Erklärungsgrößen künftiger operativer Cash Flows: Empirische - download pdf or read online

By Nikolaus Wrede (auth.)

ISBN-10: 3834916021

ISBN-13: 9783834916020

ISBN-10: 3834995053

ISBN-13: 9783834995056

Die Schätzung und Risikomessung künftiger operativer money Flows ist ein zentraler Bestandteil der Bewertung und Bonitätseinschätzung von Unternehmen. Sie gestaltet sich für Investoren kleiner und mittelständischer Unternehmen (KMU) jedoch schwierig, da die Ausfallwahrscheinlichkeit von KMU im Vergleich zu Großunternehmen wesentlich höher und die Qualität der vorhandenen Jahresabschlussdaten ungewiss ist.

Nikolaus Wrede analysiert empirisch finanzielle und immaterielle Erklärungsgrößen bezüglich ihrer Eignung für die kurz-, mittel- und langfristige Cash-Flow-Prognose anhand von 5.970 Jahresabschlüssen deutscher KMU des verarbeitenden Gewerbes. Aus Sicht eines traders werden mehrere Cash-Flow-Modelle miteinander verglichen und der Einfluss der Qualität der verwendeten Jahresabschlussinformationen auf die Prognosegüte untersucht. Anschließend zeigt der Autor, wie der Einsatz immaterieller Erklärungsgrößen aus den Unternehmensbereichen Innovation, own und organization die Schätzung verbessert. Im Rahmen einer Monte-Carlo-Simulation modelliert er die Wahrscheinlichkeitsverteilung des künftigen operativen funds Flows und entwickelt damit ein tool für das interne Risikomanagement.

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5 beschließt das Kapitel. Es ist zu erwarten, dass die Cash-Flow-Modelle umso besser abschneiden, je disaggregierter die verwendete Information dieser Modelle ist. Grund für diese Erwartung ist, dass durch disaggregierte Cash-Flow-Modelle persistente Komponenten des Jahresüberschusses stärker gewichtet werden können als transitorische. Somit lassen sich transitorische Komponenten, die nur einen vorübergehenden und damit nur einen "Noise" verursachenden Prognoseeffekt erzeugen, abschwächen. Während jede Komponente bei der indirekten Ermittlung des aktuellen OCF per Definition das gleiche Gewicht erhält, sollte dies bei Schätzung des künftigen OCF anders sein.

Dies trifft auch für unser Panel zu. Die Einheitswurzeltests für Panel beziehen daher auch die Querschnittsdimension in die Tests ein. 95 Die asymptotischen Eigenschaften von GMM-Schätzern fordern im Allgemeinen die Stationarität der verwendeten Modellvariablen. Allerdings lässt sich zeigen, dass 92 93 94 95 Ähnliche Korrelationen sind bei Barth et al. (2001a), S. 38 zu finden. Wesentlich höher sind die Korrelationen zwischen Accrual-Komponenten und operativem Cash Flow dagegen bei AI-Attar und Hussain (2004), S.

319; Cheng et al. (1996), S. ; Ali (1994), S. 68 f. Letzterer findet nur im nichtlinearen Modell inkrementelIen Informationsgehalt in den heutigen Cash Flows. 50 Vgl. Thode et ol. (1986), S. ; Bowen et al. (1986), S. ; Al-Attar und Hussain (2004), S. ; Kim und Kross (2005), S. 760 ff. In der Studie von Gombola und Ketz (1983), S. , laden die Cash-Flow-Ratios auf einen separaten Faktor, der nicht durch Ertragskennzahlen oder eine andere Kennzahlengruppe eingefangen wird. 51 Vgl. Billings und Morton (2002), S.

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Erklärungsgrößen künftiger operativer Cash Flows: Empirische Evidenz zu deutschen KMU unter Berücksichtigung der Earnings-Qualität by Nikolaus Wrede (auth.)


by John
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