Simulationsbasierte Unternehmensbewertung. Monte-Carlo-Simulation zur Berücksichtigung von Unsicherheiten im Discounted-Cashflow-Verfahren
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Sprache:Deutsch
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Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
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Nein
Erscheinungsdatum
14.10.2024
Verlag
GRINSeitenzahl
81 (Printausgabe)
Dateigröße
2022 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783389077023
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1.3, Duale Hochschule Baden-Württemberg Mannheim, früher: Berufsakademie Mannheim, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Rahmen dieser Arbeit wird der zentralen Frage nachgegangen, ob durch ein simulationsbasiertes Discounted-Cashflow-Modell die Unsicherheit in der Unternehmensbewertung berücksichtigt werden kann und welche Schlussfolgerungen sich daraus auf den Unternehmenswert ableiten lassen. Dazu wird der US-amerikanische Pharma- und Biotechnologiekonzern Pfizer mittels eines konventionellen, deterministischen DCF-Modells bewertet. Anschließend wird das Modell um die Monte-Carlo-Simulation erweitert, um den Unternehmenswert von Pfizer probabilistisch zu bestimmen. Für die Anwendung der Monte-Carlo-Simulation werden die Werttreiber der US amerikanischen Pharmabranche, respektive von Pfizer als repräsentative Stichprobe, identifiziert und als stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen modelliert.
In Literatur und Praxis besteht ein allgemeiner Konsens darüber, dass die Zukunft und damit einhergehend auch Unternehmensbewertungen von Unsicherheit geprägt sind. Im Rahmen des vorherrschenden Unternehmensbewertungsverfahrens, dem Discounted-Cashflow-Verfahren (DCF), wird der Unternehmenswert von den zukünftigen Zahlungsüberschüssen, die ein Unternehmen erwirtschaftet, abgeleitet. Die deterministische Prognose dieser zukünftigen Zahlungsüberschüsse modelliert für unsichere Input Faktoren wie Cashflow und Perpetuität lediglich eine mögliche Entwicklung. Es resultiert ein deterministischer Unternehmenswert, obwohl das Bewusstsein besteht, dass dieser exakte Wert höchstwahrscheinlich nicht dem tatsächlichen intrinsischen Unternehmenswert entspricht. Unsicherheit postuliert, dass für die Zukunft und folglich auch für die zukünftigen Zahlungsüberschüsse mehrere mögliche Entwicklungen existieren. Das konventionelle DCF-Modell ermöglicht keine adäquate Berücksichtigung der Unsicherheit der Einflussfaktoren hinsichtlich der Output-Größe, dem Unternehmenswert. Durch eine Integration der Monte-Carlo-Simulation in das herkömmliche DCF-Modell lassen sich beliebig viele Szenarien für die Entwicklung eines Unternehmens modellieren, indem unsichere Variablen basierend auf Wahrscheinlichkeiten eine Vielzahl von Werten annehmen können. Als Ergebnis resultiert eine Unternehmensbewertung, die als stochastische Verteilung dargestellt werden kann. Auf dieser Grundlage lassen sich Schlussfolgerungen über Eintrittswahrscheinlichkeiten und Risikokennzahlen ableiten, um Unsicherheit zu modellieren.
In Literatur und Praxis besteht ein allgemeiner Konsens darüber, dass die Zukunft und damit einhergehend auch Unternehmensbewertungen von Unsicherheit geprägt sind. Im Rahmen des vorherrschenden Unternehmensbewertungsverfahrens, dem Discounted-Cashflow-Verfahren (DCF), wird der Unternehmenswert von den zukünftigen Zahlungsüberschüssen, die ein Unternehmen erwirtschaftet, abgeleitet. Die deterministische Prognose dieser zukünftigen Zahlungsüberschüsse modelliert für unsichere Input Faktoren wie Cashflow und Perpetuität lediglich eine mögliche Entwicklung. Es resultiert ein deterministischer Unternehmenswert, obwohl das Bewusstsein besteht, dass dieser exakte Wert höchstwahrscheinlich nicht dem tatsächlichen intrinsischen Unternehmenswert entspricht. Unsicherheit postuliert, dass für die Zukunft und folglich auch für die zukünftigen Zahlungsüberschüsse mehrere mögliche Entwicklungen existieren. Das konventionelle DCF-Modell ermöglicht keine adäquate Berücksichtigung der Unsicherheit der Einflussfaktoren hinsichtlich der Output-Größe, dem Unternehmenswert. Durch eine Integration der Monte-Carlo-Simulation in das herkömmliche DCF-Modell lassen sich beliebig viele Szenarien für die Entwicklung eines Unternehmens modellieren, indem unsichere Variablen basierend auf Wahrscheinlichkeiten eine Vielzahl von Werten annehmen können. Als Ergebnis resultiert eine Unternehmensbewertung, die als stochastische Verteilung dargestellt werden kann. Auf dieser Grundlage lassen sich Schlussfolgerungen über Eintrittswahrscheinlichkeiten und Risikokennzahlen ableiten, um Unsicherheit zu modellieren.
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