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Pseudoakademische Methoden: Multiples

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WiWi Gast

Pseudoakademische Methoden: Multiples

Hey,

Mich interessiert warum, auch in diesem Forum, keine Diskussion über die Sinnhaftigkeit von Multiple-Verfahren geführt wird, weshalb ich die Diskussion jetzt mal anstoßen möchte.

Multiples bieten eine relativ gute Approximation des zu ermittelnden Firmenwerts, wenn sich die verwendete Kennzahl zwischen Peer und zu analysierendem Unternehmen nicht allzu stark unterscheiden. Wenn der Abstand allerdings steigt wird die Schätzung immer schlechter. Der Grund ist die Annahme eines Schnittpunkts im Ursprung. Wäre es nicht viel schlauer einen Y-Achsenabschnitt mit Hilfe einer linearen Regression zu ermitteln?

Ich denke, der Hauptgrund für das Verwenden von Multiples ist, dass einfach zu erklären ist (z.B. in Pitches), kann man aber nicht davon ausgehen, dass ein Vorstand eines Unternehmens eine lineare Regression versteht? Oder liegt es womöglich doch an etwas anderem?

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WiWi Gast

Pseudoakademische Methoden: Multiples

Ja, multiples sind mist. DCF und Co. allerdings auch. Auch regressionen sind für Bewertungen nicht perfekt geeignet.

Es gibt viele Bewertungsmethoden, in der Regel liefern alle ein anderes Ergebnis. Dann sollte man die Vorzüge einer jeden Methode gegeneinander abwägen um ein möglichst breites Bild zu erhalten.

Gegen Regressionen spricht zum Beispiel die Datenlage: woher sollen all die Vergleichswerte kommen? Warum sollten die Bewergungen von 50 anderen Firmen in linearem Zusammenhang mit der 51sten stehen? Wie alt und global verstreut werden diese bewertungen sein, damit du eine ausreichende Grundgesamtheit zusammen hast? Wie wurden die anderen Firmen überhaupt bewertet (Du baust eine Regression auf der Basis von Schätzwerten. Große Klasse.)? Und eine Regression vernachlässigt "Outlier" komplett.

Du hast durchaus Recht, wenn du die Anwendbarkeit anzweifelst, aber eine allgemein gültige Methode konnte bislang nicht ermittelt werden. Akademisch sind die Methoden trotzdem. Die Anwendbarkeit in der Realität ist hingegen mehr eine Kunst als eine Wissenschaft.

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WiWi Gast

Pseudoakademische Methoden: Multiples

Mit Multiples bestimmst du keine Unternehmenswerte, du rationalisierst sie damit. Und ich finde, dass sie dabei einen sehr guten Job machen.

Wenn es um den "Wert" eines Unternehmens geht, denkt man blauäugig aus dem BWL Studium kommend, dass jedes Unternehmen einen inhärenten und objektiven Unternehmenswert besitzen würde. Aber das ist natürlich faktisch falsch. Genau wie eine Uhr keinen objektiven Wert hat. Die nächste Approximation wäre der Kaufpreis einer Uhr, denn er markiert der Punkt an dem Wertvorstellung von Käufer und Verkäufer zusammentreffen.
Bei der Vorbereitung eines Unternehmenskaufs ermittelt das kaufende Unternehmen den Wert des Targets auf Basis seiner persönlichen Wertschöpfung und überprüft dann anhand einer Multiple Bewertung, ob der angenommene Wert in-line mit der Marktbewertung liegt. Solange man sich grob im Raster befindet ist alles ok und sollte man weit außerhalb liegen wird entweder verhandelt oder (und das passiert öfter als man möchte) die zugrunde liegende Planung angepasst. So habe ich es zumindest in jeder meiner Position erfahren und gemacht.

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WiWi Gast

Pseudoakademische Methoden: Multiples

Valuation ist immer mehr Kunst als Wissenschaft.

Es gibt Untersuchungen, die belegen, dass Multiple Verfahren Pre-IPO den Fair Market Value nach 2-4 Wochen am Markt genauer ermittelt haben als DCF Verfahren. Das ist aber nicht immer der Fall.

Das schwierigste und zeitaufwändigste bei Multiple Bewertungen ist nämlich die Peergroup. Eine korrekte Peergroup muss nach zig Faktoren ausgewählt werden, und man muss demnach im Prinzip bei jedem Unternehmen eine verkürzte DD machen, um sicherzugehen, dass es eine valide Peergroup darstellen kann. Das, zusammen mit dem Fakt, dass es in manchen Märkten einfach nicht genug Vegleichsunternehmen gibt, verzerrt oft den Wert. Im Jahr 2018 werden z.B. nunmal nur eine begrenzte Handvoll Semiconductor Unternehmen mit Firmensitz in Indien, Umsätzen zwsichen 0,5 und 2 Mrd., Ops Marge von 20-30 % und Kunden im Bereich X, Y und Z verkauft. Wenn du eben ein solches Unternehmen bewerten möchtest, musst du dich daher von der eigentlichen Vergleichsgruppe entfernen, da sie einfach nicht existiert, und wirst damit ungenau. In anderen Branchen mit stärkerer Polypol Bedingung und vielen Transaktionen sind Multiples idR sehr gute Indikatoren für einen Marktseitigen "Fair Value" (nicht zu verwechseln mit einem intrinsischen Fair Value).

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WiWi Gast

Pseudoakademische Methoden: Multiples

WiWi Gast schrieb am 23.08.2019:

Ja, multiples sind mist. DCF und Co. allerdings auch. Auch regressionen sind für Bewertungen nicht perfekt geeignet.

Es gibt viele Bewertungsmethoden, in der Regel liefern alle ein anderes Ergebnis. Dann sollte man die Vorzüge einer jeden Methode gegeneinander abwägen um ein möglichst breites Bild zu erhalten.

Gegen Regressionen spricht zum Beispiel die Datenlage: woher sollen all die Vergleichswerte kommen? Warum sollten die Bewergungen von 50 anderen Firmen in linearem Zusammenhang mit der 51sten stehen? Wie alt und global verstreut werden diese bewertungen sein, damit du eine ausreichende Grundgesamtheit zusammen hast? Wie wurden die anderen Firmen überhaupt bewertet (Du baust eine Regression auf der Basis von Schätzwerten. Große Klasse.)? Und eine Regression vernachlässigt "Outlier" komplett.

Du hast durchaus Recht, wenn du die Anwendbarkeit anzweifelst, aber eine allgemein gültige Methode konnte bislang nicht ermittelt werden. Akademisch sind die Methoden trotzdem. Die Anwendbarkeit in der Realität ist hingegen mehr eine Kunst als eine Wissenschaft.

Hier der TE:
Naja, so wie ich das Verstehe braucht man für das Multiple Verfahren genau genau die selben Daten wie für eine lineare Regression. Das dämliche an Multiples ist ja, dass es eigentlich fast eine lineare Regression ist, bei der man eben nur den Y-Achsenabschnitt gleich Null setzt. Nur das Hinzufügen eines ermittelten Y-Achsenabschnittes erhöht die Güte der Regression im Regelfall dramatisch. Dafür braucht man weder andere/weitere Daten noch ist es sonderlich Aufwendig (Excel macht das in einem Bruchteil einer Sekunde).
Um noch auf den zweiten Poster Bezug zu nehmen: Genau deshalb wäre es doch viel sinniger, wenn dann, eine Lineare Regression als Mittel zur Rationalisierung zu wählen.

Danke für Eure Beiträge :-)

antworten
WiWi Gast

Pseudoakademische Methoden: Multiples

Multiples sind weder akademisch noch pseudoakademisch, sie sind praktisch und leicht vermittelbar! Nicht mehr aber auch nicht weniger.
Niemand nimmt allein Multiples um einen Firmenwert zu bestimmen, sondern um einen Rahmen für DCF etc. zu setzen.

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Ceterum censeo

Pseudoakademische Methoden: Multiples

Sehr schöner Beitrag.
Hier wird auf einem angemessen Niveau und in einem angenehmen Ton miteinander diskutiert. WiWi-Treff, wie er immer sein sollte!
Liebe Grüße

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WiWi Gast

Pseudoakademische Methoden: Multiples

WiWi Gast schrieb am 23.08.2019:

Ja, multiples sind mist. DCF und Co. allerdings auch. Auch regressionen sind für Bewertungen nicht perfekt geeignet.

Es gibt viele Bewertungsmethoden, in der Regel liefern alle ein anderes Ergebnis. Dann sollte man die Vorzüge einer jeden Methode gegeneinander abwägen um ein möglichst breites Bild zu erhalten.

Gegen Regressionen spricht zum Beispiel die Datenlage: woher sollen all die Vergleichswerte kommen? Warum sollten die Bewergungen von 50 anderen Firmen in linearem Zusammenhang mit der 51sten stehen? Wie alt und global verstreut werden diese bewertungen sein, damit du eine ausreichende Grundgesamtheit zusammen hast? Wie wurden die anderen Firmen überhaupt bewertet (Du baust eine Regression auf der Basis von Schätzwerten. Große Klasse.)? Und eine Regression vernachlässigt "Outlier" komplett.

Du hast durchaus Recht, wenn du die Anwendbarkeit anzweifelst, aber eine allgemein gültige Methode konnte bislang nicht ermittelt werden. Akademisch sind die Methoden trotzdem. Die Anwendbarkeit in der Realität ist hingegen mehr eine Kunst als eine Wissenschaft.

Hier der TE:
Naja, so wie ich das Verstehe braucht man für das Multiple Verfahren genau genau die selben Daten wie für eine lineare Regression. Das dämliche an Multiples ist ja, dass es eigentlich fast eine lineare Regression ist, bei der man eben nur den Y-Achsenabschnitt gleich Null setzt. Nur das Hinzufügen eines ermittelten Y-Achsenabschnittes erhöht die Güte der Regression im Regelfall dramatisch. Dafür braucht man weder andere/weitere Daten noch ist es sonderlich Aufwendig (Excel macht das in einem Bruchteil einer Sekunde).
Um noch auf den zweiten Poster Bezug zu nehmen: Genau deshalb wäre es doch viel sinniger, wenn dann, eine Lineare Regression als Mittel zur Rationalisierung zu wählen.

Danke für Eure Beiträge :-)

Naja, um eine lineare Regression mechanisch durchzuführen brauchst du eventuell nur die gleichen Daten. Aber das wird dann im Normalfall eine solch kleine Stichprobe sein, dass statistische Ergebnisse auf der Basis nicht aussagekräftig sein werden. Oder verstehe ich deine Idee hier falsch?

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WiWi Gast

Pseudoakademische Methoden: Multiples

WiWi Gast schrieb am 23.08.2019:

Ja, multiples sind mist. DCF und Co. allerdings auch. Auch regressionen sind für Bewertungen nicht perfekt geeignet.

Es gibt viele Bewertungsmethoden, in der Regel liefern alle ein anderes Ergebnis. Dann sollte man die Vorzüge einer jeden Methode gegeneinander abwägen um ein möglichst breites Bild zu erhalten.

Gegen Regressionen spricht zum Beispiel die Datenlage: woher sollen all die Vergleichswerte kommen? Warum sollten die Bewergungen von 50 anderen Firmen in linearem Zusammenhang mit der 51sten stehen? Wie alt und global verstreut werden diese bewertungen sein, damit du eine ausreichende Grundgesamtheit zusammen hast? Wie wurden die anderen Firmen überhaupt bewertet (Du baust eine Regression auf der Basis von Schätzwerten. Große Klasse.)? Und eine Regression vernachlässigt "Outlier" komplett.

Du hast durchaus Recht, wenn du die Anwendbarkeit anzweifelst, aber eine allgemein gültige Methode konnte bislang nicht ermittelt werden. Akademisch sind die Methoden trotzdem. Die Anwendbarkeit in der Realität ist hingegen mehr eine Kunst als eine Wissenschaft.

Hier der TE:
Naja, so wie ich das Verstehe braucht man für das Multiple Verfahren genau genau die selben Daten wie für eine lineare Regression. Das dämliche an Multiples ist ja, dass es eigentlich fast eine lineare Regression ist, bei der man eben nur den Y-Achsenabschnitt gleich Null setzt. Nur das Hinzufügen eines ermittelten Y-Achsenabschnittes erhöht die Güte der Regression im Regelfall dramatisch. Dafür braucht man weder andere/weitere Daten noch ist es sonderlich Aufwendig (Excel macht das in einem Bruchteil einer Sekunde).
Um noch auf den zweiten Poster Bezug zu nehmen: Genau deshalb wäre es doch viel sinniger, wenn dann, eine Lineare Regression als Mittel zur Rationalisierung zu wählen.

Danke für Eure Beiträge :-)

Naja, um eine lineare Regression mechanisch durchzuführen brauchst du eventuell nur die gleichen Daten. Aber das wird dann im Normalfall eine solch kleine Stichprobe sein, dass statistische Ergebnisse auf der Basis nicht aussagekräftig sein werden. Oder verstehe ich deine Idee hier falsch?

Nicht der TE hier, aber Multiples sind ja auch eigentlich eine Regression mit fixiertem Intercept. Man kann es so vorstellen, Multiples sind eine lineare Regression, die einfach schlecht gemacht wurde. Die Ergebnisse von der normalen Regression wären somit auf jeden Fall schon mal aussagekräftiger als die Multiples an sich.

antworten
WiWi Gast

Pseudoakademische Methoden: Multiples

WiWi Gast schrieb am 23.08.2019:

Nicht der TE hier, aber Multiples sind ja auch eigentlich eine Regression mit fixiertem Intercept. Man kann es so vorstellen, Multiples sind eine lineare Regression, die einfach schlecht gemacht wurde. Die Ergebnisse von der normalen Regression wären somit auf jeden Fall schon mal aussagekräftiger als die Multiples an sich.

Könnt ihr das ein bisschen näher erläutern? Aus meiner Sicht ist ein Multiple beim besten Willen keine Regression, schließlich kannst du mit einem einzigen Comparable (Vergleichswert) den Wert deines Zielunternehmens ermitteln. Bei einer Regression brauchst du hingegen eine viel größere Grundgesamtheit an verlässlichen Daten. Was sind denn in dem Fall die bestimmenden und zu bestimmende Variable?

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WiWi Gast

Pseudoakademische Methoden: Multiples

WiWi Gast schrieb am 24.08.2019:

Nicht der TE hier, aber Multiples sind ja auch eigentlich eine Regression mit fixiertem Intercept. Man kann es so vorstellen, Multiples sind eine lineare Regression, die einfach schlecht gemacht wurde. Die Ergebnisse von der normalen Regression wären somit auf jeden Fall schon mal aussagekräftiger als die Multiples an sich.

Könnt ihr das ein bisschen näher erläutern? Aus meiner Sicht ist ein Multiple beim besten Willen keine Regression, schließlich kannst du mit einem einzigen Comparable (Vergleichswert) den Wert deines Zielunternehmens ermitteln. Bei einer Regression brauchst du hingegen eine viel größere Grundgesamtheit an verlässlichen Daten. Was sind denn in dem Fall die bestimmenden und zu bestimmende Variable?

Nein, das ist nicht richtig. Eine lineare Regression ohne Intercept kannst Du mit einer einzigen Beobachtung durchführen und nichts anderes ist ein Multiple.

Bsp (P/E-Multiple):

Dein Comparable: MV: 100m; Earnings: 10m

Daraus ergibt sich eine Regression von:
MV = 10 * E

Dein Target: Earnings: 20m
-> relativer MV: 200m

Das Multiple ist nichts anderes als der Koeffizient einer Regression.

Allerdings können Unterschiede dadurch auftreten, je nachdem wie Du dein Multiple berechnest (arthm. Durchschnitt, harm. Durchschnitt, Median,..)

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WiWi Gast

Pseudoakademische Methoden: Multiples

WiWi Gast schrieb am 24.08.2019:

Nicht der TE hier, aber Multiples sind ja auch eigentlich eine Regression mit fixiertem Intercept. Man kann es so vorstellen, Multiples sind eine lineare Regression, die einfach schlecht gemacht wurde. Die Ergebnisse von der normalen Regression wären somit auf jeden Fall schon mal aussagekräftiger als die Multiples an sich.

Könnt ihr das ein bisschen näher erläutern? Aus meiner Sicht ist ein Multiple beim besten Willen keine Regression, schließlich kannst du mit einem einzigen Comparable (Vergleichswert) den Wert deines Zielunternehmens ermitteln. Bei einer Regression brauchst du hingegen eine viel größere Grundgesamtheit an verlässlichen Daten. Was sind denn in dem Fall die bestimmenden und zu bestimmende Variable?

Multiples funktionieren prinzipiell so:
"Zur Ermittlung des Multiplikators (M) werden Kennzahlenvergleiche mit anderen Unternehmen, der sogenannten Peer Group, durchgeführt. Dabei sollte es sich um ähnliche Unternehmen handeln. Da kein Unternehmen dem anderen gleicht, werden durch die Verwendung mehrerer Vergleichsobjekte zufallsbedingte Ausreißer und unternehmensspezifische Besonderheiten kompensiert"

  • Investition und Finanzierung, Jörg Wöltje, Haufe Verlag.

Somit ist auch zum Ermitteln eines Multiples eine Stichprobe von einer bestimmten größe notwendig um eine bestimmte Güte (R^2) zu erreichen.
Stell' es Dir so vor: Beim Multiple hast du die abhängige Variable (Y) des Marktwerts des Unternehmens und die unabhängige Variable (X) welche eine beliebige Finanzkennzahl eines Unternehmens ist (z.B. P/E-Ratio).
Jetzt ermittelst Du einfach nur den Durchschnitt der Multiples der einzelnen Unternehmen und stellst dies in Relation zum druchschnittlichen Firmenwert.

Wenn Du das graphisch auf ein zweidimensionales Koordinatensystem plottest (Y-Achse = Y und X-Achse = X) dann bekommst Du eine gerade welche durch den Ursprung und den Punkt der beide Durchschnitte verbindet läuft. (Y = m*X)
Eine lineare Funktion hat eine generelle Form Y = m*X + b. Es folgt also, dass ein Multipleverfahren einer Linearen Regression ähnelt, bloß dass b per definition Null gleich gesetzt wird.
Stell Dir einfach eine Punktewolke vor in genanntem Koordinatensystem und zieh einmal die Gerade Y = m * X abbildet und einmal eine gerade Y = n * X +b (n, weil n ungleich m wenn b ungleich 0) welche durch eine lineare Regression ermittelt wurde.

Was denkst Du welche Dir die besseren Ergebnisse liefert?

Ich würde Dir gerne ein Bild aufmalen, aber leider kann ich das hier nicht hochladen und eine schnelle Googlesuche war auch nicht sonderlich erfolgreich :-)

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