Bewertung innovativer Wachstumsunternehmen unter Einsatz qualitativer und quantitativer Bewertungstechniken der Venture Capital-Branche

Diplomarbeit von Thaddäus Nagy

Einleitung:

Innovative Wachstumsunternehmen nehmen eine Schlüsselfunktion in der strukturellen Veränderung und Stärkung der Innovationsfähigkeit einer Volkswirtschaft ein. Durch ihre Flexibilität gegenüber sich ändernden Markt- und Umweltbedingungen begründen sie neue Branchenzweige und zwingen etablierte Unternehmen zu Anpassungen an diese sich ändernden Rahmenbedingungen. Mit der Förderung innovativer Wachstumsunternehmen verbinden viele Regierungen die Hoffnung auf ein steigendes gesamtwirtschaftliches Wachstum ihrer Volkswirtschaften. Auch etablierte Industrieunternehmen erkennen vermehrt das Innovationspotential der jungen Wachstumsunternehmen und tätigen Beteiligungsinvestitionen, um sich Zugang zur Entwicklung neuer Produkte und Technologien zu verschaffen.

Das Problem der zumeist geringen Ressourcenausstattung innovativer Wachstumsunternehmen hat sich mit Etablierung des Venture Capitals (VC) als Finanzierungsinstrument verringert. Der Zugang zu traditionellen Finanzierungsinstrumenten wie dem Darlehen ist für Unternehmen mit hohem Wachstumspotential und zugleich hohem Geschäftsrisiko jedoch weiterhin unzureichend. Venture Capital-Gesellschaften (VCG) schließen diese Finanzierungslücke und stellen den innovativen Wachstumsunternehmen neben Kapital oft auch umfassende Managementunterstützung zur Verfügung.

Die Bewertung der innovativen Wachstumsunternehmen spielt bei diesen Formen der Beteiligungsfinanzierung eine entscheidende Rolle. Während für die Wertermittlung von etablierten Unternehmen auf Grundlage von zur Verfügung stehendem, vergangenheitsbezogenem Datenmaterial verhältnismäßig sichere Bewertungstechniken existieren, wird die Frage nach den richtigen Bewertungsinstrumenten für innovative Wachstumsunternehmen in der Literatur immer noch unzureichend beantwortet. In der VC-Praxis existieren zwar auf Erfahrungswerten beruhende Bewertungstechniken, doch sind diese häufig von nur geringer Systematik und theoretischer Fundierung. Etablierte Industrieunternehmen, die VC-Investitionen als Innovationsinstrument nutzen und mit ihren Investitionen langfristig orientiert sind, haben bei der Entwicklung adäquater Bewertungstechniken besondere Herausforderungen zu bewältigen. Zum einen müssen sie sich an den in ihren Organisationen akzeptierten, meist eher traditionellen und konservativen Bewertungsmodellen orientieren, zum anderen können sie spezielle Bewertungstechniken von klassischen, nur auf die Maximierung ihrer Rendite bedachten, VCG aufgrund der unterschiedlichen Motive hinter Investitionen nicht einfach übernehmen.

Die vorliegende Arbeit verfolgt im Wesentlichen vier Zielsetzungen:

Es soll zum einen die theoretische Fundierung von VC-spezifischen Bewertungstechniken und Modellen zur Erfassung des Risikos einer Beteiligungsinvestition gelegt werden. Dafür werden nicht nur allgemeine Merkmale und Vorgehensweisen für verschiedene Unternehmensbewertungsmethoden zusammengefasst, sondern auch die Verbindung zu den einzelnen Entwicklungsphasen innovativer Wachstumsunternehmen wird hergestellt.

Des Weiteren wird in der vorliegenden Arbeit die Erstellung eines umfangreichen, auf qualitativen Faktoren beruhenden Beurteilungswerkzeuges von innovativen Wachstumsunternehmen angestrebt. Auf Basis der Untersuchung von Erfolgsfaktoren innovativer Wachstumsunternehmen soll die Vergleichbarkeit verschiedener Unternehmen auf Grundlage qualitativ orientierter Kriterien ermöglicht werden.

Die qualitativen und quantitativen Bewertungstechniken sollen in abgewandelten Form eines in der VC-Branche verwendeten Bewertungsmodells zusammengeführt werden und über diesen Weg das Vorhandensein oder Nicht-Vorhandensein von Erfolgsfaktoren in einer Unternehmung wertmäßig ausgedrückt werden.

Zuletzt soll dieses Bewertungsmodell aus Sicht industrieller VC-Akteure kritisch beleuchtet, und Schwachstellen, Limitationen aber auch alternative Einsatzmöglichkeiten des Modells zusammengefasst werden.

Gang der Untersuchung:

Die Arbeit gliedert sich in sieben Kapitel und entwickelt schrittweise ein Modell zur Bewertung innovativer Wachstumsunternehmen.

Dieser Einleitungsteil liefert eine Übersicht über Problemstellung, Zielsetzung, Herangehensweise und Inhalte der Arbeit.

Im zweiten Kapitel werden die Besonderheiten innovativer Wachstumsunternehmen behandelt. Neben der Zusammenführung allgemeiner Merkmale werden ein Entwicklungsphasenmodell aufgestellt und phasenspezifische Merkmale von innovativen Wachstumsunternehmen definiert.

Das dritte Kapitel verschafft dem Leser einen Überblick über die VC-Branche und beschäftigt sich neben Definitionen und Begriffsabgrenzungen auch mit dem typischen Prozess von VC-Finanzierungen und verschiedenen Typen von VC-Investoren. Ein besonderes Augenmerk wird auf den Bereich des Corporate Venture Capital (CVC)und die Zielsetzungen von in diesem Bereich tätigen Industrieunternehmen gelegt.

Im vierten Kapitel wird mit der Untersuchung der Erfolgsfaktorenforschung VC-finanzierter Unternehmen und der Aufstellung eines auf qualitativen Faktoren beruhenden Rating-Modells der Grundstein für den in der Arbeit entwickelte Bewertungsansatz für innovative Wachstumsunternehmen gelegt.

Der erste Teil des fünften Kapitels beschäftigt sich mit quantitativen Bewertungstechniken und stellt die wichtigsten in der VC-Branche verwendeten Unternehmensbewertungsmethoden vor. Der Schwerpunkt liegt hier auf der Beschreibung der allgemeinen Merkmale und Vorgehensweisen der Methoden. Eine Diskussion ihrer Tauglichkeit für die Bewertung innovativer Wachstumsunternehmen und eine Gegenüberstellung der Methoden wird primär nicht angestrebt. Im zweiten Teil des Kapitels wird das Risiko von VC-Investoren beleuchtet und ein Modell zur Erfassung des Gesamtrisikos von innovativen Wachstumsunternehmen untersucht.

Die Zusammenführung qualitativer und quantitativer Bewertungstechniken zu einem ganzheitlichen Ansatz findet im sechsten Kapitel statt. Auch wird hier dieser Ansatz vor dem Hintergrund der besonderen Prämissen des CVC diskutiert.

Im siebten und letzten Kapitel werden die Ergebnisse und die Erreichung der Zielsetzung der Arbeit diskutiert. Außerdem eröffnet das abschließende Fazit neue Perspektiven für weitere Forschungsarbeiten auf diesem Feld.

Inhaltsverzeichnis:

Textprobe:

Kapitel 5.2.4, Szenarioanalyse mit Hilfe von Werttreibern:

Insbesondere bei jungen Unternehmen sind Unternehmensbewertungen von einer hohen Unsicherheit geprägt. Werttreibende Faktoren wie Umsatz, Kosten oder zukünftige Investitionen müssen für einen Zeitraum von bis zu zehn Jahren geplant werden. Der Einfluss politischer, gesellschaftlicher, wirtschaftlicher und technischer Entwicklungen und ein möglicher Markteintritt oder auch -austritt von Konkurrenzunternehmen werden häufig vernachlässigt.

Eine Lösung für dieses Problem können verschiedene Szenarien sein, in denen grundlegende Annahmen und daraufbasierende Ausprägungen der wertbestimmenden Faktoren der Unternehmensbewertung definiert werden. In der Praxis werden typischerweise mindestens drei Szenarien betrachtet, ein Base Case der die wahrscheinlichste Entwicklung abbildet, ein Best Case der ein sehr optimistisches Szenario darstellt und ein Worst Case mit pessimistischer Einschätzung der zukünftigen Entwicklung des Geschäftes. Diesen einzelnen Szenarien werden Eintrittswahrscheinlichkeiten zugeordnet, die je nach bewertetem Unternehmen sehr verschieden sein können. So können sich Unternehmen verschiedener Branchen hinsichtlich der Konjunkturabhängigkeit oder der Wettbewerbsintensität deutlich unterscheiden.

Die Qualität einer Szenarioanalyse wird besonders von den vorhandenen Informationen und der fachlichen Kompetenz und Vorstellungskraft der an der Bewertung beteiligten Personen beeinflusst. Es gilt die Eintrittswahrscheinlichkeit von Einflussfaktoren und ihre Wechselbeziehungen möglichst gut abzuschätzen. Erfahrungsgemäß sollten an einer Szenarioanalyse Experten aus verschiedenen Funktionen des Unternehmens beteiligt sein, um möglichst objektive und vielschichtige Ergebnisse zu erhalten.

Sensitivitätsanalysen und Monte Carlo-Simulationen:

Sowohl Sensitivitätsanalysen als auch die Monte Carlo-Simulationen (MC) stellen Ergänzungen der DCF-Bewertung dar und sollen den Mängeln der DCF-Bewertung begegnen. Einer dieser Mängel ist die fehlende Berücksichtigung von Flexibilität in der klassischen DCF-Rechnung. Es wird von einem vorgegebenen Pfad an aufeinanderfolgenden Investitionsprojekten ausgegangen, Entwicklungen, die in Zukunft einen Einfluss auf den Wert dieser Projekte nehmen könnten, werden ausgeklammert. Diese starre Sichtweise vernachlässigt die Tatsache, dass das Managementteam eines Unternehmens durchaus auf sich ändernde Einflussfaktoren reagieren kann indem es z.B. ein voraussichtlich nicht erfolgsversprechendes Investitionsprojekt abbricht. Unsicherheiten, die sich im Laufe der Entwicklung des Unternehmens ändern können, werden in klassischen DCF-Modellen nur unzureichend berücksichtigt.

Mithilfe der Sensitivitätsanalyse kann die Sensitivität eines statischen Bewertungsergebnisses hinsichtlich der Veränderung bestimmter Variablen überprüft werden. Typischerweise werden cashflowrelevante Parameter variiert um festzustellen, welche Faktoren bei einer realistischen Abweichung von den Plandaten den Unternehmenswert besonders stark verändern. Dies ermöglicht die Visualisierung des Einflusses von Unsicherheit, die bei der Anwendung der klassischen DCF-Methode verborgen bleiben. Das Ergebnis dieser Sensitivitätsanalyse wird üblicherweise in einem sogenannten Tornado-Chart dargestellt. Bei der Anwendung dieser Analyse kann man zwei verschiedene Fragestellungen verfolgen. Zum einen ermöglicht sie die Untersuchung der Unternehmenswertänderung bei vorgegebener Variation eines Inputfaktors. Daneben ist jedoch auch ermittelbar, welchen kritischen Wert ein Inputfaktor annehmen darf, um einen Mindestunternehmenswert zu erreichen.

Da die Inputvariablen bei der Sensitivitätsanalyse immer ceteris paribus, d.h. unabhängig voneinander betrachtet werden, bleiben Interdependenzen zwischen den Inputdaten außen vor. Zudem erfolgt auch bei Anwendung der Sensitivitätsanalyse keine Berücksichtung der zukünftigen Handlungsflexibilität im bewerteten Unternehmen.

Die MC-Simulation betrachtet Inputvariablen einer Unternehmensbewertung, anders als die Sensitivitätsanalyse, nicht ceteris paribus, sondern berücksichtigt alle denkbaren Geschäftsverläufe auf Grundlage von möglichen Spannweiten der Inputvariablen. Die Methode setzt auf die näherungsweise Berechnung von wahrscheinlichkeitsgewichteten Unternehmenswerten, die sich aus Tausenden von Kombination der Inputvariablen ergeben. Neben der Information über die wahrscheinlichste Ausprägung des Unternehmenswertes, liegt der eigentliche Vorteil der MC-Simulation in der Aussage über die Streubreite des Mittelwertes, der Unschärfe der Bewertung. Die MC-Simulation ergänzt demnach die traditionelle DCF-Methode um eine Möglichkeit, zukünftige Chancen und Risiken effizient in der Bewertung berücksichtigen zu können