Download - Institut für Finanzmanagement - Universität Bern
Download - Institut für Finanzmanagement - Universität Bern
Download - Institut für Finanzmanagement - Universität Bern
Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.
YUMPU macht aus Druck-PDFs automatisch weboptimierte ePaper, die Google liebt.
Bewertung und Selektion von Start-ups<br />
Zusammenfassung, Diskussion und Ausblick<br />
Das Bedürfnis scheint aber durchaus zu existieren, dass sich die Akademie vermehrt der<br />
Bewertung von Jungunternehmen annimmt und neue Bewertungsmethoden entwickelt bzw.<br />
bestehende anpasst.<br />
Die Beherschung formaler Bewertungsmethoden alleine macht aber noch keinen guten<br />
Investor aus. Ein guter Investor zeichnet sich durch seine Erfahrung aus. Er nutzt diese<br />
implizit und hat ein „Bauchgefühl“ in welchem Bereich sich der Unternehmenswert eines<br />
bestimmten Start-ups bewegen könnte. Der Anteil, den ein Investor von einem Start-up im<br />
Gegenzug zu einer Kapitalinvestition erhält, ist nicht alleine von der Bewertung abhängig. Ein<br />
Business Angel mag deshalb unter Umständen ebenso erfolgreich sein, wenn er den<br />
Zeitaufwand <strong>für</strong> eine Bewertung beschränkt und da<strong>für</strong> mehr Zeit <strong>für</strong> die Strukturierung des<br />
Deals aufwendet. Venture Capital-Gesellschaften müssen ihre Investitionsentscheide<br />
gegenüber ihren Kunden rechtfertigen. Sie kommen deshalb kaum um eine formelle<br />
Bewertung herum, können jedoch die Erfahrungswerte als Richtwert vergleichend<br />
hinzuziehen.<br />
Die vorliegende empirische Studie beantwortet ausschliesslich die Frage, welche<br />
Selektionskriterien und Bewertungsmethoden in der Praxis angewendet werden. In einem<br />
nächsten Schritt wäre es nun interessant festzustellen, ob die Anwendung gewisser Methoden<br />
zu einer durchschnittlich signifikant höheren Performance führt.<br />
In einem ersten Schritt muss da<strong>für</strong> ein objektives Mass <strong>für</strong> den Erfolg einer Investition<br />
entwickelt werden. Dies ist mit gewissen Schwierigkeiten verbunden. Werden dazu Daten aus<br />
öffentlichen Datenbanken verwendet, kommt es zu einem Sample Selection Bias, denn es ist<br />
zu erwarten, dass nur die erfolgreicheren Start-ups zu einem Exit finden. Werden die<br />
Investoren nach dem Erfolg ihrer Projekte befragt, besteht die Gefahr dass ausschliesslich<br />
über die erfolgreichen Investments berichtet wird. Die weniger erfolgreichen werden schneller<br />
wieder vergessen. Zudem ist es <strong>für</strong> einen Investor schwierig, ausserhalb von<br />
Finanzierungsrunden einen Unternehmenswert zu nennen. Verschiedene Autoren wie<br />
Dittmann, Maug und Kemper (2004) oder Cochrane (2005) haben erste Anstrengungen zur<br />
Entwicklung eines Erfolgsmasses vorgenommen. Die Überprüfung der Validität und<br />
Reliabilität dieser Erfolgsmasse hat aber noch nicht stattgefunden und wird mit<br />
Schwierigkeiten verbunden sein. Trotzdem kann auf diesen Arbeiten aufgebaut werden.<br />
Zweitens muss der Datensatz <strong>für</strong> umfangreichere Auswertungen erweitertet werden. Dies<br />
kann erreicht werden, indem grosse Angel-Netzwerke wie Brains-to-Venture die Umfrage<br />
Lukas André 64