Kennzahlensysteme als Basis für Risikomanagement? Eine kritische Analyse

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Kennzahlensysteme und ihre Bedeutung
2.1. Von der Kennzahl zum Kennzahlensystem
2.2. Kennzahlensysteme zur Analyse von Unternehmen
2.2.1. Die externe Analyse
2.2.2. Die interne Analyse
2.3. Arten von Kennzahlensystemen
2.3.1. Klassische Kennzahlensysteme
2.3.2. Selektive Kennzahlensysteme

3. Warum sind Kennzahlensysteme Grundlage des Risikomanagements?
3.1. Das frühzeitige Erkennen zukünftiger Probleme
3.2. Hauptbestandteil des Planungs- und Kontrollprozesses
3.3. Grenzen der Aussagekraft

4. Welche Kennzahlensysteme eignen sich im Risikomanagement?
4.1. Kann man ein Kennzahlensystem pauschal empfehlen?
4.2. Welches Kennzahlensystem eignet sich am besten?

5. Zum Schluss

Anhang A

Literaturverzeichnis B

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 Quelle: Entnommen aus: Weber 1995, S. 206, Du Pont-System of Financial Control

1. Einleitung

Cash-Flow-Rendite, Umsatzrentabilität und Anlageintensität. Das sind nur wenige von vielen Kennzahlen, die man im täglichen Leben aufschnappen kann. Als Konsument z.B. von Nachrichten aus der Wirtschaft könnte man vermuten, dass unternehmerische Entscheidungen nur auf Kennzahlen basiert sind. Für den einfachen Betrachter erschließt sich meist nicht der Sinn, der hinter der nüchternen Analyse eines Unternehmens oder Branche mittels Kennzahlen steht. Doch warum wird eben diese nüchterne Betrachtung gewählt?

Aus diesem Grund soll in der hier vorliegenden Seminararbeit „Kennzahlensysteme als Basis für das Risikomanagement? Eine kritische Analyse“ soll daher genauer betrachtet werden, warum viele Managemententscheidungen besonders im strategischen Controlling auf Kennzahlensystemen und daraus abgeleiteten Führungssystemen basieren. Dass bei den streng mathematischen und logischen Beziehungen, die in einem solchen System vorherrschen, qualitative Bestimmungsfaktoren des Unternehmenserfolges wie beispielsweise Kundenzufriedenheit oder Qualität der Produktpalette wichtig sind, scheint auf der Hand zu liegen.

Ein weiterer wesentlicher Aspekt, der im dritten Kapitel der hier vorliegenden Arbeit behandelt wird, ist, inwiefern mit Kennzahlensystemen die erhofften Frühwarnsysteme im Bereich des Risikomanagements den Anforderungen entsprechen und inwiefern für die Unternehmen dieses eher ein Segen oder eine zusätzliche Belastung ist.

„Bei militärischen Organisationen gehören Frühwarnsysteme zum Pflichtblock der Aufbau- und Ablauforganisation.“^[1] Dieser Umstand ist offensichtlich, da es überlebenswichtig ist, jeden Schritt des oder der Gegner frühzeitig zu erkennen. Ein rechtzeitiges Realisieren der Handlungen des Gegners ist zwar kein Erfolgsgarant, die Erfolgschancen steigern sich jedoch.^[2] Aus diesem Grund stellt sich die Frage, ob es sich bei solch einem Umstand um eine zusätzliche Belastung der Unternehmen handeln kann, wo doch die Beobachtung der Gegner (Konkurrenz) überlebenswichtig sein kann?

2. Kennzahlensysteme und ihre Bedeutung

Im weiteren Verlauf soll festgestellt werden, warum Kennzahlen in der Wirtschaft und den einzelnen Unternehmen eine solche Bedeutung gewonnen haben. Mit Beginn der wissenschaftlichen Betrachtung von ökonomischen Zusammenhängen wurden immer mehr Systeme entwickelt, um Einfluss auf den Erfolg einer Unternehmung zu nehmen und diesen vorauszusehen bzw. zu planen.

2.1. Von der Kennzahl zum Kennzahlensystem

Kennzahlen sind quantitative oder qualitative Größen, die die Lage eines Unter-nehmens bzw. die Zusammenhänge in diesem kurz und informativ erklären sollen. Sie helfen komplexe Systeme und Sachverhalte in einem Unternehmen besser zu verstehen. Außerdem dienen sie der Vergleichbarkeit von Unternehmen und als Hilfsmittel der Analyse, um z.B. die finanzielle Situation eines Unternehmens zu bewerten. In diesem Bereich sind insbesondere die Bilanzanalyse und der Betriebsvergleich stark verbreitet. Diese Bewertung ist für Banken, Lieferanten und Kunden von zentraler Bedeutung.

Dazu werden Absolut- und Verhältniszahlen gebildet, wobei die Absolutzahlen Bestandsgrößen sind wie beispielsweise Lagerbestand oder Kassenbestand. Bei den absoluten Kennzahlen differenziert man zwischen Einzelkennzahlen (Auftragseingang aus einem Verkaufsgebiet), Summenkennzahlen (Kosten für eine Kostenstelle), Differenzkennzahlen (Deckungsbeitrag) und Mittelwerte (durchschnittlicher Auftragswert je Kunde).^[3] Dagegen unterscheidet man bei den Verhältniszahlen zwischen Beziehungs-, Gliederungs- und Indexzahlen. „Bei Beziehungszahlen werden zwei verschiedenartige Größen (z.B. Rentabilität als Gewinn zu Kapital) zueinander ins Verhältnis gesetzt.“^[4] Gliederungszahlen „drücken die Relation zwischen einer Teilgröße und der zugehörigen Gesamtgröße aus (z.B. Eigen- zu Gesamtkapital).“^[5] Durch die Indexzahlen wird die Veränderung gleichartiger Zahlen beschrieben. Ein Beispiel dafür ist der Vergleich zwischen dem Ist-Umsatz und dem geplanten Umsatz.

Verhältniszahlen bilden Kennzahlen bzw. sind Bestandteil von Kennzahlen. Hinsichtlich ihrer Art unterscheidet man zwischen Rentabilitätskennzahlen, Liquiditätskennzahlen, leistungswirtschaftlichen Kennzahlen und zeitbezogenen Kennzahlen.

Da einzelne Kennzahlen an sich relativ wenig aussagekräftig sind, werden Verknüpfungen und Beziehungen zwischen diesen hergestellt. Die Beziehungen sind sehr unterschiedlich hinsichtlich ihrer Art und hängen von der Art der Kennzahl ab. Die Beziehungsarten werden als logische, empirische oder hierarchische Beziehung bezeichnet. Durch die Herstellung solcher Beziehungen können die Mehrdeutigkeit und die verschiedenen Interpretationsmöglichkeiten auf ein Minimum reduziert werden, so dass die Aussagekraft der Kennzahlen stark ansteigt. Aus diesem Grund macht die Analyse eines Unternehmens mittels Kennzahlen Sinn. Mit Hilfe der durchdachten Herstellung von Beziehungen zwischen einzelnen Kennzahlen lassen sich ganze Systeme entwickeln.

„Kennzahlensysteme auf Basis finanzieller Daten wurden im deutschsprachigen Raum bereits in den 30er Jahren gefordert.“^[6] Durch diese Forderung sollte dem Ruf nach Vergleichbarkeit von Unternehmen Rechnung getragen werden. Bis in die 70er Jahre des 20. Jahrhunderts jedoch dauerte es, bis sich bei der Unternehmensanalyse eine Form von Systemcharakter entwickelt hatte.^[7]

2.2. Kennzahlensysteme zur Analyse von Unternehmen

2.2.1. Die externe Analyse

„Im Rahmen der externen Analyse werden häufig Kennzahlensysteme eingesetzt.“^[8]

Seit den 70er Jahren ist die Erstellung von Kennzahlensystemen immer zielorientierter geworden. Vom ersten Kennzahlensystem im eigentlichen Sinne, dem Du Pont-Kennzahlensystem, bis heute ist eine Vielzahl von allgemeinen und individuellen Systemen entwickelt worden. Allgemeine Systeme sind von neutraler Natur und können in fast allen Unternehmen eingesetzt werden, wohingegen Unternehmen hinsichtlich der Branchenzugehörigkeit, Prioritäten oder Stellung auf dem Markt eigene individuelle Kennzahlensysteme entwickelt haben, die recht spezifisch sind.

Der Sinn der externen Analyse seitens des Unternehmens liegt darin, z.B. im Rahmen des Shareholder Value Informationen über die Lage des Unternehmens zu berichten. Eine solche Analyse wird jedoch genauso für die Berichterstattung gegenüber Kunden, Lieferanten oder Banken benötigt.

Die externe Analyse auf Seiten der Kunden, Lieferanten und Banken dient der Informationsbeschaffung. Bei der Betrachtung stehen dabei der Erfolg und die Liquidität im Vordergrund. Im Rahmen der Liquiditätsbetrachtung des Unternehmens ist vor allem die Frage nach möglicher Illiquidität und Überschuldung für einen externen Betrachter von großer Bedeutung, da es sich dabei um Konkursgründe nach deutschem Recht handelt.

Dabei werden insbesondere vergangenheitsbezogene Daten herangezogen wie z.B. der letzte Jahresabschluss des Unternehmens. Anhand von noch weiter zurückliegenden Daten kann eventuell ein Trend abgeleitet werden. Allerdings sind keine sicheren Aussagen in Bezug auf die zukünftige Entwicklung möglich.

2.2.2. Die interne Analyse

Die interne Analyse auf Basis der Kennzahlensysteme zielt mehr auf die Auswertung zukunftsbezogener Daten ab und dient als Grundlage für die Planungs- und Kontrollprozesse innerhalb eines Unternehmens. Anhand dieser werden insbesondere Entscheidungen für Führungszwecke ausgerichtet. Die aus der Analyse gewonnenen Erkenntnisse werden zur Entwicklung von Taktiken und Strategien verwendet. Aus diesem Grund werden Managemententscheidungen sicherer und untermauert. Gerade im Bereich der zukunftsbezogenen Daten befinden sich zahlreiche für das Management irrelevante Daten. Nützliche und sichere Daten sind recht spärlich. Eine systematische Auswertung der wenigen nützlichen Daten mittels Kennzahlenzahlen ist damit sehr wichtig.

Eine solche Analyse wird vor allem bei der Produktentwicklung verwendet. In jeder Phase der Entwicklung wird das Projekt erneut mittels der internen Analyse auf Basis der Kennzahlensysteme auf Rentabilität und Erfolgswahrscheinlichkeit überprüft.

Wichtig dabei ist jedoch, dass die Kennzahlensysteme die individuellen Bedürfnisse und Charakteristika des Unternehmens berücksichtigen und recht flexibel ausgerichtet sind. Insbesondere bei länger andauernden Entwicklungsphasen müssen neue Begebenheiten stets durch die Kennzahlensysteme berücksichtigt werden können. Außerdem sollte bei der Analyse ein branchenabhängiger und eine branchenunabhängiger Teil entwickelt werden.^[9]

2.3. Arten von Kennzahlensystemen

Bei der Differenzierung der Arten von Kennzahlensystemen unterscheidet man zwischen den Gruppen der klassischen Kennzahlensysteme, wie sie bis Ende der 70er Jahre des 20. Jahrhunderts entwickelt wurden und die selektiven Kennzahlensysteme, wie sie erst in jüngerer Vergangenheit entwickelt wurden. Als wichtigster Vertreter der klassischen Modelle hat sich das bereits erwähnte Du Pont-Kennzahlensystem herauskristallisiert. Es wird weltweit in nahezu allen Bereichen und Branchen eingesetzt. Im deutschsprachigen Raum wird das ZVEI-Kennzahlensystem am häufigsten eingesetzt.

2.3.1. Klassische Kennzahlensysteme

Die bis in die 70er Jahre des 20. Jahrhunderts entwickelten Kennzahlensysteme bezeichnet man als so genannte klassische oder traditionelle Kennzahlensysteme. Das wahrscheinlich wichtigste System aus der Kategorie ist das Du Pont-System of Financial Control, welches bereits 1919 in den USA entwickelt wurde. Nach diesem System ist die Gewinnmaximierung das oberste Ziel eines Unternehmens, d.h. der Erfolg eines Unternehmens definiert sich lediglich nach dem Gewinn. Das System ist pyramidenförmig aufgebaut, an dessen Spitze die Rentabilitätskennzahl oder auch Spitzenkennzahl steht. Hierbei ist von zentraler Bedeutung, dass das System den gesamtunternehmerischen Erfolg genauestens untersucht.

Es beachtet die Interpendenzen sowohl zwischen organisatorischen Einheiten eines Unternehmens sowie alle Sachverhalte, die für den Geschäftsablauf relevant sind. Die Betrachtung einzelner Bereiche wird durch die logische Verknüpfung aller Sektoren bzw. aller Einflussfaktoren für den Erfolg eines Unternehmens ausgeschlossen. „Als umfassendes Planungs-, Steuerungs- und Kontrollinstrument leistet das Du Pont -System neben der Ermittlung des Leistungserfolgs gleichzeitig Analysen zu Liquidität und Vermögens- bzw. Kapitalbindung“^[10], was insbesondere bei der externen Analyse wichtig ist. Gerade für die Frage, ob bei einem Unternehmen Überschuldung oder Illiquidität droht, ist diese Analyse besonders wichtig. Des Weiteren soll mit Hilfe des Systems der Einsatz der knappen Ressource Kapital optimiert werden.^[11]

Für die Kontrolle der einzelnen Einflussfaktoren werden Sollwerte festgesetzt, die für das Unternehmen am realistischsten sind bzw. den Vorgaben der Unternehmensführung entsprechen. Dabei werden sowohl externe wie auch interne Einflussfaktoren berücksichtigt. Anschließend wird für jedes Element des Du Pont -Systems ein Soll-Ist-Vergleich aufgestellt. Dadurch können Schwachstellen im Unternehmen erkannt und entsprechende Gegenmaßnahmen eingeleitet werden.^[12] Zur Veranschaulichung des Du Pont-Kennzahlensystems soll Abbildung 1 dienen.

[...]

^[1] Kessler 2003, S. 66

^[2] vgl. Kessler 2003, S. 66

^[3] vgl. Brühl 2004, S. 411

^[4] Küpper 2001, S. 341

^[5] Perridon, Steiner 2002, S. 543

^[6] Reichmann 2001, S. 23

^[7] vgl. Reichmann 2001, S. 23

^[8] Reichmann 2001, S. 25

^[9] vgl. Reichmann 2001, S. 28

^[10] Botta 1993, S. 74

^[11] vgl. http://rechnungswesen-office.de 2004

^[12] Weber 1995, S. 207