Konzeption eines Modells zur Wertermittlung von FinTech-Startup- und Wachstumsunternehmen

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Kritische Bewertung von Verfahren zur Wertermittlung eines Startup- und Wachstumsunternehmens

2.1 Determinanten des inneren Wertes von Startup- und Wachstumsunternehmen

2.1.1 Charakteristika von Startup- und Wachstumsunternehmen

2.1.2 Einflussfaktoren auf den Unternehmenswert eines Startup- und Wachstumsunternehmens

2.1.3 Beitrag von Umwelt- und Marktanalysen zur Ermittlung des inneren Wertes

2.2 Ausgewählte Bewertungsverfahren zur Ermittlung eines Startup- und Wachstumsunternehmenswertes

2.2.1 Vergangenheitsorientierte Bewertungsverfahren

2.2.2 Zukunftsorientierte Bewertungsverfahren

2.2.3 Hybride Bewertungsverfahren

2.3 Bewertung der Verfahren zur Wertermittlung von Startup- und Wachstumsunternehmen

2.3.1 Anforderungsprofil für Startup-Bewertungsverfahren

2.3.2 Bewertung der Verfahren anhand des Anforderungsprofils

2.3.3 Handlungsempfehlungen für ein alternatives Startup Bewertungsmodell

3 Konzeption und Anwendung des Bewertungsmodells für FinTech-Startups

3.1 Finanztechnologie Unternehmen - die neuen Finanzdienstleister

3.1.1 Charakteristika von FinTech-Unternehmen

3.1.2 Kategorisierung von FinTechs

3.1.3 Marktentwicklungen im FinTech-Umfeld

3.2 Besonderheiten einer Bewertung von Fintech-Startups

3.2.1 Verfahren zur Wertermittlung von Software als zentrales Asset

3.2.2 Ausgewählte risikoadjustierte Anpassungen einer FinTech-Startup Bewertung

3.2.3 Qualitative Faktoren eines FinTech-Startups

3.3 Konzeptionen eines neu entwickelten Modells zur mehrdimensional-balancierten Unternehmensbewertung von FinTech-Startups

3.3.1 Externe und interne Bewertung

3.3.2 Vergangenheits- und Zukunftsbewertung

3.3.3 Qualitative und quantitative Bewertung

4 Kritische Bewertung des mehrdimensional-balancierten Bewertungsmodells für FinTech-Startups

4.1 Anwendung des Bewertungsmodells und Auswertung der Ergebnisse

4.1.1 Beschreibung des Untersuchungsobjektes

4.1.2 Anwendung des Bewertungsmodells

4.1.3 Auswertung und Plausibilisierung der Ergebnisse des Bewertungsmodells

4.2 Beurteilung des Bewertungsmodells

4.2.1 Aus Sicht von Investoren

4.2.2 Aus Sicht von Gründern

4.2.3 Aus Sicht von unabhängigen Analysten

4.3 Optimierung des Bewertungsmodells

4.3.1 Implikationen der Vorgehensweise

4.3.2 Limitationen der Vorgehensweise

4.3.3 Möglichkeiten der Weiterentwicklung

5 Fazit

Zielsetzung & Themen

Das Hauptziel dieser Masterthesis ist die Konzeption eines optimierten, mehrdimensional-balancierten Bewertungsmodells, das speziell auf die Charakteristika von FinTech-Startups und Wachstumsunternehmen zugeschnitten ist. Die zentrale Forschungsfrage adressiert die Herausforderung, wie traditionelle Bewertungsmethoden durch qualitative und quantitative Faktoren so erweitert werden können, dass eine ganzheitliche und plausible Unternehmensbewertung möglich wird.

• Kritische Analyse traditioneller Bewertungsverfahren (DCF, Substanzwert, Venture-Capital-Methode) im Kontext von Startups.
• Untersuchung der spezifischen Erfolgsfaktoren von FinTechs und deren Integration in ein Bewertungsmodell.
• Entwicklung eines hybriden Modells, das Vergangenheit und Zukunft sowie interne und externe Sichtweisen kombiniert.
• Anwendung und Plausibilisierung des Modells anhand eines fiktiven FinTech-Szenarios (Robo-Advisory).

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der FinTech-Startups ein, beleuchtet die Marktdynamik und stellt die Problemstellung bei der Bewertung junger Unternehmen dar.

2 Kritische Bewertung von Verfahren zur Wertermittlung eines Startup- und Wachstumsunternehmens: Es werden die theoretischen Grundlagen von Startup-Charakteristika erläutert und bestehende Bewertungsverfahren hinsichtlich ihrer Eignung für junge Unternehmen kritisch analysiert.

3 Konzeption und Anwendung des Bewertungsmodells für FinTech-Startups: Dieses Kapitel definiert FinTechs, analysiert deren Besonderheiten als IT-gestützte Unternehmen und leitet daraus ein neues, mehrdimensional-balanciertes Bewertungsmodell ab.

4 Kritische Bewertung des mehrdimensional-balancierten Bewertungsmodells für FinTech-Startups: Das Modell wird an einem fiktiven Beispiel (Wealthary) angewandt, ausgewertet und aus den Perspektiven verschiedener Stakeholder kritisch gewürdigt.

5 Fazit: Das Fazit fasst die Erkenntnisse zusammen und unterstreicht die Notwendigkeit einer ganzheitlichen Betrachtungsweise bei der Bewertung von FinTech-Startups.

Schlüsselwörter

Unternehmensbewertung, FinTech-Startups, Wachstumsunternehmen, DCF-Verfahren, Multiplikatorverfahren, Venture-Capital-Methode, IT-Assets, Softwarebewertung, Erfolgsfaktoren, ROI, Robo-Advisory, Werttreiber, Risikomanagement, Unternehmensphasen, Kapitalstruktur.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit untersucht die Herausforderungen bei der Bewertung von FinTech-Startups und entwickelt ein ganzheitliches, mehrdimensionales Bewertungsmodell.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Themen umfassen Unternehmensbewertungstheorie, die spezifischen Charakteristika von FinTech-Geschäftsmodellen, IT-Asset-Bewertung und die Berücksichtigung qualitativer Erfolgsfaktoren.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Das Ziel ist die Konzeption eines optimierten Modells, das die Individualität von FinTech-Startups abbildet und eine ganzheitliche Sicht auf den Unternehmenswert ermöglicht.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Es wird eine kritische Literaturanalyse bestehender Verfahren durchgeführt, ergänzt durch die Modellentwicklung und eine beispielhafte Anwendung (Case Study) an einem fiktiven Unternehmen.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil analysiert traditionelle Bewertungsverfahren, bewertet diese anhand von Anforderungen für Startups, definiert FinTech-Geschäftsmodelle und führt die Konzeption sowie die Anwendung des neuen Bewertungsmodells aus.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Die Arbeit ist durch Begriffe wie Unternehmensbewertung, FinTech-Startups, IT-Asset-Bewertung, Erfolgsfaktoren und DCF-Verfahren charakterisiert.

Wie geht das Modell mit der mangelnden Datenhistorie bei Startups um?

Das Modell nutzt neben quantitativen Daten zur Vergangenheit explizit qualitative Erfolgsfaktoren und zukunftsorientierte Szenario-Analysen, um die geringe Datenbasis auszugleichen und eine fundiertere Bewertungsgrundlage zu schaffen.

Warum ist die Bewertung von Software bei FinTechs so wichtig?

Da Software das zentrale, wertschöpfende Asset dieser Unternehmen darstellt, sind Methoden zur Bewertung dieser IT-Assets (z.B. Function Point Analysis) für eine realistische Unternehmensbewertung essenziell.