Determinanten der Kapitalstruktur

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Theorien zur Wahl der Kapitalstruktur
2.1. Trade-Off-Theorie
2.1.1. Statische Trade-Off-Theorie
2.1.2. Dynamische Trade-Off-Theorie
2.2. Agency-Theorie
2.3. Pecking-Order-Theorie
2.4. Market-Timing-Theorie

3. Methodische Aspekte
3.1. Verschuldungsgraddefinition
3.2. Paneldaten
3.3. Dynamische Modelle
3.4. Endogenität
3.5. Datengrundlage
3.5.1. Unvollständigkeit
3.5.2. Survivorship-Bias
3.5.3. Ausreißer

4. Determinanten der Kapitalstruktur
4.1. Unternehmensspezifische Variablen
4.1.1. Wachstum
4.1.2. Materielles Vermögen
4.1.3. Profitabilität
4.1.4. Unternehmensgröße
4.1.5. Aktionärsstruktur
4.2. Institutionelle Rahmenbedingungen
4.2.1. Externe Corporate Governance Mechanismen
4.2.2. Steuern
4.3. Weitere Determinanten
4.3.1. Verschuldungsgrad der Industrie
4.3.2. Erwartete Inflation
4.3.3. Exogene Schocks

5. Kritische Betrachtung der Ergebnisse

6. Zusammenfassung und Ausblick

Anhang
Tabelle 1: Übersicht ausgewählter Studien der Kapitalstruktur
Tabelle 2: Empirische Ergebnisse zu unternehmensspezifischen Variablen
Tabelle 3: Empirische Ergebnisse zu institutionellen Rahmenbedingungen

Literaturverzeichnis

Ehrenwörtliche Erklärung

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

Die Frage, welche Determinanten die Kapitalstruktur von Unternehmen bestimmen und ob ein optimaler Verschuldungsgrad existiert, ist ein zentraler Gegenstand der heutigen Corporate Finance Forschung.^[1] Seit über 50 Jahren entwickeln Wissenschaftler Ansätze zur Erklärung von Finanzierungsentscheidungen von Unternehmen. Der Beweis der Irrelevanz der Finanzierung von Modigliani und Miller (1958) bildet die Grundlagen der modernen Kapitalstrukturforschung.

Modigliani und Miller (1958) setzen in ihrer Arbeit einen vollkommenen Kapitalmarkt ohne finanzierungsabhängige Steuern und Insolvenzkosten voraus, auf dem Unternehmen und Investoren (Privatpersonen) agieren. Unter den Modellannahmen kann formal gezeigt werden, dass der Marktwert von Firmen unabhängig von ihrer Kapitalstruktur ist.^[2] Falls Marktwertunterschiede zwischen unterschiedlich finanzierten Unternehmen gleicher Risikogruppen auftreten, werden diese durch Arbitragemechanismen wieder ausgeglichen. Ferner ergeben sich die durchschnittlichen Kapitalkosten eines Unternehmens als konstant und ebenfalls kapitalstrukturunabhängig.^[3] Unter diesen Bedingungen wäre die Erforschung der Determinanten der Kapitalstruktur müßig, da diese keinen Einfluss auf reale Größen hätte.^[4] In der Literatur wird der Beitrag von Modigliani und Miller (1958) allerdings darin gesehen, dass sich aus ihrer Studie auch Hinweise darauf ableiten lassen, wann die Kapitalstruktur von Bedeutung wäre.^[5]

Nach der Aufstellung der These über die Irrelevanz der Finanzierung wird in einer Vielzahl von Arbeiten der Einfluss potentieller Determinanten der Kapitalstruktur kontrovers diskutiert. Von den verschiedenen Theorien zur Wahl der Finanzierung lassen sich widersprüchliche Vorhersagen für die einzelnen Variablen ableiten. Während z. B. laut der Trade-Off-Theorie die optimale Verschuldung durch die Abwägung steuerlicher Vorteilhaftigkeit und Insolvenzkosten zustande kommt, existiert nach der Präferenzordnung der Pecking-Order-Theorie kein optimales Leverage-Niveau. Auch die empirischen Ergebnisse bzgl. einzelner Bestimmungsfaktoren unterscheiden sich im Hinblick auf ermittelte Signifikanz und Vorzeichenrichtung. Dennoch haben sich einige generalisierte Erkenntnisse etabliert, über die weitgehender Konsens in der wissenschaftlichen Literatur herrscht.^[6]

Die Zielsetzung dieser Arbeit ist, einen Überblick über die Kapitalstrukturliteratur sowohl aus theoretischer, als auch aus empirischer Sicht zu geben, sowie die dargestellten Ergebnisse kritisch zu betrachten. Die Arbeit ist wie folgt gegliedert: Im zweiten Kapitel wird die theoretische Kapitalstrukturforschung behandelt. Es werden vier der bedeutendsten Theorien zur Wahl der Kapitalstruktur vorgestellt – Trade-Off-Theorie, Agency-Theorie, Pecking-Order-Theorie und Market-Timing-Theorie.^[7] Es werden auch die grundlegenden Beiträge aus der jeweiligen Theorierichtung erläutert. Das dritte Kapitel beschreibt wesentliche methodische Aspekte in Bezug auf die empirische Determinantenforschung. Dabei wird insbesondere auf häufig auftretende ökonometrische Probleme eingegangen. Im vierten Kapitel werden wichtige Determinanten der Kapitalstruktur vorgestellt, aufgegliedert in die drei Kategorien unternehmensspezifische, institutionelle sowie weitere Variablen.^[8] Das erfolgt vor allem durch einen Überblick über den in der Literatur diskutierten Einfluss der einzelnen Bestimmungsfaktoren. Das fünfte Kapitel beinhaltet eine kritische Betrachtung der empirischen Forschungsergebnisse. Eine Zusammenfassung sowie ein Ausblick auf zukünftige Forschung sind Gegenstand des sechsten Kapitels.

2. Theorien zur Wahl der Kapitalstruktur

Nach der Veröffentlichung von Modigliani und Miller (1958) wird intensive Forschung auf dem Gebiet der theoretischen Grundlagen zur Wahl der Kapitalstruktur durchgeführt. Die meisten Arbeiten beschäftigen sich mit den Annahmen des Modigliani-Miller-Modells und untersuchen die Konsequenzen von deren Aufhebung. Die Berücksichtigung verschiedener Unzulänglichkeiten des Kapitalmarkts führt dabei zur Entwicklung unterschiedlicher Theorien zur Erklärung von Finanzierungsentscheidungen, welche im Folgenden näher beschrieben werden.

2.1. Trade-Off-Theorie

Nach der Trade-Off-Theorie kommt die Kapitalstruktur eines Unternehmens durch die Abwägung von Vor- und Nachteilen alternativer Finanzierungspläne zustande.^[9] Zwei Ansätze können im Rahmen dieser Theorie abgegrenzt werden – der statische und der dynamische.

2.1.1. Statische Trade-Off-Theorie

Die Grundlagen für die klassische Trade-Off-Theorie legen Modigliani und Miller selbst durch die Berücksichtigung des Steuervorteils der Fremdkapitalfinanzierung in ihrer Arbeit von 1963. Der Steuervorteil besteht darin, dass Zinsen auf das Fremdkapital – im Gegensatz zu Ausschüttungen an Eigenkapitalgeber – die steuerliche Bemessungsgrundlage einer Firma senken.^[10] Eine strenge Umsetzung dieser Theorie hätte zur Folge, dass Finanzierung ausschließlich durch Fremdkapital erfolgen würde. Solches Verhalten wird allerdings in der Realität nicht beobachtet, deshalb folgern die Autoren, dass auch andere Faktoren einen Einfluss auf Finanzierungsentscheidungen ausüben müssen.^[11]

Die Determinante, die in der Literatur als Ausgleich zum Steuervorteil gesehen wird, stellt das Insolvenzrisiko der Verschuldung dar.^[12] Kraus und Litzenberger (1973) nehmen eine Zusammenführung dieser zwei Faktoren vor und entwickeln ein Modell, in dem die optimale, wertmaximierende Kapitalstruktur aus dem Abwägen von Steuervorteil und Insolvenzkosten hervorgeht.^[13] Nach dieser klassischen Trade-Off-Theorie wird der Verschuldungsgrad gewählt, bei dem die marginalen Steuerbegünstigungen auf Unternehmensebene den marginalen Kosten einer Insolvenzgefahr entsprechen.

In der Realität beobachtete Finanzierungsstrukturen können durch diese Argumentation allerdings nicht erklärt werden. Dies führt zu Kritik am klassischen Trade-Off-Ansatz und zu Betrachtung weiterer Faktoren für die Wahl der Kapitalstruktur.^[14] Miller (1977) argumentiert, dass die Einbeziehung der Steuern auf privater Ebene notwendig ist, und berücksichtigt zum ersten Mal in seinem Modell die privaten Ertragsteuern auf Dividenden und Zinsen.^[15] DeAngelo und Masulis (1980) diskutieren darüber hinaus über den Einfluss von Non-Debt-Tax-Shields (NDTS) auf die Ausschöpfung des Steuervorteils.^[16] So kann es vorkommen, dass aufgrund von Verlusten oder hohen Abschreibungen die Steuerbegünstigungen der Fremdfinanzierung nicht vollständig oder überhaupt nicht realisiert werden können.^[17]

Trotz Erweiterungen des Modells durch die Präzisierung des Steuervorteils kann die statische Trade-Off-Theorie empirische Beobachtungen nicht zufriedenstellend erklären.^[18] Wie Frank und Goyal (2008) beschreiben, bleiben bei der statischen Modellierung zwei Aspekte unberücksichtigt. Dies sind zum einen thesaurierte Gewinne, die eine wichtige Quelle zur Innenfinanzierung darstellen. Zum anderen schließt die Modellierung Abweichungen vom optimalen Verschuldungsgrad und Anpassungen an einen Zielleverage aus. Dynamische Ansätze, die nicht von der Existenz nur einer Periode ausgehen, tragen diesen Aspekten dagegen Rechnung.

2.1.2. Dynamische Trade-Off-Theorie

Dynamische Modelle versuchen eine bessere Erklärung der in der Realität beobachtbaren Kapitalstrukturen zu geben und u. a. die Gründe für die nicht vollständige Ausnutzung der Steuervorteile des Fremdkapitals zu finden.^[19] Diese Forschungsrichtung antizipiert, dass aufgrund von exogenen Schocks, Transaktionskosten und Erwartungen über die Zukunft die Kapitalstruktur zu einem gegebenen Zeitpunkt von der optimalen Kapitalstruktur bei einer einperiodigen Betrachtung abweichen kann. Es werden folglich Anpassungsprozesse betrachtet. Das optimale Finanzierungsverhalten hängt u. a. von den Erwartungen darüber ab, was in der kommenden Periode optimal sein wird.^[20]

Noch im Jahre 1975 entwickeln Lev und Pekelman ein neuartiges dynamisches Modell der Trade-Off-Theorie.^[21] Ausgangspunkt dieses Modells ist die Erkenntnis, dass die Kosten der Anpassung an einen optimalen Verschuldungsgrad gegen die Kosten der Nicht-Anpassung abzuwägen sind.^[22] Als eigentliche Fundierung dieser Theorie gilt das Modell von Fischer et al. (1989).^[23] Die Autoren weisen auf Transaktionskosten als wichtige Determinante bei der Wahl der Kapitalstruktur hin. Sie nehmen eine stochastische Modellierung des Unternehmenswerts vor und unterstellen, dass dieser einem geometrischen Wiener-Prozess folgt.^[24] Als Ergebnis zeigen Fischer et al. (1989), dass aufgrund von Transaktionskosten Anpassungen der Kapitalstruktur erst mit einer Verzögerung vorgenommen werden. Die Autoren finden Nachweise für die Existenz von Intervallen für Leverage, in deren Rahmen keine Anpassung der Kapitalstruktur erfolgt.

Empirische Arbeiten auf dem Gebiet der Kapitalstruktur entwickeln den dynamischen Ansatz weiter und untersuchen die Anpassungsgeschwindigkeit von Unternehmen an ihre Zielkapitalstruktur.^[25] Es wird versucht, die Existenz dynamischer, partieller Anpassungsprozesse an den von der Trade-Off-Theorie hervorgehenden optimalen Leverage nachzuweisen.^[26]

Mit der dynamischen Modellierung gehen auch mehr Interpretationsspielräume einher, so dass sich fast alle Veränderungen der Kapitalstruktur als theoriekonform ergeben können.^[27] Dies erschwert jedoch den Nachweis der Gültigkeit der Theorie. Dank der mehrperiodigen Betrachtung gewinnt die Trade-Off-Theorie aber auch an mehr Flexibilität und Erklärungskraft bzgl. Finanzierungsverhaltensweisen in der Realität. Frank und Goyal (2008) geben eine Übersicht neuerer Beiträge in dieser Forschungsrichtung und bezeichnen die dynamische Trade-Off-Theorie als viel versprechend.

2.2. Agency-Theorie

Jensen und Meckling (1976) verknüpfen in ihrer Arbeit zum ersten Mal Agency-Überlegungen mit kapitalstrukturpolitischen Entscheidungen und schaffen somit die Grundlagen der zweiten Theorie zur Wahl der Kapitalstruktur.^[28] Die Autoren erläutern eine Prinzipal-Agent-Problematik, die zu Interessenkonflikten zwischen den beiden Parteien führt. Die Verfügungsgewalt der Agenten erlaubt ihnen opportunistisches Verhalten. Sie maximieren ihren eigenen Nutzen und agieren nicht im Interesse der Prinzipale.^[29] Prinzipale ihrerseits antizipieren dieses Verhalten, was zu einem sinkenden Unternehmenswert führt. Prinzipal-Agent-Beziehungen gehen also mit sogenannten Agency-Kosten einher. Kapitalstrukturentscheidungen können diese Beziehungen beeinflussen und Agency-Kosten reduzieren.^[30] Jensen und Meckling (1976) betrachten zwei Arten von Agency-Beziehungen – zwischen Managern (als Agenten) und Eigenkapitalgebern (als Prinzipalen), und zwischen Eigenkapitalgebern (als Agenten) und Gläubigern (als Prinzipalen). Auf dieser Weise lassen sich Kosten der Eigen- und der Fremdfinanzierung ableiten. In der Literatur werden verschiedene Prinzipal-Agent-Probleme beschrieben, die Agency-Kosten des Eigen- und des Fremdkapitals verursachen und die Wahl der Kapitalstruktur beeinflussen können. Im Folgenden werden häufig diskutierte Agency-Probleme und die daraus resultierenden kapitalstrukturpolitischen Implikationen vorgestellt.^[31]

Wie von Jensen und Meckling (1976) erläutert, stellt der übermäßige Konsum nicht pekuniärer Vorteile durch die Unternehmensleitung ein typisches Agency-Problem der Eigenkapitalfinanzierung dar.^[32] In ihrem Modell kommt die Inanspruchsnahme solcher Vorteile dann zustande, wenn Eigentümer-Manager nur einen Anteil der Kosten davon tragen, ihnen aber der ganze Nutzen zusteht.^[33] Die Autoren argumentieren, dass gewisse Mechanismen die Interessendivergenz zwischen Management und Shareholdern verringern können. Eine Möglichkeit dafür sind Kontrollaktivitäten (Monitoring). Auch Anreizmechanismen und Selbstverpflichtung der Geschäftsführer können das Problem mildern (Bonding). Nach Jensen und Meckling (1976) setzen sich die entstehenden Agency-Kosten des Eigenkapitals aus Monitoring- und Bonding-Kosten sowie residual loss zusammen.^[34] Eine Lösung dieses Agency-Problems sehen die Autoren in der Finanzierung durch Fremdkapitalaufnahme.

Jensen (1986) weist auf die Neigung der Unternehmensführung hin, freie interne Mittel in der Firma zu behalten und nicht auszuschütten, um sich dadurch größeren Handlungsspielraum zu sichern und nicht auf externe Finanzierung zugreifen zu müssen. Auf dieser Weise entsteht ein Überinvestitionsproblem, das ebenfalls Kosten der Eigenkapitalfinanzierung verursacht. Wenn Finanzierung durch Fremdkapitalaufnahme erfolgt, wird ein Teil der freien Finanzmittel für Zinszahlungen verwendet. Dadurch werden Investitionen in nicht profitable Projekte verhindert.^[35] Stulz (1990) entwickelt diese Überlegung weiter und stellt fest, dass das genannte Überinvestitionsproblem in ein Unterinvestitionsproblem übergehen kann, wenn externe Kapitalgeber die Verhaltensweise des Managements antizipieren.^[36] In solchen Fällen kann die Realisierung von Projekten mit positivem Kapitalwert verhindert werden, falls interne Finanzmittel tatsächlich benötigt werden. Im Modell von Stulz (1990) bestimmt ein Trade-Off zwischen Kosten des Unter- und Überinvestments die optimale Kapitalstruktur. Ein anderes Problem der Eigenkapitalfinanzierung stellen Harris und Raviv (1990) fest. Geschäftsführer, die ihre Kontrollposition und ihren Arbeitsplatz verteidigen wollen, würden zur Unternehmensfortführung tendieren, auch in Fällen, wenn Liquidation für die Shareholder vorteilhaft wäre. Fremdkapitalfinanzierung geht mit mehr Informationsoffenlegung einher und würde in diesem Fall den Handlungsspielraum der Unternehmensleitung einschränken.^[37]

Die oben genannten Arbeiten schlagen Fremdkapitalfinanzierung als Mittel zur Reduktion von Agency-Problemen vor.^[38] Die Wirkung einer Erhöhung des Verschuldungsgrads auf diese Probleme verläuft allerdings nicht ausschließlich in dieselbe Richtung. Wie einige Autoren anmerken, kann höheres Leverage-Niveau mit Agency-Kosten des Fremdkapitals einhergehen. Ein Beispiel für diesen Effekt ist die sogenannte Vermögenssubstitution (asset substitution). Darauf weisen u. a. Jensen und Meckling (1976) und Fama und Miller (1972) hin. Aufgrund ihrer begrenzten Haftung sind Eigenkapitalgeber dazu geneigt, riskantere Investitionspolitik durchzusetzen, als es im Interesse der Gläubiger wäre. Shareholder profitieren vom höheren Gewinnpotential risikoreicherer Projekte auf Kosten der Fremdkapitalgeber, die das ganze Risiko davon tragen. Myers (1977) erläutert ein weiteres Agency-Problem des Fremdkapitals und zeigt, dass höhere Verschuldung zu Unterinvestition führen kann. Wenn der erwartete Gewinn eines Projekts hauptsächlich das Vermögen der Gläubiger maximieren würde, können Eigenkapitalgeber vorteilhafte Investitionen unterlassen.^[39]

Wie bereits erläutert, können Agency-Kosten der Eigenfinanzierung durch den Einsatz von mehr Fremdkapital gesenkt werden. Umgekehrt steigen Agency-Kosten des Fremdkapitals mit steigender Verschuldung an und lassen sich durch Eigenkapitalemissionen verringern.^[40] Diese Erkenntnisse sind grundlegend für die Agency-Theorie zur Wahl der Kapitalstruktur. Das Leverage-Niveau, das zur Minimierung der Summe von beiden Agency-Kostenarten führt, bringt die optimale Kapitalstruktur aus Sicht der Agency-Theorie ein.^[41] Die Operationalisierung von Agency-Determinanten der Kapitalstruktur erweist sich allerdings als problematisch, was die unmittelbare Überprüfung der Aussagen dieser Theorie erschwert.

2.3. Pecking-Order-Theorie

Einen anderen Forschungsstrang, der neben der Trade-Off-Theorie eine ganzheitliche Erklärung der Kapitalstruktur zu geben versucht, stellt die Pecking-Order-Theorie dar. Diese Theorie geht von einer Präferenzordnung der Finanzierungsmittel aus. Es wird keine optimale Kapitalstruktur angenommen. Unternehmen bevorzugen grundsätzlich Innenfinanzierung. Wenn interne Mittel nicht verfügbar sind, erfolgt Fremdkapitalaufnahme. Die niedrigste Präferenz bei Finanzierungsentscheidungen weist Eigenkapital auf. Als Grundlage der Pecking-Order-Theorie gilt die Arbeit von Myers (1984), die ihrerseits durch Donaldson (1961) beeinflusst wurde.^[42] Die Präferenzordnung der Finanzierungsformen wird meistens durch die Existenz asymmetrisch verteilter Informationen und adverser Selektion motiviert. Frank und Goyal (2008) merken allerdings an, dass diese ebenfalls auf Agency-Konflikte sowie weitere Gründe zurückgeführt werden kann.^[43]

Die Grundidee von Modellen, die adverse Selektion annehmen, ist die bessere Informationslage von Eigentümer-Managern bzgl. des Unternehmenswerts und der Investitionsmöglichkeiten ihrer Firma.^[44] Außenstehende Investoren können nur Erwartungen darüber bilden und Schätzungen machen. Die erste prominente Arbeit in dieser Forschungsrichtung stammt von Myers (1984). In seinem Aufsatz wird auf die Grenzen der Trade-Off-Theorie hingewiesen und der neuartige Ansatz zur Erklärung von Kapitalstrukturentscheidungen, genannt Pecking Order, vorgestellt. Myers (1984) erläutert, dass Unternehmen bestrebt sind, zuerst die Finanzierungsmöglichkeiten auszuschöpfen, die mit der geringsten Unsicherheit behaftet sind, und erklärt somit die Präferenzordnung der Finanzmittel.^[45]

Die modelltheoretische Fundierung dieser Überlegungen erfolgt in der Arbeit von Myers und Majluf (1984). Die Autoren betrachten ein rein eigenkapitalfinanziertes Unternehmen und untersuchen die Signalwirkung einer Kapitalerhöhung zum Zwecke der Durchführung einer Investition.^[46] Dabei setzen sie einen vollkommenen Kapitalmarkt und einen Informationsvorteil seitens des Managements des Unternehmens vor. Eine wichtige Annahme im Modell ist die Maximierung des Vermögens der Altaktionäre. Des Weiteren können sich nur außenstehende Investoren an neuen Kapitalemissionen beteiligen. Ergebnis dieser Modellierung ist ein Unterinvestitionsproblem – Projekte mit positivem Kapitalwert könnten unterlassen werden, falls diese durch Eigenkapitalaufnahme finanziert werden müssten.^[47] Wenn genug interne Mittel zur Verfügung stehen, lässt sich dies vermeiden. Fremdkapital, sofern risikolos, kann das Unterinvestitionsproblem ebenfalls lösen. Die Aufnahme von risikobehaftetem Fremdkapital dagegen kann das Problem nur mildern. Somit ist die Pecking Order der Finanzierung formal hergeleitet.

In einer Diskussion über die Arbeiten von Myers (1984) und Myers und Majluf (1984) weisen Frank und Goyal (2008) auf die ausschließlich intuitive Interpretation der Rolle des risikobehafteten Fremdkapitals hin. Die Autoren argumentieren, dass eine formale Modellierung dieser Finanzierungsmöglichkeit nicht zu der gleichen Präferenzordnung führen würde und dass in diesem Fall auch Kombinationen von Fremd- und Eigenkapital bevorzugt werden könnten. Einen weiteren Kritikpunkt stellt die Annahme einseitiger Informationsasymmetrie dar. Wie Frank und Goyal (2008) anmerken, kann die Betrachtung zweiseitiger Asymmetrie ebenfalls zu unterschiedlichen Ergebnissen bzgl. der Pecking Order führen.^[48]

Ein weiteres Modell der Pecking-Order-Theorie entwickeln Cadsby et al. (1990). Die Autoren berücksichtigen formal nur die Emission von Eigenkapital als Finanzierungsmöglichkeit von Investitionen und kommen zum gleichen Ergebnis wie frühere Arbeiten. Wenn Eigenkapitalaufnahme zu teuer ist, wird die Durchführung von profitablen Projekten unterbleiben. Auch hier würden interne Finanzmittel das auf adverse Selektion zurückzuführende Unterinvestitionsproblem lösen.^[49] Neuere Arbeiten auf dem Gebiet der Pecking Order aufgrund asymmetrischer Informationsverteilung sind u. a. die Aufsätze von Eckbo und Norli (2004) und Halov und Heider (2005). Eckbo und Norli (2004) erweitern das klassische Modell, indem sie eine Beteiligung der Altaktionäre an Neuemissionen zulassen. Halov und Heider (2005) betrachten zwei Arten von adverser Selektion, die auf Informationsasymmetrien hinsichtlich Unternehmenswert bzw. Risiko zurückzuführen sind. Asymmetrisch verteilte Information, die mit dem Unternehmenswert verbunden ist, führt zu den Hauptaussagen der Pecking-Order-Theorie. Im anderen Fall allerdings – wenn Ungewissheit bzgl. des Unternehmensrisikos vorliegt – ziehen Firmen die Eigenkapitalemission der Fremdkapitalaufnahme vor.

Einen interessanten Beitrag zum Pecking-Order-Ansatz als Erklärung der Wahl der Kapitalstruktur stellt die Arbeit von Viswanath (1993) dar. Der Autor entwickelt ein dynamisches Modell, indem er die Erwartungen der Unternehmensleitung bzgl. Investitionsprojekte in späteren Perioden antizipiert. Ergebnis ist die Bereitschaft des Managements, in der Gegenwart risikobehaftetes Kapital der Innenfinanzierung vorzuziehen, um finanziellen Spielraum für zukünftige profitable Investitionsprojekte zu bewahren.^[50]

Wie am Anfang dieses Unterkapitels bereits erwähnt, stellen Agency-Konflikte einen alternativen Ansatz zur Begründung der Präferenzordnung der Finanzmittel dar. Die Präferenz zur Innenfinanzierung lässt sich hier dadurch begründen, dass externe Finanzierung grundsätzlich Informationsoffenlegung und Aussetzung einer Überwachung und Kontrolle durch außenstehende Investoren erfordert.^[51] Agency-theoretische Überlegungen, die eine Präferenzordnung der externen Finanzierungsmöglichkeiten erklären könnten, schildern u. a. Jensen und Meckling (1976). Agency-Kosten und Moral-Hazard-Probleme können, wie bereits im Unterkapitel 2.2. erläutert, sowohl bei Eigen- als auch bei Fremdkapitalaufnahme auftreten. Potentielle Nachteile der Eigenkapitalfinanzierung resultieren aus Unterinvestitionsproblemen, die u. a. auf den Konsum nicht pekuniärer Vorteile zurückzuführen sind. Risikofreudiges Investitionsverhalten der Eigenkapitalgeber dagegen führt zu erhöhten Kosten der Fremdkapitalfinanzierung und entsprechend zu einer höheren Präferenz für Eigenkapital.

Mit den Erkenntnissen der Pecking-Order-Theorie lassen sich Unterschiede in der Kapitalstruktur vergleichbarer Unternehmen besser erklären.^[52] Ein Nachteil dieser Theorie als Erklärungsansatz zur Wahl der Kapitalstruktur ergibt sich aus den empirischen Befunden über Finanzierungsverhalten. Frank und Goyal (2003) vermerken, dass Eigenkapitalemissionen nicht konsistent mit den Prognosen der Theorie sind – Unternehmen emittieren mehr, auch wenn andere Finanzmittel noch zur Verfügung stehen. Auch Fremdkapitalaufnahmen stehen nicht immer im Zusammenhang mit Finanzierungsbedarf.^[53] Pecking-Order-Verhalten wird vorwiegend bei Großunternehmen beobachtet, während kleinere Firmen mit stärker ausgeprägten Informationsasymmetrien die Präferenzordnung nicht einhalten.^[54] Trotz dieser Tatsachen erhält die Pecking-Order-Theorie allgemeine Anerkennung in der Literatur.^[55] Bessere Erklärungskraft könnte erreicht werden, indem komplexere Strukturen von adverser Selektion betrachtet werden oder eine begrenzte Fremdkapitalkapazität angenommen wird.^[56]

2.4. Market-Timing-Theorie

Eine alternative Erklärung von Finanzierungsentscheidungen bietet die Market-Timing-Theorie. Wie der Name bereits andeutet, kommt nach dieser Theorie die Kapitalstruktur durch Bemühungen der Unternehmensleitung zustande, den Kapitalmarkt zu „timen“. Wenn externe Finanzmittel benötigt werden, beurteilen Manager die Vorteilhaftigkeit von Eigen- und Fremdkapitalaufnahme in Abhängigkeit der gegenwärtigen Bedingungen am Markt und entscheiden danach welche Finanzierung am günstigsten ist.^[57] Wie Frank und Goyal (2009) vermerken, kann das Vorliegen ungünstiger Konditionen die Geschäftsführung von einer Kapitalaufnahme abhalten. Auf der anderen Seite können sehr vorteilhafte Marktbedingungen zu einer Emission führen, selbst wenn zusätzliche Finanzmittel momentan nicht benötigt werden.^[58] Wie bei der Pecking-Order-Theorie resultiert auch aus der Market-Timing-Theorie kein optimaler Verschuldungsgrad und es erfolgt keine Anpassung an eine Zielkapitalstruktur.

Obwohl die Idee vom Market-Timing-Verhalten seit längerer Zeit existiert, wird die Entwicklung der Market-Timing-Theorie zur Wahl der Kapitalstruktur häufig mit der Arbeit von Baker und Wurgler (2002) verbunden.^[59] Die Autoren äußern die Ansicht, dass Versuche zur Ausnutzung von Fehlbewertungen auf Aktienmärkten die Kapitalstruktur von Unternehmen bestimmen: „[...] a simple and realistic explanation [...] is that capital structure is a cumulative outcome of attempts to time the equity market“.^[60] Unternehmen würden demnach zu den Zeitpunkten Eigenkapitalemissionen durchführen, wenn Überbewertungen ihrer Aktien vorliegen. Baker und Wurgler (2002) argumentieren, dass diese Aktivitäten einen bedeutenden und langfristigen Einfluss auf Kapitalstrukturen ausüben. Zur Überprüfung dieser Behauptung entwickeln die Autoren ein Regressionsmodell, in dem Market-Timing-Verhalten durch das Verhältnis vom Markt- und Buchwert des Vermögens von Firmen approximiert wird.^[61] Unternehmensspezifische Kontrollvariablen wie Größe und Profitabilität werden ebenfalls einbezogen. Die Ergebnisse weisen auf einen bedeutenden Effekt der Market-Timing-Determinante hin. Es kann gezeigt werden, dass höhere Markt-Buchwert-Verhältnisse mit mehr Eigenkapitalemissionen einhergehen.^[62] Vor allem Aktienüberbewertungen in früheren Perioden führen zu einem niedrigeren Leverage in der Gegenwart. In diesen Resultaten sehen Baker und Wurgler (2002) einen Nachweis des langfristigen Einflusses von Kursschwankungen und entsprechend von Market-Timing-Maßnahmen auf Kapitalstrukturen. Nennenswert an dieser Stelle ist allerdings, dass die Methodik, die Baker und Wurgler (2002) anwenden – Ordinary Least Squares Regressionen (OLS) – kein sehr anspruchsvolles Schätzverfahren darstellt.

Die Market-Timing-Theorie stellt die erste empirisch motivierte und empirisch begründete Kapitalstrukturtheorie dar.^[63] Weitere Beweise der Feststellungen von Baker und Wurgler (2002) stammen u. a. von Graham und Harvey (2001). Durch die in ihrer Studie durchgeführten Managerumfragen können sie belegen, dass in fast 70% der Fälle Market-Timing-Überlegungen bei Aktienemissionen von Bedeutung sind.^[64] Hovakimian (2006) zeigt dagegen, dass vergangene Versuche, Aktienmärkte zu „timen“, keinen signifikanten langfristigen Einfluss auf Kapitalstrukturen haben.^[65]

Die widersprüchlichen empirischen Resultate deuten darauf hin, dass eine ausschließliche Betrachtung der Market-Timing-Theorie keine Erklärung von Finanzierungsentscheidungen bieten kann. Es darf auch nicht vergessen werden, dass sich Erkenntnisse dieser Theorie von sich aus nur auf börsennotierte Unternehmen beziehen und nicht zur Deutung von Kapitalstrukturentscheidungen anderer Firmen beitragen.^[66] Myers (2001) hält fest: „There is no universal theory of capital structure, and no reason to expect one. There are useful conditional theories, however“.^[67] In diesem Sinne stellt auch die Market-Timing-Theorie einen nützlichen Ansatz zur Begründung der Wahl von Kapitalstrukturen dar.

3. Methodische Aspekte

In empirischen Arbeiten kann die verwendete Methodik einen großen Einfluss auf die ermittelten Ergebnisse ausüben. Die Kennzahlendefinition von Leverage stellt vor diesem Hintergrund ein in den Kapitalstrukturstudien häufig diskutiertes Thema dar. Aus dem verwendeten Datensatz sowie der ausgewählten Modellierung können einige ökonometrische Probleme resultieren, denen zur Gewinnung unverzerrter Ergebnisse Rechnung getragen werden sollte. Im Folgenden werden diese methodischen Aspekte der empirischen Forschung erläutert.

3.1. Verschuldungsgraddefinition

Für die Analyse der Einflussfaktoren auf den Verschuldungsgrad ist es zunächst wichtig, diesen zu definieren. In der empirischen Literatur werden viele verschiedene Leverage-Definitionen verwendet. Die meisten Studien betrachten eine Art von Fremdkapitalquote.^[68] Ein Hauptpunkt dabei betrifft die Berechnung zu Markt- bzw. zu Buchwerten vom Kapital. Buchwertkennzahlen gelten grundsätzlich als vergangenheitsorientiert, während Marktwerte auch Zukunftserwartungen beinhalten.^[69] Frühere Studien konzentrieren sich hauptsächlich auf Buchwert-Leverage.^[70] Myers (1977) argumentiert, dass sich Manager bei Finanzierungsentscheidungen nach den Buchwerten orientieren. Bereits verfügbares Vermögen sei im Hinblick auf Verschuldung relevanter als zukünftige Wachstumsmöglichkeiten, die sich im Marktwert widerspiegeln. Buchwertorientierte Verschuldungsgradmaße haben aus Managersicht auch den Vorteil, dass sie durch die Fluktuationen auf Finanzmärkten nicht betroffen werden.^[71] In ihrer Umfragestudie gelangen Graham und Harvey (2001) zu dem Ergebnis, dass der Großteil der Manager bei Änderungen am Aktienmarkt keine Anpassungen der Kapitalstruktur ihres Unternehmens vornimmt. Da über Buchwerte berechnete Verschuldungsgradkennzahlen in der Regel leichter verfügbar sind, werden in mittelstandsbezogenen Studien hauptsächlich Buchwerte betrachtet.^[72]

In der neueren Literatur wird vermehrt der Marktwert-Leverage untersucht.^[73] Welch (2004) wendet ein, dass der Buchwert vom Eigenkapital nur eine Zahl zum Ausgleich der Bilanz ist und kein relevantes Maß für Finanzierungsentscheidungen darstellt. Einen weiteren Nachteil des Buchwerts sieht der Autor darin, dass dieser auch negative Werte annehmen kann. Viele Unternehmen verfügen nicht über am Markt gehandeltes Fremdkapital, was die Ermittlung des Marktwerts der Verbindlichkeiten erschwert. Bei der Berechnung marktwertbasierter Verschuldungskennzahlen weichen deshalb die meisten Studien auf den Buchwert des Fremdkapitals aus und setzen ihn ins Verhältnis zur Summe mit dem Marktwert des Eigenkapitals.^[74]

Eine Unterscheidung bei der Verschuldungsgraddefinition kann ebenfalls in Bezug auf die Fristigkeit vorgenommen werden. Es lassen sich getrennte Untersuchungen für die langfristige, die kurzfristige sowie die Gesamtverschuldung durchführen. Auch unterschiedliche Arten von Vermögenswerten und Verbindlichkeiten können bei der Leverage-Definition berücksichtigt werden. Zur Robustheitsprüfung der Ergebnisse werden in empirischen Studien häufig mehrere Leverage-Kennzahlen betrachtet. An dieser Stelle gelangen Frank und Goyal (2009) zu interessanten Resultaten.^[75] Bei der Verwendung von Buchwerten zur Berechnung des Verschuldungsgrads verlieren einige der untersuchten Determinanten, die als zukunftsgerichtet betrachtet werden können, ihre Signifikanz in der Regression.^[76] Die Autoren interpretieren dies als Anhaltspunkt für die Vermutung, dass der Einfluss von Kapitalstrukturdeterminanten bei Buch- und Marktwertkennzahlen unterschiedlich ist – in Abhängigkeit davon, ob die Determinanten Vergangenheits- oder Zukunftsaspekte vom Leverage erklären.

Auf eine interessante Problematik bei der Verwendung von Fremdkapitalquoten in empirischen Studien weist Welch (2010) hin.^[77] Er erörtert, dass Fremdkapitalquoten, die nur auf Basis von Finanzschulden als Verschuldungskomponente berechnet werden, keine passende Messgröße von Leverage sein können. Dabei stellt der Autor fest, dass diese Verhältniszahl – das financial-debt-to-asset ratio – einen der in der Literatur am häufigsten betrachteten Verschuldungsgradmaße darstellt. Für die Untersuchung von Leverage sei das Verhältnis vom Eigenkapital zum Gesamtvermögen relevant (equity-to-asset ratio). Finanzschulden sind allerdings nicht ausreichend, um den gesuchten Gegenbegriff davon darzustellen. Vielmehr sollten auch die nicht finanziellen Verbindlichkeiten berücksichtigt werden, da diese zusammen mit den Finanzschulden und dem Eigenkapital das Gesamtvermögen bilden.^[78] Das financial-debt-to-asset ratio sinkt nicht nur mit steigendem Eigenkapital, sondern auch mit steigendem Niveau der nicht finanziellen Verbindlichkeiten. Diese werden folglich als Eigenkapital klassifiziert.^[79] In der früheren Version dieser Arbeit zeigt Welch (2006), dass die nicht finanziellen Schulden sogar die höhere Korrelation zum „richtigen“ Leverage aufweisen und einen Großteil seiner Variation erklären. Im Besonderen behauptet der Autor, dass das financial-debt-to-asset ratio je nach Modellspezifikation nur 10% bis 50% der Variation vom equity-to-asset ratio begründet. Die Lösung dieser Problematik sieht Welch (2010) in der Verwendung anderer Fremdkapitalquoten in empirischen Studien, die den Verschuldungsgrad untersuchen. Beispiele dafür sind das Verhältnis der finanziellen Verbindlichkeiten zum Kapital und das Verhältnis der Gesamtverbindlichkeiten zum Gesamtvermögen.^[80]

Neben der Fremdkapitalquote stellt der Zinsdeckungsgrad eine alternative Leverage-Kennzahl dar.^[81] Diese Messgröße erfasst das Risiko, dass Eigenkapitalgeber ihren Zahlungsverpflichtungen gegenüber Gläubigern nicht nachgehen können.^[82] Die Betrachtung des Zinsdeckungsgrads wäre dann von Interesse, wenn der Zusammenhang zwischen Leverage und dem Übergang der Unternehmenskontrolle auf die Fremdkapitalgeber im Falle einer finanziellen Notlage im Vordergrund stehen würde.^[83] Wie Frank und Goyal (2009) allerdings anmerken, lässt sich der Wert vom Zinsdeckungsgrad durch den ausgewiesenen Gewinn leicht beeinflussen. Welch (2006) argumentiert des Weiteren, dass Firmen manchmal keine oder sogar negative Zinszahlungen angeben. Aus diesen Gründen wird der Zinsdeckungsgrad als ungeeignetes Maß für Leverage angesehen.

3.2. Paneldaten

Immer häufiger werden im Rahmen der empirischen Forschung Paneldaten zur Untersuchung der Kapitalstrukturdeterminanten verwendet. Paneldatensätze setzen sich aus kombinierten Zeitreihen- und Querschnittsdaten zusammen und stellen eine Vielzahl von Beobachtungen eines Querschnitts von Unternehmen über mehrere Jahre hinweg dar. Der Einsatz von Paneldaten erhöht den Freiheitsgrad, reduziert die Multikollinearität unter den erklärenden Variablen und ermöglicht somit eine effizientere Schätzung der Parameter.^[84] Viele empirische Arbeiten passen ihre Modellspezifikation allerdings nicht an die Panelstruktur der Daten an.^[85] Dadurch wird der Informationsgehalt der Daten nicht vollständig genutzt und die ermittelten Ergebnisse können verzerrt sein.

Petersen (2009) erläutert dieses ökonometrische Problem näher. Er vergleicht empirische Studien in führenden Finanzzeitschriften im Hinblick auf die verwendeten Methoden zur Berücksichtigung der Struktur von Paneldaten. 42% der untersuchten Arbeiten vernachlässigen diese Problematik komplett, indem sie die Standardfehler der Regression an mögliche Korrelationen der Fehlerterme nicht anpassen.^[86] In den Fällen, in denen eine Anpassung durchgeführt wird, handelt es sich am häufigsten um die Methode von Fama und MacBeth (1973). Diesen Ansatz wenden Fama und MacBeth (1973) ursprünglich zur Untersuchung der Implikationen von CAPM an. Im Rahmen einer zweistufigen Vorgehensweise wird zunächst für jedes Beobachtungsjahr eine getrennte OLS-Regression durchgeführt. Anschließend werden für alle Jahre die Durchschnitte der ermittelten Koeffizienten gebildet.^[87] Diese Durchschnittswerte stellen die Schätzer mit der kleinsten Varianz nach der Fama-MacBeth-Methode dar.

Elsas und Florysiak (2008) weisen auf ein verbreitetes Missverständnis bzgl. dieses Ansatzes hin. Entgegen häufiger Annahmen korrigiert die Fama-MacBeth-Methode nicht alle wesentlichen Korrelationseffekte in Verbindung mit Paneldaten. Bei Finanzstudien können grundsätzlich zwei Arten von Fehlertermkorrelation in Regressionen mit Paneldaten beobachtet werden.^[88] Bei der ersten Art – der sogenannten Querschnittskorrelation – treten Korrelationseffekte zwischen Beobachtungen von verschiedenen Firmen im gleichen Jahr auf. Dies kann beispielsweise auf makroökonomische Faktoren zurückzuführen sein, die alle untersuchten Unternehmen beeinflussen. Petersen (2009) entwickelt ein lineares Modell mit nicht beobachteter Variable, die für jede Periode über den Querschnitt konstant ist, und wendet dabei die Fama-MacBeth-Methode an. Dieser Ansatz korrigiert tatsächlich entstandene Korrelationseffekte und liefert unverzerrte Standardfehler.

Tritt die zweite Art Korrelation auf – die sogenannte serielle Korrelation – sind Fehlerterme für ein bestimmtes Unternehmen über die Zeit korreliert. Es handelt sich somit um Korrelationseffekte zwischen Beobachtungen der gleichen Firma für unterschiedliche Perioden aufgrund hoher Heterogenität des Datensatzes.^[89] Auch Endogenität der untersuchten Determinanten der Kapitalstruktur kann mit serieller Korrelation einhergehen.^[90] Dieser Effekt kann auftreten, wenn die unbeobachtbaren relevanten Variablen, die in der Regression nicht enthalten sind und deshalb zu Endogenität führen, zeitinvariant sind.^[91] Für den Fall serieller Korrelation stellt Petersen (2009) fest, dass die Fama-MacBeth-Methode zu systematisch unterschätzten Standardfehlern führt und folglich keinen passenden Ansatz bei Paneldaten darstellt.

Elsas und Florysiak (2008) bieten als Lösung den Einsatz von Panelschätzern, insbesondere von Fixed Effects, wenn Heterogenität der Unternehmen aus der Stichprobe vorliegt. Bei einem Fixed-Effects-Modell erfolgt die Schätzung durch die Einbeziehung unternehmensindividueller Konstanten oder der ersten Differenzen der Variablen.^[92] Dieses Verfahren testet auf firmenspezifische und zeitinvariante Komponenten in den Fehlertermen und stellt deshalb nach der Ansicht von Elsas und Florysiak (2008) einen geeigneten Anpassungsansatz bei der Anwendung von Paneldaten dar. Wenn Homogenität der Stichprobenunternehmen gegeben ist, kann die Schätzung durch die Anwendung einer Random-Effects-Spezifikation erfolgen. Dabei werden die Fehlerterme um Zufallskomponenten erweitert, die für jede Firma individuell gebildet werden.^[93] Empirische Studien, denen Paneldatensätze zugrunde liegen, sollten in jedem Fall die Panelstruktur der untersuchten Daten berücksichtigen, um den vollständigen Informationsgehalt davon nutzen und unverzerrte Ergebnisse ermitteln zu können.

3.3. Dynamische Modelle

Liegen Anpassungskosten vor, die Unternehmen vom Einhalten eines Zielverschuldungsgrads abhalten, sind dynamische Aspekte im Rahmen der empirischen Kapitalstrukturforschung zu berücksichtigen.^[94] Vor diesem Hintergrund ist die Anpassungsgeschwindigkeit von Kapitalstrukturen von Interesse. Huang und Ritter (2009) bezeichnen diese als die wahrscheinlich wichtigste Frage der heutigen Kapitalstrukturforschung. Die Anpassungsgeschwindigkeit wird durch eine Abwägung der Kosten der Anpassung und der Kosten der Nicht-Anpassung bestimmt. Anhand dynamischer Modelle (auch Partial-Adjustment-Ansätze genannt), die auf partielle Anpassung der Kapitalstruktur testen, lässt sich das Anpassungsverhalten von Unternehmen empirisch untersuchen. Im Rahmen der Modellierung wird ein zeitversetzter Wert des Verschuldungsgrads (häufig versetzt um eine Periode) als erklärende Variable vom aktuellen Leverage in die Regression einbezogen. Die ermittelte Anpassungsgeschwindigkeit entspricht in diesem Fall dem Wert eins abzüglich des geschätzten Koeffizienten der zeitversetzten Variable.^[95] Wenn der Koeffizient positiv und kleiner eins ist, spricht dies für die Existenz von Zielkapitalstruktur und Anpassungsverhalten im Rahmen von Finanzierungsentscheidungen.^[96] Elsas und Florysiak (2008) bemerken, dass sich Verschuldungsgradmaße zum großen Teil durch deren Vergangenheitswerte erklären lassen, was zu ermittelten Koeffizienten nahe eins führen kann.

Empirische Arbeiten, denen dynamische Modelle zugrunde liegen, bestätigen grundsätzlich das Vorliegen einer Zielkapitalstruktur, wobei die geschätzte Anpassungsgeschwindigkeit stark variiert.^[97] Fama und Frech (2002) geben an, dass Unternehmen jährlich zwischen 7% und 17% der Abweichung zu ihrem Zielverschuldungsgrad ausgleichen. Flannery und Rangan (2006) ermitteln einen höheren Wert – mehr als 34% pro Jahr.^[98] Diese Geschwindigkeit impliziert, dass sich Unternehmen durchschnittlich drei Jahre nach einem exogenen Schock wieder auf ihrem Zielleverage-Niveau befinden. Wie die Autoren kommentieren, unterscheidet sich dieser Wert deutlich von den meisten Ergebnissen früherer Studien, die niedrigere Geschwindigkeit – im Intervall von 8% bis 15% – schätzen.^[99] Flannery und Hankins (2010) führen diese Uneinigkeit in Bezug auf die Bedeutung von Anpassungsverhalten und von Zielleverage auf die ökonometrischen Ungewissheiten bzgl. dynamischer Modelle zurück.

Aufgrund der Betrachtung zeitversetzter Variablen ist die Verfügbarkeit eines Paneldatensatzes Voraussetzung für die Anwendung von Partial-Adjustment-Ansätzen. In diesem Zusammenhang steht ein weiterer ökonometrischer Aspekt von Paneldaten – Standardpanelschätzer wie das Fixed-Effects-Modell führen bei dynamischer Gestaltung zu verzerrten Ergebnissen bzgl. der Anpassungsgeschwindigkeit.^[100] Wie bereits von Nickell (1981) kenntlich gemacht, sind unternehmensspezifische zeitinvariante Effekte mit der zeitversetzten Variable korreliert. Durch die Anwendung eines Fixed-Effects-Modells wird auf diese zeitinvarianten Einflussfaktoren getestet. Dieser Ansatz führt allerdings gleichzeitig zu einer Korrelation des zeitversetzten Verschuldungsgrads mit dem Fehlerterm, was in einem Endogenitätsproblem resultiert.^[101] Die Verzerrung der geschätzten Koeffizienten ist umso stärker ausgeprägt, je weniger Perioden der untersuchte Paneldatensatz beinhaltet. Flannery und Hankins (2010) bezeichnen diesen Effekt als short panel bias und weisen auf dessen Bedeutung im Rahmen von Corporate Finance Studien hin, die in der Regel mit durchschnittlich zehn Beobachtungen pro Einheit arbeiten. Judson und Owen (1999) zeigen, dass Verzerrungen selbst bei Datensätzen, die 30 Perioden umfassen, gehäuft auftreten können.

In der empirischen Forschung werden mehrere Lösungsansätze des Endogenitätsproblems bei dynamischen Modellen diskutiert. Eine Möglichkeit stellt die Anwendung von Instrumentalvariablen dar.^[102] Anderson und Hsiao (1982) schlagen den um zwei Perioden versetzten Wert der abhängigen Variable als Instrument für den um eine Periode versetzten Wert vor, der in die Regression als erklärende Variable auftritt. Flannery und Hankins (2010) erinnern allerdings an die mangelnde Verfügbarkeit geeigneter Instrumente im Corporate Finance Kontext sowie an die Verzerrungen, die mit dem Einsatz schwacher Instrumentalvariablen einhergehen.

Einen weiteren Ansatz stellt der von Arellano und Bond (1991) entwickelte Generalized Method of Moments (GMM) Schätzer dar. Die Autoren transformieren zunächst die Paneldaten, indem sie die ersten Differenzen davon bilden. Dadurch werden zeitinvariante Einflussfaktoren beseitigt. Im Anschluss werden die Werte der exogenen zeitversetzten Variablen als Instrumente für die transformierte zeitversetzte abhängige Variable eingesetzt.^[103] Aufgrund der Tatsache, dass sich diese Werte unter Umständen als schwache Instrumente ergeben können, schlagen Blundell und Bond (1998) einen alternativen GMM-Schätzer vor, indem sie zusätzlich die zeitversetzten ersten Differenzen der abhängigen Variable als Instrumentalvariablen einbeziehen. Beide Schätzer können allerdings in kleinen Stichproben ihre Effizienzeigenschaften verlieren und zu ähnlichen Verzerrungen führen, wie das Fixed-Effects-Modell.^[104] Nennenswert ist auch, dass Autokorrelation zweiter Ordnung bei den Fehlertermen mit Ungültigkeit der Instrumentalvariablen einhergeht.^[105] Des Weiteren kann die große Anzahl potentieller Instrumente problematisch sein.

[...]

^[1] Im Folgenden werden die Begriffe Verschuldungsgrad, Leverage und Fremdkapitalquote als Synonyme zur Be­zeich­nung des Ver­hältnisses von Fremdkapital zu Gesamtkapital von Unternehmen verwendet.

^[2] Vgl. Modigliani/Miller (1958), S. 268.

^[3] Vgl. Modigliani/Miller (1958), S. 268 f.

^[4] Vgl. Hubbard (1998), S. 199, zitiert nach Schneider (2010), S. 10.

^[5] Vgl. Frank/Goyal (2008), S. 8.

^[6] Vgl. Frank/Goyal (2008), S. 4. Die Autoren bezeichnen diese Erkenntnisse als stylized facts und erstellen eine Zusammenfassung davon.

^[7] Die in dieser Arbeit vorgestellten Theorien stellen nur einen Teil der Gesamtheit der theoretischen Determi­nanten­­forschung dar. Weitere Theorien, die in dieser Arbeit keine Berücksichtigung finden können, sind u. a. markt­strate­gische und Signalling-Theorien sowie die sogenannten Inertia- und Persistenztheorie.

^[8] Die vorgestellten Determinanten umfassen nicht alle in der Literatur diskutierten Einflussfaktoren und stellen keinen vollständigen Determinantenkatalog dar. Die Auswahl richtet sich nach der Bedeutung, die empirische Studien den einzelnen Determinanten zuweisen.

^[9] Vgl. Frank/Goyal (2008), S. 8 f.

^[10] Vgl. Schneider (2010), S. 11.

^[11] Vgl. Modigliani/Miller (1963), S. 442.

^[12] Frühere Arbeiten, die das Insolvenzrisiko berücksichtigen, sind u. a. die Arbeiten von Durand (1959), Robichek/Myers (1966), Baumol/Malkiel (1967), Baxter (1967), Stiglitz (1969) und Stiglitz (1972).

^[13] Vgl. Schneider (2010), S. 13.

^[14] Weitere, außer den im Folgenden genannten, Faktoren im Zusammenhang mit Kritik an der klassischen Trade-Off-Theorie resultieren aus Agency-Überlegungen. Diese werden separat im Unterkapitel 2.2. vorgestellt.

^[15] Vgl. Schneider (2010), S. 16.

^[16] DeAngelo/Masulis (1980) bezeichnen als NDTS verschiedene Steuergutschriften und steuerlich abzugsfähige Auf­wendungen. Ein Bespiel für solche Aufwendungen sind Abschreibungen.

^[17] Vgl. DeAngelo/Masulis (1980), S. 3 ff.

^[18] Siehe Frank/Goyal (2008), S. 27 ff., für ein Beispiel.

^[19] Vgl. Schneider (2010), S. 41 f.

^[20] Vgl. Frank/Goyal (2008), S. 19.

^[21] Vgl. Schneider (2010), S. 39 f.

^[22] Vgl. Lev/Pekelman (1975), S. 75.

^[23] Vgl. Chen/Zhao (2005), S. 6.

^[24] Vgl. Schneider (2010), S. 43.

^[25] Die Modellierung dieser sogenannten Partial-Adjustment-Ansätze wird im Unterkapitel 3.3. näher erläutert.

^[26] Vgl. Schneider (2010), S. 40.

^[27] Vgl. Schneider (2010), S. 46.

^[28] Häufig wird die Agency-Theorie als eine Erweiterung der Trade-Off-Theorie angesehen.

^[29] Vgl. Jensen/Meckling (1976), S. 308.

^[30] Vgl. Schneider (2010), S. 18.

^[31] Die Klassifizierung erfolgt in Anlehnung an die Arbeit von Schneider (2010), S. 19 f.

^[32] Nicht pekuniäre Vorteile stellen geldwerte Vorteile dar, die über die vertraglich vereinbarten Leistungen hinaus­gehen.

^[33] Vgl. Schneider (2010), S. 19.

^[34] Vgl. Jensen/Meckling (1976), S. 308. Als residual loss wird der restliche Wohlfahrtsverlust bezeichnet.

^[35] Vgl. Jensen (1986), S. 323 ff.

^[36] Vgl. Schneider (2010), S. 20.

^[37] Weitere agency-theoretische Arbeiten, die hier nicht vorgestellt werden, betrachten den Einsatz von Fremd­kapital u. a. als Mittel zur Disziplinierung des Managements oder als Signalisierungsmethode.

^[38] In der Literatur wird Leverage hauptsächlich als Mittel zur Reduktion der Agency-Kosten des Eigenkapitals betrachtet. Einige Arbeiten gehen allerdings von einer negativen Beziehung aus, z. B. Stulz (1988) und Harris/Raviv (1988).

^[39] Vgl. Schneider (2010), S. 20.

^[40] Vgl. Schneider (2010), S. 18.

^[41] Vgl. Jensen/Meckling (1976), S. 344.

^[42] Vgl. Frank/Goyal (2008), S. 19 f.

^[43] Frank/Goyal (2008) geben in ihrer Arbeit eine Übersicht verschiedener Modelle und Erklärungsansätze der Pecking-­Order-Theorie.

^[44] Vgl. Frank/Goyal (2008), S. 21.

^[45] Vgl. Schneider (2010), S. 28.

^[46] Vgl. Schneider (2010), S. 28.

^[47] Vgl. Schneider (2010), S. 29.

^[48] Vgl. Frank/Goyal (2008), S. 23 f.

^[49] Vgl. Frank/Goyal (2008), S. 23.

^[50] Vgl. Schneider (2010), S. 47.

^[51] Vgl. Frank/Goyal (2008), S. 25.

^[52] Vgl. Schneider (2010), S. 31.

^[53] Vgl. Frank/Goyal (2003), S. 217.

^[54] Vgl. Frank/Goyal (2003), S. 219.

^[55] Vgl. Schneider (2010), S. 31.

^[56] Vgl. Frank/Goyal (2008), S. 5. In diesem Zusammenhang weisen die Autoren auf die Arbeiten von Lemmon/Zender (2004) und Halov/Heider (2005) hin.

^[57] Vgl. Frank/Goyal (2009), S. 6.

^[58] Vgl. Frank/Goyal (2009), S. 7.

^[59] Bereits Myers (1984), S. 586, erwägt Market-Timing-Verhalten.

^[60] Baker/Wurgler (2002), S. 3.

^[61] Baker/Wurgler (2002) untersuchen Unternehmen der Datenbank Compustat, die in den Jahren 1968 – 1998 ein IPO durchgeführt haben.

^[62] Vgl. Baker/Wurgler (2002), S. 9.

^[63] Vgl. Schneider (2010), S. 48.

^[64] Vgl. Graham/Harvey (2001), S. 216. Andere Studien, die zu ähnlichen Ergebnissen kommen, sind die Arbeiten von Bancel/Mittoo (2003) und Marques/Santos (2004).

^[65] Vgl. Hovakimian (2006), S. 221.

^[66] Vgl. Schneider (2010), S. 50 f.

^[67] Myers (2001), S. 81.

^[68] Vgl. Frank/Goyal (2009), S. 11 f.

^[69] Vgl. Frank/Goyal (2008), S. 35.

^[70] Vgl. Frank/Goyal (2008), S. 34.

^[71] Vgl. Frank/Goyal (2009), S. 2.

^[72] Vgl. Schneider (2010), S. 169.

^[73] Vgl. Frank/Goyal (2008), S. 35.

^[74] Vgl. Schneider (2010), S. 70.

^[75] Die weiteren Ergebnisse und die Methodik der Studie von Frank/Goyal (2009) werden im Kapitel 4. erläutert.

^[76] Das sind die Determinanten Markt-Buchwert-Verhältnis, Unternehmensgröße und erwartete Inflation.

^[77] In der aktuellen Version des Arbeitspapiers von Welch (2010) sind einige Inhalte der Version vom Jahre 2006 nicht enthalten. Aus diesem Grund wird im Folgenden an manchen Stellen die alte Version zitiert.

^[78] Welch (2006), S. 4, definiert nicht finanzielle Verbindlichkeiten als Minority Interest (Compustat #38), Deferred Tax and ITC (#35), Other Liabilities (#75), Other Current Liabilities (#72), Notes Payable (#206), Accounts Payable (#70) und Income Tax Payable (#71).

^[79] Vgl. Welch (2010), S. 3.

^[80] Das Kapital als Nenner im financial-debt-to-capital ratio wird nach Welch (2010), S. 5, als Summe der finanziellen Verbindlichkeiten und des Eigenkapitals berechnet.

^[81] Der Zinsdeckungsgrad wird durch das Verhältnis von EBIT oder EBITDA zum Zinsaufwand berechnet. Ein höherer Zinsdeckungsgrad würde entsprechend mit einem niedrigeren Leverage-Niveau einhergehen.

^[82] Vgl. Rajan/Zingales (1995), S. 1429.

^[83] Vgl. Rajan/Zingales (1995), S. 1427.

^[84] Vgl. Antoniou et al. (2008), S. 68. Multikollinearität liegt vor, wenn zwischen den erklärenden Variablen einer Regression starke Korrelation besteht. Zunehmende Multikollinearität führt zu ungenauen Aussagen der Schätz­ung der Regressionsgleichung.

^[85] Vgl. Elsas/Florysiak (2008), S. 48 f. Der Inhalt dieses Unterkapitels folgt eng der Struktur der Arbeit von Elsas/Florysiak (2008), S. 48 ff., zu ökonometrischen Problemen in der Kapitalstrukturforschung.

^[86] Vgl. Petersen (2009), S. 435.

^[87] Vgl. Schneider (2010), S. 66.

^[88] Vgl. hier und im Folgenden Elsas/Florysiak (2008), S. 50.

^[89] Vgl. Elsas/Florysiak (2008), S. 50.

^[90] Im Unterkapitel 3.4. wird die Endogenitätsproblematik näher erläutert.

^[91] Vgl. Elsas/Florysiak (2008), S. 50.

^[92] Vgl. Elsas/Florysiak (2008), S. 50.

^[93] Vgl. Schneider (2010), S. 65.

^[94] Vgl. Leary/Roberts (2005), S. 2576.

^[95] Vgl. Elsas/Florysiak (2008), S. 54.

^[96] Vgl. Antoniou et al. (2008), S. 66.

^[97] Vgl. Schneider (2010), S. 41.

^[98] Flannery/Rangan (2006) untersuchen einen Datensatz nichtfinanzieller US-amerikanischer Unter­nehmen für den Zeitraum 1965 – 2001. Die Autoren vergleichen veschiedene dynamische Modelle und wählen als base specification ihrer Studie die Instrumentalvariablenschätzung mit unternehmens- und zeitfixen Effekten.

^[99] Weitere Arbeiten, die dynamische Modelle anwenden, sind u. a. Shyam-Sunder/Myers (1999), Baker/Wurgler (2002), Welch (2004), Alti (2006), Lemmon et al. (2008) und Huang/Ritter (2009).

^[100] Vgl. Elsas/Florysiak (2010), S. 7 f.

^[101] Vgl. Flannery/Hankins (2010), S. 7.

^[102] Der Ansatz der Instrumentalvariablenschätzung wird im Unterkapitel 3.4. näher erläutert.

^[103] Vgl. Flannery/Hankins (2010), S. 9.

^[104] Vgl. Bun/Kiviet (2006), S. 410.

^[105] Vgl. Flannery/Hankins (2010), S. 8.