Die Bewertungsrelevanz des Einkommens

Inhaltsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

1. Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Aufbau

2. Konzeptionelle Grundlagen der empirischen Untersuchung
2.1 Perspektive der Untersuchung
2.2 Zur Auswahl eines Messkonzepts
2.3 Die Regressionsanalyse als technische Basis
2.4 Die Modellierung
2.4.1 Theoretische Fundierung
2.4.1.1 Ausgangslage
2.4.1.2 Das Modell von Ohlson
2.4.2 Empirische Spezifizierung
2.4.2.1 Preismodell versus Renditemodell
2.4.2.2 Zur Herleitung des Untersuchungsmodells

3. Erkenntnisse der Literatur
3.1 Ausmaß der einkommensneutralen Verrechnungen
3.2 Bewertungsrelevanz einkommensneutraler Verrechnungskomponenten

4. Empirische Untersuchung
4.1 Untersuchungsdesign
4.1.1 Zeitraum
4.1.2 Variablen
4.1.3 Vorgehen
4.2 Datenbasis
4.2.1 Datenverfügbarkeit und Datenumfang
4.2.2 Datenqualität
4.3 Prüfung der Annahmen der Regressionsanalyse
4.4 Ergebnisse
4.4.1 Deskriptive Ergebnisse
4.4.2 Regressionsergebnisse

5. Zusammenfassung und Ausblick

Anhang

Literaturverzeichnis

Verzeichnis der Rechtsquellen

Verzeichnis weiterer Literatur

Versicherung

Lebenslauf

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Studien zur Bewertungsrelevanz mehrerer einkommensneutraler Verrechnungskomponenten

Tabelle 2: Verteilung der Untersuchungsgesamtheit nach Marktsegment und Jahr

Tabelle 3: Anzahl und prozentualer Anteil der IFRS-Jahresabschlüsse mit ausgewiesenen einkommensneutralen Verrechnungen

Tabelle 4: Prozentualer Anteil der IFRS-Jahresabschlüsse, die eine Abweichung des vervollstän-digten Einkommens vom ausgewiesenen Einkommen von mehr als 10% (20%) ausweisen

Tabelle 5: Deskriptive Statistiken der Untersuchungsmodellvariablen (Untersuchungsgesamtheit)

Tabelle 6: Deskriptive Statistiken der Untersuchungsmodellvariablen (Amtlicher Markt)

Tabelle 7: Deskriptive Statistiken der Untersuchungsmodellvariablen (Geregelter Markt)

Tabelle 8: Regressionsergebnisse unter Verwendung aller einbezogenen IFRS-Jahresabschlüsse (Untersuchungsgesamtheit, Amtlicher Markt und Geregelter Markt)

Tabelle 9: Regressionsergebnisse unter Ausschluss von IFRS-Jahresabschlüssen mit negativem ausgewiesenem Einkommen (Amtlicher Markt)

Tabelle 10: Regressionsergebnisse unter Ausschluss der IFRS-Jahresabschlüsse ohne ausgewiesene einkommensneutrale Verrechnungen (Untersuchungsgesamtheit, Amtlicher Markt und Geregelter Markt)

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Verlauf des Nemax-All-Share von 1997 bis 2002

Abbildung 2: Aufteilung der gesamten einkommensneutralen Verrechnungen auf die einzelnen einkommensneutralen Verrechnungskomponenten (Untersuchungsgesamtheit)

Abbildung 3: Aufteilung der gesamten einkommensneutralen Verrechnungen auf die einzelnen einkommensneutralen Verrechnungskomponenten (Amtlicher Markt, Geregelter Markt)

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

1.1 Motivation

Die Relevanz der Rechnungslegung für den Aktienmarkt wird seit den Pionierarbeiten von BALL/BROWN (1968) und BEAVER (1968) in zahlreichen empirischen Studien untersucht.^[1]Dabei steht insbesondere die Rolle des Jahresabschlusses als dem regelmäßig veröffentlichten Produkt der Rechnungslegung bei der Preisbildung am Aktienmarkt im Vordergrund.^[2]Motiviert wird diese Vielzahl an Untersuchungen durch den Wunsch, Erkenntnisse zu gewinnen, ob und in welchem Maße die Rechnungslegung den bestehenden und potenziellen Eigenkapitalgebern nützliche Information für ihre Investitions- und Desinvestitionsentscheidungen liefert. Die Rechnungslegung wird dann füraktienmarktrelevantgehalten, wenn es einenmessbaren Zusammenhangzwischen der gesamten Rechnungslegung oder bestimmten Rechnungslegungsgrößen auf der einen Seite und den Aktienmarktdaten, wie beispielsweise Aktienpreisen, -renditen, Börsenumsätzen etc. auf der anderen Seite gibt.^[3]

In der vorliegenden Arbeit wird im Rahmen einerempirischen Untersuchungam deutschen Aktienmarkteine zentrale Größe der Rechnungslegung^[4]auf ihre Relevanz hin überprüft: dasEinkommen. Für diese Saldogröße, die ganz allgemein den Erfolg des ökonomischen Wirkens darstellen soll,^[5]hat sich trotz der enormen Bedeutung (oder vielleicht auch gerade deswegen) in der Rechnungslegungspraxis noch keine einheitliche Umsetzung etabliert. Die verschiedenen Rechnungslegungssysteme verwenden unterschiedliche Summanden und Minuenden für die Ermittlung, sowie differierende Bezeichnungen für das Einkommen. Aus diesem Grund wird im Folgenden zunächst eine Betrachtung der unterschiedlichen Konzepte zur Einkommensermittlung durchgeführt. Dabei wird auch eine übergeordnete begriffliche Ebene für die Einkommensermittlungskonzepte und die resultierenden Einkommensgrößen eingeführt.^[6]Dies soll ein vom Rechnungslegungssystem und auch vom betrachteten Zeitpunkt unabhängiges Begriffsrepertoire gewährleisten.^[7]

Grundsätzlich lassen sich zweiEinkommensermittlungskonzepteunterscheiden. Bei dem einen werden sämtliche Aufwendungen und Erträge in der Einkommensrechnung, also einkommenswirksam, erfasst.^[8]Da demnach alle Aufwendungen (Erträge) über das Einkommen indirekt das Eigenkapital mindern (mehren), existieren bei diesem Konzept nur zwei Arten der Eigenkapitalveränderung: die Transfers zwischen den Eigenkapitalgebern und dem Unternehmen (Eigenkapitaltransfers) und das Einkommen. Letzteres spiegelt in diesem Fall also die nicht-eigenkapitalgeberbezogenen Veränderungen des Eigenkapitals vollständig wider.^[9]Aus diesem Grund wird dieses Konzept fortan alsvollständige Einkommensermittlungund die resultierende Saldogröße alsvollständiges Einkommenbezeichnet.

Im Unterschied zur vollständigen Einkommensermittlung werden bei dem anderen Konzept nicht sämtliche Aufwendungen und Erträge einkommenswirksam erfasst;^[10]stattdessen erfolgt für bestimmte Sachverhalte eine direkte Verrechnung mit dem Eigenkapital. Es existiert also eine dritte Art der Eigenkapitalveränderung: dieeinkommensneutralen Verrechnungen.^[11]Diese können auch als Verstöße gegen die vollständige Einkommensermittlung angesehen werden. Für den Fall, dass eine einkommensneutrale Verrechnung stattgefunden hat, bildet das auf diesem Weg ermittelte Einkommen die nicht-eigenkapitalgeberbezogenen Veränderungen des Eigenkapitals nur unvollständig ab. Analog wird dieses Konzept alsunvollständige Einkommensermittlungbezeichnet und die zugehörige Saldogröße alsunvollständiges Einkommen.

Es stellt sich nun die Frage, welches Einkommensermittlungskonzept in der Rechnungslegungspraxis angewendet wird. In der vorliegenden Arbeit wird dazu das Rechnungslegungssystem derInternational Financial Reporting Standards(IFRS) betrachtet, da die IFRS gegenwärtig das einzig erlaubte Rechnungslegungssystem für die Konzernrechnungslegung von Unternehmen am deutschen Aktienmarkt sind.^[12]Eine Betrachtung der IFRS ermöglicht es daher, eventuelle Schlüsse aus der Aktienmarktrelevanzuntersuchung zu ziehen, die über eine ex-post Beurteilung hinausgehen.

Grundsätzlich wird von den IFRS das Konzept der vollständigen Einkommensermittlung verfolgt.^[13]Dieser im IFRS-Rahmenkonzept (IFRS-RK) festgelegten Ausrichtung widersprechen jedoch einige Standards, indem sie einkommensneutrale Verrechnungen erlauben bzw. vorschreiben.^[14]Der Widerspruch kann durch Betrachtung der Zwecksetzungen und der Rolle des Rahmenkonzepts innerhalb der IFRS erklärt werden: Das Rahmenkonzept soll unter anderem als Deduktionsbasis für den Standardsetzer – den International Accounting Standards Board (IASB) – bei der Standardentwicklung dienen,^[15]das heißt, theoretisch sollten die einzelnen Standards im Einklang mit dem Rahmenkonzept entwickelt werden. In der Praxis ist die Standardentwicklung jedoch ein politischer Prozess, bei dem jede Partei versucht, ihre Interessen durchzusetzen, und die Standards am Ende eine Kompromisslösung darstellen.^[16]So ist es also zu erklären, dass einzelne Standards vom Grundsatz der vollständigen Einkommensermittlung abweichen. Berücksichtigt man ferner, dass jeder Standard Vorrang vor dem Rahmenkonzept hat,^[17]wird für den Fall, dass einkommensneutrale Verrechnungen existieren, bei Anwendung von IFRS ein unvollständiges Einkommen ermittelt.^[18]Allerdings schreibt der International Accounting Standard 1 (IAS 1) „Presentation of Financial Statements“ den Ausweis der einkommensneutralen Verrechnungen vor, genauer den Ausweis der nach Sachverhalten gruppierten und aggregierten einkommensneutralen Verrechnungen, welche im Folgenden alseinkommensneutrale Verrechnungskomponenten^[19]bezeichnet werden.

Diese Thematik ist auch unter aktuellen Gesichtspunkten von Bedeutung. So wurde am 06.09.2007 durch Veröffentlichung des IAS 1 (überarbeitet 2007) die erste von zwei bzw. möglicherweise drei Phasen des IASB-Projektes „Financial Statement Presentation“, das den IAS 1 seit dem Jahr 2001 zum Gegenstand hat, abgeschlossen. Die dadurch induzierten Veränderungen seien im Folgenden kurz dargelegt: Gemäß den Überarbeitungsständen des Standards seit 1997 bis zur gegenwärtig gültigen Fassung von 2003 muss der Ausweis der einkommensneutralen Verrechnungskomponenten in der Eigenkapitalveränderungsrechnung erfolgen.^[20]Diese werden bezeichnet als „income and expense recognised directly in equity“.^[21]Unter anderem motiviert durch das Streben nach Konvergenz mit den U.S.-amerikanischen Rechnungslegungsregeln,^[22]den United States-Generally Accepted Accounting Principles (U.S.-GAAP), wird in der Fassung des IAS 1 (überarbeitet 2007) ein neuer Ausweis gefordert und ein neues Vokabular vorgeschlagen. Künftig sollen alle einkommensneutrale Verrechnungskomponenten wahlweise entweder zusammen mit den einkommenswirksam erfassten Aufwendungen und Erträgen in einem einzigen Rechenwerk – dem „statement of comprehensive income“ – ausgewiesen werden, welches dann die bisherige Einkommensrechnung ersetzt, oder der Ausweis kann in zwei separaten Rechenwerken erfolgen: dem bisher üblichen „income statement“, welches mit demausgewiesenen Einkommenbzw. „profit/loss“ schließt, und dem ergänzenden „statement of comprehensive income“, das mit diesem „profit/loss“ wieder beginnt und die einkommensneutralen Verrechnungskomponenten bzw. die Komponenten des „other comprehensive income“ aufzeigen soll.^[23]Ein Ausweis der einzelnen einkommensneutralen Verrechnungskomponenten in der Eigenkapitalveränderungsrechnung ist nicht mehr zugelassen.^[24]Damit ähneln der Ausweis und die Bezeichnungen sehr dem des 1997 erlassenen Statement of Financial Accounting Standards No. 130 (SFAS 130) „Reporting Comprehensive Income“ der U.S.-GAAP. Durch die Änderungen des IAS 1 wird, ähnlich wie beim SFAS 130, mit einer neuen „bottom-line“ – bei IFRS das „total comprehensive income“^[25]und bei SFAS 130 das „comprehensive income“ – ein erweiterter Erfolgsbegriff eingeführt, mit der Absicht, die Rechnungslegungsadressaten besser über die nicht-eigenkapitalgeberbezogenen Veränderungen des Eigenkapitals zu informieren. Am Ansatz der einkommensneutralen Verrechnungen ändert sich dadurch jedoch nichts, denn sowohl IAS 1 (überarbeitet 2007) als auch SFAS 130 sind reine Ausweisstandards, die keine Ansatz- oder Bewertungsvorschriften enthalten.^[26]Somit liegt bei den IFRS auch nach der Überarbeitung des IAS 1 weiterhin eine unvollständige Einkommensermittlung im Sinne dieser Arbeit vor.

Nachdem nun festgestellt wurde, dass zwei grundsätzliche Einkommensermittlungskonzepte existieren und dass von den IFRS grundsätzlich das vollständige verfolgt, tatsächlich aber das unvollständige praktiziert wird, scheint es nun ein interessanter Ansatz zu sein, sich den Konzepten mittels einerempirischen Aktienmarktrelevanzuntersuchungzu nähern. Da sich die beiden Konzepte durch die einkommensneutralen Verrechnungskomponenten unterscheiden, ist es naheliegend, diese in den Fokus der Betrachtung zu rücken. Dazu ist aber zunächst eine Präzisierung des bisher recht unbestimmten Begriffes der Aktienmarktrelevanz erforderlich.

Aktienmarktrelevanz ist der Oberbegriff für die drei Konzepte Prognoserelevanz, Entscheidungsrelevanz und Bewertungsrelevanz, die auf unterschiedliche Weise versuchen, den Zusammenhang zwischen der Rechnungslegung und dem Aktienmarkt zu messen.^[27]DieseMesskonzeptestellen laut MÖLLER/HÜFNER (2002a) die drei grundlegenden Ansätze zur empirischen Rechnungslegungsforschung dar.^[28]Wie in Kapitel 2.2 in Abgrenzung von den anderen beiden Ansätzen gezeigt werden wird, stellt dieBewertungsrelevanzdas geeignete Messkonzept für den vorliegenden Untersuchungszweck dar. Mit Untersuchungen zur Bewertungsrelevanz wird überprüft, ob die Rechnungslegung bzw. Rechnungslegungsgrößen für die Bewertung von Aktien, wie sie zum Beispiel im Rahmen der Anlageentscheidungen von (potenziellen) Eigenkapitalgebern durchgeführt wird, relevant sind.^[29]Der Preis einer Aktie dient in den empirischen Untersuchungen als Approximation für den Aktienwert, so dass davon ausgegangen wird, dass die Rechnungslegung bzw. bestimmte Rechnungslegungsgrößen dann bewertungsrelevant sind, wenn es einen Zusammenhang zwischen ihnen und den Aktienpreisen bzw. -renditen gibt – wenn sie also die Aktienpreise oder die Aktienpreisveränderungen erklären können.

Die vorliegende Arbeit untersucht nun die Bewertungsrelevanz des vollständigen Einkommens im Rahmen der IFRS. Dazu wird zum einen das ausgewiesene Einkommen betrachtet, welches unvollständig (vollständig) ist, sobald (keine) einkommensneutrale(n) Verrechnungen existieren. Zum anderen werden auch die einkommensneutralen Verrechnungskomponenten auf Bewertungsrelevanz hin untersucht.

Liegt nun in der hier betrachteten Untersuchungsgesamtheit Bewertungsrelevanz für eine oder mehrere der einkommensneutralen Verrechnungskomponenten vor, könnte dies ein Hinweis darauf sein, dass den Eigenkapitalgebern durch die unvollständige Einkommensermittlung in der Einkommensrechnung die für die Aktienbewertung relevanten Informationen nicht adäquat zur Verfügung gestellt worden sind. So konzentriert sich zumindest ein Teil der Eigenkapitalgeber bei der Auswertung der Jahresabschlüsse hauptsächlich auf das ausgewiesene Einkommen bzw. auf Kennziffern, in die das ausgewiesene Einkommen eingeht, wie zum Beispiel das Verhältnis vom Aktienpreis zum ausgewiesenem Einkommen oder das ausgewiesene Einkommen je Aktie. Schon LITTLETON (1940) stellte fest: „[…]toomany people regard the final figure of the income statement as a fully established, indisputable fact.”^[30]Für den Fall, dass bewertungsrelevante einkommensneutrale Verrechnungskomponenten vorliegen, besteht somit die Gefahr von Fehlbewertungen und folglich von Fehlentscheidungen.

Die Erkenntnisse von Bewertungsrelevanzuntersuchungen können im Allgemeinen auch für den IASB von Interesse sein. So ist zum Beispiel die Prüfung der Umgliederung von einkommensneutralen Verrechnungskomponenten in das Einkommen Gegenstand der aktuellen zweiten Phase des IASB-Projektes Financial Statement Presentation.^[31]Wenn eine oder mehrere der Komponenten bewertungsrelevant sind, könnte dies ein Anhaltspunkt für eine solche Umgliederung sein.

Der Nutzen von Bewertungsrelevanzstudien für die Standardsetzer wird in der Literatur kontrovers diskutiert.^[32]Typischerweise ziehen Bewertungsrelevanzuntersuchungen aber keine normativen Schlüsse und geben keine spezifischen Handlungsempfehlungen. Es existiert vielmehr das Bewusstsein, dass Bewertungsrelevanzuntersuchungen nicht alle Aspekte beinhalten können, die vom Standardsetzer bei der Standardentwicklung berücksichtigt werden müssen, wie zum Beispiel Wohlfahrtsüberlegungen, so dass konkrete Handlungsempfehlungen nicht möglich sind. Unabhängig davon ist der Ansatz, Bewertungsrelevanzuntersuchungen bei der Standardentwicklung mit zu berücksichtigen, in der Praxis nicht unüblich. So sind beispielsweise die Hälfte der Studien, die in den „Research Supplements“ des FASB genannt werden, Bewertungsrelevanzstudien,^[33]und dies, obwohl Bewertungsrelevanz kein Kriterium ist, dem die Rechnungslegung nach U.S.-GAAP oder nach den hier betrachteten IFRS genügen müssen. Sie bietet aber eine Möglichkeit, zwei andere nach IFRS zu erfüllende Kriterien empirisch zu operationalisieren: die Relevanz und die Verlässlichkeit.^[34]Diese Kriterien sind sehr bedeutsam, denn nur wenn sie erfüllt sind, kann das übergeordnete Ziel der IFRS – entscheidungsnützliche Informationen für die ökonomischen Entscheidungen der Jahresabschlussadressaten bereitzustellen – erreicht werden. Informationen aus der Rechnungslegung sindrelevant, wenn sie derart prognosegeeignet sind, dass sie zukunftsorientierte Entscheidungen grundsätzlich beeinflussen können,^[35]und sie sindverlässlich, wenn sie das ausdrücken, was sie vorgeben auszudrücken,^[36]denn nur dann ist ein gewisses Vertrauen der Informationsempfänger gewährleistet.^[37]

1.2 Aufbau

Die folgende Arbeit ist in weitere vier Kapitel unterteilt. InKapitel 2werden die konzeptionellen Grundlagen der empirischen Untersuchung erläutert. Dabei scheint es in Kapitel 2.1 zunächst erforderlich, die Perspektive darzulegen, aus der die Untersuchung vorgenommen wird, denn nur wenn die Perspektive festgelegt ist, ist es möglich, einerseits die Untersuchung zielgerichtet aufzubauen und andererseits die Ergebnisse sinnvoll zu interpretieren.

Kapitel 2.2 beschäftigt sich dann mit der Auswahl des Messkonzepts dieser Untersuchung. Dazu werden zunächst die drei potenziellen Ansätze kurz vorgestellt, die Vor- und Nachteile diskutiert und schließlich das nach diesen Ausführungen gewählte Messkonzept der Bewertungsrelevanz detailliert erläutert.

Das darauffolgende Kapitel 2.3 hat das statistische Instrument der Regressionsanalyse zum Inhalt, welches in Bewertungsrelevanzstudien regelmäßig zum Einsatz kommt.

In Kapitel 2.4 erfolgt die Herleitung des Modells zur Untersuchung der Bewertungsrelevanz des Einkommens. Basierend auf dem Ohlson-Modell wird ein zunächst allgemeines Bewertungsrelevanzmodell ermittelt. Aufgrund der Forderung des Ohlson-Modells nach einer vollständigen Einkommensermittlung sind im letztendlichen Untersuchungsmodell zur Bewertungsrelevanz neben dem ausgewiesenen Einkommen auch die einkommensneutralen Verrechnungskomponenten enthalten. Im Rahmen eines Exkurses wird die Betrachtung der einkommensneutralen Verrechnungskomponenten durch eine Darstellung der Debatte zwischen Vertretern der vollständigen und der unvollständigen Einkommensermittlung, noch unterstützt, bevor am Ende des Kapitels 2.4 die Hypothesen formuliert werden, die mit Hilfe des Untersuchungsmodells getestet werden sollen.

Die Ausführungen inKapitel 3dienen der Einordnung der vorliegenden Arbeit in die bestehende Literatur, wobei die Darstellung der Ergebnisse bisheriger Studien zum Ausmaß einkommensneutraler Verrechnungen sowie der Ergebnisse früherer Untersuchungen zur Bewertungsrelevanz einkommensneutraler Verrechnungskomponenten im Mittelpunkt stehen.

Kapitel 4stellt dann die empirische Untersuchung im eigentlichen Sinne dar. Bei der Darstellung des Untersuchungsdesigns in Kapitel 4.1 wird zunächst der Untersuchungszeitraum festgelegt sowie Ereignisse beschrieben, die innerhalb dieses Zeitraums einen Einfluss auf die Untersuchungsgesamtheit und auf die Untersuchungsergebnisse haben. Des Weiteren wird erläutert, mit welcher Art von Daten die Variablen des Untersuchungsmodells gefüllt werden. Dazu zählt zum Beispiel die Frage, ob Daten aus dem Einzel- bzw. dem Konzernabschluss verwendet werden sollten. Das Untersuchungsdesign schließt dann mit einer Beschreibung des grundsätzlichen Vorgehens der empirischen Untersuchung, wozu zum Beispiel vorzunehmende Teiluntersuchungen und die Erläuterung notwendiger statistischer Tests gehören.

In Kapitel 4.2 wird die Datenbasis dargelegt. Dabei wird insbesondere auf die Datenverfügbarkeit, den Datenumfang und die Datenqualität eingegangen.

Als notwendige Voraussetzung für eine sinnvolle Ergebnisinterpretation wird in Kapitel 4.3 überprüft, ob im vorliegenden Fall die allgemeinen Annahmen einer Regressionsanalyse erfüllt sind.

Kapitel 4.4 beschäftigt sich schließlich mit den Ergebnissen der empirischen Untersuchung. Dazu werden zunächst die Ergebnisse deskriptiver Auswertungen vorgestellt. Darauffolgend wird bei der Analyse der Ergebnisse der durchgeführten Regressionen ermittelt, ob das ausgewiesene Einkommen bzw. die einkommensneutralen Verrechnungskomponenten bewertungsrelevant sind.

Die Arbeit endet inKapitel 5mit einer abschließenden Zusammenfassung sowie einem Ausblick.

2. Konzeptionelle Grundlagen der empirischen Untersuchung

2.1 Perspektive der Untersuchung

Theoretisch könnte die Relevanz der Rechnungslegung für den deutschen Aktienmarkt aus vielen Perspektiven betrachtet werden, denn der (unternehmensexterne) Adressatenkreis der Rechnungslegung bzw. des Jahresabschlusses besteht nicht nur aus Eigenkapitalgebern, sondern auch aus Fremdkapitalgebern, Geschäftspartnern, Mitarbeitern, Konkurrenten und Finanzbehörden.^[38]Alle genannten Gruppen haben bestimmte Informationsbedürfnisse, die teilweise mit denen anderer Gruppen übereinstimmen, häufig jedoch divergieren. Dementsprechend sind bestimmte Rechnungslegungsgrößen, wie zum Beispiel die einkommensneutralen Verrechnungskomponenten, für die eine Gruppe mehr und für die andere weniger relevant. Um sinnvolle Aussagen über die Relevanz treffen zu können, ist daher eine Eingrenzung des Adressatenkreises erforderlich.^[39]

Eine aktienmarktorientierte Untersuchung, wie sie hier vorliegt, kann sinnvoll nur aus einer Perspektive erfolgen: aus derjenigen derEigenkapitalgeber.^[40]Zwei Gründe sind dabei ausschlaggebend. Zum einen sehen die hier betrachteten IFRS in den Eigenkapitalgebern die Hauptadressaten der Rechnungslegung. Die Ursache hierfür ist unter anderem in den Ansprüchen und Verpflichtungen dieser Adressatengruppe zu finden. Eigenkapitalgeber stellen dem Unternehmen zeitlich unbegrenzt Kapital zur Verfügung.^[41]Als Gegenleistung dafür erhalten sie den so genannten Residualanspruch auf das Vermögen des Unternehmens, das verbleibt, nachdem alle anderen Ansprüche befriedigt worden sind. Verbleibt also nach Abzug der Ansprüche aller anderen kein Kapital, so erhalten die Eigenkapitalgeber keine Verzinsung auf ihr eingesetztes Kapital, und zusätzlich tragen sie noch das Risiko des Verlustes ihres eingesetzten Kapitals. Ein ähnlich risikobehaftetes Kapital wird den Unternehmen von keiner anderen Adressatengruppe zur Verfügung gestellt. Das IFRS-RK Absatz 10 geht daher davon aus, dass die Informationsbedürfnisse der meisten anderen Adressaten erfüllt werden, wenn die Angaben aus dem Jahresabschluss (sogar) dem Informationsbedarf der Eigenkapitalgeber entsprechen.

Zum anderen ist bei der Gruppe der Eigenkapitalgeber das Investitionsverhalten, also die Aktionen bzw. Entscheidungen, die durch die Informationen aus der Rechnungslegung ausgelöst werden, im Gegensatz zu allen anderen Adressatengruppen verlässlich messbar und zudem noch öffentlich zugänglich – in Form von historischen Aktienpreisen am Aktienmarkt. Denn der Marktpreis einer Aktie wird durch das Investitionsverhalten der Eigenkapitalgeber beeinflusst, und das Investitionsverhalten wiederum (bei Relevanz) durch die Rechnungslegungszahlen. Demzufolge ist eine verlässliche Beurteilung der Relevanz der Rechnungslegung bzw. bestimmter Rechnungslegungsgrößen nur für Eigenkapitalgeber möglich.^[42]

2.2 Zur Auswahl eines Messkonzepts

Aktienmarktrelevanz ist der Oberbegriff für verschiedene Konzepte zur Messung der Relevanz der Rechnungslegung für den Aktienmarkt. Eine Unterscheidung dieser Messkonzepte ist notwendig, da sich die Ergebnisse unterschiedlicher Studien nur sinnvoll miteinander vergleichen lassen, wenn sie auf demselben Konzept basieren.^[43]MÖLLER/HÜFNER (2002a) identifizieren Prognoserelevanz, Entscheidungsrelevanz und Bewertungsrelevanz als die drei wesentlichen Messkonzepte.^[44]

Eine Information aus der Rechnungslegung bzw. aus Rechnungslegungsgrößen gilt alsprognoserelevant, wenn sie bei der Prognose zukünftiger Ereignisse von Nutzen ist. Relevante Ereignisse für den Informationsempfänger, die es dann zu prognostizieren gilt, sind beispielsweise Gewinne, Cashflows oder Insolvenzen. Dafür wird mit Hilfe von Prognosemodellen der Zusammenhang zwischen der Rechnungslegung bzw. bestimmter Größen der Rechnungslegung auf der einen Seite und zukünftigen Gewinnen, Cashflows, Insolvenzen etc. auf der anderen Seite untersucht.^[45]Entscheidungsrelevanzliegt vor, wenn eine Entscheidung unter Ausnutzung der Informationen aus der Rechnungslegung anders ausfällt als ohne Kenntnis der Informationen. Die Überprüfung eines Zusammenhangs erfolgt dabei meist mittels so genannter Ereignisstudien, die die Aktienpreisreaktionen auf die Veröffentlichung einer Rechnungslegungsgröße (Ereignis) analysieren.^[46]Schließlich ist die Rechnungslegung bzw. sind bestimmte Größen der Rechnungslegungbewertungsrelevant, wenn sie die Aktienpreise bzw. -renditen erklären können, also ein messbarer Zusammenhang zwischen den Informationen aus der Rechnungslegung und den Aktienpreisen bzw. -renditen vorliegt.^[47]

Fraglich ist nun, welches der drei skizzierten Messkonzepte im Folgenden verwendet werden soll, um die Relevanz des Einkommens für den Aktienmarkt zu untersuchen. Als Kriterien bei der Auswahl dienen hierbei die Objektivität, die Operationalisierbarkeit und die theoretische Begründbarkeit der Messkonzepte.^[48]

Das Konzept der Prognoserelevanz hat den Nachteil, dass zur Bestimmung des Prognosemodells und auch zur Festlegung der zu prognostizierenden Ereignisse bis heute keine Theorie existiert.^[49]Des Weiteren lässt der Ansatz einen theoretisch begründbaren Zusammenhang zwischen der Rechnungslegung bzw. bestimmter Rechnungslegungsgrößen und Aktienpreisen vermissen, so dass die Ergebnisse schwierig zu interpretieren und angreifbar sind.^[50]

Die Entscheidungsrelevanz einer Information aus der Rechnungslegung ist stark abhängig vom Neuigkeitsgrad der Information und folglich vom Zeitpunkt ihrer Veröffentlichung.^[51]So kann eine ausbleibende Aktienpreisreaktion auf eine Information aus einer im Jahresabschluss veröffentlichten Größe nicht nur auf einen mangelnden Informationswert für den Informationsempfänger zurückzuführen sein, sondern auch auf eine bereits erfolgte Einpreisung dieser Information, wenn sie schon aus anderen Quellen bekannt war.^[52]Trotz der bedeutenden Rolle der Jahresabschlussinformationen ist es daher möglich, dass sie bei Veröffentlichung keine Aktienpreisreaktionen hervorrufen.^[53]Insbesondere beim Einkommen und einkommensverwandten Informationen ist eine (anteilige) Einpreisung vor Veröffentlichung des Jahresabschlusses zu vermuten, da diese häufig zum Beispiel durch freiwillige Zusatzpublizität bereits früher bekanntgegeben werden.

Bei Bewertungsrelevanzuntersuchungen hingegen ist es unerheblich, zu welchem genauen Zeitpunkt die Informationen zugeflossen sind. Es ist lediglich erforderlich, dass sie in den im Gegensatz zur Entscheidungsrelevanz deutlich längeren Untersuchungszeiträumen veröffentlicht worden sind.^[54]Demnach ist es also möglich, dass Informationen aus der Rechnungslegung, die nicht entscheidungsrelevant sind, trotzdem bewertungsrelevant sind.^[55]Bewertungsrelevanz ist außerdem „objektiver“ als Prognoserelevanz, denn es ist nicht erforderlich, subjektive Erwartungen, wie sie bei der Prognoserelevanzermittlung für die zu prognostizierenden Ereignisse notwendig sind, einzubeziehen. Damit können diese Erwartungen auch nicht die Untersuchungsergebnisse beeinflussen.^[56]Des Weiteren liegt mit der Bewertungsrelevanz das einzige Messkonzept vor, das auf eine Theorie gestützt Rechnungslegungsgrößen implementieren kann.^[57]

Anhand der zuvor genannten Kriterien wird somit für eine Untersuchung der Relevanz des Einkommens am Aktienmarkt das Messkonzept derBewertungsrelevanzpräferiert, welches im Folgenden ausführlicher erläutert wird.^[58]

Obwohl der Ursprung der empirischen Untersuchungen von Zusammenhängen zwischen Informationen aus der Rechnungslegung und Aktienpreisen in den Studien von BALL/BROWN (1968) und BEAVER (1968) für den U.S.-amerikanischen Aktienmarkt zu sehen ist, stellt der Artikel von LEV (1989) erst den Anfang der eigentlichen Bewertungsrelevanzforschung dar, da dort zum ersten Mal explizit die Stärke des Zusammenhangs von Aktienrenditen und Einkommen als Maß für die Beurteilung der Güte der Rechnungslegung vorgeschlagen worden ist.^[59]AMIR/HARRIS/VENUTI (1993) verwendeten dann erstmalig den Begriff der Bewertungsrelevanz bzw. das englische Pendant „value relevance“.^[60]Seit dem Modell von OHLSON (1995) beherrscht der Ansatz der Bewertungsrelevanz die einschlägige Literatur und wird spätestens seitdem auch für Untersuchungen am deutschen Aktienmarkt angewandt.^[61]

Wie zuvor bereits angesprochen, sollen mit dem Bewertungsrelevanzansatz Aussagen über die Eignung von Rechnungslegungsgrößen zur Bewertung von Aktien, zum Beispiel im Rahmen von Anlageentscheidungen von Eigenkapitalgebern, getroffen werden. Ob Bewertungsrelevanz vorliegt, ist dann davon abhängig, wie gut die Rechnungslegungsgrößen den Wert der Aktien erklären können oder zumindest zur Erklärung beitragen können. Es wird also der Zusammenhang zwischen den Rechnungslegungsgrößen und dem Wert der Aktien betrachtet. In den empirischen Studien zur Bewertungsrelevanz wird aber der Zusammenhang desAktienpreisesmit den Rechnungslegungsgrößen untersucht. Die Aktienpreise fungieren dabei als Surrogatgröße für den Wert der Aktie. Es gilt schließlich: Je besser die betrachteten Rechnungslegungsgrößen die Aktienpreise bzw. -renditen erklären bzw. zur Erklärung beitragen, umso höher ist ihre Bewertungsrelevanz.^[62]

Allerdings wirdkein kausaler Zusammenhangzwischen den betrachteten Rechnungslegungsgrößen und dem Aktienpreis überprüft^[63]bzw. es wird nicht, wie im Rahmen von Ereignisstudien üblich, die Aktienpreisreaktion auf eine Rechnungslegungsgrößenveröffentlichung (Ereignis) untersucht,^[64]sondern man untersucht den Zusammenhang bzw. die Assoziation zwischen den Rechnungslegungsgrößen und dem Aktienpreis.^[65]Bewertungsrelevanzstudien analysieren damit nicht direkt, wie Eigenkapitalgeber Informationen aus der Rechnungslegung verarbeiten, und können also als indirekte Tests zur Nützlichkeit von Informationen aus der Rechnungslegung für Bewertungszwecke aufgefasst werden.^[66]

Man kann die Bewertungsrelevanzuntersuchungen aber auch aus einem anderen Blickwinkel sehen: Betrachtet man die Rechnungslegung als Zusammenfassung der Ereignisse, die ein Unternehmen während eines Abrechnungszeitraumes betroffen haben,^[67]und bedenkt man, dass Rechnungslegungssysteme diese Ereignisse im Vergleich zu Aktienpreisen zeitlich nachgelagert widerspiegeln,^[68]so kann man auch sagen, dass Bewertungsrelevanzstudien untersuchen, inwiefern die Rechnungslegung fähig ist, diejenigen Ereignisse abzubilden, die in den Aktienpreisen enthalten sind und somit von Relevanz für die Eigenkapitalgeber waren. Die Bewertungsrelevanz ist dann umso höher, je besser die Rechnungslegungsgrößen als Summenmaße diese Ereignisse reflektieren.

Für den Fall, dass Aktienpreise durch Rechnungslegungsgrößen erklärbar sind, sollte zwischen diesen beiden Seiten einfunktionaler Zusammenhangexistieren. Ist es dann noch möglich, hierfür eine theoretisch fundierte Funktion zu finden, wäre diese Funktion für den Bewertungsrelevanzansatz geeignet. In der Vergangenheit stand zunächst keine solche Funktion zur Verfügung. Der Ansatz galt daher als problematisch.^[69]Dies änderte sich jedoch rasch, nachdem mit dem Modell von OHLSON (1995) eine Möglichkeit zur Verfügung stand, auf einer theoretischen Basis den Wert einer Aktie durch Größen der Rechnungslegung zu erklären.

Bevor jedoch näher auf die Modellierung eingegangen wird, sei zunächst noch das technische bzw. statistische Hilfsmittel erläutert, dessen sich Bewertungsrelevanzstudien regelmäßig bedienen.

2.3 Die Regressionsanalyse als technische Basis

Die Regressionsanalyse ist das klassische Verfahren der Ökonometrie zur Analyse von Zusammenhängen zwischen zwei oder mehreren Variablen. Es wird dabei davon ausgegangen, dass eine zu erklärende,abhängige Variable(Regressand) durch die erklärende(n),unabhängige(n) Variable(n)(Regressor(en)) erklärt werden kann.^[70]Die Einordnung der Variablen in abhängig oder unabhängig kann dabei nur aufgrund inhaltlicher Überlegungen erfolgen. Des Weiteren ist zur sinnvollen Interpretation der Ergebnisse ein plausibler, sachlogischer Zusammenhang zwischen den Variablen erforderlich.^[71]

Zur Messung des Zusammenhangs sind so genannteRegressionsmodellenotwendig, welche die Variablen in einen funktionalen Zusammenhang bringen. Sie lassen sich nach zwei Kriterien unterscheiden. Zum einen nach der Anzahl der unabhängigen Variablen: Bei einer unabhängigen Variablen spricht man von einem einfachen, bei mehreren unabhängigen Variablen von einem multiplen Regressionsmodell. Die folgenden Erläuterungen gehen von einem multiplen Modell aus, da das einfache Modell einen Sonderfall des multiplen darstellt und somit die Ausführungen für beide Varianten gelten.^[72]Zum anderen kann nach der Art des funktionalen Zusammenhanges unterschieden werden: Man differenziert zwischen einem linearen und einem nicht-linearen Regressionsmodell.^[73]Nicht-lineare Regressionsmodelle werden in Bewertungsrelevanzstudien nur in seltenen Fällen verwendet.^[74]Dominierend sind hier die linearen Regressionsmodelle, wovon auch im Folgenden ausgegangen wird. SCHEER (1999) begründet diese Linearität für Bewertungsrelevanzuntersuchungen intuitiv, indem er behauptet, dass ein um eine Geldeinheit erhöhtes Einkommen und damit auch Eigenkapital den Wert des Unternehmens im gleichen Ausmaß steigert, sofern man zeitliche Aspekte vernachlässigt.^[75]

Für das allgemeine Modell einerlinearen multiplen Regressiongilt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten^[76](1)

Die abhängige Variableyiergibt sich also für die Beobachtungiaus einer Linearkombination der Regressionskonstanteb0, den mit den Regressionskoeffizientenbjgewichteten unabhängigen Variablenxjiund dem Residuumei.

Aufgabe der Regression ist es nun, bei beobachtbaren Ausprägungen vonyiund gegebenen Werten vonxjidie Regressionskonstanteb0 und die Regressionskoeffizientenbjso zuschätzen, dass sich für die rechte Seite der Gleichung (ohne Residuum) insgesamt ein Wert Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten ergibt, deryi„möglichst nahe“ kommt.^[77]Die Differenz zwischenyiund Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten, die im Übrigen positiv wie negativ sein kann, wird dann erfasst durch das ResiduumAbbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten.

Für

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten (2)

gilt somit, dass

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten bzw. (3)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten^[78](4)

Das Residuum stellt also den Bestandteil der abhängigen Variablen dar, der nicht durch die unabhängigen Variablen erklärbar ist. Es gilt: Je geringer der betragsmäßige Wert des Residuums, umso besser ist der funktionale Zusammenhang zwischen der abhängigen und den unabhängigen Variablen. Von einer anderen Seite betrachtet werden also bei einer Regression die Regressionskoeffizienten so geschätzt, dass das Residuum minimiert wird.^[79]

Damit ein Regressionsmodell sinnvoll eingesetzt bzw. die Ergebnisse sinnvoll interpretiert werden können, müssen die Residuen und die unabhängigen Variablen des Modells einigeAnnahmenerfüllen. So müssen die Residuen normalverteilt sein, mit einem Erwartungswert von Null sowie homoskedastischen Varianzen. Des Weiteren dürfen die Residuen keine Autokorrelation aufweisen und die unabhängigen Variablen keine Multikollinearität. Eine ausführliche Erläuterung dieser Annahmen sowie zugehöriger Tests erfolgt in Kapitel 4.3.

Zur Beurteilung der Güte eines Regressionsmodells kann das so genannteBestimmtheitsmaß R² herangezogen werden. Es soll die Frage beantworten, ob die empirisch beobachtbaren Ausprägungen durch das Regressionsmodell weitgehend oder zumindest zufriedenstellend erklärt werden können. Das Bestimmheitsmaß beschreibt den Anteil der Varianz der abhängigen Variablen, der durch die Varianzen der unabhängigen Variablen erklärt werden kann. Der Erklärungsbeitrag wird durch einen Wert zwischen Null und Eins ausgedrückt. Je näherR² bei Eins liegt, desto besser erklärt das Modell die beobachtbaren Ausprägungen.^[80]DasR² hat jedoch den Nachteil, dass es durch Hinzunahme einer unabhängigen Variablen losgelöst von deren Erklärungsgehalt immer steigt, so dass einR² von 0,9 mit zwei unabhängigen Variablen anders einzuschätzen ist als einR² von 0,9, das man bei Verwendung von zehn unabhängigen Variablen erhält. Abhilfe schafft hier das so genannte adjustierteR², bei dem diejenigen erklärten Varianzanteile, die durch die Verwendung mehrerer unabhängiger Variablen „erkauft“ werden, unberücksichtigt bleiben, so dass das adjustierteR² nur steigt, wenn die hinzugefügte Variable einen wirklichen Erklärungsgehalt hat. Demnach kann das adjustierteR² auch sinken und gegebenenfalls sogar negative Werte annehmen. Da das adjustierteR² im Gegensatz zum nicht-adjustiertenR² des Weiteren unabhängig von der Anzahl der Beobachtungen ist, wird in der vorliegenden Untersuchung ausschließlich das adjustierteR² betrachtet.^[81]

Das Bestimmtheitsmaß erfasst alle einzelnen Erklärungsbeiträge der unabhängigen Variablen und zusätzlich auch den gemeinsamen Erklärungsbeitrag.^[82]Manche Fragestellungen zielen jedoch explizit auf die Erklärungsbeiträge einzelner unabhängiger Variablen im Modell ab. Dies kann durch eine Analyse des zu den unabhängigen Variablen zugehörigenRegressionskoeffizientenüberprüft werden. Ist dieser signifikant von Null verschieden auf einem akzeptierten Signifikanzniveau, folgt daraus, dass diese unabhängige Variable einen Beitrag zur Erklärung der abhängigen Variablen leistet. Allerdings darf beim Vergleich der Regressionskoeffizienten in einem Modell nicht von der absoluten Höhe auf die Höhe des Erklärungsbeitrags rückgeschlossen werden, denn die Größe der Regressionskoeffizienten ist auch abhängig von den relativen Größenordnungen der zugehörigen unabhängigen Variablen.^[83]

Nachdem nun die Grundzüge der Regressionsanalyse dargestellt worden sind, wird im Folgenden die Herleitung eines theoretisch fundierten Regressionsmodells aufgezeigt, mit dessen Hilfe die Bewertungsrelevanz des Einkommens ermittelt werden kann.

2.4 Die Modellierung

2.4.1 Theoretische Fundierung

2.4.1.1 Ausgangslage

Damit der Zusammenhang zwischen Aktienpreis und Rechnungslegungsgrößen sinnvoll untersucht werden kann, benötigt man ein theoretisch geschlossenes Modell, in dem solch ein Zusammenhang enthalten ist. Manche(Aktien-) Bewertungsmodelleerfüllen diese Bedingung und eignen sich daher als Basis zur Ableitung von Regressionsmodellen, die dem Untersuchungszweck entsprechen. Häufig werden jedoch auch so genannteAd-hoc-(Regressions-) Modelleverwendet, in denen die Variablen nur aufgrund inhaltlicher Überlegungen in einen funktionalen Zusammenhang gebracht werden. Dort besteht dann das Risiko, die Ergebnisse nicht sinnvoll interpretieren zu können.^[84]Es wäre zum Beispiel möglich, sich einige Rechnungslegungsgrößen herauszusuchen, die im betrachteten Zeitraum mit dem Aktienpreis (zufällig) stark korrelieren, und zwischen ihnen eine inhaltliche Verbindung aufzubauen. Dann wäre für diesen Zeitraum zwar praktisch Bewertungsrelevanz gegeben, man könnte aber ohne zugrundeliegenden theoretischen Rahmen nicht entscheiden, ob sich diese Ergebnisse verallgemeinern lassen.^[85]

Problematisch gestaltet sich in diesem Kontext häufig die Identifizierung des in einer Studie verwendeten Modells, da ad-hoc entwickelte Regressionsmodelle häufig in ihrer Form denen ähneln, die auf Bewertungsmodellen basieren.^[86]Unterscheidungskriterium könnte hier die vorliegende oder fehlende Bezugnahme der Studie auf ein konkretes Bewertungsmodell sein.^[87]

Als Grundmodell der fundamentalen Aktienbewertung^[88]gilt das auf WILLIAMS (1938) zurückgehendeDividendendiskontierungsmodell. Formal kann es dargestellt werden durch:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten(5)

r= Zinssatz der risikofreien Anlage.^[89]

Somit entspricht die Summe der Marktwerte der ausgegebenen Aktien des Unternehmens, also der Marktwert des Eigenkapitals, dem diskontierten Erwartungswert der zukünftig mit diesen Aktien verbundenen Zahlungen an die Eigenkapitalgeber. Zu diesen Zahlungen gehören nicht nur – wie der Name des Modells andeutet – die originären Dividendenzahlungen, sondern auch alle anderen mit den Aktien verbunden Eigenkapitaltransferzahlungen, wie beispielsweise Bonuszahlungen oder Erlöse aus Bezugsrechtsverkäufen.^[90]Das Dividendendiskontierungsmodell gilt als theoretisch einwandfrei und wird daher häufig alsReferenzmodellfür die Aktienbewertung bezeichnet. Praktisch birgt es jedoch einige Nachteile. So kommt es zum Beispiel aufgrund von auf der Hauptversammlung beschlossenen Thesaurierungsmaßnahmen oder aufgrund von gesetzlichen bzw. satzungsmäßigen Forderungen nach Rücklagenbildung regelmäßig nicht zur, für das Modell aber notwendigen, Vollausschüttung des Einkommens in Form von Dividenden.^[91]Ein weiterer bedeutender praktischer Nachteil ist die notwendige Prognose des unendlichen Stroms der Eigenkapitaltransferzahlungen.

Es sind also alternative Bewertungsmodelle zu betrachten, die dann daran gemessen werden können, inwiefern sie mit dem Dividendendiskontierungsmodell als Referenzmodell in Einklang stehen. Eine Möglichkeit zur Entwicklung eines alternativen Modells ist es, die VariableZdurch andere Größen aus der Rechnungslegung zu ersetzen, die mitZin einem theoretischen Zusammenhang stehen. Ein solcher Ansatz wird im folgenden Kapitel beschrieben.

2.4.1.2 Das Modell von Ohlson

Im Folgenden wird das Modell von OHLSON (1995) dargestellt.^[92]Dazu wird zunächst die Basis des Ohlson-Modells – das Residualeinkommensmodell – hergeleitet, bei dem als Erfolgsmaß, anstelle der Eigenkapitaltransferzahlungen des Dividendendiskontierungsmodells, dasResidualeinkommenXRverwendet wird.^[93]Letzteres ist definiert durch

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten (6)

mitAbbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten= Residualeinkommen zwischen den Zeitpunktent-1 undt, also als das PeriodeneinkommenXt, das über die Verzinsung des Buchwerts des EigenkapitalsEKt-1 zu Beginn der Periode mit dem risikofreien Zinsrhinausgeht.

Eine zentrale Annahme des Modells ist die Erfüllung der so genanntenclean-surplus-relation:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten. (7)

Demnach darf die Veränderung des Buchwerts des EigenkapitalsEKt-EKt-1 in der Periodet-1 bistnur auf das EinkommenXtund die EigenkapitaltransfersZt(Kapitalerhöhungen mit negativem, Ausschüttungen mit positivem Wert fürZt) zurückzuführen sein. Es muss also einevollständige Einkommensermittlungvorliegen,^[94]so dass in der Folge die (Gewinn-) Rücklagen des Unternehmens (surplus) „sauber“ (clean) ermittelt werden.

Setzt man nun Gleichung (6) und (7) in das Dividendendiskontierungsmodell (5) ein, erhält man schließlich dasResidualeinkommensmodell:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten.^[95](8)

Der Marktwert des EigenkapitalsVtergibt sich demnach als Summe aus dem Buchwert des Eigenkapitals und den zukünftigen, auf den Bewertungszeitpunkt diskontierten Residualeinkommen. An diesem Punkt erkennt man bereits eine, im Vergleich zum Dividendendiskontierungsmodell, potenziell bessere Eignung dieses Modells, den Zusammenhang zwischen dem Marktwert des Eigenkapitals und Größen aus der Rechnungslegung darzustellen, denn der Marktwert wird hier durch zwei Kerngrößen der Rechnungslegung erklärt. Bei konsistenter Anwendung weist das Modell dabei die gleichen Ergebnisse wie das Dividendendiskontierungsmodell auf.^[96]

Es verbleibt aber das Prognoseproblem: Zwar müssen nicht mehr die Eigenkapitaltransferzahlungen prognostiziert werden, dafür aber die zukünftigen Residualeinkommen.^[97]Ohlson löst dies durch die so genanntelineare Informationsdynamik, bei der unterstellt wird, dass die Residualeinkommen einem (umνtmodifizierten) linearen autoregressiven Prozess erster Ordnung der Form

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten und (9)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten (10)

folgen, unter den Bedingungen, dass Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten und Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten,

mitω= Beständigkeitsparameter des Residualeinkommens,

γ= Beständigkeitsparameter der „anderen Informationen“ und

νt = „andere Informationen“, die nicht im Residualeinkommen und der
Rechnungslegung zum Zeitpunkt t enthalten sind.^[98]

Da bei einem autoregressiven Prozess eine Variable auf sich selbst regressiert wird, wird in Gleichung (9) also angenommen, dass das Residualeinkommen der Periodetbist+1 zum Teil durch die Ausprägung des Residualeinkommens der Periodet-1 bisterklärt werden kann. Einen weiteren Erklärungsbeitrag für das Residualeinkommen zwischen den Zeitpunktentundt+1 leistet die Variableνt. Diese so genannten „anderen Informationen“ enthalten bekannte, bewertungsrelevante Informationen, die aber noch nicht vom Residualeinkommen und der Rechnungslegung zum Zeitpunkttreflektiert werden.^[99]Sie gehen mit der Verzögerung von einer Periode in das Residualeinkommen ein. Die Modellierung impliziert dabei, dass die Realisationen vonvtdie Rechnungslegung nicht umgehen können.^[100]Durch die konstanten Parameterωundγwird die Beständigkeit der zugehörigen Größen, also des Residualeinkommens bzw. der „anderen Informationen“, ausgedrückt. Sie zeigen damit an, welcher Teil der jeweiligen zugehörigen Größe in der Folgeperiode aufrechterhalten werden kann. Es gilt: Je näherωundγan Eins sind, desto beständiger sind das Residualeinkommen bzw. die „anderen Informationen“.Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten und Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten stellen Residuen dar.

Kombiniert man das Residualeinkommensmodell (8) mit den von Ohlson angenommen autoregressiven Prozessen [(9),(10)] und ersetzt man das Residualeinkommen Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten gemäß Gleichung (6) durch Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten, erhält man, unter weiterer Beachtung der clean-surplus-relation (7), das folgende lineare Bewertungsmodell, welches als die theoretische Basis vieler empirischer Preismodelle gilt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten,Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten (11)

wobei Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten, Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten und Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten.^[101]

Es ist also jetzt möglich, den Wert einer Aktie durch diebeobachtbarenRechnungslegungsgrößenEigenkapitalbuchwertEKt, EinkommenXtund EigenkapitaltransferzahlungenZtzu beschreiben;^[102]vtkann dabei als eine Art Residuum betrachtet werden, welches die bewertungsrelevanten Informationen enthält, die zwar noch nicht in der Rechnungslegung abgebildet werden, sich zukünftig aber dort niederschlagen werden.^[103]

Gleichung (11) lässt sich auch zur theoretischen Basis von Renditemodellen umformen. Dazu sei zunächst erklärt, was unter einerRenditebzw. einerAktienrenditeverstanden wird: Die Rendite einer Aktie drückt im Allgemeinen das Verhältnis des (positiven oder negativen) Erfolges der Anlage in diese Aktie im betrachteten Zeitraum (Zähler) zum investierten Kapital zu Beginn der Periode (Nenner) aus. Der Erfolg ergibt sich dabei nicht nur aus der Veränderung des Aktienwerts in der betrachteten Periode, sondern zusätzlich müssen noch alle dem Eigenkapitalgeber zugeflossenen ZahlungenZt, wie beispielsweise Dividendenzahlungen oder Bezugsrechtsverkaufserlöse berücksichtigt werden.^[104]Formal lässt sich dies wie folgt darstellen:

[...]

^[1]Vgl. Dumontier, P./Raffournier, B. (2002), S. 119. Seit diesen beiden Studien sind bereits mehr als 1000 Artikel in den führenden Fachzeitschriften der internationalen Rechnungslegungsforschung zu diesem Thema veröffentlicht worden. Vgl. Kothari, S.P. (2001), S. 106.

^[2]Vgl. Mölls, S.H./Strauß, M. (2007), S. 956.

^[3]Vgl. Beaver, W.H. (2002), S. 459.

^[4]Vgl. Auer, K.V. (1999), S. 171.

^[5]Vgl. Baetge, J./Hömberg, R. (1981), S. 658.

^[6]Vgl. Ketteniß, H. (2008), S. 18f. und S. 25f.

^[7]Im Laufe dieses Kapitels wird gezeigt, dass sich die Bezeichnungen für das Einkommen nicht nur in verschiedenen Rechnungslegungssystemen unterscheiden, sondern dass sie sich auch im Zeitablauf innerhalb eines Rechnungslegungssystems ändern können.

^[8]Vgl. Gaber, C. (2005), S. 280.

^[9]Vgl. Holzer, H.P./Ernst, C. (1999), S. 355.

^[10]Vgl. Gaber, C. (2005), S. 282.

^[11]Vgl. Baetge, J. (1998), S. 344f. Die Bezeichnung „einkommensneutral“ weist darauf hin, dass diese Aufwendungen und Erträge auf dem Weg ins Eigenkapital die Einkommensrechnung und damit das Einkommen umgehen.

^[12]Die IFRS bestehen gemäß IAS 1.11 (überarbeitet 2003) aus den International Financial Reporting Standards, den International Accounting Standards (IAS) und den Interpretationen dieser Standards. Des Weiteren regelt IAS 1.11 (überarbeitet 2003), dass die IAS unter den Oberbegriff der IFRS fallen. In dieser Arbeit wird ebenso verfahren, es sei denn, konkrete IAS werden angesprochen.

^[13]Vgl. IFRS-Rahmenkonzept 69-70.

^[14]Für eine tabellarische Aufführung dieser Regelungen siehe Anhang 1.

^[15]Vgl. IFRS-RK 1.

^[16]Vgl. Barker, R. (2004), S. 158ff. ZEFF (2002) zeigt mehrere Beispiele erfolgreich durchgeführter Einflussnahmen von Lobbyisten auf die Entwicklung von Rechnungslegungsstandards auf. Dies ist für die auf die U.S.-amerikanische Rechnungslegung bezogenen Beispiele möglich, da in den USA politisches Lobbying weitgehend öffentlich nachvollziehbar ist. Vgl. Wagenhofer, A./Ewert, R. (2003), S. 30.

^[17]Vgl. IFRS-RK 2.

^[18]Ein Beispiel für eine praktizierte vollständige Einkommensermittlung bietet der Einzelabschluss nach deutschem Handelsrecht. Vgl. Gaber, C. (2005), S. 279, Fn. 3.

^[19]Im Jahresabschluss ist es nicht zweckmäßig alle einkommensneutralen Verrechnungen einzeln auszuweisen. Es sind vielmehr aggregierte Informationen anzugeben. Eine Aggregation ist jedoch immer mit Informationsverlusten verbunden; dementsprechend würde eine Aggregation aller einkommensneutralen Verrechnungen große Informationsverluste mit sich bringen. Eine Zwischenlösung soll dem entgegenwirken. Die einzelnen einkommensneutralen Verrechnungen werden entsprechend der Sachverhalte, die ihnen zugrunde liegen, und/oder den Standards, in denen die Regelungen für diese Sachverhalte festgelegt sind, gruppiert und dann aggregiert ausgewiesen; so zum Beispiel die einkommensneutralen Verrechnungen im Rahmen der Fremdwährungsumrechnung nach IAS 21. Der Begriff „Komponente“ wurde gewählt, da diese Sachverhalte einen (größeren) Teil der gesamten einkommensneutralen Verrechnungen ausmachen.

^[20]Vgl. IAS 1.96 (b) (überarbeitet 2003). Die Überarbeitung des IAS 1 von 2003 ist noch gültig, weil die überarbeitete Version von 2007 noch nicht in europäisches Recht übernommen wurde. Dazu ist ein erfolgreiches Durchlaufen des so genannten Komitologieverfahrens erforderlich. Vgl. dazu zum Beispiel Coenenberg, A.G. (2005), S. 23f.

^[21]Vgl. IAS 1.96 (b) (überarbeitet 2003).

^[22]Das Gemeinschaftsprojekt ist daher auch Gegenstand des „Memorandum of Understanding“, welches einen gemeinsamen Fahrplan der Standardsetzer hin zur Konvergenz der beiden Rechnungslegungssysteme skizziert. Vgl. IASB/FASB (2006), S. 3 und IASB (2008). Der FASB ist der U.S.-amerikanische Standardsetzer. Die Abkürzung steht für Financial Accounting Standards Board.

^[23]Vgl. IAS 1.81 (überarbeitet 2007). Eine Definition und Auflistung der Komponenten des other comprehensive income ist in IAS 1.7 (überarbeitet 2007) zu finden.

^[24]Vgl. IAS 1.106 (überarbeitet 2007).

^[25]Vgl. IAS 1.7 (überarbeitet 2007).

^[26]Vgl. zum Beispiel SFAS 130.1.

^[27]Vgl. Lindemann, J. (2006), S. 969.

^[28]Vgl. Möller, H.P./Hüfner, B. (2002a), S. 412ff. sowie Vorstius, S. (2004), S. 121ff.

^[29]Vgl. Möller, H.P./Hüfner, B. (2002b), Sp. 356.

^[30]Littleton, A.C. (1940), S. 34.

^[31]Vgl. IASB (2008).

^[32]Der bisherige Höhepunkt dieser Diskussion ist vermutlich in dem Artikel von HOLTHAUSEN/WATTS (2001) und der Antwort auf diesen Artikel von BARTH/BEAVER/LANDSMAN (2001) zu sehen, wobei letztere Befürworter des Nutzens der Bewertungsrelevanzforschung für das Standardsetzen sind.

^[33]Vgl. Barth, M.E./Beaver, W.H./Landsman W.R. (2001), S. 87f.

^[34]Vgl. Barth, M.E./Beaver, W.H./Landsman W.R. (2001), S. 80. Relevanz und Verlässlichkeit sind im Rahmenkonzept der IFRS verankert. Vgl. IFRS-RK 26-38.

^[35]Vgl. Wagenhofer, A./Ewert, R. (2003), S. 120.

^[36]Vgl. Barth, M.E. (2000), S. 16.

^[37]Vgl. Wagenhofer, A./Ewert, R. (2003), S. 120.

^[38]Vgl. Wagenhofer, A./Ewert, R. (2003), S. 5.

^[39]Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 8.

^[40]Vgl. Coenenberg, A.G. (2005), S. 1225.

^[41]Vgl. Pellens, B./Fülbier, R.U./Gassen, J. (2006), S. 4.

^[42]Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 13.

^[43]Vgl. Lo, K./Lys, T. (2000a), S. 1ff.

^[44]In der U.S.-amerikanischen Literatur erfolgt eine ähnliche Abgrenzung der Messkonzepte. LO/LYS (2000a) unterscheiden zwischen den Konzepteninformation content,valuation relevanceundvalue relevance. Das information content-Konzept, zurückgehend auf BEAVER (1968) und das valuation relevance-Konzept, zurückgehend auf BALL/BROWN (1968), sind der Entscheidungsrelevanz zuzuordnen; das value relevance-Konzept hingegen der Bewertungsrelevanz nach MÖLLER/HÜFNER (2002a). Es besteht demnach eine Verwechslungsgefahr, denn die Bewertungsrelevanz gemäß MÖLLER/HÜFNER (2002a) entspricht im Wesentlichen der value relevance gemäß LO/LYS (2000a) und nicht der valuation relevance, obwohl dies eigentlich die naheliegendere Übersetzung wäre. Vgl. Lindemann, J. (2006), S. 971. Einige deutsche Publikationen greifen jedoch direkt auf die Konzepte nach LO/LYS (2000a) zurück und ordnen sie bei der Übersetzung nicht – wie zuvor erläutert – den „deutschen“ Konzepten nach MÖLLER/HÜFNER (2002a) zu. In diesen Studien wird value relevance mit Wertrelevanz und valuation relevance – entgegen der obigen Zuordnung – mit Bewertungsrelevanz übersetzt. Vgl. zum Beispiel Vorstius, S. (2004), S. 121ff. und Lindemann (2004), S. 107ff. Demzufolge muss ein genauerer Blick in die jeweilige Studie entscheiden, welches Messkonzept verwendet wird.

^[45]Vgl. Möller H.P./Hüfner, B. (2002b), Sp. 354f.

^[46]Das mit den Ereignisstudien untersuchte Ereignis ist nicht mit den zu prognostizierenden Ereignissen im Rahmen der Prognoserelevanz zu verwechseln. Inhaltlich könnten sie zwar identisch sein, jedoch wird das Ereignis bei Ereignisstudien ex-post und bei Prognoserelevanzuntersuchungen ex-ante betrachtet.

^[47]Vgl. Lindemann, J. (2006), S. 970.

^[48]Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 22.

^[49]Vgl. Möller, H.P./Hüfner, B. (2002b), Sp. 354.

^[50]Die Notwendigkeit einer theoretischen Fundierung dieses Zusammenhangs wird in Kapitel 2.4.1.1 erläutert.

^[51]Vgl. Coenenberg, A.G. (2005), S. 1235ff.

^[52]Vgl. Beaver, W.H. (2002), S. 460f.

^[53]Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 22ff.

^[54]Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 24.

^[55]Vgl. Barth, M.E./Beaver, W.H./Landsman, W.R. (2001), S. 80.

^[56]Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 24.

^[57]Vgl. Möller, H.P./Hüfner, B. (2002a), S. 415 sowie Kapitel 2.4.1.2.

^[58]Auf die Messkonzepte Prognoserelevanz und Entscheidungsrelevanz wird im Verlauf der Arbeit nicht mehr eingegangen. Ein Überblick über Studien, die unter Verwendung dieser Messkonzepte die „deutsche“ Rechnungslegung am deutschen Aktienmarkt untersuchen, findet sich in Möller, H.P./Hüfner, B. (2002a), S. 432-443.

^[59]Vgl. Wagenhofer, A./Ewert, R. (2003), S. 121.

^[60]Vgl. Fn. 44 sowie Barth, M.E./Beaver, W.H./Landsman, W.R. (2001), S. 79.

^[61]Vgl. Möller, H.P./Hüfner, B. (2002a), S. 415. Zu einer Darstellung des Ohlson-Modells und zur Erläuterung der Bedeutung für die Bewertungsrelevanzforschung vgl. Kapitel 2.4.1.

^[62]Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 21ff. Um den Lesefluss zu vereinfachen, wird im Folgenden auf den steten Hinweis verzichtet, dass der Zusammenhang auch mit Aktienrenditen untersucht werden kann.

^[63]Vgl. Dumontier, P./Raffournier, B. (2002), S. 128.

^[64]Vgl. Lindemann, J. (2006), S. 972.

^[65]Bewertungsrelevanzstudien werden daher auch häufig so genannten Assoziationsstudien zugeordnet. Für alternative Zuordnungen vgl. Auer, K.V. (1999), S. 197ff. oder Coenenberg, A.G. (2005), S. 1232ff. Die Beziehung zwischen Bewertungsrelevanzstudien und Assoziationsstudien ist in der Literatur jedoch nicht einheitlich geregelt. Auf der einen Seite heißt es, es wäre das Ziel von Assoziationsstudien, die Bewertungsrelevanz von Rechnungslegungsgrößen zu bestimmen (vgl. Mölls, S.H./Strauß, M. (2007), S. 957), andererseits wird gesagt, dass auch andere Messkonzepte den Assoziationsstudien zugrunde liegen könnten (vgl. Lindemann, J. (2004), S. 117). Es scheint daher schwierig zu entscheiden, wo die Assoziationsstudie aufhört und wo die Bewertungsrelevanzstudie anfängt. Aus diesem Grunde wird auf diese Zuordnung verzichtet und die Methodik von Bewertungsrelevanzuntersuchungen direkt erläutert.

^[66]Vgl. Dumontier, P./Raffournier, B. (2002), S. 140.

^[67]Vgl. Easton, P.D. (1999), S. 400f.

^[68]Vgl. Beaver, W.H. (2002), S. 460. Beaver bezeichnet die „delayed recognition“ sogar als natürliche Implikation aus der Nutzung von Rechnungslegungsstandards.

^[69]Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 21.

^[70]Auf die Verwendung zweier abhängiger Variablen (multivariate Regression) wird hier nicht näher eingegangen.

^[71]Vgl. Scheer, F. (1999), S. 163.

^[72]Vgl. Poddig, T./Dichtl, H./Petersmeier, K. (2000), S. 203.

^[73]Vgl. Fahrmeir, L. et al. (2004), S. 475ff.

^[74]Für eine beispielhafte Verwendung eines nicht-linearen Regressionsmodells in einer Untersuchung der Bewertungsrelevanz einkommensneutraler Verrechnungskomponenten vgl. Brimble, M./Hodgson, A. (2005), S. 13ff.

^[75]Vgl. Scheer, F. (1999), S. 163f.

^[76]Bei dem Modell der linearen multiplen Regression in Gleichung (1) handelt es sich um ein Modell für Querschnittsdaten. Die Regression wird für verschiedene Untersuchungsobjekte zum gleichen Zeitpunkt durchgeführt. Davon zu unterscheiden sind Längsschnittregressionen, die versuchen die abhängige Variable für eine Beobachtung, wie zum Beispiel für ein Unternehmen, zu verschiedenen Zeitpunkten durch ein oder mehrere unabhängige Variablen zu erklären. Für eine Regression von Längsschnittsdaten ist der Indexidurch den Indextzu ersetzen bzw. für eine Regression von Paneldaten, also einer Kombination von Längs- und Querschnittsdaten, ist der Indextzu ergänzen.

^[77]Ein mögliches Verfahren zur Schätzung der Regressionskonstante und der Regressionskoeffizienten ist die Methode der kleinsten Quadrate. Vgl. Poddig, T./Dichtl, H./Petersmeier, K. (2000), S. 211ff. Die geschätzten Größen werden mit einem Dach markiert.

^[78]Vgl. Poddig, T./Dichtl, H./Petersmeier, K. (2000), S. 240.

^[79]Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 26f.

^[80]Vgl. Poddig, T./Dichtl, H./Petersmeier, K. (2000), S. 240ff.

^[81]Zur Berechnung des adjustiertenR² vgl. zum Beispiel Von Auer, L. (2005), S. 258.

^[82]Vgl. Vorstius, S. (2004), S. 162. Für eine grafische Veranschaulichung vgl. Von Auer, L. (2005), S. 167.

^[83]Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 31ff.

^[84]Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 75.

^[85]Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 75.

^[86]Vgl. Vorstius, S. (2004), S. 141.

^[87]Für ein ähnliches Vorgehen vgl. Van Cauwenberge, P./De Beelde, I. (2007), S. 11ff.

^[88]Die fundamentale Aktienbewertung bzw. Aktienanalyse geht im Gegensatz zur technischen Aktienanalyse grundsätzlich davon aus, dass die Rechnungslegung bzw. Rechnungslegungsgrößen (Fundamentaldaten) relevant für die Bestimmung des Aktienwerts, also bewertungsrelevant sind. Vgl. Möller, H.P./Hüfner, B. (2002a), S. 406. Dabei wird wie bei dem in Kapitel 2.2 erläuterten Messkonzept der Bewertungsrelevanz nicht davon ausgegangen, dass ein direkter Zusammenhang zwischen beiden Seiten besteht, sondern dass das Verhalten der Marktteilnehmer das Bindeglied zwischen den Fundamentaldaten und dem Aktienwert bzw. Aktienpreis darstellt. Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 76.

^[89]Vgl. Miller, M.H./Modigliani, F. (1961), S. 419.

^[90]Diese Ungenauigkeit rührt aus der Übersetzung aus dem Englischen. Die englischsprachige Bezeichnung „Dividend discounting model“ ist mit Dividendendiskontierungsmodell eigentlich nicht adäquat besetzt, da der englische Begriff „dividend“ wesentlich weiter gefasst ist als der deutsche Begriff „Dividende“.

^[91]Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 76ff.

^[92]Bei der Darstellung des Ohlson-Modells werden im Folgenden die Basisannahmen des Modells, wesentliche Zwischenergebnisse und die Funktionen erläutert, aus denen schließlich die in der Bewertungsrelevanzforschung verwendeten Regressionsmodelle abgeleitet werden können. Für eine detailliertere Darstellung des Modells vgl. den Originalartikel Ohlson, J.A. (1995), S. 661ff.

^[93]In der Literatur wird das Residualeinkommensmodell häufig mit dem Ohlson-Modell gleichgesetzt. Vgl. Ota, K. (2001a), S. 5. Ohlson bezeichnet dies als unglücklich, denn das Residualeinkommensmodell ist auf die früheren Arbeiten von PREINREICH (1938), EDWARDS/BELL (1961) und PEASNELL (1981, 1982) zurückzuführen. Vgl. Ohlson, J.A. (2001), S. 118, Fn. 2. Ohlson wird jedoch die erfolgreiche „Wiederbelebung“ des Residualeinkommensmodells zugerechnet. Vgl. Kothari, S.P. (2001), S. 176.

^[94]Vgl. Kapitel 1.1. Dieser Aspekt ist der zentrale Punkt bei der Herleitung des Untersuchungsmodells dieser Studie. Vgl. Kapitel 2.4.2.2.

^[95]Vgl. Ohlson, J.A. (1995), S. 667.

^[96]Vgl. Zimmermann, J./Prokop, J. (2003), S. 135.

^[97]Vgl. Schloemer, M. (2003), S. 80.

^[98]Vgl. Ohlson, J.A. (1995), S. 667f.

^[99]Vgl. Ohlson, J.A. (1995), S. 668.

^[100]Vgl. Ohlson, J.A. (1995), S. 668.

^[101]Vgl. Ohlson, J.A. (1995), S. 669ff. Für eine ausführliche Herleitung dieser Gleichung gemäß den angegebenen Schritten vgl. Ota, K. (2001a), S. 26ff.

^[102]Vor Ohlson existierten fast keinerlei Einblicke in einen theoretischen Zusammenhang von Rechnungslegungsgrößen und Aktienpreisen. Vgl. Brief, R.P./Peasnell, K.V. (1996), S. xx.

^[103]Vgl. Ohlson, J.A. (1995), S. 668 und Scheer, F. (1999), S. 155.

^[104]Bei der hier betrachteten theoretischen Rendite sind, im Gegensatz zur Marktrendite, keine Bereinigungen um Kapitalmaßnahmen während des Betrachtungszeitraums vorzunehmen, da der Marktwert des Eigenkapitals diese Maßnahmen bereits berücksichtigt.

^[104]Bei der hier betrachteten theoretischen Rendite sind, im Gegensatz zur Marktrendite, keine Bereinigungen um Kapitalmaßnahmen während des Betrachtungszeitraums vorzunehmen, da der Marktwert des Eigenkapitals diese Maßnahmen bereits berücksichtigt.