Strukturgleichungsmodell für Dateninterpretationen börsennotierter Private Equity-Gesellschaften

Inhaltsverzeichnis (Table of Contents)

• Einleitung
• Einführung in die Thematik
• Relevanz des Themas und Motivation
• Problemstellung
• Komplexität der Datenbeschaffung und -aufbereitung
• Zielsetzung der Arbeit
• Aufbau der Arbeit
• Theoretische Grundlagen von Private Equity-Investments
• Venture Capital
• Leveraged Buyouts
• Angel Investment
• Forschungsdesign
• Research Onion als methodisches Tool
• Forschungsmethodik
• Aktueller Forschungsstand der Erfolgsfaktoren
• Keine Erkenntnisse anhand Portfoliounternehmen
• Erfolgsfaktoren der Zielunternehmen
• Finanzprofil
• Management
• Erfolgsfaktoren der Private Equity-Gesellschaften
• Gängige Finanzkennzahlen
• Fondsgröße
• Erfahrung der General Partner
• Unternehmensspezialisierung
• Timing
• Konstruktion eines Strukturgleichungsmodells zur Datenauswertung von Erfolgsfaktoren deutscher börsennotierter Private Equity-Gesellschaften
• Erhebung der Geschäftsdaten aus Bilanzen und Gewinn- und Verlustrechnungen
• Datenaufbereitung
• Einführung von Standardpositionen und Reste-Standardpositionen
• Clustering der Bilanz- und Gewinn- und Verlustrechnungspositionen
• Einführung von Parent-Child-Hierarchien mit Account Keys
• Erstellung eines Strukturgleichungsmodells
• Erstellung des Metamodells für Bilanzen
• Erstellung des Metamodells für Gewinn- und Verlustrechnungen
• Durchführung des Strukturgleichungsmodells
• Fazit und Ausblick

Zielsetzung und Themenschwerpunkte (Objectives and Key Themes)

Diese Masterarbeit befasst sich mit der Konstruktion eines Strukturgleichungsmodells zur Analyse der Erfolgsfaktoren deutscher börsennotierter Private Equity-Gesellschaften (PEGs) anhand der Geschäftszahlen ihrer Portfoliounternehmen. Das Ziel der Arbeit ist es, eine Grundlage für zukünftige Forschungsarbeiten zu schaffen, die eine umfassende Analyse und Vergleichbarkeit der Erfolgsfaktoren von PEGs ermöglichen.

• Die Herausforderungen bei der Datenbeschaffung und -aufbereitung von heterogenen Geschäftsdaten aus Portfoliounternehmen
• Die Entwicklung eines Metamodells zur Standardisierung und Homogenisierung von Geschäftszahlen
• Die Analyse des aktuellen Forschungsstandes zu Erfolgsfaktoren von PEGs und ihren Zielunternehmen
• Die Anwendung von faktoranalytischen Verfahren zur Identifizierung relevanter Kennzahlen für die Bewertung der Performance von PEGs
• Die Implementierung eines Strukturgleichungsmodells zur Analyse der Beziehungen zwischen den identifizierten Erfolgsfaktoren und der Performance von PEGs.

Zusammenfassung der Kapitel (Chapter Summaries)

Die Einleitung führt in die Thematik von Private Equity (PE) ein und erläutert die Relevanz des Themas. Kapitel 2 beleuchtet die Herausforderungen bei der Datenbeschaffung und -aufbereitung von Geschäftszahlen aus Portfoliounternehmen. Kapitel 3 behandelt die theoretischen Grundlagen von PE-Investments, einschließlich Venture Capital (VC), Leveraged Buyouts (LBOs) und Angel Investment (AI).

Kapitel 4 beschreibt das Forschungsdesign, das auf der "Research Onion" basiert. Das Forschungsdesign umfasst die Wahl der Forschungsphilosophie, des Ansatzes, der Strategie und der Methodik. Kapitel 5 präsentiert den aktuellen Forschungsstand zu Erfolgsfaktoren von PEGs und ihren Zielunternehmen.

Kapitel 6 konzentriert sich auf die Konstruktion des Strukturgleichungsmodells zur Datenauswertung von Erfolgsfaktoren deutscher börsennotierter PEGs. Der Schwerpunkt liegt auf der Erhebung der Geschäftsdaten aus Bilanzen und Gewinn- und Verlustrechnungen, der Datenaufbereitung, der Einführung von Standardpositionen und Reste-Standardpositionen sowie der Erstellung des Metamodells für Bilanzen und Gewinn- und Verlustrechnungen.

Schlüsselwörter (Keywords)

Private Equity, Private Equity-Gesellschaften, Erfolgsfaktoren, Strukturgleichungsmodell, Dateninterpretation, Portfoliounternehmen, Geschäftszahlen, Bilanz, Gewinn- und Verlustrechnung, Datenaufbereitung, Standardpositionen, Reste-Standardpositionen, Parent-Child-Hierarchien, Account Keys, PowerPivot, Key Performance Indicators (KPI).