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- Herausgeber: GRIN Verlag
- Sprache: Deutsch
Diplomarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,7, Universität zu Köln, Sprache: Deutsch, Abstract: Finanzanalysten versorgen die Investoren am Kapitalmarkt mit Informationen in Form von Research Reports, in denen sie ihre gesammelten Informationen über ein Unter-nehmen veröffentlichen und Handelsempfehlungen und Gewinnprognosen für die betreffenden Aktien abgeben. Die Tätigkeit von Finanzanalysten ist in Verruf geraten, seit dem Börsenabsturz und der Aufdeckung der Investmentbankskandale in den USA, die zu einer Strafzahlung von zehn renommierten Wall-Street Investmentbanken im Rahmen des Global Settlement führten. Insbesondere wird den Analysten vorgeworfen, aufgrund von Interessenkonflikten zu optimistische (geschönte) Empfehlungen und Gewinnprognosen, die sich nicht mit den fundamentalen Informationen vereinbaren lassen, abgegeben zu haben. Im Kapitel 1 dieser Arbeit werden allgemein die Anforderungen an rationale Prognosen vorgestellt. Gleichzeitig wird, konträr zur neoklassischen Kapitalmarkttheorie, die Behavioral Finance Theorie skizziert. Kapitel 2 dieser Arbeit untersucht das institutionelle Umfeld der Analysten und die daraus entstehenden Interessenkonflikte. Der Prozess, wie Analysten zu ihren Prognosen und Empfehlungen kommen, kann in drei Prozessschritte eingeteilt werden: Informationssuche, Informationsverarbeitung, Informationsweitergabe (Abgabe der Handelsempfehlung) . In dieser Arbeit schließt sich die Reihenfolge der weiteren Kapitel (Kapitel 3,4, und 5) diesem Prozess an. Aufgrund der exponierten Stellung der Gewinnprognosen für die Bewertung von Unternehmen und bei Investoren, werden die Ergebnisse empirischer Studien über die Rationalität der Gewinnprognosen aufgeführt und anschließend mögliche Gründe für das Abweichen der Gewinnprognosen von der Rationalität in Kapitel 4 aufgeführt. Es erfolgt keine Betrachtung der Vor- und Nachteile der verwendeten Bewertungsmodelle der Analysten sondern nur eine deskriptive Aufzählung. in Kapitel 5 die Abgabe der Handelsempfehlung analysiert. Für Empfehlungen und Aktienkursziele erfolgt der Versuch, bestimmte Modelle zu identifizieren, die diese erklären, und festzustellen, inwieweit Analysten ihre Gewinnprognosen zur Bewertung verwenden. Im Rahmen der Diplomarbeit wird nicht darauf eingegangen, ob mit den Empfehlungen oder Aktienkurszielen eine Überrendite erwirtschaftet werden kann, sondern es wird der Informationsgehalt dieser überprüft.
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Veröffentlichungsjahr: 2008
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Abkürzungsverzeichnis
AMEX American Stock Exchange
APT Arbitrage Pricing Theorie
BFT Behavioral Finance Theorie
CAPM Capital Asset Pricing Model
DCF Discounted Cash Flow
DDM Dividend Discount Model
DVFA Deutsche Vereinigung für Finanzanalyse und Asset Management
EBIT Earnings before Interest and Tax
EBITDA Earnings before Interest, Tax, Depreciation and Amortisation
EPS Earnings per Share (Gewinn je Aktie)
EV Enterprise Value
EVA Economic Value Added
GMM Generalized Method of Moments (Verallgemeinerter Momentenschätzer)
GuV Gewinn- und Verlustrechnung
IE Informationseffizienz
IFRS International Financial Reporting Standard(s)
Page 5
II Institutional Investor
IPO Initial Public Offer
IR Investor Relations
KFR Kapitalflussrechnung
KGV Kurs/ Gewinn-Verhältnis
LAD Least Absolute Deviation
LTG Long Term Growth
M&A Mergers & Aquisitions
MBH Managementbeziehungshypothese
MV Market Value
NYSE New York Stock Exchange
OLS Ordinary Least Squares Method (Methode der kleinsten Quadrate)
P Marktpreis
PEG Price/ Earnings to Growth Ratio
R² Bestimmtheitsmaß
SEC Securities and Exchange Commission
TP Target Price
UGH Umsatzgenerierende Hypothese
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US-GAAP US General Accepted Accounting Principles
WpHG Wertpapierhandelsgesetz
WACC Weighted Cost of Capital
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Einleitung
Finanzanalysten versorgen die Investoren am Kapitalmarkt mit Informationen in Form von Research Reports, in denen sie ihre gesammelten Informationen über ein Unternehmen veröffentlichen und Handelsempfehlungen und Gewinnprognosen für die betreffenden Aktien abgeben.
Die Tätigkeit von Finanzanalysten ist in Verruf geraten, seit dem Börsenabsturz im Jahre 2001 und der Aufdeckung der Investmentbankskandale in den USA, die zu einer Strafzahlung von zehn renommierten Wall-Street Investmentbanken im Rahmen des Global Settlement führten.1
Insbesondere wird den Analysten vorgeworfen, aufgrund von Interessenkonflikten zu optimistische (geschönte) Empfehlungen und Gewinnprognosen, die sich nicht mit den fundamentalen Informationen vereinbaren lassen, abgegeben zu haben. Im Kapitel 1 dieser Arbeit werden allgemein die Anforderungen an rationale Prognosen vorgestellt. Gleichzeitig wird, konträr zur neoklassischen Kapitalmarkttheorie, die Behavioral Finance Theorie skizziert.
Kapitel 2 dieser Arbeit untersucht das institutionelle Umfeld der Analysten und die daraus entstehenden Interessenkonflikte.
Der Prozess, wie Analysten zu ihren Prognosen und Empfehlungen kommen, kann in drei Prozessschritte eingeteilt werden: Informationssuche, Informationsverarbeitung, Informationsweitergabe (Abgabe der Handelsempfehlung)2. In dieser Arbeit schließt sich die Reihenfolge der weiteren Kapitel (Kapitel 3,4, und 5) diesem Prozess an. Aufgrund der exponierten Stellung der Gewinnprognosen für die Bewertung von Unternehmen und bei Investoren, werden die Ergebnisse empirischer Studien über die Rationalität der Gewinnprognosen aufgeführt und anschließend mögliche Gründe für das Abweichen der Gewinnprognosen von der Rationalität in Kapitel 4 aufgeführt. Es erfolgt keine Betrachtung der Vor- und Nachteile der verwendeten Bewertungsmodelle der Analysten sondern nur eine deskriptive Aufzählung. In Kapitel 5 wird die Abgabe der Handelsempfehlung analysiert. Für Empfehlungen und Aktienkursziele erfolgt der Versuch, bestimmte Modelle zu identifizieren, die diese erklären, und festzustellen, inwieweit Analysten ihre Gewinnprognosen zur Bewertung verwenden. Im Rahmen der Diplomarbeit wird nicht darauf eingegangen, ob mit den Empfehlungen oder Aktienkurszielen eine Überrendite erwirtschaftet werden kann, sondern es wird der Informationsgehalt dieser überprüft.
1Vgl. SEC (2003a), Fact Sheet on Global Analyst Research Settlements.
2Vgl. Achleitner et al. (2001), S. 57.
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1 Rationale Anforderungen an Prognosen
In diesem Kapitel wird nur die zugrundeliegende Theorie skizziert, die zur Überprüfung der Gewinnprognosen auf Rationalität dient. Mit der Behavioral Finance Theorie wird auf eine konträre Forschungsrichtung eingegangen, die aufgrund verhaltenspsychologischer Phänomene das Postulat des rationalen Entscheiders der klassischen Theorie anzweifelt.
1.1 Rationale Erwartungen
Es existiert kein natürliches Prüfkriterium für die Gewinnprognosen, weil anhand des Ausmaßes des Prognosefehlers keine Schlussfolgerung auf die Rationalität möglich ist. In den empirischen Arbeiten wird auf das Konzept der rationalen Erwartungen von MUTH3zurückgegriffen, um die Güte von Gewinnprognosen zu bestimmen. Das Konzept wurde anhand von Preiserwartungen vorgestellt, erhielt aber nach der Veröffentlichung wenig Aufmerksamkeit.4Erst als 1970 LUCAS5das Konzept auf die Makroökonomie ausweitete und damit die neoklassische Makroökonomie mitbegründete, wurde das Konzept zum Standardparadigma, aus dem viele andere Theorien hervorgehen.
Die zentrale Aussage des Konzeptes ist, dass Erwartungen, die fundierte Prognosen darstellen, im Prinzip den Aussagen von ökonomischen Theorien gleichen. Diese Hypothese präzisiert MUTH noch, indem er anführt, dass die subjektive Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Realisation der Variablen gleich der aus den verfügbaren Informationen bedingten tatsächlichen Verteilung dieser Variablen ist.6Der Hypothese unterliegt die Annahme, dass ökonomische Variablen durch einen systematischen Prozess gebildet werden. Die Wirtschaftssubjekte erlernen die objektive Wahrscheinlichkeitsverteilung der möglichen Realisationen der ökonomischen Variablen. Unter Beachtung der relevanten wirtschaftlichen Strukturbeziehungen und der objektiven Wahrscheinlichkeitsverteilung bilden sie ihre Prognosen. Werden die gesamten verfügbaren Informationen zum Zeitpunkt (I) der Prognoseerstellung effizient genutzt, so wird die aggregierte Prognose ( ) für die nächste PeriodeF+
1 t~gleich dem Erwartungswert der zu prognostizierenden Variablen (A) sein. Formal
ausgedrückt ergibt sich daraus der untenstehende Zusammenhang
3Muth (1961), S. 315ff.
4Als Grund wird vermutet, dass der Aufsatz seiner Zeit voraus und unverständlich geschrieben war. Vgl.
McCloskey (1985), S. 88.
5Erhielt den Nobelpreis im Jahre 1995 für diese Leistung.
6Vgl. Muth (1961), S. 316.
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~
F)I | AΕ(
+t 1 t
Daraus folgt, dass im Erwartungswert Prognosen mit den tatsächlichen Realisationen übereinstimmen.
Die verbal erläuterten Schlüsse sollen zur Verdeutlichung noch formal dargestellt werden.
MUTH betrachtet eine ökonomische Variable (p), die von der aggregierten Prognoseµ), die normalverteilt ist, abhängt.7ep( ) und einer exogenen Zufallsvariablen (µep
Unter der Vorhersage der ökonomischen Theorie, die die Ökonomie richtig abbildet (true model), versteht MUTH den Erwartungswert der ökonomischen Variablen p.8µeE p E) ( ) (
Wenn alle verfügbaren Informationen und auch die zugrundeliegende Theorie für die Prognose verwendet werden, dann ist der Unterschied zwischen der Vorhersage des Modells und der Prognose rein zufällig und hat einen Erwartungswert von Null.ep EDaher ergibt sich: ) (
Dieses Resultat heißt nicht, dass jede Prognose mit den tatsächlichen Realisationen eintritt. Genauso wie die Vorhersagen, die auf einer fundierten Theorie basieren, von den tatsächlichen Realisationen abweichen können, so ist auch der Prognosefehler rein zufällig um die tatsächliche Realisation verstreut und beträgt im Erwartungswert (Durchschnitt) null. Negative und positive Prognosefehler gleichen sich aus, es besteht kein systematischer Fehler, so dass Prognosen immer zu hoch oder zu niedrig ausfallen. Prognosen, die die Eigenschaft erfüllen, im Erwartungswert einen Prognosefehler von Null zu haben, gelten als unverzerrt.
MUTH argumentiert, dass Prognosen, die systematisch verzerrt ausfallen, keinen Bestand haben können, weil dann Wirtschaftssubjekte, die bessere Kenntnisse der zugrundeliegenden Theorie aufweisen, ihr Wissen verkaufen können und somit die Prognosen die obengenannte Eigenschaft erfüllen werden.9Weiterhin hätten die Wirtschaftssubjekte die Möglichkeit, ihr eigenes Prognosemodell anzupassen, so dass in
7Vgl. Muth (1961), S. 317.
8Vgl. Heinemann (1995), S. 13.
9Vgl. Muth (1961), S. 318.
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Zukunft vermeidbare Prognosefehler verhindert werden10und ihre Prognosen im Erwartungswert mit den realisierten Ausprägungen übereinstimmen. Auf die Gewinnprognosen von Analysten übertragen ergibt sich, dass die Prognosen anhand aller verfügbaren Informationen vorgenommen werden und die zugrundeliegende ökonomische Theorie berücksichtigt wird. Daher gleichen sich
Gewinnprognosefehler über die Jahre aus und betragen im Durchschnitt null und sind also unverzerrt.
Aus der Bedingung, dass alle verfügbaren Informationen für die Prognoseerstellung verwendet werden, resultiert die zweite Eigenschaft von rationalen Prognosen, nämlich ihre Effizienz. Wenn alle verfügbaren Informationen zum Zeitpunkt der Prognoseerstellung genutzt werden, darf der Prognosefehler nicht mit den verfügbaren Informationen korreliert sein. Sonst könnte das zugrundeliegende eigene Modell und ggf. die ökonomische Theorie durch eine (andere) Berücksichtigung dieser Informationen verbessert werden und zu rationaleren Prognosen führen.
Auf die Gewinnprognosen der Analysten übertragen bedeutet dieses, dass die Analysten alle verfügbaren Informationen für die Generierung von Prognosen verwenden und deshalb der Prognosefehler nicht mit den verfügbaren Informationen korrelieren darf.11Die Eigenschaften der Gewinnprognosen werden durch statistische Verfahren überprüft, die im Kapitel 4.4.1 und 4.4.2 näher beschrieben werden.
Die rationalen Erwartungen sind, im Gegensatz zu den adaptiven Erwartungen, in die Zukunft gerichtet. Der adaptive Erwartungsansatz geht davon aus, dass Wirtschaftssubjekte ihre Erwartungen mit Hilfe von Vergangenheitswerten einfach mechanisch anpassen. Das rationale Erwartungskonzept geht darüber hinaus. Zwar werden die Vergangenheitsdaten benutzt, um den systematischen Prozess zu erlernen, aber es werden darüber hinaus noch die Entwicklungen der Zukunft antizipiert12, z.B., dass die Erhöhung der Staatsausgaben zu einer Erhöhung der Produktion führen wird und damit die Zinsen ansteigen werden. Diesen erwarteten Anstieg antizipieren die Wirtschaftssubjekte sofort nach der Ankündigung der Staatsausgabenerhöhung, während bei den adaptiven Erwartungen die Wirtschaftssubjekte diese Einsicht erst langsamer gewinnen und mit ihren Prognosen den steigenden Zinsen hinterherhinken würden.
10Vgl. Sargent: Rational Expectations, (Abrufdatum: 09.06.2006).
11Vgl. Henze (2004), S. 49.
12Vgl. Caspers (1978), S. 515.
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Das strenge rationale Erwartungskonzept wurde aufgrund seiner strikten Annahmen und daraus resultierenden Schlüsse kritisiert. Ein wichtiger Kritikpunkt, der den Kontext dieser Arbeit betrifft, lautet, dass die Wirtschaftssubjekte hohe statistische und wirt-schaftstheoretische Kenntnisse haben müssen, um rationale Erwartungen bilden zu können.13Dieser Kritikpunkt kann entkräftet werden, indem angenommen wird, dass nicht jedes Wirtschaftssubjekt selbst Prognosen über die einzelnen Einflussgrößen auf die ökonomische Variable trifft, sondern diese Aufgabe entweder vollständig oder nur zum Teil delegiert. Ein Beispiel sind Schätzungen des zukünftigen Wirtschaftswachstums, die der Sachverständigenrat vornimmt, oder die Schätzung von Gewinnprognosen für die Investoren, die Finanzanalysten vornehmen. Diese Fachleute kennen die zugrundeliegende Theorie und sind in der Lage, Vergangenheitswerte für die Zukunft zu interpretieren.
Auch müssen Wirtschaftssubjekte nicht das wahre Modell der Wirtschaft kennen, sondern in der aggregierten Form müssen die Erwartungen so gebildet werden, als ob sie es kennen würden. Dieses kann wieder mit Hilfe von Fachleuten geschehen. Auch die vollständige Informationsnutzung wird als unrealistische Annahme kritisiert, weil in der Realität das Zusammentragen von Informationen mit Kosten verbunden ist. Daher erscheint es realistischer, wenn die Wirtschaftssubjekte zwischen den entstehenden Kosten für den Informationserwerb und dem daraus resultierenden Nutzen abwägen.14Diese Argumentation berücksichtigt eine schwächere Form der rationalen Erwartungen, welche auch den empirischen Untersuchungen zugrunde liegt. An den Eigenschaften ändert sich nichts, aber die Effizienz kann nur an einer bestimmten Informationsmenge (Informationsset) überprüft werden. Der Erwerb der Informationsmenge kann mit der Erwartungsnutzentheorie für einzelne Analysten beschrieben werden.
1.2 Erwartungsnutzentheorie
In der ökonomischen Theorie gelten Entscheidungen bei Sicherheit nur als rational, wenn sie den höchstmöglichen Nutzen für die Wirtschaftssubjekte generieren, daher müssen die Erträge aus der Informationssuche die Kosten für diese übersteigen, anderenfalls wäre es rational, die Informationssuche einzustellen. Prognosen stellen Entscheidungen dar, die bei Unsicherheit getroffen werden und somit ist die Nutzentheorie allein nicht anwendbar. Der Erwartungsnutzen, der auf den
13Vgl. Arrow (1978), S.160.
14Vgl. Caspers (1978), S. 514.
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Axiomen von NEUMANN/MORGENSTERN basiert15, berücksichtigt die Unsicherheit, indem die Wahrscheinlichkeiten(p),und die Nutzenfunktion der Wirtschaftssubjekte(u())in das Erwartungsnutzenmodell mit einbezogen werden. Daraus ergibt sich folgende Formel für den Erwartungsnutzen(EU)
