Konglomeratsabschlag und Transaktionskostentheorie : theoretische Erklärung und empirische Befunde in Europa 9783835003705, 3835003704 [PDF]

Zitiervorschau

Andreas Funke Konglomeratsabschlag und Transaktionskostentheorie

GABLER EDITIONWlSSENSCHAFT

s

m

(I:)

10M E 112 145 718 124 638 258 43 244 21 139 134 67 78 59 220 218 114 29 965 30 4.356 81%

Assets > 10M E 127 159 791 131 681 289 44 253 23 141 144 77 79 60 240 237 118 29 1.103 31 4.757 89%

80%

ISIN 111 144 694 124 626 258 42 243 21 136 127 66 78 59 220 214 114 29 960 30 4.296 74%

Filter 2001 Listing HauptbSrse 107 142 562 122 622 225 34 224 21 134 126 65 78 56 213 187 107 26 927 11 3.989 57%

GJ=KJ 98 110 465 113 496 209 21 211 18 123 126 54 78 55 199 164 103 26 392 11 3.072 57%

Sitz imLand 98 110 465 113 496 209 21 211 18 123 126 54 78 55 198 162 103 26 390 11 3.067 55 %

26%

keinlokaler kein PennyStock Acc. Standard 95 35 108 8 455 304 111 11 487 197 207 6 20 0 194 155 18 8 122 103 117 6 52 44 77 8 54 0 189 9 158 86 101 1 26 6 376 375 11 7 2.978 1.369

Empirischer Teil 1: Quantifizierung des Marktpreises

99

Im n/achsten Schritt werden die verbliebenen Untemehmen in Vorbereitung auf die Anwendung der Berger/Ofek-Methode nach ihrem Konzentrationsgrad klassifiziert. Dabei stellt sich die zentrale Frage nach dem KonzentrationsmaB.396 In der Diversifikationsforschung wurde bisher eine Reihe von unterschiedlichen KonzentrationsmaBen verwendet, die nach Sambharya in zwei Kategorien eingeteilt werden kSnnen: (1) Ans~itze auf Basis der Anzahl und Art der Segmente (Segmentans~itze, business count approach, quantitativ-kontinuierliche Ans/itze) und (2) Ans~itze auf Basis der Diversifikationsstrategien (Strategieans~itze, strategic approach, diskret-kategoriale Ans~.tze). 397 Die Strategieansiitze gehen auf Wrigley und Rumelt zurtick und zielen auf die zugrunde liegende Logik der Absichten des Untemehmens und somit auf die Synergien der Diversifikation ab. 398 Bis dahin erfolgte die Klassifizierung von Unternehmen anhand der Anzahl der unterschiedlichen Produkt-Markt-Kombinationen.399 Wrigley verwendete dagegen erstmals ein System von Kategorien, das auf einer qualitativen Analyse der Produkt-Markt-Kombinationen und der Diversifikationsmotive basiert. Rumelt entwickelte diesen Ansatz, indem er die Verwandtheit der Segmente berticksichtigt und somit den Grad der Synergien erfasst. Der Ansatz von Wrigley bzw. Rumelt, ebenso wie jeder andere Strategieansatz, hat jedoch den gravierenden Nachteil, dass die Auswahl der Kategorien und vor allem die Analyse und die sp~itere Zuordnung der Untemehmen zu den einzelnen Kategorien im entscheidenden MaBe von der subjektiven Beurteilung des Forschers abh~gig ist. Deshalb bezeichnet Palepu diese Ans~itze zu Recht als zumindest ,,semi-subjektive" Ans~itze.4~176 Als Alternative zu den subjektiven Strategieans~itzen entstanden die Segrnentans~itze. Die bekanntesten Segmentans~itze sind (1) Berry-Index, (2) Entropy-measure und (3) Mean narrow spectrum diversity ratio. Der Index nach Berry ist ein modifizierter HerfindahlIndex. 4~ Danach wird der Diversifikationsgrad fiber die Summe der quadrierten Umsatzanteile der Segmente ermittelt. Zwar ist dieser Ansatz einfach trod leicht anzuwenden, die flit die Analyse wichtigen Unterschiede im Verwandtheitsgrad der Segmente bleiben jedoch unberticksichtigt. Sich dieser Schw/iche bewusst entwickelte Berry zusammen mit Jacquemin das Entropy-measure. 4~ Dabei handelt es sich um einen modifizierten Herfindahl-Index auf Basis von Standard Industry Classification (SIC) Codes. Zum besseren Verstandnis des 396 Palepu(1995;241): ,,The measurementof diversification is central to the empirical investigationof performance implications." 397 Vgl. SchUle (1992;92); Szeless (2001;61), Sambharya (2000;164). Eine weitere interessante Obersicht bef'mdet sich bei Ramanujam/Varadarajan(1989;538ff.). 398 Wrigley(1970), Rumelt(1974). 399 Zur mangelhaftenGeeignetheitdieses Mal3essiehe z.B. Pitts/Hopkins(1982), Hoskisson/Hitt(1990). 400 Palepu(1985;239). 401 Berry(1971;373). 402 Jacquemin/Berry(1979).

1O0

Empirischer Teil der Arbeit

Entropy-measures sollen an dieser Stelle kurz die Grundlagen der SIC-Codes dargestellt werden. SIC-Codes bilden ein einheitliches Schema zur Klassifizierung von Gesch/fftsaktivit/iten und wurden von der US-amerikanischen Verwaltung (,,Statistical Policy division of the United States Office of Management and Budget") entwickelt. 4~ Danach werden den berichteten Segmente eines Untemehmens, also zumindest den Segmenten, die mindestens 10% des Umsatzes des Untemehmens generieren (sog. Wesentlichkeitsgrenze nach FASB), vierstelligen SIC-Codes zugeordnet. 4~ Dieses Verfahren hat Standard & Poors tibemommen, um auch Gesch/fftsaktivi~'ten nicht-amerikanischer Untemehmen vergleichbar klassifizieren zu k6nnen. Der Vorteil der SIC-Codes liegt darin, dass sie vergleichsweise objektiv aus 6ffentlich zug~glichen Informationen einfach und gut zu bestimmen sind. Dennoch sind die SIC-Codes nicht ohne Schw/ichen. 4~ Erstens, Klassifizierungen sind im Zweifelsfall nur dann m6glich, wenn ein Segment die Wesentlichkeitsgrenze von 10% des Umsatzes tibersteigt und somit das Segment gesetzlich berichten muss. Da jedoch heute die Mehrheit der Untemehmen auch Segmente mit geringerem Umsatzanteil (freiwillig) berichtet, wird die m6gliche Restriktion der gesetzlichen Verpflichtung durch die markttibliche Praxis nahezu komplett aufgehoben. Zweitens, die Klassifizierung durch S&P beinhaltet weiterhin einen Restfaktor an Subjektivi~'t. Aufgrund von Interviews mit S&P-Angestellten urteilen Denis/Duhaime, dass die Zuordnungen gewissenhaft bzw. so objektiv wie m6glich erfolgen und replizierbar sind. 4~ Da die Informationen ftir die Klassifizierung 6ffentlich zug~h'aglich vorliegen und das Zuordnungsverfahren so objektiv wie m6glich erfolgt, ist die Subjektivit/~t als gering einzustufen. Drittens, die Definition, was unter einem Segment zu verstehen ist, liisst den Untemehmen die Freiheit zu entscheiden, wie stark die Aktivitiiten in (unterschiedlichen) Segmenten zusammengefasst werden k6nnen. Neben der Aggregationstiefe ist auch der Wechsel von Segmentzusammensetzungen bei Untemehmen nicht selten. Viertens, die Zuordnungen fiber SIC-Codes geben keine Informationen i~ber m6gliche Quellender Verbundenheit von Segmenten (z.B. gemeinsame Aktivit~iten im Marketing). Zudem handelt es sich um diskrete Merkmale, die somit keine Aussage zum Grad der Verwandtheit

403 404 405 406

Vgl.Lichtenberg(1991;242f.). Vgl. Shin/Stulz(1998;533f.), Ettredge/Kwon/Smith(2000;6ff.), Berger/Hann(2002;3f.). Vgl.Chevalier(2000;3), Fan/Lang(2000;630). Vgl.Denis/Duhaime(1992;512f.)

Empirischer Tell 1: Quantifizierung des Marktpreises

101

von Segmenten erm5glichen, so dass die Gefahr der Korrelation (z.B. in Form von Abh~gigkeiten zwischen kleinen und gr/513eren Segmemen) besteht. 4~ Den vierten Kritikpunkt nimmt das Entropy-measure als modifizierter Herfindahl-Index auf. Es macht sich den Sachverhalt zu Nutze, dass sich die verschiedenen Level der SIC-Codes ffir unterschiedliche Betrachtungsschwerpunkte eignen: 2-SIC-Level-Codes ermOglichen Untersuchungen zu Industrien, w~ahrend 4-SIC-Level-Codes ffir Untersuchungen zur Verwandtheit der Segmente innerhalb der Industrien herangezogen werden kOnnen.4~ Das Emropy-measure berticksichtigt: 1. die Anzahl der Industrien, in denen das Untemehmen aktiv ist, 2. die relative Umsatz- bzw. Asset-Bedeutung der Industrien im Untemehmen und 3. den Grad der Verwandtheit innerhalb einer Industrie. Folglich erlaubt das Entropy-measure im Gegensatz zum Herfindahl-Index nach Berry die Untersuchung von verwandter und unverwandter Diversifikation. 4~ Der Unterscheidung in den Betrachtungsweisen zwischen 2-SIC-Level-Codes und 4-SICLevel-Codes nimmt sich auch das einfacher zu berechnende Mean narrow spectrum diversity ratio (MNSD) von Varadarajan/Ramanujam an. 4~~Das MNSD teilt die Anzahl der verschiedenartigen Segmente auf 4-SIC-Level-Ebene durch die Anzahl der verschiedenartigen Segmente auf 2-SIC-Level-Ebene. Untemehmen mit einem MNSD von eins sind entweder Single-Segmem-Untemehmen, die mit einem Segmem (4-SIC-Level) in nur einer Industrie (2-SIC-Level) operieren, oder reine Konglomerate, deren Segmeme alle in unterschiedlichen Industrien aktiv sind (deshalb Anzahl der Aktivit/iten auf 4-SIC-Level gleich Anzahl der Aktivitiiten auf 2-SIC-Level). Dies soll anhand Abbildung 16 auf der niichsten Seite verdeutlicht werden. Da das Ziel der Arbeit ausschliel31ich in der Untersuchung von Konglomeraten und nicht in der Analyse gradueller Unterschiede im Diversifikationsgrad liegt, sind ftir die Klassifizierung in dieser Arbeit und ftir die Anwendung der Berger/Ofek-Methode lediglich die Anzahl der unterschiedlichen Segmente auf 4-SIC- und 2-SIC-Level entscheidend. Vor diesem Hintergrtmd reicht die Anwendung des MNSD als KlassifizierungsmaB aus. Aufgrund dieser Klassifizierung ergeben sich folgende Bilder flit 2003 und 2001 (Tabellen 3 und 4 [auf der niichsten und tibem~ichsten Seite]).

407 Vgl. Shin/Stulz(1998;538), Fan/Lang(2000;630). 40g Vgl. Hatfield/Liebeskind/Opler(1996;60). 409 Ausflihrlichzum Entropy-measure:Jaquemin/Berry(1979;361), Chatterjee/Wemerfeldt(1991;38), Palepu (1995), Szeless/Mililer-Stewens(2001;8). 41o Varadarajn/Ramanujam(1987;538ff.).

Empirischer Teil der Arbeit

102

Anzahl unterschiedlicher 4-SIC-Segmente = Anzahl unterschiedlicher

Anzahl unterschiedlicher 4-SIC-Segmente > Anzahl unterschiedlicher

2-SIC-Segmente

2-SIC-Segmente

"Single Segment"-

"Single Industry"-

Untemehmen

U n t e m e h m e n mit verwandten

Anzahl unterschiedlicher 2 SIC-Segmente

Gesch/tftsfeldem

=1

Anzahl

Reines Konglomerat

unterschiedlicher 2 SIC-Segmente

"Multi Industry"U n t e m e h m e n mit verwandten Geschattsfeldem

>1

A b b i l d u n g 16: Klassifizierung der U n t e m e h m e n nach M N S D 411

Klassifizierung 2003

Belgien Danemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland lrland Italien Luxemburg Niederlande Norwegen Osterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tseheehien UK Un[am

Reines Single-SegmentKonglomerat Untemehmen 6 10 0 2 26 95 0 1 37 25 1 2 0 0 10 48 2 2 10 39 1 1 3 16 0 1 0 0 0 4 2 34 1 0 0 7 27 179 1 2

Summe

127

468

Anteil

9%

33%

Tabelle 3: Klassifizierung 2003

411 Eigene Darstellung.

"Single Industry"- "MultiIndustry"Untemehmen mit Untemehmenmit verwandten verwandten Gesehatisfeldem Geschatisfeldem Sonstige Summe 1 5 7 29 0 5 0 7 55 100 65 341 2 2 4 9 16 57 30 165 1

1

0

5

0 35 0 16 0 9

0 35 2 27 5 10

0 40 2 11 0 8

0 168 8 103 7 46

1

2

2

6

1

0

1

2

1

1

2

15 0 0 35 3 191 13%

27 0 1 103 0 383 27%

22 0 1 58 1 254 18%

8

100 1 9 402 7 1.423 100%

Empirischer Teil 1" Quantifizierung des Marktpreises

103

Kiassifizierun~2001

Belgien Danemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland lrland Italien Luxemburg Niederlande Norwegen Osterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tschechien UK Un~arn

"SingleIndustry"- "MultiIndustry"Unternehmenmit Unternehmenmit Reines Single-Segmentverwandten verwandten Konglomerat Unternehmen Geschattsfeldern Geschattsfeldern Sonstige Summe 6 7 0 8 14 35 7 ! 0 0 0 8 68 73 60 72 31 304 5 0 2 4 0 11 76 24 21 43 33 197 1 2 0 2 1 6 0 0 0 0 0 0 39 37 29 37 13 155 2 3 I ! 1 8 23 38 15 11 16 103 1 3 0 2 0 6 9 12 10 8 5 44 3 1 1 3 0 8 0 0 0 0 0 0 3 1 0 4 1 9 20 20 17 23 6 86 0 0 0 0 1 1 1 2 2 0 1 6 88 148 47 65 27 375 0 2 1 4 0 7

Summe

352

374

206

287

150

1.369

Anteil

26%

27%

15%

21%

11%

100%

Tabelle 4: Klassifizierung 2001

Danach scheiden 58% bzw. 45% der Untemehmen fOr 2003 bzw. 2001 aus der Untersuchung aus. Dazu zAhlen auch jene Unternehmen, die als ,,Sonstige" klassifiziert wurden, weil for sie keine Daten pro Segment vorlagen. N a c h d e r E r k l a r u n g d e r S I C - C o d e s u n d d e r K l a s s i f i k a t i o n s r e g e l n k 6 n n e n die l e t z t e n b e i d e n F i l t e r p r o L a n d erliiutert w e r d e n . E r s t e n s , d e r U m s a t z d e s g r 6 B t e n S e g m e n t s d e r b e t r a c h t e t e n K o n g l o m e r a t e d a r f n i c h t m e h r als 9 0 % u n d j e d e s S e g m e n t n i c h t w e n i g e r als 1 % d e s U m s a t z e s d e s U n t e r n e h m e n s a u s m a c h e n . D i e s e s in d e r D i v e r s i f i k a t i o n s f o r s c h u n g t i b l i c h e V o r g e h e n soil verhindern, dass Untemehmen

als K o n g l o m e r a t e k l a s s i f i z i e r t w e r d e n , die in W i r k l i c h k e i t i m

w e s e n t l i c h n u r in e i n e m S e g m e n t a k t i v ( > 9 0 % ) s i n d b z w . d e r e n E n g a g e m e n t in e i n e m S e g m e n t v e r n a c h l ~ i s s i g b a r ( < 1 % ) ist. 4~2 D a b e i w e r d e n U m s i i t z e m i t d e m S I C - C o d e , 9 9 9 9 "

den

a n d e r e n S e g m e n t e n u m s a t z g e w i c h t e t z u g e o r d n e t , d a es sich bei , , 9 9 9 9 " - U m s i i t z e n u m e i n e K o n s o l i d i e r u n g s - b z w . R e s i d u a l p o s i t i o n h a n d e l t . 4~3

412 Vgl. Lins/Servaes (1999;2219), Fauver/Houston/Naranjo (2002;5). 413 Vgl. Alvarez/Fink (2003;278).

Empirischer Teil der Arbeit

104

Zweitens, alle Untemehmen, die Aktivit~iten in der Finanzdienstleistungsbranche (SIC-Codes 6000-6999) aufweisen, werden ebenfalls vonder Untersuchung ausgeschlossenfl 4 Dieser einschneidende Schritt ist notwendig, weil die Bilanzen und GuV dieser Untemehmen in entscheidender Weise von diesen Segmenten beeinflusst werden und es deshalb zu starken materiellen Abweichungen von der Rechnungslegung anderer Untemehmen kommt. 415 Folglich sind die im produzierenden Gewerbe oder anderen Dienstleistungsbranchen verwendeten Multiplikatoren hier wenig aussagekr~iftig und die Finanzdienstleister somit Rir den ChopShop-Ansatz ungeeignet. Nach Anwendung aller Filter und nach einem aufwendigen Aufbereitungsprozess ergibt sich folgendes Bild tiber die einzubeziehenden Untemehmen (Single-Segment-Untemehmen und Konglomerate) je Land und Betrachtungsjahr:

2003 Belgien Dfinemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland lrland Italien Luxemburg Niederlande Norwegen Osterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tschechien UK Ungam Summe Anteil

Reines Single-SegrnentKonglomerat Untemehmen Summe 4 6 10 4 2 6 69 74 143 1 1 2 42 14 56 0 1 1 0 0 0 25 25 50 0 1 1 22 23 45 4 1 5 4 8 12 2 1 3 0 0 0 1 4 5 20 21 41 0 0 0 0 6 6 63 158 221 0 0 0 261 346 607 43% 57% 100%

Tabelle 5: Anzahider reinen Konglomerateund Single-SegmentUnternehmen 2003

414 Vgl. z.B. Lins/Servaes (1999;2219), Rajan/Servaes/Zingales(2000;54), Fauver/Houston/Naranjo (2002;5). 415 Vgl. Schierenbeck/HOlscher(1992;541).

Empirischer Teil 1: Quantifizierung des Marktpreises

2001 Belgien D~inemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland Irland Italien Luxemburg Niederlande Norwegen Osterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tschechien UK Ungam

Summe

Anteil

Reines Single-SegmentKonl~lomerat Unternehmen 6 3 5 1 47 50 4 0 44 14 0 1 0 0 27 15 1 1 19 24 0 2 4 4 2 0 0 0 2 1 18 12 0 0 0 1 53 133 0 1 232 263 47% 53%

105

Summe 9 6 97 4 58

1

0 42 2 43 2

8

2 0 3 30 0

1

186

1

495 100%

Tabelle 6: Anzahlder reinen Konglomerate und Single-SegmentUntemehmen 2001

4.1.2.2

Quantifizierung des Marktpreises kongiomerater Diversitiit

Die im vorhergehenden Abschnitt ermittelten Konglomerate und Single-Segment-Unternehmen werden nun fiir den zweistufigen Prozess zur Quantifizierung des Marktpreises konglomerater Diversit/it eingesetzt. Im ersten Schritt werden aus den Single-Segment-Unternehmen die entsprechenden Multiplikatoren pro SIC-Level ermittelt. Im zweiten Schritt werden sodann die impliziten Marktpreise der reinen Konglomerate durch Surrogat-Portfolios auf Basis der Multiplikatoren errechnet. Der Umerschied zwischen dem impliziten und dem tats~ichlichen Marktpreis ergibt den Marktpreis konglomerater Diversit~it.

4.1.2.2.1 Ermittlung der Multiplikatoren aus den Single-Segment-Unternehmen Far die Ermittlung der Multiplikatoren pro SIC werden fiir jedes Single-Segment-Unternehmen folgende Daten erhoben:

Empirischer Teil der Arbeit

106 9

Gesamtumsatz (Total Sales; Summe der Ums/itze auf 4-SIC-Level),

9

Gesamt-EBIT (Summe der EBIT auf4-SIC-Level),

9

Gesamte Verm6gensgegenstande (Total Assets; Summe der Assets auf 4-SIC-Level),

9

Nettoverschuldung (= Gesamte Finanzverbindlichkeiten (Total debt) zuztiglich Vorzugskapital (preferred stocks) und abziiglich Kasse & liquide Mittel (cash & cash equivalents)) und

9

Marktkapitalisierung.

Durch die Addition der Marktkapitalisierung und der Nettoverschuldung wird der so genannte Enterprise-Value (EV) ermittelt. Auf der Basis des EV werden folgende drei Multiplikatoren gebildet: EV/Sales, EV/EBIT, EV/Assets. Im n/ichsten Schritt werden die ermittelten Multiplikatoren aus den Single-Segment-Unternehmen pro SIC-Level aggregiert. Somit entstehen pro SIC-Level ftir jedes SIC folgende Informationen hinsichtlich der Multiplikatoren: H6chstwert, Median, Mittelwert, Tiefstwert. Diese Werte werden jedoch pro SIC nur dann ermittelt, wenn auf dem entsprechenden SICLevel die Peergroup mindestens fiinf Untemehmen beinhaltetfl 6 Diese Grenze von mindestens ~ n f Untemehmen ist in der Diversifikationsforschung akzeptiertfl 7 Das Ergebnis dieses Abschnitts ist somit eine Zugriffshierarchie filr Multiplikatoren zur Marktpreissch/~tzung der Segmente der Konglomerate. Zuerst wird je Segment geprtit~, ob auf 4-SIC-Ebene ein Multiplikatoraggregat vorliegt. Ist dies nicht der Fall, so wird diese Prtifung fiir die 3-SIC-Ebene (bzw. 2-SIC-Ebene) durchgefiihrt. Im Notfall wird der Multiplikator des 1-SIC-Levels genutzt. An dieser Stelle sei darauf hingewiesen, dass aufgrund der vergleichsweise geringen Anzahl geeigneter Single-Segment-Unternehmen in dieser Untersuchung und der damit einhergehenden schwachen Pr/asenz von Multiplikatoren auf 4- bzw. 3-SIC-Ebene relativ h~iufig auf Multiplikatoren des 2- bzw. 1-SIC-Levels zuriickgegriffen werden muss.

4.1.2.2.2 Ermittlung des impliziten Marktpreises der Konglomerate Nachdem die Zugriffshierarchie der Multiplikatoren fiir 2003 und 2001 ermittelt wurde, kann nun der implizite Marktpreis je Segment mr die reinen Konglomerate bestimmt werden. Dazu werden ftir die Multiplikatoren EV/Sales, EV/EVIT und EV/Assets jeweils die Mediane herangezogen, die dann mit den entsprechenden Gr613enje Segment multipliziert werden. Anschliel3end werden die impliziten Marktpreise der Segmente pro Konglomerat summiert und ins Verh~iltnis zur Marktkapitalisierung der Konglomerate zum Jahresende gesetzt: 416 Beispiel:Es gibt auf dem 3-SIC-Levelvier Unternehmenmit dem SIC ,,345". Da diese Peergroupnur drei Mitglieder hat, werden filr SIC ,,345" keine Multiplikatoren gebildet. H/itte die Peergroup dagegen z.B. sieben Mitglieder,so wUrdenfor SIC ,,345" die entsprechendenMultiplikatorenaggregiert. 417 Vgl. Berger/Ofek(1995), Campa/Kedia(2002;1736).

Empirischer Teil 1: Quantifizierung des Marktpreises

w--

107

Marktkapitalisierung (in Euro) -1 Summe der impliziten Marktpreise der Segmente (in Euro)

Ist der Quotient w positiv, so ver~gt das Konglomerat tiber einen positiven Marktpreis konglomerater Diversit~it, ist w negativ, wird die konglomerate Struktur vom Markt mit einem Abschlag versehen. In der weiteren Betrachtung der Marktpreise konglomerater Diversit~it werden jedoch jene Unternehmen nicht berticksichtigt, deren Quotient w entweder kleiner als -50% oder gr6Ber als 100% ist. 4~8 Diese Vorgehensweise erfolgt zur Vermeidung von Anomalien, d.h. es wird angenommen, dass Sondereffekte auf das Untemehmen (z.B. in Form von gravierenden operativen Schwierigkeiten) einwirken, wenn deren Marktkapitalisierung mehr als doppelt so hoch bzw. geringer als die H~ilfte des impliziten Marktpreises ist. Die Tabelle 7 zeigt interessante Details zur Quantifizierung des Marktpreises konglomerater Diversit~it in Europa: 1. Innerhalb der Gruppe von Konglomeraten gibt es sowohl Zuschlage als auch Abschlage. Dadurch wird die Grundaussage des theoretischen Abschnitts dieser Arbeit best~itigt, dass der Marktpreis der Saldo gegens~itzlicher Einzeleffekte ist. 2. Mittelwert und Median unterscheiden sich nicht nur um bis zu 13 Prozentpunkte, sondem weisen oftmals unterschiedliche Vorzeichen auf. 3. Die Standardabweichungen fallen bei allen Multiplikatoren mit rund 40 Prozentpunkten relativ hoch aus.

2003 2001 EV/Sales EV/EBIT EWAssets EWSalesEV/EBIT EWAssets Anzahl d. Konglomerate 126 87 67 93 54 47 H~chstes w 97% 100% 91% 98% 96% 92% Mittelwert w 4% 8% 4% 3% 2% 11% Median w -9% 0% -9% -7% -7% 13% Niedrigstes w -49% -48% -49% -49% -49% -47% 75%-Quantil 38% 32% 41% 35% 34% 42% 25%-Quantil -32% -22% -34% -31% -27% -26% Standardabweichung 40% 41% 43% 42% 39% 40% Tabelle 7: QuantifizierterMarktpreis filr 2003 und 2001419

418 Zur dieser Art von Grenzen vgl. Fee/Thomas (1999;19f.), Hyland/Diltz(2002;59). 419 Eine Obersicht der einzelnen Untemehmen befindet sich in den Anh~lngen 1 bis 3.

Empirischer Teil der Arbeit

108

Diese Ergebnisse reihen sich in das Bild der uneinheitlichen Erkenntnisse frilherer Studien ein: Uncorrected (univariate or multivariate regressions) Lang/Stulz (1994) -27%bis -54% Berger/Ofek (1995) -13%bis -15% Servaes (1996) -6% bis -59% Lins/Servaes (1999) 0% Germany 10% Japan -15% U.K. Lins/Servaes (2002) -7% Graham et al. (2002) -10% bis -14% Campa/Kedia (2002) -9% bis -13% Villalonga (1999) -8% bis -24% Mansi/Reeb (2002) -4,5% Villalonga (2003) - 18%

Corrected for sample selection bias, data, or method issues Measure Tobin's Q Multipliers Tobin's Q Multipliers

-

-6% bis -7% 0% bis +30% +8% bis +34% 0% 28%

Multipliers Multipliers Multipliers Tobin'sQ Multipliers Tobin'sQ

Abbildung 17: Ubersichtder Schatzungendes Diversifikationsabschlags in frtlheren Studien 420 Die Beobachtungen des ersten empirischen Abschnitts flihren zu folgenden Schlussfolgerungen zum Marktpreis konglomerater Diversit/~t: Erstens, pauschalierte AbschRige fOr Konglomerate von 10% bis 15%, wie sie in der Praxis oftmals zu beobachten sind, lassen sich angesichts der obigen Ergebnisse nicht rechtfertigen. Nicht nur, dass sich die Ergebnisse je verwendetem Multiplikator zum Teil stark unterscheiden. Auch die Entscheidung zwischen Mittelwert und Median f'tihl"t entweder zu einem Zuschlag von nmd 5% oder einem Abschlag von nmd 5%. Dartiber hinaus zeigt die Standardabweichung eine hohe Streuung an. Zus/itzlich 1/isst der Vorzeichenwechsel zwischen 75%- und 25%-Quantil die Anwendung eines pauschalen Abschlags zweifelhaft erscheinen. Zweitens, neben Schlussfolgerung 1 kann die Aussage zum Ursache-Wirkungszusammenhang zwischen konglomerater Diversit/~t und Marktpreis von Konglomeraten dem Endogenit~itsproblem unterliegen. 421 Dieses grundlegende Problem der Ursachenforschung besagt, dass die Ursache-WirkungszusammenhEnge meist das Resultat mehrerer Einflussfaktoren sind, die auch den Untersuchungsfaktoren vorgeschaltet sein k6nnen. 422 Danach beeinflusst Diversifikation nicht den Marktpreis des Untemehmens, sondem sowohl die konglomerate Smaktur als auch der Marktpreis werden von anderen, endogenen Variablen in gleicher Art und Weise be420 Darstellungin Anlehnungan Villalonga(2003;2). 421 Vgl. Martin/Sayrak (2003;52). Bushee (1998;331): ..... but in an association test, it is always difficult to establish causality..." 422 Vgl. Leiendecker (1978;40), Jacobs (1992), Ramanujam/Varadarajan (1989;542f.), Schtlle (1992;141), Bodner/Tang/Weintrop (2000;18).

Empirischer Teil 1: Quantifizierung des Marktpreises

109

einflusst. 423 Folglich ergibt sich ein Zurechnungs- und Vollstandigkeitsproblem. 424 Deshalb stellen nicht nur Schwetzler/Reimund die Frage der Kausalit/it, indem sie fragen, ob der Konglomeratseffekt tats/ichlich das Resultat der konglomeraten Struktur ist, oder nicht vielleicht auf andere Einfliasse zuriackzufftihren ist, die dazu geftihrt haben, dass das Konglomerat als Reaktion auf diese Einfltisse sinnvoller Weise konglomerat diversifizierte. 425 So k6nnte z.B. ein eventueller Konglomeratsabschlag auch daraus resultieren, dass die Segmente des Konglomerats auch alleinstehend schlechter abschneiden wiirden und ein Zusammenschluss der Segmente im Konglomerat diesen Nachteil sogar reduziert. 426 In diesem Fall w ~ e die Diversifikation eine optimale Entscheidung auf Unterschiede in komparativen Wettbewerbsvorteilen und somit im Einklang mit wertsteigemdem Verhalten. 427 Aus den beiden Schlussfolgerungen zeigt sich der Bedarf der Prtifimg der Einfltisse makro6konomischer, industriespezifischer und untemehmensbezogener Faktoren in Form der im theoretischen Abschnitt formulierten Hypothesen. 42s Dabei ist die zentrale Frage, ob mittels der Transaktionskostentheorie (und den daraus theoretisch abgeleiteten, vermuteten Zusammenh~ngen) erkl/irt werden kann, wann ein Konglomerat bei einer Plausibilitatsprtifung im Rahmen einer Untemehmensbewertung eher einen Zu- und wann eher einen Abschlag erhalten sollte.

4.2

Empirischer Teil 2: Priifung der Kausalitiiten

Im zweiten Abschnitt der empirischen Analyse werden nun die im theoretischen Teil der Arbeit hergeleiteten Hypothesen tiberprtifl. Dabei sollen die Hypothesen sowohl in univariaten als auch in multivariaten Regressionsanalysen untersucht werden. 429 Die Prtifung einer jeden Hypothese erfolgt auf dieselbe Art und Weise. Im ersten Schritt wird die unabh~hagige Variable ftir die Abbildung des erklarenden Faktors festgelegt. Bei nicht direkt zu beobachtenden Faktoren wird eine Auswahl geeigneter Proxy-Attribute hergeleitet. Im zweiten Schritt wird die (zum Teil sehr aufwendige) Gewinnung der notwendigen Daten erl/autert. Dabei wird sowohl auf die Quellen der Daten als auch auf die Vorgehensweise der

423 Vgl. Ahn/Denis (2001;20), Denis/Denis/Yost(2002;1975). 424 Ausfllhrlichzum Endogenit/itsproblemin der Diversifikationsforschung: Martin/Sayrack (2005;52), Lyandres (2003;1s 425 Vgl. Schwetzler/Reimund(2003;7ft.) 426 Vgl. Lang/Stulz(1994), Campa/Kedia(1999), Chevalier(2000), Hyland/Diltz(2002). 427 Vgl. Maksimovic/Phillips(2002). 42s Auch Villalonga (2003;5) weist darauf hin, dass eine Orientierungder Schlussfolgerungenan durchschnittlichen Marktpreisen der Diversit/tt nicht zielfllhrend ist. Den Schwerpunkt zuktlnftiger Studien sieht sie in der Erklarung der Unterschiede bzw. der Spannweite der Marktpreise. 429 Bereits Leiendecker (1978;40) vermutet, dass der Konglomeratseffekt nicht monokausal erkl/lrt werden kann. Deshalb schlagt er neben einfachen auch multivariateRegressionsanalysenvor.

110

Empirischer Teil der Arbeit

Datenaufbereitung eingegangen. Die ersten beiden Schritte werden im Gliederungspunkt ,,Generierung der Daten ftir die erkl~irendenVariablen" behandelt. Im dritten Schritt wird im Rahmen einer Voruntersuchung geprtift, mit welchem Ergebnis bei der Regressionsanalyse gerechnet werden kann: Streudiagramme dienen der Identifikation m~Sglicher Strukturen kausaler Zusammenh~-age, Korrelationsmatrizen erlauben erste Annahmen tiber die Intensi~'t der Zusammenhange. Erst auf der Basis dieser Erkenntnisse lasst sich im vierten Schritt die Regressionsfunktion bestm6glich sch~itzen. Dabei sollen sowohl die Regressionsfunktion als auch, im Falle signifikanter Zusammenhange, die Regressionskoeffizienten tiberprtift werden. Im Falle statistisch signifikanter Ergebnisse wird zudem die Einhaltung der Modellpr~xnissen geprtift. Die Schritte 3 und 4 werden im Abschnitt ,,Untersuchung der kausalen Zusammenh~ge" durchge/~ 43~ Neben der univariaten Oberprtifung der einzelnen Hypothesen gem~ oben beschriebener Vorgehensweise wird im Abschnitt ,,Multivariate Analyse und Zwischenfazit" untersucht, inwiefem die Faktoren in Kombination einen Einfluss auf den Marktpreis konglomerater Diversit~it besitzen. Danach werden alle bis dahin gewonnenen Erkenntnisse zum Einfluss der jeweiligen Rahmenbedingungen in einem Zwischenfazit zusammengefasst. An dieser Stelle sei noch auf zwei Punkte im Rahmen der Vorgehensweise hingewiesen. Erstens, die Hypothesen werden entsprechend ihrer Zuordnung zu den situativen Einflussfaktoren (makroSkonomische Rahmenbedingungen, industriespezifische Rahmenbedingungen und untemehmensspezifische Eigenschaften) gebtindelt untersucht. Diese Vorgehensweise soil nicht nur wiederholende AusRihmngen zum Ablauf reduzieren. Durch die Btindelung und den Vergleich der Einzelergebnisse sowie die Konzentration auf die Hervorhebung von Besonderheiten sollen zudem die Vergleichbarkeit und Obersichtlichkeit erhSht werden. Zweitens, innerhalb der univariaten Oberprtifung der Zusammenh~ge werden zun~ichst fiir das Jahr 2003 die Marktpreise sowohl pro verwendetem Multiplikator (,,EV/Sales", ,,EV/EBIT" und ,,EV/Assets") separat als auch unabh~gig von der Ermittlungsmethode (,,tiber alle Multplikatoren") untersucht. Die Konstanz der Ergebnisse wird dann anhand der Daten ~ 2001 kontrolliert.

4.2.1

Priifung der Abhiingigkeit von makroiikonomischen Rahmenbedingungen

Die ersten sechs Hypothesen beschiiftigen sich mit dem Einfluss makro6konomischer Faktoren (politische, rechtliche, 6konomische, technologische, sozio-kulturelle und tikologische

430 Damitfolgtdie Untersuchungder von Backhauset al. (2003;45ff.)empfohlenenVorgehensweise.

Empirischer Teil 2: Priifung der Kausalitgiten

111

Rahmenbedingungen) auf den Marktpreis konglomerater Diversit~t. 431 Im Anschluss an die Generierung der Daten fOr die erkl~enden Variablen wird der Einfluss der makro6konomischen Rahmenbedingungen sowohl mit univariaten als auch mit multivariaten Regressionsanalysen untersucht.

4.2.1.1

Generierung der Daten fiir die erld~irenden Variablen

Die makro6konomischen Rahmenbedingungen eint die Eigenschaft, dass die Merkmalsauspr~igungen nicht direkt ermittelt werden kfinnen. Folglich sind Proxy-Attribute festzulegen, mittels derer der origin~e Zusammenhang m6glichst valide gesch/~tzt werden kann. Im Folgenden sollen diese Attribute je makro6konomischem Faktor festgelegt werden. (a) Stabilit/at der politischen Rahmenbedingungen Zur Messung der Stabilit/at politischer Rahmenbedingungen wird auf Indikatoren der Weltbank zurtickgegriffen. In der aktuellsten Studie der Weltbank werden sechs Faktoren zur Messung der Qualit/~t der Ftihrung eines Staates (Worldbank Governance Indicators) verwendet. 432 Drei davon sind zur approximativen Messung der politischen Stabilit~it verwendbar: 433 9

,,Voice and Accountability": AusmaB des Einflusses der Btirger auf die Wahl der Regierung/Exekutive, d.h. Aspekte des politischen Prozesses, der Biargerrechte und der Unabhangigkeit der Medien.

9

,,Political Stability and Absence of Violence": AusmaB der Gefahr, dass die Regierung durch verfassungsfeindliche MaBnahmen und/oder Gewalt destabilisiert oder gesttirzt wird. Dazu z/ahlen auch Btirgerunmhen und Terrorismus.

9

,,Government Effectiveness": Effektivit/~t der Regierung/Verwaltung in Form der Qualit/it der Btirokratie bzw. der Bereitstellung von Btirgerdienstleistungen, der Unabh~ngigkeit der Verwaltung von politischen Einfltissen etc.

Zur Ermittlung dieser Indikatoren verwendet die Weltbank 250 Einzelfaktoren aus 25 verschiedenen Quellen von 18 verschiedenen Organisationen (darunter intemationale Organisationen, Rating-Agenturen for politische und wirtschaftliche Risiken, Think Tanks und andere Nicht-Regierungsorganisationen). 434 Bei den Indikatoren handelt es sich um metrische Werte,

431 Zur Bedeutung dieses Einflusses siehe auch Lins/Servaes(2002) oder Khanna/Palepu(2000). 432 Kaufmann/Kraay/Mastruzzi(2003). Auf Anfrage im Januar 2005 bestatigte Aart Kraay, dass keine aktuellere Studie bzw. aktuellere Daten vorliegen. 433 Kaufmann/Kraay/Mastruzzi(2003;3) Die restlichen drei Indikatoren spiegeln die Entwicklung des Rechtssystems wider und werden deshalb fur die zweite Hypothese verwendet. Dazu zu gegebenen Zeitpunkt mehr. 434 Zur Methode der Aggregation der Daten siehe Abschnitt 2.3 und Anhang B der Studie von Kaufmann/ Kraay/Mastruzzi (2003).

112

Empirischer Teil der Arbeit

die umso h6her sind, je besser ein Land abschneidet, und die in Tabelle 8 dargestellt werden. 435

Land Belgien D~inemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland Irland Italien Luxemburg Niederlande Norwegen Osterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tschechien UK Ungarn

Voice and Account. 1,44 1,72 1,51 1,70 1,29 1,05 1,40 1,11 1,41 1,63 1,64 1,32 1,11 1,31 1,65 1,63 1,24 0,90 1,47 1,17

2002 Political Governm. Stability Effectiven. 0,97 1,85 1,26 1,99 1,06 1,76 1,63 2,01 0,73 1,67 0,83 0,79 1,31 1,62 0,81 0,91 1,54 2,13 1,37 2,14 1,49 1,84 1,29 1,79 0,71 0,61 1,43 1,03 1,43 1,84 1,61 2,26 0,82 1,53 1,02 0,70 0,81 2,03 1,08 0,78

Voice and Account. 1,19 1,51 1,35 1,60 1,07 1,01 1,42 1,06 1,33 1,53 1,50 1,21 1,12 1,35 1,56 1,64 1,10 0,99 1,39 1,14

2000 Political Governm. Stabilit7 Effectiven. 0,92 1,51 1,44 1,87 1,27 1,93 1,72 1,93 1,16 1,45 0,86 0,79 1,38 2,07 0,81 0,82 1,64 2,13 1,59 2,11 1,42 1,58 1,35 1,75 0,83 0,39 1,44 1,08 1,49 1,75 1,73 2,21 1,07 1,81 0,85 0,71 1,17 2,04 0,80 0,83

Tabelle 8: Indikatoren ftir politische Stabilit/lt 436 Hinsichtlich der Tabelle sind zwei Anmerkungen zu machen. Erstens, die Daten sind nicht Ftir die Jahre 2003 und 2001, sondem mr die Jahre 2002 und 2000 aufgefiihrt. Der Grund daffir ist, dass der Weltbank die Werte far die Jahre 2003 und 2001 nicht vorliegen. Jedoch best~itigte Aart Kraay stellvertretend far die anderen Autoren auf Nachfrage des Verfassers dieser Arbeit im Januar 2005, dass die Jahre 2002 und 2000 aufgrund der in der Studie festgestellten Fortdauer der Indikatoren als ausreichend gute Sch~itzer genutzt werden k6nnen. Zweitens, die aktuelleren Werte (fiir 2002) werden zuerst genannt. Dies liegt im Forschungsdesign begriindet: die Untersuchung erfolgt prim/ir mr 2003, w~.hrend 2001 lediglich fttr die l]berpriifung der Konstanz der Erkenntnisse herangezogen wird. Fiir die univariate Regression werden die drei einzelnen Indikatoren zu einem neuen Indikator wie folgt aggregiert:

435 Bei dieser Tabelle sowie bei allen weiteren Tabellen handelt es sich um eigene Darstellungen. 436 Datenquelle:Weltbank-Studie yon Kaufmann/Kraay/Mastruzzi(2003).

Empirischer Teil 2: Prfifung der Kausalitgiten

113

h, = (Voice and Accountability) 2 + (Political Stability) 2 + (Government Effectiveness) 2 Diese Aggregationsfunktion addiert die einzelnen Indikatoren, weil alte drei Faktoren fiir die Stabilit~t der politischen Rahmenbedingungen relevant sind und die metrische Skala eine Addition erlaubt. Zus~itzlich werden die einzelnen Indikatoren quadriert, um besonders hohe bzw. niedrige Auspr~igungen stoker zu beriicksichtigen. 437 Aufgrund der Tatsache, dass alle Werte ein positives Vorzeichen aufweisen, f'tihrt die Quadrierung zu keinem Vorzeichenwechsel. Tabelle 9 zeigt den neuen Indikator hi pro Land.

Land Belgien D/inemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland lrland ltalien Luxemburg Niederlande Norwegen Osterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tschechien UK Ungarn

hi 2003 6,44 8,51 6,50 9,59 4,99 2,42 6,30 2,72 8,90 9,11 8,30 6,61 2,11 4,82 8,15 10,36 4,55 2,34 6,94 3,14

hi 2001 6,35 7,85 7,16 9,24 4,59 2,38 8,21 2,45 9,00 9,32 6,76 6,35 2,10 5,06 7,72 10,57 5,63 2,21 7,46 2,63

Tabelle 9: AggregierteunabhangigeVariable zur Messungder politischen Stabilitat438 (b) Entwicklungsgrad des Rechtssystems Zur Messung des Entwicklungsgrads der rechtlichen Rahmenbedingungen wird ebenfalls auf Indikatoren der Weltbank zurfickgegriffen. Dabei handelt es sich um die verbleibenden Indikatoren der aktuellsten Studie der Weltbank zur Qualit~it der Ftihnmg eines Staates (Tabelle 10 auf der n~ichsten Seite): 9

,,Regulatory Quality": AusmaB der regulatorischen Eingriffe des Staates durch Gesetze, die z.B. Preisbindungen bewirken oder eine unad~quate Finanzmarktaufsicht einsetzen.

437 DiesesVerfahren wird z.B. auch bei sog. Herfindahl-lndizesangewendet. 438 Je hOherder Weft ist, desto stabiler sind die politischen Rahmenbedingungen.

114 9

Empirischer Teil der Arbeit ,,Rule of Law": Vertrauen der BevSlkerung in die Anwendung der Gesetze und die Judikative, um einen vorhersehbaren Schutz der Verffigungsrechte sicherzustellen.

9

,,Control of Corruption": MaB flax"die Existenz von Korruption in Wirtschaft und Politik.

Land Belgien D~nemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland Irland Italien Luxemburg Niederlande Norwegen Osterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tschechien UK Ungarn

Regulatory Qualit), 1,40 1,74 1,59 1,93 1,25 1,13 1,64 1,15 1,83 1,87 1,52 1,67 0,67 1,47 1,70 1,62 1,41 1,12 1,75 1,21

2002 Rule of Controlof Law Corruption 1,45 1,57 1,97 2,26 1,73 1,82 1,99 2,39 1,33 1,45 0,79 0,58 1,72 1,67 0,82 1,08 2,00 2,00 1,83 2,15 1,96 2,00 1,91 1,85 0,65 0,39 1,30 1,33 1,95 2,25 2,03 2,17 1,15 1,46 0,74 0,38 1,81 1,97 0,90 0,60

Regulatory Qualit~ 0,75 1,38 1,36 1,77 0,77 0,91 1,67 0,76 1,86 1,87 0,93 1,50 0,60 1,03 1,36 1,52 1,36 0,66 1,66 1,09

2000 Rule of Controlof Law Corruption 1,64 1,36 1,97 2,36 1,91 1,72 2,13 2,54 1,49 1,46 0,75 0,80 1,86 1,55 0,94 0,89 2,09 2,05 1,97 2,34 2,01 2,11 2,10 1,93 0,64 0,47 1,16 1,41 1,98 2,48 2,22 2,22 1,38 1,66 0,60 0,38 1,93 2,17 0,85 0,76

Tabelle 10: Indikatoren ~r die rechtlichen Rahmenbedingungen439 Fiar die univariate Regression werden die drei einzelnen Indikatoren analog der Indikatoren zur politischen Stabilitat zu einem neuen Indikator aggregiert:

hz = (Regulatory Quality) 2 + (Rule of Law~ + (Control of Corruption) 2 In der Tabelle 11 (auf der n~ichsten Seite) wird der aggregierte Indikator h2 pro Land und Jahr dargestellt. (c) Giite der wirtschaftlichen Rahmenbedingungen Zur Bestimmung der wirtschaftlichen Rahmenbedingungen werden volkswirtschaftliche Indikatoren zum Wirtschaftswachstum und zur Besch~iftigung herangezogen. Dabei stellt die Verwendung der Faktoren zur Beschaftigung ein Korrektiv dar: Je st/irker die Wirtschaft und die Besch~iftigung wachsen und je geringer die Arbeitslosigkeit und vor allem die Langzeit-

439 Datenquelle:Weltbank-Studieyon Kaufmann/Kraay/Mastruzzi(2003).

Empirischer Teil 2: Prfifung der Kausalitgiten

115

arbeitslosigkeit sind, desto besser sind die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen. Folgende Faktoren sollen verwendet werden: 9

Reale Wachstumsrate des Bruttoinlandsprodukts (zu konstanten Preisen: 1995 = Indexwert von 100) [Faktor 1; kurz: F 1],

9

Besch/aftigungswachstum [F2],

9

Harmonisierte Arbeitslosenquote [F3] und

9

Langzeitarbeitslosenquote (d.h. Arbeitslosigkeit v o n > 12 Monaten) [F4].

Land Belgien D/~nemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland Irland Italien Luxemburg Niederlande Norwegen Osterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tschechien UK Ungarn

h2 2003 6,53 12,02 8,83 13,40 5,43 2,24 8,44 3,16 11,35 11,47 10,15 9,86 1,02 5,62 11,76 11,45 5,44 1,95 10,22 2,63

h2 2001 5,10 11,35 8,46 14,12 4,94 2,03 8,65 2,25 12,03 12,85 9,36 10,38 0,99 4,39 11,92 12,17 6,51 0,94 11,19 2,49

Tabelle 11: Aggregierteunabh/tngige Variable zur Messung der rechtlichen Rahmenbedingungen 440 Die Daten ftir diese Faktoren stellen das europ/~ische Statistikamt Eurostat bzw. die nationalen statistischen )~anter zur Verftigung. Danach ergibt sich Tabelle 12 auf der n~ichsten Seite. Ftir die univariate Regression werden auch diese Indikatoren zu einem neuen Indikator aggregiert:

h3 = (F1 x

IF1})-([F3 x F 4 - F 2 l x IF3x F 4 - F21)

440 Je h6her der Weft ist, desto starker ist das Rechtssystem entwickelt.

116

Empirischer Teil der Arbeit

Land Belgien D/inemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland Irland Italien Luxemburg Niederlande Norwegen Osterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tschechien UK Ungam

FI 1,3% 0,5% -0,1% 1,9% 0,5% 4,5% 3,7% 0,3% 2,9% -0,9% 0,4% 0,8% 3,8% -1,2% 1,5% -0,4% 2,5% 3,7% 2,2% 3,0%

2003 F2 F3 0,0% 8,0% -0,9% 5,6% -1,0% 9,6% -0,1% 9,0% -0,1% 9,4% 1,4% 9,3% 2,0% 4,6% 1,2% 8,6% 1,8% 3,7% -0,4% 3,8% -0,6% 4,5% -0,1% 4,3% -1,2% 19,2% -0,4% 6,3% -0,2% 5,6% -0,2% 3,7% 1,8% 11,3% -0,6% 7,8% 0,9% 4,9% 1,3% 5,8%

F4 3,7% 1,1% 4,7% 2,3% 3,5% 5,1% 1,5% 4,9% 0,9% 1,0% 0,6% 1,2% 10,7% 2,2% 1,0% 0,5% 3,9% 3,8% 1,1% 2,4%

F1 0,7% 1,6% 0,8% 1,1% 2,1% 4,3% 6,0% 1,8% 1,5% 1,4% 2,7% 0,7% 1,0% 1,6% 1,0% 1,0% 2,8% 2,6% 2,3% 3,8%

2001 F2 F3 1,5% 6,7% 0,3% 4,3% 0,4% 7,8% 1,5% 9,1% 1,7% 8,4% -0,3% 10,4% 3,0% 3,9% 2,0% 9,4% 5,7% 2,1% 2,1% 2,5% 0,2% 3,6% 6,0% 3,6% -0,6% 18,5% 1,5% 4,0% 1,9% 4,9% 1,0% 1,7% 2,4% 10,6% -0,1% 8,0% 0,8% 5,0% 1,0% 5,6%

F4 3,2% 0,8% 3,8% 2,5% 3,0% 5,4% 1,2% 5,8% 0,6% 0,7% 0,4% 0,9% 9,3% 1,5% 1,0% 0,3% 3,9% 4,1% 1,3% 2,5%

Tabelle 12: Indikatoren for die wirtschaffiichen Rahmenbedingungen 441 Diese Aggregationsfunktion unterscheidet sich von den Funktionen zu den ersten beiden Rahmenbedingungen. Da die Wachstumsrate und das Besch~ftigungswachsttun in der obigen O-bersicht sowohl positive als auch negative Vorzeichen aufweisen, wird die Quadriemng zur st~keren Gewichtung extremer Werte durch die Multiplikation des Faktors mit seinem Betrag ersetzt. Der lndikator h3 steigt mit h6heren Wachstumsraten von BIP und Besch~iftigung und sinkt mit Zunahme der harmonisierten Arbeitslosenquote bzw. der Langzeitarbeitslosenquote. Die folgende Tabelle 13 zeigt den aggregierten, metrischen Indikator ha pro Land:

441 Datenquellen: Eurostat bzw. die nationalen statistischen ,~mter. FI" Wachstumsrate des Bruttoinlandsprodukts (zu konstanten Preisen: 1995 = Indexwert yon 100), F2: BescMftigungswaehstum, F3: harmonisierte Arbeitslosenquote, F4: Langzeitarbeitslosenquote(d.h. Arbeitslosigkeitvon > 12 Monaten).

Empirischer Teil 2." Prafung der Kausalitdten

Land Belgien D~inemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland Irland Italien Luxemburg Niederlande Norwegen Osterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tschechien UK Ungarn

117

ha 2003 h3 2001 0,000160 0,000214 -0,000067 0,000263 - 0 , 0 0 0 2 1 2 0,000065 0,000352 0,000283 0,000007 0,000651 0,002111 0,001775 0,001742 0,004472 0,000070 0,000536 0,001153 0,003460 -0,000100 0,000630 -0,000023 0,000732 0,000062 0,003610 0,000385 -0,000438 -0,000173 0,000463 0,000218 0,000443 -0,000021 0,000199 0,000810 0,001179 0,001289 0,000658 0,000556 0,000583 0,001035 0,001518

Tabelle 13" Aggregierteunabh/tngigeVariable zur Messung der/Skonomischen Rahmenbedingungen442 (d) Entwicklungsgrad der technologischen Rahmenbedingungen Der zentrale Ankntipfungspunkt bei der Beurteilung der technologischen Rahmenbedingungen des Landes ist dessen Ausstattung mit Informations- und Telekommunikationstechnologie (ITK). Dabei wird davon ausgegangen, dass die technologischen Rahmenbedingungen eines Landes umso besser sind, je mehr in diese Technologien investiert wurde bzw. wird. Folglich sollen folgende Faktoren zur Beurteilung der technologischen Rahmenbedingungen herangezogen werden: 9

Nationale Ausgaben f'tir Informationstechnologie [F5],

9

Nationale Ausgaben ftir Telekommunikationstechnologie [F6],

9

Intemetzugangsdichte der privaten Haushalte [F7] und

9

Intemetzugangsdichte der Untemehmen [F8].

W~.hrend die Daten zu den nationalen Ausgaben einen Anhaltspunkt tiber die aktuellen Investitionen in ITK geben, ist die Internetzugangsdichte als Indikator for den aktuellen technologischen Stand des Landes und somit flar die ITK-Investitionen in der Vergangenheit anzusehen. Folglich sind die technologischen Rahmenbedingungen umso weiter entwickelt, je h6her die aktuellen und historischen ITK-Investitionen ausfallen.

442 Je h0her der Weft ist, desto besser sind die wirtschattlichen Rahmenbedingungen.

118

Empirischer Teil der Arbeit

Auch die Daten f'tir diese Faktoren stellen das europ/~ische Statistikamt Eurostat bzw. die nationalen statistischen ,~nter zur Verfligung. Danach ergibt sich folgendes Bild je Land (Tabelle 14).

Land Belgien D~nemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland Irland Italien Luxemburg Niederlande Norwegen Osterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tschechien UK Ungarn

F5 2,9% 3,4% 3,0% 3,4% 3,1% 1,2% 1,7% 1,9% n/a 3,5% 3,1% 2,9% 2,5% 2,0% 4,0% 4,1% 1,6% 3,4% 4,4% 2,8%

2003 F6 F7 3,4% n/a 3,1% 64,0% 3,0% 54,0% 3,2% 47,0% 2,5% 31,0% 3,7% 16,0% 2,8% 36,0% 3,2% 42,0% n/a 45,0% 3,3% 59,0% 2,3% 60,0% 3,2% 37,0% 6,7% 13,8% 4,5% 22,0% 3,7% 65,0% 3,3% 51,3% 3,2% 28,0% 5,1% 15,0% 4,0% 55,0% 5,7% 17,8%

F8 92,0% 98,0% 95,0% 97,0% n/a 87,0% 86,0% 83,0% 86,0% 86,0% 88,0% 90,0% 89,8% 71,0% 95,0% 93,0% 84,0% 93,4% 81,0% 72,6%

F5 3,4% 3,8% 3,3% 3,5% 3,5% 1,4% 2,1% 2,1% 4,9% 3,9% 3,5% 3,1% 1,6% 2,2% 4,7% 4,1% 1,8% 3,3% 4,0% 3,0%

2001 F6 F7 3,6% 34,7% 3,0% 58,9% 3,0% 37,9% 3,1% 48,1% 2,6% 26,2% 4,1% 11,7% 3,0% 46,2% 3,1% 32,9% 2,5% 43,6% 3,3% 58,5% 2,2% 62,2% 3,2% 46,2% 4,3% 7,7% 4,5% 23,4% 3,8% 64,3% 3,1% 44,9% 3,4% 23,4% 5,0% 11,0% 3,4% 46,5% 5,9% 14,8%

F8 79,0% 86,6% 82,8% 90,8% 58,0% 50,6% 77,0% 66,0% 54,6% 79,0% 73,2% 76,5% 74,2% 71,8% 89,9% 83,0% 67,0% 87,8% 63,4% 66,3%

Tabelle 14: Indikatoren filr die technologischenRahmenbedingungen443 Die Angabe ,,n/a" in der Obersicht dokumentiert, dass die Informationen weder Eurostat noch den nationalen statistischen .~xntem vorliegen. Fiar die Untersuchung der kausalen Zusammenh~inge werden auch diese Indikatoren zu einem neuen Indikator aggregiert: h4 = ( [ F 5 + F 6 I •

2

Die erste Summe des neuen Indikators umfasst die aktuellen Investitionen in ITK. Zur Vermeidung yon Basiseffekten hinsichtlich der aktuellen Investitionen werden die Intemetzugangsdichten ftir private Haushalte und Untemehmen als Indikatoren fiir das aktuelle technologische Niveau summiert. Dabei werden die Intemetzugangsdichten aufgrund der zum Teil unterschiedlichen Zuordnungspraxis zum gewerblichen und privaten Bereich summiert

443 Datenquellen:Eurostat bzw. die nationalen statistischen g,mter. F5" Nationale Ausgaben fllr Informationstechnologic, F6: Nationale Ausgaben fllr Telekommunikationstechnologie,F7: lnternetzugangsdichteder privaten Haushalte, F8: Internetzugangsdichteder Unternehmen.

Empirischer Teil 2: Priifung der Kausalitdten

1 19

bzw. die Internetzugangsdichte der privaten Haushalte in das Aggregat mit einbezogen. Die Obersicht zeigt den aggregierten, metrischen Indikator h4 pro Land (Tabelle 15).

Land Belgien D~inemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland Irland ltalien Luxemburg Niederlande Norwegen Osterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tschechien UK Ungam

h4 2003 n/a 1,1% 0,8% 0,9% n/a 0,3% 0,3% 0,4% n/a 1,0% 0,6% 0,6% 0,9% 0,4% 1,5% 1,1% 0,3% 0,8% 1,3% 0,6%

h4 2001 0,6% 1,0% 0,6% 0,8% 0,3% 0,1% 0,4% 0,3% 0,5% 1,0% 0,6% 0,6% 0,2% 0,4% 1,7% 0,8% 0,2% 0,7% 0,7% 0,5%

Tabelle 15: Aggregierteunabh/ingigeVariable zur Messung der technologischen Rahmenbedingungen444 (e) Gesellschaftliche Akzeptanz der Allokationsfunktion der (Finanz-)Markte Die gesellschaftliche Akzeptanz der Allokationsfunktion der M/irkte ist schwer zu messen. Angesichts der im theoretischen Abschnitt hervorgehobenen Bedeutung der finanziellen Mittel im Rahmen der Beschaffung soil hier der Fokus auf die Akzeptanz der Finanzmarkte gelegt werden. Die europ~iische Zentralbank nutzt dabei die Kapitalisienmg des B6rsenmarktes als wichtigen Geld- und Finanzindikator. Wird diese Kapitalisierung des B6rsenmarktes ins Verh/~ltnis zum Bruttoinlandsprodukt gesetzt, erh/~lt man einen Indikator h5 flir die Akzeptanz des Eigenkapitalmarktes im entsprechenden Land: Je h6her der Quotient ausf~illt, desto stOker wird der Eigenkapitalmarkt zur Finanzierung von Untemehmen in Anspruch genommen. Danach ergibt sich folgendes Bild pro Land (Tabelle 16):

444 Je hOherder Wert ist, desto besser sind die technologischenRahmenbedingungen.

Empir&cher Teil der Arbeit

120

Land Belgien D/inemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland Irland Italien Luxemburg Niederlande Norwegen ~)sterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tschechien UK Ungam

h5 2003 51,0% 51,0% 40,0% 95,0% 69,0% 55,0% 50,0% 37,0% 124,0% 82,0% 39,0% 20,0% 16,0% 36,0% 86,0% 172,0% 77,0% 25,0% 121,0% 18,0%

h5 2001 73,0% 54,0% 58,0% 158,0% 89,0% 72,0% 74,0% 49,0% 116,0% 132,0% 41,0% 13,0% 14,0% 42,0% 108,0% 203,0% 80,0% 16,0% 151,0% 20,0%

Tabelle 16: lndikatoren flir die Akzeptanz der Allokationsfunktion des Kapitalmarktes 44s (f) Okologische Restriktionen auf den extemen Beschaffungsmgrkten Die Ermittlung von Indikatoren Nr die 6kologischen Restriktionen auf extemen Beschaffungsm~kten stellt die gr6gte Herausforderung unter den makro6konomischen Rahmenbedingungen dar. Dies liegt nicht an einem Mangel an grunds/~tzlich geeigneten Indikatoren. Zahlreiche Umweltschutzbeh6rden und -organisationen bieten Daten an. Allerdings liegen diese Daten nicht harmonisiert fftr alle bzw. die Mehrzahl der hier untersuchten Lander vor. Lediglich Eurostat sammelt und harmonisiert Daten zum Thema Umwelt europaweit. Hier tritt aber ein Akmalit/~tsproblem auf: Eurostat verftigt zwar tiber interessante Informationen fiber z.B. Umweltschutzausgaben von Industrie und Staat oder Umweltsteuem. Die Datenreihen enden jedoch sp~itestens 2000. G e m ~ schriftlicher Auskunfl von Eurostat und dem deutschen statistischen Bundesamt liegen diese umweltbezogene Daten in der Regel erst mit vier- bis fiinfjahrigem Verzug vor. Deshalb wird vom statistischen Bundesamt empfohlen, die Angaben der Weltbank zu den Sch/aden durch Emissionen pro Land als Proxy-Attribute zu nutzen.

445 Datenquelle: Europ/tische Zentralbank. Je h6her der Weft ist, desto grOl3erist die Akzeptanz der Allokationsfunktion des Kapitalmarktes.

Empirischer Teil 2: Priifung der Kausalit~iten

121

Die Weltbank verSffentlicht im ,,Little Green Data Book" j~ihrlich Informationen zum Thema Umweltschutz pro Land. Dabei werden zwei in diesem Zusammenhang grunds~tzlich verwendbare Informationen publiziert: 9

,,CO2 damage (% of GNI)": Der Schaden durch CO2 wird quantitativ gesch~itzt, indem jede Tonne emittierten CO2 (gesch~itzt durch die Weltbank) mit USD 20 (Richtwert fOr Folgesch~iden) multipliziert wird. Mit GNI (Gross National Income) wird das Bruttonationaleinkommen bezeichnet.

9

,,Particulate emission damage (% of GNI)": Der Schaden durch Partikelemissionen wird berechnet aus der Zahlungsbereitschaft zur Senkung des Sterberisikos durch Partikelemission (Sch~tzung der Weltbank).

Diese beiden Quotienten k6nnen sicherlich nicht als optimale Sch/itzer bezeichnet werden, soUen aber mangels Alternativen als Proxy-Attribute fOr die 6kologische Restriktionen auf den extemen Beschaffungsm/irkten herangezogen werden, da eine positive Korrelation mit den 6kologischen Restriktionen nahe liegt. Dies erscheint insofem ausreichend, als den 6kologischen Rahmenbedingungen im theoretischen Abschnitt dieser Arbeit bereits eine geringe Bedeutung im Vergleich zu den anderen makro6konomischen Faktoren zugeordnet wurde. G e m ~ den Informationen aus ,,The Little Green Data Book" von 2004 und 2003 ergibt sich folgende Obersicht pro Land (Tabelle 17):

Land Belgien D~nemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland Irland ltalien Luxemburg Niederlande Norwegen Osterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tschechien UK Ungarn

2002 (in ,% of GNI) 2001 (in % of GNI) Particulate Particulate emission emission CO2 damage damage CO2damage damage 0,3% 0,2% 0,3% 0,2% 0,2% 0,1% 0,2% 0,1% 0,3% 0,1% 0,3% 0,1% 0,3% 0,1% 0,3% 0,1% 0,2% 0,0% 0,2% 0,0% 0,5% 0,7% 0,5% 0,7% 0,4% 0,1% 0,4% 0,1% 0,2% 0,2% 0,3% 0,2% n/a n/a 0,4% n/a 0,3% 0,4% 0,3% 0,4% 0,3% 0,1% 0,1% 0,1% 0,2% 0,2% 0,2% 0,2% 1,3% 0,7% 1,3% 0,7% 0,3% 0,4% 0,4% 0,4% 0,1% 0,0% 0,2% 0,0% 0,1% 0,2% 0,1% 0,2% 0,3% 0,4% 0,3% 0,4% 1,2% 0,1% 1,4% 0,1% 0,2% 0,1% 0,3% 0,1% 0,7% 0,4% 0,8% 0,4%

Tabelle 17: lndikatoren~r die 6kologischenRahmenbedingungen

Empirischer Teil der Arbeit

122

Da auch die Daten im ,,The Little Green Data Book" mit zweijahrigem Verzug ver6ffemlicht werden, liegen die Daten fiir 2003 noch nicht vor. In der 0bersicht ist jedoch zu erkennen, dass die Daten nut geringen ,~,ndenmgen unterliegen, so dass die Daten ftir 2002 als bestm6gliche Schiitzer ffir 2003 herangezogen werden sollen. Ftir die Untersuchung der kausalen Zusammenhiinge werden die beiden Indikatoren in Analogie zu den Daten der politischen und rechtlichen Rahmenbedingungen ebenfalls zu einem neuen Indikator zusammengefasst:

h6 = (CO2 damage)2+ (Particulate em.sion damage) 2 Der neue Indikator pro Land ergibt sich aus der Obersicht in Tabelle 18:

Land Belgien Diinemark Deutschland Finnland Frankreich Griechenland lrland ltalien Luxemburg Niederlande Norwegen Osterreich Polen Portugal Schweden Schweiz Spanien Tschechien UK Ungarn

h6 2003 0,00001 0,00001 0,00001 0,00001 0,00000 0,00007 0,00002 0,00001 n/a 0,00003 0,00001 0,00001 0,00022 0,00003 0,00000 0,00001 0,00003 0,00015 0,00001 0,00007

h6 2001 0.00001 0,00001 0,00001 0,00001 0,00000 0,00007 0,00002 0,00001 n/a 0.00003 0,00000 0,00001 0,00022 0,00003 0,00000 0,00001 0,00003 0.00020 0,00001 0,00008

Tabelle 18: AggregierteunabhitngigeVariable zur Messungder ~kologischen Rahmenbedingungen446

4.2.1.2 Untersuchung der kausalen Zusammenh~inge Mit der Bestimmung der unabhAngigen Variablen ist die Grundlage ftir die Untersuchung des Einflusses der makro6konomischen Rahmenbedingungen auf den Marktpreis konglomerater Diversit~it gegeben. Dabei soil nun die Art und Struktur bzw. die Intensitat etwaiger kausaler 446 Je h0her der Wert ist, desto st/irker sind die 6kologischenRestriktionen.

Empirischer Teil 2: Pr~fung der Kausalitgiten

123

Zusammenh~ge anhand von Streudiagrammen und Korrelationsmatrizen untersucht werden. Deshalb wird sich zun/ichst auf die Untersuchung der Zusammenh/inge ftir 2003 beschrankt. Sollte sich bei einer Hypothese ein signifikanter Zusammenhang fiir 2003 ergeben, so wird die Konstanz dieses Zusammenhangs anschliefSend anhand der Daten f/ir 2001 tiberprtift. Bei der Untersuchung der Zusammenh/inge werden je Hypothese zun~ichst im ersten Schritt vier Streudiagramme fiir 2003 erstellt: pro Multiplikator (EV/Sales, EV/EBIT, EV/Assets) und fiber alle Multiplikatoren. Dabei wird bereits der im theoretischen Teil in Form von Hypothesen vermutete Zusammenhang mittels einer Kurvenanpassung abgebildet. Diese Kurvenanpassung erlaubt eine erste Prognose fiber die Erkl~irungsgtite der sp/~ter zu sch/atzenden Regressionsfunktion. Um die Kurvenanpassung gegen vereinzelte AusreiBer an den R ~ dem der Spannweite der unabh/ingigen Variablen zu schtitzen, werden nur die Beobachtungen einbezogen, deren Wert der unabh~gigen Variablen nicht im 1%- bzw. 99%-Quantil liegen. Anschlief3end wird im zweiten Schritt fiir jede Hypothese eine Matrix mit den univariaten Korrelationen zwischen dem unabh~tngigen Indikator hn und den Marktpreisen pro Multiplikator fiir das Jahr 2003 erzeugt. (a) Stabilit/it der politischen Rahmenbedingungen Die theoretisch hergeleitete Hypothese 1 formuliert einen negativen Zusammenhang zwischen dem Marktpreis konglomerater Diversit/it und der Stabilit/~t der politischen Rahmenbedingungen: je stabiler die Rahmenbedingungen sind, desto geringer ist der Marktpreis. Die Streudiagramme zeigen folgendes Bild (Abbildung 18 auf der n/~chsten Seite). Da die Streudiagramme keine Formationen aufweisen, die der Annahme eines linearen Zusammenhangs widersprechen, konnte der Hypothese folgend eine lineare Kurvenanpassung mit negativer Steigung erwartet werden. W~trend die Kurvenanpassungen fiir die Marktpreise auf Basis von EV/Sales und EV/Assets dieser Erwartung gerecht werden, zeigt die Kurvenanpassung Rir EV/EBIT und die Betrachtung tiber alle Multiplikatoren einen positiven Zusammenhang. Jedoch ist allen Kurvenanpassungen gemein, dass die nicht-erkl~irte Streuung der gesch~itzten Regressionsfunktion relativ hoch und das BestimmtheitsmaB folglich auf dem Niveau 0,01 bzw. 0,05 voraussichtlich statistisch nicht signifikant sein dtirfte. Diese Vermutung best/~tigen sowohl die Korrelationsanalyse als auch die linearen Regressionen. Die Auswertung der Korrelationsanalyse zeigt, dass die Zusammenh/inge statistisch weder auf dem Niveau 0,01 noch auf 0,05 signifikant sind (Tabelle 19 auf der iibem/ichsten Seite).

Empirischer Teil der Arbeit

124

Premlum/(Dbcotmt) auf Basis von EV/SALES 1,0

O Beobachtet

o o

0,8

08 %8 ,~6

o,_~

co

o

o

o

o

0 1,0

o

o8 o6

o

0.2

o o

Premimn/(Dlscount) aid"Basis yon EV/EBIT

0.,5

8

o

8

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oo

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o

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Beobacl'~et L~.e~u"

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I

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O

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8

i

I

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I

2,0 4,0 6,0 8,0 10,0 HI: Polltt~che Ralunenbedingnngen

I

o

0,8-

o

0

o

0

o

0 Beobachtet ---- IJne~

Beobad~et 1,0

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0,2-

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0 8 1

I

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2.0 4,0 6,0 8.0 1 0 , 0 12,0 HI: Polltlsche Rahmenbedlmgmqgen

~ I

Premhun/O~count)

o

o,.,-

~' I

2,0 4,0 6,0 8,0 10,0 HI: Politische Rahmenbedlngungen

Prendmn/(Discount) auf Basis yon EV/Assets 1,0--

I

8~~

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9

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8

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o

it

2,0 4.0 6,0 8,0 1 0 , 0 12,0 HI: Polltische Rahmenbedingnngen

Abbildung 18: Streudiagrammeund Kurvenanpassungenzur Stabilitat der politischen Rahmenbedingungen447 Vor diesem Hintergrund ist es nicht ilberraschend, dass keine der gesch~itzten linearen Re-

gressionsfunktionen fiber den Zusammenhang zwischen der Stabilit~it der politischen Rahmenbedingungen und dem Marktpreis konglomerater Diversit~t statistisch signifikant ist (Tabelle 20).

447 Bei dieser Abbildung sowie bei allen weiteren Abbildungenhandelt es sich um eigene Darstellungen.

Empirischer Teil 2." Prafung der Kausalitdten

125

Aufschlag/(Absehlag) auf Basis von HI" 2003 - Korrelation nach Pearson - Signifikanz (1-seitig) -N

EV/Sales

EV/EBIT

EV/Assets

allen Mult.

-0,032 0,362 125

0,091 0,202 86

-0,012 0,463 67

0,012 0,839 278

Tabelle 19: Korrelationsanalyse zur politischen Stabilitat a48

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von HI: 2003 -R R-Quadrat - Korrigiertes R-Quadrat - Standardfehler des Sch~itzers - F-Wert der Regression - Signifikanz -

EV/Sales

EV/EBIT

EV/Assets

allen Mult.

0,032 0,001 -0,007 0,401 0,125 0,724

0,091 0,008 -0,003 0,412 0,706 0,403

0,012 0,000 -0,015 0,434 0,009 0,925

12,000 0,000 -0,003 0,411 0,410 0,839

Tabelle 20: Regressionsanalyse zu den politischen Rahmenbedingungen 449

Somit ist aufgrund der vorangegangenen Analyse festzustellen, dass die Hypothese tiber den negativen Einfluss der Stabilit~it der politischen Rahmenbedingungen auf den Marktpreis konglomerater Diversit~.t durch die hier herangezogenen empirischen Daten nicht gestOtzt wird. Dieses Ergebnis trifft auch ftir 2001 zu. Des Weiteren stehen diesem Ergebnis aufgrund fehlender vergleichbarer Studien weder friJhere Ergebnisse entgegen, noch werden bisherige Resultate best~itigt.

448

449

An dieser Stelle soil eine Interpretationshilfe fllr die folgende Korrelationsmatrix gegeben werden. Unterhalb des Korrelationskoeffizienten nach Pearson wird die einseitige Signifikanz angezeigt. Aufgrund der in den Hypothesen formulierten Zusammenh/tnge reicht eine einseitige Signifikanzprilfung aus. Der dabei angezeigte Wert gibt den Wert l-a, bei dem die Signifikanzgrenze liegt. Betr/igt also beispielsweise der Wert ,,0,56", dann ware der Korrelationskoeffizient bei einem ~xvon 0,44 signifikant. Da in statistischen Untersuchungen in der Regel ein ~t von 0,01 bzw. 0,05 gefordert wird, ware ein Korrelationskoeffizient mit einer Signifikanz von 0,56 unsignifikant. SchlieBlich bezeichnet N die Anzahl der paarweisen Beobachtungen, die in die Berechnung eingingen. Die Tabelle enthalt folgende Informationen. Das Bestimmtheitsmal3 R-Quadrat gibt an, welcher Anteil der Streuung die Regressionsgerade erklaren kann. Dabei gibt es keinen Wert fur R-Qua&at, ab dem eine Regression als ,,gut" einzustufen ist. Bei stark zufallsbehatteten Prozessen wie am Kapitalmarkt kann bereits ein Wert von 0,1 akzeptabel sein. Da R-Quadrat jedoch vonder Varianz der endogenen Variablen und der Anzahl der Regressoren positiv beeinflusst wird, beinhaltet das korrigierte R-Quadrat einen Korrekturfaktor hinsichtlich der Freiheitsgrade der Regressoren. Der Standardfehler des Sch/ltzers bemisst den Fehler der Sch/ttzung in Form der Wurzel aus der Varianz der ScMtzfunktion. Der F-Wert ist das Ergebnis des F-Tests, der die allgemeine Gtlltigkeit der Regressionsfunktion bestimmt. Signifikanz legt fest, bei welcher Irrtumswahrscheinlichkeit a ein signifikanter systematischer Zusammenhang vorliegt.

126

Empirischer Teil der Arbeit

(b) Entwicklungsgrad des Rechtssystems Auch die Hypothese zum Einfluss des Entwicklungsgrads des Rechtssystems auf den Marktpreis konglomerater Diversit/it sieht einen negativen Zusammenhang und somit eine negative Steigung der angepassten Kurve vor: Je st~irker das Rechtssystem entwickelt ist, desto geringer ist der Marktpreis. Dieser Zusammenhang kann jedoch empirisch nur teilweise bestiitigt werden (Abbildung 19):

P r e m i m n / ( D t s c o u n t ) a u f Basis von E V / S A L E S 1,0--~

o

.~

:o,

8

0

Beobadatct Linear

o

.o.

oo o

I

8 0 oo

o

o

0~

| I

0,0

........ ~

O.. . . . . . . . .

o

o

~, ~ ~ - - ~ ~

Prendum/(Disc otmt)

] O Beobachtet

C) Beobachtet - ' - " Iatlem 1,0

~

8

i I I I I I 2,0 4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 142: Rechtliche Ralunenbedingmtgen

I

- -

o

o

0 I

0,8

02

o

Beobachtet Linear

8w

~

PremhnW(Dlscount) auf Basis yon EV./Assets

0,5

~

.

/

2,0 4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 82: Rechfllche R ~ m e n b e ~ ~ e n

1,0

o

o

il.....

~~ I

oo

o

,

o

o

0,2[_

.0,,

a ~ Basis yon E V / E B 1 T

1,0

"I ~

O

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o

o

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~'e~mW~g~count)

i I~:;~t ~

1

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0.,

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0,0

~ I

i

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oo

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l

-0,2

o

-0,5 I I ! 1 I t ..... I 0,0 2,0 4,0 6,0 8.0 10.0 12,0 1t2: RechtUche Rahmenbeaingungen

I

I

I

I

I

0,0 2,5 5,0 7,5 10,0 12,5 ~ : Rechmche R i e n b e ~ t m g e n

Abbildung 19: Streudiagrammeund Kurvenanpassungenzu den rechtlichen Rahmenbedingungen Dieses Mal zeigt nur EV/Sales den erwarteten Funktionsverlauf, w~hrend EV/EBIT, EV/Sales und die Betrachtung tiber alle Multiplikatoren eine positive Steigung aufweisen. Wieder zeigen sich keine Formationen, die einer linearen Kurvenanpassung widerspriichen. Aufgrund der hohen Streuung in allen Diagrammen kann auch hier geschlussfolgert werden, dass die nicht-erklat~e Streuung der gesch~itzten Regressionsfunktion relativ hoch und das Bestimmt-

Empirischer Teil 2: Prfifung der Kausalitdten

127

heitsmaB folglich auf dem Niveau 0,01 bzw. 0,05 voraussichtlich nicht statistisch signifikant sein wird. Diese Prognose wird durch die Korrelationsanalyse bes~tigt, in der die Zusammenhange statistisch weder auf dem Niveau 0,01 noch auf 0,05 signifikant sind (Tabelle 21).

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales H2:2003 Korrelationnach Pearson Signifikanz (1-seitig) -N -

-

-0,02 0,413 124

EV/EBIT EWAssets allenMult. 0,112 0,153 86

0,015 0,451 66

0,031 0,304 276

Tabelle 21: Korrelationsanalysezur rechtlichenStabilit~tt Auch die Obersicht der Ergebnisse der linearen Regressionen zeigt, dass keine der gesch~itzten Funktionen fiber den Zusammenhang zwischen dem Entwicklungsgrad des Rechtssystems und dem Marktpreis konglomerater Diversit/~t statistisch signifikant ist (Tabelle 22).

Aufschlag/(Abschlag)aufBasis von EV/Sales H2:2003 -R R-Quadrat KorrigiertesR-Qua&at Standardfehlerdes Sch~itzers - F-Wert der Regression Signifikanz -

-

-

-

0,020 0,000 -0,008 0,340 0,049 0,826

EV/EBIT EV/Assets allenMult. 0,112 0,012 0,001 0,412 1,060 0,306

0,015 0,000 -0,015 0,434 0,015 0,902

0,031 0,001 -0,003 0,410 0,263 0,609

Tabelle 22: Regressionsanalysezu den rechtlichenRahmenbedingungen Deshalb kann auch der in der Hypothese festgelegte negative Zusammenhang zwischen dem Entwicklungsgrad des Rechtssystems und dem Marktpreis konglomerater Diversit/it empirisch nicht best~itigt werden. Dieses Ergebnis trifft auch mr 2001 zu. Damit k6nnen die Ergebnisse der Studien von LaPorta et al. (1997, 1998) und Fauver/Houston~aranjo (2002) nicht best~itigt werden. Fauver/Houston/Naranjo untersuchen auf der Basis von Worldscope und der Anwendung der Berger/Ofek-Methode den Einfluss der Rechtssystems auf die H6he des Konglomeratsabschlags. Sie weisen nach, dass diversifizierte Untemehmen mit einem signifikanten Abschlag in H6he von 8,6% (Median) versehen werden, wenn sie in einem Rechtssystem englischen Ursprungs agieren. Damit best/atigen sie die Er-

128

Empirischer Teil der Arbeit

gebnisse der frthheren Studien von LaPorta et al. (1997 und 1998) zum Einfluss des Anlegerschutzes auf die Bewertung von Konglomeraten. LaPorta et al. kommen dabei zu dem Schluss, dass der Anlegerschutz in Rechtssystemen englischen Ursprungs am starksten und in denen franztisischen Ursprungs am schw~ichsten ausgepr~igtist. Die fehlende Best~itigung steht jedoch nicht im Widerspruch zu dem Ergebnis von Fauver/ Houston/Naranjo. Neben anderen Untersuchungszeitr~iumen weist die Studie von Fauver/ Houston/Naranjo auch andere Lander und andere unabhangigen Variablen auf. So beschrankt sich z.B. ihre Untersuchung nicht auf den europ~iischen Raum, sondem umfasst 35 Lander. Ein separater Ausweis der Ergebnisse nur fOr den europ~iischen Raum wird nicht vorgenommen. Des Weiteren klassifizieren sie die rechtlichen Rahmenbedingungen nach dem Ursprung der Rechtssysteme. Dabei bleibt z.B. die unterschiedliche Entwicklung der rechtlichen Rahmenbedingungen von den ursp~nglichen Rechtssystemen unberticksichtigt. In diesem Punkt ist die Verwendung der Weltbank-Indikatoren iiberlegen. Vor dem Hintergrund der Unterschiede in den Untersuchungsparametem kann auch unter Beriicksichtigung der bisherigen empirischen Untersuchungen die Hypothese fiir den europ~iischen Raum empirisch nicht belegt werden. (c) GtRe der wirtschaftlichen Rahmenbedingungen Die Hypothese zum Einfluss der wirtschaftlichen Rahmenbedingungen auf den Marktpreis konglomerater Diversit~t sieht wie die ersten beiden Hypothesen einem vermuteten negativen Verlauf der Kurvenanpassung vor: Je besser die wirtschaftlichen Rahmenbedingtmgen sind, desto geringer ist der Marktpreis. Wie bereits bei den beiden ersten Hypothesen zeigen die Streudiagramme keine Formationen, die der Annahme eines linearen Zusammenhangs widersprechen. Die Streudiagramme mit Kurvenanpassung weisen jedoch ausschlieBlieh positive Steigungen der linearen Regressionsgeraden auf. Zudem f~.llt die Streuung nut beim Marktpreis auf Basis von EV/Assets relativ gering aus, so dass hier das BestimmtheitsmaB statistisch signifikant sein kSnnte (Abbildung 20 auf der n~ichsten SeRe). Diese Prognose wird durch die Korrelationsanalyse best~itigt, in der die Korrelation nach Pearson des Marktpreises auf Basis von EV/Assets und aller Multiplikatoren auf dem Niveau von 0,01 einseitig signifikant sind (Tabelle 23).

Empirischer Teil 2: Prfifung der Kausalitditen

129

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales H3:2003 - Korrelation nach Pearson - Signifikanz (1 -seitig) - N

EV/EBIT

0,033 0,358

0,154 0,078

126

87

EV/Assets allen Mult. 0,288 ** 0,009 67

0,142 ** 0,009 280

** signifikant auf dem Niveau von 0,01 (1-seiti~;) Tabelle 23: Korrelationsanalyse zu den wirtschattlichen Rahmenbedingungen

Premimn/(Discotmt)

auf Basis von EV/SALES

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PremlmW(Discomlt)

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auf Basis yon EV/Assets

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-2,0E-4 0,0E0 2,0E-4 4,0E-4 6,0E-4 H3: Wirtschaftllcht Ralunenbedlngungen

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Abbildung 20: Streudiagramme und Kurvenanpassungen zu den wirtschaftlichen Rahmenbedingungen Diese teilweise signifikanten Korrelationen spiegeln sich auch in der Ubersicht der Ergebnisse der linearen Regressionen wider, in der die gesch/~tzten Regressionsfunktionen zu

Empirischer Teil der Arbeit

130

EV/Assets und allen Multiplikatoren die Streuungen auf einem Niveau von 0,05 signifikant erkl~en k6nnen. Allerdings betragen die korrigierten Bestimmtheitsmage lediglich geringe 6,9% bzw. 1,7% (Tabelle 24). Aufschlag/(Abschlag)auf Basis von EV/Sales EV/EBIT EV/Assets allenMult. H3:2003 R R-Quadrat KorrigiertesR-Quadrat Standardfehlerdes Sch/itzers - F-Wert der Regression Signifikanz -

-

-

-

-

0,033 0,001 -0,007 0,401 0,134 0,715

0,154 0,024 0,012 0,407 2,052 0,156

0,288 0,083 0,069 0,415 5,879 0,018

0,142 0,020 0,017 0,406 5,701 0,018

Tabelle 24: Regressionsanalyseder wirtschaftlichenRahmenbedingungen In der Beurteilung der dritten Hypothese kann somit der hergeleitete Zusammenhang nicht bes~tigt werden. Zwar existiert ein Zusammenhang, wenn der Marktpreis konglomerater Diversit/~t fiber den EV/Assets-Multiplikator ermittelt wird. Hier kann die Streuung des Marktpreises mit einer Irmunswahrscheinlichkeit von unter 5% zu 6,9% erklart werden. Dieser positive Zusammenhang steht jedoch im Widerspruch zu dem theoretisch hergeleiteten und deshalb erwarteten negativen Einfluss. Neben dem vergleichsweise geringen korrigierten Bestimmtheitsmag wird das empirische Ergebnis auch durch die Tatsache relativiert, dass auf der Basis der anderen beiden Multiplikatoren kein systematischer Zusammenhang festgestellt werden kann. Folglich ist auch Hypothese 3 anhand der vorliegenden empirischen Daten nicht zu best/atigen. Dieses Ergebnis hat auch Fttr 2001 Gtiltigkeit. Das Resultat erganzt das Ergebnis der Studie von Fauver/Houston/Naranja (2002). Fauver/ Houston/Naranjo weisen mittels der bereits bei Hypothese 2 beschriebenen Vorgehensweise nach, dass der Wert der Diversifikation signifikant geringer ausf~illt, wenn der wirtschaftliche Entwicklungsstand h6her ist. Danach zeigen Untemehmen in entwickelten Landem einen Abschlag von nmd 6% und Untemehmen in Entwicklungslandem einen Zuschlag von rtmd 5%. Da aber auch hier kein separater Ausweis fiJr den europ~iischen Raum vorliegt und mit dem Klassifizierungssystem eine recht grobe Einteilung der L~der und somit der dort ans~sigen Untemehmen vorgenommen wird, stellt das auf Basis von Wirtschaftswachstum und Besch~ftigung ruhende Ergebnis f'ttr den europ/fischen Raum keinen Widerspruch dar. (d) Entwicklungsgrad der technologischen Rahmenbedingungen Die vierte Hypothese geht von einem negativen Einfluss des Entwicklungsgrads der technologischen Rahmenbedingungen auf den Marktpreis konglomerater Diversi~t aus: Je weiter die technologischen Rahmenbedingungen entwickelt sind, desto geringer ist der Marktpreis.

Empirischer Teil 2." Prf~fung der Kausalitdten

131

Dieser Zusammenhang kann empirisch jedoch nur bei der Teiluntersuchung auf Basis von EV/Sales festgestellt werden. Bei allen anderen Multiplikatoren zeigt sich eine positive Steigung der angepassten Kurve (Abbildung 21).

P r e m l m W ( D l s c o m t t ) a u f Basis v o n E V / S A L E S 1,0--1 0,8--1

0.5--1

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88

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Empirischer Teil 2: Prfifung der Kausalit~iten

145

Wachstumsraten 1-SIC-Level2003 (links) und 2001 (rechts) SIC Herfindahl-werte 0 13,7% 1

2 3 4 5 6 7 8 9

3,5%

2,3% 1,6% 1,7% 2,0% 1,1% 1,4% 2,0% 19,8%

SIC Herfindahl-Werte 0 9,8% 1

2 3 4 5 6 7 8 9

2,9%

2,0% 1,8% 1,4% 2,1% 1,2% 1,4% 2,3% 21,4%

Abbildung 29: Herfindahl-Werte1-SIC-Level2003 und 2001 (a) Wachstum der Industrie Die theoretisch hergeleitete Hypothese 7 formuliert einen negativen Zusammenhang zwischen dem Marktpreis konglomerater Diversit~it und dem Wachstum der Industrie: Je h6her das Wachstum der Industrie ist, desto geringer ist der Marktpreis. Da die Streudiagramme zur Hypothese keine Formationen aufweisen, die der Annahme eines linearen Zusammenhangs widersprechen, kann eine lineare Kurvenanpassung mit negativer Steigung erwartet werden. Alle Kurvenanpassungen ffir die Marktpreise auf Basis der Multiplikatoren werden dieser Anforderung gerecht. Allerdings ist allen Kurvenanpassungen gemein, dass die nicht-erkl~irte Streuung der gesch~itzten Regressionsfunktion relativ hoch und das Bestimmtheitsma6 folglich auf dem Niveau 0,01 bzw. 0,05 voraussichtlich statistisch nicht signifikant sein dtirfte (Abbildung 30 auf der n~ichsten Seite). Diesen Eindruck best~itigt auch die Korrelationsanalyse, indem sie alle Zusammenh~-age statistisch weder auf dem Niveau 0,01 noch hinsichtlich 0,05 als signifikant ausweist. Deshalb ist auch zu erwarten, dass keine der gesch~itzten linearen Regressionsfunktionen fiber den Zusammenhang zwischen der Wachstumsrate der Industrie und dem Marktpreis konglomerater Diversit~it statistisch signifikant ist (Tabellen 32 und 33 auf den n~ichsten Seiten). Die vorgehende Analyse mfindet somit in der Erkenntnis, dass die siebte Hypothese ~iber den negativen Einfluss des Wachstums der Branche auf den Marktpreis konglomerater Diversit/it nicht empirisch belegt werden kann. Dies ist auch ffir 2001 der Fall.

Empirischer Teil der Arbeit

146

Premimw'(DiscomR) a u f Basis yon E V / S A L E S

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-0,1 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 H7: Summe umsatzgewichtetelWachstmnsraten

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-0,1 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 H7: Smmme uasatzgewichteter Wachstumsraten

Abbildung 30: Streudiagramme und Kurvenanpassungen zum Wachstum der Branche

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von

H7:2003 - Korrelation nach Pearson - Signifikanz (1-seitig) -N

EV/Sales

EV/EBIT

EV/Assets

allen Mult.

-0,069 0,224 122

-0,008 0,472 85

-0,028 0,412 65

-0,044 0,236 272

Tabelle 32: Korrelationsanalyse zum Wachstum der Branche

Empirischer Teil 2: Prafung der Kausalitgiten

147

Aufschlag/(Abschlag)auf Basis von EV/Sales EV/EBIT EV/Assets allenMult. H7:2003 -R R-Quadrat KorrigiertesR-Quadrat - Standardfehlerdes Sch~itzers - F-Wertder Regression Signifikanz -

-

-

0,069 0,005 -0,004 0,406 0,577 0,449

0,008 0,000 -0,012 0,403 0,005 0,945

0,028 0,001 -0,015 0,427 0,049 0,825

0,044 0,002 -0,002 0,407 0,520 0,471

Tabelle 33: Regressionsanalysezum Wachstumder Branche Dieses Resultat reiht sich in die Liste von Studien mit unterschiedlichen Ergebnissen ein. Sie best~itigt die Untersuchung von Baldwin et al. (2000), in der in Kanada kein signifikanter Zusammenhang zwischen dem Wachstum der Branche und dem Marktpreis konglomerater Diversit~it festgestellt werden konnte. Je nach verwendetem Multiplikator kommt es auch dort zu Vorzeichenwechsel der (zudem unsignifikanten) Effekte. Dagegen wird der in der Hypothese formulierte positive Einfluss in der Studie von Burch/ Nanda/Narayan (2000) best~itigt. Auf der Basis von COMPUSTAT weisen sie ftir die 50 grO6ten Branchen in den USA mr die Jahre 1978 bis 1997 nach, dass der Diversifikationsabschlag niedriger ausfallt, wenn die Investitionsm6glichkeiten (gemessen mittels Tobin's Q) von Single-Segment-Unternehmen und somit der Branchen niedrig sind. 453 Auch Hyland/ Diltz (2002) best/atigen den positiven Einfluss, indem sie anhand einer Event-Studie auf Basis von COMPUSTAT-Daten fiJr die Jahre 1998 bis 1992 nachweisen, dass diversifizierende Untemehmen ursprtinglich niedrigeres Umsatzwachstum aufwiesenJ 54 Da jedoch beide Studien lediglich den US-amerikanischen Kapitalmarkt untersuchen und andere Untersuchungsmethoden (Tobin's Q bzw. Event-Studie) sowie Untersuchungszeitr~iume bis spritestens 1997 verwenden, kann an der Aussage festgehalten werden, dass in der vorliegenden Arbeit die Hypothese ftir den europ~iischen Raum anhand der vorliegenden Daten nicht best~itigt werden kann. (b) Wettbewerb in der Branche Im Gegensatz zur siebten Hypothese formuliert die Hypothese acht einen positiven Zusammenhang zwischen dem Marktpreis konglomerater Diversit~it und Rivalit~it in der Branche: Je geringer die Rivalit~it in einer Branche ist, desto geringer ist der Marktpreis. Da auch die Streudiagramme zur achten Hypothese keine Formationen aufweisen, die der Annahme eines

453 Burch/Nanda/Narayan(2000;25). 454 Hyland/Diltz(2002;67).

148

Empirischer Teil der Arbeit

linearen Zusammenhangs widersprechen, kann eine lineare Kurvenanpassung mit positiver Steigung erwartet werden. Wiederum im Gegensatz zu Hypothese sieben stimmen die empirischen Funktionsverliiufe in keinem der Fiille mit dem theoretisch erwarteten Verlauf tiberein: Statt positive zeigen alle Multiplikatoren negative Steigungen der Ftmktion. Allerdings dtirfte auch hier aufgrund der hohen Streuung in allen Streudiagrammen die nicht-erklfirte Streuung der gesch~itzten Regressionsfunktion relativ hoch und das BestimmtheitsmaB folglich auf dem Niveau 0,01 bzw. 0,05 voraussichtlich statistisch nicht signifikant sein (Abbildung 31).

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H8: Umsatzgewichteter Herfindahl Index (2-SIC level)

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0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,23 0,30 HS: Umsatzgewldtteter Herflnaalfl Index O-SIC level)

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I

0,00 0,03 0,10 0,15 0,20 0,23 0,30 ITS: Omsatzgewichteter E[ezfmdalfl Index (2-SIC level)

Abbildung 31" Streudiagramme und Kurvenanpassungen zum Wettbewerb in der Branche

Empirischer Teil 2." Prfifung der Kausalitdten

149

Die Korrelationsanalyse zeigt zwar eine statistisch signifikante Korrelation bei EV/Assets und tiber alle Multiplikatoren, die Obersicht der Ergebnisse der linearen Regressionen zeigt jedoch, dass keine der gesch~itzten Funktionen tiber den Zusammenhang zwischen der Rivalit~it in der Branche und dem Marktpreis konglomerater Diversit~it statistisch signifikant ist (Tabelle 34).

Aufschlag/(Abschlag) aufBasis von EV/Sales H8:2003 - Korrelation nach Pearson - Signifikanz (1-seitig) -

N

-0,021 0,409

EV/EBIT EV/Assets allenMult. -0,166 0,064 85

122

-0,223 * 0,037 65

-0,112 * 0,033 272

* signifikant auf dem Niveau 0,05 Tabelle 34: Korrelationsanalysezum Wettbewerbin der Branche Wie bereits bei Hypothese 7 kann der in Hypothese 8 formulierte positive Zusammenhang zwischen dem Wettbewerb in der Branche und dem Marktpreis konglomerater Diversitiit in Europa nicht best/~tigt werden (Tabelle 35). Zum gleichen Ergebnis kommt die Analyse ffir 2001.

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales H8:2003 -R R-Quadrat Korrigiertes R-Quadrat - Standardfehler des Schiitzers - F-Wert der Regression Signifikanz -

-

-

0,021 0,000 -0,008 0,403 0,053 0,818

EV/EBIT EV/Assets allenMult. 0,166 0,028 0,016 0,411 2,366 0,128

0,223 0,050 0,035 0,422 3,297 0,074

0,112 0,012 0,009 0,409 3,407 0,066

Tabelle 35: Regressionsanalysezur Rivalitlttin der Branche Das Resultat steht im Einklang mit dem Ergebnis der Studie von Baldwin et al. (2000). Darin wird nachgewiesen, dass es keinen signifikanten Einfluss der Rivalit/it in der Branche auf den Diversifikationsgrad, gemessen mittels Logarithmus des Entropy-measures, gibt. Allerdings zeigt sich ein signifikanter Zusammenhang, wenn die Rivalit/it in einer Branche tiber den Quotienten ,,Anzahl der diversifizierten Untemehmen zur Gesamtzahl der Untemehmen" ermittelt wird. Allerdings untersuchten Baldwin et al. lediglich den Einfluss der Rivalit/it auf den Diversifikationsgrad der Untemehmen innerhalb einer Branche. Dagegen wurde in der vorliegenden Arbeit der Einfluss der Rivalitat auf den Marktpreis konglomerater Diversit/it

Empirischer Teil der Arbeit

150

gemessen. Folglich kann auch unter Berticksichtigung des Ergebnisses von Baldwin et al. an dem Resultat der Untersuchung dieser Hypothese festgehalten werden.

4.2.2.3

Multivariate

Analyse

und Zwischenfazit

Im Rahmen der univariaten Analysen konnten beide Hypothesen zum Einfluss industriespezifischer Rahmenbedingungen auf den Marktpreis konglomerater Diversit~it empirisch nicht gelegt werden. Dabei ist hervorzuheben, dass bei allen Multiplikatoren der empirische mit dem theoretisch hergeleiteten Zusammenhang nur bei Hypothese sieben tibereinstimmt, w~ihrend er ebenfalls bei allen Multiplikatoren hinsichtlich Hypothese acht nicht tibereinstimmt. Keiner der Effekte ist jedoch statistisch signifikant (Abbildung 32).

EV/Sales

l

H7 theoret. = emp. , Funktionsverlauf? l Signifikanz ? H8 itheoret. = emp. Funktionsverlauf? [Signifikanz ? .

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EV/EBIT EV/Assets

alle Mult.

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ja

ja

ja

nein nein

nein nein

nein nein

nein nein

nein

nein

nein

nein

.

Abbildung 32: l]bersichtder empirischen Ergebnisse zum Einfluss industriespezifischer Rahmenbedingungen Die der Vollst~indigkeit halber durchgef'tihrten multivariaten Regressionsanalysen pro Multiplikator best~itigen, dass auch die Kombination des Wachstums und des Wettbewerbs in der Branche die Streutmg des Marktpreises konglomerater Diversit~it nicht statistisch signifikant erklaren kann (Tabelle 36).

Aufschlag/(Abschlag) aufBasis von EV/Sales Multivariat H7-H8:2003 -R - R-Quadrat - Korrigiertes R-Quadrat - Standardfehler des Sch~itzers - F-Wert der Regression - Signifikanz

0,066 0,004 -0,013 0,409 0,254 0,776

EV/EBIT EV/Assets allenMult. 0,205 0,042 0,018 0,401 1,752 0,180

0,212 0,045 0,013 0,420 1,414 0,251

0,123 0,015 0,008 0,407 2,019 0,135

Tabelle 36: MultivariateRegressionsanalysezum Einfluss industriespezifischer Rahmenbedingungen Angesichts dieser Ergebnisse muss folglich festgestellt werden, dass auf der Basis der Transaktionskostentheorie die Streuung des Marktpreises konglomerater Diversit~it durch die indus-

Empirischer Teil 2." Prafung averKausalitf~ten

151

triespezifischen Faktoren des Wachstums der Branche und der Wettbewerb innerhalb der Branche weder univariat noch multivariant signifikant erkl~irt werden kann. Dies gilt auch ftir 2001.

4.2.3

Priifung der Abhiingigkeit von unternehmensbezogenen Eigenschaften

Die letzten acht Hypothesen aus dem theoretischen Teil der Arbeit besch/fftigen sich mit dem Einfluss unternehmensbezogener Faktoren (Anzahl der Mitarbeiter, Anzahl der Segmente, Verschuldungsgrad, Anteil der erfolgsabh~ingigen Vergtitung des Managements, Struktur der Anteilseigner, Berichtsqualit/at, Vertrauen des Kapitalmarktes in die Gesch~iftsleitung) auf den Marktpreis konglomerater Diversit~it. Wie bei der empirischen Untersuchung der makro/Skonomischen und industriespezifischen Rahmenbedingungen mtissen zuerst die erklarenden Variablen generiert werden, bevor der Einfluss der unternehmensbezogenen Faktoren auf den Marktpreis sowohl mit univariaten als auch mit multivariaten Regressionsanalysen untersucht werden kann.

4.2.3.1

Generierung der Daten fiir die erkliirenden Variablen

Die untemehmensbezogenen Eigenschaften weisen hinsichtlich der Daten sowohl einfach zu beobachtende (Hypothesen 9 bis 14) als auch nicht direkt zu beobachtende Merkmalsauspr~igungen (Hypothesen 15 und 16) auf. Da die ftir die Hypothesen 9 bis 14 ben6tigten Daten intuitiv auf der Hand liegen, wird die Generierung dieser Daten in einem Unterabschnitt zusammengefasst, wahrend die Ermittlung der Daten ftir die Hypothesen 15 und 16 in jeweils eigenen Unterabschnitten erliiutert wird. (a) Hypothesen 9 bis 14 Ftir die Hypothesen 9 bis 14 sind folgende Informationen pro zu betrachtendem Konglomerat erforderlich: 9

Gr66e des Untemehmens,

9

Anzahl der Mitarbeiter,

9

Anzahl der Geschiiftsfelder,

9

Verschuldungsgrad (definiert als Total debt/Total assets), 455

9

Anteil der erfolgsabh~ingigen Vergtitung der Untemehmensleitung trod

9

Anteile der gro6en Anteilseigner.

Die ersten vier Informationen sind direkt und ohne grol3en Aufwand tiber Worldscope beziehbar. Zur Messung der UntemehmensgrSBe wird der Gesamtumsatz des Untemehmens heran-

455 Vgl.Melicher/Rush(1974;142f.).

152

Empirischer Teil der Arbeit

gezogen. 456 Bei der Anzahl der Geschaflsfelder werden Segmente mit der Bezeichnung ,,9999" nicht mitgez~.hlt. Auch Gesch~iftsfelder mit dem gleichen 4-SIC-Code werden als ein Segment betrachtet. Der Anteil der erfolgsabh~gigen Vergfitung der Untemehmensleitung kann hingegen nur n~iherungsweise bestimmt werden. 457 Die Ausgangsbasis dafiir ist der Worldscope Datensatz ,,Major Shareholders (wc18370)". In diesem Datenfeld wird unter anderem der Besitz von Aktien und Optionen durch das Management ausgewiesen. Diese Informationen weisen jedoch zwei Einschr~kungen auf. Erstens, erfolgsabh~ngige Gehaltskomponenten, die nicht in Form von Aktien und Optionen gew~.hrt werden (z.B. virtuelle Optionen, Boni) werden nicht erfasst. Zweitens, bei den Angaben handelt es sich um kumulierte Absolutgr613en, d.h. es wird z.B. lediglich ausgewiesen, wie viele Aktien der Vorstand besitzt. Folglich bleibt often, wie viele Aktien der Vorstand im relevanten Jahr bezogen hat und wie sich der Besitz im Vorstand verteilt. Dennoch dienen die Informationen aus dem Datenfeld als guter Sch~itzer, weil davon auszugehen ist, dass das Management umso mehr im Interesse der Anteilseigner handelt, je h6her sein Anteil am Eigenkapital des Untemehmens ist. Bei der Bestimmung der Anteile der grogen Anteilseigner zur Ermittlung der Kontrolle des Managements muss zun/~chst festgelegt werden, wann ein Anteilseigner als ,,grolY' einzustufen ist. Dies richtet sich im allgemeinen am Begriff des ,,wesentlichen Einflusses". Neben dem WpHG, das als erste Meldeschwelle die Oberschreitung eines Anteils von 5% sieht, sehen auch zahlreiche US-amerikanische Studien diesen Einfluss bereits bei 5% als gegeben an. 458 Die zunehmende Praxis der Kapitalanlagegesellschaften, Engagements bei Untemehmen bereits ab 3% einzugehen, zeigt jedoch, dass bereits ab diesem Weft ein ausreichend hoher Einfluss bei ansonsten breit gestreuter Anteilseignerstruktur angenommen werden kann. Folglich sollen in dieser Arbeit die Anteilseigner als ,,grog" bezeichnet werden, deren Anteil grOl3er/gleich drei Prozent ist. 459 Ffir die Wirksamkeit der Kontrolle spielt neben der Gr6ge auch die Anzahl der ,,groBen" Anteilseigner eine Rolle. Je mehr Anteilseigner aufgrund ihrer Anteilsh6he von fiber 3% ein aktives Monitoring der Aktivit/~ten der Unternehmensleitung durchftihren, desto h6her ist der Druck auf die Organisationskosten: 6~ Deshalb soll in dieser Arbeit davon ausgegangen werden, dass das Monitoring umso stoker aust'~illt,je mehr groBe Anteilseigner vorliegen und

456 ZU den altemativ verwendbaren Mal3enund deren Vor-/Nachteile vgl. z.B. Melicher/Rush (1974), Berger/ Ofek/Yermack (1997;1418), Bames/Hardie-Brown(2003;19). 457 Vgl. die ausfllhrlichenAusfllhnmgendazu in Hoskisson/Hitt(1990;488f.). 45s Vgl. z.B. Burkhart/Graub/Panunzi (1997;704f.), Berger/Ofek/Yermaek(1997;1418). In frtiheren Studien wie Monson/Chin/Cooley(1968) wurde diese Grenzeauch erst bei 10% der Stimmrechtegesehen. 459 Quelle:,,wc18370". Diese Quelle benutzen auch Fauver/Houston/Naranja(2002;15). 460 Vgl. Hoskisson/Hitt(1990;486ff.).

Empirischer Teil 2: Priijung der Kausalitdten

153

je gr/Jf3er ihr kumulativer Anteilsbesitz ist. Deshalb soll sich die unabh~ingige Variable fiir Hypothese 14 wie folgt zusammensetzen: h,4 = Anzahl groflerAnteilseigner x Summe der Anteile groflerAnteilseigner

(b) Berichtsqualit~it der Konglomerate Von dem in Hypothese 15 berticksichtigten Ansatz der Transparenz zur Erh6hung des Monitorings ausgehend wird ein Einfluss der Berichtsqualit~it auf die H6he des Marktpreises konglomerater Diversit~it hergeleitet. W~arend zur Messung der Berichtsqualit~it in USamerikanischen Studien fiber die Rangliste zur Berichtsqualit~it der Association of Investment Management and Research (AIMR) zurtickgegriffen wird, fehlt eine solche Rangliste fiir den europ~iischen Raum. 46' Folglich muss ein anderes Proxy-Attribut verwendet werden. Bens/Monaham zeigen, dass die Berichtsqualit~it mit dem Marktpreis konglomerater Diversit~it positiv korreliert. 462 Dieser Zusammenhang resultiert aus dem Monitoring effect, d.h. die Verpflichtung zu hoher Berichtsqualit~it wirkt disziplinierend auf das Management, und dem Adverse-selection-Effekt, d.h. die Verpflichtung zu h/Sherer Berichtsqualit~it verringert das Problem der Adverse-selection der uninformierten Investoren. Diesem Ansatz folgend soll in dieser Arbeit die Anzahl der das Unternehmen beobachtenden Analysten (covering analysts) als Proxy-Attribut zur Bestimmung der Effekte genutzt werden. Der Adverse-selection-Effect wird insofern abgebildet, als Analysten zur Reduzierung ihres Prognoserisikos vornehmlich jene Unternehmen beobachten, die ihnen einen besonders guten Einblick in ihr Gesch~ifl erlauben und somit eine valide Datengrundlage f'tir die Bildung einer Meinung bieten. Der Monitoring-Effekt stellt sich ein, weil der Druck auf ein Unternehmen zur Bereitstellung der notwendigen Informationen/Transparenz mit der Anzahl der beobachtenden Analysten steigt. Die Bestimmung der Anzahl der beobachtenden Analysten fiir einen zurtickliegenden Zeitpunkt ist jedoch problembehaftet. W~rend die aktuelle Anzahl flir ein Unternehmen mittels Bloomberg bzw. IBES relativ genau bestimmt werden kann, gestaltet sich die Bestimmung f'tir einen historischen Zeitpunkt als schwierig, da kein ,,Cover-Historie" vorliegt. Als Schatzer kann jedoch die Anzahl der abgegebenen EBIT-Sch~itzungen (estimates) genutzt werden. Im Gegensatz zur Anzahl der abgegebenen Sales-Sch~itzungen erfordert die Sch~itzung des EBIT konkrete Vorstellungen hinsichtlich der operativen Aufwendungen und somit einen weitergehenden Einblick in das Unternehmen. Zur Messung der Transparenz sind die EBITSch~itzungen somit aussagekr~iftiger. Da die Anzahl der EBIT-Sch~itzungen von Worldscope aber erst ab August 2003 dokumentiert wird, kann der Sch~itzer nur f'tir das Jahr 2003 bestimmt werden. 461 Vgl. Bens/Monahan(2001;2), Bushee/Noe(2000;178ff.) 462 Bens/Monahan(2001;1f.).

154

Empirischer Teil der Arbeit

Die Anzahl der EBIT-Sch~itzungen allein kann jedoch das Bild verzerren. Grund ist die Tatsache, dass groBe Untemehmen tendenziell von mehr Analysten beobachtet werden als kleih e . 463

Das liegt u.a. daran, dass die Kunden der Sell-Side-Analysten in der Regel institutio-

nelle Anleger mit Anlagerestriktionen sind. So fordem institutionelle Investoren z.B. zur Wahrung der Fungibilit~it ihrer Anteile meist ein gewisses Mindesthandelsvolumen an Aktien pro Handelstag oder sehen in der Untemehmensgr6Be eine M~Sglichkeit zur Absch~itzung des Ausfallrisikos. Zur Einbeziehung dieses Effektes wird die unabh/ingige Variable ftir Hypothese 15 wie folgt zusammengesetzt: Anzahl der EBIT-Schgitzungen h~5 = Marktkapitalisierung des Unternehmens (c) Vertrauen in die Gesch/aflsleitung hinsichtlich der Verfolgung der Interessen der Anteilseigner Die empirische lJberprtifung der Hypothese 16 stellt die gr6Bte Herausforderung dar. Nicht nur, dass das Ergebnis sehr zeitkritisch ist. Meist kann diese Einsch~itzung nur mr eine begrenzte Anzahl von Unternehmen in Form einer Prim~erhebung gewonnen werden. Bei der Betrachtung historischer Zeitr/aume kommt erschwerend hinzu, dass die Befragten u.U. noch einsch/atzen k6nnen, ob sich ihr aktuelles Vertrauen im Vergleich zur Vergangenheit ver~indert hat. Eine relative Einsch/atzung zwischen Untemehmen zu einem historischen Zeitpunkt ist jedoch nahezu unm6glich. Auf der Suche nach Sch~itzem ftir das Vertrauen in die Gesch~iftsleitung hinsichtlich der Verfolgung der Interessen der Anteilseigner f~illt zudem auf, dass nur wenige Proxy-Attribute die Anforderungen zur Sch~itzgtite ausreichend er~llen. In dieser Arbeit soil deshalb das Vertrauen anhand der Ver~nderung des Free-Float in den ersten sechs Monaten des Folgejahres betrachtet werden. Die dahinter stehende Idee ist, dass groBe Investoren die Vorlage der testierten Jahresabschlusszahlen meist zum Anlass nehmen, tiber ihr Engagement nachzudenken. Kommt ein Investor in diesen lJberlegungen zu dem Schluss, dass sein Vertrauen in die Gesch~iftsleitung hinsichtlich der Wahrung seiner Interessen gesunken ist, wird er sein Engagement zumindest reduzieren. Dies bedeutet jedoch nicht immer, dass eine Beobachtung, dass sich der Free Float eines Unternehmens erh/Sht hat, automatisch und monokausal auf ein sinkendes Vertrauen zu~ckgef~hrt werden kann. So erkl~irte z.B. der Vorstand der Allianz AG den Rtickzug aus dem

463 Vgl.Bames/Hardie-Brown(2003;19).

Empirischer Teil 2: Pr~ifung der Kausalitdten

155

Engagement bei Beiersdorf 6ffentlich mit der Entscheidung, das spezielle Klumpenrisiko des Engagements und das allgemeine Aktien-Exposure des Allianz-Konzerns senken zu wollen. Dennoch kann davon ausgegangen werden, dass in der Regel die ErhOhung des Free-Float auf Verringerung des Vertrauens unter den grogen Investoren eines Untemehmens zurtickzufahren sein dtirfle.

4.2.3.2 Untersuchung der kausalen Zusammenhiinge Wie bcreits bei den anderen Hypothesen wird nun nach der Generiemng der unabh~ingigen Variablen ftir die Untersuchung des Einflusses untemehmensspezifischer Eigenschafien auf den Marktpreis konglomerater Diversit~it die Art und Struktur bzw. die Intensit~t etwaiger kausaler Zusammenh~.nge anhand yon Streudiagrammen und Korrelationsmatfizen untersucht. Auch hier erfolgt zun~ichst die Beschr~_kung auf ZusammenN~age f'~ 2003. Sollte sich bei einer Hypothese ein signifikanter Zusammenhang far 2003 ergeben, so wird die Konstanz dieses Zusammenhangs dann anhand der Daten ftir 2001 tiberprtifi. Die statistischen Untersuchungsschritte sind die gleichen wie bei den anderen Hypothesen. (a) Gr6Be des Unternehmens Im Gegensatz zu den ersten acht Hypothesen formuliert Hypothese neun einen exponentiellen Zusammenhang zwischen dem Marktpreis konglomerater Diversit~it und der GrSfJe des Unternehmens: Der Marktpreis nimmt anf~glich mit der Gr6Be des Unternehmens zu, sinkt jedoch ab einem bestimmten Punkt wieder. Da die Streudiagramme zur Hypothese keine Formationen aufweisen, die dieser Annahme eines exponentiellen Zusammenhangs widersprechen, kann eine exponentielle Kurvenanpassung zweiter Ordnung erwartet werden. Diese erwartete Kurvenanpassung ist bei allen Multiplikatoren empirisch zu beobachten. Allen Kurvenanpassungen gemein ist, dass die nicht-erkl~irte Streuung der gesch~itzten Regressionsfunktion relativ hoch und das Bestimmtheitsmaf3 folglich auf dem Niveau 0,01 bzw. 0,05 voraussichtlich statistisch nicht signifikant sein dtirfle (siehe Abbildung 33 auf der n~ichstn Seite). Ftir die Korrelations- und die anschlief3ende lineare Regressionsanalyse wird eine nichtlineare Transformation vorgenommen, weil beide statistischen Instrumente einen linearen Zusammenhang zwischen der unabh~ingigen und der abhiingigen Variablen voraussetzen)64 Die nichtlineare Transformation erm6glicht die Umwandlung des vermuteten exponentiellen Zusammenhangs in einen linearen Zusammenhang. Die transformierte Funktion lautet:

y-a+b• f(s')

464 Vgl.Schtile(1992;54).

mit

f(x*)=-x2+x

Empirischer Teil der Arbeit

156

Premimn/(Discomtt) auf Basis von EV/SALES 1.0

o

08 0,5

0

0

1,0-

~ ~ o

o,J-

0'2 o~-~

00

0.,,0 -0,2

~

0 Be,3bachtet i ~ QLm~'ata~t'h

Beob,c:lltet

"-'-'- Quad1"atisch

i

Premimn/(Dlscount) auf Basis yon EV/EBIT

0 O~ 0 0

0

g

~'~

I

I'

-0,5-

i

1

0,0E0 2,0E7 4,0E7 6,0E7 8,0E7 1,0E8

0

H9: G e s a m t n m s a t z

1

1,0~

O

0 Beeba~:hte! "--" Qlmdrata~ch

Beob~eht~t

----Qx.mdrausch

o

1,o-

0,8-- o 0,5- ~

[

(in '000 f,)

PremhuW(Dlscount)

Premium/(Dlscount) auf Basis yon EV/A.ssets

oo OlD

1

2000000040000000 60000000 H9: G e s a m t t m s a t z

o

oo8! o 8

o~-

0,2-- ~ o 0,0--

o

0,0 m

-0,2--0,5 I

0

I

I

I

2000000040000000 60000000 H9: Gesamtnmsmtz

1

I

I

I

I

I

0.0E0 2,0E7 4,0E7 6.0E7 8,0E7 1.0E8

H9" Ge~mnO.mlsa~

Abbildung 33: Streudiagrammeund Kurvenanpassungenzur Gr6Bedes Untemehmens Die Korrelationsanalyse der transformierten Funktion zeigt unter Anwendung der transformierten Funktion nur bei EV/Sales einen auf dem Niveau von 0,05 signifikanten Zusammenhang (siehe Tabelle 37 auf der n~ichsten Seite). Aufgrund des relativ hohen Signifikanzwertes ist jedoch davon auszugehen, dass keine der gesch~itzten linearen Regressionen der transformierten Funktionen tiber den Zusammenhang zwischen der Gr6Be des Untemehmens und dem Marktpreis konglomerater Diversit/~t statistisch signifikant ist.

Empirischer Teil 2: Prfifung der Kausalit~iten

157

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales H9:2003 Korrelation nach Pearson Signifikanz (1-seitig) -N -

-

0,169 * 0,032 121

EV/EBIT EWAssets allenMult. -0,170 0,061 84

0,075 0,278 64

0,071 0,123 269

* si~nifikant auf dem Niveau 0,05 Tabelle 37: Korrelationsanalysezur Gr0Bedes Unternehmens Die vorgehende Analyse mtindet somit in das Ergebnis, dass die Hypothese tiber den exponentiellen Einfluss der Gr6Be des Unternehmens auf den Marktpreis konglomerater Diversit~it empirisch nicht best/atigt werden kann (Tabelle 38). Dies gilt auch ftir 2001.

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales H9:2003 -R R-Quadrat Korrigiertes R-Quadrat Standardfehler des ScMitzers - F-Wert der Regression Signifikanz -

-

-

-

0,169 0,029 0,020 0,398 3,498 0,064

EWEBIT EWAssets allenMult. 0,170 0,029 0,017 0,395 2,433 0,123

0,075 0,006 -0,010 0,440 0,351 0,556

0,071 0,005 0,001 0,408 1,350 0,246

Tabelle 38: Regressionsanalysezur Gr6Bedes Unternehmens Dieses Ergebnis passt in das bisher uneinheitliche Bild frtiherer Studien. Zwar k6nnen auch Hyland/Diltz (2002) feststellen, dass kein signifikanter Einfluss der Gr6Be des Unternehmens (gemessen per Total Assets) auf die Entscheidung zur Diversifikation vorliegt. Dagegen weisen Berger/Ofek (1995), Anderson et al. (2000) und Denis/Denis/Yost (2002) einen negativen Einfluss nach, w~ihrend Campa/Kedia (2002) zum Ergebnis eines positiven Einflusses kommen. Zwar nutzen diese Studien alle die gleiche Datenquelle (COMPUSTAT), die Untersuchungszeitr/aume variieren jedoch zum Teil beachtlich (Berger/Ofek: 1986-1991, Anderson et al.: 1985 bis 1994, Denis/Denis/Yost: 1985, CampaJKedia: 1978 bis 1996). Im Gegensatz zu der vorliegenden Arbeit untersuchen diese Studien zudem lediglich den US-amerikanischen Kapitalmarkt. Des weiteren f'~illt auf, dass diese Studien in der Regel die Beobachtungen tiber alle Beobachtungsjahre ,,poolen", d.h. gemeinsam in die Regressionsanalyse einbeziehen, ohne jedoch das ermittelte R-Quadrat um diesen Effekt zu korrigieren (,,korrigiertes R-Quadrat").

158

Empirischer Teil der Arbeit

(b) Anzahl der Mitarbeiter Hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen dem Marktpreis konglomerater Diversitat und der Anzahl der Mitarbeiter wurde im theoretischen Teil der Arbeit ein negativer Einfluss der Anzahl der Mitarbeiter abgeleitet. Da die diesbeztiglichen Streudiagramme keine Formationen aufweisen, die der Annahme eines linearen Zusammenhangs widersprechen, kann eine lineare Kurvenanpassung mit negativer Steigung erwartet werden. Bei den Kurvenanpassungen zeigt nur EV/Sales den erwarteten Funktionsverlauf, w~ihrend EV/EBIT, EV/Sales und die Betrachtung tiber alle Multiplikatoren eine positive Steigung aufweisen. Aufgrund der Streuung in den Diagrammen (v.a. bei EV/EBIT) kann nicht ausgeschlossen werden, dass das Bestimmtheitsmaf5 entweder auf dem Niveau 0,01 oder auf 0,05 statistisch signifikant sein k6nnte (Abbildung 34).

Premium/(Discolmt) a u f Basis von E V / S A L E S 1,0-o

0 Bcobachtet ----Lalem-

o

0,8- o

/

O

--

1'07~

0,5 o

o

-0,5- ~ o

o

o

I

PremimW(Discount) auf Basis

1'0 7 o~ ~ . . . . . . . . . . . . . . .

~

I

von

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0

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o

0,2-~ 8g

_~

~

o

________

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o

I

4ooo0

I

Beob~chtet

I

I'

I

80000 120000 HI0: Ch~smlbmld Mitarbeiter

!

400O0 800OO 12000O H10: Gesamtzahl IWrtm'beiter

/ If-

0 Beo.badatet " - " ~Al'x~ar

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/~oO ~ o

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05-1 u-vo I

o

Premiumu'(Disc ount)

0,0~_

o

o

_ o

EV/Assets

1,0-1 o

0.2

8

if:;

o

40000 80000 120000 H10: Gesamt~M Mltarbeiter

0,0

o

o 0,0 ~

o.,-lf

o

Beobachtet Lmem

O

-0,2- i o O o ~ o ~ 1 7 6

o

oo o

/o~o ~

o O

0,2-

Premiun~(Dlsc otmt) a u f Basis volt E V / E B I T

I

0

I

I

o

o

o !

40000 80000 120000 H10: Gesamtzahl Mltm'beiter

Abbildung 34: Streudiagramme und Kurvenanpassungen zur Anzahl der Mitarbeiter

Empirischer Teil 2." Prfifung der Kausalitdten

159

Diese Prognose wird durch die Korrelationsanalyse best~itigt, in der zumindest der Zusammenhang auf Basis von EV/EBIT statistisch auf dem Niveau 0,01 signifikant ist (Tabelle 39).

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales H10:2003 - Korrelation nach Pearson Signifikanz (1-seitig) -

-

N

EV/EBIT 0,327 ** 0,001 85

-0,105 0,125 122

EV/Assets allen Mult. 0,043 0,369 64

0,069 0,127 271

** sil~nifikant aufdem Niveau 0,01 Tabelle 39: Korrelationsanalysezur Gesamtzahl der Mitarbeiter Dieser Eindruck zeigt sich auch anhand der linearen Regressionen: die Streuung des Marktpreises konglomerater Diversit~it auf Basis von EV/EBIT kann auf einem Niveau von 0,01 zu 9,6% (korrigiertes R-Quadrat) erkl~.rt werden (Tabelle 40).

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales Hl0:2003 -R R-Quadrat Korrigiertes R-Quadrat Standardfehler des Sch~itzers - F-Wert der Regression - Signifikanz -

-

-

0,105 0,011 0,003 0,402 1,331 0,251

EV/EBIT 0,327 0,107 0,096 ** 0,383 9,904 0,002

EV/Assets allen Mult. 0,043 0,002 -0,014 0,440 0,113 0,738

0,069 0,005 0,001 0,410 1,303 0,255

** signifikant aufdem Niveau 0,01 Tabelle 40: Regressionsanalysezur Gesamtzahl der Mitarbeiter Wie in den bisherigen Hypothesen kann der im theoretischen Teil hergeleitete Zusammenhang empirisch weder f'tir 2003 noch ftir 2001 best/atigt werden. Zwar existiert ein Zusammenhang, wenn der Marktpreis konglomerater Diversit/~t tiber den EV/EBIT-Multiplikator ermittelt wird. Hier kann die Streuung des Marktpreises mit Irrtumswahrscheinlichkeit von unter 1% zu 9,6% erkl~irt werden. Dieser positive Zusammenhang steht jedoch im Widerspruch zu dem theoretisch hergeleiteten und deshalb erwarteten negativen Einfluss. Neben dem vergleichsweise geringen korrigierten Bestimmtheitsma6 wird das empirische Ergebnis auch durch die Tatsache relativiert, dass auf der Basis der anderen beiden Multiplikatoren kein systematischer Zusammenhang festgestellt werden kann. Dieses Ergebnis steht zum Teil im Einklang mit der Studie von Baldwin et al. (2000). Je nach verwendetem Multiplikator wird dort entweder ein signifikant positiver oder kein signifikannter Zusammenhang zwischen der Mitarbeiterzahl und dem Diversifikationsgrad ermittelt.

Empirischer Teil der Arbeit

160

Neben der Abh~gigkeit der Ergebnisse vom verwendeten Multiplikator ist an der fehlenden Best~itigung der Hypothese l~ttrden europ~iischen Raum auch deshalb festzuhalten, da Baldwin et al. (2000) nur den kanadischen Kapitalmarkt mit einem abweichenden Beobachtungszeitraum betrachten. der Gesch~iftsfelder

(c) A n z a h l

Neben der Anzahl der Mitarbeiter stellt auch die Anzahl der Gesch~tftsfelder einen m6glichen Einfluss auf die Organisationskosten und somit den Marktpreis konglomerater Diversit~it dar. In Hypothese 11 wird dabei ein negativer Zusammenhang vermutet: Je mehr GescMftsfelder ein Konglomerat hat, desto geringer ist der Marktpreis. Die Streudiagramme mit den Kurvenanpassungen best~itigen diese Vermutung. Formationen, die der Annahme eines linearen Zusammenhangs widersprechen k6nnten, sind nicht zu beobachten (siehe Abbildung 35).

Premium/(Dlsc ount) auf Ba sis v o n E V / S A L E S 1,00,8-

0

o

Premhnn/(Discount) auf Basis y o n EV/EB1T

0 Beobachtet

Beobachtet

J"-----TJ~leat-

1:0 -

o~

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t

0,2-

08 o

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2,0

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I

o It

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il ................

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0:0- ~

.o._1

Linear

t

I

I

O 8 O O 8 I

2.5 3,0 3~ H I I : A n u h l Segmemt

-o~-

4.0

P r e m l u m / ( D i s c o u n t ) auf Basis yon EV/Assets 1~0

............

0

i

o 1 2,0

I

t I

I

o I

2,5 3.0 3,5 HII: Anz~ai Segmemr

!

4,0

Premlun~'(Discotmt) O B~.oba~:htet Linear

Beobnchtet 8

0,5

~

o

o,2--I g /

o

0

,

0

o ~

-~

~

-o:-~ 6 I 2,0

it I I I 2,5 3,0 3.5 HII: Anzahi Segmente

0,0 -

-0,5 I 4,0

2,0

J I I 2,5 3,0 35 H l l : Anzahl Segmente

A b b i l d u n g 3 5: Streudiagramme und Kurvenanpassungen zur Anzahl der Gesch/tRsfelder

.......i 4,0

Empirischer Teil 2: Prafung der Kausalitdten

161

Aufgrund der starken Streuung ist jedoch nicht zu erwarten, dass die Bestimmtheitsmage statistisch signifikant sein werden. Diese Erwartung wird durch die Korrelationsanalyse und die linearen Regressionsanalysen best~itigt, da die Zusammenh~ge statistisch weder auf dem Niveau 0,01 noch auf 0,05 signifikant sind (siehe Tabellen 41 und 42).

Aufschlag/(Abschlag)auf Basis von EV/Sales HI 1:2003 Korrelation nach Pearson Signifikanz (1-seitig) -N -

-

-0,081 0,183 126

EV/EBIT EV/Assets alienMult. -0,004 0,486 86

-0,063 0,306 67

-0,055 0,181 279

Tabelle 41: Korrelationsanalysezur Anzahl der Segmente

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales H11:2003 R R-Quadrat Korrigiertes R-Quadrat Standardfehler des Sch~itzers - F-Wert der Regression - Signifikanz -

-

-

-

0,081 0,007 0,001 0,400 0,822 0,366

EV/EBIT EV/Assets allenMult. 0,004 0,000 -0,012 0,412 0,001 0,971

0,063 0,004 -0,011 0,433 0,260 0,612

0,055 0,003 -0,001 0,410 0,836 0,361

Tabelle 42: Regressionsanalysezur Anzahl der Segmente Angesichts der empirischen Ergebnisse kann der in der Hypothese formulierte Einfluss der Anzahl der Segmente auf den Marktpreis konglomerater Diversit~it nicht belegt werden. Dies gilt auch f'tir 2001. Damit kann das Ergebnis der Studie von Berger/Ofek (1995) nicht best~itigt werden. Berger/ Ofek konnten anhand der Daten aus COMPUSTAT f'tir die Jahre 1986 bis 1991 einen signifikanten empirischen Einfluss der Anzahl de Segmente des Unternehmens auf den Marktpreis der Diversit~it nachweisen. Aber auch hier l~isst sich eine wesentliche Abweichung zur vorliegenden Arbeit sowohl beztiglich des geografischen Raums als auch des betrachteten Zeitraums als m6gliche Ursache anftihren. (d) Einfluss des Verschuldungsgrades Wie bereits Hypothese 9 formuliert auch Hypothese 12 einen exponentiellen Zusammenhang zwischen dem Marktpreis konglomerater Diversit~it und dem Verschuldungsgrad des Unternehmens: Der Marktpreis nimmt anflinglich mit dem Verschuldungsgrad zu, sinkt jedoch ab einem bestimmten Punkt wieder. Da die Streudiagramme zur Hypothese keine Formationen

162

Empirischer Teil der Arbeit

aufweisen, die dieser Annahme eines exponentiellen Zusammenhangs widersprechen, kann eine exponentielle Kurvenanpassung zweiter Ordnung erwartet werden (siehe Abbildung 36).

Premimnd(Disc otmt) auf Ba sis

A

I'01

0

0,Sq = o,--I

0 --

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o

o

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0,4/oo %o '-/

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o

0

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9 ~~ ~0

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1'0 f

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I

I

I

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0,2 0,3 0,4 0,5

I

l

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0

1.0--I O;

l

0,5--I o ~

o,0--I

l

I

0,5

Beobachtet Quadratisch oo

~

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o 0

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,

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~

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Abbildung 36: Streudiagramme und Kurvenanpassungen zum Verschuldungsgrad

Diese erwartete Kurvenanpassung ist bei allen Multiplikatoren empirisch zu beobachten, auch wenn sie bei EV/Sales nur sehr schwach ausf~illt. Allen Kurvenanpassungen gemein ist, dass die nicht-erklarte Streuung der gesch~itzten Regressionsfunktion relativ hoch und das BestimmtheitsmaB folglich auf dem Niveau 0,01 bzw. 0,05 voraussichtlich statistisch nicht signifikant sein diarfte. Ffir die Korrelations- und die anschlieBende lineare Regressionsanalyse wird wiederum eine nichtlineare Transformation vorgenommen. Die transformierte Funktion lautet daher auch hier:

Empirischer Teil 2: Prafung der Kausalitgiten

163

y=a+bx f(x') mit f ( x ' ) = - x ' +x Die Korrelationsanalyse der transformierten Funktion zeigt, dass die Zusammenhiinge statistisch weder auf dem Niveau 0,01 noch auf 0,05 signifikant sind (Tabelle 43).

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales H12:2003 Korrelation nach Pearson - Signifikanz (1-seitig) -N -

0,070 0,221 123

EV/EBIT EV/Assets allenMult. 0,010 0,465 85

0,060 0,318 65

0,047 0,221 273

Tabelle 43: Korrelationsanalysezum Verschuldungsgrad Vor diesem Hintergrund ist es nicht tiberraschend, dass keine der gesch~itzten linearen Regressionen der transformierten Funktionen tiber den Zusammenhang zwischen dem Verschuldungsgrad des Unternehmens und dem Marktpreis konglomerater Diversitiit statistisch signifikant ist (Tabelle 44).

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales H12:2003 R R-Quadrat Korrigiertes R-Quadrat Standardfehler des Schiitzers - F-Wert der Regression Signifikanz -

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EV/EBIT EV/Assets allenMult.

0,070 0,005 -0,003 0,396 0,595 0,442

0,010 0,000 -0,012 0,406 0,008 0,929

0,060 0,004 -0,012 0,426 0,226 0,636

0,047 0,002 -0,002 0,404 0,592 0,442

Tabelle 44: Regressionsanalysezum Verschuldungsgrad Die vorgehende Analyse mtindet somit in der Erkenntnis, dass die Hypothese zum exponentiellen Einfluss des Verschuldungsgrades des Unternehmens auf den Marktpreis konglomerater Diversit~it empirisch nicht nachgewiesen werden kann. Zu demselben Ergebnis kommt die Analyse ftir 2001. Dieses Ergebnis passt in das bisher uneinheitliche Bild frtiherer Studien. So k6nnen auch Hyland/Diltz (2002) keinen signifikanten Einfluss des Verschuldungsgrades auf die Diversifi-

Empirischer Teil der Arbeit

164

kationsentscheidung feststellen. 465 Dagegen finden Denis/Denis/Yost (2002) einen negativen Zusammenhang zwischen dem Excess-Value und dem Verschuldungsgrad heraus, w/~hrend Campa/Kedia einen positiven Einfluss feststellen. 466 Da jedoch alle Vergleichsstudien ausschliel31ich den US-amerikanischen Kapitalmarkt betrachten und zudem mehrere Beobachtungsjahre poolen, kann weiterhin an dem Ergebnis festgehalten werden, dass in Europa kein signifikanter Einfluss des Verschuldungsgrades auf den Marktpreis konglomerater Diversit/it nachgewiesen werden kann. (e) Anteil des Managements am Untemehmen Die Hypothese zum Einfluss der H6he des Anteils der erfolgsabh/angigen Vergiatung geht von einem positiven Zusammenhang aus: Je h6her der Anteil des Managements am Untemehmen ist, desto geringer ist der Marktpreis. Dieser Zusammenhang kann empirisch jedoch nicht best/~tigt werden, da bei allen Multiplikatoren eine negative Steigung der angepassten Kurve zu beobachten ist (Abbildung 37 auf der n~ichsten Seite). Die Korrelationsanalyse und die linearen Regressionsanalysen zeigen zudem, dass kein statistisch signifikanter Zusammenhang vorliegt (siehe Tabellen 45 und 46). Aufschlag/(Abschlag) aufBasis von EV/Sales H13:2003 - Korrelation nach Pearson - Signifikanz (1-seitig) - N

-0,119 0,148 79

EV/EBIT EV/Assets allenMult. -0,117 0,190 76

-0,149 0,186

-0,118 0,060

38

175

Tabelle 45: Korrelationsanalysezum Anteil des Managementsam Unternehmen

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales H13: 2003 - R - R-Quadrat - Korrigiertes R-Quadrat - Standardfehler des Sch~itzers - F-Weft der Regression - Signifikanz

0,119 0,014 0,001 0,399 1,108 0,296

EV/EBIT EV/Assets allenMult. 0,117 0,014 -0,004 0,432 0,782 0,380

0,149 0,022 -0,005 0,442 0,815 0,373

Tabelle 46: Regressionsanalysezum Anteil des Managementsam Untemehmen

465 Hyland/Diltz(2002;69). 466 Denis/Denis/Yost(2002,1697f.), Campa/Kedia(2002;1737f.).

0,118 0,014 0,008 0,418 2,454 0,119

Empirischer Teil 2." Priifung der Kausalitgiten

165

Premimn/(Discount) auf Basis vml EV/EBIT

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H13: Anteil des M a n a g e m e n t s (inkl.

FamiHen) inn Eigenkapltal

Famillen) am Eigenkapital

Abbildung 37: Streudiagramme und Kurvenanpassungen zum Anteil des Managements am Unternehmen

Folglich kann die Hypothese fiber den negativen Einfluss der H6he des Anteils der erfolgsabh~ngigen Entlohnung der Untemehmensf'tilarung auf den Marktpreis konglomerater Diversit~it empirisch nicht belegt werden. FOr 2001 lagen diesbezOglich keine Daten vor. Diesen Resultat steht Einklang mit den Ergebnissen der Studien von Hyland/Diltz (2002) und Anderson et al. (2002). W~ihrend Anderson et al. auf der Basis von COMPUSTAT for die Jahre 1985 bis 1997 keinen signifikanten Einfluss weder f'tir die AnteilshOhe des Managements am Unternehmen noch f'0r die erfolgsabh~ingige Verg0tung auf den Excess-Value feststellen, beobachten Hyland/Diltz in einer Eventstudie for den Zeitraum 1978 bis 1992, dass kein signifikanter Einfluss der Anteilsh6he des Managements auf die Entscheidung zur

Empirischer Teil der Arbeit

166

Diversifikation vorliegt. 467 Dagegen stellen Denis/Denis/Sarin fest, dass der Marktpreis der Diversitit niedriger ausffillt, wenn der Anteil des Managements am Unternehmen unter 10% bzw. tiber 20% liegt. 468 Jedoch sind auch diese Ergebnisse nur begrenzt als Vergleich heranziehbar, da alle Untersuchtmgen auf dem amerikanischen Kapitalmarkt durchgefihrt wurden. (e) Anteile der gr61ten Anteilseigner Zur Senkung der Organisationskosten kann das Monitoring groler Anteilseigner beitragen. Dabei geht Hypothese 14 yon einem negativen Einfluss der Anteilseignerstruktur auf den Marktpreis konglomerater Diversitit aus: Je gr6fJer die Summe der Anteile der grolen Anteilseigner ist, desto h6her ist der Marktpreis (Abbildung 38).

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Abbildung 38: Streudiagrammeund Kurvenanpassungenzum MonitoringgroSer Anteilseigner 467 Andersonet al. (2002;12), Hyland/Diltz(2002;69). 468 Denis/Denis/Sarin(1997;144).

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0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 HI4: Bedeutunlg der Antdlseigner mit groilen/mteilen

Empirischer Teil 2: Prafung der Kausalit~iten

167

Dieser Zusammenhang kann empirisch jedoch nur bei den Teilumersuchungen auf Basis von EV/EBIT und EV/Assets festgestellt werden. Die Korrelationsanalyse offenbart dagegen, dass bei allen Teiluntersuchungen keine statistisch signifikanten Zusammenh~inge nachzuweisen sind (Tabelle 47).

Aufschlag/(Abschlag) aufBasis von EV/Sales H14:2003 Korrelation nach Pearson - Signifikanz (1-seitig) -N -

-0,084 0,205 99

EV/EBIT EV/Assets allenMult. 0,033 0,390 74

0,042 0,379 56

-0,011 0,437 229

Tabelle 47: Korrelationsanalysezum MonitoringgroBerAnteilseigner Auch die l]bersicht der Ergebnisse der linearen Regressionen zeigt, dass keine der gesch~itzten Funktionen fiber den Zusammenhang zwischen der Summe der Anteile der gr613ten Anteilseigner und dem Marktpreis konglomerater Diversit~it statistisch signifikant ist (Tabelle 48).

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales H14:2003 R - R-Quadrat Korrigiertes R-Quadrat - Standardfehler des Sch/~tzers F-Wert der Regression Signifikanz -

-

-

-

0,084 0,007 -0,003 0,394 0,687 0,409

EV/EBIT EV/Assets allenMult. 0,033 0,001 -0,013 0,397 0,078 0,781

0,042 0,002 -0,017 0,437 0,097 0,757

0,011 0,000 -0,004 0,403 0,025 0,874

Tabelle 48: Regressionsanalysezum MonitoringgroBe Anteilseigner Die Schlussfolgerung der Analyse kann deshalb nur sein, dass die Hypothese fiber den negativen Einfluss der Summe der Anteile der gr6Bten Anteilseigner auf den Marktpreis konglomerater Diversit/~t empirisch nicht gestiJtzt werden kann. Fi~r 2001 waren diesbeztiglich keine Daten verf'tigbar. Auch dieses Ergebnis f'tigt sich in die Reihe unterschiedlicher Untersuchungsergebnisse zum Einfluss groBer Anteilseigner auf den Marktpreis konglomerater Diversit/~t ein. Hyland/Diltz k6nnen in ihrer Untersuchung des US-amerikanischen Kapitalmarktes l~r den Zeitraum 1978 bis 1992 keinen signifikanten Einfluss von groBen Anteilseignern auf die Entscheidung zur

Empirischer Teil der Arbeit

168

Diversifikation feststeUen. 469 Dagegen weisen Fauver/Houston~aranjo einen negativen Einfluss von Anteilseigner mit einem Anteil von fiber 10% nach, w~.hrend Gillan/Kensinger/ Martin und Gillan/Starks tiber einen positiven Einfluss gro6er Anteilseigner auf den Shareholder-Value berichten. 47~ (f) Berichtsqualit~it der Konglomerate Die vorletzte Hypothese zum Einfluss untemehmensspezifischer Eigenschaften geht von einem positiven Einfluss der Berichtsqualitiit auf den Marktpreis konglomerater Diversitiit aus: Je besser die Berichtsqualitat der Konglomerate ist, desto h6her ist der Marktpreis konglomerater Diversit~it. Dieser Zusammenhang kann jedoch empirisch nicht bestiitigt werden, da bei allen Multiplikatoren die angepasste Kurve eine negative Steigung aufweist (Abbildung 39 auf der n~ichsten Seite). Jedoch offenbart die Korrelationsanalyse, dass die beobachteten negativen Zusammenhiinge auf Basis von EV/Sales bzw. von allen Multiplikatoren auf einem Niveau yon 0,05 bzw. 0,01 statistisch signifikant sind (Tabelle 49).

Aufschlag/(Abschlag)aufBasis von EV/Sales HI 5:2003 Korrelationnach Pearson Signifikanz (1-seitig) -N -

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EV/EBIT EV/Assets allenMult.

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-0,140 0,133 65

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-0,185 ** 0,004 209

*/** einseiti~ signifikant auf einem Niveau von 0,05/0,01 Tabelle 49: Korrelationsanalysezur Berichtsqualit/it Die Obersicht der Ergebnisse der linearen Regressionen zeigt, dass die statistische Signifikanz des negativen Einflusses der Anzahl der EBIT-Sch~itzungen im Verh~iltnis zu der Marktkapitalisierung des Konglomerats lediglich auf Basis aller Multiplikatoren existiert: die Streuung kann auf einem Niveau von 0,01 zu 3% erkl~irt werden (Tabelle 50 auf der tibemachsten Seite). In der Beurteilung der f'tinfzehnten Hypothese kann der hergeleitete Zusammenhang nicht best/itigt werden. Zwar existiert ein Zusammenhang, wenn der Marktpreis konglomerater Diversit~it fiber alle Multiplikatoren ermittelt wurde. Hier kann die Streuung des Marktpreises mit Irrtumswahrscheinlichkeit yon unter 1% zu 3,0% erklart werden. Dieser negative Zusammenhang steht jedoch im Widerspruch zu dem theoretisch hergeleiteten und deshalb erwarte469 Hyland/Diltz(2002;68). 470 Gillan/Kensinger/Martin(2000;126), Gillan/Starks(2000).

Empirischer Teil 2." Prafung der KausalitOten

169

ten positiven Einfluss. Neben dem vergleichsweise geringen korrigierten BestimmtheitsmaB wird das empirische Ergebnis auch durch die Tatsache relativiert, dass auf der Basis der einzelnen Multiplikatoren kein systematischer Zusammenhang festgestellt werden kann. FOr 2001 lagen diesbezOglich keine Daten vor.

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der EBIT-Schlitztmgen van Analy. steWl~,larktlgapltalisle~amg des Unternelunens

Abbildung 39' Streudiagrammeund Kurvenanpassungenzur BerichtsqualitHt Dieses Ergebnis kann nur begrenzt mit den Erkenntnissen bisheriger Untersuchungen verglichen werden. Wahrend Denis/Denis/Satin einen negativen Zusammenhang zwischen der Anzahl der beobachtenden Analysten pro Unternehmen und der Anzahl seiner Segmente feststellen, weisen Bens/Monahan einen positiven Zusammenhang zwischen dem ,,Total Disclosure Score" (TDS) der AIMR und dem Excess-Value von Multi-Segment-Unternehmen

Empirischer Teil der Arbeit

170

nach. 47' Gilson et al. und Krishnaswami/Subramaniam stellen anhand von Event-Studien fest, dass die Informationsasymmetrie durch Abspaltungen von Konglomeraten sinkt und somit die Prognosegtite der Analysten zunimmt. 472 Allen Ergebnissen ist gemeinsam, dass sie den Einfluss der Anzahl der beobachtenden Analysten auf den Marktpreis nicht behandeln. Zwar kommen Bens/Monahan mit ihrem Untersuchungsdesign recht nahe an diese Fragestellung heran, allerdings nutzen sie mit dem TDS eine andere unabh~gige Variable, die es f'tir europ/aische Untemehmen nicht gibt.

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales H15: 2003 -R R-Quadrat Korrigiertes R-Quadrat Standardfehler des Sch~tzers - F-Wert der Regression - Signifikanz

0,171 0,029 0,019 0,398 2,849 0,095

-

-

-

EV/EBIT EV/Assets allen Mult. 0,140 0,020 0,004 0,403 1,264 0,265

0,232 0,054 0,033 0,447 2,556 0,117

0,185 0,034 0,030 ** 0,408 7,329 0,007

** si~;nifikant auf dem Niveau 0,01 Tabelle 50: Regressionsanalysezur Berichtsqualitat (g) Vertrauen in die Gesch~iftsleitung Die letzte zu p15ifende Hypothese zum Einfluss untemehmensspezifischer Eigenschaften formuliert einen positiven Einfluss des Vertrauens in die Gesch~iftsleitung hinsichtlich der Verfolgung der Interessen der Eigenkapitalgeber auf den Marktpreis konglomerater Diversit~it: Je h6her das Vertrauen in die Gesch~iftsleitung ist, desto h/3her ist der Marktpreis. Dieser Zusammenhang kann anhand der Streudiagramme empirisch jedoch nicht best/atigt werden (Abbildung 40 auf der n~ichsten Seite). Des Weiteren zeigen die Korrelations- sowie die Regressionsanalyse, dass bei keiner der Teiluntersuchungen statistisch signifikante Zusammenh~inge nachgewiesen werden k6nnen (Tabellen 51 und 52). Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales H16:2003 Korrelation nach Pearson Signifikanz (l-seitig) -N -

-

-0,075 0,212 116

EV/EBIT EV/Assets allenMult. -0,028 0,402 83

-0,123 0,173 61

Tabelle 51" Korrelationsanalysezum Vertrauen in die Geschat~sleitung 471 Denis/Denis/Sarin(I 997; 142), Bens/Monahan (2001 "17ff.). 472 Gilsonet al. (1997;579), Krishnaswami/Subramaniam (1999; 110).

-0,076 0,111 260

Empirischer Teil 2." Prfifung der Kausalitdten

171

Aufschlag/(Abschlag) a u f Basis von EV/Sales

EV/EBIT

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0,075 0,006

0,028 0,001

0,123 0,015

0,076 0,006

-0,003 0,402

-0,013 0,416

-0,002 0,440

0,002 0,414

0,642 0,425

0,062 0,062

0,905 0,345

1,493 0,223

H16:2003 - R - R-Quadrat - Korrigiertes R-Quadrat - Standardfehler des Sch~itzers - F-Wert der Regression - Signifikanz

Tabelle 52: Regressionsanalyse zum Vertrauen in die Gesch~iflsleitung

Pre mium./(Disc otmt.) auf Ba.sis von EV/SALE S

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0,51

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-0,75-0,50 -0,25 0,00 0,25 0,50 0,75 ti16: Veriindertmg aes Anteils wesentncher htvestoren

Premimn/(Disc ount) auf Ba sis yon EV/Assets

1

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0,5

1,0 1.5 Anteils wesentlicher hwestoren

H16: Veriinderung des

Abbildung 40: Streudiagramme und Kurvenanpassungen zum Vertrauen in die GescMflsleitung

Empirischer Teil der Arbeit

172

Vor diesem Hintergrund muss auch hinsichtlich der letzten der sechzehn Hypothesen festgestellt werden, dass die Annahme eines positiven Einflusses der H6he des Vertrauens in die Gesch/iftsleitung hinsichtlich der Verfolgung der Interessen der Eigenkapitalgeber auf den Marktpreis konglomerater Diversit/it empirisch nicht gestiitzt wird. Fiir 2001 waren keine Daten verf'tigbar. Aufgrund fehlender vergleichbarer Studien stehen diesem Ergebnis weder frtihere Ergebnisse entgegen, noch werden bisherige empirische Resultate best/~tigt.

4.2.3.3

Multivariate

Analyse

und

Zwisehenfazit

Im Rahmen der univariaten Analysen konnte keine der Hypothesen zum Einfluss unternehmensspezifischer Eigenschafien auf den Marktpreis konglomerater Diversit~it empirisch best~itigt werden. Bei der Betrachtung der Teiluntersuchungen pro Multiplikatormethode fallen jedoch zwei Besonderheiten auf. Erstens, bei EV/Sales stimmt bei ~ n f yon acht Hypothesen der empirische mit dem theoretisch hergeleiteten Zusammenhang tiberein. Zwar ist keiner dieser Effekte statistisch signifikant. Dennoch ist in einer multivariaten Regressionsanalyse zu klaren, inwiefem die Kombination dieser Faktoren eine statistisch signifikante Regressionsfunktion erm6glicht. Der Vollstandigkeit halber sollen auch fiir die anderen Teiluntersuchungen multivariate Regressionsanalysen durchgefiihrt werden. Zweitens, signifikante Ergebnisse treten nur dann auf, wenn der empirische vom erwarteten Zusammenhang abweicht: bei EV/EBIT in H10, EV/Assets in H13 und aggregierten Multiplikatoren in H15 (Abbildung 41 auf der n/achsten Seite). Die multivariaten Regressionsanalysen pro Multiplikator zeigen jedoch, dass auch die Kombination der untemehmensspezifischen Eigenschaften die Streuung des Marktpreises konglomerater Diversit/it nicht statistisch signifikant erklaren kann (Tabelle 53). Dies gilt auch ftir 2001.

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis von EV/Sales EV/EBIT EV/Assets allenMult. Multivariat H9-H16:2003 -R - R-Quadrat - Korrigiertes R-Quadrat - Standardfehlerdes Sch~itzers - F-Wert der Regression - Signifikanz

0,423 0,179 0,010 0,396 1,061 0,410

0,467 0,218 -0,061 0,395 0,780 0,647

0,793 0,629 0,381 0,343 2,538 0,071

0,353 0,124 0,054 0,396 1,777 0,090

Tabeile 53: MultivariateRegressionsanalysezum Einfluss untemehmensbezogenerFaktoren Angesichts dieser Ergebnisse muss folglich festgestellt werden, dass auf der Basis der Transaktionskostentheorie die Streuung des Marktpreises konglomerater Diversit/it durch unter-

Empirischer Teil 2: Priifung der Kausalitciten

173

nehmensspezifische Eigenschaften weder univariat noch multivariat signifikant erkliirt werden kann.

EV/Sales H9

HI0

Hll

H12

H13

HI4

H15

HI6

theoret. = emp. Funktionsverlauf 9 Signifikanz ? theoret. = emp. Funktionsverlauf 9 Signifikanz ? theoret. = emp. Funktionsverlauf 9 Signifikanz ? theoret. = emp. Funktionsverlauf 9 Sisnifikanz ? theoret. = emp. Funktionsverlauf 9 Signifikanz ? theoret. = emp. Funktionsverlauf 9 Signifikanz ? theoret. = emp. Funktionsverlauf 9 Si~nifikanz ? theoret. = emp. Funktionsverlauf 9 Signifikanz ?

EV/EBIT

EV/Assets

alle Mult.

ja

ja

ja

ja

nein ja

nein nein

nein nein

nein nein

nein ja

,ja ja

nein ja

nein ja

nein ja

nein ja

nein ja

nein ja

nein

nein

nein

nein

nein

nein

nein

nein

nein ja

nein nein

,ja nein

nein nein

,,

nein

nein

nein

nein

nein

nein

nein

nein

nein nein

nein nein

nein nein

ja nein

nein

nein

nein

nein

Abbildung 41 : 0bersicht der empirischen Ergebnisse zum Einfluss unternehmensbezogener Faktoren

4.2.4 Absicherung der Untersuchungsergebnisse mittels Diskriminanzanalyse Die Prtifung der Kausalit~iten mittels univariaten und multivafiaten Regressionsanalysen kommt zu dem Ergebnis, dass die Streuung des Marktpreiscs konglomerater Diversit~it auf der Basis des vorliegcnden Datensatzes weder durch makrotikonomische bzw. industriespczifische Rahmenbcdingungen noch durch Eigenschafien des Untemehmens statistisch signifikant crkl~irt werdcn kann. Aufgrund dcr bcrcits erw~ihnten hohen Standardabweichung in den quantifizierten Marktprcisen yon rund 40% stellt sich jcdoch die Frage, ob das Ergebnis der Untersuchung abwcicht, wenn lediglich jene Unternehmen verglichen werden, deren quantifizicrte Marktpreisc konglomerater Diversit~it sich besonders stark unterscheiden. 473 So weisen die Untemehmen im 75%-Quantil fiber allc Ermittlungsmethoden (EV/Sales, EV/EBIT,

473 Diesen Hinweis verdankte ich den Teilnehmerinnen und Teilnehmem des Doktorandenseminars unter Leitung von Prof. Dr. Heinz Rehkugler in Freiburg i. Br. im Juni 2005.

174

Empirischer Teil der Arbeit

EV/Assets, ,,fiber alle Multiplikatoren") einen Zuschlag in der Spanne von 32% bis 42% auf, w~.rend die Untemehmen im 25%-Quantil einen Abschlag von 22-34% verzeichnen. 474 Deshalb soll zur Absicherung der Untersuchungsergebnisse mittels einer Diskriminanzanalyse geprtift werden, ob sich die Auspr~igungen der unabh~gigen Einflussfaktoren auf den Marktpreis konglomerater Diversit~it bei den Unternehmen beider Quantile statistisch signifikant unterscheiden. 475 Im Rahmen einer Diskriminanzanalyse wird die Abh~ingigkeit einer nominal skalierten Variablen von metriseh skalierten, unabh~gigen Variablen untersucht. W/~hrend im Regressionsmodell die abh~gige, metrische Variable eine Zufallsvariable und die unabh~gigen, metrischen Variablen fix sind, ist in der Diskriminanzanalyse die abh/~ngige, nominale Variable (Gruppenvariable) fixiert und die unabh/~ngigen, metrischen Variablen variieren zuf~illig. Folglich werden in dieser Untersuchung die Unternehmen aus dem 75%- bzw. 25%-Quantil hinsichtlich der Gruppenvariablen mit ,,1" bzw. ,,2" gekennzeichnet. Als die unabh~gigen Variablen k6nnen die Daten zu den Einflussfaktoren aus der Regressionsanalyse genutzt werden. Anhand dieses erweiterten Datensatzes kann tiberprtift werden, ob sich die Untemehmen der beiden Quantile hinsichtlich der Einflussfaktoren statistisch signifikant unterscheiden. 476 Die Ergebnisse der Diskriminanzanalyse best~itigen die bisherigen Ergebnisse der Regressionsanalysen, in dem die Einflussfaktoren zwischen den beiden Quantilen weder in der Einzelbetrachtung (univariate Diskriminanzanalyse) noch in Kombination (multivariate Diskriminanzanalyse zu a) makro/Skonomischen bzw. b) industriespezifischen Rahmenbedingungen und c) den Merkmalen der Untemehmen) signifikant verschiedene Auspr~igungen aufweisen. 477 Zwar zeigt sich in den Analysen auch vereinzelt eine Signifikanz auf dem Niveau von 0,01 bzw. 0,05, aber wie schon bei den Regressionsanalysen liegt diese Signifikanz sodann bei keinem der anderen Multiplikatoren vor, so dass in der Gesamtbetrachtung bei keinem der Einflussfaktoren ein grunds~itzlich signifikanter Unterschied vorliegt. 478 Dies wird beispielhafl anhand der Untersuchung auf Unterschiede im Einflussfaktor ,,Anzahl der Mitarbeiter" deutlich (Abbildung 42 auf der n/ichsten Seite). Zwar existiert zwischen dem 75%- und 25%-Quantil auf Basis des Multiplikators ,,EV/EBIT" in den Merkmalsauspr/agungen der unabh~ingigen Variablen ein signifikanter Unterschied auf dem Niveau yon 0,05.

474 Zur Obersicht der Einzelwerte wird auf Tabelle 7 verwiesen. 475 Eine Darstellungdes Instrumentsder Diskriminanzanalysefindet sich z.B. bei Backhaus et al. (2003;155ff.). 476 Der Empfehlung yon Backhaus et al. (2003;45ff.) folgend soil auch bei der Diskriminanzanalyseerst dann die Einhaltungder Modellpramissengeprtlfi werden, wenn statistisch signifikante Ergebnisse vorliegen. 477 Die detaillierten Ergebnisse der univariaten Diskriminanzanalysebefinden sich in Anhang 4, die der multivariaten Datenanalysenin Anhang 5. 478 In insgesamt 76 Diskriminanzanalysenwird vier Mal eine Signifikanzauf dem Niveau 0,05 und ein Mal auf dem Niveau von 0,01 ausgewiesen. In allen F/illen liegt bei den jeweils anderen Multiplikatoren (z.B. EV/ Sales) kein signifikanter Unterschied des Einflussfaktors zwischen den Quantilen vor.

Empirischer Teil 2." Priifung der Kausalitgiten

175

Bei den anderen Multiplikatoren betr~igt die Irrtumswahrscheinlichkeit jedoch mindestens 20%. Vor diesem Hintergrund kann nicht davon ausgegangen werden, dass die Anzahl der Mitarbeiter grunds/atzlich fi~r die Erkl~irung des Unterschieds des Marktpreises zwischen den Quantilen geeignet ist.

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis des Multiplikators EV/Sales HI0:2003 Kanonische Korrelation - Wilks-Lambda - F-Wen Signifikanz Gfiltige F~ille -

-

-

0,085 0,993 0,439 0,510 62

EV/EBIT 0,365 0,867 6,282 0,016 * 43

EV/Assets aller Multipl. 0,226 0,949 1,668 0,206 33

0,103 0,989 1,438 0,233 136

* signifikant aufdem Niveau 0,05 Abbildung 42: Diskriminanzanalyse zur Gesamtzahl der Mitarbeite479 A u f der Basis der univariaten und multivariaten Diskriminanzanalysen 1/asst sich feststellen, dass sich das Ergebnis der Untersuchung auch dann nicht v e r ~ d e r t , wenn lediglich jene Unternehmen verglichen werden, deren quantifizierte Marktpreise sich besonders stark unterscheiden.

479 Die kanonische Korrelation ist das GUtemaB der Diskriminanzanalyse und ergibt sich aus der Wurzel des Quotienten der erkl~rten Streuung zur Gesamtstreuung: Je h6her der Wen aus~llt, desto gr6Ber ist die Aussagekraft der kanonischen Diskriminanzfunktion. Das Wilks-Lamda (auch U-Statistik) ist ein inverses Gtitemal3 zur Prtifung der Diskriminanz, d.h. kleinere Werte bedeuten eine h6here Trennkraft der Diskriminanzfunktion. Der Vorteil des Wilks-Lamda liegt in der Transformierbarkeit in eine probalistische Variable, d.h. es ist also eine Wahrscheinlichkeitsaussage Uber die Unterschiedlichkeit der Gruppen und somit eine statistische SignifikanzprOfung der Diskriminanzfunktion m6glich. Der somit errechenbare F-Wen kann mit dem theoretischen F-Wen verglichen werden. Die Zeile ,,Signifikanz" gibt die Irrtumswahrscheinlichkeit a an, ab welcher die Diskriminanz signifikant ist (z.B. EV/Sales = 0,510 bedeutet ein avon 51%).

177

5

Fazit und Implikationen

In diesem abschlieBenden Kapitel werden die zentralen Aspekte und Ergebnisse der Arbeit noch einmal in knapper Form zusammengefasst. AnschlieBend werden hierauf aufbauend Implikationen ftir zukiinftige Forschungsarbeiten er6rtert.

5.1

Fazit

Ausgangspunkt dieser Arbeit war die besondere Herausforderung, die sich bei der Plausibilit~itsprtifung im Rahmen einer Unternehmensbewertung von Konglomeraten stellt: die Bestimmung des Marktpreises der konglomeraten Strukur des Untemehmens (Konglomeratsabschlag bzw. -zuschlag). Dabei wird unter einem Konglomerat ein Untemehmen verstanden, das unterschiedliche Bedtirfnisse (M~kte) mit grunds~itzlich unterschiedlichen Leistungen (Produkte bzw. Dienstleistungen) bedient, ohne dass Gemeinsamkeiten in den prim~en Aktivit/aten der leistungsspezifischen Wertsch6pfungsketten im Untemehmen vorliegen. Im Rahmen der Approximation des Marktpreises konglomerater Diversit/~t stellt sich jedoch die Frage nach der Rechtfertigung des in der Praxis verwendeten pauschalen Konglomeratsabschlags dem Grunde und der H6he nach. Die Untersuchung dieser Frage soll also ein Urteil dartiber ermOglichen, ob das in der Praxis zu beobachtende Verfahren des pauschalen Konglomeratsabschlags in H6he von 10-15% gerechtfertigt ist.48~ Im theoretischen Abschnitt der Untersuchung stand zun/ichst die Frage im Vordergrund, wie Vor- bzw. Nachteile konglomerater Diversit/it grunds/~tzlich entstehen und inwiefem sie vom situativen Kontext beeinflusst werden. Dabei wurde die Bedeutung komparativer Wettbewerbsvorteile erl/autert, ihre Entstehung als Resultat des Aufeinandertreffens von makro6konomischen sowie industriespezifischen Rahmenbedingungen mit der Ausstattung bzw. den F~ihigkeiten des Untemehmens hergeleitet und ihre Sicherung als Voraussetzung f'tir den langfristigen Erfolg verdeutlicht. Die Lokalisierung der komparativen Wettbewerbsvorteile von Konglomeraten f'tihrte zu dem Ergebnis, dass diese Vorteile bei konglomerater Diversit/at nur in Form von Kosteneffizienz in den untersttitzenden Aktivit/aten und somit der Beschaffung bzw. Bereitstellung von Input-Faktoren fffir die prim/~ren Aktivit/~ten auftreten k6nnen. Anschliel3end wurde erkl~"t, warum der Marktpreis konglomerater Diversit/at sowohl positiv (Zuschlag) als auch negativ (Abschlag) werden kann. Diese Erkl/irung erfolgte mittels der Transaktionskostentheorie: Der Marktpreis ist ein Saldo aus der Senkung der extemen Transaktions- und der Erh6hung der intemen Organisationskosten durch konglomerate Diversit/it.

48o Zu der H6he der in der Praxis angewandtenAbschl~,gesiehe z.B. Heuskel(2000;347).

178

Fazit und Implikationen

Konglomerate kOnnen die extemen Transaktionskosten auf unvollkommenen, extemen M/arkten auf dreierlei Weise beeinflussen: (a) Senkung des Grenzpreises des Lieferanten dutch Senkung von dessen Kosten fftir die Erbringung der Leistung, dessen Anbahnungs-, V erhandlungs-, Abwicklungs-, Kontroll- und Ver~derungskosten sowie dessen erforderliche Mindestgewinnmarge pro Leistungseinheit, (b) Sicherung eines grOBeren Anteils an der gesamtwirtschaftlichen Vorteilhaftigkeit der Transaktion und (c) Senkung der eigenen Anbahnungs-, Verhandlungs-, Abwicklungs-, Kontroll- und Verandertmgskosten. Diese Vorteile erkaufl sich das Konglomerat jedoch tiber eine Erh6hung der Organisationskosten, da die Inanspruchnahme intemer Markte aufgrund von Informationsasymmetrie einen h6heren untemehmensintemen Koordinationsbedarf und somit Komplexit/ats-, Motivationsund Kontrollkosten verursacht. Das AusmaB dieser Erh6hung der Organisationskosten wird, genauso wie das Ausma6 der Senkung bei den Transaktionskosten, entscheidend von den situativen Faktoren, n~nlich den makro6konomischen und industriespezifischen Rahmenbedingungen sowie den untemehmensbezogenen Eigenschaften beeinflusst. Deshalb wurden auf der Basis der Theorie der situativen Transaktions- und Organisationskosten insgesamt 16 Hypothesen formuliert, die den Einfluss makro6konomischer, industriespezifischer und unternehmensbezogener Faktoren auf die Wettbewerbsvorteile des Konglomerats und somit den Marktpreis konglomerater Diversit/it erkl~en sollen. Im empirischen Teil dieser Arbeit wurden die Hypothesen tiberprtift. Diese Oberprtifung erfolgte in zwei Schritten. Im ersten Schritt ,,Quantifizierung des Marktpreises" wurde der Marktpreis konglomerater Diversit/~t und somit die Merkmalsauspr/igungen der unabh/~ngigen Variablen in Europa ermittelt. Dazu diente eine L~,ngsschnittanalyse auf ,,same firm basis" mittels Chop-Shop-Ansatz unter Verwendung von Marktmultiplikatoren (sog. Berger/OfekMethode) f'tir die Jahre 2003 und 2001. Dabei wurden nur Untemehmen be~cksichtigt, die einen strengen und aufwendigen Filterprozess erfolgreich durchliefen und auf der Basis eines SIC-Code-basierten Klassifikationsschemas entweder als ,,reines Konglomerat" oder als ,,Single-Segment-Untemehmen" eingestuft wurden. So reduzierte sich die Ausgangszahl von 5.368 Untemehmen je Untersuchungsjahr auf 261 (232) reine Konglomerate und 346 (263) Single-Segment-Untemehmen in 2003 (2001). Diese Unternehmen wurden sodann in einem zweistufigen Prozess zur Ermittlung des Marktpreises konglomerater Diversit/~t herangezogen. In Stufe 1 wurden aus den 346 (263) Single-Segment-Untemehmen die Marktmultiplikatoren EV/Sales, EV/EBIT und EV/Assets pro SIC-Level ermittelt. Auf Basis dieser Multiplikatoren wurden in Stufe 2 die impliziten Marktpreise der reinen 261 (232) Konglomerate durch Surrogat-Portfolios berechnet. Der Unterschied zwischen dem impliziten und dem tats/~chlichen Marktpreis des Konglomerats ergab den Marktpreis konglomerater Diversit/at.

Fazit

179

Die Analyse der so im ersten Schritt ermittelten Marktpreise zeigt, dass es innerhalb der Gruppe der reinen Konglomerate sowohl Unternehmen mit Zuschl~igen als auch mit Abschl~igen gibt, dass der Mittelwert und der Median tiber alle Multiplikatoren gesehen nicht nur um bis zu 13 Prozentpunkte voneinander abweichen, sondern oflmals auch unterschiedliche Vorzeichen aufweisen, und dass die Standardabweichungen bei allen Multiplikatoren mit 40 Prozentpunkten relativ hoch ausfallen. Zudem unterscheiden sich die Ergebnisse je verwendetem Multiplikator zum Teil stark, die Entscheidung zwischen Mittelwert und Median fiihrt durchschnittlich entweder zu einem Zuschlag von rund 5% oder einem Abschlag von rund 5%, und es kommt zu einem Vorzeichenwechsel zwischen 75%- und 25%-Quantil. Aus diesen Ergebnissen kann geschlussfolgert werden: Pauschale Abschl~ige for Konglomerate in H0he von 10-15%, wie sie h~iufig in der Praxis angewandt werden, lassen sich auf der Basis der vorliegenden Daten f'tir den europ~iischen Kapitalmarkt nicht rechtfertigen. Allerdings basiert dieses Urteil mit 261 (232) reinen Konglomeraten und 346 (263) Single-SegmentUnternehmen in 2003 (2001) auf einer aus statistischer Sicht vergleichsweise geringen Anzahl von berticksichtigten Unternehmen, weil vor allem die Voraussetzung der Rechnungslegung nach internationalen Standards nach wie vor nur von einer Minderheit der Unternehmen in Europa erftillt wird. Im zweiten Schritt ,,Prtifung der Kausalit~iten" des empirischen Teils wurde in einem aufwendigen Prozess tiberprtifl, ob sich die aus der Theorie der situativen Transaktionskosten im theoretischen Teil der Arbeit hergeleiteten Hypothesen zum Einfluss makro0konomischer, industriespezifischer und unternehmensspezifischer Faktoren auf den Marktpreis konglomerater Diversit~it best/itigen lassen. Dazu wurde ftir jede Hypothese die Bestimmung der unabh~ingigen Variablen dargestellt und begrtindet und die Vorgehensweise zur Datengewinnung und -aufbereitung erl/iutert. Anhand von Streudiagrammen mit Kurvenanpassungen, Korrelations- und univariaten sowie multivariaten Regressionsanalysen wurden Untersuchungen zur staflsfischen Signiffkanz der Elntl~sse dur61agetfflart. D'le Untersuc'nungserge'on'lsse wur6en mittels einer Diskriminanzanalyse abgesichert. Die Ergebnisse dieser Untersuchung sind eindeutig: Weder makro6konomische noch industriespezifische oder unternehmensspezifische Faktoren k6nnen auf Basis des vorliegenden Datensatzes die zu beobachtende Streuung des Marktpreises konglomerater Diversitfit einzein oder in Kombination statistisch signifikant erklfiren. Deshalb sind zuminclest aus fundamentaler Sicht Zweifel an der Rechtfertigung sowohl dem Grunde als auch der H6he nach des in der Praxis zu beobachtenden Verfahrens des pauschalen Konglomeratsabschlags in HOhe yon 10-15% angebracht. Vielmehr lfisst sich aufgrund der Resultate hinsichtlich der quantitativen Bestimmung des Marktpreises konglomerater Diversitfit die Meinung vertreten, dass im Rahmen einer Bewertung yon Konglomeraten in Europa weder ein Zuschlag noch ein Abschlag verwenclet werden sollte.

180

Fazit und Implikationen

Dieses Ergebnis muss jedoch vor dem Hintergrund gesehen werden, dass die durchge~hrte empirische Untersuchung einer Reihe von Annahmen bzw. Restriktionen sowohl bei der Quantifizierung des Marktpreises konglomerater Diversit~it als auch bei der Prtifung der Kausalit~iten/Hypothesen unterliegt. Die zur Quantifizierung des Marktpreises konglomerater Diversit~it verwendete Berger/OfekMethode hat drei zentrale potenzielle Messfehler: (a) die Verwendung von fokussierten Unternehmen f'tir die Surrogat-Portfolios im Chop-Shop-Ansatz, (b) der Einsatz von SICCodes als Klassifizierungsmerkmal fiar die Untemehmen und (c) die Nutzung von Marktmultiplikatoren zur Ermittlung der impliziten Marktpreise der Segmente. Der in der empirischen Untersuchung verwendete Chop-Shop-Ansatz geht von der Annahme aus, dass die wesentlichen und preisdeterminierenden Faktoren der fokussierten, unabh~ngigen Ein-Segment-Untemehmen mit denen der Segmente eines Konglomerats vergleichbar sind. Dieser Selection Bias gilt als der wesentliche Messfehler und somit als Nachteil des verwendeten Chop-Shop-Ansatzes. Die Kritiker dieses Ansatzes bezweifeln die ausreichende Vergleichbarkeit aufgrund von z.B. anderen Investitionsm6glichkeiten [Ahn/Denis (2001)], verborgenen Abh~ingigkeiten zwischen den Segmenten in Konglomeraten [Shin/Stulz (1998)], unterschiedlichen Cash-flows und Risiken [Kaplan/Ruback (1995)] oder abweichenden Produktivit/aten [Matsusaka (2001), Maksimovic/Phillips (2002), Schoar (2002)]. Im Vergleich zu den US-amerikanischen Studien ist zudem nicht auszuschlieBen, dass die in dieser Arbeit vor allem durch die rechnungslegungsbezogenen Restriktionen dezimierten Stichproben stOker vom Selection Bias betroffen sind, da sowohl weniger Beobachtungsjahre als auch ein geringerer Stichprobenumfang pro Beobachtungsjahr zur Verfiigung standen. Allerdings liegt bisher kein alternativer Ansatz zur Sch~itzung des Marktpreises konglomerater Diversitat for bestehende Konglomerate ohne Vorliegen wesentlicher strukturver~dernder Anl~isse/Ereignisse vor, so dass auch in dieser Arbeit auf den Chop-Shop-Ansatz zurtickgegriffen werden musste. Neben dem Chop-Shop-Ansatz weist auch der Einsatz von SIC-Codes zur Kategorisierung der Untemehmen tiber das quantitativ-kontinuierliche Konzentrationsmal3 ,,Mean narrow spectrum diversity ratio" und somit die Identifikation von reinen Konglomeraten Schw~ichen auf. So l~isst die Definition, was unter einem Segment zu verstehen ist, den Untemehmen die Freiheit der Entscheidung, wie stark die Aktivit/aten in (unterschiedlichen) Segmenten zusammengefasst werden. Des Weiteren geben die Zuordnungen tiber SIC-Codes keine Information tiber m6gliche Quellen der Verbundenheit von Segmenten auf der Ebene der primaren Aktivitaten der Wertsch6pfungskette. Dieser Probleme sind sich auch die amerikanischen Forscher bewusst. Allerdings fehlt es den Wissenschaftlem, die auf der Basis des Chop-ShopAnsatzes quantitative Diversifikationsforschung betreiben, an praktikablen Altemativen, so

Fazit

181

dass die Schw~ichen als unvermeidbar akzeptiert werden [siehe z.B. die Publikationen im Journal of Finance von Berger/Ofek (1995), Lins/Servaes (1999) oder Graham et al. (2002)]. Selbst die Forscher, die die Gtite der Segmentinformationen in COMPUSTAT bzw. Worldscope kritisieren und deshalb US-amerikanische Census-Datenbanken zu Betriebsst~itten nutzen (z.B. ,,Business Information Tracking Series" [Villalonga (2003)] oder ,,Longitudinal Research Database" [Maksimovic/Philips (2002), Schoar (2002)]), greifen bei der Ermittlung des Konzentrationsgrades pro Unternehmen auf SIC-Codes z u r t l c k . 481 Angesichts des Mangels an quantitativen Alternativen wurden deshalb auch in dieser Arbeit die Schw~ichen des Ansatzes hingenommen und auf die (anerkannte) SIC-Methode zurtickgegriffen. Die dritte wesentliche Einschrankung im Rahmen der Quantifizierung des Marktpreises konglomerater Diversit~it resultiert aus der Verwendung von Marktmultiplikatoren (EV/Sales, EV/EBIT und EV/Assets). Mit der Anwendung dieser Multiplikatoren wird unterstellt, dass die Jahresabschlusszahlen Sales, EBIT und Assets geeignete Tr~iger der wesentlichen preisdeterminierenden Faktoren der Ein-Segment-Unternehmen sind. Die Kritiker dieser Annahme sprechen den Marktmultiplikatoren diese F~igkeit ab. Des Weiteren kann den Marktmultiplikatoren der ,,historische" Charakter der Jahresabschlusszahlen und die Beeinflussbarkeit dieser Gr6Ben durch strategische Berichterstattung (strategic reporting) vorgehalten werden. Allerdings werden auch diese Schw~ichen von den empirischen Diversifikationsforschem mangels Alternativen zwangsweise in Kauf genommen. Selbst jene Forscher, die die Verwendung von Tobin's Q bevorzugen [z.B. Harris/Raviv (1991), Lang/Stulz (1994), Chevalier (2000), Lamont/Stulz (2002)], sehen in dem Quotienten Q (Marktwert der VermOgensgegenstande (Aktiva) durch ihre Wiederbeschaffungskosten) den geeigneten Tr~iger der wesentlichen preisdeterminierenden Faktoren der Ein-Segment-Untemehmen. Allerdings weist Tobin's Q gegentiber dem Multiplikatoransatz wesentliche Nachteile auf. W~ihrend zur Berechnung der Wiederbeschaffungskosten subjektive Annahmen (z.B. fiber die Abschreibungen) notwendig sind, spiegeln auch die Buchwerte der Verm6gensgegenst~_nde nur begrenzt deren Wiederbeschaffungskosten wider, da die abgeschriebenen Buchwerte signifikant vom /Skonomischen Zeitwert abweichen ktinnen. Angesichts dieser Nachteile und mangels methodischer Altemativen musste in der vorliegenden Arbeit auf Marktmultiplikatoren zu~ckgegriffen werden. Neben diesen drei Hauptkritikpunkten beztiglich der verwendeten Methode unterliegt die empirische Untersuchung zur Quantifizierung des Marktpreises konglomerater Diversit~it auch Einschrankungen hinsichtlich der Datenverf'tigbarkeit: 9

Die L~ingsschnittanalyse auf ,,same firm basis" verhindert zwar die Beeinflussung der Ergebnisse durch die Ver~inderung der Stichprobenzusammensetzung (,,Sample turnover"Problem), die Anforderungen an die Verfiigbarkeit konsistenter Daten reduziert jedoch

481 .g,quivalente Census-Datenbankenfilr den europ~iischenRaumexistierennicht.

182

Fazit und Implikationen deutlich die jeweiligen Stichprobenumf~ge. So enth~ilt z.B. die f'tir Europa am besten geeignete und auch in anderen Studien verwendete Datenbank ,,Worldscope" wie COMPUSTAT nur eine Auswahl (selbst) der notierten Untemehmen, so dass lediglich ein Bruchteil der tats~ichlichen Konglomerate in die Untersuchtmg eingehen konnte.

9

Aufgrund der Anforderungen hinsichtlich Aktualit/it, Datenkonsistenz und Mindestabstand der Beobachtungszeitpunkte konnten in der Untersuchung nur die Jahre 2003 und 2001 (also nur zwei Beobachtungszeitpunkte) be~cksichtigt werden: 2003 ist das aktuellste Untersuchungsjahr, ftir das Worldscope Jahresabschlussdaten liefert, erst seit 2001 werden die fiir die Betrachtung europ/~ischer Untemehmen notwendigen intemationalen Rechnungslegungsstandards von einer ausreichend groBen Anzahl von Untemehmen angewandt, und in der multinationalen Diversifikationsforschung ist zur Untersuchung von m6glichen Ver~_nderungen v.a. in den makro6konomischen und industriespezifischen Rahmenbedingungen ein Mindestabstand von zwei Kalenderjahren tiblich.

9

Weitere notwendige Anforderungen/Filter (z.B. Total Assets als auch Total Sales grOl3er als 10 Mio. Euro, Gesch/iftsjahr gleich Kalenderjahr oder keine Aktivit~iten in der Finanzbranche) reduzieren abermals die Anzahl der in die Untersuchung eingehenden Unternehmen.

9

Aufgrund der geringen Anzahl von Single-Segment-Untemehmen pro Land erfolgt die Aggregation der Multiplikatoren pro SIC-Level unter der Annahme, dass die Multiplikatoren unabh/ingig vom Ursprungland zur Ermittlung des impliziten Marktpreises eines Segments herangezogen werden k6nnen, d.h. ein Multiplikator z.B. aus Spanien kann zur Ermittlung des impliziten Marktpreises eines Segments eines britischen Konglomerats herangezogen werden.

9

Die vergleichsweise geringe Anzahl von geeigneten fokussierten Untemehmen fiihrte zu einer schwachen Pr/isenz von Multiplikatoren auf 4- bzw. 3-SIC-Level, so dass relativ h~iufig auf Multiplikatoren des 2- bzw. 1-SIC-Levels zurtickgegriffen und somit ein Verlust an Vergleichbarkeit der Untemehmen in Kauf genommen werden musste.

Neben diesen Restriktionen bei der Quantifizierung des Marktpreises konglomerater Diversit/at lagen auch bei der Prtifung der Kausalit/iten/Hypothesen Einschr~.nkungen hinsichtlich des zugrunde liegenden Datenmaterials vor. Haufig konnten die in den Hypothesen herangefiihrten unabh~gigen Variablen nicht direkt beobachtet werden. Aufgrund der Tatsache, dass zudem nicht immer die Daten fftr die First-Best-Proxy-Attribute konsistent verf'tigbar waren, mussten vereinzelt Second-Best-Proxy-Attribute verwendet werden (z.B. bei Hypothese 16 zum Vertrauen des Kapitalmarkts in die Gesch~iftsleitung). Wegen fehlender Altemativen

183

Fazit

musste in diesen F~illen eine geringere Messgtite akzeptiert werden. Schlie61ich lagen auch in diesen F~illen die Daten nicht immer vollst~indig vor (z.B. zu den Hypothesen 13 bis 16 for das Jahr 2001).

5.2

Implikationen fiir die weitere Forschung

FOr zukOnftige Forschungsarbeiten ergibt sich aus der vorliegenden Untersuchung eine ganze Reihe interessanter Ankntipfungspunkte sowohl inhaltlicher als auch methodischer Art. Zun~ichst einmal hat die theoretische Auseinandersetzung mit dem Untersuchungsgegenstand der konglomeraten Diversit~it gezeigt, dass es trotz der Abwesenheit eines Totalmodells in der Diversifikationsforschung mOglich ist, entsprechende Forschungsfragen auf ein solides theoretisches Fundament zu stellen. In dieser Hinsicht konnte die Studie auf diesem Gebiet auch partiell zu einer Weiterentwicklung der bisherigen Diversifikationsforschung beitragen, indem die Theorie der situativen Transaktionskosten konsequent angewendet wurde. Dies bedeutet aber nicht, dass der hier verwendete Theorieansatz der einzige w~ire, der for zuktinftige Forschungsarbeiten in Betracht kommt. Angesichts der Tatsache, dass die Streuung des Marktpreises konglomerater Diversitat mittels der Theorie der situativen Transaktions- und Organisationskosten auf der Basis der vorliegenden Daten nicht statistisch signifikant erkl~irt werden kann, sollten in der Diversifikationsforschung auch andere Theorien z.B. tiber die Verhaltensweisen und -anreize der Kapitalmarktteilnehmer (Behavioral Finance) getestet werdenJ 82 So untersuchte z.B. Sanzhar Single-Segment-Unternehmen, die allein aufgrund eines Wechsels in den IAS-Reporting-Regeln 1997 (SFAS 131) zu Multi-Segment-Unternehmen wurden. Dabei stellte er fest, dass diese Unternehmen in der Folgezeit mit einem deutlichen Abschlag von bis zu 10% versehen wurden, obwohl sich ihre Leistungsffihigkeit nachweislich nicht verschlechterte. Daraus schloss Sanzhar, dass Unternehmen nur eine Multi-Segment-Struktur aufweisen mtissen, um mit einem Abschlag versehen zu werden. Deshalb kam er zu dem Schluss, dass der Diversifikationsabschlag in Wirklichkeit ein ,,Organisationsabschlag" und somit nicht auf fundamentale Leistungsfaktoren zurfickzuf't~en sei. Dieses Ergebnis steht im Einklang mit dem Resultat der vorliegenden Arbeit. Aber auch der in dieser Arbeit verwendete Ansatz bietet Ankntipfungspunkte for zukOnflige Untersuchungen. So ist z.B. zu bedenken, dass die strengen Filterregeln die Anzahl der betrachteten Unternehmen v.a. fiir das Jahr 2001 sehr stark reduziert haben. Dies bedeutet nicht etwa, dass nun an der Angemessenheit der Filterregeln zu zweifeln ist. Vielmehr k6nnten zukfinflige Entwicklungen zu einer Schw~ichung des Eingriffs durch die Filter fiihren. Dabei ist vor allem an die zunehmende Harmonisierung der Rechnungslegung in Europa zu denken. Mit der gesetzlichen Vorschrifl zur Vorlage yon IFRS for alle notierten Unternehmen in 482 Z.B. Zuckerman(1999,2000)oder Sanzhar(2003).

184

Fazit und Implikationen

Europa ab sp/itestens 2007 erhOht sich zwangsl/iufig die Anzahl der in die Untersuchung einflieBenden Untemehmen. So kann nicht ausgeschlossen werden, dass eine emeute Durchf'tihrung dieser Untersuchung in z.B. ~ n f Jahren weitergehende Erkenntnisse ans Tageslicht bringen k6nnte. Daneben wird die zunehmende Harmonisierung Europas auch die Datenverfiigbarkeit und -konsistenz vor allem hinsichtlich der unabhangigen Varibalen zuktinflig verbessem. So ist zu erwarten, dass durch die europ/iische Integration zunehmend Erhebungen auf europ/iischer Ebene durchgefiihrt und somit ntitzliche Ankntipfungspunkte fiir die Diversifikationsforschung in Europa bereitgestellt werden k6nnen. So k6nnte z.B. ein europ~iisches Aquivalent der Association of Investment Management and Research (AIMR) aufgebaut werden, das dann u.a. Ranglisten zur Berichtsqualit/it der europ~iischen Untemehmen erstellt und somit Datenmaterial f'tir First-Best-Proxy-Attribute liefem kann. AuBerdem k6nnte ein solches Aquivalent auch Daten zur Uberprtifung der Aussage von Heuskel erheben, dass man eher von einem Management Discount als von einem Konglomeratsabschlag sprechen mtisse, da nicht die Diversit/it der Gesch/fftsfelder erfolgreiche von weniger erfolgreichen Untemehmen trenne, sondem ,,die Fahgikeit, Diversit/it als Vorteil zu nutzen". 493 SchlieBlich kann die quantitative Diversifikationsforschung in Europa auch durch die Anwendung anderer Untersuchungsverfahren weiterentwickelt werden. Die vorliegende Untersuchung stellt nur einen ersten Schritt in Richtung einer Forschung mit europ~iischem Fokus auf diesem Gebiet dar. Weitere Forschungsarbeiten kOnnten nicht nur die Effekte bei der Verwendung einer anderen als in dieser Untersuchung verwendeten Methode (Berger/Ofek) untersuchen, sondem auch in der Auswahl anderer unabh~ngiger Variablen und/oder Untersuchungsspannen andere Wege gehen. Alles in allem zeigt diese Arbeit: Die empirische Diversifikationsforschung in Europa steht erst am Anfang, die wissenschaftliche Herausforderung bleibt spannend.

483 Heuskel(2000;349).

185 6

Anhang

Anhang 1" Konglomerate, deren impliziter Marktpreis mittels EV/Sales ermittelt wurde Zuschlag/ Unternehmen

COOKSON GROUP BIC MORIA TECAN 'R' ZETEX BLUE FOX ENTERPRISES TELES LAIRD GROUP ULTRA ELECTRONICS HDG. NOVARTIS 'R' GN STORE NORD PROSAFE NOKIAN RENKAAT ENTERPRISE GLAXOSMITHKLINE BASLER ZIGNAGO BOEHLER-UDDEHOLM AXON GROUP AUTOGRILL IT HOLDING VITEC GROUP FUGRO PUMA HIGHBURY HOUSE COMMS. MARLBOROUGH STIRLING DUCATI MOTOR HOLDING LOTTOMATICA INIT DECEUNINCK ECH OSTAS1AT1SKE KOM AALBERTS INDS. SINGULUS TECHS. SCHNEIDER ELTE. METALRAX GROUP SR TELEPERFORMANCE AXIS-SHIELD UCM GROUP CALTAGIRONE EDITORE BURREN ENERGY SPIR COMM. RAC MUEHLBAUER HOLDING PHOENIX MECANO 'B' PVA TEPLA OBSERVER UNAXIS HOLDING EUROMICRON MASTERFLEX TOMKINS SAGEM SNIA ORD ADIDAS-SALOMON INTERTEK GROUP SURTECO ATEL 'R' HOLOGRAM INDUSTRIES NICHOLS RANK GROUP VERITAS NOVAR BEIERSDORF SDWD SALZWERKE

Abschlag

97,1% 89,0% 83,3% 82,6% 77,9% 77,7% 72,0% 70,5% 66,4% 65,9% 63,9% 63,8% 60,6% 59,7% 57,2% 56,3% 54,9% 54,2% 50,7% 49,7% 49,3% 47,4% 47,3% 47,0% 46,6% 46,1% 45,3% 45,1% 45 0% 41 0% 4O 2% 38 8% 37 4% 35 6% 35 5% 35 0% 33,4% 329% 31,5% 29 9% 28.8% 27.6% 2Z6% 27 2% 25.7% 25 5% 24, 0% 21 1% 16.0% 14.8% 12.1% 5 8% 4 2% 3 8% 3 2% 3,0% -0,1% - 1,6%

-3,4% -3,8% -4,7% -7,6% -8,6%

Unternehmen

INTER PARFUMS AIR LIQUIDE INFOR BUSINESS SLTN. PLTN.&.GENERAL TWENTSCHE KABEL ENI AMAZYS PIRELLI ACTRIS DMC MORPHOSYS WEIR GROUP LEONI SQLI VARTA AGA FOODSERVICE SHL GROUP MEARS GROUP ATB AU.ANTRIEBSTECHNIK SAES GETTERS PIRONET NDH HENRI MAIRE MEDION ROYAL DUTCH PTL. SHELL TRANSPORT & TRDG WOOD GROUP (JOHN) BAE SYSTEMS CANON (SCHWEIZ)'R' INTERROLL THE SWATCH GROUP 'R' STADIUM LAGARDERE GROUPE DENSITRON STATOIL ROLLS-ROYCE GROUP ROXBORO GROUP STARRAGHECKERT HLDG. ROBERTET SOGEFI LINTON PARK VOLKSWAGEN SIL1COMP LTG TECHNOLOGIES SYNGENTA PKNORLEN A S CREATION TAPETEN VISLINK MIKO AUSTRIA EMAIL ATA GROUP LEIFHEIT GALERIES LAFAYETTE ERIKS GROUP CEWE COLOR HDG MAYBORN GROUP GAMMA HOLDING ELF AQUITAINE SOFTM SFTW. BERATUNG ARBONIA FORSTERB PERMASTEELISA BP HILL & SMITH GURIT HEBER 'B'

Zuschlag/ Abschlag -9,2% -9,9% - 12,2% - 13,0% - 13,7% - i 4,7% - 15,5% - 15,6% - 15,6% - 15,8% - 16,2% - 17,7% - 17,8% -18,0% - 18,3% - 18,5% - 19,0% - t9,0% -19,6% - 19,7% -20,3% -21,7% -22,0% -25,2% -25,3% -27,1% -27,9% -28,6% -29,7% -31,4% -3 i ,9% -32,3% -32,7% -32,9% -33,4% -33,8% -34,3% -34,8% -35,0% -36,9% -37,7% -37,8% -38,3% -38,7% -39,3% -40,1% -40,2% -41,2% -41,9% -42,5% -42,8% -43,9% -44,0% -44,7% -45,1% -46,1% -46,7% -47, 1% -47,1% -47,1% -47,4% -48,6% -49,1%

Anhang

186

A n h a n g 2: K o n g l o m e r a t e , deren impliziter Marktpreis mittels E V / E B I T ermittelt w u r d e

Unternehmen NOVARTIS 'R' ZETEX ALLIANCE UNICHEM NOVAR PIRONET NDH HILTON GROUP WOOD GROUP (JOHN) BEIERSDORF ROYAL DUTCH PTL. SYNGENTA PHOENIX MECANO 'B' SHELL TRANSPORT & TRDG. MARLBOROUGH STIRLING INTERTEK GROUP ENTERPRISE WHATMAN TWENTSCHE KABEL GLAXOSMITHKLINE ROLLS-ROYCE GROUP SAGA AALBERTS INDS. NEXANS FORBO 'R' MEARS GROUP SIMAC TECHNIEK STADIUM INTERROLL TOMKINS DEUTZ LAGARDERE GROUPE MASTERFLEX TELES AMAZYS CATE(KON.TEN) PSB INDUSTRIES MEGGITT RANK GROUP BURREN ENERGY NICHOLS BIC JOHNSTON GROUP OSTASIATISKE KOM ENI MENZIES (JOHN)

Zuschlag/ Abschlag 100,0% 96,8% 94,5% 93,9% 92,2% 91,8%

87,7% 76,4% 76,0% 74,5% 73,8% 71,3% 70,3% 66,7% 63,8% 48,8% 45,1% 43,6% 43,5% 42,7% 38,2% 34,1% 30,1% 18,3% 16,8% 16,1% 14,9% 14,7% 14,0% 13,7% 12,5% 12,2% 10,8% 9,7% 7,4% 6,0% 4,5% 3,5% 3,3% 3,2% 3,0% 2,6% 1,5% -0,2%

Unternehmen SR TELEPERFORMANCE FLS INDUSTRIES B GN STORE NORD METALRAX GROUP CSS STELLAR NORSK HYDRO ULTRA ELECTRONICS HDG. RAC OPG GROEP PKNORLEN CIMENTS FRANCAIS INTERPUMP GROUP VARTA KOLBENSCHMIDT PIERBURG RIETER HOLDING 'R' BAE SYSTEMS DMC AGA FOODSERVICE ROXBORO GROUP WMH WALTER MEIER N -AWELLA PREF. GAMMA HOLDING EUROMICRON MAYBORN GROUP HIGHBURY HOUSE COMMS. DAVIS SER.GP. KAP-BETEILIGUNGS CIDER SANTE LEIFHEIT ATA GROUP WEIR GROUP CHRISTIAN DIOR ACTRIS STATOIL EPI HILL & SMITH UNAXIS HOLDING IMTECH PARKWOOD HOLDINGS BATENBURG BEH. MACINTOSH PLTN.&.GENERAL POTAGUA B

Zuschlag/ Abschla~; -2,2% -2,5% -3,7% -5,0% -5,2% -6,1% -6,4% -7,8% -9,3% -9,6% -10,3%

-11,6% - 12,6% - 13,2% - 18,4% - 18,5% - 19,2% - 19,4% - 19,7% -21,9% -21,9% -22,6% -23,6% -23,9% -24,0% -26,2% -28,6% -29,6% -30,6% -32,3% -33,0% -33,2% -34,4% -35,5% -37,2% -37,7% -38,2% -43,7% -44,9% -45,0% -45,5% -45,8% -47,9%

Anhang

187

A n h a n g 3" K o n g l o m e r a t e , deren impliziter Marktpreis mittels E V / A s s e t s ermittelt w u r d e

Unternehmen METALRAX GROUP IHC CALAND ATEL 'R' NOVARTIS 'R' MASTERFLEX LAIRD GROUP RAC COMMUNISIS HUNTING AGA FOODSERVICE DECEUNINCK ECH SDWD.SALZWERKE KAP-BETEILIGUNGS MARLBOROUGH STIRLING GLAXOSMITHKL1NE MIS ROXBORO GROUP GRAPHITWERK KROPFMUEHL ZETEX OSTASIATISKE KOM BURREN ENERGY ROLLS-ROYCE GROUP VISLINK AGORA LINTON PARK UNAXIS HOLDING DUCATI MOTOR HOLDING UCM GROUP AMAZYS INTERPUMP GROUP INTERROLL ATA GROUP STATOIL ICTL. HTLS.GP.

Zuschlag/ Abschla~ 91,0% 90,8% 87,3% 85,4% 82,9% 77,9% 77,8% 69,8% 63,4% 58,2% 53,4% 49,9% 48,3% 47,2% 46,5% 42,7% 41,2% 41,0% 31,4% 30,5% 30,2% 26,0% 25,7% 25,3% 14,5% 10,6% 6,3% 2,3% -1,4% -2,2% -6,0% -7,4% -9,0% -9,1%

Unternehmen METRO R O Y A LDUTCH PTL. PROSAFE SOFTM SFTW.BERATUNG ACTRIS PFLEIDERER PVA TEPLA INTERSEROH WELLA PREF. PKNORLEN BATENBURG BEH. EUROMICRON PRESSAC TWENTSCHE KABEL SHELL TRANSPORT & TRDG. BOEHLER-UDDEHOLM LEONI MICROLOG LOGISTICS S I M A CTECHNIEK DELTA PROCONMULTIMEDIA TORDAY &.CARLISLE JOHNSTON GROUP GFT TECHNOLOGIES SUED-CHEMIE CATE(KON.TEN) PHOENIX MECANO 'B' MACINTOSH CEWE COLOR HDG. KOLBENSCHMIDT PIERBURG GAMMA HOLDING GOWRINGS RIETER HOLDING 'R'

Zuschlag/ Abschla~ -9,4% -10,4% - 11,3% - 12,6% - 14,8% - 16,3% - 17,8% - 18,8% - 19,5% -26,4% -27,9% -29,7% -30,5% -30,6% -32,2% -33,8% -34,3% -34,4% -34,5% -35,3% -37,4% -38,1% -38,7% -39,9% -41,3% -43,3% -44,5% -45,4% -45,4% -46,1% -47,7% -48,3% -49,3%

Anhang

188 Anhang 4: Ergebnisse der univariaten Diskriminanzanalyse Aufschlag/(Abschlag) aufBasis des Multiplikators HI: 2003 Kanonische Korrelation - Wilks-Lambda - F-Wert Signifikanz - Gtiltige F~ille -

-

EWSales

EWEBIT

EV/Assets

aller Multipl.

0,040 0,998 0,097 0,757 63

0,070 0,995 0,208 0,650 44

0,125 0,984 0,505 0,482 34

0,054 0,997 0,402 0,527 139

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis des Multiplikators H2:2003 Kanonische Korrelation - Wilks-Lambda - F-Wert Signifikanz Gialtige F~ille -

-

-

EWSales

EWEBIT

EV/Assets

aller Multipl.

0,018 1,000 0,020 0,888 62

0,090 0,992 0,342 0,562 44

0,082 0,993 0,217 0,644 34

0,019 1,000 0,047 0,829 139

Aufschlag/(Abschlag) aufBasis des Multiplikators H3:2003 Kanonische Korrelation - Wilks-Lambda - F-Wert Signifikanz Gtiltige F~ille -

-

-

EWSales

EWEBIT

EWAssets

aller Multipi.

0,009 1,000 0,005 0,942 64

0,194 0,962 1,649 0,206 44

0,332 0,890 3,974 0,055 34

0,142 0,980 2,822 0,095 140

Aufschlag/(Abschlag) aufBasis des Multiplikators H4:2003 - Kanonische Korrelation - Wilks-Lambda - F-Wert Signifikanz Gilltige F~ille -

-

EV/Sales

EV/EBIT

EV/Assets

ailer Multipl.

0,095 0,991 0,484 0,490 55

0,253 0,936 2,536 0,120 39

0,314 0,901 3,398 0,075 33

0,065 0,996 0,538 0,465 127

Anhang

189

Aufsch lag/(Absch lag) auf Basis des Multiplikators EV/Sales H5:2003 Kanonische Korrelation - Wilks-Lambda - F-Wert Signifikanz Gtiltige F~ille -

-

-

0,102 0,990 0,643 0,426 63

EV/EBIT 0,301 0,909 * 4,197 0,047 44

EV/Assets

aller Multipl.

0,190 0,964 1,200 0,281 34

0,057 0,997 0,447 0,505 139

* signifikant aufdem Niveau 0,05

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis des Multiplikators

H6:2003 Kanonische Korrelation - Wilks-Lambda - F-Wert - Signifikanz Giiltige F~ille -

-

EV/Sales

EV/EBIT

EV/Assets

aller Multipl.

0,083 0,993 0,427 0,516 63

0,106 0,989 0,480 0,492 44

0,291 0,915 2,964 0,095 34

0,092 0,992 1,165 0,282 139

Aufschlag/(Abschlag) aufBasis des Multiplikators

H7:2003 Kanonische Korrelation Wilks-Lambda - F-Wert - Signifikanz Giiltige F~ille -

-

-

EV/Sales

EV/EBIT

EV/Assets

aller Multipl.

0,126 0,984 0,995 0,322 64

0,077 0,994 0,238 0,628 42

0,080 0,994 0,201 0,657 33

0,084 0,993 0,958 0,330 137

Aufschlag/(Abschlag) aufBasis des Multiplikators

H8:2003 Kanonische Korrelation - Wilks-Lambda - F-Wert Signifikanz GiJltige F~ille -

-

-

EV/Sales

EV/EBIT

EV/Assets

aller Multipl.

0,008 1,000 0,004 0,950 62

0,254 0,935 2,899 0,096 44

0,349 0,879 4,149 0,051 32

0,143 0,980 2,780 0,098 136

Anhang

190

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis des Multiplikators

H9:2003 Kanonische Korrelation - Wilks-Lambda - F-Wert - Signifikanz Gtiltige F~lle -

-

EV/Sales

EV/EBIT

EV/Assets

aller Muitipl.

0,186 0,965 2,158 0,147 62

0,190 0,964 1,492 0,229 42

0,249 0,938 2,053 0,162 33

0,085 0,993 0,957 0,330 135

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis des Multiplikators EV/Sales H10:2003 Kanonische Korrelation - Wilks-Lambda - F-Wert Signifikanz Gtiltige F~ille -

-

-

0,085 0,993 0,439 0,510 62

EV/EBIT 0,365 0,867 6,282 0,016 * 43

EWAssets

aller Multipl.

0,226 0,949 1,668 0,206 33

0,103 0,989 1,438 0,233 136

* signifikant aufdem Niveau 0,05

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis des Multiplikators

H11:2003 Kanonische Korrelation Wilks-Lambda - F-Wert - Signifikanz Gtiltige F~ille -

-

-

EWSales

EV/EBIT

EWAssets

aller Multipl.

0,000 1,000 0,000 1,000 64

0,105 0,989 0,458 0,502 43

0,063 0,996 0,127 0,724 34

0,029 0,999 0, ! 17 0,733 139

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis des Multiplikators

H12:2003 Kanonische Korrelation - Wilks-Lambda - F-Wert - Signifikanz Gtiltige F~ille -

-

EWSales

EV/EBIT

EV/Assets

aller Multipl.

0,083 0,993 0,412 0,523 61

0,019 1,000 0,014 0,905 43

0,013 1,000 0,005 0,942 32

0,064 0,996 0,54 I 0,464 134

Anhang

191

Aufschlag/(Abschlag) aufBasis des Multiplikators EV/Sales

EV/EBIT

EV/Assets

aller Multipl.

0,154 0,976 0,874 0,356 38

0,237 0,944 1,611 0,215 29

0,327 0,893 2,272 0,148 21

0,161 0,974 2,280 0,135 88

H 13: 2003 - Kanonische Korrelation - Wilks-Lambda - F-Wert - Signifikanz Giiltige F~iile -

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis des Multiplikators EV/Sales

EV/EBIT

EV/Assets

aller Multipl.

0,124 0,985 0,722 0,400 48

0,014 1,000 0,007 0,936 38

0,079 0,994 0,170 0,683 29

0,072 0,995 0,563 0,455 111

H14:2003 Kanonische Korrelation Wilks-Lambda - F-Wert Signifikanz Gialtige F~ille -

-

-

-

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis des Multiplikators EV/Sales

EV/EBIT

EV/Assets

0,176 0,969 1,568 0,216 51

0,122 0,985 0,407 0,529 29

0,377 0,858 3,486 0,076 23

HI5:2003 Kanonische Korrelation - Wilks-Lambda - F-Wert Signifikanz Gi~ltige F~ille -

-

-

aller Multipl. 0,262 0,931 7,513 0,007 ** 104

** signifikant aufdem Niveau von 0,01

Aufschlag/(Abschlag) aufBasis des Multiplikators

H 16:2003 Kanonische Korrelation Wilks-Lambda - F-Wert - Signifikanz Gtiltige F~ille -

-

-

EV/Sales

EV/EBIT

EV/Assets

aller Multipl.

0,208 0,957 2,574 0,114 59

0,108 0,988 0,469 0,497 42

0,224 0,950 1,539 0,225 31

0,142 0,980 2,673 0,104 132

Anhang

192 Anhang 5" Ergebnisse der multivariaten Diskriminanzanalyse Aufschlag/(Abschlag) aufBasis des Multiplikators Multivariat HI-H6:2003 Kanonische Korrelation Wilks-Lambda - Chi-Quadrat - Signifikanz Gtiltige F/ille -

-

-

EWSales

EWEBIT

EWAssets

aller Multipl.

0,193 0,963 1,814 0,936 53

0,343 0,882 4,317 0,505 39

0,370 0,863 4,340 0,227 33

0,187 0,965 4,283 0,638 125

Aufschlag/(Abschlag) auf Basis des Multiplikators Multivariat H7-H8:2003 Kanonische Korrelation Wilks-Lambda - Chi-Quadrat - Signifikanz Gtiitige Fiille -

-

-

EV/Sales

EV/EBIT

EV/Assets

aller Multipl.

0,125 0,984 0,934 0,627 62

0,296 0,912 3,572 0,168 42

0,340 0,884 3,450 0,178 31

0,162 0,974 3,438 0,179 133

Aufschlag/(Abschlag) aufBasis des Multiplikators Multivariat H9-H16:2003 Kanonische Korrelation - Wilks-Lambda - Chi-Quadrat Signifikanz - Giiltige Fiille -

-

* signifikant aufdem Niveau 0,05

EV/Sales

EV/EBIT

EWAssets

0,394 0,884 2,875 0,942 23

0,512 0,737 3,655 0,887 18

0,908 0,176 10,416 0,237 12

aller Multipl. 0,537 0,712 15,960 0,043 * 53

193

7

Literaturverzeichnis

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