Diplomarbeit, 2001
76 Seiten, Note: 1,3
1. EINFÜHRUNG
2. GRUNDLAGEN
2.1 Grundlagen zu Ratings
2.1.1 Bedeutung und Historie des Begriffs
2.1.2 Funktionen und Ziele von Ratings
2.1.3 Einsatzbereiche von Ratings
2.1.4 Definition des Begriffs „Rating“
2.2 Die Determinanten des Ratings: Das Rating-System
2.2.1 Qualitative Rating-Systeme
2.2.2 Quantitative Rating-Systeme
2.2.3 Die Ratingkriterien
2.3 Motive der Akquisitionstätigkeit
2.3.1 Die „Economies of ...“-Hypothesen
2.3.2 Die Marktmachthypothese
2.3.3 Die Steuerhypothese
2.3.4 Die „ineffizientes Management“-Hypothese
2.3.5 Die Diversifikationshypothese
3. MATHEMATISCH-STATISTISCHE MODELLE
3.1 Diskriminanzanalyse
3.2 Probit- und Logit-Modell für geordnete Kategorien
3.2.1 Grundlagen des Probit- und Logit-Modells
3.2.2 Die Maximum-Likelihood-Schätzer
3.2.3 Interpretation der geschätzten Koeffizienten: marginale Effekte
4. SCHÄTZUNG
4.1 Vorstellung des Modells und der Merkmalsvariablen
4.2 Schätzergebnisse und Interpretationen
5. FALLSTUDIE: INTERNE RATINGS ALS ENTSCHEIDUNGSUNTERSTÜTZUNG BEI AKQUISITIONEN
5.1 Darstellung der Ausgangssituation
5.2 Berechnung der Unternehmenswerte für Alt- und Neueigner
5.3 Berechnung des Informationswertes aus dem internen Rating
5.4 Internes Rating für das vorliegende Unternehmen
6. FAZIT
Die Arbeit untersucht, ob und wie interne Rating-Systeme als effektive Entscheidungshilfe bei Unternehmensübernahmen (Akquisitionen) fungieren können. Das primäre Ziel ist es, ein mathematisch-statistisches Modell zu entwickeln und anzuwenden, welches bei Unsicherheit über den Wert eines Zielunternehmens eine fundierte Entscheidungsgrundlage bietet, um das Risiko einer Fehlentscheidung zu reduzieren und den Nutzen für die Neueigner zu maximieren.
3.2 Probit- und Logit-Modell für geordnete Kategorien
Wie bereits mehrfach angedeutet soll mit Hilfe der beiden mikroökonometrischen Modelle versucht werden, Ratings von Agenturen durch Merkmalsvariablen zu erklären. Die Diskriminanzanalyse ist im Gegensatz zu diesen Varianten nicht in der Lage, den ordinalen Charakter von Ratings zu berücksichtigen, so dass verfügbare Information nicht berücksichtigt wird, was sich in einem Effizienzverlust bei der Schätzung äußert. Außerdem gibt es keine passende Tests auf Signifikanz einzelner Koeffizienten. Werden die beiden Modelle zur Analyse ordinal skalierter Variablen herangezogen, so spricht man vom geordneten Probit- bzw. Logit-Modell.
Mit Ratings versuchen die Agenturen ihre Beurteilung einer bestimmten Anleihe oder eines Unternehmens in Form einer Größe auszudrücken. Das Risiko von Bonds besteht unter anderem darin, dass ein Unternehmen seine Verbindlichkeiten gar nicht oder nicht fristgerecht bedient. Die Höhe dieses Risikos, das im Folgenden mit Ausfallrisiko bezeichnet wird, ist entscheidend von der Beurteilung der Bonität des Schuldners abhängig. Aus diesem Grund bietet sich für die Vorgehensweise zur Analyse von Ratings zwei Möglichkeiten. Entweder versucht man durch das Rating eine Aussage über die Bonität oder über das Ausfallrisiko zu treffen. Da mit steigender Kreditwürdigkeit das Risiko sinkt, sind die beiden Sichtweisen für ein Unternehmensrating gleich.
1. EINFÜHRUNG: Einleitung in die Bedeutung von Ratings an den Finanzmärkten und Darstellung der Forschungsfrage, ob Ratings als Entscheidungshilfe bei Unternehmensübernahmen genutzt werden können.
2. GRUNDLAGEN: Theoretische Fundierung zu Rating-Begriffen, Rating-Systemen (qualitativ/quantitativ) und Analyse möglicher Motive für Akquisitionen wie Synergieeffekte.
3. MATHEMATISCH-STATISTISCHE MODELLE: Methodische Herleitung zur objektiven Analyse von Ratings mittels Diskriminanzanalyse sowie Probit- und Logit-Modellen für ordinale Daten.
4. SCHÄTZUNG: Empirische Anwendung der Modelle auf Basis eines Datensatzes zu Unternehmensanleihen, um Einflussfaktoren auf das Rating zu identifizieren und die Modellgüte zu testen.
5. FALLSTUDIE: INTERNE RATINGS ALS ENTSCHEIDUNGSUNTERSTÜTZUNG BEI AKQUISITIONEN: Anwendung der Erkenntnisse in einem simulierten Übernahmeszenario, um den Informationswert interner Ratings für die Entscheidungsfindung zu quantifizieren.
6. FAZIT: Kritische Zusammenfassung der Ergebnisse und Diskussion der praktischen Anwendbarkeit interner Rating-Verfahren bei komplexen Unternehmensübernahmen.
Rating, Unternehmensübernahme, Akquisition, Probit-Modell, Logit-Modell, Diskriminanzanalyse, Investment Grade, Unternehmensbewertung, Bonität, Ausfallrisiko, Shareholder Value, Informationswert, Maximum-Likelihood-Schätzer, Risikoanpassung
Die Arbeit untersucht den Einsatz von internen Rating-Verfahren als Instrument zur Unterstützung bei unternehmerischen Akquisitionsentscheidungen.
Die Schwerpunkte liegen auf der mikroökonometrischen Modellierung von Bonitätseinstufungen, der Analyse von Akquisitionsmotiven und der Quantifizierung des Wertes zusätzlicher Informationen durch eigene Rating-Systeme.
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie ein Unternehmen durch eigene statistische Auswertungen die Unsicherheit bei einem Firmenkauf reduzieren und so eine fundiertere Kaufentscheidung treffen kann.
Es kommen fortgeschrittene statistische Methoden zur Anwendung, insbesondere die Diskriminanzanalyse sowie das geordnete Probit- und Logit-Modell, geschätzt durch das Maximum-Likelihood-Verfahren.
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Herleitung der ökonometrischen Modelle, deren empirische Schätzung anhand von Anleihedaten und die anschließende Fallstudie zur Entscheidungsunterstützung bei Akquisitionen.
Zentrale Begriffe sind Rating-Systeme, Akquisition, Ausfallrisiko, Informationswert und die statistische Modellierung ordinaler Abhängigkeiten.
Der Wert wird über den sogenannten Informationswert (WI) berechnet, indem der erwartete Nutzen der Akquisitionsentscheidung mit internem Rating mit dem Nutzen ohne Information verglichen wird.
Diese Trennung ist wesentlich, da sie den Zugang zu institutionellen Investoren und damit verbundenen Cashflows maßgeblich beeinflusst, was die Attraktivität einer Akquisition entscheidend verändern kann.
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