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Empirical Corporate Finance. Cash-Flow-Sensitivitäten deutscher Unternehmen

Seminararbeit 2012 23 Seiten

BWL - Investition und Finanzierung

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

I Einleitung

II Hintergrund
A Theorie
B Empirie

III Untersuchungsaufbau
A Daten, Variablen und Regressionmodell
B Adjustierung und Klassifikation

IV Ergebnisdikussion
A Resultate
B Analyse
C Interpretation

V Fazit

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Verteilung der Variable AT über die Jahre 1990 bis 2011

Abb. 2: Verteilung der Variable CAR über die Jahre 1990 bis 2011

Abb. 3: Verteilung der Variable IAR über die Jahre 1990 bis 2011

Abb. 4: Verteilung der Variable MBR über die Jahre 1990 bis 2011

Tabellenverzeichnis

1 Variablen-Definition und Beschreibung

2 Erste Statistik- Übersicht

3 Statistik- Übersicht der wichtigsten Variablen für jeweilige Samples.

4 Regressions-Ergebnisse

5 Ergebnisse der linearen Regressionen für die Jahre 1990 bis 2002

6 Ergebnisse der linearen Regressionen für die Jahre 2003 bis 2011

I Einleitung

Wie werden Investitionsentscheidungen von Unternehmen getroffen? In der Theorie ist dies eine einfach zu beantwortende Frage, da alle Projekte mit positivem Nettobarwert realisiert werden sollten, um den Unternehmenswert zu maximieren. Dagegen ist es eine wesentliche Aufgabe der (theoretischen) Corporate Finance, zu untersuchen, ob es bei gegebenem Investitionsprogramm eine optimale Struktur der Passivseite der Bilanz gibt, und falls ja, wie diese aussieht.

In der Realität müssen diese beiden Seiten jedoch nicht zwangsläufig voneinander un- abhängig sein, und so berücksichtigt und untersucht die empirische Forschung auch Zu- sammenhänge zwischen beiden Seiten und hinterfragt die in der grundlegenden Theorie postulierte Unabhängigkeit. In dieser Arbeit soll speziell der Frage nachgegangen werden, ob Investitionsentscheidungen abhängig vom Cashflow des Unternehmens sind.

Im Gegensatz zu einem Modell von perfekten und kompletten Kapitalmärkten (Mo- digliani, Miller, 1958), in dem gezeigt werden kann, dass der Finanzstatus eines Unter- nehmens irrelevant für dessen Investitionsentscheidungen sein sollte, muss dies in der Realität nicht der Fall sein. Wenn Unternehmen keinen oder nur eingeschränkten Zugang zum Kapitalmarkt haben, oder aus anderen Gründen externe (Re-)Finanzierung kosten- intensiver als interne ist, so würde dies darauf hindeuten, dass Unternehmen mit einem hohen Cashflow auch in der Lage sind, mehr Investitionen zu tätigen, und Unternehmen mit geringem Cahsflow dazu gezwungen sein können, Investitionsprojekte trotz eigentlich positivem Nettobarwert nicht zu realisieren.

Zudem würde diese sogenannte Cashflow-Sensitivität (darunter soll genauer der Grad verstanden werden, mit dem ein höherer (niedrigerer) Cashflow das Investitionsverhalten positiv (negativ) beeinflusst) für diejenigen Unternehmen, die eingeschränkteren Zugang zum Kapitalmarkt haben, von größerer Bedeutung sein als für die nicht eingeschränkten. Was soll dabei nun unter einem Cashflow verstanden werden? Im Sinne der eben darge- legten Überlegungen muss der Cashflow eines Unternehmens im Jahre t genau das Geld ist, dass abzüglich aller ”Verpflichtungen“imJahre t −[1] erwirtschaftetwurde,undsomit für Investitionen in Jahr t zur Verfügung steht. Die genaue Definition eines Cashflows findet sich in Gleichung (3).

II Hintergrund

A Theorie

In der Theorie gibt die Pecking Order Theory Antwort auf die Frage, ob die Höhe der Cashflows Investitionsentscheidungen beeinflussen kann. Auf der Grundlage von asym- metrischen Informationen zeigt Meyers (Myers, 1984; siehe auch Myers, Maijluf, 1984), dass es eine Packordnung von Finanzierungsmitteln gibt, in der an erster, bevorzugter Stelle die internen Mittel stehen, an zweiter Stelle Fremdkapital (FK) und an letzter Stelle Eigenkapital (EK). Demnach wäre es also noch nicht einmal von Bedeutung, ob Unter- nehmen eingeschränkten Zugang zum Kapitalmarkt haben, und sich somit dort im Zweifel nicht refinanzieren könnten, selbst wenn sie es wollten. Unabhängig von der Möglichkeit, den Kapitalmarkt zu nutzen, würden Unternehmen eigene Mittel bevorzugen und auf Ei- genkapital nur als letzte Möglichkeit zugreifen. So würden auch Projekte, die für sich betrachtet positiven Nettobarwert aufweisen, nun eventuell nicht mehr durchgeführt wer- den, falls sie nur durch teures Fremd- oder noch teureres Eigenkapital finanziert werden könnten und dadurch nicht mehr rentabel wären. Hohe Cashflows würden demnach das Potenzial haben, sowohl für eingeschränkte als auch für nicht eingeschränkte Unterneh- men den Investitionsgrad zu erhöhen. Auch Agenten-Prinzipal Probleme (Jensen, 1986 und Bernanke, Gertler, 1989) können dazu führen, dass Fremdkapital und Eigenkapital nicht als gleichwertig angesehen werden können.

Beide Ansätze, sowohl die prinzipielle Bevorzugung von internen Mitteln als auch diejenige, die durch den eingeschränkten Zugang zum Kapitalmarkt aufgrund von zum Beispiel mangelnden Kontakten oder geringen Informationen über das Unternehmen begründet ist, sollen in der vorliegenden Arbeit untersucht werden.

B Empirie

Einen guten Überblick über bisherige Studien findet sich in Gatchev, Pulvino und Tarhan (2010, S.728-30), auf einige soll im Folgenden näher eingegangen werden. Verschiedene Studien haben Ergebnisse hervorgebracht, die Unterstützung für die Pecking Order Theorie liefern, angefangen bei Fazzari, Hubbard und Petersen (1988).

Diese Studie (von jetzt an FHP88 genannt) untersucht das Investitionsverhalten von 422 US-amerikanischen Industrieunternehmen und kommt zu dem Schluss, dass die Cashflow- Sensitivität bei finanziell nicht eingeschränkten Unternehmen deutlich weniger ausge- prägt ist als bei finanziell nicht gesunden, eingeschränkten Unternehmen. Dabei wurden die Unternehmen je nach ihrer Dividendenpolitik der vergangenen 14 Jahre in die Kate- gorien ”eingeschränkt“oder ”nichteingeschränkt“eingeordnet.

Verschiedene weitere Studien mit unterschiedlichen Ansätzen haben in den folgen- den Jahren vergleichbare Ergebnisse erzielt, jedoch gab es auch gegenläufige Studien, auf die im folgenden aufgebaut werden soll. So kommen beispielsweise Kaplan und Zinga- les ([1997] )1 in ihrer Untersuchung zu dem Ergebnis, dass diejenigen Unternehmen, die am wenigsten eingeschränkt sind, die höchste Cashflow-Sensitivität aufweisen. Kaplan und Zingales nutzen dabei interessanterweise 49 Unternehmen aus dem FHP88-Sample, die dort als sehr Cashflow-sensitiv eingestuft wurden. Allerdings nutzen sie zur Einord- nung der Eingeschränktheit sowohl quantitative als auch qualitative Maßstäbe. Hier wird einerseits deutlich, dass die Klassifizierung ein entscheidendes Werkzeug in diesen Un- tersuchungen ist, und bei unterschiedlichen Ansätzen direkt gegensätzliche Ergebnisse die Folge sein können. Andererseits muss beachtet werden, dass ein Sample von nur 49 Firmen natürlich statistisch deutlich weniger Aussagekraft besitzt als eines mit mehreren hundert, zumal das Gesamtsample noch in drei kleinere Untergruppen mit Größen á 22, 19 und 8 Unternehmen aufgeteilt wurde.

Cleary (1999)[1] versucht die Ergebnisse von Kaplan und Zingales für eine größere Gruppe von Firmen mit einem ähnlichen Ansatz, im Detail jedoch wieder unterschiedli- chen Klassifizierung, zu überprüfen. Er untersucht 1317 US-amerikanische Industrieun- ternehmen, die er wie vorher in drei Gruppen (finanziell eingeschränkt, teilweise finanziell eingeschränkt, nicht finanziell eingeschränkt) einteilt, und kommt zu dem Schluss, dass mit abnehmender finanzieller Eingeschränktheit tatsächlich, in Übereinstimmung mit den Ergebnissen von Kaplan und Zingales, die Cashflow-Sensitivität steigt, also diejenigen Unternehmen, die tendenziell den leichtesten Zugang zum Kapitalmarkt haben, sich am meisten auf interne Mittel bei der Finanzierung verlassen und damit ihre Investitionen bei variierendem Cashflow häufig anpassen.

Bei all diesen Studien wurde als Regressionsmodell eine Gleichung benutzt, die vom Aufbau her ungefähr wie folgt aussieht:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

wobei CAPX Investitionsaufwand widergibt, K das Anlagevermögen, M / B das Verhältnis von Markt- zu Buchwert und CF den Cashflow, mit t als Periode.

Einen neuen Blickwinkel auf dieses Thema zeigen Gatchev, Pulvino und Tarhan (2010) auf (im folgenden GPT10): statt wie in früheren Studien eine statische Regression mit der Investitionsrate als abhängiger Variable und dem Cashflow als (einer) unabhängigen Va- riable betrachten sie in ihrer Studie ein dynamisches Gleichungssystem. Dieses bezieht die Überlegung ”sourcesmustequalusesoffunds“(GPT[10],S.[732] )mitein,woraufim nächsten Abschnitt noch näher eingegangen wird (von nun an SEUF-Gleichung). Untersucht werden Daten von[21778] Firmen, die entsprechend einer Insolvenz-Wahrscheinlich- keit in drei (finanziell unterschiedlich eingeschränkte) Kategorien eingeteilt werden. Mit ihrem Modell kommen GPT[10] schließlich zu dem Ergebnis, dass kein statisticher Zusammenhang zwischen Investitionsverhalten und Cashflow besteht, weder für finanziell eingeschränkte noch für finanziell nicht eingeschränkte Unternehmen. Damit widerspricht ihre Studie deutlich den Erwartungen, die eine Pecking Order Theorie und weitere Imperfektionen von Kapitalmärkten nahelegen würden.

III Untersuchungsaufbau

Im Folgenden sollen hier die Variablen und Definitionen aus GPT10 verwendet werden. Dabei wird sich im Rahmen dieser Untersuchung allerdings auf ein statisches Regressionsmodell wie in Cleary beschränkt, und im Unterschied zu den bisher erwähnten Studien wird hier der deutsche Markt betrachtet.

A Daten, Variablen und Regressionmodell

Ingesamt liegt ein Sample von 688 deutschen Unternehmen vor, deren Finanzdaten über die Jahre 1990 bis 2011 in Compustat Global vorliegen, soweit die Firmen in dieser Zeit

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Variablen-Definition und Beschreibung

existierten2. Es wird jedoch die Einschränkung gemacht, dass nur Unternehmen im Sam- ple verbleiben, die für mindestens drei Jahre Daten bereiststellen, um auch im weiteren Verlauf der Untersuchung die fixen Unternehmens-Effekte auf eine einigermaßen sinnvol- le Grundlage zu stellen. Finanzinstitute und Versorgungsbetriebe (SIC Codes 6000-6999 bzw. 4900-4949) werden dabei generell nicht betrachtet. Desweiteren werden nur Un- ternehmen mit konsolidierter Bilanz betrachtet. Compustat liefert für diese Unternehmen eine Vielzahl an Variablen, Tabelle 1 listet und erklärt diejenigen, von denen hier Ge- brauch gemacht werden soll. Dabei werden Firmenjahre, in denen zu viele der Werte leer sind, ausgeschlossen3. Damit ergeben sich insgesamt 10542 Beobachtungen.

Dem Ansatz von GPT10 folgend, sind zunächst einmal diejenigen Variablen von In- teresse, die die SEUF-Gleichung determinieren. Diese Gleichung hat folgende Gestalt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

wobei damit dargestellt wird, dass die Differenz aus Einnahmen und Ausgaben als guter Ansatz für den vorherzusagenden Cashflow CF) dient. Die Bedeutung der einzelnen Va- riablen ist in Tabelle 1 erläutert. Im Gegensatz zu einer Standard-Regression würde man hier den Zusammenhang zwischen allen auftretenden Variablen untersuchen und hätte also nicht bloß eine abhängige Variable und den Einfluss verschiedener unabhängiger Größen auf diese. Der Ansatz eines dynamischen Gleichungssystems ist also eher in der Lage, die Zusammenhänge der Variablen untereinander zu durchleuchten. Zudem führen GPT10 aus, dass Studien, die diese Mittel-Beschränkung nicht beachten, fehlerhafte oder schwer bzw. unzureichend zu interpretierende Sensitivitäten liefern können. Tabelle 1 zeigt jedoch sehr gut die Schwierigkeit auf, die das komplexere Vorgehen mit sich bringt: Aufgrund der Vielzahl an Variablen können an jeder Stelle Ausreißer oder leere Werte auftreten, die im Zweifelsfall adjustiert werden müssen. Diese Adjustierung ist dann je- doch auch komplexer, und alle Manipulationen setzen sich nicht nur in einer Gleichung fort, sondern in zahlreichen, sodass sich ”Fehler“bzw.dievorgenommenenManipulatio- nen gegenseitig verstärken können. In diesem Sinne ist ein einfaches Modell mit einer Regressionsgleichung, wie es im folgenden benutzt werden wird, weniger anfällig. Wir wollen nun hier, und das ist für die durchzuführende Regression von Interesse, einen Cashflow definieren als

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

wobei EBIT DA t den Gewinn vor Steuern, Zinsen und Abschreibungen darstellt, INT EX P t die Zinsausgaben, TAX t die Steuern und Δ NWC t die Änderung des Nettoumlaufvermögens von Periode t − 1 nach Periode t. Diese Erläuterung und die Gewinnung aller Variablen aus den Compustat Variablen findet sich ebenfalls in Tabelle 1.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

AGE in Jahren; SIZE als log(AT); IAR, CAR und MBR in Prozent; restliche Variablen in Mio. US-$. N ist die Anzahl an Beobachtungen, Mean der Mittelwert, SD die Standardabweichung, Min das Minimum, Max das Maximum der Variable.

Tabelle 2: Erste Statistik- Übersicht

Als weitere Daten interessieren uns das Alter der Unternehmen (Variable AGE) und die Größe (Variable SIZE). Eine erste statistische Analyse der Variablen4 findet sich in Tabelle 2.

Dem Regressions-Ansatz von Cleary folgend, soll folgender Zusammenhang statis- tisch überprüft werden, wobei fixe Jahres- und Firmeneffekte berücksichtigt werden:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Dabei ist IAR = CAPX / PPENT, also das Verhältnis von Investitionsaufwand zu Anlagevermögen, CAR = CF / PPENT, also das Verhältnis von Cashflow zu Anlagevermögen, und MBR = (MKVAL + ATCEQ)/ AT ist das Verhältnis von Marktwert zu Buchwert des Unternehmens, wobei ε den Residualterm darstellt.

[...]


1 Von nun an wird die Jahreszahl bei Bezügen auf diese Studie weggelassen.

2 Im Gegensatz zu früheren Studien werden nicht nur Firmen betrachtet, die über den gesamten Zeitraum existierten bzw. Daten lieferten, da gerade Firmen, die eventuell nur wenige Jahre im Sample sind, weil sie danach insolvent wurden, wichtig im Rahmen der Eingeschränktheitstheorie sind, und man daher nicht nur finanziell gesunde Firmen betrachten sollte.

3 D.h. Beobachtungen, in denen die Variablen AT, EK, LTD, STD, MKVAL, OIBDP, PPENT und CAPX alle keinen Wert aufweisen.

4 Dies sind allerdings schon die entsprechend Teil III B bereinigten Beobachtungen.

Details

Seiten
23
Jahr
2012
ISBN (eBook)
9783656733461
ISBN (Buch)
9783656733430
Dateigröße
588 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v279445
Institution / Hochschule
Universität Hamburg
Note
Schlagworte
empirical corporate finance cash-flow-sensitivitäten unternehmen

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Titel: Empirical Corporate Finance. Cash-Flow-Sensitivitäten deutscher Unternehmen