Strukturgleichungsmodell für Dateninterpretationen börsennotierter Private Equity-Gesellschaften

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Einführung in die Thematik

1.2 Relevanz des Themas und Motivation

2 Problemstellung

2.1 Komplexität der Datenbeschaffung und -aufbereitung

2.2 Zielsetzung der Arbeit

2.3 Aufbau der Arbeit

3 Theoretische Grundlagen von Private Equity-Investments

3.1 Venture Capital

3.2 Leveraged Buyouts

3.3 Angel Investment

4 Forschungsdesign

4.1 Research Onion als methodisches Tool

4.2 Forschungsmethodik

5 Aktueller Forschungsstand der Erfolgsfaktoren

5.1 Keine Erkenntnisse anhand Portfoliounternehmen

5.2 Erfolgsfaktoren der Zielunternehmen

5.2.1 Finanzprofil

5.2.2 Management

5.3 Erfolgsfaktoren der Private Equity-Gesellschaften

5.3.1 Gängige Finanzkennzahlen

5.3.2 Fondsgröße

5.3.3 Erfahrung der General Partner

5.3.4 Unternehmensspezialisierung

5.3.5 Timing

6 Konstruktion eines Strukturgleichungsmodells zur Datenauswertung von Erfolgsfaktoren deutscher börsennotierter Private Equity-Gesellschaften

6.1 Erhebung der Geschäftsdaten aus Bilanzen und Gewinn- und Verlustrechnungen

6.2 Datenaufbereitung

6.2.1 Einführung von Standardpositionen und Reste-Standardpositionen

6.2.2 Clustering der Bilanz- und Gewinn- und Verlustrechnungspositionen

6.2.3 Einführung von Parent-Child-Hierarchien mit Account Keys

6.3 Erstellung eines Strukturgleichungsmodells

6.3.1 Erstellung des Metamodells für Bilanzen

6.3.2 Erstellung des Metamodells für Gewinn- und Verlustrechnungen

6.3.3 Durchführung des Strukturgleichungsmodells

7 Fazit und Ausblick

Zielsetzung & Forschungsschwerpunkte

Ziel der Masterarbeit ist die Konstruktion eines Metamodells für die Strukturierung der Geschäftsdaten von Portfoliounternehmen deutscher börsennotierter Private Equity-Gesellschaften, um durch die Homogenisierung heterogener Daten eine Grundlage für die Analyse von Erfolgsfaktoren zu schaffen.

• Konstruktion eines Metamodells zur Datenaufbereitung
• Methoden der Datenerhebung aus Bilanz- und GuV-Daten
• Entwicklung von Clustering-Verfahren für heterogene Geschäftsberichte
• Einsatz von Strukturgleichungsmodellen in der Finanzanalyse
• Analyse des aktuellen Forschungsstands zu Erfolgsfaktoren im Private Equity-Sektor

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Private Equity-Gesellschaften ein, erläutert die Relevanz des Themas und begründet die Motivation für die wissenschaftliche Auseinandersetzung.

2 Problemstellung: Hier wird die Komplexität der Datenbeschaffung bei Portfoliounternehmen analysiert, die Zielsetzung der Arbeit definiert und der methodische Aufbau der Studie vorgestellt.

3 Theoretische Grundlagen von Private Equity-Investments: Das Kapitel liefert die theoretische Basis durch die Erläuterung der Konzepte von Venture Capital, Leveraged Buyouts und Angel Investment.

4 Forschungsdesign: Es wird das methodische Vorgehen unter Anwendung der „Research Onion“ erläutert, das als Grundlagenstruktur für die empirische Untersuchung dient.

5 Aktueller Forschungsstand der Erfolgsfaktoren: Dieser Abschnitt fasst den wissenschaftlichen Kenntnisstand zu Erfolgsfaktoren zusammen, unterteilt in die Perspektiven der Zielunternehmen und der PE-Gesellschaften.

6 Konstruktion eines Strukturgleichungsmodells zur Datenauswertung von Erfolgsfaktoren deutscher börsennotierter Private Equity-Gesellschaften: Der praktische Kern der Arbeit, in dem die Datenerhebung, die Aufbereitung mittels Clustering und die Entwicklung des Strukturgleichungsmodells beschrieben werden.

7 Fazit und Ausblick: Das Kapitel resümiert die Ergebnisse der Arbeit und gibt einen Ausblick auf künftigen Forschungsbedarf bei der Identifikation von Erfolgsfaktoren.

Schlüsselwörter

Private Equity, Strukturgleichungsmodell, Portfoliounternehmen, Datenaufbereitung, Clustering, Finanzkennzahlen, Metamodell, Venture Capital, Leveraged Buyout, Datenhomogenisierung, Forschungsdesign, Erfolgsfaktoren, Geschäftsberichte, Business Management, Unternehmensführung

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Masterarbeit grundlegend?

Die Arbeit beschäftigt sich mit der Konstruktion eines Strukturgleichungsmodells, um Erfolgsfaktoren von Portfoliounternehmen deutscher börsennotierter Private Equity-Gesellschaften auf Basis ihrer Geschäftsdaten messbar und vergleichbar zu machen.

Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?

Die zentralen Felder umfassen die theoretischen Private Equity-Grundlagen, das Forschungsdesign, den aktuellen wissenschaftlichen Forschungsstand zu Erfolgsfaktoren und die technologische Umsetzung der Datenmodellierung.

Was ist das primäre Ziel der Arbeit?

Das primäre Ziel ist die Entwicklung eines Metamodells, das es ermöglicht, heterogene Geschäftsdaten aus verschiedenen Quellen zu homogenisieren, um darauf aufbauend eine fundierte Analyse von Erfolgsfaktoren durchzuführen.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Es wird ein gemischter Methodenansatz verfolgt, der sowohl qualitative theoretische Grundlagenforschung als auch quantitative empirische Analysen und die Entwicklung technischer Lösungsmodelle kombiniert.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil konzentriert sich auf die detaillierte Erhebung, Aufbereitung und Strukturierung der Bilanz- und GuV-Daten von 621 Portfoliounternehmen über einen Zeitraum von 16 Jahren.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren das Werk?

Zu den Schlüsselwörtern zählen Private Equity, Strukturgleichungsmodell, Datenhomogenisierung, Clustering, Finanzkennzahlen sowie Performance-Analyse.

Wie gehen Sie mit unterschiedlich benannten Positionen in Bilanzen um?

Die Arbeit führt Standardpositionen und sogenannte "Reste-Standardpositionen" ein, um unterschiedliche Bezeichnungen in den Berichten zu vereinheitlichen und eine Vergleichbarkeit sicherzustellen.

Welche Rolle spielen Technologien wie PowerQuery und PowerPivot?

Diese Werkzeuge dienen als technologische Hilfsmittel, um die enorme Datenmenge der Geschäftsberichte automatisiert zu extrahieren, in Excel aufzubereiten und modellierbar zu machen.

Was ist der Zweck der "Parent-Child-Hierarchien"?

Sie ermöglichen eine flexible Einordnung der Granularitätstiefe von Daten und verknüpfen einzelne Positionsebenen mit den jeweils übergeordneten Kategorien, was eine präzisere Analyse erlaubt.