Zur Qualität fundamentalgestützter Aktienprognosen

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

1. Einleitung
1.1. Problemstellung
1.2. Zielsetzung und Vorgehensweise

2. Grundlagen des fundamentalen Aktienresearchs
2.1. Aktienresearch
2.1.1. Definition von Aktienprognose und Aktienresearch
2.1.2. Funktionale und institutionelle Unterscheidung
2.1.3. Adressaten des Aktienresearchs
2.1.4. Informationseffiziente Kapitalmärkte
2.1.5. Vorgehensweise von Finanzanalysten
2.2. Fundamentales Aktienresearch
2.2.1. Gesamtmarktanalyse
2.2.2. Branchenanalyse
2.2.3. Analyse der Einzelwerte
2.2.3.1. Gesamtbewertungsverfahren
2.2.3.2. Einzelbewertungsverfahren
2.2.3.3. Vergleichsorientierte Verfahren
2.2.4. Top Down / Bottom Up
2.3. Zusammenfassung

3. Qualitätsbeeinflussende Faktoren
3.1. Verhaltenswissenschaftliche Einflussfaktoren
3.1.1. Behavioral Finance vs. Standard Finance
3.1.2. Verhaltensanomalien und Heuristiken
3.2. Prinzipal-Agent-Beziehung als Einflussfaktor im Aktienresearch
3.3. Sonstige Einflussfaktoren auf die Researchqualität
3.4. Zusammenfassung

4. Eigene empirische Untersuchung zur Qualität von Aktienprognosen
4.1. Messung der Researchqualität unter Anwendung statistischer Instrumentarien
4.1.1. Einfache Prognosefehlermaße
4.1.1.1. Größter Prognosefehler
4.1.1.2. Kleinster Prognosefehler
4.1.1.3. Mittlerer Prognosefehler
4.1.1.4. Mittlerer absoluter Prognosefehler
4.1.2. Relative Prognosefehlermaße
4.1.2.1. Mittlerer relativer Prognosefehler
4.1.2.2. Mittlerer relative gewichtete Prognosefehler bezogen auf die naive Prognose
4.1.3. Relative absolute Prognosefehlermaße
4.1.3.1. Mittlerer relativer absoluter Prognosefehler
4.1.3.2. Mittlerer relativer absoluter symmetrischer Prognosefehler
4.1.4. Quadratische Prognosefehlermaße
4.1.5. Theilscher Ungleichgewichtskoeffizient (neuer Art)
4.1.6. Methode marktbereinigter Renditen
4.1.7. Zusammenfassung
4.2. Untersuchung von Gewinnprognosen (EPS) auf dem deutschen Kapitalmarkt
4.2.1. Konsensus-Prognose
4.2.2. Deutsche Bank
4.2.3. Merrill Lynch
4.2.4. Morgan Stanley
4.2.5. M.M. Warburg
4.2.6. Sal. Oppenheim
4.2.7. Bayerische Landesbank
4.2.8. Société Générale
4.2.9. Zusammenfassung der Ergebnisse
4.3. Abhängigkeit zwischen Gewinnprognosen und Aktienempfehlungen
4.3.1. Deutsche Bank
4.3.2. Merrill Lynch
4.3.3. Morgan Stanley
4.3.4. M.M. Warburg
4.3.5. Sal. Oppenheim
4.3.6. Bayerische Landesbank
4.3.7. Société Générale
4.3.8. Zusammenfassung der Ergebnisse
4.4. Untersuchung von Aktienempfehlungen
4.4.1. Deutsche Bank
4.4.2. Merrill Lynch
4.4.3. Morgan Stanley
4.4.4. M.M. Warburg
4.4.5. Sal. Oppenheim
4.4.6. Bayerische Landesbank
4.4.7. Société Générale
4.4.8. Zusammenfassung der Ergebnisse

5. Schlussbetrachtung
5.1. Zusammenfassung der Ergebnisse
5.2. Kritische Würdigung und Ausblick

Anhang I: Prognosefehlermaße

Anhang II: Analystensprache

Literaturverzeichnis

Ehrenwörtliche Erklärung

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Gang der Untersuchung

Abbildung 2: Aktienresearch als Informationsintermediär

Abbildung 3: Ein gut funktionierender Kapitalmarkt

Abbildung 4: Idealtypischer Kreislauf einer Analystenempfehlung

Abbildung 5: Informationsbedarf in der Aktienanalyse

Abbildung 6: Kursschwankung um inneren Wert

Abbildung 7: Ablauf der fundamentalen Aktienanalyse

Abbildung 8: Analysebereiche der Gesamtmarktanalyse

Abbildung 9: Branchenrotation

Abbildung 10: Einsatz von Multiplikatoren durch Finanzanalysten

Abbildung 11: Umsatzmultiplikatoren für den Unternehmenswert (Mai 2008)

Abbildung 12: Interessenkonflikte von Finanzanalysten

Abbildung 13: Fehlinterpretation beim mittleren Prognosefehler

Abbildung 14: Übereinstimmung zwischen Gewinnprognose und Aktienempfehlung

Abbildung 15: Analysten nach Handlungsempfehlungen

Abbildung 16: Handlungsempfehlungen im Zeitablauf

Abbildung 17. Arithmetisches Mittel der Empfehlungskategorien

Abbildung 18: Überrendite Deutsche Bank

Abbildung 19: Überrendite Merrill Lynch

Abbildung 20: Überrendite Morgan Stanley

Abbildung 21: Überrendite M.M. Warburg

Abbildung 22: Überrendite Sal. Oppenheim

Abbildung 23: Überrendite Bayerische Landesbank

Abbildung 24: Überrendite Société Générale

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Unterschiede zwischen privaten und institutionellen Investoren

Tabelle 2: Ergebnisse der Untersuchung (EPS)

Tabelle 3: Gewinnprognose vs. Aktienempfehlung Deutsche Bank

Tabelle 4. Gewinnprognose vs. Aktienempfehlung Merrill Lynch

Tabelle 5: Gewinnprognose vs. Aktienempfehlung Morgan Stanley

Tabelle 6: Gewinnprognose vs. Aktienempfehlung M.M. Warburg

Tabelle 7: Gewinnprognose vs. Aktienempfehlung Sal. Oppenheim

Tabelle 8: Gewinnprognose vs. Aktienempfehlung Bayerische Landesbank

Tabelle 9: Gewinnprognose vs. Aktienempfehlung Société Générale

Tabelle 10: Zusammenfassung der Ergebnisse Gewinnerwartung vs. Aktienempfehlung

Tabelle 11: Zusammenfassung Aktienempfehlungen

Tabelle 12: Analystensprache

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

1.1. Problemstellung

Lange Zeit galten Finanzanalysten als unbestrittene Experten auf den Kapitalmärkten. Analysten wie Jack Grubman von Salomon Smith Barney oder Henry Blodget von Merrill Lynch galten als die Stars des irrationalen Börsenbooms der 90er-Jahre. Die vermeintlichen Kapitalmarktexperten (Gruppe aller Analysten) versorgten private und institutionelle Investoren täglich mit neuen Kauf- und Verkaufsempfehlungen. Ihre Prognosen waren unumstritten und Anleger folgten den Aussagen ohne sich selbst eine Meinung über die Unternehmen zu bilden. In Zeiten einer boomenden Wirtschaft und steigender Aktienkurse war dies objektiv betrachtet auch keine große Kunst. Die Aussage „Analysten sind die Götter der Hausse und die Teufel der Baisse“^[1] lässt sich somit durchaus bestätigen. Nach den Kursrückgängen im März 2000 bröckelte erstmals die Fassade der vermeintlichen Kapitalmarktexperten. Eine große Klagewelle verbreitete sich über die einst gefeierten Stars und es kam zum Reputationsverlust dieser Berufsgruppe. Ihnen wurde vorgeworfen, dass sie wider besseres Wissen Empfehlungen herausgegeben hatten, nur um Gewinne der Investmentbanken auf Kosten der Investoren zu steigern^[2]. So empfahl Blodget beispielsweise den Kauf von Aktie, die er intern als „Piece of Shit“ titulierte^[3].

Man sollte davon ausgehen können, dass man Lehren aus der Vergangenheit gezogen hat. Daher wurden nach den Skandalen neue Regelungen zum Aktienresearch ausgearbeitet und in die Realität umgesetzt. Jedoch steht die Gruppe der Finanzanalysten weiterhin in der Kritik. So wurden im vierten Quartal 2007 Prognosen von Analysten an der Wall Street ausgewertet. Das Ergebnis ist ernüchternd. 1800 Analysten haben um mehr als 30 Prozentpunkte zu hoch gegriffen. Es wurde mit Gewinnsteigerungen von 7,9 % gerechnet, eingetreten ist jedoch ein Verlust von 22,6 %.^[4] Bei dieser Fehlerquote könnte man auch den vielzitierten Affen mit Dartpfeilen auf ein Kursblatt werfen lassen.

Doch wie kommt es zu diesen positiv verzerrten Gewinneinschätzungen und der Kritik an der Finanzanalyse? Analysten treten als Informationsintermediäre auf den weltweiten Kapitalmärkten auf und stellen möglichen Investoren Gewinn- und Aktienberichte in Form von Research-Reports zur Verfügung. Diese Berichte sollen kritisch und unverzerrt sein und möglichen Investoren bei der Auswahl ihrer Anlageentscheidungen helfen. Jedoch stehen Aktienanalysten in einer weiteren Beziehung zu ihrem Arbeitgeber und dem Management der gecoverten Unternehmen. Dadurch entstehen Konflikte, da alle Parteien unterschiedliche Zielfunktionen verfolgen. Um an exklusive Informationen der Unternehmen zu kommen, müssen Analysten ein gutes Verhältnis zum Management des Unternehmens pflegen. Dies ist auch im Interesse der Arbeitgeber der Analysten, welche häufig Papiere des untersuchten Unternehmens im Eigenbestand halten. Damit sie ihre Aufgabe als Informationsintermediäre wahren können, muss trotz allem das Vertrauen der Investoren in die Finanzanalyse weiter Bestand haben.

1.2. Zielsetzung und Vorgehensweise

Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, die Qualität von fundamentalgestützten Aktienprognosen^[5] durch Sell-Side Analysten^[6] zu bestimmen. Die Untersuchung von Aktienprognosen und Gewinnprognosen bezieht sich auf Aktien des DAX 30. Des Weiteren werden theoretische Aspekte des fundamentalen Aktienresearchs sowie qualitätsbeeinflussenden Determinanten untersucht. Abbildung 1 gibt eine kurze Übersicht über den Gang der Untersuchung.

In Kapitel 2 wird zunächst auf die Grundlagen des fundamentalen Aktienresearchs eingegangen. Im ersten Schritt wird herausgearbeitet, was man allgemein unter Aktienresearch versteht. Ein wichtiger Aspekt ist dabei die Analyse von informationseffizienten Kapitalmärkten. Es soll herausgearbeitet werden, ob es überhaupt möglich ist, unter Anwendung der Fundamentalanalyse Überrenditen zu erzielen. Im Anschluss wird auf das fundamentale Aktienresearch eingegangen. Es werden der Top-Down-Ansatz sowie der Bottom-Up-Ansatz näher betrachtet. Voraussetzung hierfür ist die theoretische Erörterung der Gesamtmarktanalyse, Branchenanalyse sowie der Einzelwertanalyse. Die theoretischen Ausarbeitungen dienen dem Verständnis für die am Ende folgende empirische Untersuchung. Aufbauend auf den theoretischen Kenntnissen soll in einem zweiten Schritt analysiert werden, welche Faktoren Einfluss auf die Qualität der Prognosen durch Finanzanalysten nehmen können.

Abbildung 1: Gang der Untersuchung

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung.

Kapitel 3 befasst sich folglich mit den qualitätsbeeinflussenden Faktoren auf das Aktienresearch. Wie bereits in der Problemstellung deutlich wird, unterliegen Sell-Side-Analysten verhaltenswissenschaftlichen Einflussfaktoren, die sich negativ auf ihre Researchleistung auswirken. Es soll analysiert werden, welche Faktoren dabei eine wichtige Rolle spielen und wie sich diese Faktoren auf die Researchleistung auswirken. Die Ergebnisse können in der nachfolgenden empirischen Untersuchung Gründe für mögliche Fehlprognosen liefern.

In Kapitel 4 wird abschließend die empirische Untersuchung über die Qualität von Prognosen bzgl. des deutschen Aktienmarkts durchgeführt. Zu Beginn wird auf die statistischen Instrumentarien zur Berechnung von Prognosefehlermaßen eingegangen. Sie sollen helfen, die Prognosequalität zu messen und zu beurteilen.

Die empirische Untersuchung unterteilt sich in drei Abschnitte. Der erste Abschnitt untersucht die Gewinnprognosen ausgewählter Analysten für Aktien des DAX 30. Da es sich aus Kundensicht jedoch nicht klären lässt, welche Schlüsse er aus Gewinnprognosen ziehen soll^[7], wird im zweiten Abschnitt analysiert, ob zwischen Gewinnprognosen und Aktienempfehlungen eine Abhängigkeit besteht. Wäre dies der Fall, ließen sich anhand von Gewinnprognosen auch verlässliche Aussagen für Handlungsempfehlungen ableiten. Der dritte Abschnitt analysiert schließlich, welche Qualität Kauf- und Verkaufsempfehlungen aufweisen. Anhand der Methode marktbereinigter Renditen können mögliche Überrenditen dargestellt werden, die einem Anleger durch zielgerichtete Prognosen zufließen, also nicht aufgrund der natürlichen Marktentwicklung entstanden wären.

2. Grundlagen des fundamentalen Aktienresearchs

2.1. Aktienresearch

2.1.1. Definition von Aktienprognose und Aktienresearch

Um im späteren Verlauf dieser Arbeit die Qualität von fundamentalgestützten Aktienprognosen herauszuarbeiten, muss zunächst einmal geklärt werden, was man allgemein unter den Begriffen Aktienprognose und Aktienresearch versteht und in welcher Art und Weise beide zusammenhängen.

Der Begriff „Research“ leitet sich aus dem Englischen ab und bedeutet wörtlich übersetzt „Forschung“. „To research“ bedeutet dementsprechend „forschen“ bzw. „untersuchen“ oder „recherchieren“.^[8] Der Begriff „Prognose“ ist von dem griechischen Wort „Prognosis“ abgeleitet und bedeutet wörtlich übersetzt „Vorherwissen“.

Eine Prognose beschreibt infolgedessen ein in der Zukunft liegendes Ereignis, welches so präzise wie möglich formuliert werden muss, um es später zu einem vorher festgelegten Zeitpunkt auf dessen Eintreffen oder Nichteintreffen hin überprüfen zu können.^[9]

Wenn wir davon ausgehen, dass eine Prognose nicht ohne eine entsprechende Researchleistung erstellt wird, so ist die Aktienprognose das Resultat eines intensiven und individuellen Informationsverarbeitungprozesses. In diesem Zusammenhang wird in der Literatur oftmals auch der Begriff Wertpapieranalyse synonym verwendet. „Unter Wertpapieranalyse versteht man die Beschaffung, Aufbereitung und Bewertung von Informationen, die für Kapitalanlageentscheidungen in Finanztiteln relevant sind.“^[10] Die Wertpapieranalyse bzw. das Aktienresearch sind folglich Intermediäre zwischen Unternehmen und potenziellen Investoren^[11].

Die Wertpapieranalyse lässt sich weiter in Renten- und Aktienanalyse unterteilen. Das sog. Rentenresearch befasst sich mit der Analyse von Rentenpapieren^[12]. Die Aktienanalyse befasst sich vorrangig mit dem Aktienresearch. Das Aktienresearch greift dabei auf Ergebnisse der fundamentalen als auch auf die der technischen Analyse zu, wobei letztere in dieser Arbeit nicht weiter untersucht wird, da zukünftige Aktienkurse auf Basis von in der Vergangenheit festgestellten Kursinformationen nicht prognostizierbar sind^[13].

Abbildung 2: Aktienresearch als Informationsintermediär

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Popović, T. (2004), S. 49.

Mattern^[14] geht diesbezüglich noch einen Schritt weiter und führt in diesem Zusammenhang, wenn auch nur als unterstützende Disziplin, die Behavioral Finance als eigenständigen Forschungszweig zwischen der fundamentalen und technischen Analyse mit auf. Aufgrund der Wichtigkeit dieses Ansatzes wird auf die Behavioral Finance als qualitätsbeeinflussender Faktor auf das Aktienresearch in Kapitel 3.1.1. näher eingegangen.

2.1.2. Funktionale und institutionelle Unterscheidung

Researchleistungen werden in persona durch Finanzanalysten erbracht. Sie fungieren als Informationsintermediäre auf den Kapitalmärkten und geben Nachrichten in Form von Informationen, also zweckorientiertem Wissen, weiter^[15]. Die Analysen werden hauptsächlich in schriftlicher Form verfasst und enthalten als abschließendes Urteil eine Handelsempfehlung für das gecoverte Unternehmen. Empfänger dieser Analysen sind sowohl institutionelle als auch private Anleger.^[16] Aufgrund ihrer speziellen Ausbildung, des daraus resultierenden Wissens und ihrer Beziehung zu wichtigen Kapitalmarktakteuren (Management der zu analysierenden Unternehmen) wird Finanzanalysten ein besonderer Vorteil bei der Analyse von Finanzinstrumenten nachgesagt. Es lässt sich ferner eine funktionale sowie institutionelle Abgrenzung von Finanzanalysten vornehmen. Bei der funktionalen Einordnung lassen sich folgende fünf Research-Formen unterscheiden: Equity Research (Aktienresearch)^[17], Economic Research, Fixed Income Research, Quantitative Research und Strategie^[18].

Bezüglich der institutionellen Abgrenzung lässt sich eine Unterteilung in Sell- und Buy-Side-Analysten vornehmen:

- Sell-Side-Analysten treten hauptsächlich als Angestellte im Researchbereich von Investment- und Universalbanken auf^[19]. Ihre Researchberichte werden einem ausgewählten Kreis meist institutioneller Investoren zur Verfügung gestellt und mit einem gewissen zeitlichen Abstand auch an Journalisten oder Informationsdienstleister weitergeleitet^[20]. Sie nehmen somit eine starke Multiplikatorenrolle ein.
- Buy-Side-Analysten hingegen sind Angestellte von institutionellen Investoren (Pensionsfonds, Versicherungen etc.). Sie erstellen ihr eigenes Research, welches als Basis für Anlageentscheidungen dem Portfoliomanagement zur Verfügung gestellt wird und für den Eigenhandel bestimmt ist.^[21]

Stanzel^[22] nennt in diesem Kontext noch eine dritte Gruppe, die der unabhängigen Analysten. Sie stehen in keinem Angestelltenverhältnis zu Investmentbanken oder Brokerhäusern, sondern agieren frei und stellen möglichen Investoren ihre Analysen gegen Entgelt zur Verfügung. Trotz ihres vermeintlich unabhängigen Charakters wird kritisiert, dass sie gegen aller Behauptung sehr wohl gute Kontakte zum Unternehmensmanagement pflegen.

Diese Unterscheidung der einzelnen Analystengruppen führt zu dem Ergebnis, dass sich auch die Researchleistungen voneinander unterscheiden. Buy-Side- Analysten geben ihre Berichte nicht an Außenstehende weiter.^[23] Sie verfolgen lediglich das Ziel, ihren eigenen Fondsmanagern unterstützende Hilfestellung bei der Auswahl von Anlageprodukten, hier im Speziellen die Anlage in Aktien, zu liefern. Interessenkonflikte zwischen Analysten und Fondsmanagern scheinen daher unbegründet zu sein.

Sell-Side-Analysten unterliegen bei ihrer Researchtätigkeit hingegen einem ganz besonderen Dilemma. Ihrer Aufgabe besteht darin, in ihrer Funktion als Informationsintermediäre unverzerrtes Research zu leisten. Die Zielsetzung ihrer Arbeitgeber besteht jedoch darin, möglichst viel Handelsvolumen und Geschäftsmandate zu generieren.^[24] Daher liegt die Vermutung nahe, dass die Beziehungen der Analysten zu ihren Arbeitgebern nicht frei von Interessenkonflikten sind^[25]. Diese Vermutung wird in Kapitel 3 näher untersucht.

2.1.3. Adressaten des Aktienresearchs

Wie bereits in dem vorherigen Kapitel aufgeführt wurde, geben Finanzanalysten relevante Informationen in Form von Researchberichten an potentielle Investoren weiter. Der Kapitalmarkt lässt sich in drei unterschiedliche Ebenen unterteilen^[26]: die Unternehmensebene, die Intermediärsebene und die Zielgruppenebene. Auf der Unternehmensebene hat ein Unternehmen unter anderem die Aufgabe, ihre Investoren mit allen relevanten Informationen zu versorgen. Bei der Auswahl der von den Unternehmen emittierten Finanzierungsinstrumente stützen sich mögliche Investoren jedoch nicht alleine auf die Aussagen der Unternehmen. Vielmehr greifen sie auf Informationen zurück, die von der Intermediärsebene publiziert werden. Zu deren Informanten gehören Journalisten, Anlageberater und Analysten. Die Gesamtheit dieser Gruppe wird auch als ‚Financial Community‘^[27] bezeichnet. Die Analysten nehmen dabei eine besonders wichtige Position als Meinungsführer ein.^[28] Es bestehen jedoch nicht nur Unterschiede unter den aufgeführten Informanten, sondern auch in der Art der weitergegebenen Informationen. Journalisten oder die Fachpresse geben unternehmensbezogene Daten in allgemeiner Form (also ohne Bewertung) weiter. Rating-Agenturen stellen beispielsweise bei der Weitergabe von Informationen den Gläubigerbezug in den Vordergrund. Nur das von den Finanzanalysten durchgeführte Aktienresearch richtet sich an die Ziele der Eigentümer.^[29] Die von ihnen in Form von Kurs- oder Gewinnprognosen zur Verfügung gestellten Informationen helfen den Anlegern bei ihren Investitionsentscheidungen.

Eine weitere Unterteilung lässt sich auf der Zielgruppenebene durchführen. Als Adressaten lassen sich hier private und institutionelle Investoren aufführen. Beide Seiten nutzen die zur Verfügung gestellten Informationen zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren und lassen sich wie folgt unterscheiden^[30]:

- Private Investoren: Zu den privaten Investoren^[31] zählen alle Privatpersonen, die ihr Kapital zum Zweck der Wertsteigerung in Aktien anlegen. Daneben sind auch Anlagen in Anleihen, Fonds, Immobilien und andere Kapitalmarktprodukte möglich, die aber im Rahmen dieser Arbeit nicht weiter untersucht werden.
- Institutionelle Investoren: Institutionelle Investoren sind eigenständige juristische Personen, die das Ziel verfolgen, mit den von Kapitalgebern zur Verfügung gestellten finanziellen Mitteln eine angemessene Rendite zu erzielen. Zu ihnen zählen in erster Linie Versicherungen sowie Investment- und Pensionsfonds. In einer weiten Abgrenzung lassen sich aber auch Kreditinstitute und große Industrieunternehmen zu dieser Gruppe zählen.^[32]

Tabelle 1 fasst die Unterschiede zwischen privaten und institutionellen Investoren zusammen:

Tabelle 1: Unterschiede zwischen privaten und institutionellen Investoren

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Oehler (1995), S. 5f.

2.1.4. Informationseffiziente Kapitalmärkte

Bevor die Vorgehensweise von Finanzanalysten im anschließenden Kapitel näher erläutert wird, bedarf es zuerst einer Untersuchung der eigentlichen Existenzberechtigung von Researchtätigkeiten. D’Avolio et al. stellen folgende Behauptung auf: „There are four key requirements for a well functioning securities market: the availability of accurate information, the existence of a broad base of investors with access to this information, legal protection of these investors’ rights, and a liquid secondary market unencumbered by excessive transaction costs or constraints.”^[33] Demnach basiert ein gut funktionierender Kapitalmarkt auf den in Abbildung 3 dargestellten vier Säulen^[34].

Da Finanzanalysten die Funktion von Informationsintermediären auf den Aktieninformationsmärkten einnehmen^[35], beeinflussen sie hauptsächlich die erste der vier Säulen^[36]: Die Verfügbarkeit unverzerrter Informationen. Eine optimale Allokation der finanziellen Ressourcen auf den Kapitalmärkten setzt somit ein hohes Maß an Informationseffizienz voraus^[37]. Hingegen lässt sich für eine Existenzberechtigung von Researchtätigkeiten argumentieren, dass Finanzanalysten nur dann durch ihre Prognosen einen Mehrwert erzielen können, wenn keine Informationseffizienz an den Kapitalmärkten vorherrscht. Informationseffizienz verhindert somit die Chance, risiko- und transaktionskostenbereinigte Überrenditen durch spezielle Investmentstrategien zu erzielen^[38]. Fama stellt in diesem Zusammenhang folgende These auf: „In general terms, the ideal is a market in which prices provide accurate signals for resource allocation: that is, a market in which firms can make production-investment decisions (…) under the assumption that security prices at any time ‘fully reflect’ all available information. A market in which prices always ‘fully reflect’ available information is called ‘efficient’.”^[39]

Abbildung 3: Ein gut funktionierender Kapitalmarkt

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung D’Avolio et al. (2001).

Folgende Schlüsse lassen sich bezüglich des Konzepts der Informationseffizienz (strong form) im Sinne von Fama ziehen^[40].

- Der Handel erfolgt frei von Transaktionskosten.
- Den Marktteilnehmern müssen alle verfügbaren Informationen jederzeit kostenlos zur Verfügung stehen.
- Aufgrund homogener Erwartungen^[41] unter den Marktteilnehmern kommt es zu keinen spekulativen Umsätzen^[42].

Dieses neoklassische Idealbild eines vollkommenen Kapitalmarktes lässt sich in der Realität jedoch nicht ausnahmslos bestätigen^[43]. Daher lässt sich die Effiziente Markt Hypothese in drei Kategorien differenzieren^[44]:

1. Schwache Informationeffizienz (weak form).
2. Halbstrenge Informationseffizienz (semi-strong form).
3. Strenge Informationseffizienz (strong form).

Diese Unterteilung ist für den weiteren Verlauf der Untersuchung von großer Bedeutung. Denn je nach Grad der Informationseffizienz des Kapitalmarktes^[45] lassen qualitative (fundamentale Analyse) bzw. quantitative (technische Finanzmarktanalyse) Bewertungsverfahren keine oder nur geringe Möglichkeiten von verlässlichen Zukunftsprognosen zu. Nach Fama spiegelt die schwache Informationeffizienz alle relevanten Informationen wider, die in vergangenen Marktpreisen enthalten sind. Ein Zusammenhang zwischen vergangenen Renditen eines Wertpapiers und aktuellen oder zukünftigen Renditen besteht daher nicht^[46]. Folglich kann eine Überrendite unter Zuhilfenahme der technischen Finanzmarktanalyse nicht erzielt werden, da es zu keiner verlässlichen Zukunftseinschätzung kommt^[47]. Die fundamentale Aktienanalyse scheitert bei der halbstrengen Form der Informationseffizienz, bei der alle relevanten Informationen in den Markpreisen enthalten sind, die der Öffentlichkeit bekannt sind. Schließlich beinhalten die Marktpreise bei der strengen Form der Informationseffizienz auch relevante nicht öffentliche Informationen. Ein Erreichen systematischer Überrenditen ist daher gänzlich unmöglich, da nicht einmal Anleger mit Insider-Informationen^[48] in der Lage sind, ein genaues Bild der zukünftigen Marktentwicklung vorherzusagen^[49]. Daher scheinen bei der strengen Form der Informationseffizienz Chart- und Fundamentalanalyse zwecklos zu sein, zumal Kurse ausschließlich den fairen Wert widerspiegeln. Bei der schwachen Form der Informationseffizienz sind hingegen Informationsvorsprünge und dadurch resultierende Überrenditen möglich^[50]. Allerdings resultieren diese Ergebnisse lediglich aus der Fundamentalanalyse, da die technische Analyse ausschließlich Vergangenheitswerte berücksichtigt^[51]. Diese Erkenntnis ist für den weiteren Verlauf der Untersuchung bedeutsam. Denn nur wenn man von der schwachen Informationseffizienz ausgeht, lassen sich anhand der fundamentalen Aktienanalyse Überrenditen erzielen.

2.1.5. Vorgehensweise von Finanzanalysten

Das Verhalten von potenziellen Investoren (privaten und institutionellen Investoren) beruht auf einem umfassenden Prozess der Entscheidungsfindung. Der Entscheidungsprozess lässt sich in drei Kategorien, den Entscheidungs-Input, die Entscheidungsfindung und den Entscheidungs-Output, unterteilen^[52]. Analysten spielen diesbezüglich eine wichtige Rolle. Sie analysieren die in Frage kommenden Unternehmen und sprechen Handlungsempfehlungen aus. Diese Handlungsempfehlungen wiederum sind Entscheidungsgrundlage für die Auswahl möglicher Anlageprodukte.

Abbildung 4: Idealtypischer Kreislauf einer Analystenempfehlung

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Kames, C. (2000), S. 48.

Abbildung 4 verdeutlicht den Zusammenhang zwischen Analystenempfehlungen, Anlageentscheidungen und Aktienkursreaktionen. Anhand der Abbildung wird zudem ersichtlich, dass Finanzanalysten einen großen Einfluss auf das Verhalten von Investoren und die daraus resultierenden Kursreaktionen haben. Ähnlich wie bei den Investoren baut die Analyse der Analysten ebenfalls auf den drei Kategorien der Entscheidungsprozesse auf. Zu Beginn des Researchs steht die Informationsgewinnung als Entscheidungs-Input. Ihr wird eine besonders wichtige Rolle beigemessen, da auf dem Aktieninformationsmarkt eine Diskrepanz zwischen Angebot und Nachfrage vorherrscht^[53]. Gerade im Zeitalter neuer Medien steht eine Fülle von Nachrichten und Informationen einer ungedeckten Nachfrage gegenüber.

Abbildung 5 soll diese Problematik verdeutlichen. Die Segmente 5 und 6 stellen das Nachrichtenangebot, also kein zweckgebundenes Wissen dar. Die Segmente 5 und 7 stellen das Pendant der Nachfrageseite dar. Diese Nachrichten sind jedoch keine Informationen, die ein Analyst im Rahmen seiner Tätigkeit als Informationsintermediär benötigt. Die Segmente 3 und 4 stellen hingegen diesen Informationsbedarf dar. Doch nur in Segment 4 kommt es zur Überschneidung von Informationsangebot und Informationsnachfrage. Segment 3 beschreibt die Nachfrage des Analysten, die nicht durch ein Informationsangebot gedeckt ist. Segment 2 kennzeichnet ein Informationsangebot, welches vom Analysten gar nicht nachgefragt wird. Schließlich beschreibt Segment 1 alle Informationen, die von dem Analysten weder nachgefragt noch angeboten werden.^[54] Das Informationssystem auf dem Aktieninformationsmarkt sollte demnach idealtypisch Informationsbedarf, Informationsangebot und Informationsnachfrage in Einklang bringen (siehe Segment 4).

Abbildung 5: Informationsbedarf in der Aktienanalyse

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Berthel, J. (1992), S. 875.

Nach der Informationsgewinnung, also dem Entscheidungsinput, folgt die Phase der Entscheidungsfindung. Hier werden die ausgewählten Informationen in Handlungsempfehlungen (Kauf-, Verkauf- oder Halteempfehlungen) transferiert. Dabei bedienen sich die Analysten zweier unterschiedlicher Techniken der Aktienanalyse: der technischen Analyse und der Fundamentalanalyse.

Die technische Analyse, auch quantitative Analyse genannt^[55], wird in der Praxis lediglich als Ergänzung zur Fundamentalanalyse herangezogen^[56]. Sie basiert auf Kurshistorien, anhand derer die Analysten zukünftige Kursentwicklungen prognostizieren. Sie versucht einen neuen Trend in einem sehr frühen Stadium zu erkennen und diesen so lange zu verfolgen, bis ein Beweis für eine Trendwende vorliegt. Die Fundamentalanalyse, auch qualitative Analyse genannt^[57], hat hingegen zum Ziel, anhand systematischer Markt- oder Branchenuntersuchungen^[58] Über- bzw. Unterbewertungen eines Anlageobjektes zu identifizieren und daraus Handlungsempfehlungen auszusprechen. Die Fundamentalanalyse geht im Gegensatz zur technischen Analyse davon aus, dass der faire Wert eines Unternehmens von fundamentalen, finanzwirtschaftlichen Größen (Cashflows, Wachstumsperspektiven und Risikoprofilen) beeinflusst wird^[59]. Da die Fundamentalanalyse im Zusammenhang mit dieser Arbeit von großer Bedeutung ist, wird sie im folgenden Kapitel detailliert behandelt.

2.2. Fundamentales Aktienresearch

Die Veröffentlichung der Erstauflage des Buches ‚Security Analysis‘ von Benjamin Graham und David L. Dodd im Jahr 1934 gilt als Geburtsstunde der fundamentalen Aktienanalyse^[60]. Daneben wird auch John Burr Williams (1899-1989) mit seiner Dissertation „The Theory of Investment Value^[61] “ als Begründer der Fundamentalanalyse angesehen.^[62] Die Fundamentalanalyse zählt zu einem der wichtigsten Konzepte der Aktienanalyse. Bei ihr geht man davon aus, dass die Aktienkursentwicklung durch die Entwicklung der Ertragskraft des Unternehmens bestimmt ist. „Fundamental analysts forecast, among other things, future levels of the economy’s gross national product, future sales and earnings for a number of industries, and future sales and earnings for an even larger numbers of firms.”^[63] Daher sind für diesen Ansatz alle fundamentalen ökonomischen Daten, welche die Ertragskraft der Unternehmung beeinflussen, von großer Bedeutung. Zu den ökonomischen Daten zählen sowohl unternehmensindividuelle Daten als auch makroökonomische Zeitreihen. Mit der fundamentalen Unternehmensanalyse wird das Ziel verfolgt, eine sich abzeichnende Unternehmensentwicklung so früh wie möglich zu erkennen um somit an der eintretenden Kursentwicklung zu partizipieren. Loistl beschreibt diesen Sachverhalt folgendermaßen: „So früh wie möglich heißt zumindest früher als der gesamte Markt. Dies gilt für unternehmensspezifische Nachrichten ebenso wie für globale Wirtschaftsdaten.“^[64] Daher ist es für die Fundamentalanalyse entscheidend, ein genaues und möglichst frühzeitiges Bild über den Gesamtmarkt, die einzelnen Branchen sowie der einzelnen Unternehmen zu bekommen. Ferner geht die Fundamentalanalyse davon aus, dass der Kurs einer Aktie immer um seinen inneren Wert schwankt, der den objektiv richtigen Wert einer Aktie darstellt^[65].

Aus dieser Erkenntnis leitet die Fundamentalanalyse das Ziel ab, die temporäre Abweichung des Börsenpreises vom inneren Wert, der auch als ‚fairer Preis‘ oder ‚intrinsic value‘^[66] bezeichnet wird, zu identifizieren.^[67] Der innere Wert lässt sich definieren als „(…) the value which is justified by assets, earnings, dividends, definite prospects, and the factor of management.”^[68] Je nachdem, ob der aktuelle Kurs über oder unter dem inneren Wert der Aktie liegt, also über- oder unterbewertet ist, lassen sich daraus entsprechende Handlungen am Kapitalmarkt ableiten^[69]. Abbildung 6 verdeutlicht, dass ein über (unter) dem inneren Wert liegender Aktienkurs ein Verkaufssignal (Kaufsignal) ausdrückt^[70].

Abbildung 6: Kursschwankung um inneren Wert

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Loistl, O. (1996), S. 206.

Abbildung 7 zeigt die unterschiedlichen Methoden der fundamentalen Aktienanalyse. So werden bei der Verwendung des Top-Down-Ansatzes die Gesamtanalyse, Branchenanalyse und Einzelwertanalyse der Reihe nach von ‚oben‘ nach ‚unten‘ durchlaufen. Die Bottom-Up-Analyse durchläuft die einzelnen Verfahren in umgekehrter Reihenfolge. Die einzelnen Methoden werden in den nachfolgenden Abschnitten näher erläutert.

Abbildung 7: Ablauf der fundamentalen Aktienanalyse

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung.

2.2.1. Gesamtmarktanalyse

Im Rahmen der Gesamtmarktanalyse, auch Globalanalyse genannt, werden gesamtwirtschaftliche Daten analysiert und ausgewertet^[71]. „Bei der gesamtwirtschaftlichen Analyse geht es um Einzelanalysen, vor allem von Konjunkturindikatoren, sowie um Analysen auf Basis ökonometrischer Gesamtmodelle.“^[72] Abbildung 8 gibt einen Überblick über diese Einzelanalysen.

Abbildung 8: Analysebereiche der Gesamtmarktanalyse

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung.

Als wichtigster Analysebereich der Gesamtmarktanalyse wird die Analyse der Konjunkturentwicklung angesehen. Wie bereits in dem vorherigen Abschnitt erläutert wurde, hängt der Kurswert einer Aktie im Wesentlichen von der Ertragskraft der Unternehmung ab. Die Ertragskraft eines Unternehmens hängt wiederum von der vorherrschenden Konjunkturlage ab. Bei einer positiven Konjunkturentwicklung gehen Analysten aufgrund einer steigenden Nachfrage ceteris paribus von höheren Unternehmensgewinnen und somit einer positiven Aktienkursentwicklung aus et vice versa.^[73]

Einen besonderen Stellenwert kommt auch der Analyse des Zinssatzes zugute. Die Kapitalkosten einer Unternehmung stehen unmittelbar im Zusammenhang mit dem vorherrschenden Kapitalmarktzins. Fisher beschreibt diesen Grundgedanken wie folgt: „The principle is, of course, not confined to bonds. It applies in any market to all property and wealth-stocks, land (which has a discounted capital value just as truly as any other capital), buildings, machinery, or anything whatsoever. Risk aside, each has a market value dependent solely on the same two factors, the benefits, or returns, expected by the investor and the market rate of interest by which those benefits are discounted.”^[74] Spiwoks schreibt in seiner Analyse über die Prognose von Zinssätzen ebenfalls über die wichtige Rolle des Zinssatzes für die fundamentale Aktienbewertung^[75]. Der Present-Value-Theorie^[76] zufolge wirkt sich der vorherrschende Zinssatz als Diskontierungsfaktor auf den Wert einer Aktie aus, was folgende Formel verdeutlichen soll:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Hierbei stellt [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] den ‚Present Value‘, also den Wert der Aktie dar. [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] symbolisiert eine beliebige Bezugsgröße, in diesem Fall den ‚Cash Flow‘. Die Quintessenz dieser Betrachtung ist, dass der Zins im reziproken Verhältnis zum Aktienkurs steht: Je höher also der Zinssatz [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] ist, desto geringer ist der Wert der Aktie [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] et vice versa.

2.2.2. Branchenanalyse

„Zweck der Branchenanalyse ist die Feststellung branchenspezifischer Abweichungen von der Entwicklung der Gesamtwirtschaft.“^[77] Demnach orientiert sich die Branchenanalyse in erster Linie an einzelnen Branchen wie Transport, Technologie, Finanzdienstleister uvm.. Abbildung 9 verdeutlicht den Zusammenhang von verschiedenen Branchen und dem Konjunkturzyklus.

Abbildung 9: Branchenrotation

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Scherff, D. (2007), S. 37.

Der Aktienmarktzyklus eilt dem Konjunkturzyklus stets voraus. So werden im konjunkturellen Abschwung nichtzyklische Werte (Nahrungsmittel, Gesundheit etc.) nachgefragt, da diese unabhängig von der wirtschaftlichen Lage konsumiert werden. Anders sieht es bei den sog. Zyklern (Transport, Finanzdienstleistern etc.) aus. Investoren können jedoch nur dann von diesen Werten profitieren, wenn sie in der Lage sind, den Konjunkturverlauf vorherzusagen.

Des Weiteren wendet sich die Branchenanalyse bestimmten Entwicklungen einer Branche zu. Beispielsweise wird die Wettbewerbssituation einzelner Branchen miteinander verglichen. Die Vorgehensweise basiert auf Porters „Five Forces“^[78]. Das Ziel dieser Untersuchung liegt darin, ein exaktes Bild über Wachstumsperspektiven einer Branche zu erlangen, um dieses dann wiederum auf andere Branchen anwenden zu können.

Daraus lassen sich im Idealfall Rückschlüsse auf das Wachstumspotenzial einzelner Unternehmungen ableiten. Untersucht werden dabei u.a. Markteintrittsbarrieren oder die Verhandlungsmacht von Abnehmern oder Lieferanten.^[79]

2.2.3. Analyse der Einzelwerte

Bei der Analyse der Einzelwerte^[80] wird direkt der innere Wert einer Aktie bestimmt. Die Unternehmensbewertung erfolgt anhand der Diskontierung von zukünftig erwarteten Ausschüttungen.^[81] Allerdings kann die zukünftige Unternehmensentwicklung und daraus folgend die zukünftige Dividendenzahlung nicht genau ermittelt werden. Aus diesem Grund werden Unternehmenskennzahlen aus der Vergangenheit untersucht und weiter fortgeschrieben. Die Basis für die Kennzahlenbildung bildet hierbei das externe Rechnungs- und Berichtswesen des Unternehmens^[82]. Nicht selten wird jedoch von der bloßen Bewertung anhand von Bilanzkennzahlen abgewichen - nämlich immer dann, wenn beispielsweise die Möglichkeit von direkter Kommunikation mit dem Management des Unternehmens besteht.^[83] Nach Abschluss der Prognosen von Periodenerfolgsgrößen wird im Rahmen der Fundamentalanalyse der Wert des Unternehmens bestimmt und der Intrinsic Value mit dem gegenwärtigen Börsenkurs verglichen. Das Ergebnis liefert schließlich die entscheidende Information, ob eine Unternehmensaktie über- bzw. unterbewertet ist.^[84]

Im Folgenden wird kurz auf einige wesentliche Bewertungsverfahren eingegangen. Aufgrund der zahlreichen am Kapitalmarkt zum Einsatz kommenden Bewertungsverfahren wäre eine detaillierte Darstellung aller Verfahren für diese Arbeit zu umfangreich^[85].

2.2.3.1. Gesamtbewertungsverfahren

Ballwieser^[86] unterscheidet im Rahmen der Unternehmensbewertung zwischen Gesamtbewertungsverfahren und Einzelbewertungsverfahren.

Zu dem Gesamtbewertungsverfahren zählt exemplarisch das Ertragswertverfahren, bei dem der Unternehmenswert aus zukünftig erwarteten, diskontierten Ertragsüberschüssen zzgl. des nicht betriebsnotwendigen Vermögens berechnet wird. Der Diskontierungssatz stellt die geforderte Mindestrendite, also die beste alternative Mindestrendite des Eigners dar^[87]. Der Unternehmenswert (Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten lässt sich nach folgender Gleichung berechnen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Dabei stellt [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] die erwarteten Ertragsüberschüsse der Periode [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] dar, [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] beschreibt den Kalkulationszinssatz und [Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten] ist der Barwert der erwarteten Liquidationserlöse aus der Veräußerung des nicht betriebsnotwendigen Vermögens (nbV).^[88] Je nach Schätzungsmöglichkeiten der Erträge kommt auch ein endlicher Planungshorizont in Betracht. Des Weiteren wird häufig ein risikoangepasster Zinsfuß verwendet, der beispielsweise durch das CAPM^[89] bestimmt wird^[90].

Ebenfalls zu den Gesamtbewertungsverfahren zählt das Discountet Cash Flow Verfahren (DCF). Im Gegensatz zum Ertragswertverfahren, welches zu den gewinnorientierten Verfahren^[91] zählt, gehört das DCF-Verfahren zu den Cash-Flow orientierten Verfahren. Die Bewertung des Unternehmenswertes erfolgt durch Diskontierung zukünftiger Cash-Flows^[92]. Das DCF-Verfahren gibt es in unterschiedlichen Ausführungen, wobei das sog. „equity approach“ (Nettoverfahren) und das „entity approach“ (Bruttoverfahren) zu den beiden wichtigsten Verfahren zählen. Der equity approach wie auch das Ertragswertverfahren folgen der Nettokapitalisierung. Beim entity approach wird der Unternehmenswert indirekt ermittelt. Dies erfolgt, indem die einzelnen finanziellen Überschüsse mit verschiedenen Zinssätzen kapitalisiert werden oder die finanziellen Überschüsse in einem Schritt diskontiert werden. Im Anschluss wird der Gesamtkapitalwert um den Marktwert des Fremdkapitals gemindert.^[93]

2.2.3.2. Einzelbewertungsverfahren

Zu den Einzelbewertungsverfahren zählen die Verfahren zur Bestimmung des Substanzwerts und des Liquidationswerts. Das Substanzwertverfahren wird auch als rekonstruktionsorientierter- bzw. reproduktionsorientierter Ansatz^[94] bezeichnet. Demnach verfolgt man mit diesem Ansatz das Ziel, die Ausgaben zu beziffern, „(…) die man hätte, um ein Unternehmen in seiner bilanziellen Gestalt, seiner technischen Kapazität oder seinen Zahlungsströmen nachzubauen (wobei letzteres nicht durch Einzelbewertung gelingt).“^[95] Das betriebsnotwendige Vermögen wird mit seinen Wiederbeschaffungskosten am Bewertungsstichtag angesetzt, das nbV wird mit Veräußerungspreisen bewertet. Schulden sind von der Wertsumme zu subtrahieren.^[96]

Im Gegensatz zum Substanzwert geht man beim Liquidationswert von einer Zerschlagung des Unternehmens aus^[97]. Der Liquidationswert ist dem Ertragswert gegenüberzustellen, wobei der höhere der beiden Werte schließlich maßgebend für die Bewertung ist. Bei der Ermittlung des Liquidationswertes „(…) werden alle Vermögensgegenstände mit ihren Zerschlagungswerten und alle Schulden mit ihren Ablösebeträgen angesetzt“^[98].

2.2.3.3. Vergleichsorientierte Verfahren

Die Bewertung beim vergleichsorientierten Verfahren erfolgt anhand von Multiplikatoren bzw. Kennzahlen. Anhand dieser Kennzahlen lassen sich Unternehmen sowie Branchen miteinander vergleichen.^[99]

Abbildung 10: Einsatz von Multiplikatoren durch Finanzanalysten

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigen Darstellung in Anlehnung an Kames, C. (2000), S.99.

Empirische Untersuchungen zeigen auf, dass bei Unternehmensbewertungen Multiplikatorenmethoden fast immer zum Einsatz kommen. Beim Initial Public Offering (IPO) werden die Unternehmen ausschließlich mit diesen Verfahren bewertet. Abbildung 10 verdeutlicht den Einsatz von Multiplikatorenmethoden durch Finanzanalysten. Die Methoden lassen einen direkten Unternehmensvergleich zu, da man die Annahme voraussetzt, dass vergleichbare Güter entsprechend gleiche Preise aufweisen.^[100] Zu einem der wichtigsten Verfahren zur Bewertung von Aktien zählt in der Praxis das Kurs/Gewinn-Verhältnis (KGV). Dem KGV geht das Earnings Per Share-Verfahren (EPS) voraus, welches den Gewinn je Aktie anhand des Jahresüberschusses ableitet:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Anhand von EBIT- und Umsatzmultiplikatoren lässt sich beispielsweise ein direkter Vergleich von Unternehmenswerten einzelner Branchen herstellen (siehe Abbildung 11).

Abbildung 11: Umsatzmultiplikatoren für den Unternehmenswert (Mai 2008)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: O.V. (2008a), S. 78.

2.2.4. Top Down / Bottom Up

Aufbauend auf den in den vorherigen Abschnitten behandelten Analyseverfahren, kommen in der Praxis zwei verschiedene Herangehensweisen zum Einsatz. Ähnlich wie beim Portfoliomanagement^[101] gibt es den Top-Down-Ansatz sowie den Bottom-Up-Ansatz. Der Unterschied beider Verfahren liegt darin, in welcher Richtung die Einzelwert-, Branchen- und Gesamtmarktanalyse durchlaufen werden (siehe Abbildung 7).

Bei der Anwendung des Top-Down-Ansatzes geht die Fundamentalanalyse von der Betrachtung der Gesamtwirtschaft aus, bezieht Besonderheiten einzelner Branchen mit ein und wendet sich schließlich der Analyse eines Unternehmens bzw. einer Aktie zu.^[102]

2.3. Zusammenfassung

Zu Beginn dieses Kapitels wurde zunächst erläutert, was man allgemein unter Researchtätigkeiten versteht und wie sich die Berufsgruppe der Finanzanalysten und deren Tätigkeitsfeld auf dem Kapitalmarkt einordnen lässt. Im Rahmen ihrer Researchtätigkeiten fungieren Analysten als Informationsintermediäre zwischen Unternehmen und Investoren und stellen diesen Informationen in Form von Researchberichten bzw. Empfehlungen zur Verfügung. Einen wichtigen Aspekt stellt hierbei die institutionelle Unterteilung in Sell-Side- und Buy-Side-Analysten dar, da beide Analystengruppen unterschiedliche Ziele verfolgen.

Sell-Side-Analysten nehmen in der Financial Community als Meinungsführer eine besonders wichtige Position ein. Als Adressaten lassen sich zwei Gruppen unterscheiden. Zu ihnen zählen sowohl private als auch institutionelle Investoren. Bei beiden bestehen wesentliche Unterschiede bezüglich ihrer verfolgten Ziele.

Bevor in einem weiteren Schritt die genaue Vorgehensweise von Finanzanalysten auf den Kapitalmärkten auf den Prüfstand gestellt wird, bedarf es einer Untersuchung, ob es für Researchtätigkeiten überhaupt eine Existenzberechtigung gibt. Denn ausgehend von einer strengen Form der Informationseffizienz, wie es das neoklassische Idealbild eines vollkommenden Kapitalmarktes vorsieht, lassen sich keine Überrenditen durch Zukunftsprognosen von Finanzanalysten erzielen und eine Existenzberechtigung von Analysten wäre nicht gerechtfertigt. Da die Realität dieses Bild jedoch nicht ausnahmslos bestätigt, soll im weiteren Verlauf dieser Arbeit von einer halbstrengen bzw. schwachen Form der Informationseffizienz ausgegangen werden. Jedoch liefert nur die schwache Form der Informationseffizienz eine Existenzberechtigung für fundamentale Aktienanalysen. Im Anschluss folgte ein theoretischer Überblick über fundamentales Aktienresearch.

Nachdem in diesem Kapitel die theoretischen Grundlagen des Aktienresearchs und im Speziellen die fundamentale Aktienanalyse beschrieben wurde, wird, aufbauend auf diesen Kenntnissen, im folgenden Kapitel auf qualitätsbeeinflussende Faktoren der Aktienanalyse eingegangen.

[...]

^[1] Fricke, A. (2002).

^[2] Vgl. Stanzel, M. (2007), S. 2.

^[3] Vgl. Fricke, A. (2002).

^[4] Vgl. Büttner, J. (2008).

^[5] Auf die technische Analyse soll in dieser Arbeit nicht näher eingegangen werden.

^[6] Für die empirische Untersuchung konnten nur Daten für Sell-Side-Analysten zur Verfügung gestellt werden. Meinungen und Prognose der Buy-Side wurden nicht offeriert. Ihre Veröffentlichungen sind generell nicht erwünscht. Vgl. hierzu Janzen, J. (2004), S. 15.

^[7] Vgl. Richter, T. (2005), S. 102.

^[8] Vgl. Popović, T. (2004), S. 46.

^[9] Vgl. Spiwoks, M. (2002), S. 47f.

^[10] Steiner, M. (1993), Sp. 2165f.

^[11] Siehe hierzu Abbildung 2 auf Seite 6.

^[12] Unter Rentenpapieren fallen in erster Linie festverzinslichen Wertpapieren und hierbei hauptsächlich Anleihen. Zur Definition von Rentenpapieren vgl. Webersinke, H. (1995), S. 1633ff.

^[13] Vgl. Lofthouse, S. (1994), S. 160.

^[14] Vgl. Mattern, C. (2005), S.11.

^[15] Vgl. Reuter, H. (1980), S.41f.

^[16] Vgl. Eberts, M. (1986), S.46.

^[17] Lediglich das Aktienresearch beschäftigt sich primär mit der Analyse von Gewinnprognosen und wird somit im Rahmen dieser Arbeit näher untersucht.

^[18] Ausführlich zu den Research-Formen allgemein vgl. Achleitner, A.-K. (2002), S. 761f.

^[19] Vgl. Hax, G. (1998), S. 1.

^[20] Vgl. Pietzsch, L. (2004), S. 11.

^[21] Prognosen dieser Seite wären für Investoren von großem Interesse. Jedoch ist eine Veröffentlichung der Einschätzungen in den seltensten Fällen erwünscht. Vgl. hierzu Janzen, J. (2004), S. 15.

^[22] Vgl. Stanzel, M. (2007), S. 21.

^[23] Vgl. Wichels, D.(2002), S. 33.

^[24] Vgl. Hong, H./Kubik, J. D./Solomon, A. (2000), S. 122.

^[25] Vgl. dazu die Ausführungen in Kapitel 3.

^[26] Siehe hierzu Abbildung 2 auf Seite 6.

^[27] Vgl. Kirchhoff, K. R. (2001), S. 38.

^[28] Vgl. Wieandt, A/Siemes, M./Bachschuster, M. (2005), S. 278.

^[29] Vgl. Popović, T. (2004), S. 49.

^[30] Vgl. Hockmann, H. (2001), Sp. 134f.

^[31] In der Literatur werden auch die Begriffe „freie Investoren“, „Kleinanleger“ oder „Retail­Anleger“ synonym verwendet. Vgl zu diesen Begrifflichkeiten beispielsweise Böhme, P. (2004), S. 258.

^[32] Vgl. o.V. (1998), S. 56.

^[33] D’Avolio et al. (2001), S. 1.

^[34] Vgl. Stanzel, M. (2007), S. 23.

^[35] Vgl. Popović, T. (2004), S. 48 und die Ausführungen in Abschnitt 2.1.2.

^[36] Vgl. hierzu Abbildung 3 auf Seite 11.

^[37] Vgl. Stanzel, M. (2007), S. 23.

^[38] Vgl. Spiwoks, M. (2002), S. 118.

^[39] Fama, E. F. (1970), S. 383.

^[40] Vgl. Fama, E. F. (1970), S. 387.

^[41] Dies bedeutet, dass unter den Akteuren Konsens über den Preis herrscht.

^[42] Diese Unterteilung bezieht sich direkt auf die Informationseffizienz am Aktienmarkt und wurde aus der allgemeinen volkswirtschaftlichen Betrachtung über effiziente Märkte abgeleitet. Danach gilt ein Markt als effektiv, wenn folgende Bedingungen erfüllt sind: (1) Es liegt eine große Anzahl von Käufern und Verkäufern vor. (2) Die Produkte unterscheiden sich nicht und sind somit homogen. (3) Alle Kosten sind über die Preise abgedeckt. (4) Alle Marktteilnehmer verfügen über die gleichen Informationen. Vgl. hierzu exemplarisch Schneck, O. (2004), S. 3f.

^[43] Vgl. Popović, T. (2004), S. 61 und Beck, C. (2005), S. 5f.

^[44] Vgl. Fama, E. F. (1970), S. 383.

^[45] Die Begriffe Informationseffizienz des Kapitalmarktes und Kapitalmarkeffizienz werden in der Literatur und im Folgenden synonym verwendet.

^[46] Vgl. Paulus, H. (1997), S. 34f.

^[47] Vgl. Spiwoks, M. (2002), S. 119.

^[48] Hier sei erwähnt, dass Insiderhandel nach §14 WpHG zwar verboten ist, diese Tatsache aber im Zusammenhang mit der theoretischen Ausarbeitung der strengen Form der Informationseffizienz nicht berücksichtigt werden muss.

^[49] Vgl. Spiwoks, M. (2002), S. 120.

^[50] Vgl. Wichels,D. (2002), S. 56.

^[51] Vgl. Kames, C. (2000), S. 53.

^[52] Vgl. hierzu auch das S-O-R Modell in Nieschlag, R./Dichtl, E./Hörschgen, H. (2002), S. 591.

^[53] Vgl. Stanzel, M. (2007), S. 92.

^[54] Vgl. Berthel, J. (1992), S. 875f.

^[55] Vgl. Geyer, C./Uttner, V. (2007), S. 229.

^[56] Vgl. Kames, C. (2000), S. 53.

^[57] Vgl. Geyer, C./Uttner, V. (2007), S. 229.

^[58] Vgl. hierzu die Ausführungen in Kapitel 2.2.

^[59] Vgl. Damodaran, A. (2002), S. 6.

^[60] In der Literatur werden die Begriffe „Fundamentalanalyse“, „Aktienbewertung nach der Ertragskraft“ oder „Aktienanalyse“ schlechthin häufig synonym verwendet. Vgl. Schmidt, R.H. (1976), S. 41.

^[61] Vgl. Williams, J. B. (1997).

^[62] Vgl. Kames, C. (2000), S. 49.

^[63] Sharpe, W. F./Alexander, G. J. (1990), S. 684.

^[64] Loistl, O. (1992), S. 185.

^[65] Vgl. Kames, C. (2000), S. 49.

^[66] Vgl. Schmidt R. (1995), S. 830.

^[67] Vgl. Steiner, M./Bruns, C. (2007), S. 231 und Sharpe, W. F./Alexander, G. J. (1990), S. 668f.

^[68] Block F. E/Murray Roger F/Cottle S. (1988), S. 41.

^[69] Vgl. Schmidt, R. (1995), S. 830.

^[70] Vgl. Loistl, O. (1992), S. 206.

^[71] Vgl. Kames, C. (2000), S. 49.

^[72] Schmidt, R. (1995), S. 831.

^[73] Vgl. Cesar, G. (1996), S. 211.

^[74] Fisher, I. (1930).

^[75] Vgl. Spiwoks, M. (2002), S. 306.

^[76] Die Present-Value-Theorie hat ihren Ursprung in der Kapitalwertmethode. Vgl. dazu Kruschwitz, L. (1995), S. 977.

^[77] Schmidt, R. (1995), S. 831.

^[78] Vgl. Porter, M. E. (1989), S. 22ff.

^[79] Vgl. Porter, M. E. (1999), S. 25ff.

^[80] Synonym werden auch die Begriffe Unternehmensanalyse oder Aktienbewertung verwendet. Vgl. Schmidt, R. (1995), S. 831.

^[81] Vgl. Schmidt, R. (1995), S. 831.

^[82] Vgl. Kames, C. (2000), S. 50.

^[83] Vgl. Popović, T. (2004), S. 75.

^[84] Vgl. Kames, C. (200), S. 50.

^[85] Eine gute Übersicht liefert beispielsweise Hölscher, L. (1998), S.307ff.

^[86] Vgl. Ballwieser, W. (1995), S. 1867ff.

^[87] Vgl. Behringer, S. (2002), S. 72.

^[88] Vgl. Reuter, E. (2006), S. 106.

^[89] CAPM steht für „Capital Asset Pricing-Model”. Vgl. Ballwieser, W. (1995), S. 1875f.

^[90] Nähere Ausführungen hierzu finden sich in Ballwieser, W. (1995), S. 1870ff.

^[91] Vgl. Reuter, E. (2006), S. 106.

^[92] Der Cash Flow ist die englische Bezeichnung für Umsatzüberschüsse und bezeichnet den periodisch erzielten Überschuss von Einzahlungen über die Ausgaben. Vgl. Breuer, W./Schweizer, T. (2003), S. 95.

^[93] Vgl. Ballwieser, W. (1995), S. 1877f.

^[94] Beide Begriffe werden synonym verwendet. Vgl. Reuter, E. (2006), S. 118.

^[95] Ballwieser, W. (1995), S. 1878.

^[96] Vgl. Ballwieser, W. (1995), S. 1878.

^[97] Vgl. Reuter, E. (2006), S. 119.

^[98] Ballwieser, W. (1995), S. 1878.

^[99] Vgl. Reuter, E. (2006), S. 121.

^[100] Vgl. Kames, C. (2000), S. 99.

^[101] Beim Portfoliomanagement kommen ebenfalls der Top-Down-Ansatz sowie der Bottom-Up-Ansatz zum Einsatz. Bei dem Top-Down-Ansatz wird ein Portfolio anhand einer Asset-Allokation bestimmt und im Anschluss nach der jeweiligen Gewichtung mit einzelnen Finanzinstrumenten versehen. Der Bottom-Up-Ansatz erfolgt in umgekehrter Reihenfolge. Vgl hierzu Spremann, K. (2003), S. 43f.

^[102] Vgl. Popović, T. (2004), S. 71.