereiche des Unternehmens ausübt. Seine Koordinationsfunktion verdeutlicht die interdisziplinäre Stellung des Controllings^[13]. Es ist somit besonders stark den Wandlung innerhalb des Unternehmens unterworfen und hat sich im Zeitablauf von der reinen Budgetdokumentation im Rechnungswesen zu einer strategischen Führungsfunktion entwickelt^[14].

Der Grund für diese Entwicklung sind eine zunehmende arbeitsteilige Differenzierung in den Unternehmen, rasche Entwicklungen moderner Technologien, sowie erhöhte Umweltdynamik und Diskontinuitäten^[15]. Diese Entwicklungen zwingen das Controlling auch sein Repertoire an Methoden und Instrumenten für den Planungsprozess zu betrachten und den veränderten Anforderungen und Bedingungen anzupassen.

In seiner strategischen Funktion, „ ... ist vom Controlling das gesamte Planungs- und Kontrollsystem der Unternehmung mit entsprechenden Verfahren bzw. Instrumenten, Plänen und Berichten federführend zu gestalten und zu nutzen bzw. zur Nutzung zu bringen sowie organisatorisch zu betreuen.“^[16]

Um eine langfristige Planung gewährleisten zu können, ist ein besonderes Augenmerk auf das Prognoseproblem während des Planungsprozesses zu werfen^[17]. Für die Prognose werden bei ökonomischen Fragestellungen hauptsächlich mathematische Methoden verwendet, die auf quantitativen Daten basieren. Neben der Ungewissheit, die mit jeder Prognose einhergeht, besteht bei einer Ausweitung des Planungshorizonts das Problem, dass die Fehlerquoten bei steigender zeitlicher Dimension der Prognose steigen.

Dabei tragen ein mangelhafter Umgang mit impliziten Informationen und nicht-linearen Entwicklungen sowie eine Kontrollillusion oder „Overconfidence“ zu einer schlechten Prognosequalität bei^[18].

Derartige Prognoseprobleme können durch Antizipation von qualitativen Faktoren im Prognoseprozess und durch die fortwährende und regelmäßige Anwendung von wissenschaftlich fundierten Prognosemethoden gelöst werden^[19].

Bei der Bewältigung des Prognoseproblems kann das Controlling auch auf Erkenntnisse und Methoden anderer wissenschaftlicher Bereiche, als sog. Hilfswissenschaft, zurückgreifen^[20]. So besteht die Möglichkeit der Erfassung qualitativer Faktoren durch sozialwissenschaftliche Erkenntnisse und Methoden der Zukunftsforschung.

Die Zukunftsforschung bedient sich einer großen Anzahl von qualitativen Methoden zur Erforschung ihres Erkenntnisgegenstandes. Sie bietet der Unternehmensplanung eine „systematische Beschäftigung mit Zukunftsfragen, die im Zeithorizont und in der Themenstellung über das für die herkömmliche Unternehmensplanung Übliche ... hinausgeht.“^[21]

Diese Arbeit möchte sich mit der Frage beschäftigen, in welcher Art die Erkenntnisse und Methoden der Zukunftsforschung das strategische Controlling in seiner Informationsfunktion und bei der Beschäftigung mit dem Prognoseproblem unterstützen kann. Des Weiteren soll der Frage nach den Auswirkungen der Nutzung dieser qualitativen Methoden auf die Implementierung der Strategien nachgegangen werden.

1.3 Gang der Untersuchung

Ich werde als Erstes den Begriff der Prognose und ihre Methoden vorstellen. In diesem Zusammenhang werde ich auf den Nutzen und die Anwendung der Prognosefunktion und ihre Einordnung in den Planungsprozess des strategischen Controllings eingehen.

Dann stelle ich die Zukunftsforschung als Wissenschaft vor und beschreibe dabei den historischen Hintergrund. Des Weiteren stelle ich den methodischen Pool der Zukunftsforschung und ihre momentane Anwendung in Unternehmen dar.

Zum Schluss werde ich zwei der bedeutendsten Instrumente der Zukunftsforschung detailliert vorstellen und auf ihre Durchführung und Anwendung in Unternehmen eingehen.

2. Die Prognose

2.1 Begriff der Prognose

Eine Prognose ist eine Aussage über zukünftige Entwicklungen oder Ereignisse, beruhend auf Beobachtungen aus der Vergangenheit und auf theoretisch fundierten objektivierten Verfahren.

Prognosemethoden oder mit ihrer Hilfe erstellte Prognosemodelle werden auch als Erklärungsmodelle oder Entscheidungsmodelle bezeichnet und lassen sich in der Art der Annahme über das Eintreten der Ergebnisse eines Modells unterscheiden:^[22]

(1) Deterministische Modelle (Annahme das ein Ereignis mit 100%iger Wahrscheinlichkeit eintritt)
(2) Stochastische Modelle (Risikosituation mit bekannten Wahrscheinlichkeitswerten)
(3) Spieltheoretische Modelle (keine Wahrscheinlichkeit für die variablen bekannt)

Die Methode der Prognose lässt sich nach verschiedenen Gesichtspunkten unterscheiden, nach denen sich auch die verschiedenen Arten von Prognosen ergeben^[23] (s. Tab. 1).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: eigene Darstellung

Tabelle 1: Unterscheidungsmerkmale von Prognosen

Eine Prognose lässt sich demnach nach der Anzahl der Bezugsgrößen unterscheiden. Bei der direkten Prognose wird die Entwicklung von Variablen (z.B. x) ausschließlich aus der Fortschreibung der Vergangenheitswerte derselben Variablen abgeleitet. Läßt man hingegen die Entwicklungen anderer Variablen (y, z) anhand von Wechselwirkungen in die Prognose der zu untersuchenden Variable (x) mit einfließen, so spricht man von einer indirekten Prognose. Die indirekte Prognose kann, wenn die Wechselwirkungen korrekt festgelegt wurden, den Wahrheitsgehalt einer Prognose erhöhen, jedoch muss bei der indirekten Prognose für jede einzelne der Variablen die direkte Prognose angewandt werden.

Durch die Festlegung des Prognosezeitraums wird das Ziel der Prognose eingegrenzt. Die Punktprognose gibt Auskunft über den genauen Wert einer ökonomischen Variablen zu einem bestimmten Zeitpunkt. In der Intervallprognose wird dagegen eine Zeitspanne gesucht, in der sich die prognostizierte Variable mit einem bestimmten Wert mit einer hohen Wahrscheinlichkeit befindet. Bei der Intervallprognose wird in der Regel auf die Methoden der Inferenzstatistik^[24] zurückgegriffen. Die Wahrscheinlichkeit mit der sich der prognostizierte Wert der Variablen auch tatsächlich innerhalb des angegebenen Intervalls befindet, wird häufig durch ein sog. Konfidenzniveau angegeben, welches als Prozentsatz aus einer Konfidenzschätzung resultiert.

Die zeitliche Reichweite einer Prognose^[25] (kurz-, mittel- oder langfristig) bestimmt deren Umfang und bedingt ihre Genauigkeit. Je längerfristig eine Prognose angelegt ist, desto aufwendiger gestaltet sich die Prognose, besonders bei Einbezug von indirekten Variablen. Genauso gilt: Je weiter eine Prognose in die Zukunft reichen soll, desto ungenauer bzw. ungewisser wird die Aussage der Prognose, da der Einfluss der gegenwärtigen (und bekannten) Situation im Zeitablauf abnimmt und zukünftige Einflüsse immer unbestimmbarer werden. Kurzfristige Prognosen (bis zu einem Jahr) und langfristige Prognosen (zehn und mehr Jahre) bedingen sich gegenseitig: für eine langfristige Prognose werden ebenfalls Ergebnisse von kurzfristigen Prognosen benötigt; das Ergebnis einer kurzfristigen Prognose kann anhand einer langfristigen Prognose untersucht und überprüft werden.

Unter einer bedingten Prognose versteht man die Aussage über die zukünftige Entwicklung einer Variablen unter bestimmten vorher festgesetzten Bedingungen. In diesem Sinne ist jede Prognose eine bedingte Prognose, da immer ein kausales Fundament für weiterführende Aussagen getroffen werden muss (Situationsanalyse). Jedoch ist es möglich über die Entwicklung einer Variablen, ausgehend von verschiedenen Bedingungsgrundlagen, verschiedene Aussagen basierend auf den verschiedenen Annahmen, zu treffen. Das Ergebnis sind hier alternative Entwicklungsmöglichkeiten, die dem Empfänger der Informationen die Einschätzung der Entwicklung ermöglichen.

Der Umfang einer Prognose wird ebenfalls durch den im Voraus bestimmten Rahmen an Umfeldern (Deskriptoren), die Einfluss auf die Prognose nehmen können, bestimmt. Werden bei einer Prognose eine Vielzahl von Variablen in ihrer gegenseitigen Verknüpfung prognostiziert, dann spricht man von einem Prognosesystem. Ein Prognosesystem basiert immer auf einer indirekten Prognose und kann auch als eine nicht bedingte Prognose angelegt sein. Eine Einzelprognose widmet sich nur der Prognose einer einzigen ökonomischen Variablen.

Das Erkenntnisobjekt einer Prognose, im Falle der Entwicklungsprognose, ist die mögliche Veränderung einer oder mehrerer Variablen im Zeitablauf. Entwicklungsprognosen werden häufig für Größen durchgeführt, die von einem Unternehmen nicht direkt beeinflussbar sind. Man spricht hierbei auch von Trendprognosen oder Informationsprognosen, da sie eine allgemeingültige Entwicklung beschreiben (z.B. Entwicklung des Marktes für Mobilcomputer, Einkommensentwicklung einer Bevölkerung). Im Gegensatz hierzu werden bei der Wirkungs-Prognose (auch Instrumental-Prognose oder Entscheidungs-Prognose genannt) die möglichen Auswirkungen von Maßnahmen eines Unternehmens auf die Entwicklung einer Größe prognostiziert. Wirkungs- und Entwicklungsprognosen werden häufig zusammen gebraucht, um die abgeleiteten Maßnahmen einer Entwicklungsprognose anhand einer Wirkungsprognose überprüfen zu können.

Sämtliche quantitativen bzw. datenbasierten Vorhersage-Methoden stützen sich auf Zahlenmaterial. Bei ihnen wird prinzipiell vorausgesetzt, dass Daten hinreichender Qualität aus einem bestimmten vergangenen Zeitraum vorliegen. Quantitatives Datenmaterial wird ausschließlich aus vergangenen Zeitreihen auf der Basis mathematischer Verfahren gewonnen. Qualitative Daten zu Prognosezwecken können ausschließlich von Experten gewonnen werden und stellen subjektive Einschätzungen dar^[26]. Aufgrund des Wissensstandes eines Experten auf einem bestimmten Gebiet, kann jedoch von einer gewissen Objektivität bezogen auf ihr jeweiliges Fachgebiet ausgegangen werden. Die Einordnung von Expertenwissen in eine Kompetenz-Skala ist grundlegend für eine korrekte wissenschaftliche Verarbeitung qualitativer Daten.^[27] In der Literatur zu den verschiedenen Prognosemethoden wird immer strikt zwischen den quantitativen und den qualitativen Methoden getrennt^[28].

Eine Methode, die häufig zur Unterstützung von Entwicklungsprognosen benutzt wird und der Methode der indirekten Prognose nahe kommt, ist die Indikatorprognose. Hier wird versucht, mit Hilfe von beeinflussenden Variablen (Indikatoren), die in einem kausalen Zusammenhang zu der zu prognostizierenden Variablen stehen, eine Entwicklung anhand des indirekten Einflusses des Indikators nachzuweisen^[29],^[30].

Die genannten Merkmale von Prognoseverfahren sind je nach Zweck der Prognose und nach der Art der vorliegenden Daten kombinierbar. Ein Hauptunterscheidungsmerkmal von verschiedenartigen Prognoseverfahren ist die Einteilung nach der Datenbasis der Methoden, d.h. ob das Verfahren auf quantitativen oder auf qualitativen Daten basiert. So werden bei den Methoden, die für die Prognose genutzt werden, die sog. „exakten“ Methoden (bspw. die Regressionsanalysen oder die Glättungsverfahren^[31] ) und die sog. „inexakten“ Methoden (antizipative Methoden) strikt unterschieden^[32].

Aus mathematischer Sicht gibt es für die Bestimmung der Qualität einer Prognose Fehlermaße, die eine Prognose klassifizieren^[33]. Es gibt hier verschiedene Fehlermaße für einstufige und mehrstufige Fehler, wobei für ökonomische Fragestellungen eigentlich lediglich die mehrstufigen Fehlermaße relevant sind, da hier der Zeitablauf berücksichtigt wird^[34]. Die Qualität einer Prognose lässt sich natürlich nur fallbezogen bestimmen, jedoch lässt sich anhand der genannten Merkmale eine allgemeine Bewertung vornehmen:^[35]

1. Das Erkenntnisziel: Entwicklungsprognosen sind in der Anwendung gewöhnlich einfacher als Wirkungsprognosen und mit größerer Sicherheit zu erstellen, da bei Entwicklungsprognosen statistische Vergangenheitsdaten meist bereits vorliegen.
2. Das Objekt der Prognose: Im Hinblick auf den Prognosegegenstand lassen sich allgemein technische Größen und menschliche Verhaltensweisen unterscheiden. Quantitative Daten lassen sich schwieriger prognostizieren als bei einem technischen Zusammenhang (z.B. der Verbrauch einer Maschine).
3. Die Zeitliche Reichweite: Der Zeithorizont bedingt die Prognosequalität. Je weiter die Prognosen in die Zukunft reichen desto unsicherer werden sie, bzw. umso aufwendiger ist ein sicheres Ergebnis.
4. Der Aggregationsgrad: Hochaggregierte Größen sind normalerweise sicherer zu prognostizieren als Größen mit geringerer Aggregation (z.B. sind Prognosen über den Absatz einer Produktgruppe sicherer und leichter möglich als eine Prognose über den Absatz eines einzelnen Produktes).

2.2 Die Prognose in der Betriebswirtschaft

2.2.1 Zweck der Prognose

In einem betriebswirtschaftlichen Rahmen verfolgt die Prognoseerstellung mehrere Ziele. Die Not eine Prognose erstellen zu müssen ergibt sich aus der Unsicherheit der Zukunft und dem Risiko das sich anhand dieser Unsicherheit für eine ökonomische Handlung ergibt. Man kann die Ziele einer Prognose für eine ökonomische Fragestellung in eine interne und eine externe Bedeutung unterteilen.

Innerhalb der Organisation fungiert die Prognose als strategisches Element der Unternehmensführung, das bei ökonomischen Entscheidungen eine Beratungs- und Selektionsfunktion erfüllt. Darüber hinaus können die Ergebnisse von Prognosen eine Datenbasis für die strategische Unternehmensplanung bereitstellen.

Je wichtiger eine Entscheidung, bzw. je weitereichender die Auswirkungen einer Entscheidung sind, desto wichtiger ist es, auf eine wissenschaftlich fundierte Prognose zurückgreifen zu können^[36].

Auf der externen Seite kann eine Prognose in einer aufbereiteten Form gegenüber dem Unternehmensumfeld als ein Instrument der Kommunikation dienen, um Marktziele^[37] (wie z.B. Imageverbesserung) zu fördern. Externe Prognosen adressieren unternehmensexterne Interessenten, die keinen vollständigen Zugriff auf Dispositions- und Dokumentationsunterlagen des Unternehmens haben.^[38]

Daneben können Prognoseergebnisse auch einen Sicherheitsgaranten darstellen, der in Form einer wissenschaftlich fundierten Methode die Unsicherheit und somit das Risiko einer Investition mindern. Regelmäßig geschieht dies von Unternehmen im Rahmen des Lageberichtes nach § 289 I HGB gegenüber dem Kapitalmarkt, Investoren und Kreditinstituten. In einzelnen Fällen bei der Kapitalbeschaffung gegenüber Kreditinstituten und bei der Prospekterstellung für Aktienneuemissionen fungiert eine Prognose ebenfalls als Beweismittel für die Sicherheit einer Investition.

Jedoch hängen die Glaubwürdigkeit und auch die Wirkung einer Prognoseaussage von ihrer Qualität und Verlässlichkeit ab.

2.2.2. Anwendung der Prognose

Die Prognose, als Instrument der Vorhersage zukünftiger Entwicklungen und Zustände, findet bei allen Entscheidungen im betriebswirtschaftlichen Rahmen Anwendung (z.B. Konjunkturprognose, Absatzprognose). Dies geschieht teils implizit, durch Ahnungen oder Erfahrungswerte aber auch explizit durch wissenschaftliche Methoden.

„ ... Als Eigenschaft des handelnden Akteurs wird die Prognosefähigkeit als Mittel zur Willensbildung angeführt. Zur Prognosefähigkeit zählt ein „unternehmerisches Gespür“ für Marktentwicklungen ebenso, wie die große Anzahl von Prognosetechniken ... “^[39]

Da Prognosen für vielfältige interne und externe Zwecke eingesetzt werden, kann eine Darstellung von Prognoseanlässen nicht ausschöpfend gegeben werden.

Auf der strategischen Ebene der Unternehmensführung werden hauptsächlich kurzfristige, direkte, quantitative und einzeln erstellte Entwicklungsprognosen für ökonomische Fragestellungen verwendet. Der Grund für den Gebrauch dieser einfachen Methoden liegt in dem geringen Zeit- und Kostenaufwand sowie der einfachen Anwendung. Typische Instrumente der betriebswirtschaftlichen Prognose sind Zeitreihenanalysen und die damit in Zusammenhang stehende Trendableitung mit Hilfe analytischer Verfahren sowie Kausale Methoden^[40].

Für interne Zwecke werden Prognosen auf der Ebene der Unternehmensführung für jeden Bereich unabdingbar, der eine Engpassfunktion innerhalb eines Unternehmens darstellt und somit eines besonders hohen Planungsaufwands bedarf.

So wird das Marketing, ausgehend von einer höheren Kundenorientierung und einem steigenden Innovationsdruck als ein Engpassbereich der Unternehmung angesehen, der ein Planungssystem anhand eines Strategischen Marketing-Controllings benötigt.^[41] Der Planungsbedarf und mit ihr der Bedarf an prognostischen Aussagen steigt dadurch und geht über die reine Absatzplanung hinaus.

Im Bereich der Produktion eines Unternehmens wird ebenfalls von einer, im Zeitablauf, gesteigerten Bedeutung ausgegangen, die durch planerische Kompetenz ausgeglichen werden muss. „In strategischer Perspektive kann ein Bedeutungswandel des Produktionsbereiches von einem Kostenverursacher zu einer Quelle von Wettbewerbsvorteilen festgestellt werden.“^[42]

Im Bereich der Investitions- und Finanzierungsplanung werden Prognosen in den Bereichen der Unternehmensbewertung sowie der Kapitalbeschaffung z.B. durch Aktienemissionen benötigt. Für die Bewertung eines Unternehmens gibt es traditionelle Verfahren, die verhältnismäßig stark vergangenheitsorientiert sind und einen objektiven Unternehmenswert anstreben. Dies sind das Substanzwertverfahren, das Ertragswertverfahren und das Kombinationsverfahren, das die beiden vorherig genannten Verfahren ergänzt.^[43] Eine prognostische Komponente der Bewertung findet hier bei Anwendung des Konzeptes des Zukunftserfolgswerts bzw. bei der Discounted Cash Flow-Methode (DCF) statt, die eine Weiterentwicklung des Zukunfterfolgswertes darstellt. Das Prognoseproblem liegt hier in der Prognose zukünftiger Zahlungsüberschüsse^[44].

Bei der Börseneinführung von Wertpapieren oder einer Kapitalerhöhung zur Kapitalbeschaffung besteht Prospektzwang^[45]. Ein derartiger Prospekt muss wesentliche Angaben zur Beurteilung der Aktien beinhalten, also auch prognostische Aussagen über das Unternehmen. Bei Neuemissionen von Wertpapieren wird oftmals ebenfalls ein Prospekt (Zeichnungsprospekt) ausgegeben, hier besteht jedoch kein Zwang zur Veröffentlichung. Bei falschen Angaben in einem veröffentlichten Börsenzulassungsprospekt besteht Prospekthaftung nach §45 BörsG, bzw. Haftung nach §47 AktG bei schuldhaft unrichtigen Angaben in einem Zeichnungsprospekt. Die Haftungsgefährdung bei der Prospekterstellung lässt die Frage nach der Prognosequalität und ihrer Verlässlichkeit bei Anwendung innerhalb eines Prospektes zu einem entscheidenden Sicherheitsfaktor werden.

Die Prognose von Insolvenzwahrscheinlichkeit ist eine Form der Unternehmensbewertung die auf die Zahlungsunfähigkeit abzielt und häufig im Firmenkundengeschäft Anwendung findet. Für die Insolvenzprognose wird häufig die multivariate lineare Diskriminanzanalyse eingesetzt.^[46] Es werden aber auch neuere Methoden für die Insolvenzprognose eingesetzt, die durch die Verwendung qualitativer Daten zur Verbesserung der Prognosequalität beitragen.^[47]

Die Insolvenzanalyse ist nicht nur für Unternehmensexterne sondern auch für das Unternehmen selbst eine wichtige Notwendigkeit. Der Kenntnisstand über die eigene Insolvenzgefährdung wird durch die Pflicht des Vorstandes bei Zahlungsunfähigkeit ein Insolvenzverfahren einzuleiten untermauert^[48].

Auch im Bereich des betrieblichen Rechnungswesens ist die Prognose ein fester Bestandteil des Arbeitsprozesses: Zu einem Jahresabschluss einer Kapitalgesellschaft besteht die Pflicht zur Aufstellung eines Lageberichtes nach §264 I Satz 1 HGB (ausgenommen kleine Kapitalgesellschaften^[49] ). Teil eines Lageberichtes ist der Prognosebericht, in dem die voraussichtliche Entwicklung des Unternehmens dargestellt wird. In ihm sollen Aussagen über die zukünftige Entwicklung der wichtigsten Eckdaten des Unternehmens enthalten sein. Da keine näheren Bestimmungen zu der Erstellung des Prognoseberichtes im Handelsgesetzbuch zu finden sind, muss davon ausgegangen werden, dass der Inhalt dem Ermessen der Geschäftsleitung obliegt.

Ein weiteres Anwendungsgebiet für Prognosen stellt das Risikomanagement eines Unternehmens dar. Hierbei sollen Gefahren, die die Prozesse des Unternehmens beeinflussen können, aufgedeckt und konkretisiert werden. Hier lässt sich das spezielle Risiko-Management, das sich auf die Erfassung von versicherbaren Risiken beschränkt, von dem generellen Risikomanagement, dass eine Gesamtschau, aller für das Unternehmen relevanter Risiken erlaubt, unterscheiden. Aufgrund der Relevanz einer derartigen Planung für den Erfolg eines Unternehmens, wurde der Gebrauch eines Risiko-Managements durch das 1998 eingeführte Kontroll- und Transparenz-Gesetz (KonTraG) gesetzlich festgelegt. In diesem Artikel-Gesetz zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich werden Unternehmen dazu verpflichtet, ein angemessenes Risikomanagement zu etablieren und ein internes Überwachungssystem zur Früherkennung existenzgefährdender Entwicklungen einzurichten.

Nach dem §91 II AktG ist die Geschäftsführung (auch GmbH-Geschäftsführer^[50] ) dazu verpflichtet ein unternehmensweites Risikomanagement zu implementieren.

Es sind haftungstechnische Gründe und auch der Wunsch nach einer offiziellen Bestätigung eines Prognoseergebnisses, die auch eine Prognoseprüfung notwendig werden lassen.

Zur Prüfung des Ergebnisses einer Prognose besteht zum einen die Möglichkeit der Kontrolle durch die Adressaten der Prognose anhand der Gegenwart im Zeitablauf und zum anderen durch die Prüfung einer Prognose durch eine eigene Prüfungsinstanz anhand eines Soll-Ist-Vergleichs^[51].

„ ... Angesichts der zunehmenden Verbreitung externer Prognosen, (ist) auch die Entwicklung von Grundsätzen externer Prognosebildung im Gange.“^[52] Zur Bildung von sog. Grundsätzen ordnungsgemäßer Prognoseerstellung (GoProg) und auch Grundsätzen für die Prognoseprüfung existieren bereits Publikationen^[53] jedoch keine zufrieden stellende Systematik^[54].

2.3 Neue Ansätze

Diese Arbeit möchte aufzeigen, an welchen Stellen qualitative Prognosemethoden der Zukunftsforschung die momentan in der Betriebswirtschaft angewandten Methoden zur Prognose ergänzen bzw. unterstützen können. Das Hauptunterscheidungsmerkmal von Prognosen ist ihre Datenbasis. Die Einbindung qualitativer Faktoren in eine Prognose erlaubt die (teilweise) Ablösung von Vergangenheitswerten.

Eine Prognose auf der Basis von Vergangenheitswerten setzt zwei Dinge voraus: Zum einen ein kausales Gefüge zwischen Vergangenheit und Zukunft, und zum anderen die Ausklammerung möglicher Strukturbrüche. Da aber diese beiden Bedingungen in der Regel nicht erfüllt sind, liegt genau hier das Problem der quantitativen Prognosemethoden wie der Trendextrapolation.

In einem Sammelband über Prognostik von Fulda und Härter heißt es:

„Diese Art der Prognose (Anm.: quantitative Prognose) ist auf dem Holzweg, weil sie mehr verspricht als sie in Wirklichkeit leisten kann. Das entscheidende Defizit ist der methodisch zugrunde liegende „theorielose Empirismus“. Die meisten Prognosen basieren auf nichts anderem als trivialen Zeitreihenverlängerungen – unter Vernachlässigung selbst einfachster ökonomischer und sozialwissenschaftlicher Zusammenhänge.“^[55]

Neben der Möglichkeit über Methoden der Sozialwissenschaften die Erfassung von qualitativen Daten in die Planungsprozesse mit einfließen zu lassen, wird auch versucht anhand von mathematischen Modellen qualitative Elemente in eine prognostische Berechnung einzubauen. Dies geschieht teils durch Anwendung von Algorithmen und teilweise durch spieltheoretische Ansätze.

Beispielhaft sollen hier drei prognostische Methoden genannt werden, die auf innovative Weise neue Verfahren der Prognostik ermöglichen:

- die Theorie der Fraktale und das Konzept der intrinsischen Zeit^[56]
- Neuronale Netze und Evolutionsalgorithmen^[57]
- Die Differenzierung zwischen chaotischer und rein stochastischer Dynamik^[58]

Es wird in der Literatur und in der Forschung mit viel Ideenreichtum an dem Prognoseproblem gearbeitet und es ergeben sich hieraus immer neue Kombinationen von Wissenschaften, die einen Lösungsansatz entwickeln. Die Deutsche Physikalische Gesellschaft gründete bereits 2001 den Arbeitskreis „Physik sozioökonomischer Systeme“, der auch von der Unternehmensberatung McKinsey finanzielle Unterstützung bezieht. Der Vorsitzende dieses Arbeitskreises, der sich selbst als Ökonophysiker bezeichnet, sagt: „Wir begreifen Finanzmärkte als Spezialfall physikalischer Systeme“^[59].

2.4 Die Prognose im Planungsprozess des strategischen Controlling

Das strategische Controlling fällt in den Aufgaben- und Verantwortungsbereich der Unternehmensleitung und bietet dem Unternehmen anhand von Leitbildern, Zielsetzungen, Strategien und Maßnahmen eine langfristige Planung, Kontrolle und Steuerung des Unternehmens.

„Die Zielsetzung des strategischen Controlling ist in der Sicherstellung einer systematischen zielorientierten Schaffung und Erhaltung zukünftiger Erfolgspotentiale zur langfristigen Existenzsicherung des Unternehmens zu sehen“^[60]. Dieses Ziel erfüllt das strategische Controlling durch eine qualitativ hochwertige und aufwändige Planungsphase sowie durch die Kontrolle und Steuerung dieser Planung.

Planung ist die gedankliche Vorwegnahme zukünftigen Handelns und zukünftiger Ereignisse. Sie ist somit das Gegenstück zur Improvisation. Die Prognose ist eine Methode der Planung und ist wie die Planung selbst in die Zukunft gerichtet.

Die Prognose ist also ein Teilbereich der Strategischen Planung im Controlling und kann als erster von vier Punkten des Planungsprozesses festgelegt werden:^[61]

- Strategische Analyse und Prognose
- Strategische Zielbildung
- Strategische Suche und Strategieauswahl
- Implementationsvorbereitung

Die Analyse dient dem Planungsprozess an sich und der Prognose­­­­­­ als Informationslieferant. Anhand einer Statusanalyse wird der Ist-Zustand gesichtet und bietet eine Basis für weitere Entscheidungen und prognostische Aussagen. Sie ist in logischer Konsequenz der Prognose stets vorgelagert. Die Analyse muss einen internen und einen externen Ist-Zustand erfassen. Dabei wird zwischen der Unternehmensanalyse und der Umfeldanalyse unterschieden^[62].

Die Literatur nennt eine Vielzahl von Planungsinstrumenten des strategischen Controllings. Es soll hier nur beispielhaft ein kleiner Katalog von Instrumenten genannt werden^[63]:

- Branchenmarktanalyse
- Potentialanalyse
- Strategische Lücke (GAP-Analyse)
- Erfahrungskurvenkonzept
- Produktlebenszykluskonzept
- Portfolioanalyse
- Strategische Bilanz

„Das Problem vergangenheitsorientierter Zielvorgaben lässt sich dann deutlich reduzieren, wenn die Ziele auf expliziten Prognosen basieren.“^[64] Hierzu werden von Weber als Prognoseinstrumente des strategischen Controllings genannt:^[65]

- GAP-Analyse
- Kostenschätzmodelle
- Nutzschwellenanalyse und Simulationsrechnungen.

Die Ergebnisse der genannten Instrumente können jedoch immer nur eingeschränkt und partiell eine prognostische Aussage liefern. Jedoch sind diese Instrumente auch nicht für eine langfristige Prognose entwickelt worden.

Bei der Prognose von Variablen wird im Rahmen des Planungsprozesses eine Unterscheidung nach der Prognose von beeinflussbaren und nicht beeinflussbaren Variablen vorgenommen.

Die Prognose von beeinflussbaren Variablen wird anhand des strategischen Planungsprozesses verwirklicht. Für die Prognose von nicht beeinflussbaren Variablen wird auf die strategische Kontrolle und das Früherkennungssystem verwiesen^[66]. Hierbei wird deutlich, dass für die Prognose der nicht beeinflussbaren Variablen ein hoher Informationsbedarf für das Früherkennungssystem besteht. Dieser Bedarf kann anhand von qualitativen Prognosemethoden durch eine konkrete und konsequente Umfeldbeobachtung bedient werden.

Das Controlling hat eine Informationsversorgungsfunktion der es auch falls nötig durch umfangreiche Analysen nachkommen muss. Zwar wird in diesem Zusammenhang darauf verwiesen, dass andere Unternehmensbereiche wie etwa das Marketing benötigte Informationen eventuell bereithalten, jedoch lässt die Relevanz des Prognoseproblems eine eigenständige Recherche des Controllings nach benötigten Informationen als sinnvoll erscheinen^[67].

3. Die Zukunftsforschung

3.1 Geschichte

Der deutsche Sozialwissenschaftler Ossip K. Flechtheim führte als erster den Begriff der Futurologie als „die systematische und kritische Behandlung von Zukunftsfragen“ ein^[68]. Diese begriffliche Abgrenzung hatte den Zweck die Zukunftsforschung als ernsthafte Wissenschaft zu beschreiben und sich begrifflich von der damals bestehenden Bewegung des Futurismus abzugrenzen. Die Arbeiten dieser Bewegung stellten hauptsächlich vage unwissenschaftliche belletristische Literatur dar, in denen die Autoren Aussagen über die Zukunft machten^[69].

Flechtheim ging in seinem Buch „Futurologie“ von sechs Grundgedanken aus die bis heute ihren Wert als Grundpostulate der Zukunftsforschung beibehalten haben^[70].

Eine Quelle für die Entwicklung bzw. Weiterentwicklung der Zukunftsforschung waren die so genannten „thinkfactories“, die aus militärischen Gründen in den Jahren nach dem Zweiten Weltkrieg in den Vereinigten Staaten unterhalten wurden^[71]. Eine davon war die RAND Corporation in Santa Monica, USA, an der die beiden Wissenschaftler Theodore J. Gordon und Olaf Helmer beschäftigt waren. Die Wissenschaftlergruppe der RAND Corporation veröffentlichte 1969 eine Serie von Berichten^[72]. Die Erfolge dieses Instituts verhalfen der Zukunftsforschung zu weiterreichendem Interesse das auch in der Wirtschaft geweckt wurde. Aus dieser Bewegung heraus entstand eine Vielzahl von privaten Instituten, die sich mit der Zukunftsforschung und ihren Methoden beschäftigen und sich an Klientel in der Wirtschaft richten.^[73]

Die Fragen zu langfristigen Planungen wurden in den Instituten computergestützt mit Hilfe der Statistik, Kybernetik und Spieltheorie zu lösen versucht. Flechtheim gründete in Deutschland in den siebziger Jahren drei Institute die sich mit der Zukunftsforschung beschäftigen: Das Institut für Zukunftsfragen in Wien, die Gesellschaft für Zukunftsfragen e.V., in Duisburg und das Zentrum für Zukunftsforschung in Berlin^[74].

Diese erste Generation der Zukunftsforschung hatte zum Ziel die Zukunft nach dem Vorbild der Naturwissenschaftler berechenbar, planbar und somit verfügbar und steuerbar zu machen und dem Planer so weit als möglich exakte Daten an die Hand zu geben.

Anders als in den Niederlanden, Frankreich oder den USA galt in Deutschland die Beschäftigung mit Zukunftsfragen als unseriös. Innerhalb der Management-Riegen der deutschen Industrie herrschte eine starke Indifferenz und Zurückhaltung gegenüber der Zukunftsforschung.^[75]

Jedoch entwickelte sich aus dieser ablehnenden Haltung ein „Management-GAP“ bzw. eine technologische Lücke, die es aus ökonomischer Sicht zu überwinden galt.^[76] So bildeten sich eine wirtschafts-orientierte und eine technologie-orientierte Zukunftsforschung heraus, die den steigenden Bedarf an langfristiger antizipativer Planung in Europa decken sollte^[77].

Gründe für die geforderte zukunftsorientierete Planungswissenschaft sind die steigende Komplexität der Gesellschaft, ihre stetige Dynamik und die hochgradige Interdependenz zwischen allen verschiedenen Bereichen.^[78]

Die private Wirtschaft beschäftigt sich zunehmend mit der Zukunftsforschung, hauptsächlich um die Aufgaben der Planung und Frühwarnung zu bewältigen.

Zur Anwendung der Zukunftsforschung gehört eine Vielzahl von Methoden und Verfahren. Beispielhaft soll hier auf das „Handbook of Futures Research“ von Fowles verwiesen werden, das folgende Methoden abhandelt^[79]:

- Szenarien
- Trendextrapolation
- Delphiumfragen
- Cross-Impact-Analyse
- Simulationsmodelle
- Simulation Gaming
- Technikvorausschau
- Technikfolgenabschätzung
- Soziale Vorausschau

Einen weitaus größeren Überblick über die Methoden der Zukunftsforschung bieten Gordon und Glenn in ihrem Sammelband „Futures Research Methodology“^[80].

Die Ergebnisse der Zukunftsforschung können als Informationsgrundlage dienen und auch einen Rahmen für die strategische Zielfindung geben. Jedoch wird die Zukunftsforschung weniger reale Chancen im „en gros“-Bereich der Voraussagen zukünftiger gesellschaftlicher Gesamtzusammenhänge haben, als vielmehr im pragmatischen Detail konkreter Handlungszusammenhänge^[81].

3.2 Anwendung in Unternehmen

Um die bisherige praktische Nutzung der Zukunftsforschung in Unternehmen darzustellen, werde ich einige Ergebnisse von zwei Studien vorstellen. Die eine wurde vom Sekretariat für Zukunftsforschung (SFZ) erstellt und heißt: „Zukunftsforschung in Unternehmen – Eine Studie zur Organisation von Zukunftswissen und Zukunftsgestaltung in Unternehmen“^[82]. Sie fußt auf zwei Befragungen von 1996 und 1999 in denen 200 (1996) bzw. 196 (1999) Unternehmen zu diesem Themenbereich befragt wurden. Die Rücklaufquoten der Studie lagen 1996 bei 44 Prozent und wurden 1999 mit 52 Prozent sogar übertroffen. Die Zweite Studie stammt von der Unternehmensberatung Z_punkt GmbH mit dem Namen „Zukunftsforschung und Unternehmen – Praxis, Methoden, Perspektiven“^[83]. Hier wurden 1999 60 Unternehmen bei einer Rücklaufquote von 46 Prozent befragt. Ziel beider Untersuchungen war es herauszufinden, ob und wie Erkenntnisse und Methoden der Zukunftsforschung von den Unternehmen aufgegriffen werden, wenn auch mit einem unterschiedlichen Fokus bei der Fragestellung.

„Bislang gibt es keine feststehende wissenschaftliche Bestimmung für Aufgaben und Inhalte einer Zukunftsforschung in Unternehmen.“^[84] Jedoch wird in den Studien klar, dass die Unternehmen immer mehr die Notwendigkeit für langfristige Planung und Umfeldbeobachtung erkennen und sich mit den Methoden der Zukunftsforschung auseinandersetzen.

[...]

^[1] vgl. Grass, 2000, S.71ff..

^[2] Ulrich, 1970.

^[3] vgl. Grass, 2000, S. 76.

^[4] vgl. Kahn/Wiener, 1968, S.64f..

^[5] Serfling, 1992, S.12.

^[6] vgl. Serfling, 1992, S.14.

^[7] vgl. Prochnow, 2003, S.54.

^[8] vgl. Prochnow, 2003, S.54.

^[9] vgl. Prochnow, 2003, S.55.

^[10] vgl. Prochnow, 2003, S.55.

^[11] vgl. Prochnow, 2003, S.55.

^[12] vgl. Prochnow, 2003, S.55.

^[13] vgl. Solaro, 1991, S.96.

^[14] Serfling, 1992, S.20 ff., vgl. auch Hahn, 1991, S.11, vgl. auch Peemöller, 2002, S. 48 f..

^[15] vgl. Reichmann, 1991, S.67.

^[16] Hahn, 1991, S.23.

^[17] vgl. Trapp, 2002, S.7.

^[18] vgl. Weber, 2002, S.41.

^[19] vgl. Weber, 2002, S.36.

^[20] vgl. Grass, 2000, S.23ff..

^[21] Burmeister/Canzler, 1993, S.5.

^[22] vgl. Wöhe, 2000, S.40.

^[23] vgl. Horvath, 2002, S.403 ff. u. S.409.

^[24] hier werden im Gegensatz zur deskriptiven Statistik Schätzungen und Stichproben verwendet.

^[25] vgl. Meffert, 2000, S.173, vgl. auch Pepels, 1995, S.408 f..

^[26] vgl. Meffert, 2000, S.173.

^[27] vgl. Ament/Gordon, 1969, S.9.

^[28] vgl. Steinle/Bruch, 1999, S.285.

^[29] z.B.: die Zahl der erteilten Baugenehmigungen ist ein vorauseilender Indikator für die Nachfrage in der Baubranche.

^[30] vgl. Meffert, 2000, S. 176.

^[31] vgl. Rudolph, 1998, S. 17 ff. und S. 57 ff..

^[32] vgl. Steinle/Bruch, 1999, S.285.

^[33] vgl. Rudolph, 1998, S.10 ff..

^[34] vgl. Rudolph, 1998, S.11 f..

^[35] zu den Prognosekosten und den Kosten der „Ungenauigkeit“, vgl. Horvath, 2002, S.408.

^[36] vgl. Weber, 2002, S. 246.

^[37] vgl. Grass, 2000, S.124 ff..

^[38] vgl. Rückle, 1984, S.58.

^[39] vgl. Weber 2002, S.36.

^[40] vgl. Horvath, 2002, S.412 f.: Tabellarische Auflistung von quantitativen Prognosemethoden.

^[41] vgl. Eggers/Eickhoff, 1996, S.59, vgl. auch Wöhe, 2000, S.482, vgl. auch Meffert, 2000, S. 1123 ff..

^[42] vgl. Eggers/Eickhoff, 1996, S.62.

^[43] zu den herkömmlichen Verfahren der Unternehmensbewertung: vgl. Wöhe, 2000, S.679.

^[44] Prognoseproblem bei der Unternehmensbewertung: Vgl. Bretzke, 1975, S. 84 ff..

^[45] vgl. §30 III Satz 1 BörsG.

^[46] Hüls, 1995 und Bleier, 1984, verwenden multivariate Diskriminanzanalysen zur Jahresabschlussanalyse von Unternehmen. Keysberg, 1989, und Häußler, 1981, führen mit Hilfe der multivariaten Diskriminanzanalyse eine Kreditwürdigkeitsanalyse für das Privatkundengeschäft von Banken durch, zit. n. Anders/Szczesny, 1996, S.1.

^[47] vgl. Anders/Szczesny, 1996, S.1, s.a. Kapitel 2.3.

^[48] vgl. §92 II Satz 1 AktG.

^[49] vgl. §267 I HGB.

^[50] vgl. § 43 I und II GmbhG.

^[51] vgl. Rückle, 1984, S. 67.

^[52] Rückle, 1984, S.65.

^[53] z.B. des American Institute of Certified Public Accountants (AICPA), vgl. o. V., 1975, S.8 f., zit. n. Rückle, 1984, S.58.

^[54] vgl. Rückle, 1984, S.66.

^[55] vgl. Fulda/Härter, 1997, Vorwort.

^[56] vgl. Olsen, 1997.

^[57] vgl. Schöneburg, 1997.

^[58] Vgl. Ginter/Schnabel, 1997.

^[59] vgl. Martin, 2003.

^[60] vgl. Reichmann, 1991, S.67.

^[61] vgl. Steinle/Bruch, 1999, S. 284.

^[62] vgl. Steinle/Bruch, 1999, S.285, vgl. auch Peemöller, 2002, S. 126 ff..

^[63] vgl. Peemöller, 2002, S. 119, vgl. auch Horváth, 2002, S. 214.

^[64] Weber, 2002, S. 246.

^[65] vgl. Weber, 2002, S. 297.

^[66] vgl. Steinle/Bruch, 1999, S.284.

^[67] vgl. Peemöller, 2002, S. 125.

^[68] vgl. Flechtheim, 1971, S. 11.

^[69] Vgl. Bell, 1968, S.411.

^[70] Vgl. Flechtheim, 1971, S.16 ff..

^[71] Vgl. Klages, 1970, S.9.

^[72] bedeutende Serie von Berichten: Helmer et. al., 1969, Ament/Gordon, 1969, Brigard/Helmer, 1969, Gordon et. al., 1969 und Gordon/Helmer, 1969, zit. n. Ament/Gordon 1969.

^[73] z.B.: DIEBOLD Group, Arthur D. Little Inc., Stanford Research Institute.

^[74] vgl. Klages, 1970, S.9.

^[75] vgl. Klages, 1970, S.9.

^[76] vgl. Klages, 1970, S.9.

^[77] vgl. Klages, 1970, S.12 f. und S.17.

^[78] vgl. Klages, 1970, S.10.

^[79] vgl. Fowles, 1978.

^[80] Gordon/Glenn, 1994.

^[81] vgl. Klages, 1970, S.11.

^[82] Trapp et. al., 2002.

^[83] Burmeister et. al., 2002.

^[84] Trapp, 2002, S.7.