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Stand 31.12.2004 - ecfs

Stand 31.12.2004 - ecfs

Lehre und Forschung

Lehre und Forschung Promotionen (Campus Essen) Dr. Bernd Graalmann „Target Rating Advisory - Ein Modell zur Unterstützung 56 einer kapitalmarktorientierten Unternehmenssteuerung“ Dr. Jürgen Schützdeller „Verbesserung der Qualität von Bonitätsanalysen mit künst- lichen neuronalen Netzen durch Verwendung originärer Jahresabschlußdaten“ Dr. Ulrich Tetzner „Abwehrlegitimation und Bewertung bei unfreundlich stra- tegischen Unternehmensübernahmen“ Ratings sind auf den Kapitalmärkten zu den wichtigsten Indikatoren für die „Risikoqualität“ von Kapitalanlagen und Kapitalnehmern geworden. Regulierungsbehörden schreiben Kredit- instituten mittlerweile zwar die Prüfung der Risikoqualität vor (MaK, Basel II). Ein gutes Rating- Instrumentarium liegt aber vor allem im Eigeninteresse der Institute. Das Rating als Risiko- symbol gewinnt aber auch bei Unternehmungen für die Beurteilung von Marktbeziehungen eine immer stärkere Bedeutung. Ein schlechtes Rating bedeutet hier den Verzicht auf den Abschluss von Verträgen, zumindest aber ungünstigere Vertragskonditionen. Künftig ist da- her die Arbeit am eigenen Rating ein wichtiger Erfolgsfaktor. Hierbei bietet sich Unterstüt- zung durch einen Rating Advisor an. Rating Advisory gibt es bereits seit geraumer Zeit. Dennoch ist bislang nicht versucht worden, die Kosten einzelner Aktivitäten zur Ratingverbesserung mit dem Nutzen dieser Ratingverbesserung zu vergleichen. Um Kosten- und Nutzenaspekte bei der Ratingvorbereitung gegenüberzustellen, bedient sich Dr. Bernd Graalmann in seiner Arbeit der Methode des „Target Costing“. Die Übertragung dieses Zielkostenmanagements auf die Ratingberatung ermöglicht, die Effizienz der Instrumente in der Ratingvorbereitung deutlich zu verbessern. Damit leistet Herr Dr. Graalmann einen inno- vativen und wertvollen Beitrag zu dem bislang wenig untersuchten Gebiet des Rating Advisory. Die anschauliche, von vielen Beispielen gestützte Darstellung erleichtert das Lesen des Wer- kes. Vor allem Kreditinstitute sehen sich vermehrt mit der Frage konfrontiert, wie existenzbedro- hende Unternehmenskrisen in Zukunft so rechtzeitig erkannt werden können, dass notwen- dige Maßnahmen zur Abwendung von Ausfällen beziehungsweise einer Insolvenz noch Er- folg versprechen. Dabei kommt es vor allem auf eine hohe Prognosequalität an. Dr. Jürgen Schützdeller stellt in seiner Dissertation eine Konzeption vor, bei der einem Künstlichen Neuronalen Netz erstmals ausschließlich originäre, direkt dem Jahresabschluss entnehmbare Bilanzdaten präsentiert werden. Daraus resultieren zahlreiche Vorteile für die Durchführung der Jahresabschlussanalyse, von denen die Vollständigkeit der Auswertung, die Limitierung der erklärenden Variablen und die Vermeidung von Redundanzen hervorstechen. Unter der Zielsetzung einer Steigerung der Performance des Klassifikationsverfahrens wird zudem ein

Lehre und Forschung verbesserter Algorithmus in den Lernprozess implementiert. Da modernen Verfahren der Insolvenzprognose im Allgemeinen und Neuronalen Netzen im Besonderen vielfach entge- gengehalten wird, dass sie nur Krisensymptome beschreiben, jedoch keinen Beitrag zur Er- klärung leisten können, wird die Analyse durch eine Untersuchung des Zusammenhangs zwischen den Jahresabschlussdaten und dem Bonitätsindikator ergänzt. Dr. Ulrich Tetzner entwickelt in seiner Dissertation ein Rahmenmodell zur Bewertung unfreundlicher Übernahmen. Er erweitert dabei den traditionellen Shareholder Value-Ansatz um die Integration von Synergie- und Risikopotentialen, die aus der Verbundwirkung zwi- schen Übernehmer und Zielgesellschaft entstehen. Der durch die unfreundliche Übernahme geschaffene Unternehmenswert resultiert aus den übernahmeabhängigen Werttreibern. Diese werden über diskontierte Cash Flows abgebildet. Mit dem Rahmenmodell kann man die Bewertung von unfreundlichen Übernahmen mit freundlichen Übernahmen und Übernahme- verzichten vergleichen. Auf dieser Basis erhält der Bewerter einen Vergleichsmaßstab als Entscheidungsgrundlage seines Handelns. Das für Unternehmensübernahmen modifizierte Shareholder Value-Rahmenmodell bietet einen methodischen Ausgangspunkt zur wert- orientierten Ressourcenallokation für die Planungsstäbe beider Unternehmen. Der künftige Wertbeitrag der Unternehmen in einem neuen Unternehmensverbund wird quantifizierbar gemacht. Die verfügbaren Ressourcen können für eine Strategie mit dem maximalen Wert- beitrag eingesetzt werden. Über Szenarien lässt sich dabei zeigen, welcher Werttreiber die höchste Sensitivität innerhalb einer Strategie besitzt. Das von Herrn Dr. Tetzner skizzierte Strategiebewertungsverfahren unterstützt die Beurteilung von Unternehmensübernahmen jeglicher Art. In den Werttreibern können neben dem Geschäftswachstum auch Volumen- rückgänge bzw. eine konstante Geschäftsentwicklung abgebildet werden. Durch Eingang ergänzender qualitativer Gesichtspunkte in die Gesamtanalyse wird dem Rahmenmodell der Vorwurf einer rein quantitativen Wachstumsperspektive entzogen, der gegen Shareholder Value-Ansätze häufig vorgebracht wird. 57

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