Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03507.jsonl.gz/57

Der Einsatz von Predictive Analytics zur Prognose relevanter Werttreiber in einem Engineering-Unternehmen
Um den Erfolg eines schweizerischen Engineering-Unternehmens zu messen, kann die Unternehmensbewertung zum Einsatz kommen. Die Bachelor Thesis dient als Leitfaden für eine Vorgehensweise einer Discounted Cashflow-Unternehmensbewertung und Multiplikatorbewertung mit Predictive Analytics Ansätzen.
Fathima Powser, 2022
Bachelor Thesis, Chemgineering Switzerland AG
Betreuende Dozierende: Tobias Hüttche
Keywords: Predictive Analytics, Unternehmensbewertung, Werttreiber, Umsatzprognose, Digitalisierung
Views: 23
Die DCF-Methode bestimmt den Wert des Unternehmens in der Zukunft. Sie umfasst die Prognose der Free Cashflows und deren Abzinsung mit einem Kapitalkostensatz. Durch Diskontierung der Free Cashflows resultiert dann der Unternehmenswert. Für die Cashflow-Prognose können Annahmen zur Umsatzentwicklung gemacht werden. Predictive Analytics kann dabei Abhilfe schaffen, indem Vergangenheitsdaten sowie externe Parameter unter Verwendung statistischer Modelle berücksichtigt werden, um daraus Entwicklungen vorherzusehen. Das Verfahren hat aufgrund von Trends wie Big Data an Bedeutung gewonnen.
Die DCF-Methode wurde in sechs Schritte aufgeteilt.
Zunächst wurde eine Vergangenheitsanalyse mit den Ist-Zahlen durchgeführt. In einem zweiten Schritt erfolgte die Prognose der künftigen Free Cashflows mithilfe von Predictive Analytics. Danach wurden die Kapitalkosten (WACC) bestimmt. Anschliessend erfolgte in einem vierten Schritt die Diskontierung der Free Cashflows im Detailplanungszeitraum und in einem fünften Schritt in der Restwertphase. Zuletzt wurde der Unternehmenswert berechnet. Die Multiplikatormethode diente zur Plausibilisierung des Unternehmenswertes.
Hinsichtlich der Umsatzprognose wurden für die empirische Untersuchung zwölf Werttreiber herangezogen. Bei den Methoden der Predictive Analytics-Modelle beschränkte man sich nur auf das multiple Regressionsverfahren. Entsprechend wurden die Einflussfaktoren in einem multiplen Regressionsmodell integriert. Die durchgeführte Regressionsanalyse lieferte die statistisch signifikanten Werttreiber mit denen dann der Umsatz für die nächsten Jahre geplant werden konnte. Die Erstellung der Umsatzprognosen erfolgte über eine szenarioorientierten Planung mittels einer Excel-Funktion. Ein Vorteil von Predictive Analytics ist die Effizienzsteigerung der Planungsgenauigkeit. Ein Nachteil wäre das nötige statistische Knowhow für die Durchführung einer solchen Analyse. Im Grossen und Ganzen sollte Predictive Analytics zur besseren Entscheidungsfindung eingesetzt werden. Die gesamte Durchführung der Bewertung wurde durch ein digitales Bewertungstool unterstützt.
Studiengang: Betriebsökonomie (Bachelor)
Fachbereich der Arbeit:
Vertraulichkeit: vertraulich