Für die Unternehmensbewertung spielt die Bestimmung der Eigenkapitalkosten eine entscheidende Rolle. Der Beta-Faktor stellt hierbei einen relevanten Faktor für die Wertermittlung dar. Bei der Berechnung dieses Parameters kann eine Vielzahl an Ermessensspielräumen zu Verzerrungen des wahren Wertes führen, die sich maßgeblich auf die Höhe des Unternehmenswertes auswirken können. Daher wird die Güte der empirisch bestimmten Werte in der Praxis mit Hilfe von statistischen Verfahren überprüft. Da diese Verfahren über die Verwendung oder den Ausschluss der ermittelten Beta-Faktoren entscheiden, kommt ihnen eine folgenreiche Bedeutung für die Bestimmung von Unternehmenswerten zu. In dieser Arbeit werden die bekanntesten statistischen Verfahren zur Überprüfung der Güte des Beta-Faktors vorgestellt und analysiert. Neben dem Bestimmtheitsmaß und dem T-Test wird die Liquidität als Gütekriterium näher betrachtet. In einer empirischen Fallstudie werden verschiedene Liquiditätsmaße und deren Zusammenhang mit der Ausprägung des Beta-Faktors und dem T-Test analysiert. Ziel der Analyse ist die Beurteilung der Eignung der betrachteten Verfahren als Filterkriterien für Beta-Faktoren.

Textprobe: Kapitel 4.4, Eignung statistischer Maße zur Bewertung der Güte des Beta-Faktors: Der T-Test prüft, ob der Beta-Faktor signifikant von null verschieden ist. Ist er das nicht, wird er in der Praxis verworfen und in der Regel durch einen Peer-Group-Beta-Faktor ersetzt, der einen höheren Wert besitzt (und als signifikant von null verschieden angesehen werden kann). Aus der Logik des CAPM-Modells sind Beta-Werte von null (theoretisch) möglich und Aussagen gegen ihre Verwendung werden nicht getroffen. Beispielhaft kann dies durch ein Holdingunternehmen C gezeigt werden, dass zwei Unternehmen A mit dem Betafaktor und B mit dem Betafaktor kauft. Im Ergebnis ergibt sich ein Betafaktor von des Holdingunternehmens C, d.h. die Renditeentwicklung des Unternehmens C ist unabhängig von der Marktentwicklung und unterliegt somit keinen systematischen Risiken. Wird die Eignung des CAPMs unterstellt, erscheint es nicht sachgerecht ein auf Umwegen höheren ermittelten Beta-Faktor dem empirisch festgestellten Wert vorzuziehen. Die Wahrscheinlichkeit einen überhöhten Beta-Faktor zu verwenden würde damit steigen. Eine ökonomische Begründung für die Verwendung eines anderen Wertes ist, dass ein Beta-Faktor, der nicht signifikant von null verschieden ist, als unwahrscheinlich angesehen werden kann. Diese Argumentation erscheint als Grundlage, um statistische Modelle als Filterkriterien von Beta-Faktoren verwenden zu können, unzureichend. Die Plausibilität des T-Tests geht mit der Logik des CAPM nicht konform und ist daher als eigenständiges Filterkriterium kritisch zu betrachten. Fraglich ist weiter, ob ein Beta-Faktor der den statistischen Anforderungen eines T-Tests genügt (signifikant von null verschieden ist), für ökonomische Zwecke der Unternehmensbewertung verwendet werden kann. Der ermittelte Beta-Faktor ist verwendbar, wenn er den Zusammenhang zwischen der Entwicklung der Rendite des Marktportfolios und der Entwicklung der Rendite einer Anlage i des betrachteten Unternehmens adäquat wiedergeben kann. Voraussetzung dafür ist, dass die Kurse des zu bewertenden Unternehmens dessen wahren Wert im betrachteten Zeitpunkt reflektieren. Passen sich die Kurse an neue unternehmensrelevante Informationen nur zeitverzögert an, spiegeln die auf Basis dieser Daten ermittelten Beta-Faktoren den Zusammenhang zwischen der Entwicklung der Rendite des Marktportfolios und der Entwicklung der Rendite der Anlage i des betrachteten Unternehmens nicht unverzerrt wider. Ob Beta-Faktoren durch den T-Test als statistisch verwertbar klassifiziert werden, obwohl sich die Renditen der betrachteten Anlage zeitverzögert an die ökonomischen Rahmenbedingungen anpassen, wird in Kapitel 6.4.3. im Rahmen einer empirischen Fallstudie überprüft. Als Zwischenfazit ist festzuhalten, dass der T-Test sowohl als Ausschlusskriterium als auch als Gütekriterium für den Beta-Faktor kritisch zu betrachten ist. Zur Beurteilung der Eignung der Beta-Faktoren sollten weitere Kriterien hinzugezogen werden.

• Betafaktor

• Güte

• Liquidität

• Bestimmtheitsmaß

• T-Test

Julia Seyer, M. Sc., wurde 1987 in Wesel geboren. Ihr erstes Studium absolvierte sie an der Dualen Hochschule Mannheim Baden-Württemberg und erlangte dort den Titel Bachelor of Arts. Das anschließende Studium in der Fachrichtung Wirtschaftswissenschaften mit dem Schwerpunkt Finanzen, Steuern und Wirtschaftsprüfung schloss die Autorin erfolgreich an der Bergischen Universität Wuppertal mit dem akademischen Grad Master of Science im Jahr 2013 ab. Durch ihr Dualstudium erlangte Julia Seyer bereits während ihrer Studienzeit einen engen Praxisbezug, den sie stets in ihre wissenschaftlichen Arbeiten einbezieht.