Qualitative Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften [1 ed.] 9783896444547, 9783896734549

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SCHRIFTENREIHE FINANZIERUNG UND BANKEN Herausgeber: Prof. Dr. Detlev Hummel

Bert Helwing

Qualitative Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften

Verlag Wissenschaft & Praxis

Qualitative Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften

SCHRIFTENREIHE FINANZIERUNG UND BANKEN Herausgegeben von Prof. Dr. Detlev Hummel

Band 12

Bert Helwing

Qualitative Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften Eine empirische Analyse ausgewählter Bewertungskriterien und ihr Einfluss auf die Rendite und das Beteiligungsvolumen

Verlag Wissenschaft & Praxis

Bibliografische Information der Deutschen Bibliothek Die Deutsche Bibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.ddb.de abrufbar.

ISBN 978-3-89673-454-9 © Verlag Wissenschaft & Praxis Dr. Brauner GmbH 2008 D-75447 Sternenfels, Nußbaumweg 6 Tel. 07045/930093 Fax 07045/930094

Alle Rechte vorbehalten Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlages unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Printed in Germany

Geleitwort Ich freue mich, Ihnen hiermit den Band 12 der Schriftenreihe Finanzierung und Banken an der Universität Potsdam vorlegen zu können. Das Buch entstand im Rahmen eines Dissertationsprojektes basierend auf einer mehrjährigen Studie über den Beteiligungsmarkt in Deutschland. Der Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre mit dem Schwerpunkt Finanzierung und Banken an der Universität Potsdam konnte in den Jahren 2000-2006 jeweils eine Untersuchung über die „Struktur und Qualitätsmerkmale der Kapitalbeteiligungsgesellschaften in Deutschland“ vorlegen. Auch der vorliegende – in gewisser Hinsicht abschließende – Band soll helfen, Transparenz, Verständnis und Vertrauen in das für ein Banken- und Finanzsystem so wichtige Beteiligungsgeschäft aufzubauen. Bedeutung und Attraktivität der Beteiligungsfinanzierung als wichtiger Baustein für die Mittelstands- und Wachstumsunternehmungen müssen weiter verbessert werden. Die hier vorgelegten Ergebnisse über Empirie und Erfolgsfaktoren von Kapitalbeteiligungsgesellschaften werden in einem Rankingmodell zusammengefasst. Es soll die Diskussion über Qualitätsstandards und Potentiale alternativer Finanzierungsquellen zur traditionellen Hausbankfinanzierung – zwecks Unterstützung u.a. von Innovations- und Sanierungsprozessen – bereichern. Ich wünsche dem interessierten Leser aus Wissenschaft und Praxis Anregung und Nutzen aus der Lektüre. Für Hinweise und Anregungen zur Fortsetzung ähnlicher Projekte sind wir dankbar.

Potsdam, im November 2007

Prof. Dr. Detlev Hummel

Vorwort Die vorliegende Arbeit entstand während meiner Zeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Finanzierung und Banken an der Universität Potsdam und wurde im Sommer 2007 von der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät als Dissertation angenommen. Besonders bedanken möchte ich mich bei meinem Doktorvater, Herrn Prof. Dr. Detlev Hummel, der mir die Bearbeitung des Themas ermöglichte und mich dabei jederzeit unterstützt und gefördert hat. Auch Herrn Prof. Dr. Hans Gerhard Strohe danke ich sehr herzlich für seine Anregungen und die Erstellung des Zweitgutachtens. Ein großer Dank für die gute Zusammenarbeit, den intensiven wissenschaftlichen und außeruniversitären Austausch geht an das gesamte Lehrstuhlteam und insbesondere an alle ehemaligen Kollegen. Ein ganz besonderer Dank gilt meiner ganzen Familie und allen Freunden, die mich bei der Verfolgung meines Zieles unterstützt haben. Besonders meinen Eltern, ohne deren Unterstützung die Fertigstellung der Arbeit nicht möglich gewesen wäre, bin ich sehr dankbar.

Potsdam, im September 2007

Bert Helwing

Inhaltsverzeichnis ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS ................................................................................................................ 11 ABBILDUNGSVERZEICHNIS .................................................................................................................. 13 TABELLENVERZEICHNIS ...................................................................................................................... 14 EINLEITUNG ......................................................................................................................................... 18 1

DER BETEILIGUNGSMARKT IN DEUTSCHLAND........................................................................... 23 1.1

Venture Capital und Private Equity....................................................................................................... 23

1.2

Finanzierungsphasen ............................................................................................................................. 26

1.3

Exitkanäle.............................................................................................................................................. 29

1.4

Historische Entwicklung des Beteiligungsmarktes ............................................................................... 30

1.4.1

USA ............................................................................................................................................... 30

1.4.2

Deutschland................................................................................................................................... 33

1.5

Investoren.............................................................................................................................................. 36

1.5.1

Business Angel .............................................................................................................................. 38

1.5.2

Institutionelle Investoren............................................................................................................... 39

1.5.2.1

Kreditinstitute............................................................................................................................................ 39

1.5.2.2

Versicherungen.......................................................................................................................................... 40

1.5.2.3

Industrieunternehmen ................................................................................................................................ 40

1.5.2.4

1.5.3 1.6

2

Pensionsfonds............................................................................................................................................ 41

Der Staat als Investor.................................................................................................................... 42

Formen der Beteiligung......................................................................................................................... 43

1.6.1

Direktinvestments.......................................................................................................................... 43

1.6.2

Indirekte Investments..................................................................................................................... 44

1.6.2.1

Fondsarten ................................................................................................................................................. 44

1.6.2.2

Dachfondsinvestments............................................................................................................................... 45

NOTWENDIGKEIT EINER QUALITATIVEN BEWERTUNG ............................................................. 47 2.1

Rendite-Risiko-Betrachtungen bei Private-Equity-Investments............................................................ 47

2.1.1

Untersuchungen zu Rendite-Risiko-Relationen ............................................................................. 48

2.1.2

Grenzen der Anwendung von Rendite-Risiko-Relationen.............................................................. 66

2.1.2.1 2.1.2.2

2.1.3 2.2

Datenprobleme und Bewertungsspielräume .............................................................................................. 66 Das Dilemma der rein quantitativen Performanceanalyse ......................................................................... 70

Zwischenfazit................................................................................................................................. 71

Theoretische Einordnung der Auswahlproblematik .............................................................................. 72

2.2.1

Neoklassische Finanzierungstheorie ............................................................................................. 72

2.2.2

Neoinstitutionalistische Finanzierungstheorie .............................................................................. 74

2.2.3

Die Beziehungsebenen einer Beteiligungsfinanzierung ................................................................ 75

2.2.4

Agency-Probleme der Beteiligungsfinanzierung ........................................................................... 77

2.3

Lösungsmöglichkeiten für Agency-Probleme....................................................................................... 79

2.3.1

Organisierter Markt ...................................................................................................................... 79

2.3.2

Alternative Kooperationsdesigns .................................................................................................. 81

2.4

Lösung von Verhaltensunsicherheiten durch eine qualitative Bewertung............................................. 83

9

3

EMPIRISCHE ERGEBNISSE ZUR ENTWICKLUNG DES BETEILIGUNGSMARKTES VON 2001 BIS 2005 ........................................................................................................................ 85 3.1

Allgemeine Angaben............................................................................................................................. 88

3.2

Auswahl der Beteiligungen ................................................................................................................... 95

3.3

Betreuungsablauf ................................................................................................................................ 103

3.4

Exit der Beteiligungen und erzielte Rendite........................................................................................ 107

3.5

Management und Zusatzleistungen der Gesellschaften....................................................................... 110

3.6

Zwischenfazit ...................................................................................................................................... 113

4

ERFOLGSFAKTOREN AM BEISPIEL DES DEUTSCHEN BETEILIGUNGSMARKTES ..................... 115 4.1

Beurteilungskriterien und Auswahl von Beteiligungsgesellschaften .................................................. 115

4.2

Erfolgswirksamkeit der erhobenen Variablen ..................................................................................... 120

4.3

Statistische Vorbemerkungen.............................................................................................................. 125

4.4

Untersuchung der abhängigen Variable „Rendite“ als Erfolgskennziffer ........................................... 129

4.4.1

Nominal-skalierte Faktoren und ihr Einfluss auf die Rendite ..................................................... 132

4.4.2

Intervall-skalierte Faktoren und ihr Einfluss auf die Rendite ..................................................... 141

4.4.3

Metrisch-skalierte Faktoren und ihr Einfluss auf die Rendite..................................................... 147

4.5

4.5.1

Nominal-skalierte Faktoren und ihr Einfluss auf das Beteiligungsvolumen ............................... 167

4.5.2

Intervall-skalierte Faktoren und ihr Einfluss auf das Beteiligungsvolumen ............................... 182

4.5.3

Metrisch-skalierte Faktoren und ihr Einfluss auf das Beteiligungsvolumen............................... 186

4.6

5

Untersuchung der abhängigen Variable „Beteiligungsvolumen“ als Erfolgskennziffer ..................... 165

Zusammenfassung der Ergebnisse ...................................................................................................... 200

ABLEITUNG EINES BEWERTUNGSMODELLS .............................................................................. 207 5.1

Funktion einer Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften ..................................................... 207

5.2

Anforderungen an ein Bewertungskonzept ......................................................................................... 211

5.3

Bewertungskonzept zur Ableitung von Benchmarkgrößen................................................................. 213

5.4

Paneldatenanalyse für den Zeitraum 2001-2005 ................................................................................. 219

5.4.1

Statistische Vorbemerkungen ...................................................................................................... 219

5.4.2

Panel-Renditemodell ................................................................................................................... 223

5.4.3

Panel-Volumenmodell ................................................................................................................. 224

5.5

Angepasste Regression für den Zeitraum 2001-2005.......................................................................... 225

5.5.1

Statistische Vorbemerkungen ...................................................................................................... 225

5.5.2

Regression-Renditemodell........................................................................................................... 227

5.5.3

Regression-Volumenmodell......................................................................................................... 228

ZUSAMMENFASSUNG UND FAZIT ....................................................................................................... 231 ANLAGEN ............................................................................................................................................ 237 LITERATURVERZEICHNIS .................................................................................................................. 299

10

Abkürzungsverzeichnis ARDC

American Research and Development Corporation

BA

Business Angel

BDC

Business Development Corporation

BJTU

Beteiligungskapital für junge Technologieunternehmen

BVK

Bundesverband deutscher Kaptitalbeteiligungsgesellschaften – German Venture Capital Association e.V.

CAPM

Capital Asset Pricing Model

CVC

Corporate-Venture-Capital

CVCG

Corporate-Venture-Capital-Gesellschaft

DD

Due Diligence

df

degrees of freedom

DVCV

Deutscher Venture Capital Verband e.V.

ERP

European Recovery Program

EStG

Einkommenssteuergesetz

EVCA

European Venture Capital Association

F&E

Forschung und Entwicklung

GDV

Gesamtverband der deutschen Versicherer

IRR

Internal Rate of Return

IPO

Initial Public Offering

KBG

Kapitalbeteiligungsgesellschaft

KfW

Kreditanstalt für Wiederaufbau

KMU

Kleine und mittlere Unternehmen

LBO

Leveraged Buyout

LM

Langrange Multiplikator

LPM

Lower Partial Moment

MA

Mitarbeiter

MBG

Mittelständische Beteiligungsgesellschaften

MBI

Management Buyin

MBO

Management Buyout 11

MSCI

Morgan Stanley Capital International

MW

Mittelwert

N

Anzahl der Beobachtungen

n.e.

nicht ermittelt

öff.

öffentlich

PA

Principal Agent

PE

Private Equity

PU

Portfoliounternehmen

PVCI

Post-Venture-Capital-Index

SBIC

Small Business Investment Corporation

S&P

Standard & Poors

STABW

Standardabweichung

StB

Steuerberater

TGZ

Technologie- und Gründerzentrum

TOU/ABL

Technologieorientierte Unternehmensgründungen

UBG

Unternehmensbeteiligungsgesellschaft

UBGG

Gesetz für Unternehmensbeteiligungsgesellschaften

VAG

Versicherungsaufsichtsgesetz

VC

Venture Capital

VCG

Venture-Capital-Gesellschaft

WFG

Wagnisfinanzierungs-Gesellschaft

WP

Wirtschaftsprüfer

12

Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Formulierung der Problemstellung.................................................................................. 20 Abbildung 2: Abgrenzung der Begriffe Venture Capital und Private Equity in Abhängigkeit von den Finanzierungsphasen................................................................................................. 25 Abbildung 3: Finanzierungsphasen ....................................................................................................... 28 Abbildung 4: Venture-Capital-Investments und Anzahl der finanzierten Unternehmen (USA)........... 32 Abbildung 5: Marktentwicklung des deutschen Beteiligungsmarktes .................................................. 35 Abbildung 6: Erscheinungsformen der Venture-Capital-Finanzierung................................................. 43 Abbildung 7: Gesellschaftsrechtliche Ausgestaltung der Fondskonstruktion ....................................... 45 Abbildung 8: Principal-Agent-Beziehungsebenen ................................................................................ 76 Abbildung 9: Verteilung der Anzahl der Gesellschaften (2002-2005).................................................. 87 Abbildung 10: Altersstruktur der Gesellschaften (2001-2005) (absolute Häufigkeiten) ...................... 88 Abbildung 11: Beteiligungsgesellschaften nach Standort (2001-2005) ................................................ 89 Abbildung 12: Tätigkeitsgebiet (2002-2005) ........................................................................................ 90 Abbildung 13: Einordnung der Gesellschaften in Renditequartile...................................................... 132 Abbildung 14: Trennung der Gesellschaften nach Beteiligungsvolumen ........................................... 166 Abbildung 15 : Überblick über die Ratingarten aus der Perspektive des Equity-Rating .................... 209 Abbildung 16: Bewertungskonzept mit statistisch abgesicherten Rendite- und VolumenEinflussfaktoren .......................................................................................................... 214 Abbildung 17: Ableitung von Benchmarkgrößen aus den statistisch gesicherten Einflussfaktoren ... 215 Abbildung 18: Zusammenfassende Übersicht zur Vorgehensweise bei den statistischen Analysen .. 233

13

Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Entwicklung der Mitgliederanzahl des BVK ....................................................................... 36 Tabelle 2: Struktur des Fundraising in Deutschland 2001-2005 ........................................................... 37 Tabelle 3: CVC-Aktivitäten in Deutschland 1997-2004 ....................................................................... 41 Tabelle 4: Ergebnisse Brophy/Guthner ................................................................................................. 52 Tabelle 5: Durchschnittliche Rendite und Risiko der Assetklassen 1978-1987.................................... 53 Tabelle 6: Verteilung der durchschnittlichen jährlichen Renditen und Ausfallrisiko 1978-1987......... 54 Tabelle 7: Renditen, Risiko, Juni 1980 bis Juni 1986 und Juni 1986 bis Juni 1990 ............................. 55 Tabelle 8: Arten von Verhaltensunsicherheiten .................................................................................... 79 Tabelle 9: Lösung der Verhaltensunsicherheiten durch Bewertung der KBG ...................................... 84 Tabelle 10: Rücklaufquoten der Untersuchungen 2001-2005............................................................... 85 Tabelle 11: Entwicklung der Mitarbeiterzahl (Mittelwerte).................................................................. 90 Tabelle 12: Fondsvolumen der Gesellschaftsgruppen (Mittelwerte) .................................................... 91 Tabelle 13: Mitarbeiter (MA) je 100 Mio. Euro Fondsvolumen........................................................... 92 Tabelle 14: Fondsanzahl nach Gesellschaftsgruppen............................................................................ 92 Tabelle 15: Entwicklung der Kapitalakquisition nach Herkunft (Anteil in %) ..................................... 93 Tabelle 16: Finanzierungsquellen (Anteil in %) ................................................................................... 94 Tabelle 17: Entwicklung der Finanzierungsphasen (Anteil in %)......................................................... 95 Tabelle 18: Finanzierungsphasen (Anteil in %) .................................................................................... 95 Tabelle 19: Generierung des Deal Flow (Mittelwerte).......................................................................... 97 Tabelle 20: Risikovorsorge der Gesellschaften (Mittelwerte)............................................................... 98 Tabelle 21: Minimale und maximale Beteiligungshöhe in Mio. Euro (Mittelwerte) ............................ 98 Tabelle 22: Anfragen und Neuengagements (Mittelwerte) ................................................................... 99 Tabelle 23: Geplante Beteiligungsdauer nach Gesellschaftsart (Anteil in %) .................................... 100 Tabelle 24: Art des Engagements (Anteil in %).................................................................................. 101 Tabelle 25: Bevorzugte Beteiligungsform (Anteil in %) .................................................................... 102 Tabelle 26: Zielsetzung der Beteiligungen (Mittelwerte).................................................................... 103 Tabelle 27: Intervalle der Berichterstattung (Anteil in %) .................................................................. 103 Tabelle 28: Einfluss auf die Geschäftsführung (Mittelwerte) ............................................................. 104 Tabelle 29: Dauer des Entscheidungsprozesses (Anteil in %) ............................................................ 104 Tabelle 30: Betreuung der Portfoliounternehmen (Mittelwerte) ......................................................... 105 Tabelle 31: Einbeziehung externer Berater in den Entscheidungsprozess (Mittelwerte).................... 105 Tabelle 32: Einbeziehung externer Berater in den Betreuungsprozess (Mittelwerte)......................... 106 Tabelle 33: Controlling der Portfoliounternehmen (Mittelwerte) ....................................................... 106 Tabelle 34: Häufigkeit genutzter Exitkanäle (Mittelwerte aller Gesellschaften) ................................ 107 Tabelle 35: Kapitalvolumen je Exitkanal (Mittelwerte aller Gesellschaften) (Anteil in %) ............... 109 Tabelle 36: Erzielte Rendite (in %) (Mittelwerte aller Gesellschaften) .............................................. 110

14

Tabelle 37: Qualifikation des Managements (Anteil in %)................................................................. 111 Tabelle 38: Leitungserfahrung des Managements (Mittelwerte in Jahren) ......................................... 112 Tabelle 39: Einordnung der eigenen Untersuchung ............................................................................ 115 Tabelle 40: Systematik der in der Literatur herausgestellten Erfolgsfaktoren für die Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften............................................................................. 119 Tabelle 41: Einflussfaktoren auf den Erfolg von KBG ....................................................................... 124 Tabelle 42: Angewendete statistische Verfahren ................................................................................ 128 Tabelle 43: Vergleich der Mittelwerte der erwarteten Renditen (2001-2005) (in %) ......................... 130 Tabelle 44: Varianzanalyse Renditen der Gesellschaften ................................................................... 130 Tabelle 45: Paarweiser Mehrfachvergleich Tamhane T2.................................................................... 131 Tabelle 46: Ausbildung des Managements.......................................................................................... 133 Tabelle 47: Controlling und Einbeziehung externer Berater............................................................... 134 Tabelle 48: Art des Engagements, Art der Gesellschaft, Tätigkeitsgebiet .......................................... 135 Tabelle 49: Eigentümerstruktur und Kapitalakquise ........................................................................... 136 Tabelle 50: Kapitalquellen .................................................................................................................. 137 Tabelle 51: Deal-Flow-Generierung (2002-2004)............................................................................... 138 Tabelle 52: Risikomanagement (2003-2004) ...................................................................................... 139 Tabelle 53: Art der Beteiligung........................................................................................................... 139 Tabelle 54: Zielstellung der Gesellschaften (2002-2004) ................................................................... 140 Tabelle 55: Beteiligungsdauer, Berichterstattung, Entscheidungsprozess .......................................... 141 Tabelle 56: Einfluss auf die operative und strategische Geschäftsführung......................................... 142 Tabelle 57: Paarweise Mehrfachvergleiche Einfluss auf die strat. Geschäftsführung ........................ 143 Tabelle 58: Mittelwertunterschiede der Zusatzleistungen der Gesellschaften .................................... 144 Tabelle 59: Paarweise Mehrfachvergleiche Zusatzleistungen der Gesellschaften .............................. 147 Tabelle 60: Mittelwerte Alter und Anzahl der Mitarbeiter.................................................................. 150 Tabelle 61: Paarweise Mehrfachvergleiche Anzahl der Mitarbeiter ................................................... 150 Tabelle 62: Mittelwertvergleiche Anzahl und Volumen der Beteiligungen, Exits ............................. 152 Tabelle 63: Paarweise Mehrfachvergleiche Anzahl und Volumen der Beteiligungen, Exits.............. 154 Tabelle 64: Mittelwerte Volumen je Professional, Volumen je Beteiligungsfall, Beteiligungsfälle je Professional................................................................................................................... 155 Tabelle 65: Paarweise Mehrfachvergleiche Volumen je Professional, Volumen je Beteiligungsfall, Beteiligungsfälle je Professional...................................................................................... 156 Tabelle 66: Mittelwerte Exits zu Beteiligungsfälle, Verluste zu Beteiligungsfälle, Exits zu Beteiligungsvolumen, Totalverluste zu Beteiligungsvolumen, Exits zu Totalverlusten.. 157 Tabelle 67: Paarweise Mehrfachvergleiche Totalverluste zu Beteiligungsfälle, Exits zu Beteiligungsvolumen, Totalverluste zu Beteiligungsvolumen, Exits zu Totalverluste.... 158 Tabelle 68: Mittelwerte Anfrage und Neuengagements...................................................................... 159

15

Tabelle 69: Paarweise Mehrfachvergleiche Grobprüfung und Neuengagements ............................... 160 Tabelle 70: Mittelwerte Betreuungsqualität ........................................................................................ 161 Tabelle 71: Mittelwerte Leitungserfahrung des Managements ........................................................... 163 Tabelle 72: Paarweise Mehrfachvergleiche Leitungserfahrung des Managements ............................ 164 Tabelle 73: Vergleich der Mittelwerte der Beteiligungsvolumina ...................................................... 165 Tabelle 74: Tamhane-T2 paarweiser Mehrfachvergleich Beteiligungsvolumina ............................... 166 Tabelle 75: Ausbildung des Managements.......................................................................................... 167 Tabelle 76: Controlling der Portfoliounternehmen und Einbeziehung externer Berater (2001-2004)...................................................................................................................... 168 Tabelle 77: Controlling Aktivitäten (Jahr 2005) ................................................................................. 169 Tabelle 78: Paarweiser Mehrfachvergleich Controlling Finanzergebnisse (2005) ............................. 169 Tabelle 79: Art des Engagements, Finanzierungsphase, Tätigkeitsgebiet .......................................... 170 Tabelle 80: Eigentümerstruktur und Kapitalakquise ........................................................................... 171 Tabelle 81: Kapitalquellen .................................................................................................................. 171 Tabelle 82: Deal-Flow-Quellen (2002-2004)...................................................................................... 172 Tabelle 83: Deal-Flow-Quellen (2005) ............................................................................................... 173 Tabelle 84: Paarweiser Mehrfachvergleich Deal-Flow-Quellen (2005) ............................................. 175 Tabelle 85: Risikomanagement (2003-2004) ...................................................................................... 176 Tabelle 86: Risikomanagement (2005) ............................................................................................... 177 Tabelle 87: Paarweise Mehrfachvergleiche Risikomanagement (2005) ............................................. 178 Tabelle 88: Art der Beteiligung........................................................................................................... 179 Tabelle 89: Zielstellung der Gesellschaften ........................................................................................ 179 Tabelle 90: Zielstellungen der Beteiligungsgesellschaften (2005)...................................................... 180 Tabelle 91: Beteiligungsdauer, Berichterstattung, Entscheidungsprozess .......................................... 181 Tabelle 92: Berichterstattung (2005)................................................................................................... 181 Tabelle 93: Einfluss auf die Geschäftsführung ................................................................................... 183 Tabelle 94: Zusatzleistungen der Gesellschaften ................................................................................ 184 Tabelle 95: Paarweise Mehrfachvergleiche Zusatzleistungen der Gesellschaften .............................. 185 Tabelle 96: Mittelwerte Alter und Anzahl der Mitarbeiter.................................................................. 186 Tabelle 97: Paarweise Mehrfachvergleiche Alter und Anzahl der Mitarbeiter................................... 188 Tabelle 98: Mittelwerte Anzahl der Beteiligungen, min. und max. Beteiligungshöhe, Exits, Totalverluste..................................................................................................................... 189 Tabelle 99: Paarweise Mehrfachvergleiche Anzahl der Beteiligungen, min. und max. Beteiligungshöhe, Exits, Totalverluste............................................................................. 190 Tabelle 100: Verhältniszahlen größenbezogener Variablen................................................................ 192 Tabelle 101: Paarweiser Mehrfachvergleich Beteiligungsfälle je Professional .................................. 192 Tabelle 102: Mittelwerte Anfrage und Neuengagements.................................................................... 193

16

Tabelle 103: Paarweise Mehrfachvergleiche Grobprüfung und Neuengagements ............................. 194 Tabelle 104: Mittelwerte Betreuungsqualität ...................................................................................... 195 Tabelle 105: Leitungserfahrung des Managements............................................................................. 197 Tabelle 106: Paarweise Mehrfachvergleiche Leitungserfahrung des Managements .......................... 198 Tabelle 107: Verhältniszahlen Leitungserfahrung je Mitarbeiter und je Professional ........................ 198 Tabelle 108: Paarweiser Mehrfachvergleich Leitungserfahrung je Mitarbeiter und je Professional .. 199 Tabelle 109: Zusammenfassung der Ergebnisse: allgemeine Angaben .............................................. 201 Tabelle 110: Zusammenfassung der Ergebnisse: Auswahl der Beteiligungen.................................... 203 Tabelle 111: Zusammenfassung der Ergebnisse Betreuungsablauf, Exits und Totalverluste, Management und Zusatzleistungen ................................................................................ 204 Tabelle 112: Anforderungen an ein Ratingverfahren .......................................................................... 212 Tabelle 113: Aus den Renditen abgeleitete Benchmarkgrößen........................................................... 217 Tabelle 114: Aus den Beteiligungsvolumen abgeleitete Benchmarkgrößen....................................... 218 Tabelle 115: Panel-Renditemodell ...................................................................................................... 223 Tabelle 116: Panel-Volumenmodell.................................................................................................... 224 Tabelle 117: Ergebnisse Regression-Renditemodell........................................................................... 227 Tabelle 118: Ergebnisse Regression-Volumenmodell ........................................................................ 229 Tabelle 119: Zusammenführung der Regressionsanalysen zu Gewichtungsfaktoren ......................... 235

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Einleitung Hintergrund und Problemstellung Der Markt für außerbörsliche Kapitalbeteiligungen erlebte in der zweiten Hälfte der 1990er-Jahre einen Boom. So stiegen die Bruttoinvestitionen von 611,5 Mio. Euro 1996 bis auf 4.435,0 Mio. Euro in 2001 an. Nachdem sich jedoch viele Geschäftsmodelle als nicht tragfähig herausstellten und die möglichen Ergebnisse weit überschätzt worden waren, machte sich Ernüchterung breit, da sich in den Portfolios der Kapitalbeteiligungsgesellschaften (KBG) ein großer Wertberichtigungsbedarf aufgebaut hatte. Neben den Wertberichtigungen waren Fondsauflösungen und geringe Renditen die Folge, so dass viele Gesellschaften vom Markt verschwanden.1 Konsequenz dieser Entwicklung war, dass so umfangreiche Mittel für die Early-StageFinanzierungen im Seed- und Start-up-Bereich, wie sie in den Boomjahren zu verzeichnen waren, nicht mehr bereitstanden. Eine Verschiebung der Investitionen hin zu Buyout-Finanzierungen zeichnete sich bereits Ende 2001 ab und setzte sich danach fort. Mittlerweile machen die Buyouts 58,2 % aller Investitionen im Jahr 2005 aus.2 Die Branchenschwerpunkte haben sich vielfach wieder zu traditionelleren Branchen verschoben und es ist davon auszugehen, dass in Zukunft eher Investments in weniger risikoreiche Dachfonds als in einen auf eine bestimmte Branche spezialisierten Venture-Capital-Fonds erfolgen werden.3 Die Diskussion über die Eigenkapitalausstattung des Mittelstandes rückte die Beteiligungsfinanzierung wieder verstärkt in den Mittelpunkt des öffentlichen Interesses.4 Eine solide Eigenkapitalausstattung ist im internationalen Wettbewerb und durch die Fokussierung der Geschäftsbanken auf die Ratinganforderungen im Zuge von Basel II ein besonders wichtiger Erfolgsfaktor für kapitalsuchende mittelständische Unternehmen. Für diese stellt der Zugang zu geeigneten Private-Equity- und Venture-CapitalInvestoren aufgrund des äußerst intransparenten und fragmentierten Marktes eine große Herausforderung dar. Die Marktkonsolidierung und das damit verbundene Ausscheiden vieler Gesellschaften vom Markt verschärfte diese Situation. Inzwischen stellt sich wieder ein positives Investitionsklima ein und die FundraisingAktivitäten beleben sich. Der Anteil der Totalverluste ist im Jahr 2005 deutlich auf 10 % gesunken, was darauf schließen lässt, dass die Konsolidierung weitestgehend abgeschlossen ist.5 1

Zur Konsolidierung des Beteiligungsmarktes vgl. Frommann/Dahmann (2003) S. 12 f. Vgl. BVK-Jahresstatistik 2005. Dies zeigt sich auch in der aktuellen Jahresstatistik für den deutschen Markt; im Jahr 2005 stammten bereits 14,4 % der Mittel, die im Zuge des Fundraising eingeworben wurden, von Dachfonds. Im Vergleich dazu betrugen die Mittel, die von Kreditinstituten kamen, nur 11,6 %. Die Mittel aus Pensionsfonds hatten mit 37,4 % den größten Anteil. 4 Vgl. z. B. KfW (2003a) und KfW (2003b). 5 Vgl. BVK-Jahresstatistik 2005. 2 3

18

Die Entwicklung des deutschen Marktes, der schon einige Höhen und Tiefen durchlebt hat, und insbesondere das Ausscheiden vieler Gesellschaften während der Konsolidierung des Marktes zeigt, wie wichtig die Auswahl einer geeigneten KBG für den Investor ist, da sich dieser auf lange Zeit an eine Gesellschaft bindet und nur schwer von einem Engagement trennen kann. Das Auswahlproblem resultiert v. a. aus der großen Zahl der Beteiligungsgesellschaften, die sich zudem als sehr heterogen darstellen. Die Auswirkungen der Auswahl sind sowohl auf der Beziehungsebene Kapitalbeteiligungsgesellschaft und Portfoliounternehmen als auch auf der Ebene Investor und Kapitalbeteiligungsgesellschaft relevant.6 Traditionell spielten bei der Auswahl quantitative Rendite-/Risiko-Relationen die entscheidende Rolle. Da viele Investoren während der Konsolidierung des Marktes hohe Verluste erlitten haben, muss vermutet werden, dass das Risiko, das sich durch die Festlegung auf eine bestimmte Kapitalbeteiligungsgesellschaft ergibt, anhand quantitativer Rendite-Risiko-Profile nicht befriedigend eingeschätzt werden kann. Dies ist aufgrund der vorhandenen Bewertungsspielräume und der allgemeinen Überschätzung der quantitativen Renditen der Fall. In der Vergangenheit wurden wiederholte Anstrengungen unternommen, um sich dem Aspekt der Risikomessung weiter anzunähern. Hier wurden vor allem die quantitativen Aspekte des Risikos von öffentlich notierten Private-Equity- und Venture-CapitalGesellschaften diskutiert.7 Methoden zur Risikomessung, die für öffentlich notierte Wertpapiere genutzt werden, sind in ihrer Anwendung für Private-Equity- und Venture-Capital-Transaktionen jedoch nicht geeignet. Da Daten über die Performance von Private-Equity-Transaktionen nicht öffentlich zugänglich sind, bestehen immer noch erhebliche Einschränkungen, das Risiko derartiger Transaktionen zu quantifizieren. Z. B. ist die Standardabweichung als ein typisches Maß für die Abbildung des Risikos für derartige Transaktionen nur begrenzt aussagefähig.8 Neben den Problemen der Risikomessung von Private-Equity-Transaktionen lassen sich in der Branche selbst Entwicklungen erkennen, die die Forderung nach einer höheren Transparenz und einer objektiven Vergleichbarkeit der Erfolgskennzahlen nach sich ziehen. Dies ist insbesondere im Zusammenhang mit der wachsenden Bedeutung der Dachfonds-Konzepte und den Überlegungen zum Aufbau eines Sekundärmarktes für Kapitalbeteiligungen zu beobachten.9 Daher ist es notwendig, Konzepte zu entwickeln, die es erlauben, neben der rein quantitativ ausgerichteten Risikomessung verstärkt qualitative Aspekte zu berücksichtigen. Eine Risikoeinschätzung durch die Einbeziehung qualitativer Aspekte kann einerseits den Kapitalbeteiligungsgesellschaften Anhaltspunkte für Benchmarkgrößen geben und 6

Vgl. hierzu Kapitel 2.2.3. Vgl. Huntsman/Hoban (1980), Martin/Petty (1983), Brophy/Guthner (1988), Ruhnka/Young (1991), Anson (2002). 8 Vgl. Chiampou/Kallett (1989) S. 2 ff. 9 Vgl. Hielscher/Zelger/Beyer (2003). 7

19

andererseits Dachfondsinvestoren, die am originären Beteiligungsgeschäft nicht interessiert sind, Kriterien für die Auswahl geeigneter Zielfonds liefern, ohne dass sie die aufwendige Prüfung der einzelnen Portfoliounternehmen selbst durchführen müssen.

PU 1

PU 2

PU 3

PU X

Bewertungsproblem: Unternehmensbewertung der Portfoliounternehmen (PU)

KBG 1

KBG 2

KBG 3

KBG X

Auswahlproblem: Rendite/Risikorelation der KBG?

Qualitative Bewertung der KBG

Private-Equity-Investoren/Dachfonds Abbildung 1: Formulierung der Problemstellung Quelle: Eigene Darstellung.

Abbildung 1 zeigt diesen Zusammenhang im Überblick. Die Private-EquityInvestoren, zu denen auch die subsumiert werden können, die ein Dachfondskonzept verfolgen, stehen vor der Aufgabe, aus einer Vielzahl potentieller Portfoliounternehmen diejenigen auszuwählen, die den größten Erfolg versprechen. Die Erfolgsdefinition hängt von der Art des Investors ab, wird aber in der Regel am Kapitalgewinn gemessen. Da der Private-Equity-Investor die Auswahl der Portfoliounternehmen nicht selbst vornehmen will oder kann, verlässt er sich auf die Expertise der Kapitalbeteiligungsgesellschaften. Das Auswahlproblem ist für den Investor auf dieser Ebene grundlegend das gleiche wie auf der übergeordneten Ebene. Die Erfahrungen in der Vergangenheit haben allerdings gezeigt, dass im Zuge dieses Auswahlprozesses eine Beschränkung auf die von den Kapitalbeteiligungsgesellschaften erzielte RenditeRisiko-Relation zu kurz greift und durch zusätzliche Faktoren ergänzt werden muss.10 Die Beziehungsebenen im Private-Equity-Geschäft sind durch weitreichende Informationsasymmetrien gekennzeichnet. Diese treten sowohl zwischen den Kapitalbeteili10

Vgl. Abbildung 1.

20

gungsgesellschaften und den Portfoliounternehmen selbst als auch zwischen den Private-Equity-Investoren und den Kapitalbeteiligungsgesellschaften auf und erschweren den Auswahlprozess entscheidend. Der in der Arbeit verfolgte Ansatz geht davon aus, dass das Risikopotential einer Private-Equity-Transaktion in erheblichem Maß von den dahinter stehenden Beteiligten abhängt. Deshalb werden qualitative Einflussfaktoren, wie z. B. die Managementqualität, das Ausmaß der Betreuungsintensität und die Reputation der Kapitalbeteiligungsgesellschaften für die Risikobetrachtung, von in der überwiegenden Mehrzahl nicht öffentlich gehandelten Gesellschaften einbezogen. Ziel ist die Identifizierung derjenigen Erfolgsfaktoren, die eine Stabilität in den Finanzierungsbeziehungen zu Investoren gewährleisten und dafür verantwortlich sind, dass sich die Kapitalbeteiligungsgesellschaften am Markt durch eine entsprechende Reputation und Managementpotentiale auszeichnen können. Gegenstand dieser Untersuchung sind daher die Qualitätsmerkmale und Potentiale der Kapitalbeteiligungsgesellschaften auf der Basis der strukturellen Gegebenheiten in Deutschland. Hierzu wurden im Rahmen einer mehrjährigen empirischen Studie die Qualitätsmerkmale der Kapitalbeteiligungsgesellschaften erhoben die es ermöglichen, Benchmarkgrößen abzuleiten, an denen einzelne Gesellschaften gemessen werden können. Abschließend wurde statistisch validiert, welche der erhobenen Qualitätsmerkmale ursächlich für den Erfolg der Kapitalbeteiligungsgesellschaften waren.11 Aufbau der Arbeit Im ersten Kapitel wird der Beteiligungsmarkt in Deutschland näher beschrieben. Zunächst werden die Begriffe, insbesondere die Unterschiede zwischen Venture Capital und Private Equity erläutert und die wichtigsten Marktteilnehmer beschrieben, die auf dem deutschen Markt tätig sind. Das Kapitel schließt mit einer Vorstellung der Ausprägungen von Beteiligungen, der Fokus liegt hier auf den indirekten Formen. Im zweiten Kapitel werden die wichtigsten Forschungsbeiträge vorgestellt, die die Rendite-Risiko-Relationen von Private-Equity-Investments analysieren. Dem schließt sich eine Diskussion darüber an, warum ausschließliche Rendite-Risiko-Betrachtungen im Hinblick auf eine umfassende Einschätzung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften zu kurz greifen. Aus der Argumentation wird die Notwendigkeit der Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften abgeleitet. Die Auswahlproblematik wird in den Kontext der sog. „Neoinstitutionalistischen Finanzierungstheorie“ eingeordnet und nachgewiesen, dass ein Bewertungskonzept für Kapitalbeteiligungsgesellschaften zur

11

Da es sich bei der Erhebung um die Ermittlung von Querschnitten handelt, wurde zu Gunsten einer breiteren Datenbasis darauf verzichtet, die Stichproben der jeweiligen Jahre anzupassen. Für weitere Arbeiten auf dem Gebiet vgl. z. B. Jugel (2003) S. 3 ff.

21

Lösung der im Zusammenhang mit Private-Equity- und Finanzierungen auftretenden Agency-Konflikte beitragen kann.

Venture-Capital-

Das dritte Kapitel stellt die wesentlichen Ergebnisse der in fünf aufeinander folgenden Jahren durchgeführten empirischen Studien dar. Diese helfen, die Struktur des betrachteten deutschen Beteiligungsmarktes zu beschreiben und wesentliche Qualitätsmerkmale abzuleiten. Der Datensatz, der sich aus den empirischen Studien ergab, beinhaltet die Informationen von 359 Gesellschaften. In den jährlichen Befragungen konnte immer eine sehr hohe Marktabdeckung erzielt werden. Diese bewegte sich von ca. ein viertel im Jahr 2004 bis zu ca. vier fünftel des verwalteten Kapitals aller BVK Mitglieder im Jahr 2001. Daher war es möglich, fundierte Aussagen hinsichtlich der Relevanz bestimmter Beurteilungskriterien zu treffen. Im Vergleich zu Untersuchungen, die nur auf öffentlich notierte Gesellschaften zurückgreifen, spiegelt der Datensatz die Gegebenheiten des deutschen Beteiligungsmarktes besser wider, unterliegt andererseits aber Restriktionen, die sich bei der Anwendung von komplexeren statistischen Analysen zeigen. Die erhobenen Daten dienen als Grundlage für die in Kapitel 4 folgenden statistischen Untersuchungen. Im Zusammenhang mit den statistischen Auswertungen in Kapitel 4 werden mögliche Erfolgsfaktoren der Kapitalbeteiligungsgesellschaften durch Mittelwertvergleiche darauf untersucht, ob sie sich für eine Trennung von erfolgreichen und weniger erfolgreichen Gesellschaften eignen. Als Maßstab für den Erfolg der Gesellschaften und somit als abhängige Variable wird die von den Gesellschaften jährlich erzielte Rendite herangezogen und als alternativer Erfolgsmaßstab deren Beteiligungsvolumen genommen. Im fünften Kapitel wird aus den Erfolgsfaktoren, die sich als geeignet für eine Trennung der Gesellschaften in erfolgreiche und weniger erfolgreiche erweisen, ein komplexeres Bewertungsmodell erstellt. Da sich die Durchführung einer Paneldatenanalyse (die eine Querschnittsanalyse über alle Gesellschaften zu allen betrachteten Jahren ermöglicht) als weniger geeignet herausstellte, wurde eine angepasste Regression durchgeführt. Das Ergebnis der Arbeit ist die Ableitung eines Bewertungskonzepts für Kapitalbeteiligungsgesellschaften. Die Arbeit schließt mit der Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse und dem Fazit.

22

1

Der Beteiligungsmarkt in Deutschland

1.1 Venture Capital und Private Equity Die Klärung und Abgrenzung der Begriffe Venture Capital und Private Equity wurde in Deutschland ausführlich diskutiert.12 Der ursprünglich aus den USA stammende Begriff Venture Capital wurde zuerst in Großbritannien verwendet. In Deutschland wurde der Begriff zunächst mit dem deutschen Wort „Wagniskapital“ übersetzt, vielfach wurden andere Vorschläge diskutiert.13 Durchgesetzt hat sich letztlich die einfache Übernahme des englischen Begriffes. Damit ist aber der Abgrenzungsstreit der Termini Venture Capital und Private Equity noch nicht geklärt und die Auseinandersetzung um die genauen Begriffsinhalte dauert bis heute an.14 Ursprünglich stellten Venture-Capital-Firmen jungen Unternehmen aus der HighTech-Branche Eigenkapital zur Verfügung, die sich in der Gründungsphase befanden.15 Venture Capital im engeren Sinne wurde als Gründungs-, Start- und Wachstumsfinanzierung von jungen Unternehmen der High-Tech-Branche in Form einer Eigenkapitalfinanzierung, in Zusammenhang mit Managementberatung und mit der Zielsetzung der Maximierung des Unternehmenswertes definiert.16 In den 1970er- und 1980er-Jahren kam es jedoch zu einer nachhaltigen Veränderung des Venture-CapitalMarktes. Venture-Capital-Firmen gingen zunehmend dazu über, auch Erweiterungsinvestitionen älterer Unternehmen (Expansion Capital) bereitzustellen und Unternehmen bei der Vorbereitung und Durchführung des Ganges an die Börse zu unterstützen (Bridge-Finanzierung). Die Entwicklung von Übernahmefinanzierungen (Management Buyout, Management Buyin) beginnt ebenfalls in dieser Zeit. Gleichzeitig weiteten sich die Investitionsbranchen aus. Mit der Erweiterung der Tätigkeitsfelder verbreiterte sich auch die Palette der Finanzierungsarten. Neben der traditionellen Eigenkapitalfinanzierung wurden den Portfoliounternehmen auch Wandel- und Optionsanleihen, nachrangiges Fremdkapital und teilweise auch gesichertes Fremdkapital angeboten. Dies hatte den Versuch zur Folge, den Begriff Venture Capital so abzugrenzen, dass die Definition dem weiter gefassten Verständnis gerecht wurde. Das Ergebnis war eine Definition von Venture Capital, die bzgl. der Finanzierungs- und Lebenszyklusphasen der Portfoliounternehmen für alles offen steht.17 Die vielfältigen Entwicklungen verlangten nach einer weiter gefassten Definition des Venture-Capital-Begriffs: „Unter Venture Capital verstand man eine Finanzierungsart, die Unternehmen mit überdurchschnittlichem Wachstumspotential während einer begrenzten Zeit risikotragendes Kapital und Managementunterstützung zur Verfügung 12

Vgl. hierzu Fenn/Liang/Prowse (1997) sowie Rudolph (2001) S. 501-515. Vgl. Leopold/Frommann (1998) S. 4 ff. sowie Nathusius (1985) S. 347. Vgl. Schefczyk (2000) S. 7. 15 Vgl. Bader (1996) S. 4. 16 Vgl. Schmidt/Willms (1987) S. 11. 17 Vgl. Pratt (1985) S. 7. 13 14

23

stellt, um beim Ausstieg einen möglichst hohen Kapitalgewinn zu erzielen.“18 Dass sich diese Definition nur noch durch den Aspekt der Managementunterstützung von anderen Investitions- bzw. Finanzierungsarten unterscheidet, ist Ausdruck der Unsicherheit, ob Venture Capital eine eigenständige Finanzierungsform darstellt oder nicht. Auch die Abgrenzungen anderer Beiträge verdeutlichen diese Unsicherheit.19 Die Entwicklung der 1980er-Jahre führte dazu, dass der Begriff Venture Capital von dem übergeordneten Begriff Unternehmensfinanzierung/Unternehmensbeteiligung (Corporate Finance) abgelöst wurde.20 Außer der Unterscheidung nach der Risikoneigung der Investoren waren kaum noch Unterschiede für eine Trennung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften und Venture-Capital-Firmen festzustellen.21 Aufgrund des anlagepolitischen Ansatzes wurde Venture Capital daher als Spezialfall einer Kapitalbeteiligungsgesellschaft definiert.22 Beide Anbieter (traditionelle Kapitalbeteiligungen und Venture Capital) bewegten sich immer stärker aufeinander zu, die Differenzen verminderten sich zusehends. Die Spezialisierungen wurden zugunsten einer Verbreiterung der Zielgruppen und der Beteiligungsanlässe weitestgehend aufgegeben. Die Marktentwicklung dieser Zeit war außerdem durch eine verstärkte Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Beteiligungsgesellschaften geprägt. Dies führte dazu, dass die Begriffe Venture-Capital-Gesellschaft und Beteiligungsgesellschaft zu Synonymen geworden sind. Der Zusammenschluss der Dachverbände trug zur Entstehung eines einheitlichen Eigenkapitalfinanzierungsmarktes außerhalb der Börse bei.23 Das dominierende Engagement der institutionellen Investoren im Venture-CapitalBereich der 1980er-Jahre führte zu einer steigenden Notwendigkeit für verbesserte Risikokontroll- und Asset-Allocation-Techniken, zu einer schnelleren Gewinnrealisierung, zu regelmäßigen Fondsbewegungen und zu einer erhöhten Liquidität. Dadurch beschleunigte sich der Trend im Venture-Capital-Bereich weg von den riskanten Startup- hin zu den konservativeren Later-Stage-Finanzierungen. Gleichzeitig konnte in den Spätphasen mehr Kapital gebunden werden, das in großem Umfang zur Verfügung stand. Andererseits waren die Manager von Buyout-Fonds und von CorporateVenture-Capital(CVC)-Gesellschaften aufgrund eines schwierigen Marktumfeldes gezwungen, immer mehr in das Tagesgeschäft ihrer Portfoliounternehmen einzugreifen und ihre Beteiligungen, wie die Venture-Capital-Firmen, über den Gang an die Börse zu veräußern.24

18

Vgl. Bader (1996) S. 6. Vgl. Warburg (1983) S. 56. Vgl. Schmidke (1985) S. 103 f. 21 Vgl. Pichotta (1990) S. 15. 22 Vgl. Räbel (1986) S. 198. 23 Vgl. Luippold (1991) S. 171 f. Die Verschmelzung der beiden Verbände – Deutscher Venture Capital Verband e.V. (DVCV) und Bundesverband deutscher Kapitalbeteiligungsgesellschaften (German Venture Capital Association e.V.) (BVK) erfolgte Ende 1989. 24 Vgl. Bader (1996) S. 8. 19 20

24

Diese Entwicklung führte zur Annäherung der Bereiche der frühen und späten Phasen.. Dennoch sind die Begriffe nicht deckungsgleich. Vielmehr muss Private Equity verstanden werden als die Vergabe von Beteiligungskapital an nicht börsennotierte Unternehmen in allen Unternehmensphasen, d. h. Venture Capital und Buyouts. Venture Capital bezieht sich dementsprechend auf die Early-Stage-(Frühphasenfinanzierung: Seed und Start-up) und die Later-Stage-Finanzierung (Spätphasenfinanzierung: Expansion).25

Private Equity MBO, MBI, LBO Turnaround

Venture Capital Seed, Start-up, Expansion

Abbildung 2: Abgrenzung der Begriffe Venture Capital und Private Equity in Abhängigkeit von den Finanzierungsphasen Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Bader S. 9.

Für die Arbeit lässt sich die relevante Abgrenzung des Private-Equity-Begriffs wie folgt vornehmen: Private Equity ist eine Finanzierungsart, bei der nicht börsengehandelten Unternehmen in einer entscheidenden Phase ihrer Entwicklung ohne ausreichende Sicherheiten mittel- bis langfristig Kapital und, bei Bedarf, Managementunterstützung zur Verfügung gestellt wird. Zur Realisierung eines dem Risiko entsprechenden Gewinns besteht von vornherein die Absicht, die Beteiligung wieder zu veräußern. Die einzelnen Bestandteile der Definition werden im Folgenden näher erläutert. -

25

Finanzierungsart und nicht Finanzierungsinstrument, denn Private Equity bietet eine Problemlösung für eine adäquate Unternehmensfinanzierung an, wenn das Kapital des Eigentümers nicht ausreicht und die Bank mangels Sicherheiten nicht zur Kreditvergabe bereit ist. Welches Finanzierungsinstrument zur Problemlösung angewendet wird, ist zunächst sekundär.

Vgl. zur Terminologie die BVK-Jahresstatistik 2005.

25

-

Die Definition bezieht sich ausdrücklich auf nicht börsengehandelte Gesellschaften. Nicht ausgeschlossen sind jedoch Investitionen im Rahmen eines „Going Private“.26

-

Das Portfoliounternehmen muss sich in einer entscheidenden Phase seiner Entwicklung befinden. Dies verdeutlicht die Zukunftsorientierung der Private-Equity-Finanzierung und bezieht alle denkbaren entscheidenden Ereignisse ein (z. B. Wachstum, Aufkauf durch das Management oder Rationalisierungsinvestitionen).

-

Der Mangel an ausreichenden Sicherheiten ist elementarer Bestandteil der Definition. Wenn die von der Bank üblicherweise geforderten Sicherheiten gestellt werden, spricht man nicht von einer Private-Equity-Finanzierung. Von Private Equity soll nur dann gesprochen werden, wenn trotz eines funktionierenden Kreditmarktes mangels bilanzieller Sicherheiten ein Bankkredit nicht erhältlich ist.

-

Die Finanzierungsinstrumente werden in der Definition sehr allgemein als „Kapital“ beschrieben. Neben Eigenkapital und eigenkapitalähnlichem Fremdkapital muss auch eine Finanzierung mit Fremdkapital möglich sein.

-

Die Befristung der Finanzierung richtet sich neben der angestrebten Zielrendite v. a. nach den Eigenschaften des finanzierten Unternehmens. Je älter das Portfoliounternehmen ist, desto kürzer ist der Zeithorizont (z. B. bei Überbrückungsfinanzierungen). Bei jungen Unternehmen in der Gründungsphase kann ein Engagement bis zu 10 Jahre dauern, dies ist insbesondere bei Kapitalbeteiligungsgesellschaften der Fall, die einen öffentlichen Eigentümerhintergrund haben.

-

Um einen dem Risiko angemessenen Gewinn zu realisieren, steht oft schon zu Beginn des Engagements die Exit-Strategie zur Trennung von der Beteiligung fest.

-

Die Managementunterstützung war in der klassischen Venture-Capital-Definition ein zentrales Merkmal. Durch die Verlagerung zum Private Equity und damit zu Investitionen auch in reifere Unternehmen hat diese Eigenschaft an Bedeutung verloren.

Wie gezeigt wurde, differenzierte man im deutschen Sprachraum teilweise zwischen Venture-Capital-Gesellschaften, die vornehmlich Gründungs- und gründungsnahe Finanzierungen von besonders innovativen Unternehmen vornehmen, und Kapitalbeteiligungsgesellschaften, die Finanzierungen in späteren Phasen und weniger innovativen Unternehmen durchführen. Diese Differenzierung wird in Anlehnung an Schefczyk nicht vertreten, da eine überschneidungsfreie Abgrenzung gerade für den deutschen Markt nur schwer zu operationalisieren ist.27 Im folgenden werden daher die Begriffe Venture-Capital-Gesellschaft und Kapitalbeteiligungsgesellschaften synonym verwendet. Die Kapitalbeteiligungsgesellschaften bilden den institutionellen Rahmen zur Durchführung der Private-Equity-Finanzierungen. 1.2 Finanzierungsphasen Die einzelnen Phasen im Private-Equity-Finanzierungsprozess werden nach dem Lebenszyklus der zu finanzierenden Unternehmen unterschieden.

26 27

Vgl. z. B. Nathusius (2003). Vgl. Schefczyk (2000) S. 7 f.

26

Die Seed-Phase bezeichnet den jüngsten Abschnitt im Lebenszyklus eines Unternehmens, er beginnt noch vor der eigentlichen Gründung des Unternehmens. Zu diesem Zeitpunkt geht es darum, die Geschäftsidee oder ein Unternehmenskonzept zu unterstützen und dessen Entwicklung voranzubringen. Die größten Risiken hierbei sind das technische Machbarkeitsrisiko und das Absatzrisiko. Der Kapitalbedarf in dieser Phase ist eher gering, weshalb der Gründer oftmals auf eigene Mittel zurückgreifen muss.28 Die Risiken hingegen sind als sehr hoch einzuschätzen, so dass viele Gesellschaften unter Beachtung der geringen Volumina diesen Bereich eher meiden. Andererseits sind hier die öffentlich geförderten Beteiligungsgesellschaften besonders angesprochen, da es oftmals von Bedeutung sein kann bzw. auch politisch gewollt ist, bestimmte Bereiche (z. B. Hoch- und Biotechnologie) explizit zu fördern. In der Start-up-Phase erfolgt die eigentliche Firmengründung, es kommt zur Produktentwicklung und zur Markteinführung. Die Zusammenstellung eines guten Managementteams und der Aufbau einer optimierten Organisationsstruktur sind zentrale Aufgaben in dieser Phase.29 Wie in der Seed-Phase sind die Risiken unternehmensintern.30 Ansteigende Unternehmensumsätze und Auftragseingänge sollte ein Unternehmen in der Expansionsphase realisieren. Das zur Verfügung gestellte Kapital wird in dieser Phase zur nationalen und internationalen Expansion verwendet. Dabei müssen selbst gesetzte Vorgaben in den Bereichen Umsatz-, Wachstums- und Marktanteilsvorgaben erzielt werden. Durch hohe Umsatz-, Cash-Flow- und Ergebniswachstumsraten sind viele Unternehmen in diesem Entwicklungsstadium ein lohnenswertes Investitionsobjekt für Kapitalbeteiligungsgesellschaften. Die Unternehmen sind zu diesem Zeitpunkt verstärkt externen Markteinflüssen ausgesetzt, die sich mit der Öffnung ergeben. Intern gewinnt die Überwachung der Geschäftsabläufe, die Delegation bestimmter Aufgaben an externe Auftragnehmer und die Organisation eines effizienten Finanzmanagements an Bedeutung.31 In den späten Phasen der Unternehmensentwicklung wird Private Equity für Unternehmensübernahmen im Rahmen von Buyouts eingesetzt. Buyout bezeichnet die Gründung eines unabhängigen Unternehmens durch Trennung von dessen bisherigem Eigentümer. Hierbei wird zwischen Management Buyout (MBO), Management Buyin (MBI) und Leveraged Buyout (LBO) unterschieden. Die Mitwirkung bei Transaktionen in Verbindung mit einem Eigentümerwechsel sind die Engagements, bei denen die höchsten Volumina finanziert werden.32 Werden die Unternehmensanteile durch das bestehende Management übernommen, spricht man von einem Management Buyout. Geschieht die Übernahme durch ein externes Management, handelt es sich um einen 28

Vgl. Bader (1996) S. 105. Vgl. ebda. Vgl. ebda. 31 Vgl. ebda. S. 107. 32 In Deutschland waren das z. B. Brenntag (3,5 Mrd. Euro), Grohe (1,83 Mrd. Euro) und ATU (1,75 Mrd. Euro). Vgl. Rathmann (2006) S. 4. 29 30

27

Management Buyin. Häufig werden Buyout-Finanzierungen als Ausstiegsmöglichkeit für Firmengründer und Nachfolgeregelungen genutzt, gerade aufgrund des letzteren ist eine weiter zunehmende Bedeutung zu erwarten.33 Bei Leveraged Buyouts (LBO) wird der überwiegende Teil des zu finanzierenden Betrags mit Fremdkapital bezahlt. Mittlerweile werden fast alle MBO mit einem sehr hohen Anteil Fremdkapital finanziert, da durch die Verringerung des Eigenkapitalanteils die Finanzierungskosten gesenkt werden können. Andererseits steigen die Risiken, das Fremdkapital nicht mehr bedienen zu können, an. Finanzierungsphase

Early -Stage Seed

Start up

Produktkonzept Unternehmensphase

Unternehmenskonzeption F&E

Unternehmensgründung

Expansion-Stage First-Stage

Expansion

Late-Stage Bridge

Buyout

Produktionsbeginn

Marktdurchdringung

Vorbereitung Börsengang

Spin-Off

Markteinführung

Ausbau des Vertriebes

Konsolidierung

MBO MBI LBO

Akquisitionen

Turnaround Überbrückung von finanz. und operat. Problemen

Divesting Stage IPO Trade sale Buy back Secondary Purchase Liquidation

+

Risiko

Kapitalzuführungsbedarf

-

Gewinn/ Verlust

Eigene Mittel Finanzierungsquellen

Fremdfinanzierung

Öffentliche Fördermittel

Börse

Venture Capital Private Equity

Abbildung 3: Finanzierungsphasen Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Zemke (1995) S. 29.

Als Sonderformen im Zyklus der Unternehmensentwicklung können die Finanzierung von Sanierungen und die Finanzierung des wirtschaftlichen Wiederaufbaus bezeichnet werden, die sog. Turnaround-Finanzierungen.34 Aber auch Finanzierungen, die im Hinblick auf die Vorbereitung eines Exits vorgenommen werden, die so genannten Bridge-Finanzierungen, können streng genommen nicht einer einzelnen Phase zugeordnet werden. Wird der Börsengang eines Unternehmens vorbereitet, ist dies aber oftmals in einer späten Phase der Unternehmensentwicklung der Fall. 33 34

Vgl. Bader (1996) S. 109. Vgl. hierzu ausführlich Kraft (2001).

28

Abbildung 3 skizziert exemplarisch die Entwicklung eines Unternehmens. Deutlich wird, dass die Finanzierungsrisiken zu Beginn der Entwicklung am höchsten sind und im weiteren Verlauf abnehmen. Der Finanzierungsbedarf hingegen ist am Anfang gering und nimmt zum Ende zu. Ebenfalls zeigt sich, dass Private Equity eine Finanzierungslücke zwischen der Eigenmittelfinanzierung (z. B. durch den Gründer selbst, durch Freunde oder Verwandte) und der Finanzierung mit Fremdkapital schließen kann. 1.3 Exitkanäle Da die Beteiligungsgesellschaften ihre Gewinne nicht aus laufenden Erträgen erzielen, kommt der Veräußerung der Beteiligungen eine besondere Bedeutung zu. Daher werden schon vor einer Beteiligung Annahmen über den Zeitpunkt, die Art der Veräußerung, den möglichen Erwerber und den Veräußerungspreis gemacht.35 Das Initial Public Offering (IPO) bezeichnet den Verkauf einer Beteiligung (resp. eines Unternehmens) über die Börse im Zuge der Publikumsöffnung. Um diesen Exitweg zu realisieren, müssen die Zulassungen der entsprechenden Börse erfüllt werden. Entstehende Publizitätsanforderungen, Unsicherheiten hinsichtlich des Börsenumfeldes und nicht zuletzt zusätzliche Kosten für Überwachung und Begleitmandate machen diesen Exitweg sehr teuer. Daher kommt die Veräußerung über die Börse nur für ausgesprochen erfolgreiche Beteiligungen in Frage. Beim Trade Sale wird die Beteiligung an einen (industriellen) Investor verkauft, der ein strategisches Interesse hat.36 Industrielle Investoren verfolgen dabei verschiedene Zielsetzungen. So ist vorstellbar, dass ein Unternehmen einen Konkurrenten oder bei einer Vorwärtsintegration einen Kunden (im Rahmen der Rückwärtsintegration einen Lieferanten) aufkauft, um Synergieeffekte zu erzielen. Da bei derartigen Transaktionen immer die Kontrolle über das Zielunternehmen erlangt werden soll, ist das Vorhandensein einer Mehrheitsbeteiligung entscheidend für den Erfolg einer solchen Transaktion.37 Für große Unternehmen stellt die Übernahme kleinerer Unternehmen, die sich als Nischenanbieter etabliert haben, eine Möglichkeit dar, rasch Marktanteile zu gewinnen oder Nischen zu besetzen. Daher werden im Vergleich zum IPO oftmals höhere Preise erzielt, was den Trade Sale gerade in schwierigen Börsenphasen sehr attraktiv macht.38 Die Veräußerung an einen anderen Finanzinvestor wird als Secondary Sale bezeichnet. Secondaries werden von Beteiligungsgesellschaften genutzt, um das eigene Portfolio zu optimieren. Dies kann notwendig sein, wenn sich bestimmte Risiken im Laufe der 35

Vgl. Lenoir (2003) S. 241. Vgl. Strascheg (2001) S. 95. Vgl. Jesch (2004) S. 107. 38 Vgl. Bader (1996) S. 147. 36 37

29

Zeit übergewichtet entwickeln, oder wenn sich die Beteiligungsgesellschaft selbst neu strukturiert und daher bestimmte Beteiligungen veräußern will. Letztlich gelten auch für die Beteiligungsgesellschaften portfoliotheoretische Aspekte, die es in der Gesamtschau über alle Beteiligungen zu optimieren gilt.39 Beim Company Buy Back werden die Private-Equity-Anteile durch das Unternehmen, den Unternehmer bzw. Mitgesellschafter des Portfoliounternehmens zurückgekauft. Für die Beteiligungsgesellschaften stellt diese Variante oftmals eine Absicherung dar, um im Krisenfall die Beteiligung zu einem Mindestpreis zu veräußern (Put-Option). Für den Unternehmer ist eine Kaufoption interessant, da er sich auf diese Weise ein Vorkaufsrecht sichert und eine Veräußerung zu einem geringeren Preis vermieden wird. Der Company Buy Back bietet sich vor allem bei Unternehmen mit stabilen Cash Flows an, da sich für diese eine Weiterführung lohnt, ein IPO oder Trade Sale aufgrund begrenzter Erfolgsaussichten aber nicht durchgeführt werden kann.40 Die Abschreibung eines Portfoliounternehmens ist dann sinnvoll, wenn eine Weiterführung keine ausreichenden Gewinne erwarten lässt. Dabei kommt es selten zu einem Totalverlust, in der Regel muss ein Drittel des Kapitalvolumens abgeschrieben werden.41 Auch wenn die Liquidation unter Umständen die wirtschaftlich vernünftigste Entscheidung darstellt, ist mit großen Wiederständen der Beteiligten, insbesondere von Seiten des Unternehmers, zu rechnen. Dies kann die Abwicklung einer Liquidation sehr schwierig gestalten und wesentlich verzögern.42 1.4 Historische Entwicklung des Beteiligungsmarktes 1.4.1 USA Das Private-Equity- und das Venture-Capital-Modell sind in ihrer heutigen Ausprägung mit den wesentlichen Merkmalen der Auswahl und Auswahlkriterien, der Strukturierung der Beteiligungen und der laufenden Betreuung der einzelnen Portfoliounternehmen maßgeblich durch die Entwicklung in den USA beeinflusst worden.43 Die Institutionalisierung von Private Equity und Venture Capital begann in den USA nach 1945 mit der Errichtung der ARDC (American Research and Development Corporation), einer börsennotierten geschlossenen Investmentgesellschaft. Für die ARDC war es in den Anfängen nicht leicht, die geplanten 5 Mio. USD Fondsvolumen bereit-

39

Obwohl dann immer noch die Frage zu klären bleibt, ob hierzu ausschließlich Rendite-Risiko-Betrachtungen angestellt werden sollten oder z. B. eine Cash-Flow-orientierte Optimierung erfolgen muss. Vgl. Bader (1996) S. 149. 41 Vgl. Jesch (2004) S. 108. Das zeigen auch die Ergebnisse der eigenen Untersuchung für das Jahr 2005 in Kapitel 3.4. 42 Vgl. Bader (1996) S. 150. 43 Vgl. Nathusius (1985) S. 357. 40

30

zustellen, denn der Markt reagierte noch zurückhaltend gegenüber Investments in Private-Equity- und Venture-Capital-Fonds.44 1958 wurde auf Initiative der Regierung der „Small Business Investment Company Act“ verabschiedet. Als Finanzierungsinstrumente für kleine und mittlere Unternehmen verfolgten die SBICs vor allem strukturpolitische Ziele und sollten jungen Unternehmen langfristiges Risikokapital in Form von Beteiligungen oder Wandelschuldverschreibungen zuführen. Das Kapital stammte von privaten Investoren, die umfassende Steuervorteile geltend machen konnten, und aus staatlichen Quellen.45 1967 hatten ca. 710 Unternehmen eine Lizenz von der Small Business Administration erhalten. Etwa zwei Drittel davon waren sehr kleine Gesellschaften, ein Teil lediglich ‚Ein-MannFirmen’. Die Börsenentwicklung der 1960er-Jahre offenbarte wesentliche Schwächen des Konzeptes, als Folge ließ der anfängliche Enthusiasmus schnell nach.46 Gründe waren ein oftmals unzuverlässiges Management und die Verwendung von Darlehen zur Finanzierung von Portfoliounternehmen. Eine ganze Reihe von Gesellschaften schied aus dem Markt aus.47 Während der 1990er-Jahre erholte sich der Markt und damit auch die SBIC, so waren im Jahr 2002 noch 442 Gesellschaften aktiv. Diese investierten 2,66 Mrd. USD Eigen- und Fremdkapital in nahezu 2000 verschiedene kleine Unternehmen.48 Der US-amerikanische Private-Equity-Markt stagnierte zunächst in den 1970er-Jahren, zum Boom kam es erst ein Jahrzehnt später. Aufgrund der positiven Börsenentwicklung und flankiert von vorteilhaften steuerlichen Regelungen entwickelte sich der Markt äußert positiv. Die Belebung hielt bis in die 90er Jahre an und führte insbesondere durch die Entwicklung des Internets in der zweiten Hälfte der 1990er-Jahre zu einem weiteren wesentlichen Aufschwung.49 Die Neuinvestitionen stiegen von 571,9 Mio. USD in 1980 auf 105.832,2 Mio. USD im Jahr 2000 an.

44

Vgl. Machewicz & Partner (2000) S. 23 und Leopold/Frommann/Kühr (2003) S. 217 f. Vgl. Raida (1965) S. 792-794. Vgl. hierzu genauer Morenz (1967) S. 86-89. 47 Vgl. Leopold/Frommann/Kühr (2003) S. 219. 48 Vgl. U.S. Small Business Administration (2002) S. 8 ff. 49 Vgl. Leopold/ Frommann/Kühr (2003) S. 220 und Gompers (1998). 45 46

31

120000 105832,2

in Mio. USD/Anzahl

100000

80000

60000

54479,9

40942,7

40000 21615

21270,2

20000 3580,2 4168,8 3712,1 2248,2 1017 961 906 911

11510,9

8156

1552

18924,4

20993,4

14897,2

2546

2546

2990

4460

6406

3833

2574

2353

2399

0 1991

1992

1993

1994

1995

1996

Neu-Investitionen

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

Anzahl der finanzierten Unternehmen

Abbildung 4: Venture-Capital-Investments und Anzahl der finanzierten Unternehmen (USA) Quelle: NVCA-Yearbook 2005.

Die Entwicklung nach 2000 zeigt aber ebenso deutlich, dass auch in den USA der Rückgang der Investitionen nach dem Boom erheblich war. So fielen die Investitionen im Jahr 2001 auf nur noch 40.942,7 Mio. USD und die Anzahl der finanzierten Unternehmen hat deutlich abgenommen. In den Folgejahren stagnierte der Markt auf hohem Niveau.50 Die Struktur der Kapitalquellen für Private-Equity- und Venture-Capital-Investments ist in den USA eindeutig von den Pensionsfonds als wichtigster Kapitalquelle bestimmt. Die Anteile schwanken wie in Deutschland von Jahr zu Jahr nicht unerheblich. Als Durchschnitt für die Jahre 1990 bis 2000 lassen sich folgende Größen festhalten: Pensionsfonds 48,2 %, Stiftungen 17,6 %, Versicherungen 13,3 %, Privatanleger 11,4 % und Unternehmen 10,5 %.51 Im Jahr 2003 hatten die Pensionsfonds noch einen Anteil von 43 % am gesamten Fundraising. Finanzinstitutionen und Versicherungen machten 25 %, Stiftungen 21 % und private und Familienvermögen einen Anteil von 10 % aus. Mit einem Anteil von 2 % der neu aufgebrachten Mittel hatten Unternehmen im Vergleich zu den anderen Akteuren eine geringe Bedeutung.52

50 51 52

Vgl. BVK (2005) S. 15. Vgl. Leopold/Frommann/Kühr (2003) S. 224. Vgl. BVK (2004) S. 3.

32

1.4.2 Deutschland Die Diskussion über die Notwendigkeit, Institutionen für die Eigenkapitalversorgung kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) einzurichten, intensivierte sich Mitte der 1960er-Jahre auch in Deutschland. Die Gründe dafür können in der fehlenden Möglichkeit eines Börsenzugangs für diese Unternehmen und der bereits damals festzustellenden rückläufigen Ersparnisbildung deutscher Unternehmen gesehen werden. Es wurde überlegt, wie eine bessere Eigenkapitalversorgung der KMU gewährleistet werden könnte. Im Mittelpunkt dieser Überlegungen stand, der deutschen Mentalität entsprechend, die Sicherung der unternehmerischen Selbstständigkeit. Den ersten umfassenden Vorschlag für eine konkrete Ausgestaltung machte Persé.53 Er formulierte einen weiter gefassten Begriff der Kapitalbeteiligungsgesellschaften (Kapitalanlagegesellschaften) als Unternehmen, „deren Geschäftstätigkeit darauf gerichtet ist, bei ihnen eingelegtes Geld im eigenen Namen für gemeinschaftliche Rechnung der Einleger nach dem Grundsatz der Risikomischung in Wertpapieren, Immobiliarwerten oder in Beteiligungen an Einzelunternehmen und Personengesellschaften anzulegen und über die sich hieraus ergebenen Rechte der Einleger Anteilsscheine auszugeben, die ein Miteigentums- oder Forderungsrecht verbriefen.“54 In seiner Analyse kommt Persé zu dem Schluss, dass eine Beteiligungsform der Kapitalbeteiligungsgesellschaft in stiller Form am zweckmäßigsten erscheint und diese am Verlust bzw. am ausgewiesenen Gewinn beteiligt wird.55 Erste Kapitalbeteiligungsgesellschaften wurden in Deutschland im Jahr 1956 gegründet.56 Bis Anfang 1972 waren es insgesamt 33 Gesellschaften, von denen zwar bis heute 20 überlebt, aber nur sechs noch eine Bedeutung am Markt besitzen.57 Die Verabschiedung des ERP-Beteiligungsprogramms am 4. September 1970 sollte den bestehenden Kapitalbeteiligungsgesellschaften Anreize bieten, auch volumenmäßig kleinere Beteiligungen einzugehen. Die mit der Inanspruchnahme verbundenen Auflagen waren für eine breite Nutzung des Programms jedoch zu stringent, daher regte 1971 der Senat der Hansestadt Hamburg die Bildung von KBGs auf Landesebene an. In den Jahren 1971 und 1972 schlossen sich diesen Überlegungen weitere Länder an, es entstanden die Mittelständischen Kapitalbeteiligungsgesellschaften (MBG) der Länder. In den 1970er-Jahren entwickelte sich der Beteiligungsmarkt in Deutschland insgesamt langsam weiter. Bis Ende 1979 war das Gesamtvolumen des Marktes auf 558,5 Mio. DM angestiegen. Da die deutschen Kapitalbeteiligungsgesellschaften weiterhin wenig Interesse an Innovations- und Gründungsfinanzierungen zeigten, wurde am 53

Vgl. Persé (1962). Vgl. ebda. S. 12. Vgl. ebda. S. 57 f. 56 Vgl. im Einzelnen Leopold/Frommann (1998) S. 43 ff. 57 Vgl. ebda. S. 47. 54 55

33

9. Juni 1975 die Deutsche Wagnisfinanzierungs-Gesellschaft (WFG) in Frankfurt (Main) gegründet, deren Stammkapital von 27 Kreditinstituten gezeichnet wurde. Aufgaben der WFG war die praktische Umsetzung von Forschungs- und Entwicklungsergebnissen durch die Finanzierung von Innovationen und eine umfassende Managementhilfe.58 Weitere Bestrebungen, die Eigenkapitalausstattung der KMU zu verbessern, waren die staatliche Förderung durch die 1983 erfolgte Etablierung der Modellversuche „Förderung technologieorientierter Unternehmensgründungen (TOU/ABL)“ und „Beteiligungskapital für junge Technologieunternehmen (BJTU)“.59 Erst die 1980er-Jahre brachten den ersten Boom im Beteiligungsgeschäft in Deutschland. Die Anzahl der Beteiligungsfälle überstieg 1982 erstmalig die Zahl von 1000, die des Portfolios 1985 erstmalig eine Milliarde DM. Als Gründe für diesen zwischenzeitlichen Boom werden genannt: die günstigen gesamtwirtschaftlichen Voraussetzungen, ein gesteigertes Eigenkapitalbewusstsein, ein gesteigerter Kapitalbedarf aufgrund der Vorbereitungen auf den europäischen Binnenmarkt, die bereits zu dieser Zeit immanente Nachfolgeproblematik der KMU und die beachtlichen Erfolge von Venture Capital im Ausland. Die Folge waren eine Reihe von neu gegründeten Kapitalbeteiligungsgesellschaften in- und ausländischer Investoren. Zwischen 1984 und 1991 stieg die Zahl der dem BVK meldenden Gesellschaften von 31 auf 80.60 Die mit dem zweiten Gesetz zur Förderung der Vermögensbildung der Arbeitnehmer durch Kapitalbeteiligungen vom 19. Dezember 1986 neu entstandene Form des Investmentsparens, ein Beteiligungssondervermögen von Kapitalanlagegesellschaften, eröffnete einem breiten Anlegerpublikum die Möglichkeit, sich indirekt an mittelständischen Unternehmen zu beteiligen und sollte die KMU mit zusätzlichem Kapital versorgen. Das am 1. Januar 1987 in Kraft getretene Gesetz für Unternehmensbeteiligungsgesellschaften (UBGG) verfolgte das gleiche Ziel. Den UBGs wurden einerseits Vermögens- und Gewerbesteuer erlassen, andererseits gab das Gesetz restriktive Vorschriften über die Gestaltung der Geschäfte einer UBG vor.61 Durch die steuerlichen Anreize kam es zu einer geringen Anzahl von Gründungen, Ausgründungen oder Bestandsverlagerungen bei bestehenden KBGs.62 Die restriktiven Beschränkungen wurden erst

58

Vgl. ebda. S. 59. Vgl. ebda. S. 51 ff. Vgl. ebda. S. 62 ff. 61 Vgl. Bilstein (1989). Die UBG mussten in der Rechtsform einer AG geführt werden, konnten maximal 49 % der Stimmrechte eines Portfoliounternehmens erwerben, mussten nach sechs Jahren einen Mindesbestand von zehn Portfoliounternehmen aufgebaut haben, Auflagen hinsichtlich der Höhe und Form der Kreditaufnahme, der Kapitalbeschaffung und der Kapitalvergabe befolgen und waren letzlich gezwungen, nach Ablauf von zehn Jahren mindestens 70 % des Aktienkapitals öffentlich anzubieten. 62 Vgl. Leopold/Frommann (1998) S. 69. 59 60

34

1994 mit dem zweiten Finanzmarktförderungsgesetz teilweise aufgehoben.63 Nach dem Steuerentlastungsgesetz 1999/2000/2002 sind die in Verbindung mit § 6 b EStG für UBG bestehenden Vorzüge jedoch weitgehend abgeschafft.64 Im Jahr 1990 war erstmalig ein Neugeschäft von rund einer Mrd. DM zu verzeichnen. Dieser Wert wurde auch in den Folgejahren erreicht bzw. leicht überschritten. Als Folge der wirtschaftlichen Entwicklung nach dem Wiedervereinigungsboom stagnierte der Gesamtmarkt mit einem Neugeschäft auf dem Niveau von 1990. Die jüngere Entwicklung wird anhand der Verbandsstatistik im Folgenden dargestellt. Abbildung 5 zeigt den Verlauf der Bruttoinvestitionen und Abgänge sowie die Anzahl der Unternehmen, in die investiert wurde. 5000

4000

3000

in Mio. Euro/ Anzahl

2181 2000

1969

1720

1369 965

1000

624

611

643

563

1104

876

950

983

648

664

970

0 -173

-196

-332

-353

-409

-359

-1000

-538 -728

-771

-820,44 -1262

-1481,42

-2000

-1863,45 -2066,3

-1855 -2131,84 -3000 1991

1992

1993

1994

1995

Folgeinvestitionen

1996

1997

1998

Erstinvestitionen

1999

2000

2001

2002

2003

Gesamtexits

2004

2005

2006

Anzahl der Unternehmen

65

Abbildung 5: Marktentwicklung des deutschen Beteiligungsmarktes Quelle: Jahrbücher BVK 1992 bis 2001, Jahresstatistiken 2002 bis 2006.

In der ersten Hälfte der 1990er-Jahre betrug das stagnierende Bruttoinvestitionsniveau ca. eine halbe Mrd. Euro. Im Durchschnitt wurden in diesem Zeitraum jährlich rund 625 Unternehmen finanziert. Mit der Entstehung des Neuen Marktes 1997 hatten die Beteiligungsgesellschaften die Möglichkeit, ihre Beteiligungen auf einem dafür geschaffenen Börsensegment zu veräußern. In den Folgejahren kam es nicht zuletzt auf63

Vgl. hierzu genauer Fanselow/Stedler (1994) S. 740-744 und Köhler (1992) S. 39-43. Dies betraf u. a. die Neuregelung der Anlagegrenzen, die Einräumung größerer Freiräume bei der Finanzierung der Portfoliounternehmen, der Refinanzierung der UBG und der Rechtsformwahl. Die Verpflichtung, Anteile der UBG nach zehn Jahren öffentlich anzubieten, entfiel. 64 Vgl. Schefczyk (2000) S. 8. 65 Die ab 2002 gesondert erhobenen Fonds-in-Fonds-Investitionen wurden zu den Erstinvestitionen summiert. Das Volumen der Gesamtexits beinhaltet auch die Totalverluste, die Anzahl der Unternehmen entspricht der Zahl der finanzierten Portfoliounternehmen.

35

grund dieser Möglichkeit zu einem ausgesprochenen Boom des Beteiligungsgeschäftes, der zunächst kräftige Investitionszuwächse brachte. Die Konsolidierung des Marktes in den Jahren 2000/2001 brachte eine Veränderung bei den Investitionen mit sich. In dieser Zeit brachten sinkende Preise und ein großer Deal Flow deutliche strukturelle Veränderungen. Auch die Schwierigkeiten beim Exit der Beteiligungen beeinflussten die gesamte Branche. Das Fundraising wurde zunehmend problematischer. Ende des Jahres 2005 war die Bereinigung des Marktes nahezu abgeschlossen. Dennoch muss festgestellt werden, dass, gemessen an der Mitgliederzahl des BVK, in den Jahren 2002 bis 2005 ca. 68 Gesellschaften aus dem Markt ausgeschieden sind. Sie wurden zum Teil durch 52 Neuaufnahmen ersetzt, aber die Anzahl der ordentlichen Mitglieder sank von 215 (2001) auf 178 Mitglieder Ende 2005.66 Dies zeigt deutlich den Ausleseprozess, der sich während der Konsolidierung des deutschen Marktes vollzogen hat. Ende 2006 betrug die Summe aus Erst- und Folgeinvestitionen ca. 3.686,70 Mio. Euro. Das Gesamtportfolio 31.12.2006 machte ca. 23.115,39 Mio. Euro aus, die in 5.986 Unternehmen investiert wurden.67 Jahr 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Anzahl der BVK-Mitglieder 65 70 72 75 79 86 101 115 138 168 215 196 187 174 178 182

Veränderung zum Vorjahr +7,7 % +2,9 % +4,2 % +5,3 % +8,9 % +17,4 % +13,9 % +20,0 % +21,7 % +28,0 % -8,8 % -4,6 % -7,0 % +2,3 % +2,2 %

Tabelle 1: Entwicklung der Mitgliederanzahl des BVK Quelle: Jahrbücher BVK 1992 bis 2001, Jahresstatistiken 2002 bis 2006.

1.5 Investoren Auch Investoren in Private Equity streben nach der bestmöglichen Kombination aus den Anlagezielen Rentabilität, Sicherheit und Liquidität. Das Rentabilitätsziel wird bei Private-Equity-Anlagen vorrangig durch die Realisierung von Kapitalgewinnen bei der Veräußerung erfolgreicher Beteiligungen erzielt. Die Aussicht auf vergleichsweise hohe Renditen spielt für viele Anleger bei der Überlegung, in diese Anlageklasse zu 66 67

Vgl. BVK-Jahresstatistik 2006 (2007) S. 27 und 32. Vgl. ebda. S. 3.

36

investieren, die entscheidende Rolle. Das Sicherheitsziel kann aufgrund der relativ hohen Risiken bei Einzelbeteiligungen durch die Diversifizierung nach Branchen bzw. Finanzierungsphasen erreicht werden.68 Indirekte Investments mittels Fondskonstruktionen, insbesondere Dachfonds, tragen dazu bei, die mit einem PrivateEquity-Investment verbundenen Risiken zu begrenzen.69 Das Liquiditätsziel kann dann erreicht werden, wenn man in öffentlich notierte Gesellschaften investiert, die als Haupttätigkeitsfeld Investitionen in nicht börsengehandelte Unternehmen tätigen. Die Möglichkeit, eine ausreichende Liquidität für den Handel von Beteiligungen im Sinne eines Sekundärmarktes sicherzustellen, besteht darüber hinaus in Deutschland kaum.70 Grundsätzlich lassen sich die Investoren in Private Equity in private (Business Angel) und institutionelle Investoren einteilen. Daneben spielt der Staat als Investor und als Co-Finanzierer eine erhebliche Rolle und verfolgt, wie z. B. Industrieunternehmen, neben dem Renditeaspekt wichtige Spezialziele. Im Folgenden werden die einzelnen Investorengruppen näher betrachtet.71 2001 Anteil in %

2002 Anteil in %

2003 Anteil in %

2004 Anteil in %

2005 Anteil in % 11,6

Kreditinstitute

17,7

21,6

11,1

19,5

Versicherungen

16,9

13,8

10,1

30,5

8,1

Pensionsfonds

28,0

39,1

24,1

-

37,4

Industrie

9,1

3,5

1,1

2,3

-

Private Anleger

11,6

2,6

5,1

4,0

5,7

Öffentlicher Sektor

5,7

10,6

4,1

16,4

7,7

Akad. Institutionen

0,3

-

-

-

-

Kapital für Re-Investitionen

-

1,3

1,5

8,1

4,9

Fonds in Fonds

10,6

5,8

1,2

5,5

14,4

Kapitalmarkt

n.e.

-

0,1

3,6

5,2

Sonstige

0,1

1,6

41,6

10,0

4,7

Gesamtsumme

100

100

100*

100

100

Tabelle 2: Struktur des Fundraising in Deutschland 2001-2005 n.e. = nicht erhoben *einschließlich pan-europäischer Fonds im Volumen von 5,1 Mrd. Euro

Quelle: BVK-Jahresstatistiken.

Der Vergleich der Investorenstruktur der letzten Jahre zeigt, dass traditionell Kreditinstitute und Versicherungen immer noch die größte Rolle als Kapitalgeber für PrivateEquity-Investitionen spielen. Insbesondere hinsichtlich der Pensionsfonds kann festge68

Vgl. zum Vorteil Diversifizierung vs. Spezialisierung Kapitel 2.2.3. Vgl. Kapitel 1.6.2.2. Vgl. zur Möglichkeit von Sekundärmarkttransaktionen Golland/Heckemüller (2002a) und (2002b) und Daniels (2004). 71 Zur Investorenstruktur vgl. u. a.: Matz (2002) S. 65, Schefczyk (2000) S. 17. Zu den Zielen der Kapitalanleger vgl. u. a. Bader (1996) S. 113 ff., Christen (1991) S. 69 ff. 69 70

37

stellt werden, dass sich die Struktur der Kapitalgeber von Jahr zu Jahr stark verändern kann. Im Jahr 2005 hatten die Pensionsfonds den mit Abstand größten Anteil an den neu aufgebrachten Fondsmitteln. Hier zeigt sich auch die zunehmende Bedeutung der Dachfonds, die 2005 nach den Pensionsfonds den zweitgrößten Anteil am Fundraising hatten.72 Nach einer Studie der adveq, einem Private-Equity-Fund-of-Funds-Investor, und der FH Wiesbaden aus dem Jahre 2003 planen 40 % der befragten 200 Versicherungsunternehmen auch künftig, in Private Equity zu investieren. Dabei soll die Allokation in Private Equity von 1,2 % auf einen Kapitalanteil von 2,2 % erhöht werden. Dachfonds gewinnen bei der Investition in Private Equity weiter an Bedeutung. Der Anteil der Verpflichtungen in diesem Bereich steigt von 30 % auf 38 %. Direktinvestitionen spielen mit zukünftig 6 % (aktuell 18 %) nur noch eine untergeordnete Rolle.73 1.5.1 Business Angel Business Angel sind Privatpersonen oder Familien, die über erhebliche finanzielle Mittel verfügen und damit Existenzgründungen finanzieren.74 Sie investieren als Individuen aus eigenem Vermögen risikotragendes Kapital direkt, d. h. unter Umgehung jeglicher Intermediäre, in Form stiller oder offener Beteiligungen in Unternehmen.75 Vorrangiges Ziel beim Eingehen von Venture-Capital-Beteiligungen ist die Gewinnmaximierung, daneben kann unter Umständen die eher altruistische Haltung der Förderung einer Idee oder eines Unternehmens zum Tragen kommen. In Abgrenzung zum formellen Beteiligungsmarkt stellt das Vorhandensein eines Fonds ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal dar. Obwohl es bereits solche Fonds von Business Angel gibt und somit die Grenzen fließend sind, werden sie dem informellen Beteiligungsmarkt zugeordnet.76 Eine umfassendere Untersuchung dieses informellen Beteiligungsmarktes soll in der vorliegenden Arbeit nicht erfolgen, da die Investitionen überwiegend ohne die Zwischenschaltung der in der Arbeit betrachteten Kapitalbeteiligungsgesellschaften erfolgen. Um einen umfassenden Überblick über die BusinessAngel-Aktivitäten in Deutschland zu erhalten, sei auf die erste ausführliche empirische Untersuchung von Stedler/Peters (2002) verwiesen.77

72

Vgl. BVK-Jahresstatistiken. Vgl. Jugel/Laib/Müller-Reichart (2003) S. 38-39. Vgl. ausführlich Engelmann (2000) S. 87 ff., Boehm-Bezing (1999) S. 598-601 und Posner (1996) S. 37 ff. 75 Vgl. Lessat (1999) S. 158 f. Zum Verhältnis der Business Angel zum Unternehmer und weiteren VentureCapital-Investoren vgl. Elitzur/Gavious (2003) S. 709-725. 76 Vgl. Brettel/Jaugey/Rost (2000) und Brettel (2004). 77 Vgl. Stedler/Peters (2002). Zur weiteren Unterteilung von Business Angel vgl. Harrison/Mason (1992) S. 459475, Stevenson/Coveney (1994) S. 37-48, Mason/Harrison (1995) S. 153-172, Nittka/Stickel (1999) S. 445-453, Nittka (2000) sowie Stedler/Peters (2001) S. 309. 73 74

38

1.5.2 Institutionelle Investoren 1.5.2.1 Kreditinstitute Kreditinstitute spielen vor dem Hintergrund der historischen Entwicklung und der besonderen Bedeutung der Bankenfinanzierung in Deutschland auch bei der Beteiligungsfinanzierung eine besondere Rolle. 20 der zwischen 1965 und 1972 entstandenen 33 Kapitalbeteiligungsgesellschaften waren Gründungen von Kreditinstituten. Sie trugen wesentlich dazu bei, dass sich der Venture-Capital- und Private-Equity-Markt in Deutschland etablieren konnte. Ob das Engagement von Kreditinstituten bei VentureCapital- bzw. Private-Equity-Finanzierungen originäres Bankgeschäft darstellt oder nicht, ist schon längere Zeit Gegenstand kontroverser Diskussionen.78 Für die Kreditinstitute ist das Beteiligungsgeschäft in erster Linie ein zusätzliches Instrument der Unternehmensfinanzierung im Firmenkundengeschäft.79 Durch die parallele Vergabe von Eigenkapital zur Kreditfinanzierung können Banken anzurechnende Risiken mindern, indem für den Kunden eine höhere Eigenkapitalbasis und gleichzeitig erweiterte Informations-, Kontroll- und Mitspracherechte entstehen. In spezifischen Unternehmenssituationen kann der Unternehmer eher von alternativen Finanzierungskonzepten überzeugt werden (Nachfolgeregelungen, Bridge-Finanzierungen).80 Für Banken spielt daneben der Cross-Selling-Gedanke eine wichtige Rolle, wobei versucht wird, aus ursprünglichen Beteiligungsfinanzierungen Folgegeschäfte in traditionellen Sparten des Bankgeschäftes zu generieren.81 Aus diesem Grund schufen alle Bankengruppen – Privatbanken, Sparkassen und Genossenschaftsbanken – Gesellschaften, in denen die Private-Equity-Aktivitäten gebündelt wurden. Ein zeitweises ‚Überangebot’ derartiger Aktivitäten wurde und wird durch Umstrukturierungen im Zuge der negativen Marktentwicklung und den allgemeinen Bestrebungen nach effizienten Geschäftsstrukturen abgebaut oder ausgelagert.82 Im Zusammenhang mit den Anforderungen an die Unternehmensfinanzierungen durch die Bestimmungen von Basel II wird der Beteiligungsfinanzierung aber insbesondere im Bankenbereich wieder eine erhöhte Aufmerksamkeit zuteil, auch die Ausrichtung der Aktivitäten an den veränderten Bedingungen der Kreditfinanzierung wird weiter vorangetrieben. Letztlich können sich die Kreditinstitute dieser Entwicklung nicht verschließen, sondern müssen

78

Vgl. Büschgen (1985) S. 284 ff., May/Dahmann (1987) S. 351 ff., Strobel (2002), Ueda (2004) S. 601-621, Audretsch/Lehmann (2004) S. 340-357. Vgl. Hierl (1986). 80 Vgl. Schefczyk (2000) S. 18. 81 Vgl. Christen (1991) S. 73, Stedler (1993) S. 347-351. Nach Bader (1996) S. 113 sind dies v. a. Geschäftsmöglichkeiten im Bereich M&A, Corporate Finance, als Emissionsführer beim möglichen Börsengang oder allgemein als Hausbank. 82 So zogen sich z. B. nach 2000 einige Privatbanken aus dem Beteiligungsgeschäft zurück. Auch die Sparkassengruppe stellt „Überlegungen zur Neustrukturierung von Risikokapitalfonds der Sparkassen“ an. Vgl. Neuhof/Biberle (2004) S. 138-139. 79

39

angemessen reagieren. Entsprechend engagieren sich gerade die größeren Institute als Investoren in Fonds und haben eigene Dachfonds entwickelt.83 1.5.2.2 Versicherungen Den Versicherungen stehen umfangreiche liquide Mittel zur Verfügung. Das Beitragsaufkommen der GDV-Mitglieder betrug im Jahr 2004 152,2 Mrd. Euro. Im August 2004 trat die für Versicherungsunternehmen modifizierte Anlageverordnung in Kraft, nach der sich die mögliche Asset Allocation innerhalb der Fonds grundsätzlich nach den Vorschriften des Investmentgesetzes oder vergleichbaren Regelungen anderer Mitgliedstaaten bestimmt. Damit wird die Flexibilität von Anlagen auch in PrivateEquity-Fonds deutlich erhöht und es wird der zunehmend international ausgerichteten Kapitalanlagepolitik der Versicherungsunternehmen Rechnung getragen.84 Als Gegengewicht zur reinen Nominalanlage in Aktien und um die Mittel unabhängig von Marktschwankungen anzulegen, erwerben die Versicherungen nach wie vor Beteiligungen. Der Anteil der Beteiligungen und der Anteile an verbundenen Unternehmen stieg im Jahr 2003 auf ca. 134,5 Mrd. Euro. Dabei handelt es sich sowohl um direkte Beteiligungen (Anteile an verbundenen Unternehmen 117,313 Mrd. Euro, 12,0 % vom gesamten Anlagebestand) als auch um Engagements zwischengeschalteter Beteiligungsgesellschaften (Beteiligungen 17,149 Mrd. Euro, 1,7 % vom gesamten Kapitalanlagebestand).85 Ebenso wie Banken investieren Versicherungen in Private Equity. Hier spielen der erwartete hohe Renditeertrag und das Diversifikationspotential die größte Rolle. Letztlich wird die Private-Equity-Strategie durch die Risikotragfähigkeit des jeweils betrachteten Versicherungsunternehmens bestimmt.86 1.5.2.3 Industrieunternehmen Große Industrieunternehmen waren schon in der Vergangenheit bestrebt, Erfolg versprechende F&E-Aktivitäten voranzutreiben und daran beteiligte Mitarbeiter durch Anreizsysteme zu motivieren. Neben dieser internen Ausrichtung betätigten sich große Industrieunternehmen seit den 1980er-Jahren als institutionelle Investoren in PrivateEquity-Fonds.87 Sie verfolgen neben einer angemessenen Rendite in Konkurrenz zu den in Kapitel 1.5 genannten Anlagezielen von Investoren wichtige Spezialziele. Dazu zählen strategische Ziele wie die Sicherung von Absatz- und Beschaffungsmärkten, der Zugang zu Technologien, Produkten und kritischen Ressourcen wie Forschungs83

Beispielsweise gründete die WGZ-Bank im März 2004 die VR Mittelstandskapital Unternehmensbeteiligungs AG. Vgl. Bottermann/Hartmann (2004) S. 32-33. Vgl. GDV (2004) S. 127 f. 85 Vgl. GDV (2004) S. 134 f. 86 Vgl. Jugel/Laib/Müller-Reichart (2003) S. 38-39. 87 Vgl. Frommann/Dahmann (2003) S. 52. 84

40

und Entwicklungskapazitäten. Auch die Ausgliederung und Verselbstständigung eigener Unternehmensteile spielt für Industrieunternehmen eine wichtige Rolle.88 In der zweiten Hälfte der 1990er-Jahre gründeten Großkonzerne selbstständige Beteiligungsgesellschaften, die wie unabhängige Private-Equity-Gesellschaften auftraten und sich auch externen Investoren öffneten.89 Diese Gesellschaften werden als CorporateVenture-Capital(CVC)-Gesellschaften bezeichnet. Jahr

CVC-Gesellschaften

Investitionen (Mio. €)

Portfolio (Mio. €)

1997

1

4,0

4,0

1998

1

8,3

10,9

1999

4

166,3

202,1

2000

5

242,7

347,9

2001

11

158,8

582,6

2002

20

108,5

563,6

2003

19

42,6

n.e.

n. e. = nicht erhoben

Tabelle 3: CVC-Aktivitäten in Deutschland 1997-2004 Quelle: Frommann/Dahmann (2003), BVK-Jahresstatistiken.

Die Tabelle zeigt, dass auch die CVC-Aktivitäten im Jahr 2000 ihren Höhepunkt erreichten. Die Anzahl der Gesellschaften nahm danach weiter zu und vollzog den Rückgang der Investitionen nicht so gravierend nach. Dennoch stagniert der Anteil der Industrieunternehmen am Fundraising auf einem sehr niedrigen Niveau, viele Unternehmen haben sich mittlerweile wieder aus dem Beteiligungsgeschäft zurückgezogen.90 1.5.2.4 Pensionsfonds Die Bedeutung von Pensionsfonds als Kapitalgeber für Private-Equity-Investitionen nimmt auch in Deutschland zu. Mit der Verabschiedung des Altersvermögensgesetzes wurde der Pensionsfonds im Versicherungsaufsichtsgesetz (VAG) vorgesehen und ist nach § 112 VAG eine rechtlich selbstständige Versorgungseinrichtung mit der Aufgabe, im Versorgungsfall Leistungen an die Arbeitnehmer zu zahlen.91 Die Finanzierung erfolgt mittels Einzahlung der Versorgungsbeiträge durch den Arbeitgeber. Der Arbeitnehmer kann sich durch Arbeitsgeldumwandlung an der Finanzierung beteiligen. Der Staat unterstützt die durch den Arbeitnehmer eingezahlten Beiträge.92 Im Unter88

Vgl. dazu u. a.: Sykes (1990) S. 37-47, Bader (1996) S. 113, Schween (1996) und Schefczyk (2000) S. 18 f. Einen breiten Überblick über die CVC-Aktivitäten in Deutschland gibt Weber (2005). Frommann/Dahmann (2003) S. 52. 90 So hat z. B. die Daimler Chrysler AG ihr gesamtes Venture-Capital-Geschäft veräußert. 91 Vgl. Buttler (2001). 92 Vgl. BMAS (2002). 89

41

schied zu den Pensionskassen und der Direktversicherung ist beim Pensionsfonds gemäß VAG eine flexiblere Gestaltung der Finanzierung hinsichtlich der Kapitalanlage und der Pensionspläne möglich.93 Pensionskassen haben wie Banken und Versicherungen eine Bilanzstruktur, die aus vielen einzelnen Verbindlichkeiten besteht, deren Fälligkeiten gut prognostizierbar (wie bei Versicherungen) oder durch Diversifikation relativ konstant sind (wie bei Banken). Die Risikotoleranz ist eher gering und wird zusätzlich durch gesetzliche Vorgaben beschränkt. In den USA besitzen die Pensionsfonds eine erheblich größere Bedeutung. Wesentliche Teile der Altersvorsorge in den USA werden über Pensionsfonds abgewickelt. Neben Firmen- und Mehr-Firmen-Fonds sind staatliche und halbstaatliche Fonds aktiv, zu denen auch CalPERS, der größte und bekannteste Fonds, gehört. Er verfügte Ende 2006 über ein Vermögen von 208,2 Mrd. USD. 12,2 Mrd. USD wurden in alternative Investments investiert. Das entspricht einem Anteil von 5,6 %.94 1.5.3 Der Staat als Investor Der Staat nimmt bei der Beteiligungsfinanzierung vor allem die Rolle des CoInvestors ein, bietet den Beteiligungsgesellschaften aber auch günstige Refinanzierungskredite und die Übernahme des Beteiligungsrisikos an. Daneben unterstützt er zahlreiche Initiativen, die auf die Weiterentwicklung des Marktes gerichtet sind. In der Regel stehen keine Renditeziele im Vordergrund, sondern Gründungs-, Technologieoder Regionalförderung. Diese geschieht regelmäßig vor dem Hintergrund des dadurch erzielten volkswirtschaftlichen Nutzens. Dabei strebt der Staat die Förderung der Eigenkapitalausstattung junger Unternehmen, ihrer Innovationskraft und nicht zuletzt die Schaffung neuer Arbeitsplätze an.95 Eine besondere Rolle bei der Förderung der Beteiligungsfinanzierung in Deutschland nimmt die KfW-Mittelstandsbank ein, die ein umfangreiches Angebot an Förderprogrammen bereithält.96 Trotz des umfangreichen Förderangebotes sollte nicht vergessen werden, dass der Staat eine fehlende Initiative von privater Seite nicht ersetzen kann und auch nicht sollte. Ihm obliegt lediglich eine unterstützende Funktion, die in der Anschubfinanzierung von Unternehmen in der Frühphase und von Forschungs- und Entwicklungsprojekten eigenkapitalschwacher mittelständischer Unternehmen besteht. Die Initiativen des Staates können die Entwicklung des deutschen Beteiligungsmarktes stimulieren und historisch gewachsenen Strukturnachteilen im Kapitalangebot entgegenwirken.97 93

Vgl. Bode (2002). Vgl. www.calpers.ca.gov (Stand: 20.11.2006). Vgl. Schefczyk (2000) S. 19. 96 Vgl. www.kfw-mittelstandsbank.de/DE_Home/Beteiligungsfinanzierung/index.jsp (Stand: 20.11.2006). 97 Vgl. Rammer/Engel (2003) S. 8. 94 95

42

1.6 Formen der Beteiligung Grundsätzlich werden in der Literatur drei mögliche Beteiligungsformen, die in der Praxis in unterschiedlicher Bedeutung auftreten, unterschieden. Sie werden im Folgenden genauer betrachtet und sind in Abbildung 6 skizziert. Grundsätzlich werden direkte und indirekte Beteiligungen unterschieden.98 In jüngeren Arbeiten wird auf die Erwähnung des projektorientierten Ansatzes verzichtet, da er in der Praxis eine untergeordnete Rolle spielt.99 Kapitalanleger (Venture-Capital-Geber)

Direkte Beteiligung Finanziertes Portfoliounternehmen (Beteiligungsnehmer)

Indirekte Beteiligung (Beteiligungsnehmer)

Fondsorientierte Ansätze Finanziertes Portfoliounternehmen (Beteiligungsnehmer)

Projektorientierte Ansätze

Abbildung 6: Erscheinungsformen der Venture-Capital-Finanzierung Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Christen (1991) S. 47, Fischer (1987) S. 12.

1.6.1 Direktinvestments Bei einer direkten Beteiligung erwirbt ein Investor ohne Zwischenschaltung einer anderen Institution gesellschaftsrechtliche Anteile an einem Unternehmen. Damit ist der Kapitalanleger an einem Unternehmen unmittelbar, z. B. als Aktionär, GmbHGesellschafter oder Kommanditist, beteiligt. Bei einer direkten Beteiligung sind daher Kapitalanleger und Kapitalgeber identisch. Vorteilhaft ist diese Konstellation für Investoren, die die Intermediärsfunktion selbst übernehmen können. Dies trifft z. B. auf Beteiligungen von Business Angels und Industrieunternehmen zu.100 Denkbar sind auch durch Banken, Berater oder Makler organisierte so genannte „Quasi-Fonds“, die jeweils direkte Beteiligungen von mehreren Investoren an mehreren Beteiligungsunternehmen vermitteln. Durch die Bildung solcher Quasi-Fonds ist auch eine Risikodiversifikation möglich. Diese ist aber mit einem relativ hohen Kapitalaufwand oder einem geringen Eigenkapitalanteil an den Portfoliounternehmen verbunden. Ein geringer Eigenkapitalanteil hat jedoch begrenzte Möglichkeiten der Einflussnahme 98

Vgl. hier und im Folgenden Laub (1985) S. 10 ff., Fischer (1987) S. 11 f., Christen (1991) S. 46 ff., Zemke (1995) S. 106-112, Daferner (2000) S. 171 ff. So z. B. bei Graf/Gruber/Grünbichler (2001) S. 36. 100 Vgl. Zemke (1995) S. 106. 99

43

zur Folge. Problematisch ist ferner, dass eine ausreichende persönliche und fachliche Kompetenz zur aktiven Betreuung der Beteiligungsunternehmen oft nicht vorhanden ist, außer bei großen Industrieunternehmen und informellen Kapitalgebern .101 1.6.2 Indirekte Investments Das institutionalisierte Beteiligungsgeschäft ist nach dem Prinzip der indirekten Beteiligung aufgebaut. Wesentliches Merkmal ist die Zwischenschaltung einer weiteren Institution, der Kapitalbeteiligungsgesellschaft, zwischen Kapitalanleger und Kapitalnehmer. Innerhalb der indirekten Beteiligung wird zwischen dem projektorientierten und dem fondsorientierten Ansatz unterschieden. Beim projektorientierten Ansatz wird für ein individuelles unternehmerisches Projekt eine gesonderte Gesellschaft gegründet, die noch vor der Kapitalakquisition ihre Beteiligungszusage trifft. Als nachteilig aus Sicht der Investoren erweisen sich hierbei die fehlende Risikodiversifikation und die durch gesonderte Investorenakquisition vergleichsweise hohen Transaktionskosten.102 1.6.2.1 Fondsarten Bei Fondskonstruktionen investieren mehrere Kapitalgeber in einen Fonds, aus dem anschließend mehrere Beteiligungen finanziert werden. In der Regel steht noch nicht fest, in welche Beteiligungsunternehmen das Geld investiert wird (sog. „Blind pool“), so dass die Investoren zunächst vorrangig in die Qualität der Kapitalbeteiligungsgesellschaft investieren. Um den damit verbundenen erhöhten Risiken zu begegnen, ist es für die Investorensuche von Vorteil, wenn wesentliche Beteiligungen bereits bei der Gründung des Fonds feststehen.103 Dies unterstreicht die besondere Bedeutung, die der Einschätzung von KBG durch Investoren zukommt. Durch die Investition in einen Fonds erfolgt eine Risikodiversifikation durch die Beteiligung an Unternehmen unterschiedlicher Branchen, Entwicklungsphasen und geografischer Standorte. Die Fonds werden je nach Art in geschlossene und Evergreen-Fonds unterschieden. Geschlossene Fonds besitzen eine klar definierte Laufzeit und ein klar definiertes Volumen. Evergreen-Fonds hingegen sind offene Fonds ohne definierte Laufzeit und Volumen. Die Definition der Fonds nach Investorentyp richtet sich nach der Eigentümerstruktur der Managementgesellschaft. Hält kein Gesellschafter Anteile von über 20 %, wird der Fonds als unabhängig (independent) bezeichnet. Hält ein Gesellschafter zwischen 20 % und 50 %, handelt es sich um einen halbabhängigen (semicaptive) Fonds. Besitzt ein Gesellschafter über 50 %, bezeichnet man den Fonds als abhängig (capti101

Vgl. auch Graf/Gruber/Grünbichler (2001) S. 37. Zu den einzelnen Arten der projektorientierten Ansätze vgl. Laub (1985) S. 10 ff., Fischer (1987) S. 11 f. und Schefczyk (2000) S. 11 ff. 103 Vgl. Zemke (1995) S. 107 ff. 102

44

ve).104 Die sog. „Independent Funds“ beziehen ihr Kapital also von mehreren Investoren und sind mit ihren Kapitalgebern nicht organisatorisch verbunden. Ferner kann unterschieden werden, ob diese Fonds privat (independent private funds) oder börsennotiert (independent public funds) sind. Die sog. „Captive Funds“ sind vollständig im Besitz eines Unternehmens (Bank, Versicherung, Pensionskasse), das gleichzeitig einziger Kapitalgeber ist. Derartige Fonds sind oft als Tochtergesellschaft oder eigenständige Abteilung innerhalb des Mutterunternehmens aufgebaut. Die Captive Funds haben keine begrenzte Laufzeit und der Cash Flow aus den Beteiligungsverkäufen wird wieder in neue Beteiligungen reinvestiert.105 Dies hat mit bestimmten Aspekten der Haftungsbeschränkung und steuerlichen Gestaltungsmöglichkeiten zu tun, die in Deutschland gebräuchlichste Form der gesellschaftsrechtlichen Konstruktion einer Fondsgesellschaft ist die GmbH & Co. KG. Die Verwaltungs- und Managementgesellschaft fungiert als Komplementär, während die Investoren ihre Einlage als Kommanditisten vornehmen. Durch die Wahl der Rechtsform einer Kommanditgesellschaft ist die Haftung der Investoren beschränkt, gleichzeitig wird die Nutzung der steuerlichen Vorteile einer Personengesellschaft sichergestellt (Abbildung 7). 0% Kapitalanteil

Verwaltungs-GmbH (Komplementärin) Haftungs- und Tätigkeitsvergütung (Management Fee)

Fonds GmbH & Co. KG

1% Kapitalanteil

20% erhöhter Gewinnanteil (carried interest)

Investoren GmbH & Co. KG (Kommanditisten)

Abbildung 7: Gesellschaftsrechtliche Ausgestaltung der Fondskonstruktion Quelle: Eigene Darstellung in Anlehung an Bader (1996) S. 156.

1.6.2.2 Dachfondsinvestments Ein Dachfonds (Fund of Funds) ist ein Fonds, der sein Kapital nicht direkt in Unternehmensbeteiligungen, sondern in verschiedene Private-Equity-Zielfonds investiert.106 Durch die Bildung dieser Konstruktion ist es dem Investor möglich, sein PrivateEquity-Portfolio über mehrere Fonds zu diversifizieren. Die Investitionsvolumina können im Vergleich zu Direktinvestments geringer sein, der Manager eines Fund of Funds kann die Intransparenz des Marktes durch eine professionelle Verwaltung seines Portfolios auffangen. Die Fund-of-Funds-Manager sind in den Überwachungs- und Steuerungsprozess der Zielfonds integriert. Durch ihre Expertise sollten sie in der Lage sein, das obere Quartil zu eruieren und dem institutionellen Investor so einen entspre104 105 106

Vgl. BVK-Jahresstatistik 2004. Vgl. Bader (1996) S. 154. Vgl. dazu Abbildung 8.

45

chenden Nutzenzuwachs zu ermöglichen.107 Die Investition in einen Dachfonds ist die einfachste Möglichkeit für einen institutionellen Investor, seinen Private-Equity-Anteil zu investieren. Dies gilt neben der einfachen Diversifikation auch für den geringen zeitlichen Aufwand. Die Evaluation eines geeigneten Dachfonds-Anbieters bleibt aber wesentliche Aufgabe des institutionellen Investors. Als ein Nachteil wird die mangelnde Entscheidungsautorität des institutionellen Investors hinsichtlich der Investitionen in Portfoliounternehmen angeführt. Hier zeigt sich, dass die Auswahl eines geeigneten Fund of Funds mit Hilfe geeigneter Kriterien außerordentlich wichtig ist. „Ist das Kapital einmal investiert, hat der Investor kaum noch Möglichkeiten, die Allokation der Mittel zu beeinflussen.“108 Nachteilig wirken sich die vergleichsweise hohen Kosten aus, die bei einem entsprechenden Vertrauen in das Fund-of-FundsManagement relativiert werden. Der langfristige Zeithorizont eines Dachfondsinvestments unterstreicht die Bedeutung einer sorgfältigen Auswahl des Fund-of-FundsManagements. Da insbesondere große Pensionsfonds und Versicherungen zukünftig wieder verstärkt in Private Equity investieren werden, wird auch die Bedeutung der Dachfonds zunehmen. Sie haben den wesentlichen Vorteil, dass durch die Diversifizierung der Mittel auf verschiedene Zielfonds ein Totalverlust nahezu ausgeschlossen werden kann.109 Andererseits ist es auch bei Dachfonds-Investments schwierig, Performance-Zahlen zu bestimmen. Diese sind aber unbedingt notwendig, um weitere Investoren vom vergleichsweise geringen Risiko dieser Investitionsform zu überzeugen.110

107

Vgl. Bader (1996) S. 172 f. und S. 275 ff. Vgl. ebda. S. 276. Vgl. Landes/Straubinger (2004) S. 905. 110 Vgl. Weidig/Kemmerer/Born (2004). Eine umfassendere Untersuchung zeigt Lai (2006). 108 109

46

2

Notwendigkeit einer qualitativen Bewertung

2.1 Rendite-Risiko-Betrachtungen bei Private-Equity-Investments Aus Sicht der im ersten Kapitel vorgestellten Investoren (siehe Kapitel 1.5.) steht die Anlageform Private Equity im Wettbewerb mit anderen Anlagemöglichkeiten. Die Beurteilung der Vorteile erfolgt traditionell anhand der Rendite-Risiko-Relationen solcher Investments. Bedenkt man die vergleichsweise hohen Risiken, die mit der Anlageform verbunden sind, spielen auch die Korrelationen zu anderen Anlageklassen und die Liquidität eine wichtige Rolle. In diesem Kapitel werden daher die wichtigsten Untersuchungen vorgestellt, die sich mit Rendite-Risiko-Relationen bei PrivateEquity-Investments beschäftigen. Prinzipiell lassen sich a-priori-Erfolgsschätzungen in Form der Beteiligungsprüfung von ex-post-Erfolgsmessungen unterscheiden. Bei den ex-post-Erfolgsmaßen können (1) Jahresabschlusskennzahlen (z. B. Umsatz-, Gesamtkapital- und Eigenkapitalrendite) (2) Markterfolgsindikatoren (z. B. Marktanteil) (3) Wachstumsmaße (z. B. Umsatzwachstum) (4) Beteiligungsrentabilitätsmaße (Kapitalverzinsung aus Sicht der Kapitalbeteiligungsgesellschaft) (5) Hybridmaße (z. B. Marktwert/Buchwert-Verhältnis) (6) subjektive Erfolgskriterien (z. B. erzielte Rendite im Vergleich zum Geschäftsplan) (7) die Insolvenzvermeidung unterschieden werden.111 Eine umfassende Diskussion aller relevanten Studien zu den Erfolgsfaktoren kann an dieser Stelle nicht geleistet werden. Die in der Arbeit relevante Komponente des Erfolgs besteht in der vorliegenden Betrachtung aus der Verzinsung des vom Investor eingesetzten Kapitals. Darunter wird die Verzinsung der von der Kapitalbeteiligungsgesellschaft in den Portfoliounternehmen eingesetzten Mittel verstanden. Somit ist, soweit möglich, die Betrachtung von Beteiligungsrentabilitätsmaßen (Performance/IRR/Ratio of Distributions to Paid-In Capital) relevant. Bei der Erfolgsmessung von Private-Equity- und Venture-Capital-Beteiligungen ist zunächst danach zu unterscheiden, ob es sich um die Renditen der Portfoliounternehmen handelt oder um die aggregierte Performance der Kapitalbeteiligungsgesellschaft (Fondsgesellschaft).112 In der vorliegenden Untersuchung stehen Ansätze, die die Performance der Kapitalbeteiligungsgesellschaften als Ganzes betrachten, im Fokus. Die 111

Vgl. Schefczyk (2000) S. 125. Vgl. Schefczyk (2000) S. 125 f., zu alternativen Ansätzen der Performance-Messung von Unternehmen Baden (1994). 112

47

Darstellung der relevanten Analysen wird aber zeigen, dass eine widerspruchsfreie Trennung oftmals nicht möglich ist, da die Wertentwicklung der Portfoliounternehmen die Performance der Kapitalbeteiligungsgesellschaften direkt beeinflusst. Die Betrachtung der KBG als Ganzes hat aber den Vorteil, dass in Abhängigkeit von der Untersuchung bestimmte Verzerrungen, wie z. B. die ausschließliche Betrachtung von erfolgreichen Portfoliounternehmen, vermieden werden.113 Die Untersuchungen zum Erfolg der Kapitalbeteiligungsgesellschaften werden ausführlicher diskutiert, um die auftretenden Probleme bei der Performancemessung von Private-Equity-Investments aufzuzeigen. Innerhalb der umfangreichen Literatur zu Private-Equity-Investments sind die Untersuchungen zur Performance relativ begrenzt. Eine sehr große Zahl von Beiträgen beschäftigt sich mit der Rolle von Venture Capital in Finanzmärkten, besonders die Intermediärsbeziehungen zwischen Venture-Capital-Gesellschaft, den Portfoliounternehmen und öffentlichen Märkten (z. B. Technologiebörsen) werden diskutiert.114 2.1.1 Untersuchungen zu Rendite-Risiko-Relationen Rotch (1968) analysiert in der ersten Performanceuntersuchung von Venture-CapitalInvestitionen die American Research and Development Corporation (ARDC). Die ARDC hatte im betrachteten Zeitraum 1946-1966 ca. 30 Mio. USD in 87 Unternehmen investiert. Zur Bestimmung der Performance untersuchte Rotch die Buchwerte der realisierten und unrealisierten Gewinne und Verluste der Investments, die die Gesellschaft in diesem Zeitraum getätigt hat. Er kommt zu dem Ergebnis, dass die ARDC innerhalb der 20 Jahre unter verschiedenen Annahmen eine jährliche Rendite von 14 % erwirtschaftete. Um die Rendite zu bestimmen, bezog Rotch alle Dividenden mit ein und ging davon aus, dass alle unrealisierten Gewinne zum Ende des Betrachtungszeitraums realisiert werden.115 Die Ergebnisse verglich er mit sieben SBICs (Small Business Investment Corporation), die in der untersuchten Periode116 281 Investments im Umfang von ca. 135 Mio. USD tätigten. Als wesentliche Ergebnisse seiner Untersuchung stellt Rotch heraus, dass Verluste bei derartigen Investments unvermeidbar sind und in Höhe von 25-40 % erwartet werden sollten. Die durchschnittliche Halteperiode der Investments bezifferte er auf 6-7 Jahre. Um unter der Annahme eintretender Verluste einen ausreichenden Gewinn zu erzielen, ist ein Erlös in Höhe von 150 bis 200 % notwendig. Das kritische Volumen eines Fonds sollte mindestens 1 Mio. USD, besser über 2 Mio. USD betragen, um eine erforderliche betriebswirtschaftlich funkti113 Da eine Betrachtung der Kapitalbeteiligungsgesellschaften als Ganzes erfolgt, wird für die Erfolgsmessung von einzelnen Portfoliounternehmen auf die entsprechende Literatur verwiesen. Schefczyk (2000) gibt eine ausführliche Literaturliste zu Studien an, die sich mit der Erfolgsmessung von Einzelunternehmen mit VentureCapital-Finanzierung und von Venture-Capital-Gesellschaften insgesamt beschäftigen, vgl. ebda. S. 223. 114 Vgl. Ljungqvist/Richardson (2003) S. 4. 115 Vgl. Rotch (1968) S. 143. 116 Die maximale Länge einer Periode beträgt knapp sieben Jahre.

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onierende Größe zu gewährleisten.117 Rotch kennzeichnet in seiner Untersuchung schon frühzeitig wesentliche Rahmenbedingungen für die Durchführung von PrivateEquity-Investments, geht aber nicht näher auf die Probleme im Zusammenhang mit der Bewertung der realisierten und der unrealisierten Gewinne und Verluste zu Buchwerten ein. Huntsman und Hoban (1980) analysieren die Performance von 112 Private-EquityInvestments (zwei wurden aufgrund fehlender Daten ausgeschlossen), die von drei großen Venture-Capital-Fonds in der Zeit von 1960 bis 1968 getätigt wurden (eine mit öffentlichen Mitteln finanzierte SBIC, eine Partnerschaft, für die Venture-CapitalInvestments kein Kerngeschäft darstellt, und eine Tochtergesellschaft einer großen Bank-Holding-Gesellschaft, die unabhängig agiert und ebenfalls den Status einer SBIC besitzt), und ermitteln für diese die Einzelrenditen sowie die Gesamtportfoliorendite aller Investments.118 In der Studie werden vorrangig Beteiligungen betrachtet, für die ein Marktpreis (Merger, Public Offering) vorhanden war oder Abschreibungen vorgenommen werden mussten. Waren keine Marktpreise vorhanden, greifen bei den abgeschriebenen Beteiligungen auch Huntsman/Hoban auf Buchwerte zurück. Insgesamt ermitteln sie eine große Variabilität der Renditen. Ungefähr ein Engagement von sechs scheitert, die Renditen des Gesamtportfolios werden im betrachteten Beispiel von wenigen sog. „High Flyern“ getragen. Huntsman/Hoban weisen auf die Beschränkungen hin, die sich beim Versuch ergeben, Risikoanalysen von VentureCapital-Investments durchzuführen. Eigenschaften anderer Märkte, wie unverzögerte Informationen, eine große Anzahl von Anbietern und Nachfragern, ein hoher Grad an diversifizierten Titeln und homogene Erwartungen der Marktteilnehmer, sind für den Venture-Capital-Markt nicht vorhanden. Es fehlen regelmäßige Preisinformationen auf monatlicher, vierteljährlicher oder anderer periodischer Basis, so dass konventionelle Verfahren der Risikoanalyse, die direkte Renditevergleiche mit anderen Assetklassen erlauben, kaum möglich sind. Die gleichen Einschränkungen machen es unmöglich, Alpha-, Beta- oder R²-Messungen zum Vergleich mit Wertpapierportfolios (conventional portfolios) durchzuführen.119 Zusätzlich zu den Einzelanalysen bilden Huntsman/Hoban 100 Portfolios aus jeweils zehn zufällig ausgewählten Investments des Datensatzes. Die Ergebnisse zeigen, dass trotz der Diversifikation 20 % dieser Portfolios negative und ein großer Teil geringere als AAA-geratete Bond-Index-Renditen aufweisen. Andererseits rentieren 9 % außergewöhnlich gut. Huntsman/Hoban schlussfolgern, dass durch gut diversifizierte Portfolios sehr gute Renditen erzielt werden können, dazu aber größere minimale Beteiligungsvolumen angestrebt werden müssen, die sich wiederum in der Nähe von 2 Mio. USD bewegen sollten. 117

Vgl. Rotch (1968) S. 141-147. Vgl. Huntsman/Hoban (1980) S. 44-51. Stichtag der Analysen ist das Ende des Jahres 1975. Die Gesamtportfoliorendite aller Investments beträgt für den betrachteten Zeitraum 18,9 %. 119 Vgl. Huntsman/Hoban (1980) S. 46. 118

49

Einen alternativen Ansatz der Performancemessung von Private-Equity-Investments stellt die Untersuchung von öffentlich gelisteten Venture-Capital-Gesellschaften dar. Martin und Petty (1983) vergleichen elf dieser börsengehandelten Gesellschaften, 20 sog. „Total-Return“-Investmentfonds und den S&P-500-Index für den Zeitraum 19741979.120 Sie selbst weisen darauf hin, dass die große Mehrheit der Venture-CapitalGesellschaften nicht öffentlich gehandelt wird, aber in ihrer Untersuchung trotzdem auf diese zurückgegriffen wird, da die privaten Gesellschaften weder relevante Daten veröffentlichen noch Marktpreise verfügbar sind. Sie stellen daher fest, dass die Ergebnisse unter Umständen nicht repräsentativ für alle Gesellschaften sind.121 Trotz des Rückgriffs auf öffentlich gehandelte Gesellschaften verwenden sie aufgrund der geringen Handelsaktivität in den Titeln der Gesellschaften jährliche Renditen für die Untersuchung, da über lange Zeiträume der einzelnen Jahre keine Preisänderungen zu beobachten waren. Dies führt dazu, dass für jede der Venture-Capital-Gesellschaften nur sechs Rendite-Daten für die Analyse zur Verfügung stehen.122 Martin/Petty untersuchen die durchschnittliche Rendite, die Standardabweichung und die Sharpe-Ratio123 der betrachteten Anlagemedien sowie in einem zweiten Schritt deren stochastische Dominanz. Zwei der betrachteten Venture-Capital-Gesellschaften erzielen bei einem gegebenen Risiko eine höhere Rendite als der S&P-500, bzw. haben bei gegebener Rendite ein geringeres Risiko. Gleiches gilt auch für zwei der betrachteten Wertpapierfonds. Andererseits stellen sie zwei Fälle fest, in denen der S&P-500 die Venture-Capital-Gesellschaften dominiert, aber nur einen solchen Fall im Vergleich zu den Investmentfonds. Die Anwendung des Konzeptes der stochastischen Dominanz zeigt, dass durchschnittlich 70 % der risikofreudigen Investoren Investments in Venture-Capital-Gesellschaften Investments in Investmentfonds vorziehen würden. Daraus schlussfolgern Martin/Petty, dass Venture-Capital-Investments risikoreicher sind als Aktieninvestments. Bei den risikoaversen Investoren beträgt dieser Prozentsatz aber immer noch 51 %. Der Vergleich mit dem S&P-500 führt zu ähnlichen Ergebnissen. Die Analyse der risikoadjustierten Renditen, gemessen durch die Sharpe-Ratio, ergibt keine eindeutige Dominanz. Die beste Sharpe-Ratio erzielt ein Investmentfonds. Unter den zehn führenden Gesellschaften sind sieben VentureCapital-Fonds. Trotzdem sind es zwei Venture-Capital-Fonds, die am schlechtesten abschneiden, sie belegen die letzen beiden Plätze. Diese Ergebnisse verdeutlichen die große Variabilität im Leistungsvermögen der Gesellschaften. Die Börsenmarkteinflüsse auf die Kursentwicklung der Venture-Capital-Gesellschaften wird von Martin/Petty 120

Vgl. Martin/Petty (1983) S. 401-410. Vgl. ebda. S. 401, Fn 1. Vgl. ebda. S. 402 f. Ferner weisen sie auf den „survivorship bias“ hin, der dadurch entsteht, dass nur die Gesellschaften in die Untersuchung einbezogen worden sind, die während des gesamten Untersuchungszeitraums am Markt aktiv waren. Firmen, die zwischenzeitlich ihre Tätigkeit einstellen mussten, wurden von der Untersuchung ausgeschlossen. 123 Vgl. Sharpe (1966) S. 123. Das Sharpe-Maß misst die Risikoprämie je Einheit Gesamtrisiko, das durch die Standardabweichung der Renditen gemessen wird. 121 122

50

nicht thematisiert, müssen aber für den kurzen Untersuchungszeitraum unterstellt werden. In ihrer Zusammenfassung weisen Martin/Petty darauf hin, dass durch die Zusammenstellung von Portfolios aus mehreren Venture-Capital-Gesellschaften eine verbesserte Performance denkbar wäre und zusätzlicher Untersuchungsspielraum durch die Aufnahme weiterer Wertpapierfonds oder einzelner Aktien gegeben ist.124 Brophy und Guthner (1988) erweitern die Studie von Martin/Petty, sie betrachten den Risiko-Reduktionseffekt bei der Anlage in mehrere einzelne Gesellschaften in einem Portfoliokontext.125 Auch sie merken an, dass „because most venture capital investment firms are privately held limited partnerships, it is very difficult to measure risk adjusted rates of return on these funds on a continuous basis. [...] For the remaining funds in the venture capital universe, all of wich are closely held corporate or limited partnership entities, observations of periodic value are not publicly available.”126

Daher untersuchen auch sie Venture-Capital-Gesellschaften, deren Anteile öffentlich über den sog. „over-the-counter-Markt“ gehandelt wurden. Auch dabei gilt einschränkend, dass „caution is urged in considering publicly traded venture capital companies as a proxy for the venture capital industry. To do so, one must be willing to assume that existing differences between the 12 public firms and the 700 or so privately held firms are not critically important to the comparison.”127

Brophy und Guthner untersuchen Renditen auf wöchentlicher Basis für den Zeitraum 1981-1985. Sie kritisieren, dass die Arbeiten von Huntsman/Hoban und von Martin/Petty keine Unterscheidung zwischen Marktrisiko und firmenspezifischem Risiko vornehmen.128 Bezogen auf die einzelnen Venture-Capital-Fonds stellen sie fest, dass sieben der zwölf untersuchten Fonds den Markt auf einer risikoadjustierten Basis outperformen. Außerdem sind durch eine Diversifizierung auf mehrere Venture-CapitalFonds hohe Renditen bei relativ geringem Risiko möglich. Dies liegt an den geringen Betas (Marktrisiko) und den geringen Korrelationen zwischen den Venture-CapitalFonds, die es dem Investor erlauben, seine Risiken signifikant zu senken. Tabelle 4 zeigt die Ergebnisse von Brophy/Guthner im Überblick. 124

Vgl. Martin/Petty (1983) S. 404. Vgl. Brophy/Guthner (1988) S. 187-206. Vgl. ebda. S. 187 f. und Bygrave/Timmons (1986) S. 161-176. 127 Vgl. Brophy/Guthner (1988) S. 190 f. Für Deutschland gelten ähnliche Relationen. Weltweit können ca. 300 Gesellschaften, die im Private-Equity-Bereich tätig sind, als öffentlich gelistet bezeichnet werden. In Deutschland wird diese Zahl auf ca. 12 bis 15 geschätzt. Davon kommen unter Anwendung strenger Kriterien nur in etwa 2 bis 3 für eine Aufnahme in Indizes wie den LPX-Index in Frage (www.lpx.ch), der die Wertentwicklung öffentlich gelisteter Private-Equity-Firmen abbildet. 128 Die Bedeutung dieser Unterscheidung wird in der Studie von Jansson (1984) deutlich. Vgl. Jansson (1984) S. 117-121. Er untersucht eine Reihe von Corporate- und Pensionsfonds. Die Ergebnisse zeigen, dass 89,1 % dieser Gesellschaften in Anteile an Venture Capital Investment Pools investieren. D. h., sie investieren anstelle von Einzelinvestments in ein Cluster von Fonds (Fund of Funds). 125 126

51

Venture-Fonds Benchmark S&P-500

Effizient mit Leerverkäufen

Rendite

14,31 %

25,78 %

Beta

1,00

1,00

STABW

15,80 %

17,51 %

Rendite

14,31 %

24,30 %

Beta

1,00

0,90

STABW

15,80 %

15,80 %

Wertpapier-Fonds Effizient mit Leerverkäufen

Naiv

21,59 %

7,33 %

13,64 %

1,00

1,00

1,00

19,60 %

12,82 %

16,45 %

19,36 %

6,65 %

13,50 %

0,80

1,22

0,95

15,80 %

15,83 %

15,74 %

Naiv Beta-Adjustierung

STABW-Adjustierung

Tabelle 4: Ergebnisse Brophy/Guthner Quelle: Brophy/Guthner (1988) S. 202 f.

Auf einer risikoadjustierten Basis (gemessen am Beta129) erzielt das Venture-CapitalPortfolio höhere Renditen als der Markt und das Wertpapierportfolio. Dies gilt sowohl für das effiziente (25,78 %) als auch für das naiv diversifizierte Portfolio (21,59 %). Diese Ergebnisse lassen sich analog feststellen, wenn man die Risikoadjustierung auf der Basis der Standardabweichung vornimmt.130 Brophy/Guthner kommen zu dem Schluss, dass risikoaverse Investoren aus zwei Gründen in Venture-Capital-Fonds investieren: 1. Diese sind durch ein besseres Rendite-Risiko-Verhältnis als einzelne zufällig ausgewählte wachstumsorientierte Wertpapierfonds charakterisiert. 2. Eine Dachfonds-Strategie bietet Risiko-Rendite-Verhältnisse, die, verglichen mit dem allgemeinen Aktienmarkt, sehr attraktiv für risikosensitive Investoren sind.131 Offen bleibt dennoch, wie letztlich eine systematische Auswahl der einzelnen Fonds erfolgen kann. Natürlich greifen Brophy/Guthner zur Berechung ihrer Effizienzlinie auf die Rendite-Risiko-Relationen aller Venture-Capital-Gesellschaften zurück. Diese werden jedoch ex post ermittelt und sind der Kritik hinsichtlich der Aussagefähigkeit über die zukünftige Entwicklung des Venture-Capital-Portfolios ausgesetzt. Brophy/Guthner genügt die Erkenntnis, dass sogar mit einer naiven Strategie die Wertpapierfonds und der S&P-500 auf einer risikoadjustierten Basis geschlagen werden können. Ist man auf diese Weise gegen Verluste gesichert, kann der Investor sich darauf konzentrieren, Renditepotentiale durch die Allokation der Mittel auf verschiedene Managementteams und unterschiedlich spezialisierte Fonds (Industrie, geografi129 Beta wird als Risikomaßstab verwendet, wenn das Venture-Capital-Portfolio nur einen Teil des diversifizierten Investoren-Portfolios darstellt. Vgl. Brophy/Guthner (1988) S. 201. 130 Die Risikoadjustierung auf der Basis der Standardabweichung wird vorgenommen, wenn das VentureCapital-Portfolio die einzige risikobehaftete Anlage des Investors darstellt. Vgl. Brophy/Guthner (1988) S. 202. 131 Vgl. ebda. S. 203 f.

52

scher Standort, Lebenszyklusphase der Portfoliounternehmen) zu erkennen und zu nutzen.132 Wie er dabei vorgehen sollte, thematisieren Brophy/Guthner nicht. Chiampou und Kallett (1989) untersuchen die Risiko-Rendite-Profile von 55 privaten Venture-Capital-Fonds (partnership mit general und limited partner) in der Halteperiode von 1978 bis 1987. Sie analysieren zeit- und wertgewichtete jährliche Renditen und stellen fest, dass die Standardabweichung dieser Renditen für die Messung des Risikos von Venture-Capital-Investments ungeeignet sein kann. Gründe sehen sie in den im Vergleich zum Kapitalmarkt abweichenden Eigenschaften. Venture-CapitalInvestments sind illiquide, haben einen langfristigen Investmenthorizont und periodische Neubewertungen erfolgen nur aufgrund externer Transaktionen, Abschreibungen oder des Verkaufs der Beteiligungen. Durch den J-Kurven-Effekt von erfolgreichen Fonds mit den erwarteten Abschreibungen und großen Erfolgen unter den Portfoliounternehmen ergibt sich eine schiefe Renditeverteilung des Portfolios.133 Assetklasse

durchschn. Rendite (p.a.) (%)

STABW der Rendite (%)

Venture Capital Fonds 3-6 Jahre alt

17,5

37,6

Fonds 6+ Jahre alt

24,4

51,2

S&P-500-Aktien

15,9

12,3

Small Stocks

20,4

18,9

Immobilien

12,8

-

Schatzanweisungen

9,2

2,7

Staatsanleihen

10,5

16,2

Corporate Bonds

10,7

16,4

Tabelle 5: Durchschnittliche Rendite und Risiko der Assetklassen 1978-1987 Quelle: Chiampou/Kallett (1989) S. 6.

Wie erwartet, beträgt die mittlere jährliche Rendite für 3- bis 6-jährige Fonds 17,5 %, für alle untersuchten Venture-Capital-Fonds 24,4 %. Diese hohen Renditen gehen einher mit einer vergleichbar hohen Standardabweichung von 37,6 % bzw. 51,2 %. Die für einen hypothetisch konstruierten Fonds ermittelte Standardabweichung, wobei der Fonds über zehn Jahre eine Internal Rate of Return (IRR) von 25 % erzielte, liegt bei 50-90 %. Alternativ zur Standardabweichung schlagen Chiampou/Kallett die Risikomessung anhand der Streuung der jährlichen Renditen, des Ausfallrisikos und eines vom Kapitalmarkt verlangten Risikoaufschlags vor. Wird die Risikomessung an der Streuung innerhalb bestimmter Rendite-Bandbreiten und am Verlustrisiko vorgenommen, ist die in der Untersuchung ermittelte Venture-Capital-Performance weniger risi132

Vgl. ebda. S. 203. Der J-Kurven-Effekt beschreibt den typischen Wertverlauf von Private-Equity-Fonds, der sich dadurch ergibt, dass anfänglichen Auszahlungen keine Einnahmen gegenüberstehen und es erst nach einer bestimmten Zeit zu Rückflüssen in den Fonds kommt. Vgl. Bader (1996) S. 189 ff., der zeigt, dass dieser Effekt durch die Zusammenstellung des Portfolios mit Beteiligungen, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten eingegangen werden, aufgehoben werden kann. 133

53

kobehaftet als bei der Messung durch die Standardabweichung. Dennoch ist das Ausfallrisiko der 3 bis 6 Jahre alten Fonds nahezu 8-mal (35,3 %) so hoch wie das des S&P-500 (4,5 %).134

30 % +

Ausgefallener Anteil per Dezember1987

35,3

Durchschnittl. jährliche Rendite im Renditesegment (%) 0 % oder kleiner

0-10 %

10-30 %

Venture Capital Fonds 3-6 Jahre alt

-

-

-

-

Fonds 6+ Jahre alt

9

29

44

18

5,7

2

10

75

13

4,5

S&P-500-Aktien NYSE Obere Hälfte

1

7

78

14

n.a.

Untere Hälfte

7

17

57

19

n.a.

Kleinstes Quintil (Small Stocks)

12

22

49

17

n.a.

n. a. = nicht angegeben

Tabelle 6: Verteilung der durchschnittlichen jährlichen Renditen und Ausfallrisiko 1978-1987 Quelle: Chiampou/Kallett (1989) S. 7.

Bygrave et al. (1989) verwenden für ihre Analyse die von Venture Economics veröffentlichten Daten von 131 zwischen 1971 und 1984 operierenden Venture-CapitalGesellschaften.135 Auch sie weisen auf die Einschränkungen hin, denen ihr Datenmaterial unterliegt. Neben Unterschieden in der zeitlichen Bewertung ist vor allem die Bewertung von Portfoliounternehmen, die keine öffentlich gehandelten Aktien besitzen, problematisch. Diese werden von Bewertungskomitees der Venture-CapitalGesellschaften durchgeführt und unterliegen einer gewissen Subjektivität.136 Bygrave et al. errechnen für das Jahr 1980 eine mittlere Rendite aller Fonds von 32 %. Allgemein weisen sie einen Rückgang der Renditen von 1980 bis 1985 nach. Am Ende des Jahres 1985 betrug die interne Verzinsung nur noch weniger als 10 %. Gleichzeitig verweisen sie darauf, dass diese Ergebnisse vorsichtig zu interpretieren sind, da alle Fonds unabhängig von Alter und Betrachtungsjahr untersucht wurden. Daher untersuchen sie drei zeitliche Einflussfaktoren genauer: 1. das Auflegungsjahr des Fonds, 2. sein Alter und 3. das Kalenderjahr. Andere Einflussfaktoren finden in der Untersuchung keine Berücksichtigung. Durch den Vergleich gleichaltriger Fonds stellen Bygrave et al. fest, dass die Rendite vom Auflegungsjahr beeinflusst wird. So rentieren die zum Ende der betrachteten Periode aufgelegten Fonds wesentlich schlechter als die zu Beginn initiierten. Dreijährige Fonds, die zwischen 1978 und 1979 aufgelegt wur134

Vgl. Chiampou/Kallett (1989) S. 1-10. Vgl. Bygrave et al. (1989) S. 93-105. Nach der Bereinigung der Daten können sie insgesamt 140 Beteiligungen dieser 131 Gesellschaften untersuchen. 136 Vgl. ebda. S. 98. 135

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den, erzielten eine jährliche Rendite von ca. 40 %, dreijährige Fonds, die 1982 aufgelegt wurden, nur Renditen kleiner als 10 %. Dies erklären die Autoren mit der großen Auswahl an vielversprechenden Portfoliounternehmen, die Gesellschaften zu der Zeit hatten, als nur wenig Venture Capital im Markt war. Als das Kapitalangebot zunahm, verstärkte sich auch der Wettbewerb um die guten Beteiligungen und ließ die Renditen sinken.137 Kleiman und Shulman (1992) beziehen sich auf Brophy/Guthner und kritisieren die Gleichbehandlung von öffentlich notierten Business Development Corporations (BDC) und Small Business Investment Companies (SBIC).138 Sie führen eine getrennte Betrachtung durch, die in zwei Teilperioden (1980-1986 und 1986-1990) erfolgt, und ziehen als Vergleichsmaßstab den NASDAQ-Index statt des S&P-500 heran.139 Da sie nicht nur Gesellschaften betrachten, die während der gesamten Untersuchung gehandelt wurden, steht ihnen ein umfangreicheres Datenset zur Verfügung. Für die erste Periode stellen sie fest, dass die Performance der SBICs die der BDCs und des NASDAQ auf risikoadjustierter Basis übertrifft, während die BDCs schlechter abschneiden als der Markt. monatl. Renditen

STABW monatl. Renditen

Juni 1980-Juni 1986 SBIC (Durchschnitt)

0,0196

0,1413

BDC (Durchschnitt)

0,0098

0,1162

Combined (Durchschnitt)

0,0149

0,1293

NASDAQ

0,0125

0,0499

SBIC (Durchschnitt)

-0,0046

-

BDC (Durchschnitt)

0,0033

-

NASDAQ

0,0028

-

Juni 1986-Juni 1990

Tabelle 7: Renditen, Risiko, Juni 1980 bis Juni 1986 und Juni 1986 bis Juni 1990 Quelle: Kleiman/Shulman (1992) S. 203 und S. 206.

In der gesamten zweiten Periode mussten die SBICs eine negative Wertentwicklung in Höhe von -22,26 % hinnehmen, was einer durchschnittlichen monatlichen Rendite von -0,46 % entspricht. Die BDCs mit 15,84 % (monatliche Rendite 0,33 %) und der NASDAQ mit 13,35 % (monatliche Rendite 0,28 %) performten besser als die SBICs. Kleiman/Shulman führen diese Unterschiede auf rechtliche und regulatorische Bedingungen bzw. Veränderungen zurück. Es wird aber auch deutlich, wie sensibel derartige Untersuchungen vom untersuchten Zeitfenster abhängen. Eine Bestimmung des Risi137

Vgl. ebda. S. 103. Vgl. Kleiman/Shulman (1992) S. 195-208. Der NASDAQ-Index wird verwendet, da die gering kapitalisierten SBICs und BDCs eher den im NASDAQ enthaltenen Werten entsprechen. 138 139

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kos für die zweite betrachtete Periode nehmen sie nicht vor und entziehen sich so einer Betrachtung der beiden Perioden auf risikoadjustierter Basis. Gompers und Lerner (1997) verdeutlichen in ihrem Beitrag zwei grundsätzliche Vorgehensweisen, um die Performance von Private-Equity-Portfolios zu bestimmen.140 Die erste besteht in der Bestimmung von Preisveränderungen bei mit Private Equity finanzierten Unternehmen nach deren IPO. Dies hat den Nachteil, dass Einflussfaktoren, die nur den Private-Equity-Markt betreffen, nicht berücksichtigt werden.141 Außerdem kann der IPO-Markt von bestimmten, durch institutionelle Investoren verursachten Preisverzerrungen betroffen sein. Und schließlich muss ein öffentlich gehandelter Index aus neu notierten Unternehmen kein gutes Proxy für Portfoliounternehmen sein, wenn man davon ausgeht, dass nur die erfolgreichen Portfoliounternehmen für ein Listing an einer Börse in Frage kommen.142 Die zweite Möglichkeit der Performancebestimmung ist die Ermittlung der internen Verzinsung (IRR). Auch hier gibt es zwei wesentliche Nachteile, die zu beachten sind. Einerseits sind dies Unterschiede in den Bewertungsansätzen der Private-EquityGesellschaften. Gompers/Lerner weisen hier insbesondere auf Gegensätze zwischen bereits etablierten Gesellschaften und jungen Private-Equity-Firmen hin, die unter extremem Druck stehen, Mittel für Folgefonds einzusammeln und so geschönte Bewertungen ihrer Beteiligungen vornehmen könnten. Dies geschieht vor allem dadurch, dass nicht öffentlich gehandelte Portfoliounternehmen aggressiv über den Investitionskosten bewertet werden. Zudem wird vermieden, Wertberichtigungen vorzunehmen, wenn Portfoliounternehmen Schwierigkeiten in ihrer Entwicklung haben und es letztlich nicht gelingt, einen Illiquiditätsdiscount für Aktien von börsennotierten Portfoliounternehmen durchzusetzen, die sich noch immer im Portfolio der Private-EquityGesellschaften befinden.143 Ein weiteres Problem, das sich bei der Anwendung einheitlicher und konservativer Bewertungen ergibt, ist die mangelnde Vergleichbarkeit mit dem gesamten Aktienmarkt. Die Bewegung öffentlich gehandelter Indizes ist auf einer täglichen Basis beobachtbar, während der Wert privater Unternehmen von Outsidern nur nach wichtigen bewertungsrelevanten Ereignissen beobachtet werden kann (z. B. Bekanntgabe des IPO oder Beteiligung weiterer Investoren), in der Folge kann es zu großen Wertsprüngen kommen. Daher ist es sehr schwierig, den Private-Equity-Markt mit dem Aktienmarkt zu vergleichen.144

140

Vgl. Gompers/Lerner (1997b). Vgl. ebda. S. 250. Z. B. wird der Mittelzufluss in Private-Equity-Fonds nicht die Preise notierter Unternehmen beeinflussen, stellt aber einen wesentlichen Einflussfaktor bei der Rendite von Private-Equity-Fonds dar. 142 Vgl. ebda. 143 Vgl. ebda. S. 250 f. Um unterschiedliche Bewertungsansätze zu vermeiden, werden von den Dachverbänden (z. B. EVCA) Richtlinien zur einheitlichen Bestimmung der IRR vorgegeben. 144 Vgl. ebda. S. 251 f. 141

56

Zur Lösung der Probleme der fehlenden Aktualität (Stale Pricing) und der Ermessensspielräume bei der Bewertung von Private-Equity-Investments (Managed Pricing) nach Buchwerten schlagen Gompers/Lerner eine Bewertung nach dem sog. „marking to market“ vor, die nicht nur dann vorgenommen wird, wenn bestimmte Bewertungsanlässe vorliegen, sondern periodisch. In der quartalsweise oder jährlich durchgeführten Bewertung kann eine große Bandbreite von Informationen berücksichtigt werden. Diese beinhalten: • Veränderungen in der Bewertung vergleichbarer öffentlich gehandelter Unternehmen • Veränderungen der relativen Preise von Private-Equity- und Public-EquityMärkten, • Änderungen in der Profitabilität der Portfoliounternehmen • den Verschuldungsgrad der Portfoliounternehmen • Veränderungen in allen anderen Unternehmenseigenschaften, die auch bei Unternehmensbewertungen von öffentlich notierten Firmen beachtet werden. Zunächst untersuchen Gompers/Lerner das Private-Equity-Portfolio der E.M. Warburg, Pincus & Co. ohne eine Anpassung durch die periodische Bewertung.145 Sie ermitteln im CAPM-Modell eine risikoadjustierte Überrendite von 2,68 % pro Quartal bei einem Erklärungsgehalt von R² (adjusted) von 0,28 des Modells. Im Fama-FrenchModell errechnen sie eine Überrendite von 2,64 % (R² adjusted von 0,30). In einem nächsten Schritt bestimmen sie die risikoadjustierte Performance auf der marking-to-market-Basis. Dazu ordnen sie jedes der untersuchten Portfoliounternehmen einer von drei Industrien zu, für die jeweils ein Gleichgewichtsindex von allen öffentlich notierten Unternehmen dieser Industrien gebildet wird. Finden keine Investments in die Portfoliounternehmen oder Zu- und Abschreibungen statt, werden Wertanpassungen entsprechend der Entwicklung dieses Indexes vorgenommen. Die vorgeschlagene Vorgehensweise ist zeitaufwendiger, erzeugt aber sinnvolle Ergebnisse. Bei der Anwendung der periodischen Bewertung sinkt die risikoadjustierte CAPM-Rendite auf 1,97 % (dies entspricht einer jährlichen Überrendite von ca. 8 %) bei einem R² (adjusted) von 0,49. Im Fama-French-Modell beträgt die risikoadjustierte Überrendite 1,71 % (dies entspricht einer jährlichen Überrendite von ca. 7 %) bei einem R² (adjusted) von 0,54. Der Erklärungsgehalt der Modelle ist somit wesentlich höher als bei den Berechnungen ohne periodische Bewertung.146 Die von Gompers/Lerner gewählte Vorgehensweise adressiert das Problem der verzögerten Anpassungen bei der Bewertung der Portfoliounternehmen. Dennoch bleibt an145 Sie untersuchen die Quartalsdaten der Portfoliounternehmen vom ersten Quartal 1972 bis zum Ende des dritten Quartals 1997. 146 Vgl. ebda. S. 257.

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zumerken, dass auch sie auf börsengehandelte Unternehmen zurückgreifen, um periodische Bewertungen vorzunehmen, wenn keine anderen bewertungsrelevanten Tatbestände (Abschreibungen, Mittelzu- und -abflüsse) vorliegen. Dies setzt aber, wie von den Autoren selbst bemerkt, eine vollständige Korrelation der Subindizes mit der Wertentwicklung der Portfoliounternehmen voraus, die so sicher nicht vorliegt. Die ermittelten risikoadjustierten Renditen stellen nach Meinung der Autoren eine untere Schranke der Leistung des Managements der Gesellschaft dar. Diese Aussage erscheint aber intuitiv.147 Ein Nachweis, dass Private-Equity-Investments aufgrund ihrer geringen Liquidität und hohen Intransparenz risikoreicher eingeschätzt werden oder Risiken durch die Erfahrung und das Engagement des Managements der PrivateEquity-Gesellschaft (z. B. Kontroll-, Mitspracherechte) vermindert werden können, wird von den Autoren nicht erbracht. Moskovitz und Jörgensen (2000) untersuchen in ihrem Beitrag Private-EquityRenditen und legen den Private-Equity-Begriff sehr breit aus. Sie verwenden Daten von Untersuchungen zur finanziellen Ausstattung von Konsumentenhaushalten und verschiedene nationale Einkommensstatistiken. Daher ist die Vergleichbarkeit zu den anderen Untersuchungen etwas eingeschränkt. Aber auch sie stellen fest, dass die Renditen überraschend gering sind im Vergleich zu Investitionen in öffentlich gehandelte Wertpapiere. Sie kommen zu dem Ergebnis, dass von den Investoren neben dem Renditeaspekt andere, nicht pekuniäre Ziele verfolgt werden. Eine andere Schlussfolgerung ist, dass die Wahrscheinlichkeit von Erfolg und hohen Renditen überschätzt und die Risiken unterschätzt werden.148 Schefczyk (1999) untersucht in seinem Beitrag drei Fragestellungen genauer:149 1. Wie erfolgreich sind renditeorientierte Venture-Capital-Gesellschaften in Deutschland auf der Ebene einzelner Beteiligungen? 2. Welche Merkmale erklären den Erfolg bei abgeschlossenen Beteiligungen? 3. Welche theoretischen und praktischen Implikationen ergeben sich für das Management einzelner Venture-Capital-Gesellschaften? Durch bivariate und multivariate Analysen zu einem Variablenblockmodell und mit Hypothesen, die er aus der Forschungsliteratur ableitet, untersucht Schefczyk diese Fragestellungen am Beispiel verschiedener Erfolgsniveaus. Die festgestellten bivariaten Zusammenhänge werden weiterführend in multivariaten kausalanalytischen LISREL-Modellen analysiert. Im ersten Teilmodell kann Schefczyk zeigen, dass die Beteiligungsrendite von drei signifikanten Größen kausal beeinflusst wird. Den stärksten Einfluss hat die Managementqualifikation der Portfolioun147 148 149

Vgl. Groh (2004) S. 163 f. Vgl. Moskowitz/Vissing-Jørgensen (2000) S. 1-48. Vgl. Schefczyk (1999) S. 1123-1145.

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ternehmen, dann folgen die Stärke der Position der VCG als Minderheitsgesellschafter und die Zusammenarbeit zwischen der VCG und den Portfoliounternehmen. Das Insolvenzrisiko wird am deutlichsten durch die Managementqualifikation der Portfoliounternehmen und die Zusammenarbeit zwischen Venture-Capital-Gesellschaft und Portfoliounternehmen gemindert.150 Das zweite Teilmodell berücksichtigt ausschließlich die Rendite als latente endogene Variable, d. h., der Totalverlust wird explizit in die Betrachtung einbezogen. Auch in diesem Modell hat die Managementqualifikation der Portfoliounternehmen den stärksten Einfluss, gefolgt von der Zusammenarbeit zwischen der Venture-CapitalGesellschaft und den Portfoliounternehmen, der Stellung der Gesellschaft als starker Minderheitsgesellschafter und der Ressourcenstärke (Beteiligungsvolumen und Anzahl der Mitarbeiter) der Venture-Capital-Gesellschaft.151 Schefczyk geht am Ende seines Beitrags auf methodische Schwächen der Untersuchung und auf Entwicklungspotentiale ein. Auch er kann die Bewertungsspielräume und die Gleichbehandlung von realisierten und unrealisierten Beteiligungen nicht vermeiden. In der Arbeit erfolgt weder eine Betrachtung der Spezialisierung der Gesellschaften noch eine weitere Unterscheidung hinsichtlich der institutionellen Eigentümerstruktur. Die wesentliche Sichtweise der Einflussfaktoren bezieht sich wiederum vorrangig auf die Portfoliounternehmen und nicht auf die KBG selbst. Diese Vorgehensweise ist, berücksichtigt man den Forschungsansatz von Schefczyk, uneingeschränkt plausibel, trotzdem weist der Autor bei der Managerqualifikation der Portfoliounternehmen selbst darauf hin, dass die Übertragbarkeit der EntrepreneurshipForschung unklar bleibt, „da es nahe liegt, dass die Venture-Capital-Gesellschaften bereits durch ihre Auswahlfunktion die vorhandene Varianz in der Gruppe der akzeptierten Kapitalnehmer (hier: die Portfoliounternehmen; Anm. d. Verf.) soweit einschränken, dass diesen Variablen dann kein Erklärungswert mehr zukommen kann.“ Diese Überlegung lässt sich auch auf andere qualitative Rendite-Einflussfaktoren übertragen, so dass für den in der vorliegenden Arbeit verwendeten Ansatz eine Beschränkung auf die Kapitalbeteiligungsgesellschaften selbst erfolgt. Dorsey (2000) entwickelt in seiner Untersuchung ein Risiko-Rendite-Portfolio-Modell, das zur Performancemessung und für Auswahlentscheidungen herangezogen werden kann. Auch er weist zunächst auf die Schwächen der üblichen Risikomessung hin und betont die fehlenden Marktpreise, die Illiquidität des Marktes und die langen Halteperioden. Er nimmt diese Kritikpunkte auf und betrachtet zwei interdependente Formen des Risikos im Zusammenhang mit Venture-Capital-Finanzierungen: 150 151

Vgl. ebda. S. 1137 ff. Vgl. ebda. S. 1140 ff.

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1. Verlustrisiko: Verlust von Kapital durch unprofitable Investments. 2. Opportunitätsverluste: Renditeverluste, die durch die mangelnde Liquidität entstehen und es unmöglich machen, unrentable Investments in andere, rentablere umzuschichten („living dead phenomenon“).152 Dorsey misst mit seinem Modell die Portfoliorendite, die die profitablen Investments erzielen müssen, um Kapital- und Opportunitätsverluste durch unrentable Investments auszugleichen und insgesamt eine positive Portfoliorendite zu erzielen.153 Zusammenfassend kann man festhalten, dass Dorsey den Risikobegriff zwar auf zwei einfach zu erfassende Zustände reduziert, die eigentlichen Probleme bei der Performancemessung aber nicht thematisiert. Er übernimmt für seine Untersuchung die Daten von Huntsman/Hoban (1980), die ihre Ableitungen auf der Basis von 110 Venture-CapitalInvestments und deren Ein- und Auszahlungen treffen.154 Somit gelten die dort aufgeführten Kritikpunkte analog auch für ihn. Cochrane (2001) analysiert in seinem Beitrag Renditen einzelner Venture-CapitalInvestments unter Berücksichtigung der Verzerrung, die sich ergibt, wenn man nur solche Unternehmen betrachtet, für die sich aufgrund eines IPO, einer Akquisition oder eines anderen Bewertungsanlasses Renditen ermitteln lassen. Dies führt zu einem Bias, den Cochrane explizit betrachtet. Er ermittelt sehr drastische Ergebnisse. Ohne die Korrektur des Auswahl-Bias kommt er auf Renditen von 698 % bei einer Volatilität von 3.282 %, mit der Korrektur sind es Renditen in Höhe von 57 % bei einer Volatilität von 119 %.155 Dies zeigt, wie unterschiedlich die Ergebnisse und wie groß die Schwankungen sind, die durch die Anwendung verschiedener Methoden eintreten. Manigart et al. (2002) untersuchten insgesamt 209 Venture-Capital-Gesellschaften aus Großbritannien, den USA, Frankreich, den Niederlanden und Belgien (in Europa 1995/1996 und in den USA 1997). Die Gesellschaften wurden dabei nach den geforderten Renditen befragt, die in einer siebenstufigen Skala gemessen wurden: weniger als 20 %, 21-25 %, 26-30 %, 31-35 %, 36-45 %, 46-55 % und mehr als 55 %. Sie stellten fest, dass Early-Stage-Spezialisten bei Expansionsfinanzierungen signifikant höhere Renditen fordern als Gesellschaften, die sich in Spätphasen engagieren. Buyout-Spezialisten hingegen erwarten signifikant geringere Renditen bei derartigen Investments. Im Vergleich zu den Spezialisten fordern die Gesellschaften, die sich in allen Finanzierungsphasen engagieren, höhere Renditen für Early-Stage-Investments und geringfügig größere Renditen für Akquisitionen und MBO/MBI, während der Grad der Diversifikation keinen Einfluss auf die Renditen bei den Expansionsfinanzierungen hat. Im Allgemeinen gehen höhere Renditen mit einer höheren Beteiligung der 152

Vgl. auch Ruhnka/Feldman/Dean (1992) S. 137-155. Vgl. Dorsey (2000) S. 1. Vgl. Huntsman/Hoban (1980) S. 44-51. 155 Vgl. Cochrane (2001) S. 1. 153 154

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Gesellschaften einher. Diesen Zusammenhang können Manigart et al. in ihrem multivariaten Modell hinsichtlich der Anzahl der Investments pro Manager (für alle Bereiche) und des Prozentsatzes an Lead-Investitionen für den Early-Stage-Bereich zeigen. Je geringer die Anzahl der Investments pro Manager, desto größer sind die erforderlichen Renditen in allen Bereichen, und je höher der Anteil der Lead-Investments, desto geringer sind die erforderlichen Renditen im Early-Stage-Bereich. Unabhängige (independent) Gesellschaften verlangen höhere Renditen als abhängige (captive) oder öffentliche Gesellschaften (signifikant für Expansions- und BuyoutFinanzierungen). Die multivariate Analyse bestätigt diese Aussagen. Der Koeffizient für die Dummy-Variable (independent vs. captive/public) ist aber nur für Early-Stageund Expansionsfinanzierungen signifikant. Das multivariate Modell zeigt auch, dass die erforderlichen Renditen negativ mit der Haltedauer zusammenhängen. Dieser Zusammenhang ist aber in keinem der Bereiche signifikant. Die Betrachtung der Kontrollvariablen zeigt, dass im Vergleich mit den amerikanischen Gesellschaften die belgischen und niederländischen mit geringeren Renditen in allen Bereichen zufrieden sind, die französischen und britischen Gesellschaften erwarten bei Expansionsfinanzierungen geringere Renditen. Außerdem wird deutlich, dass die erforderlichen Renditen mit Erhöhung des Anteils von kleinen Investments ebenfalls kleiner werden und ein größerer Anteil Early-Stage-Investments auch mit höheren erforderlichen Renditen in diesem Bereich verbunden ist.156 Zum Abschluss weisen Manigart et al. auf einige Beschränkungen ihrer Untersuchung hin. Die länderübergreifende Analyse lässt eher induktive Schlüsse zu, ermöglicht aber keine Tests kausaler Beziehungen. Zudem können sie nicht die exakten Gründe der unterschiedlichen geforderten Renditen ableiten. Die Renditen könnten durch höhere erwartete Risiken, aufgrund eines größeren Aufwands der Venture-CapitalGesellschaften oder durch beides entstehen.157 Die umfangreichste Untersuchung zu öffentlich gehandelten Private-EquityGesellschaften stammt von Bilo (2002). Auch sie weist auf das Problem verlässlicher Marktdaten bei der Untersuchung der Performance von Private-Equity-Investitionen hin. Die aus dem Performancevergleich von gehandelten und nicht gehandelten Assets entstehenden Schwierigkeiten sind aber vermeidbar. Bilo betrachtet daher eine heterogene Gruppe von öffentlich gehandelten Investment-Gesellschaften. Dies können Gesellschaften sein, deren Investitionsschwerpunkt Private Equity ist, oder Investmentfonds oder speziell strukturierte Investmentgesellschaften, die direkt oder indirekt (Dachfonds) in Private Equity investieren. Insgesamt hat Bilo 229 solcher Gesellschaften identifiziert. Die Autorin bereinigt diese Anzahl mit Hilfe von Restriktionen bei der Verfügbarkeit von Marktpreisen, der Marktkapitalisierung der Gesellschaften, des 156 157

Vgl. Manigart et al. (2002) S. 291-312. Vgl. ebda. (2002) S. 310.

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Handelsvolumens, der Bid-Ask-Spreads und der Handelskontinuität, so dass insgesamt ein Sample von 124 Gesellschaften untersucht wird.158 Diese Gesellschaften erzielten im Untersuchungszeitraum Januar 1988 bis Februar 2001 eine durchschnittliche Rendite von 21,47 % bei einem Risiko von 14,00 %.159 Die Korrelation zwischen den 124 Gesellschaften und der von Venture Expert berechneten Private-Equity-Benchmark beträgt 0,79, was Bilo als Indiz für die Repräsentativität ihres Beispiels wertet. Welche 124 Gesellschaften letztlich ausgewählt wurden, ist aus der Arbeit aber nicht ersichtlich, lediglich die ursprüngliche Datenbasis wird dargestellt. Dabei fällt auf, dass die empirisch zu beobachtenden Marktanteile nicht adäquat abgebildet werden. Im Sample besitzen die japanischen Gesellschaften einen Anteil von 30,8 % vor den britischen mit 25,2 % und den amerikanischen Gesellschaften mit nur 11,9 % (total market value). Für die ausgewählten börsengehandelten Gesellschaften werden umfangreiche Untersuchungen durchgeführt, von denen hier zwei wichtige Ansätze vorgestellt werden sollen. Zum einen untersucht Bilo die Einflussfaktoren auf die monatlichen Renditen ihres Private-Equity-Portfolios in einem Regressionsmodell. Als unabhängige Variablen betrachtet sie das Handelsvolumen, den Bid-Ask-Spread, die Marktgröße und das Beta der Gesellschaften.160 Das Handelsvolumen hat einen signifikanten negativen Einfluss auf die monatlichen Renditen des betrachteten Portfolios. Dies stützt die These, dass die Renditen illiquider Assets im Durchschnitt höher sind als die von liquiden Titeln. Die Variablen Bid-Ask-Spread und Marktgröße der Gesellschaften zeigen keinen signifikanten Einfluss in dem Modell. Das Beta der Gesellschaften ist wiederum signifikant mit negativem Vorzeichen. Dies ist nicht konform mit bestehenden Erklärungsansätzen. Der Erklärungsgehalt des gesamten Modells ist nicht angegeben. In einem zweiten Modell untersucht Bilo die Relevanz globaler Risikofaktoren für öffentlich gehandelte Private-Equity-Investments. Die einbezogenen Faktoren sind: • weltweites Bruttoinlandsprodukt • Volatilität des Aktienmarktes (MSCI-World-Index) • Spread zwischen Verzinsung von Baa- und Aaa-gerateten Corporate Bonds (Credit-Spread) • Laufzeiten-Spread zwischen Long-term-Government-Bonds und 3-MonatsZins • TED-Spread: Zinsspread zwischen 90-Tages-US-Treasury-Bills und 3Monats-Eurodollar-Einlagen 158

Vgl. Bilo (2002) S. 72. Vgl. ebda. S. 58. Die Marktkapitalisierung des Unternehmens wird als natürlicher Logarithmus am Ende des vorangegangenen Monats gemessen. Die durchschnittliche Marktkapitalisierung beträgt 518 Mio. USD. Die Betas der Gesellschaften werden für Portfolios sieben verschiedener Investment-Kategorien gemessen (vgl. Bilo (2002) S. 50 f.: Ventures, Incubators, Private-Equity-Funds, Buyout-Houses, Balanced Funds, Pre-IPO, Distressed). Die Betas für die verschiedenen Kategorien variieren von 0,3 bis 1,8. 159 160

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• weltweites IPO-Volumen • Rendite Aktienmarkt (MSCI-World-Index und/oder NASDAQ-CompositeIndex) • M&A-Aktivitäten.161 Das durch Kleinste-Quadrate-Schätzung ermittelte Regressionsmodell kann ca. zwei Drittel der Streuung der Renditen der betrachteten Gesellschaften erklären.162 Der Credit-Spread, die Renditen des NASDAQ-Index, die Volatilität des MSCI und das IPOVolumen sind signifikant (5 %). Der TED-Spread und die Wachstumsrate des weltweiten Bruttoinlandsproduktes sind ebenfalls signifikant (10 %). Abgesehen vom Laufzeiten- und Credit-Spread zeigen alle Variablen das richtige Vorzeichen.163 Bilo berücksichtigt in ihrem Modell auch qualitative Einflussfaktoren. Dennoch greift auch sie wieder auf öffentlich notierte Gesellschaften zurück. Die geografische Verteilung der von ihr betrachteten Gesellschaften entspricht dabei nicht den Marktgegebenheiten, so dass davon ausgegangen werden muss, dass auch weniger relevante Einflüsse mit quantifiziert werden. Anson (2002) untersucht in seinem Beitrag die Performance für drei verschiedene Arten von Private-Equity-Investments: Venture Capital, Leveraged Buyouts und Mezzanine Capital sowie die Kombination aus allen dreien im Zeitraum von 1980 bis 2000. Er geht der Frage nach, ob die Investments in Private Equity verglichen zum Markt einen Mehrwert erbringen. Dies wird anhand eines Ein- und eines Mehrfaktormodells mit Hilfe einer CAPM-Regression untersucht. Die Renditen von Venture-CapitalInvestments wurden durch Quartalsdaten von Venture Economics ermittelt, die von den Gesellschaften freiwillig an Venture Economics gemeldet werden. Als Benchmark dienen der NASDAQ-Index, der Russell-1000- und -2000- sowie der Post-VentureCapital-Index (PVCI164).165 Im Einfaktormodell für eine Periode ermittelt Anson für die Venture-CapitalInvestments eine Quartalsrendite von 2,57 % gegenüber der Benchmark NASDAQ (R² = 0,33). Dies entspricht einer Jahresrendite von ca. 10 %. Bei der Anwendung eines Mehrperiodenmodells, bei dem der Wertverlauf der Benchmark in drei vorangegangenen Perioden mit berücksichtigt wird, zeigt sich, dass die Überrendite im Vergleich zum NASDAQ auf 1,15 % pro Quartal (4,6 % pro Jahr) sinkt, die durch die Regressi-

161 Da die Renditen von MSCI-World-Index und NASDAQ-Composite-Index sowie die Daten für M&AAktivitäten und IPO-Volumen sehr hoch korrelieren, wird jeweils nur eine Variable verwendet. 162 R² = 63 %, R² (adjusted) = 57,9 %. 163 Vgl. Bilo (2002) S. 121 ff. 164 Der PVCI wurde von Thomson Financial Venture Economics und Warburg Pincus Counselors entwickelt. Er enthält öffentlich gehandelte Unternehmen, die vor ihrem IPO mit Venture Capital finanziert wurden. Die Gesellschaften verbleiben 10 Jahre nach dem IPO im Index und werden dann ausgeschlossen. 165 Vgl. Anson (2002) S. 18-30.

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on erklärte Varianz der Venture-Capital-Renditen aber auf 50 % gesteigert werden kann (R² = 0,50).166 Nachdem Anson gezeigt hat, dass vorgelagerte Marktrenditen Einfluss auf PrivateEquity-Renditen haben, untersucht er abschließend die Frage, ob dieser Einfluss aus den Tatbeständen des „stale bzw. managed pricing“ rührt.167 Anson stellt folgende Hypothese auf: Wenn die Manager aktiv die Bewertungen ihrer Portfolios beeinflussen, sollten die vorgelagerten Betafaktoren in abwärts gerichteten Märkten einen größeren Einfluss haben, ebenso vice versa in sich aufwärts entwickelnden Märkten. Um diesen Tatbestand zu operationalisieren, fügt er eine zusätzliche Dummyvariable für den jeweiligen Marktzustand ein. In der Untersuchung zeigt sich, dass eine Asymmetrie der Renditen bei aufwärts und abwärts gerichteten Märkten besteht. Diese sind aber (anders als erwartet) bei aufwärts gerichteten Märkten kleiner als bei abwärts gerichteten Märkten, was mit der Anwendung des konservativen Bewertungsprinzips begründet wird. Die Anwendung der konservativen Bewertungsprinzipien wird mit dem Risiko des Reputationsverlustes bei Fehlbewertungen und dem Monitoring durch die Investoren begründet. Ljungqvist und Richardson (2003) analysieren in ihrem Beitrag alle Auszahlungen und Rückflüsse sowie Managementgebühren aus den Investments eines Dachfonds für den Zeitraum 1981-2001. Dieser Dachfonds investierte im betrachteten Zeitraum in 73 Zielfonds. In dem Beitrag werden folgende Fragen genauer untersucht: 1. die Ein- und Auszahlungsmuster der Private-Equity-Fonds während ihrer Laufzeit. 2. Was beeinflusst die Geschwindigkeit, mit der die Fonds das Kapital investieren? 3. Wie lange dauert es, bis positive Renditen erzielt werden? 4. Wie sind systematische und unsystematische Risikoprofile gekennzeichnet? 5. Können durch Private Equity risikoadjustierte Überrenditen erzielt werden? Bei der Geschwindigkeit, mit der die Fonds das zur Verfügung gestellte Kapital investieren, werden sehr große Schwankungen festgestellt.168 Ljungqvist/Richardson führen sie auf Timing-Aspekte, die Konkurrenzsituation und Kosten der Fremdkapitalbeschaffung zurück. Die Private-Equity-Renditen liegen 5-8 % über einem aggregierten Marktindex (hier S&P-500 und NASDAQ-Composite). Diese Überrenditen sind robust gegenüber Annahmen zum Timing von Investments in den Marktindex, gegenüber Risikoausprä166

Auf die Darstellung der restlichen Ergebnisse wird an dieser Stelle verzichtet und auf den Artikel verwiesen. Unter „Stale Pricing“ wird die verzögerte Anpassung der Bewertung von Private-Equity-Portfolios aufgrund der unregelmäßig anfallenden Bewertungsanlässe verstanden. „Managed Pricing“ beschreibt die Bewertungsspielräume der Beteiligungsmanager, die mehr oder weniger opportunistisch ausgenutzt werden können. Vgl. Anson (2002) S. 19. 168 Vgl. Ljungqvist/Richardson (2003) S. 12. 167

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gungen der Portfoliounternehmen und gegenüber verschiedenen Messmethoden. Da das Beta der Private-Equity-Fonds auf größer als 1 geschätzt wird, beträgt die risikoadjustierte Überrendite 23,8 % zum Present Value des investierten Kapitals. Eine mögliche Erklärung liegt in der Halteperiode von zehn Jahren. Zusätzlich werden in einem Regressionsmodell Einflussfaktoren auf die Renditen der Private-Equity-Fonds untersucht. Als Einflussfaktoren betrachten die Autoren die Fondsgröße, eine Dummy-Variable für „first time fonds“169, den absoluten Betrag der Investitionen in Venture-Capital- und Buyout-Fonds im Jahr ihrer Auflegung, das Beta des Portfolios der Fonds und eine Größe für die Portfoliokonzentration.170 Insgesamt ist der Erklärungsgehalt der Variablen sehr gering (R² von 3,7 bis 5,7 %). Die Überrenditen nehmen mit den logarithmierten Fondsgrößen signifikant zu, bei Betrachtung der realen Fondsgröße jedoch ab. Darüber hinaus ist ein signifikant negativer Zusammenhang zu den logarithmierten Zuflüssen in Venture-Capital- und Buyout-Fonds der jeweiligen Auflegungsjahre nachweisbar. Je mehr Geld im Jahr der Auflegung des Fonds eingesammelt wurde, desto schlechter war die darauffolgende Performance des Fonds.171 Alle anderen Einflussvariablen im Modell sind nicht signifikant.172 Dies zeigt, dass die Überrenditen in dem betrachteten Modell nicht unbedingt eine Kompensation des systematischen Risikos darstellen, sondern auf die Art des Fonds (Venture oder Buyout) und das Timing zurückzuführen sind. Auch Ljungqvist/Richardson weisen zu Beginn ihrer Untersuchung auf die im Unterschied zu anderen Assetklassen hohe Illiquidität, die geringen Mitspracherechte der Investoren und den langen Investitionshorizont hin. Aufgrund des sehr umfassenden Datenmaterials können sie wesentliche Schwächen vorangegangener Untersuchungen vermeiden. Zu nennen sind hier die auf Gesellschaftsebene aggregierte Form der Daten, die auf Selbstauskünften beruhen, realisierte sowie unrealisierte Investments gleichermaßen einbeziehen und somit wiederum Möglichkeiten für Bewertungsspielräume offen lassen. So beruhen die Hauptdatenquellen von Untersuchungen des amerikanischen Private-Equity-Marktes auf Selbstauskünften von Gesellschaften, die von den Anbietern Venture Economics und VentureOne erhoben werden.173 Obwohl sie diese Schwächen in ihrer Untersuchung vermeiden, müssen sie auf eine tiefergehende Untersuchung der Marktbreite verzichten. Die Betrachtung eines einzelnen Dachfonds ist ebenfalls eine Verzerrung und vermag nicht die Besonderheiten des Marktes in seiner gesamten Breite abzubilden. Dennoch stellt die Untersuchung den Status quo der 169 Unter „first time fonds“ sind Fonds resp. deren Managementgesellschaften zu verstehen, die zum ersten Mal Gelder über Fundraising in einen Fonds einbringen, also über keine Referenzprojekte im Sinne von Vorgängerfonds verfügen. 170 Dies sind die Anzahl der Portfoliounternehmen, die Anzahl und der Kapitalanteil der Portfoliounternehmen, die in der dominanten Industrie investiert ist (nach Fama/French (1997)) oder die Portfoliokonzentration gemessen durch den Herfindahl-Index der Portfoliogewichtungen. 171 Dies ist konsistent mit Gompers/Lerner (2000). 172 Vgl. Ljungqvist/Richardson (2003) S. 25 f. 173 Vgl. ebda. S. 1 und S. 4 sowie zur Datenbasis Fenn/Liang (1998) S. 1079.

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quantitativen Untersuchungen zu Rendite-Risiko-Profilen von Private-EquityInvestments dar und betrachtet in einem umfassenden Modell Einflussfaktoren auf die Rendite von Private-Equity-Fonds. Gottschalg/Phalippou/Zollo (2004) stellen in ihrem Beitrag sogar fest, dass die Performance von Private-Equity-Fonds, die zwischen 1980 und 1995 aufgelegt wurden, niedriger ist als die von Aktienmärkten. Ihre Analysen zeigen, dass Private-EquityFonds trotz sehr konservativer Annahmen hinsichtlich des Risikos, das diese tragen, vergleichsweise schlecht performen. Sie stellen u. a. einen Einfluss des Konjunkturund des Aktienmarktzyklus auf die Performance von Private-Equity-Fonds fest. Darüber hinaus haben der durchschnittliche Credit-Spread, die Aktienmarkt-Performance und die Bruttowertschöpfung positiven Einfluss auf die Performance der von ihnen betrachteten Private-Equity-Fonds. Eine schlechte Performance haben kleine und europäische Fonds, die von einem unerfahrenen Management geleitet werden. Die Autoren ziehen das Fazit, dass zukünftig nur die erfahrenen Gesellschaften bestehen werden. Aber auch die von ihnen untersuchten Fonds, die erst kürzlich (1998, 1999, 2000) aufgelegt wurden, performen vergleichsweise schlecht. Dies ist umso verwunderlicher, da diese Fonds von sehr erfahrenen institutionellen Investoren finanziert und geleitet werden. Daher argumentieren sie, dass diese wahrscheinlich neben der Performance auch andere Investitionsziele verfolgen. Die Gebührenstrukturen solcher Fonds werden unterschätzt, nicht zuletzt ist diese Anlageklasse relativ neu und die Unsicherheiten sind sehr hoch. Die Auszahlungen sind z. B. so unregelmäßig, dass selbst erfahrene institutionelle Investoren überoptimistisch hinsichtlich der Performance sind oder Bewertungsfehler begehen.174 2.1.2 Grenzen der Anwendung von Rendite-Risiko-Relationen 2.1.2.1 Datenprobleme und Bewertungsspielräume Die Rendite-Risiko-Relation dient, wie einführend erwähnt, noch immer als vorrangiges Entscheidungskriterium für Investoren in Private Equity. Da Daten über die Performance von Private-Equity-Transaktionen nicht öffentlich zugänglich sind, bestehen erhebliche Einschränkungen, das Risiko derartiger Transaktionen zu messen.175 Für nicht öffentlich notierte Kapitalbeteiligungsgesellschaften gilt, dass das Risiko, das sich durch die Festlegung auf eine bestimmte Kapitalbeteiligungsgesellschaft ergibt, nur beschränkt durch quantitative Rendite-Risiko-Profile 174 Vgl. Gottschalg/Phalippou/Zollo (2004) S. 1-54. Auch Kaplan/Schoar (2005) S. 1791 f. kommen in ihrer Untersuchung zu dem Ergebnis, dass LBO-Funds-Netto-Renditen etwas geringer sind als S&P-500-Renditen, VC-Renditen sind auf gleichgewichteter Basis geringer als S&P-500-Renditen, auf kapitalgewichteter Basis aber höher. 175 Zur genaueren Beschreibung der Datenbanken, auf denen viele der US-amerikanischen Studien beruhen, vgl. Fenn/Liang (1998) S. 1079 ff.

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eingeschätzt werden kann. Methoden zur Risikomessung, die für öffentlich notierte Wertpapiere genutzt werden, sind in ihrer Anwendung für Private-Equity-(VentureCapital)-Transaktionen sehr problematisch. Zwar sind die moderne Portfoliotheorie und das Capital Asset Pricing Model (CAPM) sehr weit verbreitet, um Portfolios derartiger Wertpapiere nach bestimmten Rendite-Risiko-Relationen zu optimieren.176 Da aber Marktpreise für Private-Equity-Transaktionen, vergleichbar mit denen für liquide Assets, nicht bestehen, sind objektive Rendite-Risiko-Messungen nur schwer verifizierbar. Bei Private-Equity-Investments handelt es sich vielmehr um illiquide Investments, die nicht jederzeit verkauft werden können (oder nur mit großen Abschlägen), es sind langfristige Anlagen, für die nur in unregelmäßigen Zeitabständen Bewertungen auf der Basis externer Transaktionen, Abschreibungen oder bei Verkauf der Beteiligung vorgenommen werden.177 Die Beteiligungsportfolios oder einzelnen Beteiligungen werden so lange zu Anschaffungspreisen bewertet, bis ein wesentliches Ereignis eintritt, das die ursprüngliche Bewertung beeinflusst. Dies hat zum einen zur Folge, dass die Wertzuwächse der Fonds in Sprüngen verlaufen. Zum anderen werden große Wertzuwächse erst am Ende sichtbar, weil in der Anfangsphase des Fonds Beteiligungen zu Anschaffungspreisen bewertet werden und sich Fehlinvestitionen und erste Abschreibungen häufiger in der frühen Phase des Fonds zeigen. Den Kosten des Fonds stehen in der frühen Phase auch keine Erträge gegenüber. Aufwertungen durch Desinvestitionen zeigen sich in der Regel erst später im Verlauf des Fonds. Diese Eigenschaft von Private-Equity-Investments wird als J-Kurven-Effekt (in der angloamerikanischen Literatur „hockey-stick-effect“) bezeichnet. Die unregelmäßige Bewertung bei Transaktionen unabhängiger Dritter bedeutet aber auch, dass neue Bewertungen auf den Bewertungen der vorangegangenen Periode aufbauen, was autokorrelierte Werte erwarten lässt.178 Daher wird „jede Renditebestimmung des Fonds vor dem letzten Zahlungsstrom durch das Problem der Bewertung noch nicht veräußerter Unternehmensbeteiligungen zum Teil stark beeinflusst und verfälscht.“179 Nur eine ex-post-Bestimmung der Renditen aufgrund der geflossenen Zahlungsströme führt zu richtigen Ergebnissen.180 Die Probleme, die bei der Ermittlung der Rendite als Entscheidungsparameter auftreten, haben ebenfalls weitreichende Folgen für die Verwendung der Standardabweichung als traditionelles Risikomaß. Durch den J-Kurven-Effekt ergibt sich rein statis-

176 Vgl. Markowitz (1952) S. 77-91, Markowitz (1959), Sharpe (1964) S. 425-442, Lintner (1965) S. 587 ff. und Mossin (1966) S. 768-783. 177 Das Liquiditätsproblem und die sich aus anderer Sichtweise ergebenden Vorteile der Illiquidität thematisieren Lerner/Schoar (2002). 178 Vgl. Reyes (1990) S. 23-27. 179 Vgl. Heim (2001) S. 487-495. 180 Vgl. Christen (1991) S. 135 und Heim (2001) S. 488.

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tisch eine höhere Standardabweichung der Renditen der Private-Equity-Fonds.181 Die Wertentwicklung der Venture-Capital-Investments verläuft aufgrund der periodischen Bewertungen in eratischen Sprüngen, weshalb technisch bedingt eine hohe Standardabweichung ermittelt wird. Daher kann bei einem Venture-Capital-Fonds nicht nach dem Erwartungswert des Eintreffens einer bestimmten Rendite im Jahr Y, unter der Bedingung, dass vor X Jahren investiert wurde, gefragt werden, da sich VentureCapital-Fonds im Zeitverlauf nicht gleich entwickeln. Als Lösung wird die Beschränkung des Vergleichs auf Fonds des gleichen Jahrgangs vorgeschlagen bzw. die Ermittlung einer modifizierten Standardabweichung, die nicht die Abweichungen von einem fixen Mittelwert errechnet, sondern durch eine Regressionsanalyse den idealtypischen Verlauf eines Venture-Capital-Fonds ermittelt und die Abweichungen zur Risikobestimmung betrachtet. Die sich rein rechnerisch ergebende Standardabweichung der Erträge um den Erwartungswert unterliegt keiner Normalverteilung, sondern bewegt sich J-förmig auf den Erwartungswert zu. Die großen Schwankungen, die sich im J-Kurven-Effekt widerspiegeln, heben sich nur bei der Betrachtung des gesamten Private-Equity-Marktes auf, so dass die Standardabweichung als Risikomaß für einen aggregierten Gesamtmarkt durchaus Verwendung finden kann. Das Problem der Risikobetrachtung auf Fondsebene und ebenfalls auf der weiter aggregierten Ebene einzelner Private-Equity- und Venture-Capital-Gesellschaften findet in dieser Sichtweise keine Berücksichtigung. Vor dem Hintergrund, dass sich auf dem deutschen Markt eher kleinere Gesellschaften mit einer geringen Anzahl von Fonds betätigen, greift diese Betrachtung zu kurz.182 Eine weitere Voraussetzung zur Anwendung der Standardabweichung ist die Normalverteilung der Renditen in der Grundgesamtheit. Untersuchungen zu Aktien sprechen zwar nicht explizit gegen die Annahme, dass Aktienrenditen normalverteilt sind, dennoch treten bei längeren Anlagehorizonten extreme Renditen (von unter -25 % und über 45 %) häufiger auf, als es der Normalverteilung entspricht. Daher weist die geometrisch ermittelte Durchschnittsrendite von Aktien eine gewisse Rechtsschiefe auf.183 Eine rechtsschiefe Verteilung kann auch für die Anlageklasse Private Equity angenommen werden. So sind negative Renditen von maximal -100 % bei Totalverlust der Beteiligung möglich, jedoch sehr hohe Renditen von ausgewählten Beteiligungen, den so genannten „Stars“, die weit über 100 % betragen können, erstrebenswertes Ziel eines jeden Private-Equity-Fondsmanagers. Dies vor allem auch, weil in einem Portfo181

Vgl. Christen (1991) S. 134 und Bader (1996) S. 189 ff. Die durchschnittliche Anzahl der Fonds in Deutschland war in der Untersuchung von 2005 etwas kleiner als zwei. Vgl. Kapitel 3.1. 183 Vgl. Spremann (2003) S. 132 und S. 138. „Trotz einer gewissen Kritik wird vielfach die Annahme getroffen, die (einfachen) Jahresrenditen seien normalverteilt.“ Vgl. ebda. S. 132. Für die statistischen Untersuchungen wurde auch auf die einfachen Jahresrenditen zurückgegriffen. In der Untersuchung der einzelnen Einflussvariablen und der Anwendung der Verfahren wird ebenfalls davon ausgegangen, dass die Renditen annähernd normalverteilt sind. Für die Annahme spricht außerdem die Anwendung des Zentralen Grenzwertsatzes. Vgl. ebda. S. 131. 182

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liozusammenhang nur so Verluste von weniger erfolgreichen Beteiligungen, den sog. „Flops“, ausgeglichen werden können. Die Gültigkeit der Standardabweichung als einzigem Entscheidungsparameter für das Risiko ist gegeben, wenn der Anleger resp. der Investor trotz einer fehlenden Normalverteilung der Renditen die Standardabweichung als einzigen Entscheidungsparameter akzeptiert und die aus der Vergangenheit ermittelten Standardabweichungen trotz der beschriebenen Hindernisse bei der Ermittlung dieser Daten aussagekräftig sind.184 In den in Kapitel 2.1 vorgestellten Untersuchungen wurde aber deutlich, dass die ermittelten Standardabweichungen zwischen den Studien in Abhängigkeit vom Datensatz, der Untersuchungsmethode und von Zeitfenster und -horizont teilweise sehr stark voneinander abweichen. Deshalb ist die Verwendung der Standardabweichung als typisches Maß für die Abbildung des Risikos von Private-Equity-Transaktionen nur bedingt geeignet und es muss unterstellt werden, dass dies insbesondere aufgrund der leichten Verständlichkeit und mangels praktisch verwendbarer Alternativen geschieht.185 So führt auch die Verwendung alternativer Risikomaße (DownsizeRisikomaße wie lower partial moments186, value at risk und expected shortfall187), was in der jüngeren Vergangenheit verstärkt diskutiert wird, zu neuen Anwendungsproblemen. Die Alternative, öffentlich notierte Gesellschaften zu untersuchen, wirft die Frage auf, ob diese tatsächlich ein gutes Proxy für den gesamten Venture-Capital- und PrivateEquity-Markt darstellen. So beschränken sich die frühen Analysen auf die in den USA öffentlich gehandelten BDC und SBIC.188 Der Großteil der aktuell am Markt tätigen Gesellschaften ist aber nicht an Börsen gelistet und verfügt daher nicht über die Eigenschaften öffentlich notierter Unternehmen, die in aktuelleren Arbeiten betrachtet werden.189 Oftmals sind diese Gesellschaften erst seit sehr kurzer Zeit börsennotiert und unterliegen gerade in der Boomphase das Marktes vielen Sondereinflüssen (z. B. der große Einfluss einzelner Geschäftsabschlüsse oder Missbrauch von Ad-hocMitteilungen). Um eine einheitliche Bewertung der Beteiligungen zu gewährleisten und damit Transparenz und Vergleichbarkeit sicherzustellen, schlägt die EVCA neben Governance Guidelines auch einheitliche Bewertungs- und Reporting-Richtlinien vor.190 Für Gesellschaften, in die erst kürzlich investiert wurde, wird die Bewertung zu Anschaffungspreisen vorgeschlagen. Diese Bewertungsmethode ist aber nur für eine begrenzte 184

Vgl. Heim (2001) S. 490. Vgl. Chiampou/Kallett (1989) S. 2 ff. Das LPM nullter Ordnung wird auch als Shortfall-Risiko bezeichnet. 187 Vgl. Wolter (1995) S. 384-392, Albrecht (1999) S. 39 ff. sowie Schumann/Daldrup (2005). 188 Vgl. die bereits dargestellten Arbeiten von Martin/Petty (1983), Brophy/Guthner (1988), Kleiman/Shulman (1992). 189 Vgl. z. B. Bilo (2002), Merrill Lynch (1995) und (2000). 190 Vgl. hier und im Folgenden EVCA (2005). Hielscher/Zelger/Beyer (2003) untersuchen in ihrem Beitrag, inwiefern sich diese Bewertungsstandards in den Private-Equity-Gesellschaften durchgesetzt haben. 185 186

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Zeit nach der relevanten Transaktion aussagekräftig. Für Investments in etablierten Industrien mit kontinuierlichen und anhaltenden Erträgen sollten ErtragsMultiples (earnings multiple) angewendet werden.191 Für Beteiligungen, deren Wert substanziell von den zugrunde liegenden Vermögenswerten beeinflusst wird, ist die Bewertung der Net Assets (Substanzwertverfahren) vorzuziehen. Die Anwendung der Discounted-Cash-Flow-Verfahren ist die gebräuchlichste Form der Bewertung. Dabei kann zwischen der Bewertung der Cash Flows (oder Erträge als Surrogat) der zugrunde liegenden Gesellschaft und den Cash Flows, die durch das Investment an die Private-Equity-Gesellschaft zurückfließen, unterschieden werden.192 Sind für eine Beteiligung industriespezifische Multiples vorhanden, sollten diese Verwendung finden.193 Halten die Private-Equity-Gesellschaften öffentlich gehandelte Investments, ist für die Bewertung der Marktpreis heranzuziehen. Die Methode sollte gewählt werden, wenn auf einem liquiden Markt ein Angebotspreis entstehen kann. Ein Instrument gilt dabei als an einem liquiden Markt gehandelt, wenn die Preisnotierungen jederzeit und regelmäßig gestellt werden können.194 Neben den Problemen, die sich aufgrund der Daten und Bewertungsspielräume speziell für die Anlageklasse Private Equity ergeben, muss auf eine Schwäche von quantitativen Performanceanalysen im Allgemeinen hingewiesen werden. 2.1.2.2 Das Dilemma der rein quantitativen Performanceanalyse Die quantitative Analyse der in der Vergangenheit erzielten Performance kann nur begrenzt zufällige Renditeeinflüsse von systematisch erzielten Überrenditen trennen. Dabei unterliegt die rein quantitative Performanceanalyse einem wesentlichen Problem. Ist der Zeitraum, für den die Performancebestimmung durchgeführt wird, sehr lang, kann man in statistisch signifikanter Weise eine systematisch erzielte Überrendite nachweisen. Dieser Nachweis beruht aber auf der häufig unrealistischen Annahme, dass die die Rendite bestimmenden Faktoren über den gesamten Betrachtungszeitraum konstant bleiben. Ist andererseits der Beobachtungszeitraum kürzer, kann man von einer Konstanz der die Rendite beeinflussenden Faktoren ausgehen. Trotzdem reicht die empirische Performanceevidenz in diesem Fall oft nicht aus, um Zufallseinflüsse von systematisch erzielten Überrenditen zu trennen.195 So ist es rein statistisch gesehen 191

Vgl. zu Problemen bei der Anwendung von Multiples Praxmarer (2005) S. 229-232. Vgl. zur Berechnung der IRR von Cash Flows auf unterschiedlichen Aggregationsebenen Hielscher/Zelger/Beyer (2003) S. 499 ff. 193 In den Guidelines werden „Preis pro Bett“ (Pflegeeinrichtungen) und „Preis pro Abonnent“ (Kabelnetzbetreiber) angeführt. 194 Zur Bewertung von Unternehmen, die eine Venture-Capital-Finanzierung anstreben, vgl. Achleitner/Nathusius (2004) und Achleitner/Nathusius (2005). 195 Vgl. Leser (1999) S. 848. Kreuter (2003) S. 94 stellt in seinem Beitrag heraus, dass die in der Vergangenheit erzielten Renditen häufig systematisch erwirtschaftet werden und aus den Rahmenbedingungen der Private Equity-Branche resultieren. Gleichzeitig stellt er fest, dass die Beschränkung auf quantitative, vergangenheitsbezogene Faktoren zur Fondsauswahl nicht genügt, vgl. ebda. S. 97. 192

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nahezu unmöglich, für einen bei Private-Equity-Investments üblichen, eher kurzen Investitionszeitraum von 3-5 Jahren zu beurteilen, ob die erzielte Performance auf Leistungen der Beteiligungsgesellschaft oder auf zufällige Effekte zurückzuführen ist. Dies lässt sich nur für lange Renditehistorien ohne Strukturbrüche ermitteln.196 Die rein quantitative Performanceanalyse wird aus diesem Grund oft überschätzt. Sie liefert zwar wichtige Anhaltspunkte für die Einschätzung der Leistung von PrivateEquity- und deren Managementgesellschaften, sollte aber durch qualitative Merkmale ergänzt werden.197 Aus diesem Grunde müssen neben der bloßen Messung von erzielten Renditen (mit allen beschriebenen Problemen) Faktoren untersucht werden, die wesentlichen Einfluss auf das Zustandekommen der Renditen haben und für das den Anlagen immanente Risiko verantwortlich sind. Bevor diese Überlegungen zu den Einflussfaktoren näher erläutert werden, wird zuerst die Notwendigkeit einer Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften diskutiert. 2.1.3 Zwischenfazit Die Diskussion der wichtigsten Untersuchungen, die sich mit der Messung der Rendite-Risiko-Relationen von Private-Equity- und Venture-Capital-Gesellschaften befassen, hat gezeigt, dass diese Schwachstellen aufweisen. Bei der Bestimmung der Renditen werden oft keine Unterschiede zwischen realisierten und unrealisierten Gewinnen gemacht. Außerdem wird davon ausgegangen, dass alle Gewinne zum Betrachtungszeitpunkt realisiert sind. Häufig können nur Beteiligungen betrachtet werden, für die ein Marktpreis vorhanden ist oder für die Abschreibungen vorgenommen werden mussten. Die Beschränkung auf die öffentlich notierten Beteiligungsgesellschaften ist nur begrenzt sinnvoll, da die große Mehrheit der Kapitalbeteiligungsgesellschaften nicht an Börsen gelistet ist. Private-Equity-Investments sind illiquide und mittel- bis langfristig ausgelegt. Das Alter unterschiedlicher Fonds in Abhängigkeit vom Auflegungsjahr (vintage year) muss berücksichtigt werden. Auch unterschiedliche rechtliche und regulatorische Bestimmungen haben in Abhängigkeit vom Zeitfenster Einfluss auf die Renditen von Private-Equity-Investments. Eine Möglichkeit, den Erfolg von Beteiligungsgesellschaften zu quantifizieren, besteht in der Untersuchung von ehemaligen Portfoliounternehmen, für die nach einem IPO Marktdaten vorhanden sind. Dies zieht aber wiederum eine Beschränkung auf besonders erfolgreiche Beteiligungen nach sich und hat 196 Vgl. Kleeberg/Schlenger (1999) S. 860 in Verbindung mit Schlenger (1998) S. 264-270. „Geht man davon aus, dass eine „gute Fondsgesellschaft“ auf lange Sicht über eine „wahre“ Information-Ratio von 0,50 verfügt, dauert es beispielsweise rund 16 Jahre, bis sich diese Leistungsfähigkeit in statistisch signifikanter Form (95 %Niveau) niederschlägt.“ Siehe zu diesem Problem auch Leser (1999) S. 848. 197 Vgl. Leser (1999) S. 847-849.

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ebenfalls eine Verzerrung der Ergebnisse zur Folge. Die ausschließliche Betrachtung von Rendite-Risiko-Relationen führte zu recht unterschiedlichen und teilweise sehr extremen Ergebnissen bei den vorgestellten Analysen. Daher müssen auf jeden Fall qualitative Kriterien einbezogen werden. Ansätze für diese Kriterien sind in den multivariaten Untersuchungen zu erkennen. Das wichtigste Kriterium, das immer wieder genannt wird, ist die Managementqualität. Weiterhin müssen alle Aspekte betrachtet werden, die die Kapitalbeteiligungsgesellschaften selbst und deren Beziehung zu den Portfoliounternehmen charakterisieren und geeignet sind, den Erfolg der Gesellschaften zu beeinflussen. 2.2 Theoretische Einordnung der Auswahlproblematik Bevor auf die Umsetzung eines Konzeptes zur Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften eingegangen wird, ist zunächst grundsätzlich zu klären, ob die Entwicklung einer solchen Bewertung notwendig und theoretisch zu begründen ist. Dabei muss auf eine analytische Ableitung zurückgegriffen werden, denn ein empirischer Beweis, der die Auswirkungen einer solchen Bewertung zeigen kann, führt wegen der Datenprobleme noch nicht zu befriedigenden Ergebnissen.198 Die Auswahlprobleme, denen Investoren resp. Kapitalgeber gegenüberstehen, können für den konkreten Fall der Beteiligungsfinanzierung durch typische Principal-AgentKonflikte beschrieben werden. Eine theoretische Betrachtung wie auch die praktischen Erfahrungen verdeutlichen den Nutzen einer standardisierten Bewertung einzelner Gesellschaften für Investoren. 2.2.1 Neoklassische Finanzierungstheorie Die neoklassische Finanzierungstheorie stellt den Ausgangspunkt für weitere theoretische Ansätze dar, die letztlich zur Agency-Theorie führen. Daher soll kurz auf die wesentlichen Aussagen der Vertreter dieser Theorie eingegangen werden. In der neoklassischen Modellwelt der vollkommenen Konkurrenz treffen eine Vielzahl von nutzenmaximierenden Haushalten und eine Vielzahl von gewinn- und marktwertmaximierenden Unternehmen aufeinander, die, gleich gut informiert, ihre Transaktionspläne reibungslos und mit unendlich hoher Geschwindigkeit abwickeln.199 Die Diskussion um die optimale Kapitalstruktur kann als Ausgangspunkt der neoklassischen Finanzierungstheorie gesehen werden. Ausgehend von sehr restriktiven Annahmen, wie dem Vorhandensein eines vollkommenen Kapitalmarktes, risikoscheuen Investoren, einer hohen Informationseffizienz und einer einperiodischen Betrachtung, 198

Vgl. die folgenden Ausführungen, soweit nicht anders gekennzeichnet, mit Hummel/Helwing (2004). Vgl. Terberger (1994) S. 19 f. Für einen Überblick über die Annahmen neoklassischer Modelle vgl. z. B. Schuhmann (1987) S. 177 f. 199

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zeigen Modigliani/Miller, dass die Finanzierungsentscheidungen für den Marktwert eines Unternehmens bedeutungslos sind.200 Den Nachweis führen sie mit Hilfe der Arbitrage-Theorie, die aber nur unter sehr einschränkenden Annahmen Gültigkeit besitzt:201 1. Vollkommener Kapitalmarkt: Es existieren keine Transaktionskosten für Kapitalgeber und -nehmer, keine Insolvenzkosten, keine Steuern und keine Kosten für die Ausübung von Informations- und Kontrollrechten. 2. Freier Marktzugang: Privatpersonen und Unternehmen haben gleiche Zugangsmöglichkeiten zum Kapitalmarkt. Wertpapiere und Kredite können von allen emittiert, gehandelt und gehalten werden. 3. Homogene Erwartungen: Alle Informationen sind ohne Einschränkungen kostenfrei zugänglich und werden vollständig berücksichtigt. 4. Prognostizierbare Investitionsstrategie: Zukünftige Finanzierungsentscheidungen sind unabhängig von vergangenen Finanzierungsentscheidungen. Durch die Voraussetzung der hier getroffenen Annahmen, insbesondere der Annahme des vollkommenen Kapitalmarktes, wird der empirische Gehalt der These von Modigliani/Miller zu Recht in Frage gestellt.202 Eine solche Modellwelt ist bestens geeignet, um die Eigenschaften von Märkten unter vollständiger Konkurrenz zu analysieren, für die Diskussion der unterschiedlichen Ausprägungen des Innenlebens einer Unternehmung bleibt jedoch wenig Raum. Auch die Ausgestaltung der Beziehung zu den Marktteilnehmern lässt sich nicht erfassen, denn der Entscheidungsspielraum der Unternehmung wird auf die Auswahl der optimalen Produktions- bzw. Investitionsmöglichkeit aus einem Set von Handlungsalternativen reduziert.203 Durch die getroffenen Annahmen ist das Ergebnis der Irrelevanz bereits determiniert, wie auch Terberger feststellt: „Die Modellwelt der Neoklassik [...] hat sich durch ihre Annahme reibungslos funktionierender Märkte gegen die Mehrzahl der Fragestellungen, die den Betriebswirt beschäftigen, immunisiert.“204 Es ist vielmehr davon auszugehen, dass reale Finanzmärkte deutlich vom Idealbild informationseffizienter Märkte abweichen und Fragen der Motivation und der tatsächlichen Informationsverteilung der Marktteilnehmer in der neoklassischen Modellwelt unberücksichtigt bleiben.205 Die neoklassische Finanzierungstheorie kann nicht erklären, warum die Eigenkapitalbeschaffung für junge Unternehmen ein besonderes Problem darstellt und welchen 200

Vgl. Modigliani/Miller (1958) S. 261-297. Vgl. Fama (1978) S. 273 f. Vgl. Schierenbeck (2000) S. 478. 203 Vgl. Terberger (1993) S. 20. 204 Vgl. ebda. S. 20 f. 205 Vgl. zur Unvollkommenheit von Kapitalmärkten u. a. Fama et al. (1969) S. 3-17 sowie May (1991) S. 314319. 201 202

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Beitrag die Kapitalbeteiligungsgesellschaften zur Lösung dieses Problems beitragen können.206 2.2.2 Neoinstitutionalistische Finanzierungstheorie Die Ausgestaltung von Organisationsstrukturen durch Verträge wird im Kontext der Institutionenökonomik analysiert. Diese besteht aktuell aus mehreren, methodologisch weitgehend verwandten Ansätzen, die sich gegenseitig ergänzen und aufeinander beziehen. In Abgrenzung zur Neoklassik betont die neue Institutionenökonomik neben den Ausgangspunkten des methodologischen Individualismus und der individuellen Nutzenmaximierung, das nur begrenzt rationale Handeln von Akteuren. Dies ist eine Folge unvollständigen Wissens und einer begrenzten Informationsverarbeitungskapazität.207 Zu den theoretischen Ansätzen der neuen Institutionenökonomik gehören die Property-Rights-Theorie, die Transaktionskostentheorie und die Principal-AgentTheorie. Diese Ansätze wurden, aufbauend auf dem neoklassischen Gedankengut, durch leichte Variationen der Annahmen entwickelt.208 Gemeinsames zentrales Problem dieser Ansätze ist die Relevanz von Institutionen in einer Modellwelt, in der der Tausch mit Reibungsverlusten verbunden ist. Sie konstatieren daher den NeoInstitutionalismus.209 Das Hauptanliegen der Property Rights-Theorie besteht darin, den Einfluss von sozial anerkannten, auf Konventionen, Tradition, Rechtsnormen oder auf Verträgen beruhenden Verfügungsrechten auf wirtschaftliche Phänomene zu erklären.210 Die PropertyRights-Theorie stellt eine wichtige Grundlage für die Ansätze der Finanzintermediation dar (z. B. Agency-Theorie, asymmetrische Informationsverteilung, Transaktionskostenansatz und Vertragstheorie).211 Auf der Grundlage neoklassischer Denkansätze wird statt der Annahme vollkommener Informationen vorausgesetzt, dass die Anbahnung, Durchführung und Überwachung von Verträgen Kosten verursacht. Die Kosten der als Übertragung von Property Rights definierten Transaktionen sind Gegenstand der Transaktionskostentheorie.212 Diese Theorie wurde entscheidend von Williamson weiterentwickelt, Ausgangspunkt sind die Arbeiten von Coase. Coase untersuchte, warum in einer Marktwirtschaft Unternehmen existieren, die einen Teil der Transaktionen dem Markt und somit dem Preismechanismus entziehen.213 206

Vgl. Schefczyk (2000) S. 38. Vgl. Picot/Reichwald/Wigand (2003) S. 44. Vgl. Eggertson (1990) S. 3-32. 209 Vgl. Terberger (1993) S. 23. 210 Vgl. Schüller (1983) S. VIII, Demsetz (1967) S. 347 ff., Jensen/Meckling (1976). Einen Übersichtsartikel liefern Furubotn/Pejovich (1972). 211 Vgl. Schefzcyk (2000) S. 39. 212 Vgl. Picot/Reichwald/Wigand (2003) S. 49. 213 Vgl. Coase (1937) S. 386 ff. 207 208

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Untersuchungsgegenstand der Agency-Theorie sind Anreiz- und Kontrollprobleme, die sich bei der Delegation von Property Rights von einem Principal (Auftraggeber) auf einen Agenten (Auftragnehmer) ergeben. Sie entstehen als Folge asymmetrisch verteilter Informationen bei Principal und Agenten. Die Agency-Theorie geht davon aus, dass Principal und Agent ihren jeweiligen Nutzen unabhängig voneinander maximieren. Dem in der Regel besser informierten Agenten eröffnen sich so diskretionäre Spielräume für opportunistisches Verhalten, da der Principal das Verhalten des Agenten nur schwer und nicht unmittelbar kontrollieren kann.214 Eine besonders enge Verflechtung zwischen der Agency-Theorie und dem Konzept der asymmetrischen Informationsverteilung bietet der informationsökonomische Ansatz. Daher ist eine genaue Abgrenzung der beiden Konzepte nur bedingt möglich. Ursprünglich wurde das Konzept von Akerlof zur Erklärung einer Negativauslese (adverse Selektion) auf den Gebrauchtwagenmarkt angewendet.215 Oftmals wird das Konzept der asymmetrischen Informationsverteilung aber benutzt, um eine Klassifizierung der relevanten Problembereiche von Principal-Agent-Beziehungen vorzunehmen, es wird keine strikte Trennung zwischen den Konzepten vorgenommen.216 2.2.3 Die Beziehungsebenen einer Beteiligungsfinanzierung Innerhalb der Beteiligungsfinanzierung können die Kapitalgeber in der Regel davon ausgehen, dass sie schlechter über die Erfolgsaussichten eines bestimmten Portfoliounternehmens informiert sind als der Kapitalnehmer selbst. Daher werden sie, falls sie bereit sind, finanzielle Mittel einzusetzen, eine höhere Risikoprämie verlangen. Dies führt im Gegenzug dazu, dass das Portfoliounternehmen höhere Kosten der Finanzierung zu tragen hat und im schlimmsten Fall die höheren Kosten nicht tragen kann. Der Kapitalgeber hätte im letzteren Fall die Kosten des Nutzenentganges zu tragen, was entsteht, wenn ein vorteilhaftes Projekt aufgrund der Informationsasymmetrien nicht realisiert wird. Somit wird deutlich, dass für beide Seiten Anreize bestehen, die Informationsasymmetrien abzubauen. Die Informationsbeschaffung verursacht jedoch Kosten, die, wie gezeigt, die Finanzierung verteuern.217 Insbesondere bei der Finanzierung innovativer Investitionen kann ein unterschiedlicher Informationsstand von Kapitalgebern und Kapitalnehmern gravierende Konsequenzen haben. Aufgrund des Neuigkeitscharakters der Investition ist davon auszugehen, dass sich der Unternehmer intensiv mit der Innovation beschäftigt hat, während es der Kapitalgeber schwer hat, diese einzuschätzen. Mögliche Verluste aus einer Fehleinschätzung des Kapitalgebers werden dann in der Regel durch die Verwertung der Vermö214

Vgl. Picot/Reichwald/Wigand (2003) S. 55 f. Vgl. Akerlof (1970). Vgl. Picot/Reichwald/Wigand (2003) S. 56, Matz (2002) S. 47 ff., Bader (1996) S. 22 ff. 217 Vgl. hier und im Folgenden Hartmann-Wendels (1987) S. 16-30. 215 216

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gensgegenstände des Unternehmers ausgeglichen. Da das zur Durchführung innovativer Investitionen eingesetzte Sachkapital sehr häufig ausgesprochen unternehmensspezifisch ist, kann eine Verlustbegrenzung durch die Verwertung von Vermögensgütern kaum erreicht werden. Somit verstärkt sich aufgrund der Informationsasymmetrien die Finanzierungsproblematik. Es bietet sich an dieser Stelle an, die Informationsbeschaffung auf solche Institutionen zu übertragen, die darauf spezialisiert sind, die Erfolgsaussichten innovativer Investitionsvorhaben zu beurteilen. Dies kann durch die Zwischenschaltung einer Beteiligungsgesellschaft als Intermediär erfolgen, wodurch sich eine zusätzliche derivative Principal-Agent-Ebene ergibt. Die Beziehungsebenen sind in Abbildung 8 dargestellt.

Dachfonds (Kapitalgeber/ Investoren)

Derivative PA-Beziehung

Principal

KBG (Intermediär) Agent/Principal

Originäre PA-Beziehung

Portfoliounternehmen Agent

Abbildung 8: Principal-Agent-Beziehungsebenen Quelle: Zemke (1995) S. 50, Matz (2002) S. 46.

Die Einschaltung eines Intermediärs ist im Falle der Beteiligungsfinanzierung nur dann effizient, wenn die Transaktionskostenvorteile nicht durch die zusätzlichen Transaktionskosten, die auf der derivativen Beziehungsebene entstehen, überkompensiert werden.218 So sind Kapitalbeteiligungsgesellschaften eher dann lebensfähig, je besser sie ihre Spezialisierungsvorteile hinsichtlich der Beurteilung und des Managements innovativer Investitionen nutzen und unternehmensspezifische Risiken durch die Diversifikation voneinander unabhängiger Risiken ausschalten können.219 Im Gegensatz dazu ist auch vorstellbar, dass die Gesellschaften mit Hilfe einer bestimmten Spezialisierung bei der Portfoliobildung in der Lage sind, die Transaktionskosten zu senken. Rudolph unterscheidet hierbei zwei Möglichkeiten der Portfoliogestaltung: 1. Gesellschaften, die sich auf die Frühphasenfinanzierung spezialisieren, sollten besonderen Wert auf eine Branchendiversifikation legen. Durch eine mögliche Spezialisierung können die Gesellschaften Effizienzvorteile bei der Organisation des Auswahlprozesses und der Betreuung der Unternehmen realisieren. Sie können so einen Teil der ansonsten zu diversifizierenden Risiken vermeiden. 218 219

Vgl. Chan (1983). Vgl. Hartmann-Wendels (1987) S. 28.

76

2. Bei der Branchenausrichtung liegen die herausragenden Vorteile eher bei einer Spezialisierung, während bei einer Ausrichtung der Gesellschaft nach Phasen eine Diversifizierung vorzuziehen ist. Welche Strategie gewählt wird, um bewusst Spezialisierungs- und Diversifizierungsvorteile zu nutzen oder auf- und auszubauen, hängt entscheidend von der Ausrichtung der Gesellschaft ab.220 2.2.4 Agency-Probleme der Beteiligungsfinanzierung Für die bei Einschaltung eines Finanzintermediärs relevante derivative Finanzierungsbeziehung gelten grundsätzlich die gleichen Agency-Probleme wie bei der originären Beziehung. Auch hier ist die Finanzierungsbeziehung dadurch gekennzeichnet, dass der Kapitalnehmer (die Kapitalbeteiligungsgesellschaft) für die Leistung des Kapitalgebers (des Investors) eine Gegenleistung zu erbringen hat. Leistung und Gegenleistung erfolgen nicht simultan, weshalb die Transaktion mit einer Unsicherheit behaftet ist. Die Unsicherheit der Gegenleistung ist auf die unterschiedlichsten Faktoren zurückzuführen, die danach unterschieden werden, ob die Kapitalbeteiligungsgesellschaft einen Informationsvorsprung hinsichtlich des Einflussfaktors gegenüber dem Kapitalgeber hat oder nicht. Hat die Kapitalbeteiligungsgesellschaft keinen Informationsvorsprung, können äußere Umweltzustände (exogene Risiken) Einfluss auf die Gegenleistung nehmen, wobei für Kapitalgeber und Beteiligungsgesellschaft gleiche Wahrscheinlichkeitsverteilungen zugrunde liegen. Liegt ein Informationsvorsprung vor, ist die Gegenleistung unsicher, da der Kapitalgeber die Merkmale des Verhaltens der KBG nicht kennt. Hierunter können sowohl Verhaltensmerkmale fallen, die die Gesellschaft willentlich steuert, als auch solche, die sie nicht beeinflussen kann.221 Es liegt eine Verhaltensunsicherheit vor, die sich einerseits danach unterscheiden lässt, ob das Verhaltensmerkmal der Gesellschaft feststeht (z. B. Fähigkeit oder Qualität) oder von ihrem Willen abhängt (z. B. Anstrengung, Sorgfalt, Fairness, Entgegenkommen). Andererseits ist relevant, ob das Verhaltensmerkmal dem Kapitalgeber ex post bekannt wird oder verborgen bleibt. Kombiniert man die relevanten Tatbestände, erhält man drei mögliche und ökonomisch relevante Ausprägungen von Verhaltensunsicherheit.222 In Tabelle 8 sind die möglichen Ausprägungen der Verhaltensunsicherheit zusammenfassend dargestellt, sie werden im Weiteren ausführlicher erläutert.

220

Vgl. Rudolph (2001) S. 510 f. Vgl. hier und im Folgenden Spremann (1990) S. 561-586 sowie Spremann (1987) S. 3-37. Zur Anwendung der Agency-Theorie auf Private-Equity-Beteiligungen vgl. Hirsch (2004) S. 67 ff. und Duffner (2003). 222 Der Fall, bei dem die Verhaltensmerkmale feststehen und ex post verborgen bleiben, ist ökonomisch weniger bedeutend und wird hier nicht weiter betrachtet. 221

77

Qualitätsunsicherheit beschreibt den Fall, in dem der Kapitalgeber unsicher über die Qualifikation der Kapitalbeteiligungsgesellschaft ist. Qualifikation stellt hier ein Verhaltensmerkmal dar, das zum Zeitpunkt der Betrachtung feststeht und ex ante im Verborgenen bleibt. Da der Kapitalgeber das fixe Qualitätsmerkmal der Gesellschaft kurzfristig nicht beeinflussen kann, ist es für ihn sinnvoll, die Situation genauer zu betrachten, solange er noch alternative Entscheidungsmöglichkeiten hat. Der Kapitalgeber kann dann zwischen mehreren Gesellschaften wählen oder, wenn die Gesellschaft schon feststeht, seine eigene Leistung bemessen (z. B. durch das Aushandeln der Gewinnbeteiligung). Vorkommen kann auch, dass er in der Lage ist, die Art der entsprechenden Gegenleistung zu ändern, um sie besser auf die Qualifikation der KBG abzustimmen (z. B. durch das Festlegen sog. „Milestones“ im Zuge einer stufenweisen Finanzierung). Im Wesentlichen besteht für den Investor also das Problem, aus den vorhandenen Gesellschaften für ihn geeignete auszuwählen. Wenn der Kapitalgeber das Verhalten (die Qualität) der KBG zwar ex ante nicht kennt, aber ex post erfahren kann, lässt sich dies im konkreten Fall durch zwei Aspekte erläutern: Erstens sind die Marktteilnehmer sehr heterogen, so dass kaum von einer Gesellschaft auf eine andere geschlossen werden kann. Zweitens sind mögliche Informationskanäle durch zahlreiche zufällige, exogene Störungen negativ beeinflusst.223 Im Gegensatz zur Qualitätsunsicherheit, die exogen gegeben ist und vor Vertragsabschluss besteht, treten die folgenden Risiken erst nach Vertragsabschluss auf und werden willentlich ausgeführt. Unterschieden werden sie danach, ob sie der geschädigten Person nach dem Auftreten bekannt werden (Hold-up) oder verborgen bleiben (Moral Hazard). Mit Hold-up wird eine Situation bezeichnet, in der das gewollte Verhalten eines Individuums deutlich zutage tritt und einem anderen einen Schaden zufügt. Dies kann deshalb geschehen, weil die Gesellschaft einen gewissen Spielraum bei der Ausgestaltung der Gegenleistung in Qualität und/oder Quantität besitzt. In der Beteiligungsfinanzierung kann dieser Fall dann eintreten, wenn das finanzierte Portfoliounternehmen nach Eingehen der Finanzierungsbeziehung die Geschäftspolitik ändert oder die tatsächliche Entwicklung des Portfoliounternehmens verschwiegen wird. Hold-up-Situationen lassen sich auf die fehlende Möglichkeit des Abschlusses vollständiger Verträge zurückführen.224 Sie entstehen, wenn der Kapitalgeber gewisse Vorentscheidungen getroffen hat, die für die Gesellschaft sog. „Sunk Costs“ darstellen und deren Rentabilität vom Verhalten der Gesellschaft abhängig ist. Dies kann eintreten, weil der Kapitalgeber seine irreversiblen Entscheidungen getroffen hat, ohne eine entsprechende Kooperation vereinbart zu haben, und weil es zu Beginn der Zusam223 Vgl. Spremann (1990) S. 567. Er führt als weiteren Grund an, dass sich der Kapitalgeber sehr früh entscheiden muss. Dieser Fall wird als Begründung für die Qualitätsunsicherheit ausgeschlossen, da der Investor für die Auswahl des potentiellen Partners genügend Zeit veranschlagen sollte. 224 Vgl. Matz (2002) S. 51.

78

menarbeit zu aufwendig gewesen wäre, das Verhalten der Gesellschaft genau festzulegen. Ferner kann die Gesellschaft gewisse Erwartungen geweckt und ein bestimmtes Verhalten in Aussicht gestellt haben, ohne sich juristisch zu binden. Die Interpretation dieser asymmetrischen Informationsverteilung erfolgt mit Hilfe des Begriffes Fairness. Er verdeutlicht, dass der Kapitalgeber ein gewisses Verhalten von der Kapitalbeteiligungsgesellschaft erwartet. Dieses Verhalten wurde aber nicht explizit vereinbart und stellt daher nur implizite Ansprüche (implicit claims) dar. Andererseits kann die Gesellschaft verschiedene Gründe haben, ihren Verhaltensspielraum auszunutzen: zum einen aus bewusstem Opportunismus, zum anderen völlig unbewusst und letztlich zur Risikoabwälzung, wenn ihr Einkommen von weiteren exogenen Risiken abhängt, die bestimmte Umweltzustände determinieren. Im Unterschied zur Situation des Hold-up ist dem Kapitalgeber beim Moral Hazard das Verhalten der Kapitalbeteiligungsgesellschaft auch ex post nicht bekannt. Dies ist der Fall, wenn das Verhalten der Gesellschaft neben ihrem willentlichen Vorgehen auch von exogenen Risiken beeinflusst wird. Der Kapitalgeber kann dann nicht feststellen, ob die Gegenleistung aufgrund einer willentlichen Handlung durch Anstrengung oder aufgrund eines exogenen Einflusses zustande kam, den die Gesellschaft nicht beeinträchtigen konnte, wie z. B. eine negative Marktentwicklung.225 Art der Verhaltensunsicherheit

Qualitätsunsicherheit

Hold-up

Moral Hazard

Entstehungsursache

ist gegeben

vom Willen der KBG abhängig

vom Willen der KBG abhängig

Qualifikation, Fähigkeiten der KBG

Fairness gegenüber Kapitalgeber

Anstrengung der KBG

durch Offenbarung:

durch Autorität:

durch Anreizsysteme:

Vertikale Integration/ Eigentumserwerb

Ergebnisbeteiligung/ Strafe

Reputation

Reputation

Wird interpretiert als:

Screening/ Lösungsmöglichkeiten

Signaling/ Selbstwahlschemata Reputation

Tabelle 8: Arten von Verhaltensunsicherheiten Quelle: Hummel/Helwing (2004) S. 161 in Anlehnung an Spremann (1990) S. 572, Zemke (1995) S. 54, Breid (1995) S. 824, Matz (2002) S. 55, Picot/Reichwald/Wiegand (2003) S. 59.

2.3 Lösungsmöglichkeiten für Agency-Probleme 2.3.1 Organisierter Markt Einige frühe Arbeiten, die sich mit den Lösungsmöglichkeiten der Agency-Probleme beschäftigen, betrachten zunächst die individuelle Entscheidung, die der Kapitalgeber bei unvollständiger Information zu treffen hat, wenn er z. B. zwischen mehreren Ge225 Zu den Auswirkungen der Moral-Hazard-Problematik auf die Anstrengungen der Venture-CapitalGesellschaft vgl. Casamatta (2003) S. 2064 ff.

79

sellschaften wählen kann, deren Qualitäten heterogen und zunächst unbekannt sind.226 Die Ansätze werden insofern weiterentwickelt, als mehrere Gesellschaften herangezogen werden, die in der Theorie einen Markt bilden. Die Kapitalgeber, die Investitionsmöglichkeiten suchen, sind unsicher über deren Qualität.227 Der Kapitalgeber muss seine Wahl also trotz unvollständiger Information treffen. Er kann versuchen, sich vorher über die Qualität der Gesellschaft zu informieren, was aber mit Kosten verbunden ist. Daher sind die Kosten der Informationsbeschaffung gegen die Nachteile einer Entscheidung unter unvollkommener Information abzuwägen. Eine Möglichkeit für den Kapitalgeber, dem Problem der asymmetrischen Informationsverteilung zu begegnen, ist, den Anschluss an einen Markt zu suchen. Auf diesem Markt können sich unter Umständen die gewünschten Informationen in der Weise generieren und publik werden, dass die Qualität der Gesellschaft über den Preis für eine Gegenleistung abzulesen ist. Das setzt allerdings voraus, dass ein solcher Markt existiert, die für die Benutzung dieses Marktes entstehenden Transaktionskosten nicht prohibitiv sind und der Markt informationseffizient ist, so dass die Preise hinreichend genau die gehandelten Qualitäten abbilden. Auf einem informationseffizienten Markt kann jeder einzelne Marktteilnehmer, der über die jeweiligen Qualitäten zunächst uninformiert ist, diese so genau aus den (in der Regel kostenlos beobachtbaren) Preisen ablesen, dass er es wegen der dabei anfallenden Kosten ablehnt, die Qualität eingehender zu prüfen, Gutachter einzuschalten oder auf Garantien zu bestehen.228 Könnten die zwischen Kapitalgeber und KBG bestehenden Unsicherheiten im Zuge der mikroökonomischen Theorie des Tausches über einen Markt gelöst werden, läge eine pareto-effiziente Allokation vor, was ein sog. „FirstBest-„Design darstellen würde.229 Kann der Markt andererseits die Informationsfunktion, die an ihn gestellt wird, nicht erfüllen, ist also eine Bewertung der Gegenleistung anhand des durch den Marktmechanismus erzeugten Preises nicht genau möglich, könnte es sein, dass die Teilnehmer den Markt verlassen. Da dies zuerst die guten Marktteilnehmer sein dürften und die schlechten am Markt verbleiben, besteht hier das Problem der adversen Selektion (Negativauslese).230 Insbesondere eine Informationseffizienz ist wegen der spezifischen Eigenschaften des Beteiligungsmarktes in Deutschland und des privaten Charakters von Beteiligungsgeschäften nicht gegeben. Daher kann es für den Kapitalgeber oder die Kapitalbeteiligungsgesellschaft vorteilhaft sein, ergänzende oder gänzlich andere Formen der Kooperation zu nutzen, um auf diese Weise Agency-Konflikte zu lösen und die Funkti226

Vgl. Stigler (1961), McCall (1970), Salop/Stiglitz (1977). Vgl. Chan/Leland (1982). Vgl. Spremann (1990) S. 575. 229 Vgl. ebda. S. 573. 230 Vgl. Akerlof (1970). 227 228

80

onsweise des Marktes zu gewährleisten. Da solche ergänzenden oder alternativen Designs durch Prüfungen und Kontrollen knappe Ressourcen verbrauchen, werden sie als sog. „Second Best“ bezeichnet. 2.3.2 Alternative Kooperationsdesigns Auf der originären Principal-Agent-Ebene stehen die Kapitalbeteiligungsgesellschaften vor dem Problem, aus einer Vielzahl von Investitionsmöglichkeiten die vermeintlich beste auszuwählen bzw. von einer Investition abzusehen. Das gleiche Problem stellt sich auch den Investoren auf der derivativen Ebene, die darüber entscheiden müssen, welcher Kapitalbeteiligungsgesellschaft sie ihr Geld anvertrauen. Für den Investor ist dabei nicht unmittelbar ersichtlich, welche Qualität z. B. das Management der Kapitalbeteiligungsgesellschaft besitzt und ob die Betreuung der Beteiligungen in ausreichender Weise erfolgt. Der Investor muss auch hier mit einem opportunistischen Verhalten der Kapitalbeteiligungsgesellschaft rechnen. Da der Kapitalgeber einen Informationsnachteil hat, kann es für die Kapitalbeteiligungsgesellschaft sinnvoll sein, die eigene Qualität zu offenbaren, wenn so eine Zusammenarbeit zustande kommt.231 Offenbarung (Qualitätsunsicherheit) Eine Offenbarung bewirken Selbstwahlschemata232 oder das Signalisieren.233 Bei einem Selbstwahlschema gestaltet der Kapitalgeber Verträge so, dass er aus der durch die Gesellschaft getroffenen Wahl deren Qualität ablesen kann. Sie offenbart sich durch die Wahlhandlung.234 Das Signalisieren funktioniert ähnlich wie die Selbstwahlschemata. Die Signalerzeugung verursacht Kosten, die von den Signalerzeugern nur getragen werden, wenn das Signal dazu geeignet ist, in dem gepoolten Markt die Guten von den Schlechten zu trennen. Jeder Marktteilnehmer kann entscheiden, ob er das Signal erzeugen will, und somit festlegen, zu welchem Teilmarkt er gehören möchte. Damit dieser Mechanismus funktioniert, ist es notwendig, die Signalkosten so mit der Qualität der Anbieter zu korrelieren, dass die Guten geringere und die Schlechten höhere Signalkosten besitzen.235 Eine Überwindung der Informationsasymmetrien mit Hilfe des Signaling ist aber nur möglich, wenn die Signale geeignet sind, die in Frage stehenden Sachverhalte schlüssig und glaubwürdig zu übermitteln. In Signalgleichgewichten maximieren die 231

Vgl. Matz (2002) S. 56. Vgl. Arrow (1986). Vgl. Spence (1973). 234 Zur Nutzung von bindenden Verpflichtungen und Restriktionen in Beteiligungsverträgen vgl. Gompers/Lerner (1997a) S. 122-130 und Heitzer (2002) S. 473 ff. Zur Vertragsgestaltung von VC-Gesellschaften vgl. Admati/Pfleiderer (1994), Berglöf (1994), Bergemann/Hege (1998), Hellmann (1998), Cossin/Leleux/Saliasi (2001), Inderst/Müller (2002), Reißig-Thust/Brettel/Witt (2004), zu den Unterschieden zu Business Angels vgl. Brettel/Meier/Reißig-Thust (2004). 235 Vgl. Spremann (1990) S. 580 und Matz (2002) S. 56. 232 233

81

Manager ihren Nutzen, indem sie die Signalausprägungen wählen, die den Kapitalgebern einen eindeutigen Rückschluss auf den Marktwert geben.236 Die Lösung des Anreizproblems setzt eindeutig definierbare Marktwerte voraus, die nur dann ermittelt werden können, wenn die Spanning-Bedingung der Marktvollständigkeit und die Competitivity-Bedingung der Marktvollkommenheit erfüllt sind.237 Unter realen Bedingungen unvollständiger Märkte ist ein Signaling durchaus sinnvoll, wenn dadurch die Unsicherheit der Kapitalgeber bezüglich zukunftsbezogener Informationen abgebaut werden kann. Für Kapitalgeber stellen Informationen über zukünftige Erfolge und Erfolgspotentialentwicklungen eine Veränderung der Risikoallokationsmöglichkeiten dar, von der Einflüsse auf die Marktbewertung ausgehen können. In der Realität fehlt es aber oftmals an Anreizen, derartige Signale zu setzen.238 Auch beim Screening ist wieder das Auswahlproblem angesprochen. Bei der Auswahl einer geeigneten Kapitalbeteiligungsgesellschaft sind die Investoren in großem Umfang auf die Informationen angewiesen, die ihnen zur Verfügung gestellt werden. Somit stellt auch dieser Sachverhalt eine Form des Signalisierens dar.239 Autorität (Hold-up) Die Lösung für den Sachverhalt des Hold-up besteht darin, dass sich die Kapitalbeteiligungsgesellschaft dem Kapitalgeber unterordnet. Dadurch wird aus der Partnerschaft eine Hierarchie. Damit die Gesellschaft die Weisungen des Investors befolgt, muss dieser über einen angemessenen Sanktionsmechanismus verfügen. Dies könnte z. B. ein Pfand in Form einer Sanktion bei vorzeitiger Kündigung sein. Eine weitere Lösungsmöglichkeit, wenn im Zuge der Kooperation nicht nur eine Arbeitsleistung, sondern auch eine Sache eingebracht werden soll, bietet die vertikale Integration. Dies bedeutet, dass der Kapitalgeber die Eigentumsrechte im Vorhinein erwirbt, z. B. die Kapitalmehrheit an der Beteiligungsgesellschaft.240 Anreizsysteme (Moral Hazard) In der beschriebenen Form der asymmetrischen Informationsverteilung, in der der Kapitalgeber das tatsächliche Verhalten auch ex post nicht von externen Einflüssen ab236 Zur Eignung von Signalen vgl. John/Williams (1985) S. 31-35, Copeland/Weston (1988) S. 502, Wilhelm (1991) S. 182-189, Breid (1995) S. 835 f. 237 Ein vollkommener Kapitalmarkt erfüllt die Spanning-Bedingung genau dann, wenn die Einführung eines neuen Finanzierungsmodell nicht zu neuen Zahlungsströmen führt. Die Competitivity-Bedingung ist dann erfüllt, wenn das Angebot oder die Nachfrage von Finanzierungstiteln auf diesem Kapitalmarkt nicht zu einer Preisbeeinflussung anderer Finanzierungstitel führt. Vgl. zur Spanning-Bedingung Grossman/Stiglitz (1980) S. 562 f., Wilhelm (1983) S. 527 ff., Milne/Shefrin (1984) S. 619-622. Zur Competitivity-Bedingung vgl. Grossman/Stiglitz (1977) S. 397, Baron (1979) S. 212 Fn 5, Franke (1983) S. 254. 238 Vgl. Breid (1995) S. 836. 239 Vgl. Matz (2002) S. 55. 240 Vgl. Spremann (1990) S. 580 f.

82

grenzen kann, bleibt ihm als Lösung, die Kapitalbeteiligungsgesellschaft zu motivieren. In der Literatur wird hier vor allem die Ergebnisbeteiligung angeführt. Daneben stellt auch die Strafandrohung eine Form des Anreizes dar, wenn der Kapitalgeber über geeignete Sanktionsmöglichkeiten verfügt. Um Erfolgsschemata mit Strafen anwenden zu können, muss die Gesellschaft den technologischen Zusammenhang zwischen dem Arbeitsinput und dem Produktionsoutput kennen. Sie muss explizit einwilligen, die Strafe gegebenenfalls anzunehmen und weiterhin über eine Wohlstandsposition verfügen, die durch die Strafe bedroht werden kann. Diese Wohlstandsposition wird als Pfand bezeichnet. Eine wichtige Form des Pfandes stellt die Reputation dar.241 Im Rahmen einer Beteiligungsfinanzierung stellen sich vertrauensbildende Effekte während der Geschäftsbeziehung, also nach Vertragsabschluss, ein. In der Praxis wird das benötigte Kapital häufig in mehreren Finanzierungsrunden zur Verfügung gestellt (sog. „Staging“). Dadurch soll die KBG zu einer zielgerichteten Verwendung des Geldes veranlasst werden, also der Verhaltensspielraum eingeschränkt werden. Geschieht dies nicht, ist der Kapitalgeber berechtigt, seine Investitionsentscheidung zurückzuziehen. Andererseits ist auch der Kapitalnehmer in der Lage, nach alternativen Kapitalquellen zu suchen.242 Das Staging kann dazu beitragen, die Qualitätsunsicherheiten der Kooperationspartner abzubauen, so dass die Reputation in späteren Finanzierungsrunden auch vor Vertragsabschluss wirken kann. Die Reputation wirkt bei allen drei Grundtypen der Verhaltensunsicherheit.243 2.4 Lösung von Verhaltensunsicherheiten durch eine qualitative Bewertung Die Bewertung der Kapitalbeteiligungsgesellschaften bietet eine adäquate Möglichkeit, Verhaltensunsicherheiten abzubauen. Gerade bei Qualitätsunsicherheit vor Vertragsabschluss kann die Bewertung der einzelnen Gesellschaften ein entsprechendes Signal für potentielle Investoren sein, um die Qualität der Gesellschaften besser einzuschätzen. Bei den Verhaltensunsicherheiten nach Vertragsabschluss ist insbesondere die Reputation der einzelnen Gesellschaften angesprochen, die einen wirksamen Sanktionsmechanismus bei opportunistischem Verhalten darstellt und bei fortlaufenden Bewertungen berücksichtigt werden kann. Da die Reputation einen Teilbereich der Bewertung der Gesellschaften darstellt, kann die Eignung zur Überwindung von Asymmetrien auch hier bejaht werden. In Tabelle 9 sind die bei Private-Equity- und Venture-Capital-Finanzierungen auftretenden Unsicherheiten und die sich daraus ergebenden Risiken zusammengefasst. Die Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften kann dazu beitragen, die Informationsasymmetrien, die zwischen Investoren und Kapitalbeteiligungsgesellschaften 241 242 243

Vgl. Spremann (1988) S. 619. Vgl. Pfirrmann/Wupperfeld/Lerner (1997) S. 39-40, Sahlmann (1990) S. 507. Vgl. Matz (2002) S. 59 f.

83

bestehen, abzubauen. Diesem Kapitel schließen sich daher Überlegungen an, welche Informationen zur Bewertung der einzelnen Gesellschaften herangezogen werden sollten. Dem Ansatz der Arbeit folgend, sind diese zunächst in den Besonderheiten der Gesellschaften unter Berücksichtigung der Gestaltung des deutschen Marktes zu suchen. Daher wird in einem nächsten Schritt die Entwicklung des deutschen Beteiligungsmarktes am Beispiel seiner Struktur und den Qualitätsmerkmalen der Gesellschaften dargestellt. Art der Verhaltensunsicherheit

Qualitätsunsicherheit

Hold-up

Moral Hazard

Entstehungsursache

ist gegeben

vom Willen der KBG abhängig

vom Willen der KBG abhängig

Qualifikation, Fähigkeiten der KBG

Fairness gegenüber Kapitalgeber

Anstrengung der KBG

durch Offenbarung:

durch Autorität:

durch Anreizsysteme:

Vertikale Integration/ Eigentumserwerb

Ergebnisbeteiligung/ Strafe

Reputation

Reputation

Reputation

vollständig

teilweise

teilweise

9

9

9

Wird interpretiert als:

Screening/ Lösungsmöglichkeiten

Signaling/ Selbstwahlschemata

Lösung durch die Bewertung der KBG

Tabelle 9: Lösung der Verhaltensunsicherheiten durch Bewertung der KBG Quelle: Hummel/Helwing (2004) S. 167, in Anlehnung an Spremann (1990) S. 572, Zemke (1995) S. 54, Breid (1995) S. 824, Matz (2002) S. 55, Picot/Reichwald/Wiegand (2003) S. 59.

84

3

Empirische Ergebnisse zur Entwicklung des Beteiligungsmarktes von 2001 bis 2005

Die Entwicklung des deutschen Beteiligungsmarktes wurde vom Jahr 2000 an in fünf aufeinander folgenden Untersuchungen näher betrachtet.244 Die Grundgesamtheit der in den Untersuchungen befragten Gesellschaften besteht aus allen Mitgliedern des BVK sowie Gesellschaften, die die Kriterien einer Mitgliedschaft im BVK erfüllen und in Deutschland tätig sind. Diese wurden jeweils im Rahmen einer Totalerhebung untersucht. Da nicht alle Gesellschaften antworteten, ergaben sich die in Tabelle 10 dargestellten Rücklaufquoten. Um die Relevanz einer Vielzahl von Einflussfaktoren untersuchen zu können, wurde ein breites Untersuchungsdesign gewählt und eine Vielzahl von Aspekten berücksichtigt. Dies und vor allem der Umstand, dass die Untersuchung in dieser Breite und Konstanz die einzige über mehrere Jahre durchgeführte Analyse in Deutschland ist, war eine wichtige Voraussetzung, um aus den statistischen Betrachtungen verlässliche Ergebnisse ableiten zu können. Dennoch müsste, um von den hier untersuchten Gesellschaften verallgemeinernde Rückschlüsse auf den Gesamtmarkt ableiten zu können, vorausgesetzt werden, dass die durch den Rücklauf entstandene Auswahl repräsentativ für den gesamten deutschen Markt ist. Dies wäre der Fall, wenn das Entstehen der Antwortausfälle unabhängig von den erhobenen Merkmalen wäre. Hiervon kann aber nicht vorbehaltlos ausgegangen werden. Daher sind die Ergebnisse der statistischen Untersuchungen mit entsprechender Zurückhaltung und Vorsicht zu interpretieren und nur mit größeren Einschränkungen auf andere Gesellschaften zu übertragen. Jahr der Untersuchung

Anzahl der angeschriebenen Gesellschaften

Verwaltetes Kapital der BVK-Mitglieder245

Anzahl der antwortenden Gesellschaften (Rücklaufquote)

2001

195

18.600,00 Mio. Euro

91 (47 %)

15.513,70 Mio. Euro246

2002

241

28.500,00 Mio. Euro

83 (34 %)

14.591,93 Mio. Euro

2003

213

33.300,00 Mio. Euro

59 (28 %)

11.086,80 Mio. Euro

2004

305

39.900,00 Mio. Euro

62 (20 %)

10.710,50 Mio. Euro

2005

253

45.000,00 Mio. Euro

64 (25 %)

27.620,55 Mio. Euro

Verwaltetes Fondsvolumen der untersuchten Gesellschaften

Tabelle 10: Rücklaufquoten der Untersuchungen 2001-2005 Quelle: Eigene Darstellung, BVK-Jahresstatistiken.

In Abgrenzung zu anderen empirischen Untersuchungen ist das Befragungsdesign fünf Jahre in Folge in den zentralen Punkten beibehalten, an einigen Stellen weiterentwickelt worden. Dies hat zur Folge, dass die Datengrundlage wesentlich umfassender ist 244

Vgl. hierzu Hummel/Helwing (2005a) sowie die aktuellste Untersuchung von Hummel/Helwing (2005b), unter entsprechendem Titel die Untersuchungen der Vorjahre. Die Angaben beziehen sich auf das Ende (31.12.) des Vorjahres. 246 Die Angabe bezieht sich auf das Beteiligungsvolumen und wurde von DM in Euro umgerechnet. 245

85

als in anderen empirischen Untersuchungen zum deutschen Beteiligungsmarkt. Die erhobenen Daten sind die Grundlage der statistischen Betrachtungen in Kapitel 4. Insgesamt wurde in jedem Jahr eine sehr gute Rücklaufquote erzielt, die mit 20 % im Jahr 2000 am geringsten war. Die Summe des verwalteten Fondsvolumens der antwortenden Gesellschaften zeigt, dass stets eine sehr hohe Marktabdeckung von mindestens 25 % erreicht wurde. Alle Beteiligungsgesellschaften stellen sowohl jungen als auch etablierten mittelständischen Unternehmen, die sich in einer entscheidenden Phase ihrer Entwicklung befinden, Risikokapital zur Verfügung. Wesentliche Merkmale dieser Finanzierungsart sind: Die Portfoliounternehmen verfügen über keine ausreichenden Sicherheiten und die Beteiligungsgesellschaft stellt bei Bedarf Managementunterstützung, Netzwerke usw. zur Verfügung. Zur Gewinnrealisierung steht von vorn herein fest, die Beteiligung wieder zu veräußern.247 Entsprechend der Ausrichtung der Gesellschaften bestehen, bezogen auf das originäre Beteiligungsgeschäft, jedoch wesentliche Unterschiede in der Ausgestaltung der einzelnen Finanzierungsmerkmale. Aus diesem Grund wird eine Unterteilung in vier Gruppen vorgenommen. Mittelständische Beteiligungsgesellschaften (MBG): Hierunter werden die nach dem BVK als MBG klassifizierten Gesellschaften zusammengefasst. Sie nehmen als Kerngeschäft die Bereitstellung von Kapital aus öffentlichen Quellen vor und verfolgen dabei bestimmte Förderziele (z. B. Mittelstandsförderung). Tochtergesellschaften von Kreditinstituten und Versicherungen (Tochter): Tochtergesellschaften von Kreditinstituten und Versicherungen werden als eigene Gruppe klassifiziert, da sie nicht öffentlich gefördert sind. Bei den Investments können sie auf den Rückhalt der Muttergesellschaft zurückgreifen, sind dafür aber nicht unabhängig. 248 Unabhängige Private-Equity-Gesellschaften (Fonds): Den unabhängigen PEGesellschaften fehlt der Rückhalt einer großen Muttergesellschaft. Sie verfügen dafür über eine breite Eigentümerbasis. Da sie unabhängiges Fundraising betreiben müssen, stehen sie intensiver im Wettbewerb um Kapital. Corporate-Venture-Capital(CVC)-Gesellschaften: Diese Gesellschaften, bei denen die Muttergesellschaften Kapital zur Verfügung stellen, verfolgen vor allem strategische Ziele (Sicherung von Absatz- und Beschaffungsmärkten, Zugang zu Technologien sowie Forschungs- und Entwicklungskapazitäten, Flexibilisierung der Organisation). Dabei können die Portfoliounternehmen, die in der Regel durch Spin offs entstehen, 247

Vgl. Kapitel 1.1. Teilweise ergaben sich Schwierigkeiten bei der Zuordnung der Gesellschaften zu den einzelnen Gruppen. Daher soll nochmals darauf hingewiesen werden, dass diese Zuordnung so widerspruchsfrei wie möglich vorgenommen wurde. In der abschließenden Bewertung ist die Vergleichbarkeit auch zwischen den Gesellschaftsgruppen gegeben. 248

86

über die finanzielle Unterstützung hinaus auf das Know-how der Mutter zurückgreifen. Abbildung 9 zeigt die Häufigkeitsverteilung der Gesellschaften, die auf den Fragebogen geantwortet haben. In der Untersuchung von 2001 wurde eine Unterteilung der Gesellschaften in die vier Gruppen nicht vorgenommen.249

45 40 40 35

Anzahl

30

29

30

24

25

26

26

25

19

20 15 10

8 8

7

6 6 6

4

5

4

0

MBG

Tochter 2002

2003

Fonds 2004

CVC

2005

Abbildung 9: Verteilung der Anzahl der Gesellschaften (2002-2005) Quelle: Eigene Erhebung.

Den Hauptteil der antwortenden Gesellschaften bilden die Tochtergesellschaften der Banken und Versicherungen sowie die Fondsgesellschaften. Bei der Anzahl der unabhängigen Fondsgesellschaften kann von 2002 zu 2003 ein starker Rückgang der teilnehmenden Gesellschaften beobachtet werden, der auf die Auswirkungen der Konsolidierung des Marktes zurückgeführt werden muss. In den Jahren 2002 und 2003 nahmen noch jeweils acht Mittelständische Beteiligungsgesellschaften (von den damals zwölf am Markt tätigen) teil. Dieses Engagement hat bis 2005 aber deutlich abgenommen. Die Anzahl der CVC-Gesellschaften, die über die Jahre antworteten, war sehr gering, aber von Jahr zu Jahr konstant.

249 Hier erfolgte eine Trennung in Universalbeteiligungsgesellschaften, öffentlich geförderte Gesellschaften und Gesellschaften nach UBGG.

87

3.1 Allgemeine Angaben Alter der Gesellschaften Auffällig bei der Altersstruktur der befragten Gesellschaften ist der relativ hohe Anteil junger Gesellschaften, da viele der hier betrachteten Gesellschaften erst mit dem aufkommenden Boom des Neuen Marktes entstanden sind bzw. erst kurze Zeit am Markt agierten. So ist die Zahl der Gesellschaften, die bis zu zehn Jahre alt sind, fast doppelt so hoch wie die Anzahl der Gesellschaften, die älter als zehn Jahre sind. Der Mittelwert des Alters der Gesellschaften beträgt rund zehn Jahre. Da für viele Gesellschaften die Antworten von mehreren Jahren ausgewertet werden können, gehen diese auch in die Daten zur Altersstruktur ein. Daher kommt es zu Mehrfachberücksichtigungen. Da sich die einzelnen betrachteten Gesellschaften über die Jahre weiterentwickeln und sich die Strukturen und Abläufe ändern, wird die Erfassung aller Zeitpunkte der Untersuchung explizit in Kauf genommen. Im Vergleich der Studien über die Jahre zeigt sich, dass sich die Struktur der befragten Gesellschaften von sehr jungen, noch nicht am Markt etablierten Gesellschaften hin zu länger existierenden Gesellschaften verschiebt. So stellt sich die Altersstruktur der beteiligten Gesellschaften der Studie 2005 so dar, dass 12,5 % der Gesellschaften ein bis fünf Jahre bestehen und 48,4 % der Gesellschaften zwischen fünf und zehn Jahre im Geschäft sind. In der Studie von 2001 waren von den 116 Gesellschaften, für die Angaben über das Alter vorlagen, 45,7 % ein bis fünf Jahre alt und lediglich 19 % bereits fünf bis zehn Jahre am Markt tätig. Abbildung 10 zeigtdie absoluten Häufigkeiten der Verteilung der Altersstruktur aller betrachteten Gesellschaften. 160

142

140

108

120 Anzahl

100 80 60

40

40

33

23

14

20

11

6

3

2

35-40

40-45

45-50

0 0-5

5-10

10-15

15-20

20-25

25-30

30-35

Alter

Abbildung 10: Altersstruktur der Gesellschaften (2001-2005) (absolute Häufigkeiten)250 Quelle: Eigene Erhebung. 250

Die von der Gesamtzahl der befragten Gesellschaften abweichende Häufigkeit entstand aufgrund eigener Recherchen zum Alter der Gesellschaften, die in der Übersicht mit berücksichtigt wurden.

88

Standorte und Tätigkeitsgebiet Die Standorte der Gesellschaften wurden mit einer offenen Frage ermittelt und zu Regionen bzw. Bundesländern zusammengefasst, die sich an die bisher durchgeführten Untersuchungen anlehnen. Die größte Zahl der Gesellschaften ist im Raum München angesiedelt, dicht gefolgt von den Standorten Rhein/Ruhr, Rhein/Main, Berlin und Hamburg. Zum Standort Rhein/Ruhr zählen die Städte Düsseldorf, Köln und Bonn. Rhein/Main umfasst Gesellschaften in und um Frankfurt am Main. Gesellschaften, die in Bremen und Kiel ihren Sitz haben, wurden Hamburg zugeordnet, und unter den Großraum Berlin wurden Standorte in Potsdam und Frankfurt an der Oder subsumiert. 30,0%

Relative Häufigkeit

25,0% 22,5% 20,0%

16,5% 15,8%

15,0%

12,0% 11,4%

10,0%

5,4% 4,9% 5,0%

3,8% 2,9% 2,0% 1,6% 1,3%

Be rli n H am bu rg St ut tg ar t Sa ch se Rh n ei n/ N ec ka r Ha nn ov Sa er ch se n A nh al t Th ür in ge M n ec kl en bu rg

M ün ch en Rh ei n/ Ru hr Rh ei n/ M ai n

0,0%

Abbildung 11: Beteiligungsgesellschaften nach Standort (2001-2005)251 Quelle: Eigene Berechnung.

Die Analyse des Tätigkeitsgebietes zeigt, dass 40,7 % der Gesellschaften regional tätig sind. 33,6 % der Gesellschaften gaben an, deutschlandweit, 13,8 % europaweit und 11,9 %, global tätig zu sein. Ein signifikanter Zusammenhang ließ sich beim Tätigkeitsgebiet und der Art der Gesellschaft feststellen.252 Alle Mittelständischen Beteiligungsgesellschaften sind entsprechend ihres Auftrags regional engagiert.253 Die Corporate Venture Capitalists sind überwiegend europaweit und global tätig. Aufgrund der internationalen Ausrichtung der Konzerne stellt dies eine unabdingbare Notwendigkeit für die Tätigkeit der CVCG dar. Die Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen sind vor allem im regionalen Bereich tätig. Die Fondsgesellschaften sind zum größten Teil deutschlandweit aktiv. 251 252 253

Zwei Gesellschaften gaben jeweils zwei Standorte an, die in der Auswertung berücksichtigt wurden. Signifikanzniveau < 1 % (Chi-Quadrat-Test nach Pearson). Lediglich eine Gesellschaft gab in einem Jahr ein deutschlandweites Engagement an.

89

60 56 48

50

Absolute Anzahl

40 34

MBG

31

Tochter

30

Fonds 24

23

CVC

18

20

12 9

10

5 2

3

2

1

0 Global

Europa

Deutschland

Regional

Abbildung 12: Tätigkeitsgebiet (2002-2005) Quelle: Eigene Erhebung.

Anzahl der Mitarbeiter (MA) und Fondsvolumen Im Bereich der Mitarbeiterzahlen hat es starke Veränderungen im Beteiligungsmarkt gegeben. Insgesamt stagnieren die durchschnittlichen Mitarbeiterzahlen im Jahr 2005 über alle Gesellschaften im Vergleich zum Vorjahr bei ca. 12 Mitarbeitern je Gesellschaft. Die Gesamtzahl der Mitarbeiter nimmt jedoch ab 2001 immer weiter ab. Auffällig ist die relative Konstanz bei kaufmännischen und juristischen Mitarbeitern, während sich die Anzahl der technische Mitarbeiter im Vergleich zu allen Vorjahren deutlich erhöht. Dies zeigt die zunehmende Bedeutung der technischen Aspekte im Zusammenhang mit den Beteiligungsfinanzierungen. 2001

2002

2003

2004

2005

16,00

13,00

12,70

11,67

11,72

kaufmännisch

8,50

7,00

6,69

6,93

7,77

technisch

3,00

1,48

2,49

1,53

5,00

juristisch

n. e.

0,44

0,41

0,54

0,88

Mitarbeiterzahl

n. e. = nicht erhoben

Tabelle 11: Entwicklung der Mitarbeiterzahl (Mittelwerte) Quelle: Eigene Berechnung.

90

In Tabelle 12 sind die Fondsvolumina nach den einzelnen Gruppen dargestellt. Fondsvolumen (in Mio. Euro)

2002

2003

2004

MBG

17,91

20,03

60,00

2005 -

Tochter

143,15

95,20

43,67

78,52

Fonds

56,45

93,08

72,34

92,97

CVCG

56,25

110,00

41,67

96,67

Tabelle 12: Fondsvolumen der Gesellschaftsgruppen (Mittelwerte) Quelle: Eigene Berechnung.

Im Jahr 2005 machten die Mittelständischen Beteiligungsgesellschaften (MBG) zu den Fondsvolumina keine Angaben. Bei den Tochtergesellschaften der Banken und Versicherungen und bei den unabhängigen Fondsgesellschaften kann im Vergleich zum Vorjahr ein leichter Zuwachs festgestellt werden. Die relativ geringe Fallanzahl lässt eine sinnvolle Interpretation für die CVCG kaum zu. Hier hat sich das Fondsvolumen im Vergleich zum Vorjahr etwa verdoppelt. Insgesamt kann festgestellt werden, dass die Höhe der durchschnittlichen Beteiligungsvolumina über die Jahre relativ stark schwankt. Dies zeigt, dass der deutsche Beteiligungsmarkt ein noch junger Markt ist und man nicht von einem stetigen Zufluss liquider Mittel ausgehen kann. Im Folgenden werden die Betreuungsrelationen näher untersucht. Dabei werden die Mitarbeiterzahlen und die Fondsvolumina in Relation zueinander betrachtet. Die MBG beschäftigten im Jahr 2004 durchschnittlich 35 Mitarbeiter je 100 Mio. Euro Fondsvolumen. Da in den vorangegangenen Jahren die Fondsvolumina regelmäßig kleiner waren als die anderer Gesellschaftsgruppen, kann dies auch für die Untersuchung des Jahres 2005 unterstellt werden, obwohl die MBG keine Angaben zu den Fondsvolumen machten und für 2005 diese Verhältniszahl nicht berechnet werden kann. Damit stellt die durchschnittlich ermittelte Mitarbeiterzahl von 33 eine Untergrenze der pro 100 Mio. Euro Fondsvolumen beschäftigten Mitarbeiter bei den MBG dar. Für die Tochtergesellschaften der Banken und Versicherungen wurde ein Rückgang der Mitarbeiterzahlen zum Fondsvolumen ermittelt. Insgesamt gesehen ist der im Jahr 2004 ermittelte Wert ein Extremwert, im Mittel wurden ca. 10 bis 12 Mitarbeiter je 100 Mio. Euro Fondsvolumen eingesetzt. Bei den Fondsgesellschaften liegt die Mitarbeiterzahl je 100 Mio. Euro Fondsvolumen im Jahr 2005 bei ca. 12. Bei den unabhängigen Fondsgesellschaften wird eine Abnahme der Betreuungsrelationen besonders deutlich. Bei den CVCG ist dieser Wert aufgrund des höheren durchschnittlichen Volumens im Vergleich zu den Vorjahren sehr gering. Insgesamt schwanken die Ergebnisse hier sehr stark. Wesentliche Ursache hierfür ist die geringe Anzahl der untersuchten Gesellschaften. Insgesamt sind die Ergebnisse plausibel.

91

2002

2003

2004

2005

MA/100 Mio. Euro Fondsvolumen

MA/100 Mio. Euro Fondsvolumen

MA/100 Mio. Euro Fondsvolumen

MA/100 Mio. Euro Fondsvolumen

MBG

27,92

29,95

35,00

-

Tochter

12,57

10,50

21,57

12,05

Fonds

17,71

12,89

11,42

11,90

CVCG

42,67

9,09

14,40

8,28

Tabelle 13: Mitarbeiter (MA) je 100 Mio. Euro Fondsvolumen254 Quelle: Eigene Berechnung.

Anzahl der Fonds Die im Private-Equity-Geschäft vorrangig verwendeten Fondsformen sind die geschlossenen255 und die Evergreen-Fonds256. Auswertung und Interpretation der Angaben der Gesellschaften werden dadurch erschwert, dass einige Gesellschaften die ihnen zur Verfügung stehenden Mittel direkt in die Portfoliounternehmen investieren und keine klassische Fondsstruktur verwenden. Die Betrachtung der Fondsanzahl nach den verschiedenen Gesellschaftsarten zeigt aber, dass die Tochtergesellschaften der Banken und Versicherungen sowie die Fondsgesellschaften auf eine größere Erfahrung zurückblicken können. Sie haben im Durchschnitt bereits einen Folgefonds aufgelegt. Die CVCG, die sich an der Untersuchung beteiligten, haben durchschnittlich nur einen Fonds aufgelegt. Die MBG machten im Jahr 2005 keine Angaben zu diesem Punkt. Mittelwert Fondsanzahl

2002

2003

2004

2005

MBG

0,50

1,00

1,00

-

Tochter

1,40

1,60

2,39

1,75

Fonds

2,10

2,04

3,25

2,04

CVCG

1,60

1,00

1,00

1,00

Tabelle 14: Fondsanzahl nach Gesellschaftsgruppen Quelle: Eigene Berechnung.

254

Ausreißer wurden aus der Analyse ausgeschlossen. Bei einem geschlossenen Fonds werden die Mittel durch den Verkauf einer bestimmten, von vornherein begrenzten Anzahl von Anteilen aufgebracht. Ist das geplante Volumen des Fonds erreicht, wird der Fonds geschlossen und die Ausgabe von Anteilen eingestellt. Der Anleger hat keinen Anspruch auf Rücknahme seines Anteils. 256 Als Evergreen-Fonds wird eine Fondskonstruktion bezeichnet, bei der ein Eigenkapitalinvestor keine begrenzte Laufzeit eingeht und bei Bedarf weiteres Kapital bereitstellt. 255

92

Akquisition von Kapital Bei der Akquisitionsart von Kapital ergaben sich die in Tabelle 15 dargestellten Ergebnisse. Im Vergleich zu den Studien von 2002-2004 sind einige Veränderungen in der Struktur der Kapitalbeschaffung feststellbar. 2002

2003

2004

2005

MBG Fundraising

-

28,6

-

-

Kapitalmarkt

100

85,7

57,1

100

Eigentümer

38

14,3

42,9

-

-

-

14,3

11,5

Muttergesellschaft Tochter Fundraising

21

15,8

8,3

Kapitalmarkt

21

-

16,7

3,9

Eigentümer

28

31,6

25

34,6

Muttergesellschaft

55

73,7

66,7

76,9

Fonds Fundraising

73

84,6

68

50

Kapitalmarkt

18

3,8

20

26,7

Eigentümer

35

30,8

24

50

Muttergesellschaft

10

3,8

8

-

CVCG Fundraising

-

-

-

-

Kapitalmarkt

17

-

-

-

Eigentümer

17

16,7

16,7

25,0

Muttergesellschaft

83

83,3

83,3

75,0

Tabelle 15: Entwicklung der Kapitalakquisition nach Herkunft (Anteil in %)257 Quelle: Eigene Berechnung.

Für die Mittelständischen Beteiligungsgesellschaften hat die Finanzierung über den Kapitalmarkt weiterhin die größte Bedeutung. Entscheidend für die Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen sowie die CVCG ist die Akquisition über die Muttergesellschaften. Für die Fondsgesellschaften ist aufgrund des fehlenden Rückhalts einer starken Muttergesellschaft neben dem Engagement der Eigentümer das Fundraising weiterhin der wichtigste Akquisitionskanal. In der Untersuchung zeigen sich die erwarteten Zusammenhänge zwischen der Eigentümerstruktur und den Möglichkeiten der Akquisition von Kapital.

257

Mehrfachnennungen waren möglich.

93

Finanzierungsquellen Mit der Analyse der Finanzierungsstruktur sollen die Kapitalquellen näher spezifiziert werden. Mehrfachnennungen waren möglich. Die große Bedeutung der Banken bei der Finanzierung von Beteiligungen ist ungebrochen. Daneben spielen private Investoren, Sparkassen, Versicherungen und nicht zuletzt öffentliche Mittel eine sehr große Rolle. Im Vergleich zu den vorangegangenen Jahren ist zu erkennen, dass eigene Kapitalerträge in der diesjährigen Untersuchung sehr häufig als Kapitalquelle genannt wurden. Dies könnte darauf hindeuten, dass viele Gesellschaften mittlerweile Rückflüsse aus getätigten Investments reinvestieren und sich die Private-Equity-Branche nach und nach auch aus eigenen Mitteln finanzieren kann.258 Insgesamt ähnelt die prozentuale Verteilung der Finanzierungsquellen der der Vorjahre. Finanzierungen durch Pensions- und Dachfonds und durch die Industrie werden relativ selten genannt. Neben der Finanzierung durch die Banken spielt das Engagement von privaten Investoren relevant. Aber auch Sparkassen und öffentliche Mittel werden sehr häufig als Finanzierungsquelle herangezogen. Finanzierungsquellen

2002

2003

2004

2005

Banken

52

44

39

40

Sparkassen

24

25

27

29

Versicherungen

21

25

24

25

Pensionsfonds

9

10

15

8

Industrie

12

17

13

13

Private

30

31

23

33

Öffentliche Mittel

14

20

24

24

Fund of Fund

7

14

8

11

Eigene Kapitalerträge

13

5

6

27

Tabelle 16: Finanzierungsquellen (Anteil in %) Quelle: Eigene Berechnung.

Wie in den Vorjahren kann ein Zusammenhang zwischen der Art der Gesellschaft und der Art der Finanzierungsquellen festgestellt werden. Relativ einsichtig ist dies bei den MBG und der Finanzierung durch Sparkassen259 und öffentliche Mittel, da hier der Fördergedanke im Mittelpunkt steht.260 CVCG werden signifikant häufiger durch die Industrie261 finanziert, deren Bereich den Muttergesellschaften zuzuordnen ist, die unabhängigen Fondsgesellschaften vor allem durch private Investoren.262

258

Dies müsste sich dann auch bei der Anzahl der Exits zeigen (siehe Kapitel 3.4). Signifikanzniveau 1 % (Chi-Quadrat-Test nach Pearson). Signifikanzniveau 1 % (Chi-Quadrat-Test nach Pearson). 261 Signifikanzniveau 1 % (Chi-Quadrat-Test nach Pearson). 262 Signifikanzniveau < 1 % (Chi-Quadrat-Test nach Pearson). 259 260

94

3.2 Auswahl der Beteiligungen Finanzierungsphasen Der Vergleich der bisher durchgeführten Untersuchungen zeigt, dass die prozentuale Verteilung auf die einzelnen Finanzierungsphasen in etwa gleich geblieben ist. Die Gesellschaften engagieren sich insbesondere in der Start-up und Expansionsphase. Auch die Buyout-Finanzierungen sind weiterhin wichtig. Turnaround-Finanzierungen hingegen sind deutlich rückläufig, die Übergangsfinanzierungen zum Börsengang nehmen wieder leicht zu. Mit 35 % relativ häufig wurden die Seed-Finanzierungen genannt. Die Abnahme in den Vorjahren ist aber nicht zu übersehen. Dennoch ist der Wert vor dem Hintergrund der hohen Risiken in diesem Bereich als sehr hoch anzusehen und müsste durch Angaben zu Volumina ergänzt werden. 2001

2002

2003

2004

2005

Seed

49

41

36

34

35

Start-up

75

66

62

66

60

Expansion

83

81

74

76

75

Bridge

43

31

26

18

23

Turnaround

17

14

16

15

13

Buyouts

50

45

50

52

52

Tabelle 17: Entwicklung der Finanzierungsphasen263 (Anteil in %) Quelle: Eigene Berechnung.

Finanzierungsphasen nach Art der Gesellschaft Anteil in %

Seed

Start-up

Expansion

Bridge

Turnaround

Buyouts

MBG

50

100

100

-

25

75

Tochter

20

48

96

40

20

76

Fonds

47

60

50

14

7

35

CVCG

25

100

100

-

-

-

Tabelle 18: Finanzierungsphasen (Anteil in %)264 Quelle: Eigene Berechnung.

Bei der nach Gesellschaftsarten getrennten Betrachtung für das Jahr 2005 wird deutlich, dass alle Gesellschaften im Bereich der Start-up- und Expansionsfinanzierungen tätig sind. Die MBG und Tochtergesellschaften engagieren sich ebenfalls im BuyoutBereich. Die in der Untersuchung beachteten CVCG sind gar nicht in späten Phasen engagiert. Ein signifikanter Unterschied im Hinblick auf das Engagement in den ein263 Unter den Begriff Turnaround sind Replacement-Finanzierungen subsumiert, die Buyout-Finanzierungen umfassen die üblichen Transaktionen von MBO, MBI und LBO. Mehrfachnennungen waren möglich. 264 Mehrfachnennungen waren möglich.

95

zelnen Phasen ist beim Vergleich von öffentlich geförderten und privatwirtschaftlich geführten Gesellschaften nicht festzustellen. Lässt man die MBG und CVCG aufgrund der geringen Fallzahl außer Acht, zeigt sich, dass in dieser Untersuchung die Fondsgesellschaften Seed-Finanzierungen durchführen265 und die Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen vermehrt Expansions- und Bridge-Finanzierungen sowie Buyouts.266 Branchenschwerpunkte Die Brancheneinteilung folgt der Statistik des BVK. Lediglich „Nanotechnologie“ und „Medien“ wurden zusätzlich ermittelt, um die Vergleichbarkeit zu den vorherigen Studien zu verbessern. Bei den Angaben handelt es sich um die Anteile der absoluten Nennungen von Investitionen in eine bestimmte Branche. Ein mit 43,6 % sehr hoher Anteil aller Gesellschaften gibt an, branchenübergreifend zu investieren. Damit tritt hier die Vorjahresschätzung der Gesellschaften ein, zukünftig verstärkt branchenübergreifend zu investieren (46,7 % der Gesellschaften). Die wichtigste Branche für Neuinvestitionen ist weiterhin der Softwarebereich. Dabei ist aber, über alle Jahre betrachtet, ein stetiger Rückgang zu verzeichnen. Investitionen in Kommunikationstechnologien, in den Biotechnologiebereich und in die Medizintechnik werden sehr häufig von den Gesellschaften als Branchenschwerpunkt genannt. Im Vergleich zum Vorjahr sind aber auch hier die Anteile rückläufig. Als Fazit kann festgehalten werden, dass in diesem Jahr die Aussagen über die zukünftigen Schwerpunkte der Investitionen aus dem Vorjahr für viele der Branchen sehr genau zutreffen. Eine eher untergeordnete Rolle spielen weiterhin Investitionen im Transportwesen sowie in Finanzdienstleistungen (siehe Anhang I). Generierung des Deal Flow Die Auswertung der Deal-Flow-Quellen zeigt, über welche Marktteilnehmer und Informationsquellen die Gesellschaften potentielle Investitionsobjekte identifizieren. Dazu wurden für das Jahr 2005 im Unterschied zu den vorangegangenen Untersuchungen Zustimmungswerte auf einer Nominalskala von 1 (volle Zustimmung) bis 6 (volle Ablehnung) erfragt.267 Die für alle Gesellschaften bedeutendste Art, potentielle Investitionsobjekte zu realisieren, ist immer noch die eigene Initiative des Unternehmers. Nur bei den Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen sind die Beziehungen durch Gesellschafter noch wichtiger. Konzentriert man sich aufgrund der geringen Fallzahl bei den MBG und CVCG auf die Tochtergesellschaften der Ban265

Signifikanzniveau 5 % (Chi-Quadrat-Test nach Pearson). Signifikanzniveaus in entsprechender Reihenfolge: < 0 %, 5 %, 1 % (Chi-Quadrat-Test nach Pearson). Das gleiche Vorgehen wurde im Gegensatz zu vorangegangenen Untersuchungen auch bei den folgenden Fragen zur Form der Risikovorsorge, der Zielsetzung der Beteiligungen, der Einflussnahme auf die Geschäftsführung, der Einbeziehung externer Berater und der Durchführung eines Controllings angewendet.

266 267

96

ken und Versicherungen sowie die unabhängigen Fondsgesellschaften, kann man feststellen, dass Unterschiede insbesondere bei der Generierung von Deal Flows durch die Gesellschafter und durch Unternehmensberater bestehen.268 Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen nehmen diese Möglichkeiten vergleichsweise häufiger in Anspruch.269 MBG

Tochter

Fonds

CVCG

Gesellschafter

Deal Flow

2,75

1,92

2,75

1,75

Co-Venturing

4,50

3,38

3,39

1,50

Unternehmerinitiative

1,00

2,13

1,82

1,25

Eigene Akquisition

3,25

2,17

2,93

1,25

Investmentbanken

4,50

4,73

4,04

2,67

Unternehmensberater

3,00

2,92

3,86

2,67

IHK*

3,25

4,84

5,22

6,00

TGZ

4,00

4,56

3,85

4,25

*signifikant mit α = 5 %.

Tabelle 19: Generierung des Deal Flow (Mittelwerte) Quelle: Eigene Berechnung.

Risikodiversifikation Die Entwicklung des Beteiligungsmarktes in der Vergangenheit zeigte, dass in der Risikovorsorge Fehler gemacht worden sind. Neben dem Erkennen und Vermeiden von Risiken spielen Überlegungen zur Risikodiversifizierung und -teilung eine entscheidende Rolle für die Gewährleistung des Fortbestandes der Beteiligungsgesellschaften. Die Möglichkeiten sind vielfältig. Die Festlegung einer absoluten Vorteilhaftigkeit bestimmter Instrumente konnte bisher aber noch nicht befriedigend erfolgen. Daher wurde in der Studie eine breite Palette von Möglichkeiten zur Begrenzung der Risiken abgefragt. Bei der Auswertung zeigt sich, dass die Festlegung einer maximalen Beteiligungshöhe einen wesentlichen Punkt zur Risikobegrenzung darstellt, der von allen Gesellschaften als sehr wichtig erachtet wird. Darüber hinaus wird deutlich, dass bei den Mittelständischen Beteiligungsgesellschaften, den Tochter- und den Fondsgesellschaften eine Branchendiversifizierung einer Spezialisierung vorgezogen wird. Der Vergleich der Gesellschaften untereinander ergibt, dass die Unterschiede in den Zustimmungswerten im Hinblick auf die Ausrichtung nach Branchen signifikant sind. Hier haben die 268 Unter der Annahme gleicher Varianzen ist lediglich der Unterschied bei der Deal-Flow-Generierung über die IHKs signifikant (Signifikanzniveau 5 %). 269 Streng genommen handelt es sich um eine Ordinalskala. Wird davon ausgegangen, dass alle Befragten die Abstände zwischen den Skalenwerten identisch interpretieren, können vereinfachend metrisches Skalenniveau unterstellt und Mittelwertberechnungen durchgeführt werden.

97

MBGs die geringste Spezialisierung, während diese bis zu den CVCG immer weiter zunimmt.270 MBG

Tochter

Fonds

CVCG

Branchendiversifikation*

1,33

1,76

2,76

4,00

Branchenspezialisierung*

6,00

5,08

3,64

3,25

Phasendiversifikation

3,00

3,13

3,74

3,25

Phasenspezialisierung

6,00

3,75

3,08

4,67

Kapitalgeberdiversifikation

3,50

5,17

4,46

6,00

Kapitalgeberspezialisierung

6,00

3,70

4,04

3,75

Beteiligungshöhe

1,00

1,80

1,71

1,50

Öffentliche Co-Investoren

4,67

3,44

3,56

4,33

Private Co-Investoren

4,00

3,00

3,52

2,50

*signifikant mit α = 5 %.

Tabelle 20: Risikovorsorge der Gesellschaften (Mittelwerte)271 Quelle: Eigene Berechnung.

Minimale und maximale Beteiligungshöhe Neben der Begrenzung der Beteiligungshöhe lohnt es sich für viele Gesellschaften erst ab einem bestimmten Volumen, in Portfoliounternehmen zu investieren. Die Ergebnisse der Untersuchung zu den Beteiligungsgrenzen stützen in wesentlichen Punkten die Erkenntnisse der vorangegangenen Jahre. Im Mittel haben die MBG die kleinste minimale und maximale Beteiligungshöhe von allen Gesellschaftsgruppen. Insgesamt bewegt sich die minimale Beteiligungshöhe zwischen 40.000 und ca. 2 Mio. Euro, die maximale Beteiligungshöhe zwischen 2 Mio. und 8,82 Mio. Euro.272 Die Unterschiede in den angegebenen Höhen sind zwischen den Gesellschaften nicht signifikant. Mit Ausnahme der CVCG sind die maximalen Beteiligungsvolumina im Jahr 2005 wieder angestiegen, was auf eine positivere Einschätzung des Marktes und eine ausreichende Liquidität schließen lässt. Minimale Beteiligungshöhe

Maximale Beteiligungshöhe

2002

2003

2004

2005

2002

2003

2004

2005

MBG

0,15

0,06

0,07

0,04

1,37

1,86

1,86

2,00

Tochter

1,03

1,22

0,59

1,20

10,22

7,31

3,76

8,82

Fonds

0,61

1,13

0,71

2,01

6,01

6,07

4,61

6,35

CVCG

1,17

0,55

0,58

0,75

11,92

4,33

3,58

3,25

Tabelle 21: Minimale und maximale Beteiligungshöhe in Mio. Euro (Mittelwerte) Quelle: Eigene Berechnung. 270

Levene-Test der Homogenität der Varianzen bei Signifikanzniveau von 1 % signifikant. Vergleich der MW: Signifikanzniveau 5 %. Nominalskala von 1 (volle Zustimmung) bis 6 (volle Ablehnung). 272 Vier Gesellschaften wurden als Ausreißer aus der Analyse ausgeschlossen. 271

98

Anfragen und Neuengagements Im Vergleich zu den vergangenen Jahren ist die Anzahl der geplanten Neuengagements wieder leicht zurückgegangen. Die Anzahl der Anfragen bei den einzelnen Gesellschaften hat aber zugenommen. 2001

2002

2003

2004

2005

547

548

428

209

262

Grobprüfung

-

297

174

87

128

Feinprüfung

-

59

42

30

35

17

13

10

11

9

MBG

17

16

39

45

57

Tochter

17

9

6

9

5

Fonds

17

5

4

4

3

CVCG

17

9

5

3

4

Anfragen

Neuengagements

Tabelle 22: Anfragen und Neuengagements (Mittelwerte) Quelle: Eigene Berechnung.

273

Die detaillierte Analyse der einzelnen Gesellschaften zeigt, dass die Anzahl der geplanten Neuengagements insbesondere durch die MBG dominiert wird. Dies lässt auf die Zunahme kleinerer Deals schließen, die insbesondere vor dem Hintergrund des Förderauftrages dieser Gesellschaften durchgeführt werden. Nicht vergessen werden sollte wiederum die geringe Anzahl von MBG, die in der Untersuchung antworteten. Die geplanten Neuengagements bei den Tochter- und Fondsgesellschaften hingegen sind weiter rückläufig. Der Mittelwert aller öffentlich geförderten Gesellschaften unterscheidet sich signifikant vom Wert der privatwirtschaftlich geführten.274 Aber auch der Vergleich aller Gesellschaftsgruppen ermittelt, dass die Unterschiede hinsichtlich der geprüften Anfragen275 und der geplanten Neuengagements276 signifikant unterschiedlich sind. Durchschnittlich geplante Beteiligungsdauer Die Mehrzahl der Gesellschaften (ca. 48 %) engagieren sich für einen Zeitraum von fünf bis sieben Jahren. Etwa 30 % investieren über einen Zeitraum von drei bis fünf Jahren, länger als sieben Jahre nur 15 %. Die Gruppenbetrachtung verweist darauf, 273

Die Angaben zu Anfragen, Grobprüfung und Feinprüfung stellen die Mittelwerte je Gesellschaft dar. Die Angaben zu Neuengagements (fett gedruckt) sind die Mittelwerte über alle Gesellschaften in den betrachteten Jahren. Darunter sind zusätzlich die Mittelwerte für die einzelnen Gesellschaftsgruppen angegeben. 274 Im Mittel 35 zu 4 geplanten Neuengagements in der Zukunft. Levene-Test der Homogenität der Varianzen bei Signifikanzniveau von < 1 % signifikant. Vergleich der MW: Signifikanzniveau < 1 %. 275 Levene-Test der Homogenität der Varianzen bei Signifikanzniveau von < 1 % signifikant. Vergleich der MW: Signifikanzniveau 5 %. 276 Levene-Test der Homogenität der Varianzen bei Signifikanzniveau von < 1 % signifikant. Vergleich der MW: Signifikanzniveau < 1 %.

99

dass wie im Vorjahr vor allem die Mittelständischen Beteiligungsgesellschaften längerfristig engagiert sind, während bei den anderen Gesellschaften kürzere Investitionszeiträume festgestellt werden können. So sind die Tochtergesellschaften eher 5-7 Jahre engagiert und bei den Fondsgesellschaften die Anteile für eine Beteiligungsdauer von 3-5 und 5-7 Jahren etwa gleich stark ausgeprägt. Keine der Gesellschaften engagiert sich nur für 1-3 Jahre. Lässt man MBG und CVCG aufgrund der geringen Fallzahl außer Acht, sind keine signifikanten Zusammenhänge zwischen der Gesellschaftsart und der Beteiligungsdauer feststellbar. Beteiligungsdauer MBG

Tochter

1-3 Jahre

3-5 Jahre

5-7 Jahre

2002

-

-

-

100

2003

-

-

12,5

87,5

2004

-

-

14,3

85,7

2005

-

-

-

100

2002

-

48,3

34,5

13,8

2003

-

57,9

31,6

10,5

2004

-

16,7

66,7

16,7

19,2

65,4

15,4

2005 Fonds

CVCG

2002

5

65

22,5

7,5

2003

-

50

46,2

3,8

2004

-

44

44

12

2005

6,7

40

43,3

6,7

2002

-

50

50

-

2003

16,7

50

16,7

16,7

2004

16,7

33,3

50

-

2005

-

50

25

-

Tabelle 23: Geplante Beteiligungsdauer nach Gesellschaftsart (Anteil in %)277 Quelle: Eigene Berechnung.

277

Summen kleiner 100 % entstehen durch fehlende Angaben in den Gruppen.

100

länger

Art des Engagements Beteiligungsgesellschaften können sich im Beteiligungsprozess in unterschiedlichem Ausmaß engagieren. Die Unterscheidung in Lead, Co-Lead und Co-Investor ist insofern von Bedeutung, da die Lead-Investoren in der Regel sowohl die Organisation der Finanzierung als auch die aktive Betreuung des entsprechenden Portfoliounternehmens übernehmen, Co-Investoren hingegen stellen im Rahmen von Syndizierungen lediglich zusätzliches Kapital zur Verfügung und müssen daher nicht das erforderliche Knowhow für eine aktive Betreuung der Portfoliounternehmen vorhalten. Die Analyse des Ausmaßes, in dem sich die Gesellschaften engagieren, zeigt, dass 81,3 % der Gesellschaften als Lead-Investor, 40,6 % als Co-Lead- und 43,8 % als CoInvestor tätig waren. Zur Interpretation der Angaben in der Tabelle werden exemplarisch die MBG herausgegriffen. In der Untersuchung von 2005 gaben 75 % aller MBG an, als Lead-Investor tätig geworden zu sein, 25 % analog als Co-Investor.278 Signifikante Unterschiede zwischen den Gesellschaften lassen sich in dieser Untersuchung nicht feststellen. Sehr starke Änderungen sind in der Entwicklung über die Jahre nicht zu verzeichnen. Lead-Investor279

Co-Lead-Investor

2002

2003

2004

2005

MBG

25

57

29

75

Tochter

76

79

74

81

Fonds

93

96

88

83

CVCG

83

50

83

75

2002

2003

2004

-

-

52

53

28 50

Co-Investor

2005

2002

2003

2004

2005

14

-

75

57

100

25

39

42

66

37

44

50

42

42

43

38

39

29

33

50

33

50

50

83

83

100

Tabelle 24: Art des Engagements (Anteil in %)280 Quelle: Eigene Berechnung.

Bevorzugte Beteiligungsform In Abhängigkeit vom Engagement und der Ausrichtung der Gesellschaften ist es ebenfalls relevant, ob die Beteiligungen anonym vorgenommen werden oder öffentlich bekannt sind. Außerdem hängt der Grad der Einflussnahme auf die Portfoliounternehmen von den Mehrheitsverhältnissen zum Zeitpunkt des Beteiligungsbeginns ab. Die MBG gehen ihrer Ausrichtung entsprechend nur stille Beteiligungen ein. Zur genaueren Ausgestaltung dieser Beteiligungen machten sie für das Jahr 2005 keine Angaben. In den Vorjahren zeigte sich, dass die MBG ausschließlich Minderheitsbeteili278 Sind Gesellschaften (bei unterschiedlichen Beteiligungen) gleichzeitig als Lead-, Co-Lead- oder Co-Investor tätig, summieren sich die Anteile auf Werte größer 100 %. 279 Als Lead-Investor wird in einem Zusammenschluss von Gesellschaften der Investor bezeichnet, der den größten Anteil finanziert und sowohl die Organisation der Finanzierung als auch die Betreuung übernimmt. 280 Mehrfachnennungen waren möglich.

101

gungen tätigten. Die Relationen der Angaben der Tochter- und unabhängigen Fondsgesellschaften sind im Vergleich zum Vorjahr ähnlich. Der Anteil der Gesellschaften, die Minderheitsbeteiligungen angeben, ist vergleichsweise gering. Bei der genaueren Untersuchung der Unterschiede von öffentlich geförderten und privatwirtschaftlich geführten Gesellschaften lässt sich aber feststellen, dass die öffentlichen Gesellschaften signifikant häufiger stille Beteiligungen eingehen.281 Still MBG

Tochter

Fonds

CVCG

Offen282

Minderheit (25 %)

Minderheit (50 %)

Mehrheit

2002

100

-

13

38

-

2003

100

25

40

40

-

2004

100

-

33

-

-

2005

100

-

-

-

-

2002

48

-

52

48

17

2003

47

77

77

41

12

2004

68

50

46

36

14

2005

83

65

46

64

23

2002

29

-

50

53

26

2003

24

86

48

40

28

2004

17

71

40

36

24

2005

26

95

38

48

28

2002

17

-

67

50

-

2003

-

60

50

67

-

2004

20

40

67

67

17

2005

-

100

75

75

25

283

Tabelle 25: Bevorzugte Beteiligungsform (Anteil in %) Quelle: Eigene Berechnung.

Zielsetzung der Beteiligungen Die Analyse der Zielsetzungen der Beteiligungen zeigt, dass der Förderauftrag bei den MBG den höchsten Stellenwert hat. Bei allen anderen Gesellschaften steht die Wertsteigerung der Beteiligungen an erster Stelle. Dies wird insbesondere bei den Fondsgesellschaften und CVCG deutlich. Bei den CVCG spielt wie erwartet neben der Wertsteigerung der Zugang zu Schlüsselressourcen eine entscheidende Rolle. Der Vergleich zwischen den Gesellschaften veranschaulicht, dass sich die Zustimmungswerte signifikant unterscheiden.284 Deshalb ist zu vermuten, dass die Renditen der MBG am prägnantesten beeinflusst werden.

281

Signifikanzniveau 5 % (Exakter Fisher-Test). Wurde 2002 nicht erfragt. Mehrfachnennungen waren möglich. 284 Wobei Homogenität der Varianzen für das Merkmal Wertsteigerung bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5 % nicht angenommen werden kann. 282 283

102

Zielsetzung

MBG

Tochter

Fonds

CVCG

Wertsteigerung**

5,00

1,73

1,31

1,00

Förderauftrag**

1,50

4,23

5,00

6,00

Schlüsselressourcen**

6,00

5,77

5,32

2,75

Ausschüttung**

2,75

2,61

5,00

6,00

**signifikant mit α = 1 %.

Tabelle 26: Zielsetzung der Beteiligungen (Mittelwerte)285 Quelle: Eigene Berechnung.

3.3 Betreuungsablauf Berichterstattung Zur Überprüfung der Entwicklung der Portfoliounternehmen wird von diesen eine regelmäßige Berichterstattung verlangt. Die Frage nach den Intervallen der Berichterstattung wurde im Jahr 2005 erstmalig nach den operativen Ergebnissen und Umsätzen sowie den Markt- und Wettbewerbsverhältnissen getrennt erfragt. Die Intervalle der Berichterstattung hinsichtlich der operativen Ergebnisse und Umsätze stellten sich als signifikant unterschiedlich zwischen den Beteiligungsgesellschaften heraus.286 Demnach verlangen die Fondsgesellschaften eine Berichterstattung in kürzeren Intervallen als die MBG und Tochtergesellschaften. Im Allgemeinen werden die Ergebnisse der vergangenen Studien bestätigt. Für die Berichterstattung über die Markt- und Wettbewerbsverhältnisse reichen oft schon Zwischenberichte aus, die nur viertel- oder halbjährlich erfolgen. Signifikante Unterschiede zwischen den Gesellschaftsgruppen lassen sich nicht nachweisen. In Tabelle 27 sind die unterschiedlichen Anteile dargestellt. 2001

2002

2003

2004

Berichterstattung

2005 Operativ und Umsätze

Markt und Wettbewerb

wöchentlich

3,5

4,0

1,7

4,8

1,6

1,6

monatlich

80,0

78,0

78,0

75,8

76,6

25,0

vierteljährlich

15,3

18,0

20,3

17,7

21,9

39,1

halbjährlich

1,2

-

-

-

-

14,1

-

-

-

-

-

14,1

jährlich

Tabelle 27: Intervalle der Berichterstattung (Anteil in %) Quelle: Eigene Berechnung.

285 286

Nominalskala von 1 (volle Zustimmung) bis 6 (volle Ablehnung). Signifikanzniveau 5 % (Chi-Quadrat-Test nach Pearson).

103

Operative und strategische Einflussnahme Wie im Vorjahr konnte auch für das Jahr 2005 kein signifikanter Zusammenhang zwischen der Art der Gesellschaft und dem Grad des Einflusses auf die operative Geschäftsführung festgestellt werden.287 Die Unterschiede beim Einfluss auf die strategische Geschäftsführung sind jedoch hoch signifikant.288 Die MBG üben den geringsten Einfluss auf strategische Fragestellungen aus (Mittelwert 4,75), die Fondsgesellschaften nehmen mit Abstand den stärksten Einfluss auf strategische Fragestellungen in den Portfoliounternehmen (Mittelwert 1,96). Einfluss auf

Operativ

Geschäftsführung

Strategisch**

2002

2003

2004

2005

2002

2003

2004

MBG

5,63

6,00

5,43

5,50

4,67

5,13

4,86

2005 4,75

Tochter

4,83

4,68

5,09

4,88

2,69

2,58

2,91

2,65

Fonds

4,15

3,96

3,88

4,03

2,18

1,85

2,12

1,96

CVCG

4,5

4,00

3,67

4,00

3,00

2,17

2,17

2,25

**signifikant mit α = 1 %.

Tabelle 28: Einfluss auf die Geschäftsführung (Mittelwerte) Quelle: Eigene Berechnung.

Dauer des Entscheidungsprozesses Die Dauer des Investitionsentscheidungsprozesses variiert in Abhängigkeit von der einzelnen Beteiligung sehr stark. Zwischen den Gesellschaftsgruppen konnten aber keine signifikanten Unterschiede bezüglich der Dauer des Entscheidungsprozesses festgestellt werden. Das gleiche gilt, wenn man die öffentlich geförderten Gesellschaften mit den privaten Gesellschaften vergleicht. Die Gegenüberstellung der Studien der vergangenen Jahre zeigt, dass die Relationen in etwa gleich geblieben sind. Der Hauptanteil der Gesellschaften benötigt für den Entscheidungsprozess bis zu sechs Monate. Etwa ein Drittel der Gesellschaften beendet den Entscheidungsprozess schon innerhalb von drei Monaten. Dauer Entscheidungsprozess

2002

2003

2004

2005

Bis 1,5 Monate

3,7

1,7

4,9

4,8

Bis 3 Monate

56,1

40,7

37,7

30,2

Bis 6 Monate

37,8

49,2

41

52,4

Über 6 Monate

2,4

8,5

16,4

12,7

Tabelle 29: Dauer des Entscheidungsprozesses (Anteil in %) Quelle: Eigene Berechnung. 287

Abstufungen: 1 = sehr stark bis 6 = gar nicht. Signifikanzniveau < 1 %, wobei die Homogenität der Varianzen bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5 % nicht angenommen werden kann. 288

104

Aktive Betreuung und Anzahl der Kontakte zu den Portfoliounternehmen Insgesamt haben die Betreuungsintensitäten der Gesellschaften im Vergleich zum Vorjahr zugenommen. Über alle Gesellschaften betrachtet stieg die durchschnittliche Zahl der Betreuungsstunden auf ca. 21 und die Zahl der Kontakte pro Monat auf 8. Die umfangreichste Betreuungszeit wenden die CVCG auf (28 Stunden). Die MBG liegen mit 4,5 Stunden im Monat für jedes betreute Portfoliounternehmen weiter deutlich hinter den anderen Gesellschaften zurück. Die Fondsgesellschaften und CVCG haben im Durchschnitt die häufigsten Kontakte zu den Portfoliounternehmen (Tabelle 30). Die Unterschiede zwischen den Gruppen sind für beide Variablen signifikant.289 Betreuungsstunden/Monat*

MBG

Tochter

Fonds

CVCG

2001

-

-

-

-

Gesamt 34,2

2002

9,59

18,18

22,95

15,70

18,85

2003

2,50

17,38

18,05

34,40

18,80

2004

4,68

12,26

19,43

50,50

18,95

2005

4,50

14,32

27,26

28,00

21,25

MBG

Tochter

Fonds

CVCG

Gesamt

Kontakte je Portfolio-

2001

-

-

-

-

8,10

unternehmen/Monat*

2002

3,90

5,28

7,79

4,83

6,25

2003

1,40

6,23

7,38

6,13

8,4

2004

2,17

4,59

7,27

7,60

5,78

2005

1,25

4,67

11,95

7,50

8,08

*signifikant mit α = 5 %.

Tabelle 30: Betreuung der Portfoliounternehmen (Mittelwerte) Quelle: Eigene Berechnung.

Einbeziehung von Experten/Beratern in den Entscheidungs-/Betreuungsprozess Grundsätzlich wurde die Frage nach der Einbeziehung externer Berater in den DueDiligence-(DD)-Prozess mit insgesamt recht hohen Zustimmungswerten belegt. Zwischen den Gesellschaftsgruppen konnte kein signifikanter Unterschied bei der Einbeziehung von externen Beratern in den Entscheidungsprozess festgestellt werden. MBG

Tochter

Fonds

CVCG

Commercial DD

Entscheidungsprozess

3,75

2,56

3,17

4,33

Financial DD

4,75

3,32

3,20

3,33

Legal DD

3,25

2,12

1,97

2,50

Tax DD

2,75

2,19

2,76

2,25

Tabelle 31: Einbeziehung externer Berater in den Entscheidungsprozess (Mittelwerte)290 Quelle: Eigene Berechnung. 289

Levene-Test der Homogenität der Varianzen bei Signifikanzniveau von 5 % signifikant. Vergleich der MW: Signifikanzniveau 5 %. Nominalskala von 1 (volle Zustimmung, d. h. werden einbezogen) bis 6 (volle Ablehnung, d. h. werden nicht einbezogen). 290

105

Die Einbeziehung externer Berater in den Betreuungsprozess erzielt nicht so hohe Zustimmungswerte. Signifikante Unterschiede lassen sich hier lediglich bei der Einbeziehung von externem Know-how zur Unterstützung der Portfoliounternehmen in unternehmensstrategischen Fragen feststellen.291 Die Einbeziehung solcher Berater nehmen insbesondere die MBG und Fondsgesellschaften vor. Betreuungsprozess

MBG

Tochter

Fonds

CVCG

Controlling

4,50

5,00

4,86

5,25

Finanzen

5,00

5,30

4,89

5,00

Recht

4,00

2,79

3,00

2,25

Steuern

3,75

2,88

3,42

4,00

Strategie**

3,50

4,46

3,63

6,00

Personal

5,25

4,50

4,14

5,25

Vertrieb

4,00

4,22

3,96

5,25

Exit

5,50

3,33

3,18

2,75

**signifikant mit α = 1 %.

Tabelle 32: Einbeziehung externer Berater in den Betreuungsprozess (Mittelwerte)292 Quelle: Eigene Berechnung.

Durchführung eines Controllings beim Portfoliounternehmen Wie in den Vorjahren nimmt bei allen Unternehmen das Controlling der Portfoliounternehmen in allen Gesellschaftsgruppen eine zentrale Rolle ein, es wird vorrangig von den Gesellschaften selbst durchgeführt (vgl. Tabelle 33). Signifikante Unterschiede traten bei den Zustimmungswerten aber nicht auf. Dennoch sind die Zustimmungswerte insbesondere bei den Fondsgesellschaften und CVCG sehr hoch. Das Controlling der Finanzergebnisse der Portfoliounternehmen wird in allen Gesellschaftsgruppen als der wichtigste Bereich angesehen, gefolgt von der Kontrolle und Steuerung des Managements bzw. der Geschäftsentwicklung der Portfoliounternehmen bei den Tochtergesellschaften der Banken und Versicherungen. MBG

Tochter

Fonds

CVCG

Technik

4,00

3,74

2,56

2,50

Finanzergebnisse

1,00

1,25

1,50

1,25

Management

2,00

2,39

1,67

2,25

Geschäftsentwicklung

2,00

1,42

1,71

2,50

Tabelle 33: Controlling der Portfoliounternehmen (Mittelwerte) Quelle: Eigene Berechnung. 291

293

Levene-Test der Homogenität der Varianzen bei Signifikanzniveau von 5 % signifikant. Vergleich der MW: Signifikanzniveau 1 %. Nominalskala von 1 (volle Zustimmung, d. h. werden einbezogen) bis 6 (volle Ablehnung, d. h. werden nicht einbezogen). 293 Nominalskala von 1 (volle Zustimmung, d. h. wird durchgeführt) bis 6 (volle Ablehnung, d. h. wird nicht durchgeführt). 292

106

3.4 Exit der Beteiligungen und erzielte Rendite Genutzte Exitkanäle Zur Veräußerung der Beteiligungen können die Kapitalbeteiligungsgesellschaften verschiedene Exitwege nutzen, die vielfach schon beim Eingehen von Beteiligungen festgelegt werden.294 Die aggregierten Ergebnisse für die absoluten Häufigkeiten der Nutzung der Exitkanäle sind in Tabelle 34 zusammengefasst.

bisher keine Exits (abs. Anzahl)

2002

2003

2004

2005

18

15

9

10

Mittelwert

Mittelwert

Mittelwert

Mittelwert

IPO

3,7

1,22

1,25

4,33

Trade Sale

3,5

5

4,08

5,30

Rückzahlung stiller Beteiligungen

2,81

8,54

9,63

8,44

Buy Back

1,88

1,67

6,11

4,00

Secondary Purchase

1,73

0,63

0,22

1,60

Verkauf an Finanzinvestor

-

0,38

0,61

5,13

6,61

14,15

8,5

14,20

Abschreibung

Tabelle 34: Häufigkeit genutzter Exitkanäle (Mittelwerte aller Gesellschaften) Quelle: Eigene Berechnung.

Bei der Betrachtung der absoluten Häufigkeiten der Nutzung der Exitkanäle zeigt sich, dass im Jahr 2005 zehn der 64 Gesellschaften noch keine Exits durchgeführt haben. Die Tabelle veranschaulicht die Mittelwerte der absoluten Häufigkeiten, die die Gesellschaften für jeden Exitkanal angaben. So wurden z. B. im Mittel von jeder Gesellschaft 4,33 Beteiligungen über die Börse veräußert.295 Die Rückzahlung stiller Beteiligungen wird, abgesehen von den Abschreibungen, wie schon im Vorjahr am häufigsten genannt. Es folgen Exits über Trade-Sale-Transaktionen und Verkäufe an Finanzinvestoren. Die Anzahl der Abschreibungen der Gesellschaften hat im Vergleich zum Vorjahr wieder deutlich zugenommen und erreicht einen Wert in der Höhe des Jahres 2003. In Anhang II ist eine nach Gesellschaftsgruppen getrennte Betrachtung dargestellt. Bei den Mittelständischen Beteiligungsgesellschaften dominieren wie erwartet die Rückzahlungen stiller Beteiligungen und die Abschreibungen. Die ausgewerteten Angaben 294

Zu den Exitkanälen vgl. Kapitel 1.3. Diese wurden hier um die Rückzahlung stiller Beteiligungen, die vor allem für die Mittelständischen Beteiligungsgesellschaften relevant sind, erweitert. Verkäufe an Finanzinvestoren, die nicht unter Secondary-Transaktionen gefasst werden können, werden extra ausgewertet. 295 Dies zeigt gleichzeitig die Grenzen der aggregierten Betrachtung. Die nach Gesellschaftsgruppen getrennte Berechnung macht deutlich, dass diese relativ hohe Zahl durch eine hohe Anzahl von IPOs bei den Tochtergesellschaften der Banken und Versicherungen entsteht.

107

stammen aber lediglich von zwei Gesellschaften, weshalb eine sinnvolle Interpretation nicht möglich ist. Das Gleiche gilt für die CVCG, bei denen ebenfalls nur zwei Gesellschaften Angaben machten. Bei den Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen werden Trade Sales an strategische Investoren am häufigsten durchgeführt, dicht gefolgt vom Rückkauf der Anteile durch Altgesellschafter. Die Fondsgesellschaften veräußern die Beteiligungen am häufigsten an Finanzinvestoren, erst dann folgen Trade Sales an strategische Investoren und IPOs. Aufgrund der geringen Anzahl von Gesellschaften, die sich äußerten, kann die Frage nach signifikanten Unterschieden der Gesellschaftsgruppen untereinander nicht beantwortet werden. Nachweisbar ist, dass die öffentlich geförderten Gesellschaften im Vergleich zu den privatwirtschaftlich geführten Gesellschaften im Durchschnitt eine höhere Anzahl von Exits über die Rückzahlung von stillen Beteiligungen (Mittelwert öffentliche Gesellschaften: 20,33; private Gesellschaften: 2,50)296 durchführen, aber gleichzeitig eine wesentlich höhere Anzahl von Abschreibungen (Mittelwert öffentliche Gesellschaften: 72,67; private Gesellschaften: 6,23)297 aufweisen. Die Untersuchung der prozentualen Verteilung des Kapitals auf die einzelnen Exitkanäle zeigt, dass im Jahr 2005 das höchste Kapitalvolumen über Trade Sales an strategische Investoren veräußert wird. 34,56 % des Volumens, das veräußert wurde, entfiel auf diesen Exitkanal. Nur unwesentlich weniger Volumen musste abgeschrieben werden. Dennoch fällt die hohe absolute Zunahme bei den Abschreibungen in der prozentualen Änderung der Kapitalvolumina nicht so groß aus, sie nimmt im Vergleich zum Vorjahr um 10 % zu. Alle anderen Exitkanäle liegen in der Höhe der Kapitalvolumina weit hinter den Trade Sales zurück. So machen die absolut am häufigsten genannten Rückzahlungen stiller Beteiligungen nur einen Anteil von 10 % am Kapitalvolumen aus. In Anhang III wird das Volumen für die Exitkanäle nach den einzelnen Gesellschaftsgruppen getrennt dargestellt. Für die MBG gilt, dass die absolut höchste Zahl der Abschreibungen ein nur etwas höheres Volumen als die Exits über die Rückzahlung der stillen Beteiligungen ausmacht, d. h., die vielen Abschreibungen bei den MBG umfassen eher kleinere Volumina. Bei den Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen wird das größte Kapitalvolumen über Trade Sales an strategische Investoren veräußert. Die Abschreibungen machen etwas weniger als die Hälfte dieses Volumens aus. Auch die Fondsgesellschaften veräußern das größte Volumen ihrer Beteiligungen über Trade Sales an strategische Investoren. Etwas mehr als diesen Anteil mussten sie aber abschreiben. Bei den CVCG ist wie bei den MBG eine sinnvolle Interpretation nur bedingt möglich, da hier nur zwei Gesellschaften Angaben machten. 296

Levene-Test der Homogenität der Varianzen bei Signifikanzniveau von 5 % signifikant. Vergleich der MW: Signifikanzniveau 5 %. Levene-Test der Homogenität der Varianzen bei Signifikanzniveau von 1 % signifikant. Vergleich der MW: Signifikanzniveau 1 %.

297

108

Diese veräußerten den größten Teil des Volumens ihrer Beteiligungen über Trade Sales an strategische Investoren und verzeichneten die im Gesamtvergleich aller Gesellschaften geringsten Abschreibungsvolumina. IPO

2002

Trade Sale an Rückzahlung strategische stiller BeteiliInvestoren gungen

Buy Back

Secondary Purchase

Verkauf an FinanzAbschreibung investor

Fehlende Angaben

(von 83)

Angaben

38

37

37

37

37

-

37

37

Mittelwert

4,68

12,39

13,44

2,22

8,84

-

8,74

48,51

2003

(von 59)

Angaben

30

30

30

30

30

30

30

30

Mittelwert

6,61

16,38

13,28

0,33

1,11

1,13

20,30

40,85

2004

(von 62)

Angaben

21

21

21

21

21

21

21

21

Mittelwert

4,32

20,64

13,86

1,78

4,76

1,19

20,41

33,04

2005

(von 64)

Angaben

25

25

25

25

25

25

25

25

Mittelwert

3,16

34,56

9,70

2,20

1,20

3,80

31,12

14,26

Tabelle 35: Kapitalvolumen je Exitkanal (Mittelwerte aller Gesellschaften) (Anteil in %)298 Quelle: Eigene Berechnung.

Erzielte Rendite der Gesellschaften Angaben zu den erzielten Renditen wurden in allen Untersuchungen nur sehr zurückhaltend gemacht. Die Rendite stellt aber als oberste Zielgröße aller gewinnorientiert arbeitenden Gesellschaften eine wichtige Größe zur Einschätzung des Erfolgs dar. Abgesehen davon, dass im Jahr 2005 31 Gesellschaften keine Angaben machten, ist abzulesen, dass in den frühen Phasen vergleichsweise hohe Renditen erzielt werden konnten. Erfolgreich waren die Gesellschaften vor allem bei Buyout-Finanzierungen. Insgesamt haben sich nach Einschätzung der Gesellschaften die Renditen über alle Phasen auf einem Niveau von ca. 20 % eingestellt und damit im Vergleich zum Vorjahr um fast 5 % zugelegt. In Anhang IV werden die Renditeangaben wieder nach den einzelnen Gesellschaftsgruppen aufgeschlüsselt. Da zu den einzelnen Gesellschaftsgruppen bisher sehr wenige Daten ermittelt werden konnten, wird hier nur auf die Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen sowie die Fondsgesellschaften verwiesen. Wie in der Gesamtanalyse werden auch bei den Tochter- und Fondsgesellschaften sehr hohe Renditen im Buyout-Bereich erzielt. In den frühen Phasen können eher die Fondsgesellschaften hohe Renditen erzielen (insbesondere Seed), 298 Fehlende Angaben wurden extra zusammengefasst, da sich in der Analyse nur so eine Gesamtsumme von 100 % über alle Kanäle ergibt. Da diese bei der Mittelwertberechnung einen großen Anteil ausmachen, können genau genommen nur die Relationen der Ergebnisse interpretiert werden.

109

während die Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen auch in den späten Phasen hohe Renditen nachweisen (Bridge, Turnaround, Replacement). Seed

2002

Start-up

Expansion

Bridge

MBO/ MBI/ Turnaround Replacement alle Phasen LBO

(von 83)

Angaben

14

20

17

2

9

3

2

9

Mittelwert

13,21

20,75

22,65

12,50

25,56

11,67

12,50

30,00

2003

(von 59)

Angaben

11

13

6

2

7

2

1

7

Mittelwert

8,18

11,15

5,00

12,50

30,71

12,50

0

14,29

2004

(von 62)

Angaben

5

10

12

4

15

4

5

18

Mittelwert

2

5

20,83

15

26,67

7,5

19

15,83

2005

(von 64)

Angaben

10

15

17

5

13

5

5

19

Mittelwert

24,00

16,33

17,06

10,00

30,00

9,00

9,00

19,26

Tabelle 36: Erzielte Rendite (in %)299 (Mittelwerte aller Gesellschaften) Quelle: Eigene Berechnung.

3.5 Management und Zusatzleistungen der Gesellschaften Qualifikation des Managements Bei der Auswertung der Managementqualifikation wurden zwischen den einzelnen Gesellschaftsarten keine signifikanten Unterschiede festgestellt. Das Management der meisten Gesellschaften verfügt über einen Hochschulabschluss. Eine Berufsausbildung und internationale Abschlüsse werden eher selten genannt. Es können aber keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gesellschaftsgruppen festgestellt werden.

299

Für die Angaben über 50 % wurde mit einer Rendite von 60 % gerechnet.

110

MBG

Tochter

Fonds

CVCG

Jahr

Berufsausbildung

Fachhochschule

Universität

Promotion

Internationaler Abschluss

2002

57,0

29,0

100

29,0

14,0

2003

13,0

13,0

100

13,0

-

2004

14,3

28,6

100

14,3

-

2005

25,0

25,0

100

50,0

-

2002

43,0

29,0

86,0

36,0

21,0

2003

37,0

32,0

84,0

36,0

21,0

2004

42,9

22,7

77,3

36,4

14,3

2005

36,0

16,0

84,0

32,0

20,0

2002

59,0

16,0

81,0

43,0

30,0

2003

19,0

12,0

77,0

81,0

39,0

2004

20,8

12,5

92,0

50,0

29,2

2005

26,7

6,7

86,7

53,3

33,3

2002

17,0

-

83,0

33,0

17,0

2003

-

-

83,0

50,0

-

2004

16,7

-

100

50,0

50,0

2005

-

-

100

50,0

50,0

Tabelle 37: Qualifikation des Managements (Anteil in %) Quelle: Eigene Berechnung.

Leitungserfahrung des Managements Eine Einschätzung der Qualität des Managements kann die Leitungserfahrung in den einzelnen Bereichen liefern. Über alle Gesellschaften betrachtet wird deutlich, dass den Bereichen Medizin/Biotech, Banken/Corporate Finance und Private Equity die größte Bedeutung zukommt. Die Gesellschaften gaben in der Untersuchung des Jahres 2005 an, dass das Management durchschnittlich über 24,60 Jahre Leitungserfahrung im medizinischen Bereich und in der Biotechnologie, über 18,64 Jahre in Banking und Corporate Finance und über 19,16 Jahre Leitungserfahrung im Private-Equity-Bereich verfügt. Dabei ist wiederum die Anzahl der Nennungen (N) zu beachten, die die Mittelwertberechnungen (MW) mit beeinflussen (Tabelle 38). Signifikante Unterschiede zwischen den Gesellschaftsgruppen können bei einem Signifikanzniveau von 5 % aber nicht festgestellt werden. In Anhang V sind die Angaben nach den Gesellschaftsgruppen getrennt ausgewertet. Für MBG und CVCG stehen wiederum nur sehr wenige Angaben für die Auswertung zur Verfügung. Bei den Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen zeichnet sich das Management wie im Vorjahr in erster Linie durch Leitungserfahrungen im Banken- und Private-Equity-Bereich aus. Bei den Fondsgesellschaften dominieren nach der Anzahl der Nennungen die Erfahrungen im Private-Equity- und Industriebereich.

111

Jahr

2002

2003

2004

2005

N

MW

N

MW

N

MW

N

MW

Banken/Corporate Finance

50

17,65

36

13,53

38

22,87

33

18,64

Industrie

33

12,55

15

15,07

32

11,13

22

11,50

Computer-/Elektronik

12

12,75

8

28,5

23

1,91

5

14,80

Medizin/Biotech

10

11,3

6

16,33

23

1,83

5

24,60

Kommunikation

11

8,46

4

12

22

1,59

2

8,50

Beratung

26

8,5

18

8,11

32

5,72

10

8,00

Jura

10

12,2

4

6,25

26

2,69

4

12,25

WP/Steuern

8

6,13

8

7,63

23

2,30

5

11,00

Investor Relations

9

11,67

1

15

21

0,57

0

-

Private Equity

38

15,16

30

15,97

42

13,81

32

19,16

Sonstige

n.e.

n.e.

n.e.

n.e.

n.e.

n.e.

2

45,00

n. e. = nicht erhoben

Tabelle 38: Leitungserfahrung des Managements (Mittelwerte in Jahren) Quelle: Eigene Berechnung.

Unterstützung bei unternehmerischen Fragestellungen Wie in den vorangegangenen Jahren wurde untersucht, inwiefern die Gesellschaften ihre Portfoliounternehmen durch bestimmte Zusatzleistungen in unternehmerischen Fragestellungen unterstützen. Dies ist besonders wichtig, denn nur so kann garantiert werden, dass sich die Portfoliounternehmen in einem schwierigen Marktumfeld behaupten können. Dies gehört insbesondere in den frühen Phasen zum Grundverständnis der Finanzierungsbeziehung. Befragt wurden die Gesellschaften zur Bedeutung der Zusatzleistungen und nach dem tatsächlichen Angebot. Bei der Auswertung werden die Mittelwerte der Angaben bestimmt,300 um so einen Anhaltspunkt dafür zu bekommen, welche Zusatzleistungen in den vier Untergruppen als wichtig angesehen und welche tatsächlich angeboten werden.301 Beim Angebot der einzelnen Gesellschaftsgruppen lassen sich signifikante Unterschiede ermitteln. Signifikant unterscheiden sich die Gesellschaften in der Unterstützung der Portfoliounternehmen bei der Suche und Zusammenstellung des Managementteams.302 Die MBG engagieren sich hier am wenigsten (Mittelwert 5,3), während die CVCG umfassend Unterstützung bieten (Mittelwert 1,5). Bei der Unterstützung in der laufenden Geschäftsführung sind wiederum die MBG am wenigsten aktiv, aber auch die Tochtergesellschaften der Banken und Versicherungen bieten diese Un300 Da davon ausgegangen wird, dass diese auf Intervallskalenniveau (Nominalskala von 1 = volle Zustimmung bis 6 = volle Ablehnung) gemessen werden, können für die Zustimmungswerte Mittelwertvergleiche durchgeführt werden. 301 Bedeutung der Zusatzleistungen: 1 = sehr wichtig bis 6 = unwichtig; Angebot von Zusatzleistungen: 1 = wird immer angeboten bis 6 = wird nie angeboten. 302 Levene-Test der Homogenität der Varianzen bei Signifikanzniveau von 5 % signifikant. Vergleich der MW: Signifikanzniveau 1 %.

112

terstützung eher selten an (Mittelwert 4,8).303 Andererseits sind die Fondsgesellschaften (Mittelwert 3,4) und CVCG (Mittelwert 2,8) sehr aktiv. Die Durchführung von Marktanalysen (z. B. Absatzchancen) ist für die MBG unbedeutend (Mittelwert 6,0), während die Tochtergesellschaften der Banken und Versicherungen und die Fondsgesellschaften auch diese Leistung häufiger anbieten.304 Gleiches gilt für die Unterstützung im Marketing und Vertrieb305 sowie bei der Suche und Zusammenführung mit potentiellen Kunden und Zulieferern.306 In Anhang VI sind die Angaben der Gesellschaften nach den Gruppen getrennt dargestellt. Insgesamt bleibt das Angebot der Gesellschaften in vielen der genannten Ausprägungen hinter der Bedeutung dieser Zusatzleistungen zurück. Bei den MBG hat sich das Angebot im Vergleich zum Vorjahr verschlechtert. Lag im vergangenen Jahr immerhin noch bei der Suche nach öffentlichen Co-Investoren ein ausreichendes Angebot vor, wird in diesem Jahr die Bedeutung aller angesprochenen Punkte höher eingeschätzt, als sie von den Gesellschaften tatsächlich angeboten werden. Bei den Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen ist die Verteilung der Zusatzleistungen ähnlich wie im vergangenen Jahr. Ein ausreichendes Angebot besteht im Vergleich zur eingeräumten Bedeutung bei der Suche nach Co-Investoren (öffentlich und privat), der Initiierung strategischer Partnerschaften und für die Zusammenführung mit potentiellen Serviceanbietern. Auch die Fondsgesellschaften bieten in diesen Bereichen eine ausreichende Unterstützung an. Im vergangenen Jahr war dies ebenfalls für die Unterstützung bei der laufenden Geschäftsführung der Fall. Bei den CVCG liegt lediglich in der Unterstützung im Marketing und Vertrieb kein der Bedeutung angemessenes Angebot vor. Die CVCG schnitten auch im Jahr 2004 beim Angebot von Zusatzleistungen sehr gut ab. 3.6 Zwischenfazit Die detaillierte Untersuchung verdeutlicht strukturelle Unterschiede zwischen den Gesellschaften und gibt Anhaltspunkte für die Entwicklung des gesamten Marktes. Die Analyse über die fünf betrachteten Jahre erlaubt tiefergehende Einblicke in die Strukturen der Kapitalbeteiligungsgesellschaften und zeigt Ausprägungen und Entwicklung der Merkmale, die für eine Beurteilung der einzelnen Gesellschaften herangezogen werden können. Viele Merkmale vollziehen über die Jahre eine Entwicklung, aber insgesamt weisen die strukturellen Gegebenheiten ein konstantes Gefüge auf. Die empirisch erhobenen Merkmale der Gesellschaften werden für die statistischen Untersuchungen im vierten Kapitel der Arbeit herangezogen. 303

Levene-Test der Homogenität der Varianzen nicht signifikant. Vergleich der MW: Signifikanzniveau 1 %. Levene-Test der Homogenität der Varianzen bei Signifikanzniveau von 5 % signifikant. Vergleich der MW: Signifikanzniveau 5 %. 305 Levene-Test der Homogenität der Varianzen bei Signifikanzniveau von 5 % signifikant. Vergleich der MW: Signifikanzniveau 5 %. 306 Levene-Test der Homogenität der Varianzen nicht signifikant. Vergleich der MW: Signifikanzniveau 5 %. 304

113

4

Erfolgsfaktoren am Beispiel des deutschen Beteiligungsmarktes

4.1 Beurteilungskriterien und Auswahl von Beteiligungsgesellschaften Eine Vielzahl von Beiträgen beschäftigt sich mit der Frage, wie kapitalsuchende Unternehmen (Portfoliounternehmen) den richtigen Kapitalgeber finden können.307 Mit dieser Fragestellung ist die unterste Aggregationsebene in der in Kapitel 2 beschriebenen Finanzierungsbeziehung angesprochen und man kann davon ausgehen, dass hier der größte Umfang von möglichen Einflussfaktoren für die Finanzierungsbeziehung zu finden ist. Daher stellt die unterste Betrachtungsebene der Erfolgsfaktoren der Portfoliounternehmen die Basis für die Analyse der Erfolgsfaktoren der Kapitalbeteiligungsgesellschaften als Ganzes dar.308 In einem ersten Schritt erfolgt eine Einordnung der eigenen Untersuchung in die Forschungsliteratur. In Anlehnung an Schefzcyk können vier Forschungsdimensionen in der Literatur unterschieden werden. Normative Untersuchungen, die in erster Linie mit theoretischen Überlegungen und zuvor erkannten Gesetzmäßigkeiten argumentieren und Erklärungen vorlegen. Daneben gibt es deskriptive Untersuchungen, die eine wertfreie Betrachtung (oftmals) aufgrund empirischer Erhebungen umsetzen. Bei bivariat korrelativen Studien werden darüber hinaus statistische Analysen (z. B. Korrelationsanalysen) eingesetzt, die es erlauben, bestimmte Schlüsse zu ziehen. Multivariat korrelative Untersuchungen analysieren durch Regressionsansätze den Einfluss mehrerer Einflussgrößen (unabhängiger Variablen) auf eine Zielvariable (abhängige).309 Ansatz

Einzelne PU

Gesamte BG/Portfolios von PU

Bivariat korrelativ

z. B. Dimov/Shepherd (2005), Shepherd/Zacharakis/Baron (2003)

z. B. Zemke (1995), Schröder (1992), eigene Untersuchung (Kap. 4)

z. B. Gottschalg/Phalippou/Zollo (2004), Manigart (2002), Schefczyk (2000)

z. B. Sapienza (1992), Sapienza/Timmons (1989) eigene Untersuchung (Kap. 5)

Multivariat korrelativ

Tabelle 39: Einordnung der eigenen Untersuchung Quelle: Eigene Darstellung.

Für den deutschsprachigen Raum ist keine multivariate Untersuchung zu den Einflussfaktoren des Erfolgs von Beteiligungsgesellschaften als Ganzes310 bekannt. Die eigene Untersuchung ordnet sich wie in Tabelle 39 dargestellt in das vorhandene Literaturfeld ein. Nach den Korrelationsanalysen und Mittelwertvergleichen kann die abschließend 307 Vgl. z. B. Grabherr (2001) S. 225-238 oder Sapienza (1992) S. 9, der feststellt, dass „because venture capitalists can add value beyond the money supplied, choosing the right one at the outset is very important.“ 308 Der Focus liegt dabei auf Einzelunternehmen, die mit Private Equity oder Venture Capital finanziert wurden, vgl. Schefczyk (2000) S. 219 ff. 309 Vgl. ebda. S. 123. 310 Vgl. ebda. S. 122.

115

durchgeführte Panel- und Regressionsanalyse einen wichtigen Beitrag auf dem Gebiet der multivariaten Untersuchungen leisten. In der Arbeit ist die Interaktionsebene zwischen institutionellen Investoren als Kapitalgeber und den Beteiligungsgesellschaften als Intermediären und damit als Verbindungsgliedern zu den kapitalsuchenden potentiellen Portfoliounternehmen relevant. Wichtig ist in diesem Kontext die Differenzierung der Forschungsbeiträge zum Merkmal „Erfolgsfaktoren“ in Untersuchungen, die einzelne Portfoliounternehmen betrachten, und Untersuchungen, die Beteiligungsgesellschaften als Ganzes in den Blick nehmen. Vor allem die zweite Perspektive präzisiert die Sichtweise der institutionellen Investoren. Für Investoren in Private Equity stellt die Auswahl einer geeigneten Beteiligungsgesellschaft (für Dachfondsinvestoren eines geeigneten Zielfonds) eine kritische Voraussetzung dar, um die Investitionsmöglichkeiten mit den höchsten Renditepotentialen zu nutzen. Aufgrund des Charakters der Anlage (begrenzte Möglichkeiten, Fondsanteile wieder zu veräußern, lange Laufzeiten, begrenzte Einflussmöglichkeiten der Investoren auf die Investitionsentscheidungen) hat eine Fehlentscheidung bei der Auswahl weitreichende Folgen. Der bisher erzielte Anlageerfolg der Beteiligungsgesellschaft ist für alle Investoren das wichtigste Entscheidungskriterium. Berücksichtigt man die Problematik dieses Aspektes, greift eine ausschließliche Betrachtung der Rendite-Risiko-Relationen zu kurz.311 Bader bezeichnet das Ausweichen auf mehr qualitative Kriterien zwar als Notlösung,312 aber bereits Kleeberg/Schlenger weisen auf die begrenzte Aussagekraft der Performance für die Auswahl von Kapitalanlagegesellschaften hin.313 Leser stellt fest, dass die quantitative Performanceanalyse oft überschätzt wird. „Sie kann für eine umfassende Eignungsprüfung von Spezialfondsanbietern wichtige Hinweise liefern, sollte aber auf jeden Fall durch andere Qualitätskriterien ergänzt werden.“314 Die Berücksichtigung qualitativer Kriterien, die den Anlageerfolg der Beteiligungsgesellschaften bestimmen, ist daher unbedingt notwendig. Da sich institutionelle Investoren aufgrund ihrer Auswahlentscheidung langfristig an eine bestimmte Beteiligungsgesellschaft binden, sind die Auswahlkriterien gleichzeitig auch kritische Erfolgsfaktoren, die den zukünftigen Erfolg der institutionellen Investoren bestimmen. Die Auswahlkriterien lassen sich unterteilen in diejenigen, die Struktur und Strategie der Beteiligungsgesellschaften betreffen, und Kriterien, die die Beziehung zwischen Beteiligungsgesellschaft und Investoren bestimmen. Die von Investo-

311

Vgl. Kapitel 2.1.2. Vgl. Bader (1996) S. 116. 313 Vgl. Kleeberg/Schlenger (1999) S. 858. 314 Vgl. Leser (1999) S. 848. 312

116

ren genannten Struktur- und Strategiekriterien werden in der Literatur unterschiedlich systematisiert.315 Exemplarisch werden im Folgenden drei Ansätze vorgestellt. Christen (1991)316 Venture Capitalist: Zusammensetzung des Teams, Arbeitsweise, Erfahrung auf allen nötigen Gebieten, Informationstätigkeit, Anzahl der vermittelten strategischen Zusammenarbeiten unter Venture-ManagementGesichtspunkten, Alter der Mitglieder des Teams, wie vielter Fonds des gleichen Venture Capitalists, erzielte Rendite in der Vergangenheit, persönliche Chemie.

-

Fonds: Strategie, Größe, Statutenbestimmungen, Ausnahmeregelungen (Grandfathering317 etc.), Management Fee, Ausschüttungsmodus, Kotierungszwang des Fonds wegen Anlagevorschriften der Pensionskassen.

-

Bader (1996)318 Fondsinterne Kriterien: - bisheriger Erfolg (Erfolgsbilanz des Teams sowie der einzelnen Fondsmanager, Erfahrung (Investitionsund operative Erfahrung), Arbeitsdisziplin im Sinne von aktiver Betreuung und Beratung der PU nach der Investition), Investitionsstrategie und -disziplin, Reputation. Beziehung zwischen Fondsleitung und Investor: - Erfahrung im Private-Equity-Geschäft, in der investierten Branche, als Private-Equity-Team319, Zusammenarbeit mit PU, Strategie des Fonds (Branchen, Regionen, Finanzierungsphase, Grad der Diversifizierung, Deal-Flow-Quellen). Kreuter (2003)320 Fondsmanagement: - Investitionsstrategie und -prozess, bisheriger Investitionserfolg (Renditen der Vorgängerfonds und Renditeverteilung der Einzeldeals), Managementressourcen (Kennzahlen zur Arbeitsbelastung der Fondsmanager), Managementerfahrung (Ausbildung und Erfahrung des Managements), Zugang zu attraktiven Beteiligungsmöglichkeiten und Exiterfahrung (Qualität und Quantität des Deal Flows und der Exits), Beteiligung des Managements am Fonds, Investorenrechte. Kosten: - Managementgebühr, Erfolgsbeteiligung, sonstige Kosten. Investorenservice: - Berichtswesen und Investorenbetreuung, steuerlich-rechtliche Konzeption.

Bei allen angeführten Auswahlkriterien lassen sich bestimmte Aspekte herausstellen, die immer wieder auftreten. Zunächst ist die Betrachtung des Managements ein Kriterium, das übereinstimmend als zentral bewertet wird. Dabei werden Aspekte angesprochen, die den Erfolg des Managements in der Vergangenheit und damit die historischen Renditen erfassen. Investoren verlangen vom Fondsmanagement Erfahrung im Private-Equity-Geschäft, in der Investitionsbranche und als Private-Equity-Team.321

315

Weitere Beispiele sind Götz (2003) S. 741 und Weber (2000). Vgl. Christen (1991) S. 147. Grandfathering bezeichnet im aktuellen Marktumfeld die Regelung, dass Banken, die den Internal Rating Based Approach umgesetzt haben, für EK-Beteiligungen bis zu zehn Jahre nach Veröffentlichung des Final Accord des Baseler Kommitees den Standard-Ansatz zur Anrechnung auf das Risikokapital nutzen können. 318 Vgl. Fried/Hisrich (1989) S. 261 in Verbindung mit Bader (1996) S. 116 ff. 319 Dass Erfahrung mit Zeit zusammenhängt, zeigt Bader (1996) S. 117 dadurch, dass der weitaus größte Teil des Kapitals in Fonds fließt, deren erfahrendste Manager über mehr als 10 Jahre Private-Equity-Praxis verfügen. 320 Vgl. Kreuter (2003) S. 97-100. 321 Vgl. Fried/Hisrich (1989) S. 258 - 273. 316 317

117

Die Erfahrung des Fondsmanagements spiegelt sich auch in den Mittelzuflüssen wider.322 Investitionsstrategie und -prozess kommen in den Investitionsschwerpunkten nach Branchen und Regionen, der Spezialisierung auf bestimmte Finanzierungsphasen und der Diversifizierung der Fondsinvestments zum Ausdruck. Gegenstand einer Bewertung sollte die Konstanz der Strategie über die Jahre sein. Gleichzeitig muss das Management in den Bereichen, in denen die Investitionsschwerpunkte der Gesellschaft liegen, über ausreichende Erfahrung verfügen. Der Investitionsprozess sollte systematisch und nachvollziehbar sein. Auch der Zugang zu einer großen Anzahl qualitativ hochwertiger Beteiligungsmöglichkeiten (Deal Flow) ist ein entscheidendes Erfolgskriterium. Die in der Vergangenheit erfolgreichen Beteiligungsgesellschaften werden hier umfassendere Möglichkeiten haben als weitgehend unbekannte oder erst neu am Markt etablierte Gesellschaften. Eine Aussage über die Qualität des Deal Flow ist für institutionelle Investoren aber nur begrenzt möglich. Ein umfangreiches Netzwerk kann der Beteiligungsgesellschaft helfen, einen umfangreichen Deal Flow zu beziehen. Aktive Beratung und Betreuung der Portfoliounternehmen nach der Investition gehören ebenso zu den grundlegenden Erfolgsvoraussetzungen. Über die Entwicklung der Portfoliounternehmen wird in der Regel quartalsweise berichtet. Die angesprochenen Kategorien, die bei der Auswahlentscheidung relevant sind, können durch eine Vielzahl möglicher Ausprägungen operationalisiert werden. Diese Ausprägungen stellen gleichzeitig die Erfolgsfaktoren von Private-Equity-Investments dar. Bevor sich eigene statistische Untersuchungen zu den Erfolgsfaktoren anschließen, werden die Sichtweisen von Portfoliounternehmen und Investoren auf Erfolgsfaktoren gegenübergestellt. Zur Systematisierung der Erfolgsfaktoren wurden die vorhandenen Untersuchungen ausgewertet und die als relevant erachteten Faktoren gekennzeichnet. Auffällig ist, dass sich ein Großteil der Literatur vorwiegend mit US-amerikanischen VCFinanzierungen beschäftigt. Analysiert werden zunächst die Einflüsse, die für den Erfolg der Portfoliounternehmen relevant sind, sowie die Beziehungen der Beteiligungsgesellschaft zu den Portfoliounternehmen. Auch hier fallen die Probleme im Kontext eines ausreichenden Datenbestandes auf. So greifen viele Untersuchungen auf Daten von bereits börsengehandelten Portfoliounternehmen zurück. Der in frühen Untersuchungen oftmals subjektiv mittels Ordinalskala gemessene Erfolg wird in späteren Beiträgen durch die Internal Rate of Return (IRR) ersetzt. Mit der gewachsenen Bedeutung der Kapitalmärkte werden vermehrt Überrenditen bei Erstnotiz, Underpricing oder abnormale Renditen betrachtet. 322

Vgl. Bader (1996) S. 117.

118

Wertet man die durchgeführten Untersuchungen systematisch aus, werden die in Tabelle 40 dargestellten Erfolgsfaktoren als wesentlich für den Erfolg der Portfoliounternehmen sichtbar. Die systematische Auswertung und Zusammenstellung bisheriger Untersuchungen zeigt, dass die Erfolgsfaktoren für Finanzierungen von Portfoliounternehmen in vier Schwerpunkte unterteilt werden können. Diese sind: Faktoren, die das Produkt des jeweiligen Portfoliounternehmens betreffen, marktbezogene Faktoren, Faktoren, die auf die Managementqualität abzielen, und Faktoren, die die Interaktionsbeziehungen zwischen den Portfoliounternehmen und der KBG abbilden. Bewertung der KBG: Produkt wird nicht explizit betrachtet bzw. Frage: Investment in PE sinnvoll

Markt:

Bewertung der Portfoliounternehmen: Produkt: •

Hoher Innovationsgrad

•

Hohe Zahl von Patenten

•

Kurze Produktentwicklungszeit

•

Hohe Produktüberlegenheit

•

Industrie in Wachstumsphase

•

Hohe Produktdifferenzierung

Markt:

•

Marktattraktivität

•

Marktattraktivität

•

Fehlen von Trade-Sale-/Merger-Angeboten

•

PU schafft neuen Markt

•

Geringe Käuferkonzentration

Management:

Management:

•

Managementfähigkeiten/-qualifikation

•

Managementfähigkeiten/-qualifikation

•

Vollständigkeit des Managementteams

•

Vollständigkeit des Managementteams

•

Geschäftsführungserfahrung

•

Geschäftsführungserfahrung

PU/KBG:

PU/KBG:

•

Reputation der KBG (auch Alter)

•

Alter des PU

•

Intensität der Zusammenarbeit KBG-PU

•

Intensität der Zusammenarbeit KBG-PU

•

KBG-Beteiligung (still vs. offen, Minder- vs. Mehrheitsbeteiligung)

•

KBG-Beteiligung

•

Strategische Ausrichtung

•

Strategische Ausrichtung (Früh- vs. Spätphasenfinanzierung)

Tabelle 40: Systematik der in der Literatur herausgestellten Erfolgsfaktoren für die Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften323 Quelle: Eigene Darstellung.

Für die Auswahl einer geeigneten Kapitalbeteiligungsgesellschaft sind ebenso diejenigen Kriterien anzuwenden, die auch auf der Ebene ‚Portfoliounternehmen zu Kapitalbeteiligungsgesellschaft’ relevant sind. Im Unterschied dazu kann es für einen Investor nicht Ziel sein, das Screening der Portfoliounternehmen (und damit der Produkte) zu 323 Vgl. zu den Untersuchungen u. a. Pankotsch (2005), Manigart et al. (2002), Dotzler (2001), Jeng/Wells (2000), Schefczyk (2000), Stuart/Hoang/Hybels (1999), Gompers/Lerner (1998), Brav/Gompers (1997), Fredriksen et al. (1997), Gompers (1996), Muzyka/Birley/Leleux (1996), Lerner (1994), Rah/Jung/Lee (1994), Sapienza (1992), Roure/Keeley (1990), Dubini (1989), Sapienza/Timmons (1989), MacMillan/Kulow/Khoylian (1988), MacMillan/Zemann/Subbanarasimha (1987), Sykes (1986), Tyebjee/Bruno (1984).

119

übernehmen. Dazu bedient er sich der Intermediärsfunktion der Kapitalbeteiligungsgesellschaften, die diese Auswahlfunktion übernehmen.324 Aus diesem Grund sind die am Produkt ansetzenden Faktoren auf der Betrachtungsebene ‚Investor zu Kapitalbeteiligungsgesellschaft’ zu vernachlässigen.325 4.2 Erfolgswirksamkeit der erhobenen Variablen Aus den im Zeitraum 2001-2005 erhobenen quantitativen und qualitativen Variablen werden die Einflussfaktoren auf den Erfolg von Kapitalbeteiligungsgesellschaften als Ganzes abgeleitet.326 Der Erfolg der einzelnen Gesellschaften wird aus den Angaben zur IRR gemessen. Als Kontrollgröße wird parallel das Beteiligungsvolumen als alternative Möglichkeit betrachtet, eine objektivere Einschätzung für den Erfolg einer einzelnen Gesellschaft zu liefern.327 Sowohl die Verwendung der IRR als auch des Beteiligungsvolumens sind mit Nachteilen verbunden (IRR-Angaben beruhen auf Selbstauskünften der Gesellschaften, Beteiligungsvolumen sagt nur wenig über die tatsächliche Rentabilität der Gesellschaften aus), sie werden aber trotzdem verwendet, da sie für die zu untersuchende Fragestellung den besten Schätzer darstellen. Entsprechend der Struktur des Fragebogens (Anhang VII) werden die einzelnen Komplexe im Folgenden zusammengefasst. A – Allgemeine Angaben zu den Beteiligungsgesellschaften328 Unstrittig bei den allgemeinen Angaben zu den Gesellschaften ist, dass das Alter der Gesellschaft eine Beständigkeit in der Tätigkeit verdeutlicht. Je älter die Gesellschaft ist, desto eher ist ein Investorenvertrauen ihr gegenüber gerechtfertigt, da sie sich nachweisbar lange am Markt behaupten konnte. Standort und Tätigkeitsgebiet der Gesellschaften könnten den Erfolg beeinflussen, wenn die Standortfaktoren im relevanten Untersuchungsgebiet sehr unterschiedlich wären und ein sehr großes (globales) Tätigkeitsgebiet nicht durch entsprechende Ressourcen abgedeckt wird, wenn also z. B. keine ausreichenden Mitarbeiterkapazitäten zur Verfügung stehen. Im Rahmen der vorliegenden Untersuchung werden Gesellschaften betrachtet, die vor allem in Deutschland tätig sind. Eine Relevanz unterschiedlicher Standortfaktoren ist schwer nachweisbar. Dennoch kann vermutet werden, dass bestimmte Regionen in Deutschland Standortvorteile besitzen. Die höhere Konzentration von Beteiligungsgesellschaf324 Zur Bewertung und Auswahl von Portfoliounternehmen vgl. u. a. Wipfli (2001), Franke/Gruber/Henkel/Hoisl (2004) S. 651-670. 325 Dies gilt andererseits nicht für Investoren, die durch ihre Investments einen konkreten Zugang zu Schlüsselressourcen verfolgen (Corporate Venture Capital). 326 Eine Kapitalbeteiligungsgesellschaft kann dabei auch als Portfolio der Gesamtheit ihrer Beteiligungen angesehen werden. 327 Vgl. Schefczyk (2000) S. 132 ff. zu verschiedenen Ansätzen, den Erfolg einer Beteiligungsgesellschaft zu operationalisieren. 328 Vgl. auch Kapitel 3.1.

120

ten in Süddeutschland und Frankfurt am Main sind Indizien dafür, dass es z. B. durch die Bildung von Netzwerken zu positiven Effekten kommen kann.329 Die Quantifizierung nachteiliger Relationen von vorhandenen Kapazitäten zum Tätigkeitsgebiet könnte durch die Betrachtung von Verhältnissen (z. B. Mitarbeiterzahl zu Beteiligungsfällen) erfolgen. Die Variablen, die sich auf die Größe der Gesellschaften beziehen, korrelieren untereinander sehr hoch. Daher können Einzeleinflüsse nur begrenzt abgeleitet werden und es muss zudem überlegt werden, ob man geeignete Variablen zu Faktoren zusammenfassen kann. Dies betrifft vor allem die Variablen Fondsvolumen, Beteiligungsvolumen und die Höhe des für Folgeinvestitionen zur Verfügung stehenden Kapitals.330 Alternativ muss in Erwägung gezogen werden, nur einzelne Variablen in der Untersuchung zu verwenden. Die Art der Gesellschaft sollte bei der Bewertung insofern berücksichtigt werden, da trotz des gemeinsamen Kerngeschäftes wesentliche Unterschiede bestehen, die sich nicht zuletzt auch in der Eigentümerstruktur, der Akquise von Kapital und in den Finanzierungsquellen widerspiegeln.331 So finanziert sich ein Großteil der MBG über den Kapitalmarkt (Mittel der KfW), während Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen sowie die CVC-Gesellschaften vielfach auf Gelder der Muttergesellschaften zurückgreifen und unabhängige Fondsgesellschaften traditionelles Fundraising betreiben.332 Auch die Unterscheidung in ausschließlich renditeorientierte, privatwirtschaftliche Gesellschaften, und solche, die öffentlich gefördert sind, hat Einfluss auf die hier gemessenen Erfolgsgrößen. B – Auswahl der Beteiligungen333 In Komplex B sind Kriterien angesprochen, die die Auswahl der Beteiligungen bestimmen. Die Finanzierungsphasen beeinflussen die Rendite der Gesellschaften in der Form, dass in frühen Phasen, in denen mit höheren Risiken zu rechnen ist, auch höhere Renditen erzielt werden sollten.334 Beim Beteiligungsvolumen ist eher damit zu rechnen, dass kleine Volumina in den frühen Phasen hohen Volumina in den späten gegenüberstehen. 329 Einen ähnlichen Sachverhalt stellt Bygrave (1988) in seiner Untersuchung für neun „high innovative venture capitalists“ (HIVC) fest, die in Kalifornien angesiedelt sind. Zu den Motiven der Bildung von Syndikaten vgl. Lockett/Wright (2001). 330 Pearson-Korrelationskoeffizient: Fondsvolumen – Beteiligungsvolumen: 0,856**; Fondsvolumen – Kapital für Folgeinvestitionen: 0,905**; Beteiligungsvolumen – Kapital für Folgeinvestitionen: 0,842** (** signifikant bei α = 1 %). 331 Auf eine separate Untersuchung und Bildung strategischer Gruppen, wie sie z. B. Robinson (1987) und Matz (2002) vornehmen, wird hier verzichtet. Die Unterteilung erfolgt stattdessen nach institutionellen Merkmalen. Die Relevanz der Eigentümerstruktur verdeutlichen Bathala/Moon/Rao (1994). 332 Vgl. Kapitel 3.1. 333 Vgl. Kapitel 3.2. 334 Die eigenen Untersuchungen zeigen aber, dass es auch Zeitabschnitte gab, in denen die Engagements in späten Phasen, v. a. in Buyouts, höhere Renditen erzielten (vgl. Kapitel 3.4).

121

Auch das Engagement in bestimmten Branchen hat wahrscheinlich Einfluss auf den Erfolg der Gesellschaften. Hierbei ist zu ermitteln, ob Unterschiede zwischen innovativen und traditionellen Branchen bestehen. Grundsätzlich kann man aber davon ausgehen, dass Engagements in allen Branchen potentiell auch hohe Renditen erzielen können. Die Quantität der Beteiligungsanfragen und die Qualität der Deal-Flow-Quellen sollte sich ebenso auf den Erfolg der Gesellschaften auswirken. Für die Deal-Flow-Quellen sind allgemeine Aussagen nur bedingt möglich, eine breite Auswahlbasis erhöht aber die Wahrscheinlichkeit, dass auch potentiell erfolgreiche Portfoliounternehmen darunter sind. Eine Garantie dafür kann nur ein professionelles Auswahlverfahren garantieren, das, gleiche Verfahren bei allen Gesellschaften vorausgesetzt, vom Ausbildungsniveau und von der Erfahrung des Managements abhängen sollte.335 Der Erfolg der Gesellschaften wird auch von der Durchführung bestimmter Maßnahmen zur Risikovorsorge beeinflusst. Relevant sind in diesem Bereich Diversifizierungs- und Spezialisierungsmaßnahmen in Bezug auf die Rendite und die Begrenzung der Beteiligungshöhe hinsichtlich des Beteiligungsvolumens. Die Höhe der Volumenvorgaben hat eher Einfluss auf das gesamte Beteiligungsvolumen einer Gesellschaft, die Länge der Beteiligungsdauer eindeutig auf die Rendite.336 Ob die Länge des Entscheidungsprozesses erfolgswirksam ist, kann nur schwer abgeschätzt werden. Einerseits spricht eine schnelle Entscheidung seitens der Beteiligungsgesellschaft für effiziente Strukturen und ausreichend zur Verfügung stehendes Kapital, andererseits nimmt eine gewissenhafte und intensive Prüfung von Beteiligungsanfragen entsprechende Zeit in Anspruch. Die Art des Engagements spielt eine entscheidende Rolle und wird im Hinblick auf die Form und den Umfang der Beteiligung für die Rendite und das Beteiligungsvolmen erfolgswirksam sein. Die Zielsetzung der Beteiligungsgesellschaften hängt eng mit der Ausrichtung der Geschäftstätigkeiten zusammen. Daher ist auch hier, allein bereits beim Unterschied zwischen renditeorientierten und Gesellschaften mit Förderauftrag, ein Einfluss auf den Erfolg der Gesellschaften zu erwarten. C – Betreuungsablauf337 Die intensive Betreuung der Portfoliounternehmen wird allgemein als entscheidender Erfolgsfakor bewertet. Obwohl Qualität und Intensität schwer zu operationalisieren sind, wird davon ausgegangen, dass beide Aspekte einen positiven Einfluss auf den Erfolg der Gesellschaften haben. Während die Erfolgswirksamkeit der Berichterstattungsintervalle, der Einbeziehung externer Berater und Controllingbereiche nicht ein335

Vgl. zur Qualität der Beteiligungswürdigkeitsprüfung Vater (2003) S. 121 ff. Vgl. Cumming/MacIntosh (2001), die verschiedene Einflussfaktoren auf die Beteiligungsdauer untersuchen und zu unterschiedlichen Ergebnissen für die USA und Kanada kommen. 337 Vgl. Kapitel 3.3. 336

122

deutig eingeschätzt werden kann, ist der vermutete positive Zusammenhang bei der Höhe der Betreuungsstunden und der Anzahl der Kontakte offensichtlich. D – Exit der Beteiligungen338 Die Art der Veräußerung der Beteiligungen hat einen entscheidenden Einfluss auf den durch die Rendite gemessenen Erfolg der Gesellschaften. Ein über die Jahre verallgemeinerbarer Zusammenhang ist auf den ersten Blick nicht erkennbar. In der Literatur wird regelmäßig davon ausgegangen, dass der IPO der ‚Königsweg’ des Exits ist. Die hier vorgestellte Untersuchung verdeutlicht aber, dass in schwierigen Marktphasen auch andere Exitwege höhere Renditen erzielen. E – Management und Zusatzleistungen der Gesellschaft339 Auch die Ausbildung und Erfahrung des Managements werden in der Literatur einstimmig als entscheidend für den Erfolg der Beteiligungsgesellschaften angesehen. Zu erwarten ist ein positiver Einfluss sowohl auf die Rendite als auch auf das Beteiligungsvolumen. Das Angebot von Zusatzleistungen der Beteiligungsgesellschaften trägt in vielerlei Hinsicht zur Unterstützung der Portfoliounternehmen bei. Insofern ist allgemein mit einer positiven Erfolgswirksamkeit zu rechnen. Tabelle 41 veranschaulicht eine kritische Betrachtung der einzelnen Variablen und stellt die vermuteten Zusammenhänge für die Beeinflussung des Erfolges der Gesellschaften (einerseits IRR, andererseits Höhe des Beteiligungsvolumens) dar.340 Sie enthält die entsprechende Einordnung der Variablen, zu denen die Gesellschaften Angaben machten und die in der folgenden statistischen Analyse genauer betrachtet werden. Es können drei relevante Gruppen von Variablen unterschieden werden: nominalskalierte (n), intervall-skalierte (iv) und metrisch-skalierte Variablen (m). Zu vermutende positive Zusammenhänge werden durch ein Pluszeichen (+) markiert, negative Zusammenhänge durch ein Minuszeichen (-). Bei Variablen, für die die Erfolgswirksamkeit oder die Richtung des Zusammenhangs unklar bleibt, wird ein Fragezeichen (?) verwendet. Um Aussagen über die Erfolgsfaktoren der einzelnen Beteiligungsgesellschaften treffen zu können, wurden aufgrund der Datenqualität, die durch die Erhebung, die zum großen Teil auf Selbstauskünften der Gesellschaften beruht, zunächst robuste Verfahren zur Untersuchung verwendet.

338 339 340

Vgl. Kapitel 3.4. Vgl. Kapitel 3.5. Vgl. zum Fragebogen Anhang VII.

123

Kriterium

Niveau

IRR

Volumen

Alter der Gesellschaft

m

+

+

Standort der Gesellschaft

n

?

?

Tätigkeitsgebiet

n

?

?

Mitarbeiterzahl

m

-

+

Anzahl der Beteiligungen

m

?

+

Beteiligungsvolumen (abhängige Variable)

m

?

-

Privat vs. Öffentlich

n

?

?

A – Allgemeine Angaben

Art der Gesellschaft (2002-2005)

n

?

?

Eigentümerstruktur (2002-2005)

n

?

?

Kapitalakquise (2002-2005)

n

?

?

Finanzierungsquellen

n

?

?

Finanzierungsphasen (früh vs. spät)

n

?

?

Branchenschwerpunkt (branchenübergreifende Investments)

n

?

?

Deal-Flow-Generierung

n

?

?

B – Auswahl der Beteiligungen

Formen der Risikovorsorge (2003-2005)

n

?

?

Min./Max. Beteiligungshöhe

m

+

+

Anfragen/Neuengagements

m

+

+

Beteiligungsdauer

n

?

?

Art des Engagements

n

?

?

Beteiligungsform

n

?

?

Zielsetzung der Beteiligung

n

?

?

C - Betreuungsablauf Intervalle der Berichterstattung

n

?

?

Einfluss operative Geschäftsführung

iv

+

+

Einfluss strategische Geschäftsführung

iv

+

+

Dauer des Entscheidungsprozesses

n

?

?

Betreuung/Kontakte zu PU

m

+

+

Einbeziehung externer Berater (Entscheidungs- und Betreuungsprozess)

n

?

?

Controlling der PU

n

?

?

Exitkanäle (Anzahl und Volumen)

m

+

+

Rendite (abhängige Variable)

m

-

+

D – Exit der Beteiligungen und erzielte Rendite

E – Management und Zusatzleistungen der Gesellschaften Ausbildung des Managements (2002-2005)

n

?

?

Leitungserfahrung des Managements (2002-2005)

m

+

+

Zusatzleistungen der KBG

iv

+

+

Tabelle 41: Einflussfaktoren auf den Erfolg von KBG Quelle: Eigene Darstellung.

124

4.3 Statistische Vorbemerkungen Vor der Untersuchung der Auswirkungen verschiedener Faktoren auf die Rendite der Gesellschaften werden die angewendeten statistischen Verfahren vorgestellt. Die nominal-skalierten Variablen werden mittels Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest näher untersucht. Der Chi-Quadrat-Test prüft, ob zwei Variablen einer Stichprobe nach ihrer empirischen Verteilung unabhängig sind oder nicht. Dazu wird die Nullhypothese H0 (die Annahme, es besteht keine Beziehung zwischen den untersuchten Variablen) einer Gegenhypothese H1 (Annahme, dass ein solcher Zusammenhang besteht) gegenübergestellt. Der Chi-Quadrat-Test hat breite Anwendungsmöglichkeiten, da er als Messniveau lediglich Nominalskalenniveau voraussetzt. Außerdem bestehen keine Voraussetzungen bei der Verteilung der Werte in der Grundgesamtheit. Allerdings sollte man beachten, dass die Daten aus einer Zufallsstichprobe stammen müssen.341 Diese einschränkende Voraussetzung wird für die eigene Untersuchung unterstellt, da sich die hier erfolgte Auswahl auch zufällig ergeben könnte. Außerdem dürfen die Erwartungswerte nicht zu klein sein. Als Faustregel gilt, dass diese mindestens fünf betragen. Ist diese Voraussetzung nicht gegeben, wird ein exakter Test durchgeführt.342 Dieser exakte Test für 2x2-Tabellen ist in SPSS der standardmäßig durchgeführte sog. „Fisher´s-exact-Test“. Er ist besonders nützlich, wenn die Sample-Größe gering und die Erwartungswerte klein sind und berechnet exakte Werte für die Wahrscheinlichkeit, die beobachteten Größen zu erhalten, wenn die Variablen unabhängig voneinander sind. Überträgt man das auf die in der Untersuchung betrachteten Faktoren, wird also analysiert, ob die Verteilung der einzelnen betrachteten Variablen (potentiellen Einflussfaktoren) unabhängig von der erzielten Rendite (resp. dem Beteiligungsvolumen) der Gesellschaften ist. Ist dies nicht der Fall, besteht also ein Zusammenhang zwischen den betrachteten Variablen und der Rendite bzw. dem Beteiligungsvolumen, werden genau diese Faktoren für die in Kapitel 5 folgende multivariate Analyse verwendet. Da von den intervall-skalierten Variablen Mittelwerte bestimmt werden können, wurden diese mittels Varianzanalyse genauer untersucht. Die Varianzanalyse dient der Überprüfung der Signifikanz des Unterschiedes von Mittelwertdifferenzen. Sie zeigt, ob mindestens ein Unterschied zwischen multiplen Vergleichsgruppen signifikant ausfällt. Ausgangspunkt für den in der Varianzanalyse angewendeten Signifikanztest ist die Varianzzerlegung. Unter der Voraussetzung, dass Zufallsstichproben vorliegen, muss davon ausgegangen werden, dass beobachtete Unterschiede bei den Mittelwerten zufällig zustande gekommen sein könnten.343 Die Nullhypothese H0, nach der die Mit341

Vgl. Janssen/Laatz (2003) S. 228 f. Vgl. ebda. S. 232. Für das Vorliegen von Zufallsstichproben gilt die gleiche Anmerkung wie für die nominal-skalierten Variablen. 342 343

125

telwertunterschiede zwischen den Gruppen zufällig sind, ist solange beizubehalten, solange die Zufälligkeit nicht als sehr unwahrscheinlich angesehen werden kann (z. B. bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von α = 1 % oder α = 5 %).344 Im weiteren Verlauf der Arbeit werden die einzelnen vorliegenden Rendite- bzw. Volumen-Gruppen als jeweils unabhängige Stichproben interpretiert. Auf der Basis dieser jeweils vier Gruppen kann – ausgehend von der Varianzzerlegung – die Varianz der Grundgesamtheit durch die Varianz innerhalb der Gruppen und die Varianz zwischen den Gruppen geschätzt werden. Beide Varianzen können als verschiedene Schätzungen der wahren Varianz in der Gesamtpopulation angesehen werden. Gilt die Nullhypothese, würden sich also die jeweils vier betrachteten Rendite- bzw. Volumen-Gruppen bei der betrachteten unabhängigen Variable nur durch Zufallsschwankungen unterscheiden, müsste sowohl die Varianz innerhalb der Gruppen als auch die Varianz zwischen den Gruppen zum gleichen Ergebnis hinsichtlich der Varianz der Grundgesamtheit führen. Zu unterschiedlichen Ergebnissen kommt man, wenn die jeweils betrachtete unabhängige Variable Einfluss auf die abhängige Variable (hier Rendite- bzw. Beteiligungsvolumen) hat. Dann ist die Varianz zwischen den Gruppen deutlich höher, was bedeutet, dass in mindestens einer Gruppe eine signifikante Abweichung vom Zufallsprozess vorliegt. Der Quotient aus der Varianz zwischen den Gruppen und der Varianz innerhalb der Gruppen ist folglich die Testgröße und wird als F bezeichnet.345 Die Durchführung der Varianzanalyse setzt voraus, dass die Kriteriumsvariablen in der Grundgesamtheit normal verteilt sind.346 Diese Bedingung wird vor jeder Analyse einzeln geprüft, kann aber aufgrund der vergleichsweise großen Fallzahl und der in etwa gleich stark besetzten Renditegruppen in der Regel als gegeben angesehen werden. Eine weitere Voraussetzung für die Anwendung ist das Vorhandensein etwa gleich großer Varianzen in den Gruppen. Diese Bedingung wird durch den Levene-Test geprüft. Der Levene-Test hat im Vergleich zu anderen Tests den Vorteil, nicht selbst von der Voraussetzung einer Normalverteilung in der Grundgesamtheit abzuhängen. Bei der Durchführung des Levene-Tests wird für jeden einzelnen Fall die absolute Abweichung vom Gruppenmittelwert gebildet und eine Einweg-Varianzanalyse dieser Differenzen durchgeführt. Sollte die Nullhypothese gelten, dürfte sich die Variation innerhalb der Gruppen von der zwischen den Gruppen nicht signifikant unterscheiden. Der klassische Levene-Test geht von der Abweichung der einzelnen Fälle vom arithmetischen Mittel aus.347 Liegen in den Renditegruppen nicht annähernd gleiche Varianzen vor, werden Verfahren angewendet, die diese Voraussetzung nicht erfüllen müssen.348 Dies sind der 344

Vgl. Janssen/Laatz (2003) S. 325. Vgl. ebda. Vgl. ebda. S. 321. 347 Vgl. ebda. S. 213. 348 Vgl. ebda. S. 321 und Welch (1938) S. 350-362, Welch (1947) S. 28-35 sowie Welch (1951) S. 330-336. Die ausführlichen Statistiken zu den intervall-skalierten Variablen sind in Anhang VIII zu finden. 345 346

126

Brown-Forsythe- und der Welch-Test. Beide Tests sind für den Fall entwickelt worden, dass keine Homogenität der Varianzen in den Gruppen vorliegt. Ansonsten haben beide die gleiche Funktion wie der F-Test, der in der Varianzanalyse als Standardtest fungiert.349 Mit dem bei der Varianzanalyse durchgeführten F-Test kann zwar geprüft werden, ob beim Vergleich der Mittelwerte mehrerer Gruppen die Differenz zwischen mindestens einem der Vergleichspaare signifikant ist. Es kann aber keine Aussage darüber getroffen werden, zwischen welchen Vergleichspaaren signifikante Unterschiede bestehen. Dies erfolgt durch die sog. „paarweisen Mehrfachvergleiche“, die für alle Kombinationen von Vergleichspaaren die Mittelwertdifferenz auf Signifikanz prüfen.350 Dabei wird wiederum zwischen Tests unterschieden, die Varianzgleichheit zwischen den untersuchten Gruppen voraussetzen und solchen, deren Anwendung diese Annahme nicht erfüllen muss. Der Standardtest für Mehrfachvergleiche, die Varianzgleichheit zwischen den Gruppen voraussetzen, ist der LSD (lowest significant difference). Er entspricht einem t-Test zwischen allen Paaren von Gruppen. Da die Zahl der Gruppenvergleiche nicht berücksichtigt wird, steigt faktisch die Irrtumswahrscheinlichkeit mit der Zahl der Gruppen.351 In der Arbeit wird standardmäßig der Bonferroni-Test angewendet, bei dem es sich um einen modifizierten LSD-Test handelt. Der Bonferroni-Test multipliziert die sich aus dem t-Test ergebende Wahrscheinlichkeit α dafür, dass das Ergebnis bei Geltung der Nullhypothese per Zufall zustande gekommen ist, mit der Zahl der Gruppen. Die Irrtumswahrscheinlichkeit wird so größer als beim LSD-Test und im Umkehrschluss die Aussage hinsichtlich der Mittelwertunterschiede zwischen bestimmten Gruppen, wenn diese nachgewiesen werden, sicherer. Der Bonferroni-Test bringt daher bei ungleich großen Vergleichsgruppen ein exaktes Ergebnis.352 Sind die Varianzen zwischen den Gruppen ungleich, werden für die Mehrfachvergleiche Tests angewendet, die keine Varianzgleichheit voraussetzen. Dies sind der Tamhane-T2-Test, der paarweise Vergleiche auf der Basis des t-Tests durchführt und das gleiche Ergebnis bringt wie der Bonferroni-Test, wenn die Varianzen gleich sind. Alternativ wurde der Games-Howell-Test durchgeführt, der ebenfalls bei ungleichen Varianzen Anwendung findet.353 Für die metrisch-skalierten Variablen wird zunächst eine Korrelationsanalyse mit dem Korrelationskoeffizienten nach Pearson durchgeführt, er misst die Richtung und Stärke des linearen Zusammenhangs der Variablen. Der Korrelationskoeffizient ist der Quo349

Vgl. Brown/Forsythe (1974a), Brown/Forsythe (1974b), Welch (1947) und Welch (1951). Vgl. Janssen/Laatz (2003) S. 329 f. Vgl. ebda. S. 331. 352 Vgl. ebda. Zu den Voraussetzungen der Durchführung des t-Tests vgl. ebda. S. 311. Dabei lässt sich für hinreichend große Stichproben von n ≥ 30 die t-Verteilung durch die Normalverteilung approximieren. 353 Vgl. Janssen/Laatz (2003) S. 333. 350 351

127

tient aus Kovarianz und den Standardabweichungen der beiden jeweils betrachteten Variablen. Die Normierung durch die Standardabweichungen stellt sicher, dass der Korrelationskoeffizient im Fall eines vollkommenen Zusammenhangs maximal den Wert 1 annimmt. Der Korrelationskoeffizient nach Pearson hat je nach Richtung des Zusammenhangs ein positives oder negatives Vorzeichen. Ein Vertauschen der Variablen berührt nicht den Messwert. Er kann absolut maximal 1 und minimal 0 werden. Beim Signifikanztest wird geprüft, ob sich der unbekannte Korrelationskoeffizient der Grundgesamtheit signifikant von null unterscheidet.354 Analog zu den intervall-skalierten Variablen wird auch bei den metrischen Variablen eine Varianzanalyse durchgeführt, da die Korrelationsanalyse metrisches Skalenniveau voraussetzt, was durch die Art der Erhebung streng genommen nicht gegeben ist. Dies gilt insbesondere für die Betrachtung der Renditen als abhängige Variable. Tabelle 42 systematisiert die angewendeten statistischen Verfahren und entsprechenden Tests. Variablenniveau

nominal-skaliert intervall/metrisch skaliert

Zusammenhangsmaße

Mittelwertvergleiche durch Varianzanalyse

Paarweise Mehrfachvergleiche

Varianz in den Gruppen gleich ungleich

Varianz in den Gruppen gleich ungleich

Chi-QuadratTest

-

-

-

-

-

F-Test

Brown-Forsythe Welch

Bonferroni

Tamhane-T2 Games-Howell

Tabelle 42: Angewendete statistische Verfahren Quelle: Eigene Darstellung.

Es bleibt anzumerken, dass bei allen Testverfahren Fehler erster und zweiter Art auftreten können. Fehler erster Art liegen vor, wenn man sich fälschlicherweise für die Nullhypothese (H0) entscheidet, und Fehler zweiter Art, wenn man fälschlicherweise die Alternativhypothese (H1) wählt. Der Fehler erster Art lässt sich durch die Festlegung des Signifikanzniveaus (α-Wert) begrenzen.355 Bei kleinen Stichproben ist dagegen die Gefahr des β-Fehlers (Fehler zweiter Art) groß. Das Risiko des β-Fehlers steigt, je kleiner die Stichprobengröße ist. Dies hat folgende Konsequenz: Ergibt eine kleine Stichprobe ein signifikantes Ergebnis für H1, ist das Risiko eines Fehlers erster Art genauso gering, als hätte man eine große Stichprobe untersucht. Lautet das Ergebnis hingegen, H0 beizubehalten (d. h., H1 abzulehnen), kann man bei großen und mittleren Stichproben von einem kleinen Fehler zweiter Art ausgehen. Bei kleinen Stichproben wäre dieser Fehler zweiter Art sehr groß. Das hat zur Folge, dass viele Ergebnisse aus kleinen Stichproben, die nicht signifikant sind, nicht publiziert werden, obwohl sie für den betrachteten Sachverhalt durchaus von Be354 355

Vgl. ebda. S. 363 f. und Rönz/Strohe (1994) S. 199 ff. Vgl. Janssen/Laatz (2003) S. 306 f.

128

deutung sind. Um dem Problem kleiner Stichproben zu begegnen, wird daher eine Kumulation der Daten kleinerer Studien empfohlen, so dass die Fallanzahl einen hinreichend sicheren Schluss zwischen H0 und H1 zulässt.356 Diese Vorgehensweise wird in der vorliegenden Arbeit für die weiteren statistischen Betrachtungen gewählt. Da die Studien der Jahre 2001 bis 2005 zum gleichen Gegenstand erfolgten, werden diese so zusammengefasst, dass aufgrund der höheren Anzahl an Datensätzen sichere Schlüsse bei den angewendeten Testverfahren möglich sind. Die Untersuchungen der Variablen und deren Einfluss auf Rendite und Beteiligungsvolumen (Kapitel 4) berücksichtigen folglich alle erhobenen Daten der Jahre 2001 bis 2005. Eine Ausnahme stellt die Panelanalyse in Kapitel 5 dar, die die Unterschiede zwischen den einzelnen Jahren berücksichtigt. 4.4 Untersuchung der abhängigen Variable „Rendite“ als Erfolgskennziffer Zuerst wird die Rendite357 als Erfolgsmaßstab der einzelnen Gesellschaften betrachtet. Hierbei ist zu überlegen, ob die ursprüngliche Unterteilung der Gesellschaften in die vier Gesellschaftsgruppen (MBG, Tochtergesellschaften von Kreditinstituten und Versicherungen, unabhängige Fondsgesellschaften, CVCG) beibehalten werden sollte. Dies würde dazu führen, dass die Fallanzahl insbesondere für MBG und CVCG beträchtlich abnehmen würde, was die Anwendung der statistischen Verfahren stark einschränkt. Eine getrennte Betrachtung der Gesellschaften wäre vorzuziehen, wenn sich die Renditen zwischen den einzelnen Gruppen signifikant unterscheiden. Wäre dies nicht der Fall, sollte auf eine Trennung zugunsten größerer Gruppen und damit einer besseren Anwendung statistischer Verfahren verzichtet werden. Die Berechnung der Mittelwerte der Renditen (in Prozent) in den einzelnen Gesellschaftsgruppen lässt durchaus Unterschiede erkennen. Dies verdeutlicht die deskriptive Statistik in Tabelle 43. Die Mittelwerte der erwarteten Renditen der Tochter- und Fondsgesellschaften übersteigen mit 22,86 bzw. 24,95 deutlich die der MBG (13,42). Gleiches gilt im Hinblick auf die CVC-Gesellschaften (20,49).

356

Vgl. ebda. S. 208. Für die Untersuchung ergab sich das Problem, welche Renditeangaben der Gesellschaften für die Auswertung herangezogen werden sollen. Da die Frage nach den tatsächlich erzielten Renditen eher zurückhaltend beantwortet wurde, sind diese Angaben durch die von den Gesellschaften erwarteten Renditen ergänzt worden. Dieses Vorgehen wurde gewählt, um die zusätzlichen Renditeinformationen ebenfalls auszuwerten. Da die Angaben zu den tatsächlich erzielten Renditen nicht wesentlich von den erwarteten Renditen abwichen, stellen sie eine sehr gute Näherung für die jährlichen Renditen dar. 357

129

95 %-Konfidenzintervall für den Mittelwert

Gesellschaftsart

N

Mittelwert Renditen

Standardabweichung

Standardfehler

MBG

20

13,42

12,435

2,781

7,597

19,236

Tochter

62

22,86

11,875

1,509

19,842

25,873 28,614

Untergrenze

Obergrenze

Fonds

97

24,95

18,192

1,847

21,281

CVCG

17

20,49

13,301

3,226

13,652

27,329

Gesamt

196

22,72

15,761

1,126

20,503

24,944

Tabelle 43: Vergleich der Mittelwerte der erwarteten Renditen (2001-2005) (in %) Quelle: Eigene Darstellung.

Um zu prüfen, ob die Mittelwertunterschiede zwischen den einzelnen Gesellschaftsgruppen statistisch signifikant sind, wurden diese mittels einer Varianzanalyse genauer analysiert. Wie in Kapitel 4.3 beschrieben, wird die Varianz zwischen den Gruppen durch die Varianz innerhalb der Gruppen dividiert, man erhält die Testgröße F (hier 3,188). Diese Testgröße F folgt einer F-Verteilung mit df1 = k-1 (hier 3) und df2 = n-k (hier 192) Freiheitsgraden. K bezeichnet dabei die Anzahl der Gruppen und n die Anzahl der Beobachtungen.358 Der Wert der tabellierten F-Verteilung ergibt bei df1 = 3 und df2 = 192 einen Wert von 2,37 (bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von α = 5 %). Da der ermittelte empirische F-Wert in Höhe von 3,188 den Tabellenwert übersteigt, kann die Nullhypothese H0, nach der die Mittelwertunterschiede zwischen den Gruppen zufällig zustande gekommen sind, abgelehnt werden. Es liegt demnach ein signifikanter Unterschied zwischen den Renditen in den einzelnen Gruppen vor. Da nicht von gleichen Varianzen in den einzelnen Gruppen ausgegangen werden kann, wird zusätzlich der Brown-Forsythe-Test zur Untersuchung der Mittelwertunterschiede der Renditen angewendet. Er bestätigt die Ergebnisse des zuvor durchgeführten FTests. Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F-Wert

Signifikanz

3,188

0,025*

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

4,075

0,009*

Renditen der Gesellschaften zwischen den Gruppen

2298,084

3

766,028

innerhalb der Gruppen

46141,459

192

240,320

Gesamt

48439,542

195

* signifikant mit α = 5 %

Tabelle 44: Varianzanalyse Renditen der Gesellschaften Quelle: Eigene Berechnung.

358 Die Anzahl der Freiheitsgrade ist gleich der formalen Anzahl unabhängiger Einzelinformationen minus der Anzahl der in die Berechnung der Testvariable eingehenden zusätzlichen Parameter.

130

Die Aussage signifikant unterschiedlicher Renditen in den Gruppen lässt allerdings keine Schlüsse zu, zwischen welchen Gruppen die Mittelwertunterschiede auftreten. Dazu werden anschließend paarweise Mehrfachvergleiche zwischen den Gruppen durchgeführt. Da eine Gleichheit der Varianzen der Kriteriumsvariable (der erwarteten Renditen) nicht angenommen werden kann, werden die Mehrfachvergleiche mit Hilfe des Tamhane-T2-Tests ermittelt.359 Tabelle 45 zeigt, dass dazu alle möglichen Kombinationen aus den einzelnen Gruppen betrachtet werden. Diese Analysen beruhen auf der Signifikanzprüfung der Mittelwertdifferenz mittels t-Tests. Zunächst werden die MBG im Vergleich zu den Tochter-, Fonds- und CVC-Gesellschaften betrachtet, danach die Tochtergesellschaften zu den Fonds- und CVC-Gesellschaften und abschließend die Fonds- und CVC-Gesellschaften.360 Die Anwendung des paarweisen Vergleichs mittels Tamhane T2 zeigt, dass lediglich für die Beziehungen MBG und Tochtergesellschaften (Signifikanz 0,033) und MBG und Fondsgesellschaften (Signifikanz 0,008) signifikante Unterschiede festzustellen sind. Alle weiteren paarweisen Vergleiche lassen keine statistisch signifikanten Aussagen über Unterschiede in den Mittelwerten der erwarteten Renditen zu. Mittlere Differenz

(I) Gesellschaftsart

(J) Gesellschaftsart

MBG

Tochter

-9,441

Fonds

-11,531

CVC Tochter Fonds

Standardfehler

95 %-Konfidenzintervall

Signifikanz

Untergrenze

Obergrenze

3,163

-18,329

-0,553

0,033*

3,338

-20,795

-2,267

0,008**

-7,074

4,259

-18,987

4,840

0,490

Fonds

-2,090

2,385

-8,444

4,264

0,944

CVC

2,367

3,561

-7,859

12,594

0,987

CVC

4,457

3,717

-6,071

14,986

0,808

(I-J)

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 45: Paarweiser Mehrfachvergleich Tamhane T2 Quelle: Eigene Berechnung.

Da die Renditeunterschiede nur auf die im Vergleich zu den Tochter- und Fondsgesellschaften relativ geringen Renditen der MBG zurückzuführen sind, wird von einer getrennten Betrachtung der Gesellschaftsgruppen abgesehen. Um eine deutlichere Abgrenzung der Einflussfaktoren auf die Rendite zu erzielen, werden die Gesellschaften entsprechend ihrer erzielten Renditen in vier Renditequartile eingeordnet und die Unterschiede hinsichtlich der ermittelten Merkmale der Gesellschaften gesucht. Abbildung 13 verdeutlicht dies grafisch. Ergebnis dieses Vorgehens ist, dass die Gesellschaften nur nach den erzielten Renditen geordnet und alle anderen Merkmale zur Erklärung herangezogen werden. 359 Vgl. zu den Voraussetzungen der Varianzanalyse Janssen/Laatz (2003) S. 321. Zur Anwendung von Tests für Mehrfachvergleiche, die keine Varianzgleichheit voraussetzen, siehe ebda. S. 333. 360 Die redundanten Angaben, die SPSS mit ausgibt, wurden nicht in die Tabelle aufgenommen.

131

MBG

Tochter

Fonds

CVC

rMBG1…rMBGx

rTochter1…rTochterx

rFonds1…rFondsx

rCVC1…rCVCx

Renditequartile 0

0,25 rMBG1; rTochter2; rMBG3; rCVC4 usw.

0,5 rFonds1; rTochter3; rMBG2; rCVC7 usw.

0,75 rCVC5; rTochter9; rFonds2; rFonds6 usw.

1 rFonds3; rTochter1; rFonds4; rFonds5 usw.

Abbildung 13: Einordnung der Gesellschaften in Renditequartile Quelle: Eigene Darstellung.

Auf diese Weise wird eine Unterscheidung in erfolgreiche und weniger erfolgreiche Gesellschaften vorgenommen. Damit gehen zwar bestimmte Informationen verloren, da aus der (quasi) stetigen Verteilung der Renditen eine ordinal-skalierte Verteilung wird. Nun kann aber untersucht werden, welche der hier betrachteten Einflussfaktoren in den einzelnen Renditequartilen signifikant unterschiedlich sind (mittels ChiQuadrat-Test und Varianzanalysen). Diese Einflussfaktoren werden dann als ursächlich für den unterschiedlichen Erfolg der einzelnen Gesellschaften und deren Verteilung innerhalb der einzelnen Renditegruppen angesehen. 4.4.1 Nominal-skalierte Faktoren und ihr Einfluss auf die Rendite Im Folgenden werden die Ergebnisse der Untersuchung des Einflusses der nominalen Variablen auf die Renditen der Gesellschaften vorgestellt und näher erläutert. Grundsätzlich kann festgestellt werden, ob ein Zusammenhang zwischen der untersuchten unabhängigen Variablen „Rendite der Gesellschaft“ und den abhängigen Variablen besteht. Eine Aussage über die Richtung des Zusammenhangs lässt sich für die hier untersuchten nomial-skalierten Variablen nicht treffen. Dennoch soll ein Indiz für diese Richtung näherungsweise aus der Randverteilung der jeweiligen Kreuztabellen entnommen werden.361 361 Die Ableitung von verallgemeinernden Rückschlüssen, die für alle auf dem deutschen Markt tätigen Kapitalbeteiligungsgesellschaften gelten, setzt voraus, dass die durch die Rückläufe entstandene Auswahl repräsentativ ist. Insofern sind die statistischen Ergebnisse zurückhaltend zu interpretieren und nur mit größeren Einschränkungen auf andere Gesellschaften zu übertragen.

132

Die Untersuchung, welchen Einfluss der Standort der Gesellschaften hat, erfolgte nach der Zusammenfassung der einzelnen Standorte zu bestimmten Gebieten in Deutschland. Die Einteilung wurde in Anlehnung an den BVK nach dem Postleitzahlenbereich der einzelnen Gesellschaften vorgenommen. Die einzelnen Bereiche (null bis neun) wurden zu folgenden fünf Gebieten zusammengefasst: Südostdeutschland (PLZBereich 0), Ostdeutschland inkl. Berlin (PLZ-Bereich 1), Nord(west)deutschland (PLZ-Bereich 2), Mittel(west)deutschland (PLZ-Bereiche 3-6) und Süd(west)deutschland (PLZ-Bereiche 7-9). Die Analyse der Renditen und der Standorte der Gesellschaften zeigt keinen signifikanten Zusammenhang zwischen diesen beiden Variablen (Chi-Quadrat-Test nach Pearson, Wert: 9,776; Signifikanz (zweiseitig): 0,636). Das bedeutet für die hier betrachteten Gesellschaften: Der Standort hat keinen signifikanten Einfluss auf die von den Gesellschaften erzielten Renditen. Die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen den Renditen der Gesellschaften und dem Ausbildungsstand des Managements ergibt, dass keine signifikanten Zusammenhänge zwischen den beiden Variablen zu erkennen sind. Daher ist für die untersuchten Gesellschaften zunächst zu unterstellen, dass der Ausbildungsstand des Managements keinen Einfluss auf die Renditen der Gesellschaften hat. Andererseits kann man vermuten, dass in allen Gesellschaften das Management gleich gut ausgebildet ist. Lediglich die Variablen „Fachhochschulstudium“ und „Internationaler Abschluss“ wären bei einem Niveau von 10 % signifikant. Die nähere Betrachtung der Kreuztabellen zeigt, dass das Management der besser performenden Gesellschaften häufiger einen Fachhochschulabschluss aufweist als erwartet. Das Gleiche gilt auch für internationale Abschlüsse des Managements. Variable

Signifikanz

Freiheitsgrade

Test

Wert

Berufsausbildung

3

Pearson

1,865

0,601

Fachhochschulstudium

3

Pearson

7,360

0,061

(2-seitig) +

Universitätsstudium

3

Pearson

4,837

0,184

Promotion

3

Pearson

3,160

0,368

Internationaler Abschluss

3

Pearson

7,008

0,072

+

+

signifikant mit α = 10 %

Tabelle 46: Ausbildung des Managements Quelle: Eigene Berechnung.

Die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen der Performance der Gesellschaften und der Durchführung eines Controllings veranschaulicht, dass nur in Bezug auf ein Controlling des Managements der Portfoliounternehmen eine Signifikanz nachzuweisen ist. Für die anderen Controlling-Aspekte konnte kein Zusammenhang festgestellt 133

werden. Die Verteilung innerhalb der Kreuztabellen zeigt, dass die gut performenden Gesellschaften häufiger ein Controlling des Managements durchführen. Zwischen der Einbeziehung externer Berater in den Entscheidungs- und den Betreuungsprozess und der Performance der Gesellschaften besteht nach den Ergebnissen der durchgeführten Untersuchung kein Zusammenhang.362 Das heißt, dass die hier untersuchten Gesellschaften nicht auf die Hilfe externer Berater angewiesen waren, um eine gute Performance zu erzielen. Variable

Signifikanz (2-seitig)

Freiheitsgrade

Test

Wert

Technik

3

Pearson

5,704

Finanzergebnisse

-

Fisher

0,985

0,874

Management

3

Pearson

15,937

0,001**

Geschäftsentwicklung

-

Fisher

4,285

0,224

Controlling (2001-2004) 0,127

Einbeziehung externer Berater (2001-2004) in den Entscheidungsprozess

-

Fisher

0,440

0,970

in den Betreuungsprozess

3

Pearson

3,241

0,356

** signifikant mit α = 1 %

Tabelle 47: Controlling und Einbeziehung externer Berater Quelle: Eigene Berechnung.

Ein stark signifikanter Zusammenhang besteht zwischen der Performance der Gesellschaften und der Art des Engagements als Lead- und Co-Investor, dem Engagement der Gesellschaften in den entsprechenden Finanzierungsphasen, in Bezug auf die institutionelle Unterscheidung der Gesellschaften nach privaten und öffentlich geförderten sowie im Hinblick auf das Tätigkeitsgebiet der Gesellschaften. Die Verteilung innerhalb der Kreuztabellen bestätigt die vermuteten Zusammenhänge. So sind die gut performenden Gesellschaften häufiger als Lead-Investoren und seltener als Co-Investoren tätig. Im Gegensatz dazu zeigen die Häufigkeitsverteilungen innerhalb der Kreuztabellen, dass Gesellschaften, die vorrangig (bzw. ausschließlich) in den frühen Phasen investieren, einerseits häufiger sehr schlecht performen, andererseits aber auch häufiger unter den am besten performenden Gesellschaften zu finden sind. Dies bedeutet, dass gerade in den frühen Finanzierungsphasen sehr hohe Risiken, aber auch große Chan362 Sowohl die Auswertung zum Controlling als auch für die Einbeziehung von externen Beratern in den Entscheidungs- und Betreuungsprozess wurde in der Studie des Jahres 2005 so angepasst, dass ein Vergleich der Mittelwerte auf intervall-skaliertem Niveau erfolgen kann. Vgl. dazu die Fragebögen in Anhang VII. Die vergleichsweise geringe Anzahl der Fälle, wenn man nur das Jahr 2005 betrachtet, hat aber zur Folge, dass sowohl für die Frage nach der Durchführung eines Controllings als auch für die Frage nach der Einbeziehung externer Berater keine signifikanten Ergebnisse ermittelt werden können, ohne die Voraussetzungen der Anwendung der Varianzanalyse zu verletzen.

134

cen wahrgenommen werden können. Die Gesellschaften, die sich in den späten Phasen engagieren, realisieren häufiger Renditen, die in den mittleren Bereich fallen, was für ein ausgewogeneres Rendite-Risiko Verhältnis in diesem Bereich spricht. Weiterhin macht die Verteilung in den Kreuztabellen sichtbar, dass unter den gut performenden häufiger private Gesellschaften vertreten sind, dementsprechend seltener öffentlich geförderte Gesellschaften. Dies kann auf die höhere Relevanz von Förderzielen bei den öffentlich geförderten Gesellschaften zurückgeführt werden. Bei der Betrachtung des Tätigkeitsgebietes der Gesellschaften zeigt sich, dass die erfolgreichen Gesellschaften häufiger europa- und deutschlandweit investieren und sich nicht nur auf regionale Bereiche beschränken. Neben dem Einfluss der regionalen Begrenzung von Mittelständischen Beteiligungsgesellschaften spielen hier sicherlich auch umfassendere Investitionsmöglichkeiten auf einer breiten regionalen Basis eine entscheidende Rolle. Variable

Freiheitsgrade

Test

Wert

Signifikanz (2-seitig) 0,000**

Lead-Investor

-

Fisher

29,058

Co-Lead-Investor

3

Pearson

3,870

0,276

Co-Investor

3

Pearson

11,100

0,011*

Früh- vs. Spätphasenfinanzierung

3

Pearson

14,524

0,002**

Private vs. öffentlich geförderte Gesellschaft

-

Fisher

34,398

0,000**

Art der Gesellschaft

-

Fisher

59,114

(Monte-CarloSignifikanz)363

-

Fisher

68,772

(Monte-CarloSignifikanz)

0,000**

Tätigkeitsgebiet (Global, Europa, Deutschlandweit, Regional)

0,000**

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 48: Art des Engagements, Art der Gesellschaft, Tätigkeitsgebiet Quelle: Eigene Berechnung.

Die Untersuchung der Eigentümerstruktur ergibt, dass diese Einfluss auf die Rendite der Gesellschaften hat. Die Verteilung in den Kreuztabellen weist darauf hin, dass die Gesellschaften, die mehrheitlich im Eigentum geschäftsführender Partner stehen und unabhängig von übergeordneten Organisationsstrukturen sind, besser performen als die anderen Gesellschaften. Bei der Akquirierung von Kapital ist lediglich bei der Akquise in Form von Mitteln der Eigentümer kein signifikanter Zusammenhang zur Ren363 Wie in Kapitel 4.3 beschrieben wird beim Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest ein exakter Test durchgeführt, wenn die Besetzung einzelner Zellen kleiner als 5 ist. Wählt man die Berechnung des exakten Wertes, kann es vorkommen, dass die Speicherkapazität nicht ausreichend ist, um den Wert zu ermitteln bzw. ein vorgegebenes Zeitlimit überschritten wird. Dann kann alternativ die Monte-Carlo-Methode verwendet werden. Diese ermittelt den exakten Wert aus einer vorgegebenen Anzahl von Stichproben und einem vorgegebenen Konfidenzniveau und kommt schneller zu Ergebnissen als die exakte Methode.

135

dite feststellbar. Die Verteilung in den Kreuztabellen verdeutlicht, dass die Gesellschaften, die Fundraising betreiben, besser performen als der Rest.364 Gesellschaften, die ihr Kapital vor allem über den Kapitalmarkt aufnehmen bzw. von den Muttergesellschaften erhalten, erzielen im Vergleich zu den anderen eher geringere Renditen. Freiheitsgrade

Test

Wert

Signifikanz (2-seitig)

-

Fisher

49,022

0,000** (Monte-CarloSignifikanz)

Fundraising

3

Pearson

10,028

0,018*

Kapitalmarkt

-

Fisher

11,122

0,009**

Mittel der Eigentümer

3

Pearson

3,013

0,390

Muttergesellschaft

3

Pearson

14,429

0,002**

Variable Eigentümerstruktur Akquise von Kapital

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 49: Eigentümerstruktur und Kapitalakquise Quelle: Eigene Berechnung.

Die genaue Analyse der Kapitalquellen der Gesellschaften und deren Einfluss auf die Performance der Gesellschaften bringt für die überwiegende Anzahl der genannten Möglichkeiten signifikante Ergebnisse. Nur im Hinblick auf die Finanzierung durch Sparkassen und eigene Kapitalerträge der Gesellschaften kann kein signifikanter Zusammenhang für die untersuchten Beteiligungsgesellschaften festgestellt werden. Die Verteilung innerhalb der Kreuztabellen lässt darauf schließen, dass die besser performenden Gesellschaften eher von Banken, Versicherungen, Pensionsfonds, der Industrie, privaten und Dachfonds finanziert werden. Gesellschaften, die häufiger auf öffentliche Mittel zurückgreifen, erzielen eher geringe Renditen, was sich wiederum mit der Tatsache erklären lässt, dass vor allem öffentlich geförderte Gesellschaften durch öffentliche Mittel finanziert werden.

364 Gompers/Lerner (2000) untersuchen in ihrem Beitrag die Auswirkungen der durch Fundraising aufgenommenen Mittel (Fondszuflüsse) und stellen einen positiven Einfluss auf die Bewertungen der neuen Investments des Fonds fest. Diller/Kaserer (2005) zeigen, dass diese Fondszuflüsse auch ein Grund für die bessere Performance von Private-Equity-Fonds sind.

136

Variable

Freiheitsgrade

Test

Wert

Signifikanz (2-seitig)

3

Pearson

9,115

0,028* 0,122

Banken Sparkassen

-

Fisher

5,736

Versicherungen

3

Pearson

18,097

0,000**

Pensionsfonds

-

Fisher

32,403

0,000**

Industrie

-

Fisher

9,127

0,023*

Private

3

Pearson

15,896

0,001**

Öffentliche Mittel

3

Pearson

20,821

0,000**

Dachfondsinvestitionen

-

Fisher

8,724

0,026*

Eigene Kapitalerträge

-

Fisher

0,835

0,865

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 50: Kapitalquellen Quelle: Eigene Berechnung.

Auch die genauere Analyse der Deal-Flow-Quellen weist für einige der Ausprägungen einen Einfluss auf die Rendite der Gesellschaften nach. Die Verteilung in den Kreuztabellen ergibt, dass die Gesellschaften, die eine aktive Akquise ihrer Beteiligungsfälle betreiben, besser performen. Auch zwischen der Generierung des Deal Flows über Technologie- und Gründerzentren (TGZ) und der erzielten Rendite kann ein stark signifikanter Zusammenhang festgestellt werden. Allerdings zeigt die Verteilung der Kreuztabellen, dass die Gesellschaften, die ihren Deal Flow über die TGZ generieren, eher schlechter performen. Die Gesellschaften, die potentielle Beteiligungsobjekte über Investmentbanken akquirieren, performen besser. Ein Grund für das bessere Abschneiden dieser Gesellschaften ist sicherlich in der Eigentümerstruktur zu finden, da es sich hier vor allem um Tochtergesellschaften von Banken handelt, die von den Netzwerken ihrer Muttergesellschaften profitieren. Schwache Abhängigkeiten bestehen für die Initiative der Portfoliounternehmen und die Generierung über Unternehmens- und Steuerberater sowie Wirtschaftsprüfer und Rechtsanwälte.

137

Freiheitsgrade

Test

Wert

Signifikanz (2-seitig)

Gesellschafterbeziehungen

3

Pearson

3,989

0,263

Co-Venturing

3

Pearson

4,096

0,251

Initiative der Portfoliounternehmen

-

Fisher

6,823

0,066+

Eigene Akquise

3

Pearson

12,689

0,005**

Investmentbanken

3

Pearson

10,037

0,018*

Unternehmens/Steuerberater/WP/ RA

3

Pearson

7,238

0,065+

Variable

IHK

-

Fisher

0,416

0,979

TGZ

3

Pearson

11,822

0,008**

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 51: Deal-Flow-Generierung (2002-2004) 365 Quelle: Eigene Berechnung.

Das Risikomanagement sollte weitreichenden Einfluss auf die Renditen der Gesellschaften haben. In der Analyse zeigt sich aber, dass lediglich für zwei der hier betrachteten Variablen signifikante Zusammenhänge zu erkennen sind. Zum einen kann zwischen der Rendite der Gesellschaften und der Diversifizierung der Investments nach Branchen ein Zusammenhang festgestellt werden. Die Verteilung innerhalb der Kreuztabelle deutet darauf hin, dass die Gesellschaften, die eine Diversifizierung nach Branchen vornehmen, eher hohe Renditen erzielen. Auch die Co-Finanzierung von privater Seite lässt einen signifikanten Zusammenhang zur Rendite erkennen. Die Verteilung innerhalb der Kreuztabelle verdeutlicht, dass die besser performenden Gesellschaften häufiger private Co-Investoren einbeziehen. Einen schwachen Zusammenhang weisen die Variablen der Spezialisierung nach Branchen, der Begrenzung der Beteiligungshöhe und der Co-Finanzierung durch öffentliche Investoren auf. Die Betrachtung unterschiedlicher Phasen bzw. eine Beschränkung auf bestimmte Kapitalgeber hat keinen Einfluss auf die Rendite der hier untersuchten Gesellschaften.

365 Ab 2005 wurden für die Frage nach der Generierung potentieller Beteiligungen der Gesellschaften intervallskalierte Zustimmungswerte erfragt, so dass eine Auswertung für 2005 in Kapitel 4.4.2. erfolgt. Bei der ausschließlichen Betrachtung des Jahres 2005 treten folgende Probleme auf: Eine Durchführung von Mittelwertvergleichen ist kaum möglich, da aufgrund der vergleichsweise geringen Fallzahl die Voraussetzungen dafür nicht erfüllt sind. Unter Nichtbeachtung der Voraussetzungen zeigt die Analyse aber, dass signifikante Unterschiede ebenfalls für die Initiative der Unternehmen (*), die Investmentbanken (+) sowie die Technologie- und Gründerzentren (*) festgestellt werden können.

138

Variable

Signifikanz (2-seitig)

Freiheitsgrade

Test

Wert

Branchendiversifikation

-

Fisher

14,292

Branchenspezialisierung

-

Fisher

7,291

0,053+

Phasendiversifikation

-

Fisher

0,588

0,937

Phasenspezialisierung

-

Fisher

2,971

0,414

Diversifikation der Kapitalgeber

-

Fisher

3,778

0,296

Beschränkung auf bestimmte Kapitalgeber

-

Fisher

1,515

0,668

Begrenzung der Beteiligungshöhe

-

Fisher

6,087

0,090+

Öff. Co-Investoren

-

Fisher

6,179

0,090+

Priv. Co-Investoren

-

Fisher

7,653

0,044*

0,002**

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 52: Risikomanagement (2003-2004)366 Quelle: Eigene Berechnung.

Die Analyse der Beteiligungsart und der Performance der Gesellschaften zeigt, dass lediglich die Merkmale stille Beteiligung und Mehrheitsbeteiligung signifikant sind. Die besser performenden Gesellschaften geben im Vergleich seltener an, stille Beteiligungen durchzuführen als die schlechter performenden. Andererseits gehen sie häufiger Mehrheitsbeteiligungen ein. Ein höherer Einfluss zieht also eine bessere Performance nach sich. Stille Beteiligungen werden vorrangig von öffentlich geförderten Beteiligungsgesellschaften getätigt. Daher ist im konkreten Fall davon auszugehen, dass institutionelle Rahmenbedingungen und die Zielsetzung dieser Gesellschaften der Grund sind, warum diese häufiger stille Beteiligungen eingehen. Variable

Freiheitsgrade

Test

Wert

Signifikanz (2-seitig)

Stille Beteiligung

3

Person

35,172

0,000**

Offene Beteiligung

3

Person

3,782

0,286

Minderheitsbeteiligung 0-25 %

3

Person

3,081

0,379

Minderheitsbeteiligung 25-50 %

3

Person

0,879

0,831

Mehrheitsbeteiligung

3

Person

29,687

0,000**

** signifikant mit α = 1 %

Tabelle 53: Art der Beteiligung Quelle: Eigene Berechnung.

Bei den Zielstellungen der Gesellschaften kann lediglich für den Aspekt des Förderauftrags ein signifikanter Zusammenhang festgestellt werden. Wie erwartet, performen 366 Ab 2005 wurden für die Frage nach der Risikovorsorge der Gesellschaften intervall-skalierte Zustimmungswerte erfragt, so dass eine Auswertung für 2005 in Kapitel 4.4.2. erfolgt.

139

diese Gesellschaften schlechter. Für die anderen Variablen kann keine Abhängigkeit zur erzielten Rendite nachgewiesen werden. Die Zielstellung Wertsteigerung ist mit α = 11 % sehr nah an einem signifikanten Niveau. Wert

Signifikanz (2-seitig)

Pearson

6,024

0,110

Fisher

29,948

-

Fisher

3,964

0,254

-

Fisher

4,365

0,192

Freiheitsgrade

Test

Wertsteigerung

3

Förderauftrag

-

Schlüsselressourcen Ausschüttung

Variable

0,000**

** signifikant mit α = 1 %

Tabelle 54: Zielstellung der Gesellschaften (2002-2004)367 Quelle: Eigene Berechnung.

Die Untersuchung der Beteiligungsdauer, der Anforderungen an die Berichterstattung der Portfoliounternehmen sowie die Dauer des Prüfungsprozesses der Beteiligungswürdigkeit hat zum Ergebnis, dass für alle Merkmale signifikante Zusammenhänge bestehen. Die Verteilung innerhalb der Kreuztabellen bestätigt, dass Gesellschaften mit einer kürzeren Beteiligungsdauer (bis max. sieben Jahre) besser performen als Gesellschaften, die eine Beteiligungsdauer angeben, die sieben Jahre überschreitet. Berücksichtigt man, dass ceteris paribus die Renditen mit zunehmender Beteiligungsdauer per Definition abnehmen, entspricht auch dieses Ergebnis den Erwartungen. Zudem kann wieder davon ausgegangen werden, dass es insbesondere öffentlich geförderte Gesellschaften sind, die aufgrund ihres Förderauftrags verpflichtet sind, Beteiligungen längerfristig im Portfolio zu halten. Bei der Berichterstattung der Gesellschaften lässt die Verteilung in den Kreuztabellen keine eindeutige Aussage zu. Es kann aber abgelesen werden, dass Gesellschaften, die eine monatliche Berichterstattung verlangen, schlechter performen (was gegen ein übermäßiges Berichtswesen spricht). Der Entscheidungsprozess der schlechter performenden Gesellschaften ist nach der Verteilung in den Kreuztabellen etwas länger. Die Gesellschaften im unteren Renditequartil verlangen häufiger eine monatliche Berichterstattung und der Entscheidungsprozess dauert in der Regel etwas länger als erwartet.

367 Ab 2005 wurden für die Frage nach den Zielstellungen der Gesellschaften intervall-skalierte Zustimmungswerte erfragt, so dass eine Auswertung für 2005 in Kapitel 4.4.2. erfolgt.

140

Freiheitsgrade

Test

Wert

Signifikanz (2-seitig)

Geplante Beteiligungsdauer

-

Fisher

54,026

0,000** (Monte-CarloSignifikanz)

Intervalle der Berichterstattung368

-

Fisher

13,193

0,090+

Dauer des Entscheidungsprozesses

-

Fisher

20,861

0,007** (Monte-CarloSignifikanz)

Variable

** signifikant mit α = 1 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 55: Beteiligungsdauer, Berichterstattung, Entscheidungsprozess Quelle: Eigene Berechnung.

4.4.2 Intervall-skalierte Faktoren und ihr Einfluss auf die Rendite Die Variablen, für die Zustimmungswerte erhoben wurden, können nur als ordinalskaliert angesehen werden. Dennoch soll unter der Annahme, dass die Abstände zwischen den Skalenabschnitten gleich sind, das Vorliegen einer Intervallskala unterstellt und auch hier Mittelwertvergleiche vorgenommen werden. Durch die Anwendung der Varianzanalyse können dann die Mittelwerte der vier Renditegruppen auf signifikante Unterschiede hin überprüft werden.369 Einfluss auf die operative und die strategische Geschäftsführung Auf die Frage, in welchem Ausmaß die Beteiligungsgesellschaften die Geschäftsführung der Portfoliounternehmen beeinflussen, erhält man das Ergebnis, dass der Einfluss im operativen Bereich in allen Renditegruppen in etwa gleich ist und ein Eingriff in diesen Bereich eher abgelehnt wird. Im strategischen Bereich ist die Beeinflussung grundsätzlich höher und bei den Gesellschaften im unteren Renditequartil weniger stark als in den anderen Gruppen.370

368 Die Frage nach den Intervallen der Berichterstattung wurden ab 2005 als Zustimmungswerte auf einer Intervallskala ermittelt, so dass eine Auswertung in Kapitel 5.3.2. erfolgt. 369 Durch dieses Vorgehen wird die Kausalität, die einer Varianzanalyse zugrunde liegt, vertauscht. Die auf Intervallskalen- oder höherem Niveau gemessene abhängige Variable wird durch eine unabhängige Variable, die eine Aufteilung in Gruppen erlaubt (hier die Renditegruppen), erklärt. Da für die hier untersuchte Fragestellung, ob sich die Einflussfaktoren zwischen den Gruppen unterscheiden, die Richtung der Kausalität zweitrangig ist, ist die Anwendung der Methode folgerichtig. Auch für die intervall-skalierten Faktoren gilt, dass die Ableitung von verallgemeinernden Rückschlüssen, die für alle auf dem deutschen Markt tätigen Kapitalbeteiligungsgesellschaften gelten, voraussetzt, dass die durch die Rückläufe entstandene Auswahl repräsentativ ist. Insofern sind die statistischen Ergebnisse zurückhaltend zu interpretieren und nur mit größeren Einschränkungen auf andere Gesellschaften zu übertragen. 370 Die Frage nach dem Einfluss auf die Geschäftsführung wurde auf einer Skala von 1 (= die KBG nimmt sehr starken Einfluss auf die Portfoliounternehmen) bis 6 (= die KBG nimmt gar keinen Einfluss auf die Portfoliounternehmen) ermittelt. Die Berechnung der Mittelwerte in den einzelnen Gruppen zeigt dann die Ausprägung der betrachteten Variablen (Einfluss auf die operative und strategische Geschäftsführung) in den einzelnen, nach Renditequartil geordneten Gruppen (Quartil 1 bis Quartil 4). Quartil 1 beinhaltet Gesellschaften, die die geringsten Renditen erzielten (unterstes Renditequartil), Quartil 4 die Gesellschaften, die die höchsten Renditen erzielten (oberstes Renditequartil).

141

Diese Aussagen lassen sich durch die abschließend durchgeführten Tests der Varianzanalyse bestätigen. Die Nullhypothese H0, nach der die Mittelwertunterschiede zwischen den Renditequartilen auf zufällige Einflüsse zurückzuführen sind, kann beim Einfluss auf die operative Geschäftsführung nicht abgelehnt werden. Da die Annahme der Gleichheit der Varianzen nicht aufrecht erhalten werden kann und daher als Konsequenz der F-Test der Varianzanalyse nicht durchgeführt werden sollte, wird zusätzlich der Brown-Forsythe-Test371 angewendet. Er ermittelt ähnliche Ergebnisse und bestätigt die bereits getroffenen Aussagen statistisch. So wird deutlich, dass die Unterschiede der Einflussnahme nicht ausreichen, um eine Signifikanz nachzuweisen. Bei der Einflussnahme auf die strategische Geschäftsführung ist der Unterschied zwischen den Gruppen sowohl bei der Anwendung des F-Tests als auch bei der Anwendung des Brown-Forsythe-Tests bei einem Niveau von 5 % signifikant. Auch für die im Folgenden untersuchten intervall- und metrisch-skalierten Variablen werden immer beide Testverfahren angegeben (F-Test und Brown-Forsythe). Beide zeigen, ob zwischen den betrachteten Gruppen (Rendite- resp. Volumensquartile) Unterschiede hinsichtlich der jeweils betrachteten Einflussvariable bestehen. Gruppen nach Renditequartil

Anzahl in den Gruppen

MW

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

Varianzanalyse Wert

Signifikanz

Einfluss auf operative Geschäftsführung Quartil 1

69

4,24

3,860

4,619

Quartil 2

103

4,03

3,761

4,298

Quartil 3

24

4,21

3,677

4,740

Quartil 4

65

4,02

3,727

4,304

F-Test 0,458

0,712

Brown-Forsythe 0,478

0,698

Einfluss auf strategische Geschäftsführung Quartil 1

69

3,15

2,762

3,542

Quartil 2

103

2,55

2,325

2,782

Quartil 3

24

2,46

1,972

2,944

Quartil 4

65

2,57

2,253

2,885

F-Test 3,563

0,015*

Brown-Forsythe 3,630

0,014*

* signifikant mit α = 5 %

Tabelle 56: Einfluss auf die operative und strategische Geschäftsführung Quelle: Eigene Berechnung.

Wie in Kapitel 4.3 dargestellt, prüft der F-Test (bzw. der Brown-Forsythe-Test) lediglich, ob beim Vergleich der Mittelwerte mehrerer Gruppen mindestens zwei Gruppen signifikante Unterschiede aufweisen. Um genau zu sehen, zwischen welchen Gruppen diese Unterschiede bestehen, werden anschließend paarweise Mehrfachvergleiche

371 Der Brown-Forsythe-Test beruht auf der Gleichheit der Gruppenmittelwerte und ist für den Fall entwickelt worden, dass die Voraussetzung der Gleichheit der Varianzen in den Gruppen nicht erfüllt ist. Vgl. Janssen/Laatz (2003) S. 327.

142

durchgeführt.372 Diese paarweisen Mehrfachvergleiche beziehen sich ebenfalls auf die vier nach den Renditequartilen gebildeten Gruppen. (I) Gruppen nach Renditequartil

(J) Gruppen nach Renditequartil

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze Obergrenze

Einfluss auf strategische Geschäftsführung (Games-Howell373) Quartil 1

Quartil 2 Quartil 3

Quartil 2

0,599

0,227

0,046*

0,008

1,190

Quartil 3

0,694

0,306

0,117

-0,115

1,503

Quartil 4

0,583

0,251

0,099+

-0,071

1,237

Quartil 3

0,095

0,262

0,983

-0,610

0,801

Quartil 4

-0,016

0,196

1,000

-0,525

0,493

Quartil 4

-0,111

0,283

0,979

-0,866

0,644

* signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 57: Paarweise Mehrfachvergleiche Einfluss auf die strat. Geschäftsführung Quelle: Eigene Berechnung.

Der paarweise Mehrfachvergleich zeigt, dass die Signifikanz der Unterschiede der Mittelwerte lediglich auf die Differenzen zwischen dem ersten und zweiten Renditequartil zurückzuführen ist (Signifikanzniveau 5 %), also zwischen den Gesellschaften, die die geringsten Renditen aufweisen. Die Unterschiede zwischen dem ersten und vierten Quartil sind lediglich bei einem Niveau von 10 % signifikant. Streng genommen ist damit der Erklärungsgehalt der Variable „Einfluss auf die strategische Geschäftsführung“ nur auf den Unterschied in den beiden unteren Renditequartilen zurückzuführen. Da aber auch ein Unterschied zum oberen Renditequartil auf einem höheren Signifikanzniveau vorliegt, wird die Variable „Einfluss auf die strategische Geschäftsführung“ zur Erklärung der Renditedifferenzen herangezogen. Es wird davon ausgegangen, dass die Gesellschaften, die einen stärkeren Einfluss auf strategische Fragestellungen in den Portfoliounternehmen ausüben, tendenziell höhere Renditen erzielen. Diese Überlegungen verdeutlichen das Vorgehen bei der Entscheidung, ob die einzelnen Variablen zur weiteren Analyse eingesetzt werden, die Untersuchungen werden für alle intervall- und metrisch-skalierten Variablen analog durchgeführt. Zusatzleistungen der Gesellschaft Die Beteiligungsgesellschaften bieten neben der Kapitalbeteiligung auch Zusatzleistungen zur Unterstützung der Portfoliounternehmen an. Bedeutung und Umfang der angebotenen Leistungen variieren entsprechend der strategischen Ausrichtung der Gesellschaften sehr stark. Die Untersuchung des Einflusses der Zusatzleistungen der Gesellschaften auf die erzielten Renditen erzielt für die einzelnen Bereiche sehr unterschiedliche Ergebnisse. 372

Vgl. Janssen/Laatz (2003) S. 329. Vgl. ebda. S. 329. Der Games-Howell-Test wird für die paarweisen Mehrfachvergleiche herangezogen, wenn die Varianzen in den Vergleichsgruppen ungleich sind. 373

143

Gruppen nach Anzahl in den Renditequartil Gruppen Managementteam 1 67 2 101 3 21 4 59 Strategische Planung 1 67 2 102 3 21 4 58 Operative Geschäftsführung 1 67 2 99 3 21 4 58 Private Co-Investoren 1 67 2 101 3 21 4 59 Öffentliche Co-Investoren 1 68 2 102 3 21 4 59 Strategische Partnerschaft 1 68 2 102 3 21 4 59 Marktanalysen 1 67 2 101 3 21 4 59 Marketing/Vertrieb 1 66 2 100 3 21 4 59 Kunden/Zulieferer 1 68 2 102 3 21 4 59 Serviceanbieter 1 68 2 101 3 21 4 59

MW

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze Obergrenze

Varianzanalyse Wert Signifikanz

3,07 2,80 3,00 2,21

2,656 2,489 2,321 1,878

3,478 3,105 3,679 2,546

F-Test 3,618 0,014* Brown-Forsythe 144,420 0,013*

2,40 2,22 2,14 1,75

2,064 1,949 1,576 1,501

2,728 2,482 2,710 1,999

F-Test 2,868 0,037* Brown-Forsythe 138,859 0,032*

4,02 4,06 3,86 3,58

3,621 3,760 3,159 3,243

4,424 4,351 4,555 3,912

F-Test 1,417 0,239 Brown-Forsythe 132,761 0,243

2,59 2,55 2,43 2,36

1,834 2,260 1,865 1,963

3,345 2,849 2,992 2,766

F-Test 0,160 0,923 Brown-Forsythe 145,364 0,914

2,13 2,84 3,33 2,50

1,822 2,544 2,598 2,082

2,428 3,143 4,068 2,918

F-Test 5,040 0,002** Brown-Forsythe 120,925 0,003**

3,02 2,76 2,76 2,60

2,612 2,485 2,100 2,254

3,433 3,044 3,424 2,950

F-Test 0,879 0,452 Brown-Forsythe 145,221 0,451

4,11 4,01 3,86 3,50

3,738 3,743 3,254 3,168

4,486 4,286 4,460 3,832

F-Test 2,374 0,071+ Brown-Forsythe 151,792 0,067+

4,08 4,20 3,76 3,65

3,666 3,897 3,124 3,291

4,501 4,493 4,400 4,014

F-Test 1,806 0,147 Brown-Forsythe 157,913 0,136

3,79 3,46 3,10 3,28

3,376 3,182 2,508 2,919

4,197 3,739 3,683 3,640

F-Test 1,809 0,146 Brown-Forsythe 169,025 0,132

3,30 2,60 2,29 2,64

2,915 2,368 1,967 2,322

3,688 2,840 2,604 2,949

F-Test 5,615 0,001** Brown-Forsythe 202,196 0,000**

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 58: Mittelwertunterschiede der Zusatzleistungen der Gesellschaften Quelle: Eigene Berechnung.

144

Die Mittelwertunterschiede für die einzelnen Kategorien der Zusatzleistungen sind auf den ersten Blick nicht eindeutig zu bewerten, da die Differenzen eher klein ausfallen. Eine unstetige Entwicklung der Mittelwerte (die Mittelwerte in den einzelnen Renditegruppen fallen oder steigen nicht stetig) erschwert die Interpretation weiter.374 Dies ist für die Merkmale „Unterstützung bei der Suche und Zusammenstellung des Managementteams“, „Unterstützung bei der operativen Geschäftsführung“, „Unterstützung bei der Suche nach öffentlichen Co-Investoren“, „Unterstützung bei der Zusammenführung mit potentiellen Kunden und Zulieferern“ sowie „Unterstützung bei der Zusammenführung mit potentiellen Serviceanbietern“ der Fall. Für diese Merkmale ist daher eine schlüssige Interpretation zunächst nur begrenzt möglich. Die Varianzanalyse zeigt, dass signifikante Unterschiede nur bei der Suche und Zusammenstellung des Managementteams, bei der Unterstützung der Portfoliounternehmen in der strategischen Planung, bei der Unterstützung in der Erstellung von Marktanalysen sowie der Zusammenführung mit potentiellen Serviceanbietern (wie z. B. Anwälten, Notaren und Steuerberatern) bestehen.375 Die paarweisen Mehrfachvergleiche lassen Aussagen darüber zu, zwischen welchen Renditegruppen die signifikanten Unterschiede tatsächlich auftauchen. Beim Merkmal „Unterstützung bei der Suche und Zusammenstellung des Managementteams“ ergeben sich diese Unterschiede für die erste und vierte Renditegruppe. Das bedeutet, dass das Angebot der erfolgreichen Gesellschaften im Hinblick auf die Suche und Zusammenstellung des Managementteams in den Portfoliounternehmen ausgeprägter ist als bei den Gesellschaften mit geringen Renditen. Ähnlich verhält es sich bei der „Unterstützung in der Strategischen Planung“. Die erfolgreicheren Gesellschaften bieten diese Zusatzleistung signifikant häufiger an als die Gesellschaften im untersten Renditequartil. Die Unterschiede bestehen hier wiederum zwischen der ersten und vierten Gruppe (α = 5 %) und der zweiten und vierten Gruppe (α = 10 %). Die Ergebnisse zur Variable „Unterstützung bei der Suche nach öffentlichen CoInvestoren“ fallen nicht so eindeutig aus. Signifikante Unterschiede bestehen jeweils zwischen dem untersten Renditequartil und der zweiten und dritten Renditegruppe. Die Gesellschaften im untersten Renditequartil bieten ihren Portfoliounternehmen im Vergleich zu den Gesellschaften in den Renditegruppen zwei und drei signifikant häu374 Für die Fragestellung der Arbeit wurde das tatsächliche Angebot von Zusatzleistungen der KBG ausgewertet. Erhoben wurde das Angebot auf einer Skala von 1 (= die Zusatzleistung wird immer angeboten) bis 6 (= die Zusatzleistung wird nie angeboten). Die Berechnung der Mittelwerte in den einzelnen Gruppen zeigt dann die Ausprägung der betrachteten Variablen (hier Angebot von Zusatzleistungen) in den einzelnen, nach Renditequartil geordneten Gruppen (Quartil 1 bis Quartil 4). Quartil 1 beinhaltet dabei Gesellschaften, die die geringsten Renditen erzielten (unterstes Renditequartil), Quartil 4 Gesellschaften, die die höchsten Renditen erzielten (oberstes Renditequartil). 375 Zum Teil ergaben sich ungleiche Varianzen in den Renditegruppen. Daher wurde ergänzend der BrownForsythe-Test durchgeführt, der die Ergebnisse der Varianzanalyse bestätigt. Zur Berechnung der LeveneTeststatistik siehe Anhang VIII.

145

figer Unterstützung bei der Suche nach öffentlichen Co-Investoren an. Daher liegt die Vermutung nahe, dass den Portfoliounternehmen der Gesellschaften, die höhere Renditen erzielen, ausreichende Mittel zur Verfügung stehen und sie daher kaum auf öffentliche Mittel angewiesen sind. Dem widerspricht jedoch, dass die Gesellschaften im obersten Renditequartil ihre Portfoliogesellschaften häufiger bei der Suche nach öffentlichen Mitteln unterstützen als die Gesellschaften in der zweiten und dritten Renditegruppe. Dieser Zusammenhang ist aber nicht signifikant. Ein Unterschied besteht beim Merkmal „Unterstützung bei der Erstellung von Marktanalysen“. Er ist nur schwach ausgeprägt (Signifikanzniveau 10 %), dennoch wurde ermittelt, dass die Gesellschaften im obersten Renditequartil im Vergleich zu den Gesellschaften im untersten Renditequartil diese Zusatzleistung signifikant häufiger anbieten. Für das Merkmal „Unterstützung bei der Zusammenführung mit potentiellen Serviceanbietern“ konnten wiederum signifikante Unterschiede zwischen den Gesellschaften im untersten Renditequartil und den jeweiligen anderen Renditegruppen ermittelt werden. Hier zeigt sich erneut, dass sich die Ausprägungen der Mittelwerte nicht stetig entwickeln. Die Gesellschaften im dritten Renditequartil bieten diese Zusatzleistungen am häufigsten an, die Gesellschaften im untersten Renditequartil am seltensten. Zwischen den Gesellschaften in den Gruppen drei bis vier bestehen keine signifikanten Unterschiede, so dass diese Relationen streng genommen nicht weiter interpretiert werden können. Merkmal (I) Gruppen nach Renditequartil Managementteam 1

2

(J) Gruppen nach Renditequartil

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

Bonferroni 2

0,270

0,241

1,000

-0,371

0,911

3

0,067

0,382

1,000

-0,950

1,084 1,581

4

0,855

0,273

0,012*

0,129

3

-0,203

0,367

1,000

-1,178

0,772

4

0,585

0,250

0,122

-0,081

1,251

0,788

0,388

0,261

-0,245

1,821

3

4

Strategische Planung

Games-Howell

1

2

0,180

0,214

0,835

-0,376

0,736

3

0,253

0,319

0,857

-0,606

1,111 1,187

2 3

146

4

0,646

0,208

0,012*

0,104

3

0,073

0,303

0,995

-0,751

0,897

4

0,466

0,183

0,057+

-0,010

0,941

4

0,393

0,299

0,562

-0,422

1,208

Merkmal (I) Gruppen nach Renditequartil Öff. Co-Investoren 1

2 3 Marktanalysen 1

2 3 Serviceanbieter 1

2 3

(J) Gruppen nach Renditequartil

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

Games-Howell 2

-0,718

0,214

0,005**

-1,274

-0,163

3

-1,208

0,384

0,019*

-2,256

-0,160 0,298

4

-0,375

0,258

0,469

-1,048

3

-0,490

0,383

0,584

-1,537

0,557

4

0,343

0,258

0,544

-0,328

1,015

4

0,833

0,410

0,195

-0,271

1,938

Bonferroni 2

0,097

0,219

1,000

-0,487

0,681

3

0,255

0,348

1,000

-0,672

1,181 1,273

4

0,612

0,249

0,087+

-0,049

3

0,158

0,334

1,000

-0,731

1,046

4

0,515

0,228

0,150

-0,092

1,122

4

0,357

0,354

1,000

-0,584

1,298 1,289

Games-Howell 2

0,698

0,227

0,014*

0,106

3

1,016

0,246

0,001**

0,369

1,663

4

0,666

0,249

0,042*

0,018

1,314

3

0,318

0,193

0,364

-0,197

0,833

4

-0,032

0,197

0,999

-0,544

0,481

4

-0,350

0,219

0,386

-0,927

0,227

+

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, signifikant mit α = 10 %

Tabelle 59: Paarweise Mehrfachvergleiche Zusatzleistungen der Gesellschaften Quelle: Eigene Berechnung.

4.4.3 Metrisch-skalierte Faktoren und ihr Einfluss auf die Rendite Für die metrisch-skalierten Daten wird zunächst eine Korrelationsanalyse durchgeführt.376 Da die Renditen durch eine klassifizierte Skala abgefragt wurden, wird bei der Analyse der Korrelationen von einer Verstetigung der Angaben ausgegangen, was kritisiert werden kann. Daher liefert vor allem die Betrachtung der Relation der unabhängigen Variablen untereinander interessante Ergebnisse.377 Die Analyse der Korrelationen der metrisch-skalierten Daten zeigt sehr interessante Ergebnisse, enthält aber auch widersprüchliche Informationen, die für die weitere Analyse wenig hilfreich sind.378 Die erwarteten Renditen erweisen sich lediglich für die Anzahl der Anfragen und der Leitungserfahrung des Managements als signifikant. 376

Die Erstellung der Streudiagramme zeigt keine offensichtlichen Zusammenhänge zwischen der Rendite der Gesellschaften und den einzelnen unabhängigen Variablen mit metrischem Messniveau. Die ausführlichen Statistiken zu den metrisch-skalierten Variablen sind in Anhang X zu finden. 378 Die Übersicht über die Korrelationen der metrisch-skalierten Variablen ist in Anhang IX dargestellt. 377

147

Während der letztere positive Zusammenhang überzeugt und die Bedeutung der Qualität des Managements verdeutlicht, kann die erste Aussage wie folgt interpretiert werden: Mit zunehmender Anzahl der Anfragen ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass sich unter diesen Anfragen auch solche mit hoher Erfolgswahrscheinlichkeit befinden, obwohl die bloße Anzahl der Antragstellungen nichts über deren Qualität aussagt.379 Insgesamt fällt auf, dass diejenigen Variablen signifikante Zusammenhänge zeigen, die etwas über die Struktur und Größe der Gesellschaften aussagen (Anzahl der Mitarbeiter, Anzahl der Beteiligungen, Höhe des Beteiligungsvolumens, minimale und maximale Beteiligungshöhe und Anzahl der Neuengagements in der Zukunft, Anzahl der Exits und Totalverluste). Auch das Alter der Gesellschaften korreliert mit einer ganzen Reihe der in der Untersuchung betrachteten Eigenschaften. Die hohen Korrelationen resultieren daraus, dass Gesellschaften, die sich schon längere Zeit am Markt etabliert haben, gleichzeitig eine Entwicklung durchlaufen, die Struktur und Größe beeinflusst. Aufgrund der Höhe der Korrelationen ist zu vermuten, dass eine Unabhängigkeit dieser Merkmale nicht vorausgesetzt werden kann. Vielmehr sollte darüber nachgedacht werden, duch eine Faktorenanalyse bestimmte Variablen zusammenzufassen. Davon wird hier aber abgesehen, weil es unter der Annahme einer Verstetigung der Renditewerte erfolgen müsste.380 Auffällig ist die negative Korrelation der Anzahl der Beteiligungen mit den Variablen, die Aussagen über die Betreuung der Portfoliounternehmen treffen (Betreuungsstunden und Anzahl der Kontakte). Dies lässt vermuten, dass Gesellschaften mit einer hohen Anzahl (kleiner) Beteiligungen nur wenig Betreuungskapazitäten für jede einzelne Beteiligung zur Verfügung stehen oder der Einfluss der Gesellschaften, die viele kleine Beteiligungen im Portfolio halten, ohne eine ausführliche Betreuung vorzunehmen (z. B. MBG), sehr hoch ist. Darüber hinaus bildet die Untersuchung der Korrelationen sehr anschaulich ab, dass die Anzahl der Totalverluste mit dem Umfang der Anstrengungen der Gesellschaften (in Form einer Betreuung der Portfoliounternehmen) abnimmt. Dies zeigt sich für die Anzahl der Kontakte (wenn auch nur bei einem Signifikanzniveau von α = 10 %) und für die Anzahl der Betreuungsstunden (Signifikanzniveau α = 5 %). Da die Messung der Renditen wie bereits erwähnt durch die Vorgabe von Renditeklassen erfolgt, ist die Durchführung der Korrelationsanalyse für die Darstellung des Zusammenhangs zwischen der Rendite als abhängiger Variable und den anderen Merkmalen nicht anzuwenden. Daher wird analog zum Vorgehen bei den intervall379 Vgl. hierzu auch die Auswahlkriterien (Kapitel 4.1.) und die Bedeutung der Deal-Flow-Quellen (Kapitel 4.2.). Für die Ableitung von verallgemeinernden Rückschlüssen, die für alle auf dem deutschen Markt tätigen Kapitalbeteiligungsgesellschaften gelten, müsste wiederum vorausgesetzt werden, dass die durch die Rückläufe entstandene Auswahl repräsentativ ist. Insofern sind die statistischen Ergebnisse zurückhaltend zu interpretieren und nur mit größeren Einschränkungen auf andere Gesellschaften zu übertragen. 380 In der Regressions- und Panelanalyse wird dem Umstand hoher Korrelationen zwischen unabhängigen Variablen insofern Rechnung getragen, dass diese in der Analyse ausgeschlossen wurden.

148

skalierten Variablen ein Vergleich der Mittelwerte zwischen den verschiedenen Renditequartilen durchgeführt. Dieses Vorgehen wird als robustes Verfahren zur Ergänzung der Korrelationsanalysen gewählt. Zunächst werden Alter und Anzahl der Mitarbeiter betrachtet. Der Vergleich der Mittelwerte des Alters und der Mitarbeiterzahl der Gesellschaften ist ein Bespiel für das Problem, systematische Tendenzen zu erkennen. So schwankt das Alter der Gesellschaften über die verschiedenen Renditegruppen. Im Mittel sind die Gesellschaften in der zweiten Renditegruppe am ältesten, während die Gesellschaften im ersten und vierten Renditequartil im Durchschnitt nahezu gleich alt sind. Die Anzahl der Mitarbeiter steigt stetig mit der Zunahme der Renditen in den Gruppen an. Für die einzelnen Ausprägungen ist dieser Zusammenhang aber nur für die Anzahl der technischen Mitarbeiter zu beobachten, sie ist im obersten Renditequartil am höchsten. Dieses Ergebnis unterstreicht die besondere Bedeutung des technischen Know-hows in den Beteiligungsgesellschaften. Lediglich die Mittelwerte der Mitarbeiterzahl (gesamt) sowie die Anzahl der kaufmännischen Mitarbeiter in den einzelnen Renditegruppen weisen signifikante Unterschiede auf. Bei der Anzahl der Mitarbeiter ist dieser Unterschied nur bei einem Niveau von 10 % signifikant. Die Anzahl der technischen Mitarbeiter und die Anzahl der juristischen Mitarbeiter unterscheiden sich im statistischen Sinne nicht. Es kann kein Zusammenhang zwischen der Renditeverteilung und dem Alter der Gesellschaften festgestellt werden. Das bedeutet, dass sowohl junge als auch ältere Gesellschaften in den verschiedenen Renditequartilen vertreten sind. Eine langjährige Marktpräsenz zeigt bei den hier untersuchten Gesellschaften keine Auswirkungen auf die Renditen. Gruppen nach Renditequartil

Anzahl in den Gruppen

MW

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

Varianzanalyse Wert

Signifikanz

Alter der Gesellschaft 1

68

9,51

7,265

11,750

2

105

10,63

8,575

12,683

3

24

7,71

4,801

10,616

4

66

9,50

6,887

12,104

F-Test 0,631

0,596

Brown-Forsythe 0,730

0,535

Mitarbeiterzahl 1

63

8,52

5,380

11,658

2

102

12,13

10,024

14,231

3

24

12,25

6,259

18,241

4

65

13,75

10,997

16,510

1

58

4,53

2,693

6,359

2

98

7,87

6,413

9,322

3

24

6,88

3,886

9,864

4

63

7,07

5,326

8,817

F-Test 0,077+

2,313

Brown-Forsythe 2,038

0,112

Kaufmännisch F-Test 2,761

0,043*

Brown-Forsythe 2,790

0,042*

149

Gruppen nach Renditequartil

Anzahl in den Gruppen

MW

1

43

2

60

3 4

95 %-Konfidenzintervall

Varianzanalyse

Untergrenze

Obergrenze

1,81

1,328

2,299

1,83

1,243

2,424

17

2,76

0,309

5,221

50

2,85

2,035

3,665

1

39

0,42

0,232

0,615

2

45

0,51

0,293

0,729

3

14

0,64

-0,022

1,307

4

34

0,53

0,229

0,830

Wert

Signifikanz

Technisch F-Test 1,919

0,129

Brown-Forsythe 1,297

0,290

Juristen F-Test 0,300

0,825

Brown-Forsythe 0,236

0,871

* signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 60: Mittelwerte Alter und Anzahl der Mitarbeiter Quelle: Eigene Berechnung.

Die Differenzen bei der Gesamtzahl der Mitarbeiter beruhen auf Unterschieden der ersten und vierten Renditegruppe, sie sind nur schwach ausgeprägt. Die Gesellschaften im untersten Renditequartil haben im Vergleich zum oberen Quartil signifikant weniger Mitarbeiter, sind also kleiner. Bei der Ausprägung der Anzahl der kaufmännischen Mitarbeiter sind die Unterschiede zwischen dem ersten und zweiten Renditequartil signifikant, so dass im letzteren Fall streng genommen nicht davon ausgegangen werden kann, dass sich die Anzahl der kaufmännischen Mitarbeiter in den besser performenden Gesellschaften von den schlecht performenden Gesellschaften unterscheidet. (I) Gruppen nach Renditequartil

(J) Gruppen nach Renditequartil

Anzahl der Mitarbeiter

Bonferroni

1

2

95 %-Konfidenzintervall UnterObergrenze grenze

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

2

-3,608

1,862

0,323

-8,561

3

-3,731

2,788

1,000

-11,145

3,683

4

-5,235

2,055

0,069+

-10,699

0,230

3

-0,123

2,637

1,000

-7,135

6,890

4

-1,626

1,845

1,000

-6,532

3,279

-1,504

2,776

1,000

-8,886

5,879

1,344

3

4

Kaufmänn. Mitarbeiter

Bonferroni

1

2

-3,341

1,174

0,029*

-6,465

-0,218

3

-2,349

1,720

1,000

-6,926

2,228

4

-2,546

1,290

0,297

-5,977

0,886

3

0,992

1,614

1,000

-3,302

5,287

4

0,796

1,145

1,000

-2,249

3,841

4

-0,196

1,700

1,000

-4,720

4,327

2 3

* signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 61: Paarweise Mehrfachvergleiche Anzahl der Mitarbeiter Quellen: Eigene Berechnung.

150

Die Anzahl der Beteiligungen ist bei den Gesellschaften mit den höchsten Renditen am geringsten und das Beteiligungsvolumen am größten, so dass angenommen werden kann, dass die erfolgreichen Gesellschaften eine geringe Anzahl großer Deals durchführen. Unter Berücksichtigung der Ergebnisse zur Mitarbeiterzahl kann man davon ausgehen, dass diese geringe Anzahl großer Deals mit einer ausreichenden Anzahl von Mitarbeitern bearbeitet werden kann. Entsprechend der hohen Korrelationen der Beteiligungsvolumina mit den minimalen und maximalen Beteiligungshöhen gestalten sich auch diese Ergebnisse. Die Beteiligungshöhen sind ebenfalls bei den Gesellschaften im obersten Renditequartil am höchsten.381 Insgesamt ist eine durchgehende Konsistenz der Zusammenhänge nur bei den Merkmalen „Minimale und maximale Beteiligungshöhe“ gegeben. So ist z. B. das durchschnittliche Beteiligungsvolumen der Gesellschaften im zweiten Renditequartil größer als das der Gesellschaften im obersten Quartil. Die durchschnittliche Anzahl der Exits ist in den unteren Quartilen wesentlich höher als in den beiden oberen, was vor allem auf die höhere Anzahl von Beteiligungsfällen, die diese Gesellschaften in ihrem Bestand haben, zurückgeführt werden kann. Aufgrund der hohen positiven Korrelation zwischen der Anzahl der Exits und der Anzahl der Totalverluste ähneln sich die Verteilungen der beiden Merkmale sehr.382 Auffällig ist hierbei, dass die Gesellschaften im zweiten Renditequartil mit Abstand die häufigsten Totalverluste aufweisen und insgesamt wesentlich weniger Totalverluste bei den gut performenden Gesellschaften des Quartils 3 und des Quartils 4 vorliegen. Die Analyse der Varianzen zeigt, dass sich die Mittelwerte der Anzahl der Beteiligungen, der Beteiligungsvolumen sowie der minimalen und maximalen Beteiligungshöhe in den einzelnen Gruppen signifikant unterscheiden. Dies gilt sowohl für die Durchführung unter Anwendung des F-Tests als auch für die Verwendung des BrownForsythe-Tests. Für die Anzahl der Exits zeigt lediglich der Welch-Test signifikante Unterschiede in den einzelnen Renditegruppen. Der Welch-Test kann wie der BrownForsythe-Test verwendet werden, wenn die Voraussetzung der Gleichheit der Varianzen in den Vergleichsgruppen nicht erfüllt ist.383 Für das Merkmal „Anzahl der Totalverluste“ konnten robustere Verfahren zur Prüfung auf Gleichheit der Mittelwerte nicht durchgeführt werden, da in mindestens einer Gruppe eine Varianz von null aufgetreten ist.

381 382 383

Vgl. Anhang IX. Vgl. Anhang IX. Vgl. Janssen/Laatz (2003) S. 327.

151

Gruppen nach Renditequartil

Anzahl in den Gruppen

MW

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

Varianzanalyse Wert

Signifikanz

Anzahl der Beteiligungen 1

68

70,11

24,341

115,880

2

103

23,98

18,157

29,804

3

23

30,26

6,738

53,784

4

65

18,63

14,232

23,030

F-Test 3,776

0,011*

Brown-Forsythe 3,829

0,013*

Beteiligungsvolumen (Mio. Euro) 1

68

33,40

20,813

45,994

2

99

114,40

66,509

162,282

3

23

88,91

36,168

141,653

4

59

283,79

66,789

500,784

F-Test 3,686

0,013*

Brown-Forsythe 3,613

0,017*

Minimale Beteiligungshöhe (Mio. Euro) 1

68

0,28

0,175

0,393

2

103

3,52

1,359

5,680

3

24

4,70

1,842

7,559

4

66

7,92

2,528

13,306

F-Test 3,798

0,011*

Brown-Forsythe 4,180

0,008**

Maximale Beteiligungshöhe (Mio. Euro) 1

67

2,64

1,776

3,512

2

95

23,39

9,495

37,282

3

23

39,28

0,767

77,790

4

62

101,07

17,838

184,311

1

48

21,88

-13,023

56,773

2

42

20,69

6,225

35,156

3

15

3,60

1,468

5,732

4

46

9,52

5,479

13,564

F-Test 3,963

0,009**

Brown-Forsythe 3,873

0,012*

Anzahl der Exits F-Test 0,431

0,731

Welch-Test 4,197

0,008**

Anzahl der Totalverluste 1

43

9,93

4,214

15,647

2

25

13,92

-0,245

28,085

3

4

1,00

1,000

1,000

4

27

3,93

2,130

5,722

F-Test 1,165

0,327

Brown-Forsythe -

-

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 62: Mittelwertvergleiche Anzahl und Volumen der Beteiligungen, Exits Quelle: Eigene Berechnung.

Bei der Anzahl der Beteiligungen lassen sich die Unterschiede auf die Differenzen zwischen den Gesellschaften der ersten und zweiten und der ersten und vierten Renditegruppe zurückführen. Im Vergleich haben die besser performenden Gesellschaften weniger Beteiligungsfälle in ihren Portfolios. Die Höhe der Beteiligungsvolumina unterscheidet sich nur im ersten und vierten Renditequartil signifikant. Die Gesellschaften im obersten Renditequartil haben ein wesentlich größeres durchschnittliches Betei152

ligungsvolumen als die Gesellschaften im unteren Renditequartil. Dementsprechend sind auch Unterschiede zwischen den Renditegruppen für die minimale und maximale Beteiligungshöhe ablesbar. Die mittlere minimale Beteiligungshöhe der ersten Renditegruppe unterscheidet sich von allen anderen Gruppen, das heißt, die minimale Höhe, ab der Beteiligungen eingegangen werden, ist bei den am schlechtesten performenden Gesellschaften im Vergleich zu den anderen signifikant geringer. Differenzen bei der maximalen Beteiligungshöhe bestehen zwischen der ersten Renditegruppe im Verhältnis zur zweiten und vierten. Auch hier zeigen die Mittelwerte, dass die schlecht performenden Gesellschaften im Durchschnitt die geringste maximale Beteiligungshöhe haben und sehr kleine Beteiligungen eingehen. Die Anzahl der Exits der Gesellschaften unterscheidet sich statistisch signifikant zwischen der zweiten und dritten und der dritten und vierten Renditegruppe. Auch für die Anzahl der Totalverluste lässt sich zeigen, dass die Unterschiede auf den Differenzen der ersten Renditegruppe zur dritten und der dritten zur vierten basieren. Betrachtet man alternativ hierzu die von den Gesellschaften angegebenen tatsächlichen Renditen – mit dem Nachteil einer geringeren Anzahl auswertbarer Fälle –, kommt man zu dem gleichen Ergebnis: Lediglich die Anzahl der Exits weist signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen auf (Welch-Test: 2,755; Signifikanz: 0,073). Die paarweisen Vergleiche ergeben dann aber kein signifikantes Ergebnis. Neben der ausschließlichen Betrachtung der Merkmale „Anzahl der Mitarbeiter“ (mit seinen Ausprägungen) und „Beteiligungsvolumen“ liefert die Untersuchung von Verhältniszahlen bessere Einblicke in die Struktur der Gesellschaften. Daher werden das Volumen je Professional, das Volumen je Beteiligungsfall und die Anzahl der Beteiligungsfälle je Professional zusätzlich analysiert.384

(I) Gruppen nach Renditequartil

(J) Gruppen nach Renditequartil

Anzahl der Beteiligungen

Bonferroni385

1

2 3

Signifikanz

95 %-Konfidenzintervall

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

2

46,130

15,691

0,022*

4,408

87,851

3

39,849

24,223

0,607

-24,558

104,257 97,798

Untergrenze

Obergrenze

4

51,480

17,419

0,020*

5,161

3

-6,280

23,159

1,000

-67,860

55,300

4

5,350

15,907

1,000

-36,948

47,647

4

11,630

24,363

1,000

-53,152

76,412

384

Als Professional werden alle Mitarbeiter bezeichnet, die in der KBG kaufmännisch, technisch oder juristisch tätig sind. Ausgeschlossen sind Mitarbeiter, die ausschließlich verwaltende Funktionen ausüben, z. B. Sekretariat. 385 Hier müsste der Games-Howell-Test durchgeführt werden, da die Voraussetzung der Gleichheit der Varianzen in den Gruppen nicht erfüllt ist.

153

(I) Gruppen nach Renditequartil

(J) Gruppen nach Renditequartil

Beteiligungsvolumen

Bonferroni386

1

2

-80,992

68,523

1,000

-263,252

101,268

3

-55,507

104,942

1,000

-334,638

223,623

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

4

-250,383

77,405

0,008**

-456,269

-44,498

2

3

25,485

100,704

1,000

-242,373

293,342

4

-169,392

71,554

0,112

-359,714

20,931

3

4

-194,876

106,946

0,418

-479,337

89,584

Min. Beteiligungshöhe

Games-Howell

1

2

-3,236

1,091

0,019*

-6,084

-0,387

3

-4,417

1,383

0,020*

-8,243

-0,590

4

-7,633

2,699

0,031*

-14,749

-0,517

3

-1,181

1,760

0,908

-5,841

3,479

4

-4,398

2,910

0,435

-12,021

3,225

3

4

-3,217

3,032

0,714

-11,158

4,725

Max. Beteiligungshöhe

Games-Howell

1

2

-20,744

7,011

0,020*

-39,079

-2,409

3

-36,635

18,575

0,229

-88,210

14,940

4

-98,431

41,628

0,095+

-208,383

11,522

2

3

-15,890

19,844

0,853

-70,007

38,226

4

-77,686

42,210

0,264

-189,009

33,636

3

4

-61,796

45,580

0,531

-181,424

57,832

2

1,185

18,768

1,000

-48,358

50,727

3

18,275

17,376

0,720

-27,993

64,543

4

12,353

17,463

0,894

-34,114

58,820

2

3

17,090

7,231

0,100+

-2,243

36,424

4

11,169

7,438

0,445

-8,636

30,974

3

4

-5,922

2,240

0,050*

-11,845

0,002

2

Anzahl der Exits387 1

Anzahl Totalverluste 1

2 3

Games-Howell

Games-Howell 2

-3,990

7,425

0,949

-24,095

16,116

3

8,930

2,833

0,015*

1,353

16,507 13,884

4

6,004

2,964

0,193

-1,875

3

12,920

6,863

0,262

-6,013

31,853

4

9,994

6,919

0,485

-9,049

29,037

4

-2,926

0,874

0,012*

-5,323

-0,529

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 63: Paarweise Mehrfachvergleiche Anzahl und Volumen der Beteiligungen, Exits Quelle: Eigene Berechnung. 386 Hier müsste der Games-Howell-Test durchgeführt werden, da die Voraussetzung der Gleichheit der Varianzen in den Gruppen nicht erfüllt ist. 387 Obwohl Gleichheit der Varianzen in den Gruppen angenommen werden kann, führt der Bonferroni-Test zu keinen signifikanten Ergebnissen.

154

Die Verhältniszahlen zeigen, dass sich die Höhe der Beteiligungsvolumina, die jeder Professional zu betreuen hat, in den einzelnen, nach Renditen gruppierten Gesellschaften signifikant unterscheidet. Dieser Unterschied beruht auf der großen Differenz zwischen der ersten und vierten Renditegruppe. Das durchschnittliche Beteiligungsvolumen, das ein Mitarbeiter bei den besser performenden Gesellschaften betreuen muss, ist viel höher als bei den anderen Gesellschaften. Entsprechend der geringen Anzahl der Beteiligungsfälle bei den besser performenden Gesellschaften sind hier die Volumina je Fall höher. Auch die Anzahl der Beteiligungsfälle nimmt mit steigender Rendite ab. Gruppen nach Renditequartil

Anzahl in den Gruppen

95 %-Konfidenzintervall MW

Untergrenze

Obergrenze

Varianzanalyse Wert

Signifikanz

Beteiligungsvolumen je Professional 1

56

4,58

3,524

5,645

2

96

8,26

6,136

10,387

3

23

8,21

4,429

11,999

4

57

18,89

5,808

31,972

F-Test 3,318

0,021*

Brown-Forsythe 3,290

0,026*

Volumen je Beteiligungsfall 1

67

1,15

0,845

1,459

2

98

5,06

2,785

7,332

3

19

4,52

3,017

6,023

4

58

8,44

3,051

13,836

F-Test 3,605

0,014*

Brown-Forsythe 4,106

0,009**

Beteiligungsfälle je Professional 1

56

7,77

4,777

10,754

2

99

2,95

2,366

3,543

3

23

3,46

-0,180

7,094

4

62

2,04

1,727

2,361

F-Test 9,617

0,000**

Brown-Forsythe 6,900

0,000**

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 64: Mittelwerte Volumen je Professional, Volumen je Beteiligungsfall, Beteiligungsfälle je Professional Quelle: Eigene Berechnung.

155

Für alle drei Verhältniszahlen sind die Unterschiede zwischen den Gesellschaften mit den niedrigsten Renditen und den am besten performenden Gesellschaften hoch signifikant. 95 %-Konfidenzintervall

(I) Gruppen nach Renditequartil

(J) Gruppen nach Renditequartil

Beteiligungsvolumen je Professional

Bonferroni

1

2

-3,677

4,300

1,000

-15,122

7,769

3

-3,629

6,334

1,000

-20,487

13,229

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

Untergrenze

Obergrenze

4

-14,305

4,812

0,020*

-27,113

-1,498

3

0,047

5,937

1,000

-15,755

15,850

4

-10,629

4,277

0,082+

-22,011

0,753

3

4

-10,676

6,318

0,555

-27,491

6,138

Volumen je Beteiligungsfall

Bonferroni

1

2

-1,246

4,857

1,000

-14,260

11,768

3

-4,276

2,969

0,913

-12,232

3,679

4

-12,067

3,000

0,001**

-20,106

-4,028 10,721

2

2

3

-3,031

5,132

1,000

-16,782

4

-10,822

5,150

0,225

-24,622

2,979

3

4

-7,791

3,428

0,148

-16,976

1,394

Beteiligungsfälle je Professional

Tamhane

1

2 3

2

4,811

1,520

0,015*

0,673

8,949

3

4,308

2,302

0,339

-1,978

10,595 9,810

4

5,721

1,500

0,002**

1,632

3

-0,503

1,779

1,000

-5,614

4,609

4

0,910

0,336

0,045*

0,013

1,807

4

1,413

1,761

0,966

-3,667

6,493

+

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, signifikant mit α = 10 %

Tabelle 65: Paarweise Mehrfachvergleiche Volumen je Professional, Volumen je Beteiligungsfall, Beteiligungsfälle je Professional Quelle: Eigene Berechnung.

Betrachtet man die Anzahl der Exits und die Anzahl der Totalverluste im Verhältnis zur Anzahl der Beteiligungsfälle und zum Beteiligungsvolumen, so ist bei den Exits zur Gesamtzahl der Beteiligungsfälle kein signifikanter Unterschied zwischen der Performance der Gesellschaften festzustellen. Die Anzahl der Totalverluste differiert nur signifikant, wenn man ein robustes Verfahren zum Vergleich der Varianzen heranzieht. Dies ist aber nicht notwendig, denn der Levene-Test zeigt, dass von einer Gleichheit der Varianzen in den Gruppen ausgegangen werden kann.388

388

Levene-Teststatistik: 0,975, Signifikanz: 0,450.

156

Setzt man die Anzahl der Veräußerungen zum gesamten Beteiligungsvolumen ins Verhältnis, werden Unterschiede zwischen den Gruppen sichtbar. Sowohl die Anzahl der Exits als auch der Totalverluste in den Gruppen weichen signifikant voneinander ab. Die Analyse des Verhältnisses der Exits zu den Totalverlusten zeigt ebenfalls, dass Unterschiede zwischen den Gesellschaften bestehen. Gruppen nach Renditequartil

Anzahl in den Gruppen

95 %-Konfidenzintervall MW

Anzahl der Exits je Beteiligungsfall 1 47 0,44 2 42 0,75 3 14 0,41 4 46 0,71 Anzahl der Totalverluste je Beteiligungsfall 1 42 0,41 2 25 0,33 3 4 0,05 4 27 0,34 Anzahl der Exits zu Beteiligungsvolumen

Varianzanalyse Wert

Signifikanz

Untergrenze

Obergrenze

0,675 1,050 0,827 1,187

0,634 1,081 0,888 1,058

F-Test 1,141 0,335 Brown-Forsythe 1,211 0,309

0,481 0,308 0,055 0,534

0,563 0,456 0,132 0,555

F-Test 0,888 0,450 Welch-Test 12,539 0,000**

1

47

0,60

0,248

0,952

2

40

0,73

0,161

1,299

3

13

0,09

0,019

0,156

4

43

0,40

0,136

0,655

F-Test 1,087

0,357

Welch-Test 5,852

0,001**

Anzahl der Totalverluste zu Beteiligungsvolumen 1

42

0,65

0,342

0,953

2

25

0,29

0,132

0,440

3

3

0,01

-0,008

0,029

4

26

0,23

0,073

0,393

1

38

1,29

0,750

1,823

2

21

3,96

1,747

6,177

3

4

5,00

-1,496

11,496

4

23

3,46

0,886

6,032

F-Test 0,053+

2,654

Brown-Forsythe 5,325

0,002**

Exits zu Totalverluste F-Test 2,805

0,045*

Welch-Test 3,414

0,052+

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 66: Mittelwerte Exits zu Beteiligungsfälle, Verluste zu Beteiligungsfälle, Exits zu Beteiligungsvolumen, Totalverluste zu Beteiligungsvolumen, Exits zu Totalverlusten Quelle: Eigene Berechnung.

Bei der Anzahl der Totalverluste je Beteiligungsfall zeigt der paarweise Mehrfachvergleich durch den Bonferroni-Test keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen. Einzig die Anwendung robusterer Testverfahren führt zu signifikanten Ergebnissen. Grundsätzlich ist zu beobachten, dass sich die Ergebnisse auf die Unterschiede in der Gruppe drei zurückführen lassen. Diese Gruppe ist für alle drei untersuchten Verhältniszahlen sehr schwach besetzt, was die großen Differenzen verursacht. Die Anzahl der Totalverluste in dieser Gruppe ist sowohl im Verhältnis zur An157

zahl der Beteiligungsfälle als auch zum Beteiligungsvolumen sehr gering. Andererseits ist die Anzahl der Exits im Vergleich zu den anderen Gruppen sehr klein. Bei der Anzahl der Exits ist ein signifikanter Unterschied nur zwischen der ersten und dritten Renditegruppe feststellbar, während sich bei den anderen Variablen die dritte Gruppe signifikant von allen anderen unterscheidet. Die Anzahl der Exits im Verhältnis zu den Totalverlusten unterscheidet sich lediglich in der ersten und zweiten Renditegruppe bei einer hohen Irrtumswahrscheinlichkeit von fast 10 %. 95 %-Konfidenzintervall

(I) Gruppen nach Renditequartil

(J) Gruppen nach Renditequartil

Totalverluste je Beteiligungsfall

Games-Howell

1

2

0,084

0,097

0,821

-0,171

0,338

3

0,368

0,079

0,000**

0,156

0,579

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

Untergrenze

Obergrenze

4

0,069

0,127

0,948

-0,268

0,405

2

3

0,284

0,067

0,001**

0,099

0,469

4

-0,015

0,120

0,999

-0,336

0,305

3

4

-0,299

0,106

0,042*

-0,589

-0,009

Exits zu Beteiligungsvolumen

Tamhane

1

2

-0,130

0,331

0,999

-1,028

0,769

3

0,513

0,178

0,034*

0,026

1,000 0,790

2

4

0,205

0,217

0,924

-0,381

3

0,643

0,283

0,160

-0,141

1,426

4

0,334

0,309

0,866

-0,510

1,179

-0,308

0,132

0,137

-0,672

0,055

3

4

Totalverluste zu Beteiligungsvolumen

Tamhane

1

2

0,361

0,169

0,199

-0,098

0,821

3

0,637

0,151

0,001**

0,219

1,054

4

0,414

0,170

0,102

-0,048

0,877

2

3

0,276

0,075

0,007**

0,061

0,490

4

0,053

0,108

0,997

-0,242

0,349

3

4

-0,222

0,078

0,049*

-0,444

-0,000

Exits zu Totalverluste

Games-Howell

1

2

-2,676

1,094

0,097+

-5,709

0,358

3

-3,714

2,058

0,412

-13,423

5,996

4

-2,173

1,269

0,340

-5,673

1,327

3

-1,038

2,301

0,966

-9,674

7,597

4

0,503

1,633

0,990

-3,868

4,874

4

1,541

2,389

0,913

-6,958

10,040

2 3

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 67: Paarweise Mehrfachvergleiche Totalverluste zu Beteiligungsfälle, Exits zu – und Totalverluste zu Beteiligungsvolumen, Exits zu Totalverluste Quelle: Eigene Berechnung.

158

Die Anzahl der Anfragen ist bei den Gesellschaften im obersten Renditebereich im Durchschnitt am größten. Das überrascht, da diese Gesellschaften, wie festgestellt wurde, eine eher geringe Zahl von Beteiligungen halten, ist aber dadurch erklärbar, dass Unternehmen, die externes Kapital suchen, sich zunächst an die erfolgreichen Gesellschaften wenden. Entsprechend der Gesamtzahl der Anfragen verhält sich die Verteilung bei der Grobprüfung der Konzepte, wobei die geringe Anzahl für die dritte Renditegruppe deutlich heraussticht. Die Anzahl der Konzepte, die genauer geprüft werden, gleicht sich, über alle Gesellschaften betrachtet, wieder an. Da die Gesellschaften im obersten Renditequartil eher eine geringe Zahl Beteiligungen halten, prüfen sie vergleichsweise viele Konzepte genauer. Die Neuengagements in der Zukunft unterscheiden sich bei den Gesellschaften in der zweiten bis vierten Renditegruppe kaum. Einzig die Anzahl der in der Zukunft geplanten Neuengagements der Gesellschaften in der untersten Renditegruppe ist im Durchschnitt wesentlich höher. Dies kann darauf zurückgeführt werden, dass diese Gesellschaften wegen ihrer strategischen Ausrichtung oder ihres institutionellen Hintergrundes insgesamt eine höhere Zahl von Beteiligungen halten. Gruppen nach Renditequartil

Anzahl in den Gruppen

MW

1

63

2

68

3 4

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

260,75

191,800

329,692

389,34

267,043

511,633

18

425,28

214,938

635,618

34

460,12

304,530

615,705

1

66

131,85

94,538

169,159

2

97

242,43

178,962

305,904

3

21

139,95

53,338

226,567

4

59

533,14

341,984

724,287

1

63

34,94

24,208

45,665

2

65

40,75

25,266

56,241

3

15

29,13

17,913

40,354

4

34

39,68

17,906

61,447

Varianzanalyse Wert

Signifikanz

Anzahl Anfragen F-Test 2,086

0,104

Brown-Forsythe 2,057

0,110

Grobprüfung F-Test 10,702

0,000**

Brown-Forsythe 11,163

0,000**

Feinprüfung F-Test 0,269

0,848

Brown-Forsythe 0,323

0,809

Neuengagements in Zukunft 1

53

15,42

5,452

25,378

2

93

6,72

5,627

7,814

3

22

6,05

3,977

8,114

4

60

6,42

4,935

7,898

F-Test 3,296

0,021*

Brown-Forsythe 3,028

0,037*

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 68: Mittelwerte Anfrage und Neuengagements Quelle: Eigene Berechnung.

159

Die Analyse der Varianzen zeigt, dass nur für das Unterkriterium Grobprüfung und für die in der Zukunft geplanten Neuengagements signifikante Unterschiede sichtbar werden. Da die durchschnittliche Anzahl der grob geprüften Anfragen in der ersten und dritten Renditegruppe wesentlich kleiner ist als die Anzahl der Anfragen, die an die Gesellschaften durchschnittlich gestellt wurden, kann man davon ausgehen, dass eine Vielzahl von Anfragen noch nicht einmal grob geprüft wird.389 Insofern stellt die Betrachtung der Zahl der grob geprüften Anfragen eine bessere Näherung für die an die Gesellschaften herangetragenen und tatsächlich relevanten Konzepte dar. (I) Gruppen nach Renditequartil Grobprüfung 1

2 3 Neuengagements in der Zukunft 1

2 3

(J) Gruppen nach Renditequartil

95 %-Konfidenzintervall

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

Untergrenze

2

-110,585

37,033

0,017*

-206,819

-14,350

3

-8,104

45,532

0,998

-132,270

116,063

Obergrenze

Games-Howell

4

-401,287

97,304

0,001**

-658,130

-144,444

3

102,481

52,408

0,219

-37,070

242,032

4

-290,703

100,705

0,026*

-555,634

-25,771

4

-393,183

104,131

0,002**

-666,853

-119,513

Bonferroni390 2

8,695

3,105

0,033*

0,428

16,961

3

9,370

4,576

0,251

-2,812

21,551

4

8,998

3,401

0,052+

-0,056

18,053

3

0,675

4,278

1,000

-10,712

12,062

4

0,304

2,988

1,000

-7,650

8,257

4

-0,371

4,497

1,000

-12,343

11,600

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 69: Paarweise Mehrfachvergleiche Grobprüfung und Neuengagements Quelle: Eigene Berechnung.

Die paarweisen Mehrfachvergleiche der signifikanten Merkmale zeigen, dass die Unterschiede zwischen den Gesellschaften der ersten und zweiten sowie der ersten und vierten Renditegruppe zu finden sind. Auch die Differenzen zwischen der zweiten und vierten Gruppe sowie der dritten und vierten Gruppe sind signifikant. Bei den in der Zukunft geplanten Neuengagements sind die Unterschiede auf die hohe durchschnittliche Zahl der Gesellschaften, die am schlechtesten performen, zurückzuführen und nur zwischen der ersten und zweiten und ersten und vierten Gruppe signifikant.

389

Diese kommen evtl. aus anderen Gründen nicht für die Gesellschaften in Frage. Hier müsste ein robustes Verfahren durchgeführt werden, da die Voraussetzung der Gleichheit der Varianzen in den Gruppen nicht erfüllt ist. Diese führen aber zu keinen Ergebnissen, weshalb auf den Bonferroni-Test zurückgegriffen wird. 390

160

Die in Tabelle 70 dargestellte Betreuungsqualität mit den hier betrachteten zwei Ausprägungen ähnelt sich vor allem im Hinblick auf den Zeitaufwand für alle Gesellschaften. Dies gilt ebenso für die Anzahl der Kontakte, die die Gesellschaften zu ihren Portfoliounternehmen unterhalten. Die relative Ausgeglichenheit über alle Renditegruppen zeigt sich auch in der Analyse der Varianzen. Der durchgeführte F-Test weist keine signifikanten Unterschiede zwischen den einzelnen Gruppen auf. Die robusten Verfahren zur Überprüfung der Gruppenunterschiede kommen zu keinem anderen Ergebnis. Da die beiden untersuchten Variablen zur Betreuungsqualität der Gesellschaften als Kenngröße je Portfoliounternehmen erhoben wurden, muss davon ausgegangen werden, dass alle Gesellschaften gleiche Anstrengungen zur Betreuung der Portfoliounternehmen unternommen haben. Dies bedeutet, dass die im Durchschnitt gemachten Anstrengungen zur Betreuung der PU nicht in unterschiedliche Ergebnisse resp. in unterschiedliche Renditen der KBG mündeten. Vor diesem Hintergrund ist davon auszugehen, dass andere der hier betrachteten Faktoren für die Unterschiede ursächlich sind. Gruppen nach Renditequartil

Anzahl in den Gruppen

MW

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

Varianzanalyse Wert

Signifikanz

Betreuungsstunden im Monat 1

62

22,55

16,732

28,368

2

87

25,68

19,251

32,117

3

19

23,45

13,144

33,751

4

50

27,60

20,914

34,286

F-Test 0,390

0,760

Brown-Forsythe 0,451

0,717

Anzahl der Kontakte im Monat 1

59

11,23

5,650

16,808

2

90

8,75

6,380

11,120

3

21

7,76

5,221

10,303

4

53

8,55

6,260

10,834

F-Test 0,564

0,639

Brown-Forsythe 0,660

0,578

Tabelle 70: Mittelwerte Betreuungsqualität Quelle: Eigene Berechnung.

Abschließend wird die Auswertung zur Qualität des Managements, gemessen durch die Anzahl der Jahre an Leitungserfahrung in den einzelnen untersuchten Branchen, erläutert. Insgesamt zeigen sich in den einzelnen Bereichen große Unterschiede zwischen den Gesellschaften. Eine Verallgemeinerung der Verteilung der durchschnittlichen Leitungserfahrung ist nur bedingt möglich. Der potentiell vermutete Zusammenhang, dass die Höhe der Leitungserfahrung in den oberen Renditequartilen größer ist, kann nur dann nachgewiesen werden, wenn man alle Bereiche zusammengefasst betrachtet (Leitungserfahrung gesamt)391.

391 Hierzu wurden die Angaben der Gesellschaften in den einzelnen Bereichen aggregiert und als eigenständige Variable untersucht.

161

Gruppen nach Renditequartil

Anzahl in den Gruppen

MW

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

Varianzanalyse Wert

Signifikanz

Banken/Corporate Finance 1

38

15,01

11,195

18,832

2

47

20,47

9,863

31,073

3

12

15,50

7,516

23,484

4

21

14,71

8,377

21,051

F-Test 0,456

0,713

Brown-Forsythe 0,720

0,543

Industrie 1

25

10,28

6,900

13,660

2

26

15,58

11,608

19,546

3

7

10,14

4,634

15,651

4

20

17,45

7,724

27,176

F-Test 1,490

0,224

Brown-Forsythe 1,622

0,201

Computer-/Elektronik 1

4

9,50

-12,260

31,260

2

9

19,00

-0,097

38,097

3

3

3,33

-0,461

7,128

4

11

19,82

5,282

34,354

1

12

16,08

5,898

26,269

2

8

9,38

1,597

17,153

3

2

12,50

-82,797

107,797

4

5

16,60

-14,325

47,525

F-Test 0,670

0,579

Welch-Test 1,048

0,394

Medizin/Biotech F-Test 0,332

0,802

Brown-Forsythe 0,321

0,810

Kommunikation 1

5

4,40

0,226

8,574

2

4

12,50

2,229

22,771

3

3

9,66

-2,073

21,406

4

6

10,83

3,110

18,557

1

21

8,33

5,365

11,302

2

18

7,67

4,150

11,183

3

5

8,40

0,277

16,523

4

20

11,20

6,222

16,178

1

8

10,38

1,642

19,108

2

7

13,43

1,514

25,343

3

2

20,00

-107,062

147,062

4

4

3,75

-0,435

7,935

F-Test 1,685

0,216

Brown-Forsythe 1,841

0,196

Beratung F-Test 0,695

0,559

Brown-Forsythe 0,769

0,518

Jura

162

F-Test 1,192

0,342

Brown-Forsythe 1,142

0,438

Gruppen nach Renditequartil

Anzahl in den Gruppen

MW

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

Varianzanalyse Wert

Signifikanz

Wirtschaftsprüfung/Steuern 1

9

7,67

3,201

12,132

2

6

7,67

1,524

13,810

3

4

9,50

-4,280

23,280

4

6

3,83

0,909

6,758

1

2

12,00

-26,119

50,119

2

3

9,33

-5,640

24,307

3

0

-

-

-

4

4

8,00

-1,980

17,980

F-Test 0,911

0,452

Brown-Forsythe 0,788

0,531

Investor Relations F-Test 0,307

0,747

Brown-Forsythe 0,355

0,716

Private Equity 1

32

11,09

7,320

14,868

2

34

16,88

11,947

21,818

3

12

23,67

14,355

32,978

4

24

23,42

12,565

34,268

F-Test 3,108

0,030*

Brown-Forsythe 2,903

0,043*

Sonstige Berufserfahrung 1

0

-

-

-

2

1

15,00

-

-

-

3

0

-

-

-

Brown-Forsythe

4

1

75,00

-

-

-

1

61

29,29

23,608

34,966

2

61

41,93

31,715

52,154

3

16

45,31

27,920

62,705

4

36

54,31

34,136

74,475

F-Test -

Leitungserfahrung (gesamt) F-Test 3,208

0,025*

Brown-Forsythe 2,924

0,038*

* signifikant mit α = 5 %

Tabelle 71: Mittelwerte Leitungserfahrung des Managements Quelle: Eigene Berechnung.

Die Analyse der Varianzen zeigt folglich auch nur für drei Bereiche signifikante Unterschiede zwischen den Gesellschaften: bei der Leitungserfahrung in der Computerund Elektronikbranche, im Private-Equity-Bereich und bei der Leitungserfahrung insgesamt. Für alle anderen Bereiche können aufgrund der erhobenen Daten keine Unterschiede in der Leitungserfahrung des Managements zwischen den Gesellschaften ermittelt werden. Die paarweisen Mehrfachvergleiche der einzelnen Gruppen zeigen, dass die Erfahrung des Managements im Bereich Computer/Elektronik zwischen den Gruppen nicht signifikant unterschiedlich ist.392 Für die beiden verbleibenden Variablen „Private Equity“ und „Leitungserfahrung (gesamt)“ sind die Unterschiede nur auf einem sehr schwa392 Ein paarweiser Mehrfachvergleich wurde für die Variablen „Investor Relations“ und „Sonstige Berufserfahrung“ nicht durchgeführt, da mindestens eine Gruppe weniger als zwei Fälle aufweist.

163

chen Signifikanzniveau festzustellen. Bei der Leitungserfahrung im Private-EquityBereich besteht ein signifikanter Unterschied in der Erfahrung des Managements zwischen den Gesellschaften der ersten und dritten Renditegruppe, bei der Leitungserfahrung insgesamt zeigt sich, dass der vermutete Zusammenhang, nach dem die Erfahrung des Managements der Gesellschaften im obersten Renditequartil höher ist als im untersten, bei einem Signifikanzniveau von 10 % nachgewiesen werden kann.393 Betrachtet man die Leitungserfahrung der Gesellschaften je Mitarbeiter bzw. je Professional, gibt es keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gesellschaften. Das gilt sowohl für die Varianzanalyse mittels F-Test als auch für die robusteren Verfahren zum Vergleich der Mittelwerte in den einzelnen Renditegruppen.394 (I) Gruppen nach Renditequartil Private Equity 1

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

2

-5,789

3,051

0,240

-13,849

2,272

3

-12,573

4,618

0,066+

-25,840

0,694

4

-12,323

5,563

0,143

-27,486

2,840

2

3

-6,784

4,877

0,520

-20,515

6,946

4

-6,534

5,780

0,674

-22,172

9,103

3

4

0,250

6,739

1,000

-17,972

18,472

2

-12,648

5,845

0,141

-27,936

2,641

3

-16,026

8,640

0,280

-40,345

8,293

4

-25,019

10,333

0,088+

-52,692

2,655

Leitungserfahrung (gesamt) 1

2 3 +

(J) Gruppen nach Renditequartil Games-Howell

Games-Howell

3

-3,378

9,627

0,985

-29,664

22,908

4

-12,371

11,172

0,687

-41,990

17,248

4

-8,993

12,856

0,897

-43,219

25,233

signifikant mit α = 10 %

Tabelle 72: Paarweise Mehrfachvergleiche Leitungserfahrung des Managements Quelle: Eigene Darstellung. 393 Shepherd/Zacharakis/Baron (2003) messen die Erfahrung resp. Sachkenntnis als Anzahl der Jahre, die der Entscheidungsträger als sog. „Venture Capitalist“ (VC) gearbeitet hat. In der vorliegenden Untersuchung wird davon ausgegangen, dass auch Tätigkeiten, die vor einer Beschäftigung im Private-Equity-Sektor (also z. B. Banken, naturwissenschaftlicher und ingenieurwissenschaftlicher Bereich) ausgeübt wurden, Einfluss auf den Erfolg der Gesellschaften haben. Sie untersuchen den Einfluss der Erfahrung auf den Venture-CaptitalEntscheidungsprozess und stellen fest, dass die Entscheidungen sowohl der unerfahrenen als auch der sehr erfahrenen VCs weniger verlässlich und effektiv sind als die der mittelmäßig erfahrenen Entscheidungsträger. Als Gründe führen sie bei ersteren an, dass diese mit den Entscheidungsprozessen noch nicht vertraut sind und es daher zu Fehlern kommt. Bei letzteren ist der Entscheidungsprozess oft von Intuition und heuristischen Prozessen beeinflusst und so anfällig für verschiedene Formen von Neigungen und Fehlern. Zum Entscheidungsprozess von Venture-Capital-Gesellschaften vgl. Zacharakis/Meyer (1998). Auch Dimov/Shepherd (2005) untersuchen die Beziehung der Bildung und Erfahrung des Top-Managements von Venture-Capital-Gesellschaften und deren Performance. Sie stellen fest, dass, obwohl allgemeines Humankapital (natur- und geisteswissenschaftliche Ausbildung sowie unternehmerische Erfahrung) einen positiven Einfluss auf die Anzahl der IPOs hat, dies für spezifisches Humankapital (MBA-Abschluss, juristische Ausbildung und Arbeitserfahrung sowie Erfahrungen im Finance- und Consulting-Bereich) nicht der Fall ist. Sie konnten aber zeigen, dass spezifisches Humankapital negativ mit der Anzahl der Totalverluste zusammenhängt. 394 Vgl. Anhang X.

164

4.5 Untersuchung der abhängigen Variable „Beteiligungsvolumen“ als Erfolgskennziffer Analog zur Vorgehensweise der Untersuchung der Renditeeinflussfaktoren wird im Folgenden das Beteiligungsvolumen als Erfolgsmaßstab verwendet und genauer untersucht. Dies geschieht, da die Angaben zu den erzielten Renditen einer gewissen Verzerrung unterliegen können, diese Angaben nur sehr zurückhaltend gemacht wurden und tendenziell zu positiv ausfallen können. Bei den Beteiligungsvolumina hingegen sind die einzelnen Gesellschaften eher bereit gewesen, umfassende Angaben zu machen, so dass mehr Datenpunkte zur Auswertung vorliegen.395 Die Höhe der Beteiligungsvolumina kann andererseits auch als eine mögliche Erfolgsgröße angesehen werden, die den Marktanteil jeder einzelnen Gesellschaft verdeutlicht. Letztlich trägt der Vergleich zu den Renditebetrachtungen dazu bei, wesentliche Einflussfaktoren zu identifizieren. Problematisch bei der Betrachtung der Beteiligungsvolumina könnte sein, dass man große unabhängige Fonds, die sich z. B. nur in Spätphasen engagieren, mit kleinen MBG vergleicht. In diesem Fall sollten gleichzeitig die Finanzierungsphase (Früh/Spät) oder die Gesellschaftsart signifikanten Einfluss haben. Ebenso wie bei der Betrachtung der Renditen der Gesellschaften sind aber auch bei den Beteiligungsvolumina nur unter Anwendung robuster Verfahren signifikante Unterschiede zwischen den eingangs betrachteten Gesellschaftsgruppen festzustellen. Daher ist zumindest die Art der Gesellschaft, wie es im eingangs erwähnten Vergleich von großen unabhängigen Fonds und MBG deutlich wird, nicht von vornherein und als ausschließliche Ursache für die unterschiedlichen Beteiligungsvolumina der Gesellschaften anzusehen. 95 %-Konfidenzintervall für den Mittelwert

Gesellschaftsart

N

Mittelwert Beteiligungsvolumen

Standardabweichung

Standardfehler

Untergrenze

Obergrenze

MBG

34

69,91

92,590

15,879

37,600

102,212

Tochter

81

132,17

279,729

31,081

70,321

194,027

Fonds

107

120,39

363,354

35,127

50,743

190,027

CVC

22 244

42,80 110,27

58,525 292,673

12,478 18,736

16,856 73,363

68,753 147,176

Gesamt

Tabelle 73: Vergleich der Mittelwerte der Beteiligungsvolumina Quelle: Eigene Berechnung.

Über den Gesamtzeitraum betrachtet sind die Beteiligungsvolumina der MBG und CVC-Gesellschaften im Mittel am geringsten. Die Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen sowie die unabhängigen Fondsgesellschaften verfügen über die größten Beteiligungsvolumina. Die genauere Untersuchung der Mittelwertunterschiede zeigt unter Ablehnung der Homogenität der Varianzen in den einzelnen Gruppen, dass lediglich aufgrund des robusteren Welch-Tests signifikante Unterschiede 395

244 Datenpunkte beim Beteiligungsvolumen im Vergleich zu 196 bei den Renditeangaben.

165

zwischen den Gruppen feststellbar sind.396 Die paarweisen Mehrfachvergleiche der einzelnen Gruppen vermitteln, dass diese signifikanten Unterschiede nur auf die Differenz zwischen den Tochtergesellschaften der Kreditinstitute (mit dem höchsten durchschnittlichen Beteiligungsvolumen) und den CVCG (mit dem geringsten durchschnittlichen Beteiligungsvolumen) zurückzuführen sind. (I) Gesellschaftsart MBG

Mittlere Differenz

(J) Gesellschaftsart

(I-J)

Standardfehler

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

Signifikanz

Tochter

-62,268

34,902

-153,330

28,793

Fonds

-50,479

38,549

-150,752

49,794

0,559

CVC

27,101

20,195

-26,433

80,636

0,541

Fonds

11,789

46,903

-109,804

133,382

0,994

CVC

89,370

33,492

1,835

176,904

0,044*

CVC

77,581

37,277

-19,492

174,653

0,165

Tochter Fonds

0,287

* signifikant mit α = 5 %

Tabelle 74: Tamhane-T2 paarweiser Mehrfachvergleich Beteiligungsvolumina Quelle: Eigene Berechnung.

Daher wird bei der Betrachtung der Beteiligungsvolumen die anfängliche Trennung in die verschiedenen Gesellschaftsgruppen aufgehoben und analog zur Vorgehensweise der Untersuchung der Rendite als Erfolgsmaßstab eine Gruppierung der Gesellschaften nach den Quartilen des Beteiligungsvolumens vorgenommen. Die so entstehenden vier Gruppen werden wiederum auf die verschiedenen Einflussfaktoren untersucht.

MBG

Tochter

Fonds

CVC

volMBG1...volMBGx

volTochter1…volTochterx

volFonds1…volFondsx

volCVC1…volCVCx

Quartile des Beteiligungsvolumens 0

0,25 volMBG1; volTochter2; volMBG3; volCVC4

0,5 volFonds1; volTochter3; volMBG2; volCVC7

0,75 volCVC5; volTochter9; volFonds2; volFonds6

1 volFonds3; volTochter1; volFonds4; volFonds5

Abbildung 14: Trennung der Gesellschaften nach Beteiligungsvolumen Quelle: Eigene Darstellung. 396 Test der Homogenität der Varianzen: Levene-Statistik 2,509, Signifikanzniveau: 0,059; Welch-Teststatistik: 3,431, Signifikanzniveau: 0,019.

166

4.5.1 Nominal-skalierte Faktoren und ihr Einfluss auf das Beteiligungsvolumen Zur Untersuchung der nominal-skalierten Variablen wird wieder auf den Chi-QuadratTest zurückgegriffen und die unter Kapitel 4.3 beschriebenen Besonderheiten und entsprechenden statistischen Vorbemerkungen ein weiteres Mal berücksichtigt.397 Die Untersuchung des Einflusses des Standortes der Gesellschaften erfolgt erneut nach der Zusammenfassung der einzelnen Standorte zu den in Kapitel 3.1 beschriebenen Gebieten in Deutschland. Die Analyse der Beteiligungsvolumina und der Standorte der Gesellschaften hat einen starken signifikanten Zusammenhang zwischen den beiden Variablen (Chi-Quadrat-Test nach Pearson, Wert: 30,650; Signifikanz (zweiseitig): 0,002) zum Ergebnis. Die Verteilung in der Kreuztabelle deutet darauf hin, dass in den westlichen Bundesländern und insbesondere im Süden Deutschlands die Beteiligungsgesellschaften größere Volumen finanzieren. Variable

Signifikanz

Freiheitsgrade

Test

Wert

Berufsausbildung

3

Pearson

5,284

0,152

Fachhochschulstudium

3

Pearson

3,183

0,364

(2-seitig)

Universitätsstudium

3

Pearson

5,580

0,134

Promotion

3

Pearson

7,204

0,066+

Internationaler Abschluss

3

Pearson

10,865

0,012*

* signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 75: Ausbildung des Managements Quelle: Eigene Berechnung.

Die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen den Beteiligungsvolumina der Gesellschaften und dem Ausbildungsstand des Managements zeigt, dass signifikante Zusammenhänge nur bei der Häufigkeit des Vorhandenseins einer Promotion mit nur schwachem signifikantem Zusammenhang (Signifikanzniveau von 10 %) und eindeutig für die Betrachtung internationaler Abschlüsse festzustellen sind (Signifikanzniveau von 5 %). Die Verteilung in den Kreuztabellen lässt vermuten, dass in Gesellschaften mit sehr hohen Beteiligungsvolumina ein viel höherer Anteil der im Management tätigen Personen einen internationalen Abschluss vorweisen kann.

397 Auch für Aussagen hinsichtlich der abhängigen Variable „Beteiligungsvolumen“ bleibt anzumerken, dass die Ableitung von verallgemeinernden Rückschlüssen voraussetzt, dass die durch die Rückläufe entstandene Auswahl repräsentativ ist. Insofern sind die statistischen Ergebnisse wie bei der Renditebetrachtung zurückhaltend zu interpretieren und nur mit größeren Einschränkungen auf andere Gesellschaften zu übertragen.

167

Variable

Signifikanz (2-seitig)

Freiheitsgrade

Test

Wert

Technik

3

Pearson

4,777

0,189

Finanzergebnisse

-

Fisher

2,420

0,539

Management

3

Pearson

1,176

0,759

Geschäftsentwicklung

-

Pearson

1,381

0,710

in den Entscheidungsprozess

-

Pearson

2,516

0,472

in den Betreuungsprozess

3

Pearson

5,796

0,122

Controlling

Einbeziehung externer Berater

Tabelle 76: Controlling der Portfoliounternehmen und Einbeziehung externer Berater (2001-2004) Quelle: Eigene Berechnung.

Die Controlling-Aktivitäten der Gesellschaften zeigen für das hier untersuchte Datensample keinen Einfluss auf das Beteiligungsvolumen. Es muss also davon ausgegangen werden, dass eine direkte Beeinflussung der Beteiligungsvolumina durch die Ausgestaltung der Controlling-Aktivitäten nicht möglich ist. Für die untersuchten Gesellschaften, die im Durchschnitt als jung angesehen werden können, ist daher zu vermuten, dass ein gutes und differenziertes Controlling noch keine Auswirkungen auf spätere Beteiligungen hat. Auch die Einbeziehung externer Berater in den Entscheidungsund Betreuungsprozess hat keinen Einfluss auf das Beteiligungsvolumen der einzelnen Gesellschaften. Hier zeigt sich, dass die Einbeziehung externer Berater in den Entscheidungsprozess zwar die Qualität des Entscheidungsprozesses verbessern kann, aber keine quantitative Erhöhung der Volumina zur Folge hat.398 Gruppen nach Volumensquartil

Anzahl in den Gruppen

MW

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

Varianztest Wert

Signifikanz

Controlling Technik (2005) 1

14

3,21

2,124

4,305

2

15

2,60

1,623

3,577

3

9

2,56

1,274

3,837

4

12

3,92

2,922

4,911

F-Test 1,608

0,201

Brown-Forsythe 1,641

0,194

Controlling Finanzergebnisse (2005) 1

15

1,93

1,165

2,701

2

16

1,31

0,992

1,633

3

9

1,11

0,854

1,367

4

12

1,08

0,900

1,267

F-Test 2,969

0,041*

Brown-Forsythe 3,572

0,030*

398 Es wird davon ausgegangen, dass diese auf Intervallskalenniveau (Nominalskala von 1 = volle Zustimmung bis 6 = volle Ablehnung) gemessen werden, so dass für die Zustimmungswerte Mittelwertvergleiche durchgeführt werden können. Aufgrund der besseren Übersichtlichkeit werden die Ergebnisse von 2005, die eigentlich zu den intervall-skalierten Auswertungen gehören, bereits an dieser Stelle dargestellt. Die geringe Anzahl der Fälle, wenn man nur das Jahr 2005 betrachtet, hatte zur Folge, dass bei der Frage nach der Einbeziehung externer Berater keine Varianzanalyse vorgenommen werden konnte.

168

Gruppen nach Volumensquartil

Anzahl in den Gruppen

MW

95 %-Konfidenzintervall

Varianztest

Untergrenze

Obergrenze

Wert

Signifikanz

Controlling Management (2005) 1

13

2,54

1,595

3,482

2

16

1,63

1,242

2,008

3

9

1,78

0,706

2,850

4

12

2,25

1,346

3,154

F-Test 1,463

0,237

Brown-Forythe 1,350

0,274

Controlling Auftragslage/Geschäftsentwicklung (2005) 1

15

1,93

1,256

2,610

2

16

1,44

1,164

1,711

3

9

1,56

0,274

2,837

4

12

1,50

1,168

1,832

F-Test 0,707

0,552

Brown-Forsythe 0,590

0,629

* signifikant mit α = 5 %

Tabelle 77: Controlling Aktivitäten (Jahr 2005) Quelle: Eigene Berechnung.

Die Analyse der Varianzen für das Jahr 2005 zeigt, dass signifikante Unterschiede im Hinblick auf das Controlling der Finanzergebnisse ermittelt werden konnten. Dieses Ergebnis spielt für die Gesellschaften die wichtigste Rolle. Die besser performenden Gesellschaften führen verstärkt ein Controlling der Finanzergebnisse durch. Bei allen anderen Bereichen lassen sich keine signifikanten Unterschiede zwischen den nach Beteiligungsvolumina gruppierten Gesellschaften feststellen. Das Controlling technischer Aspekte hat durchschnittlich für alle Gesellschaften eher eine untergeordnete Rolle, während Managementaspekte und die Geschäftsentwicklung eher und über alle Gruppen gleich stark betrachtet werden. (I) Gruppen nach Volumenquartil

(J) Gruppen nach Volumenquartil

Controlling Finanzergebnisse (2005)

Bonferroni399

1

2

0,621

0,303

0,277

-0,214

1,455

3

0,822

0,356

0,151

-0,157

1,801 1,749

2 3 +

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

4

0,850

0,327

0,074+

-0,049

3

0,201

0,352

1,000

-0,766

1,169

4

0,229

0,322

1,000

-0,658

1,116

4

0,028

0,372

1,000

-0,996

1,052

signifikant mit α = 10 %

Tabelle 78: Paarweiser Mehrfachvergleich Controlling Finanzergebnisse (2005) Quelle: Eigene Berechnung.

399 Hier müsste ein Post-Hoc-Test durchgeführt werden, der keine Homogenität der Varianzen voraussetzt. Diese bringen aber keine signifikanten Ergebnisse.

169

Wie der paarweise Mehrfachvergleich zeigt, sind die Signifikanzunterschiede auf die Differenzen zwischen der ersten und vierten Gruppe zurückzuführen, das Controlling der Finanzergebnisse wird von den Gesellschaften mit den größten Beteiligungsvolumina signifikant umfassender als von den Gesellschaften mit den kleinsten Beteiligungsvolumina durchgeführt. Variable

Freiheitsgrade

Test

Wert

Signifikanz (2-seitig)

Lead-Investor

3

Pearson

2,611

0,456

Co-Lead-Investor

3

Pearson

6,135

0,105

Co-Investor

3

Pearson

4,568

0,206

Früh- vs. Spätphasenfinanzierung

3

Pearson

33,115

0,000**

Private vs. öffentlich geförderte Gesellschaft

3

Pearson

10,321

0,016*

9

Pearson

42,219

0,000**

Tätigkeitsgebiet (Global, Europa, Deutschlandweit, Regional)

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 79: Art des Engagements, Finanzierungsphase, Tätigkeitsgebiet Quelle: Eigene Berechnung.

Die Art des Engagements der Gesellschaften hat keinen direkten Einfluss auf die Höhe der Beteiligungsvolumina der Gesellschaften. So sind Lead-Investoren mit kleinen und großen Volumina tätig. Gleiches gilt für Co-Investments, die je nach Beteiligungsobjekt höher oder geringer ausfallen. Die Gesellschaften, die vorrangig in den frühen Phasen engagiert sind, finanzieren eher kleinere Volumina als in den späten Phasen engagierte Gesellschaften. Hier wird deutlich, dass der Kapitalbedarf in den frühen Phasen nicht so ausgeprägt ist und in den späten Phasen u. a. der Einfluss großer Buyout-Fonds durchschlägt, die viel höhere Voumina finanzieren. Der Einfluss großer paneuropäischer Fonds ist ebenfalls ursächlich für den signifikanten Zusammenhang zwischen dem Tätigkeitsgebiet und der Höhe der Beteiligungsvolumina. Die global agierenden Fonds verfügen ebenfalls über höhere Mittel. Weiter ist abzulesen, dass privatwirtschaftlich arbeitende Gesellschaften die größten Beteiligungsvolumina eingehen. Vergleicht man allerdings die beiden unteren Quartile (die kleinsten Volumina) mit den beiden oberen (die größten Volumina), fällt auf, dass in der Summe private Gesellschaften vergleichsweise kleine Beteiligungsvolumina finanzieren, was bedeutet, dass private Gesellschaften sehr große Volumina finanzieren. Hier wird der Einfluss großer Buyout-Fonds deutlich. Öffentliche Gesellschaften jedoch sind sehr häufig im dritten Volumensquartil anzutreffen, so dass hier ein großer Einfluss öffentlich geförderter Gesellschaften vorhanden ist. 170

Variable

Freiheitsgrade

Test

Wert

Signifikanz (2-seitig)

9

Pearson

10,277

0,328

Eigentümerstruktur Akquise von Kapital Fundraising

3

Pearson

1,477

0,688

Kapitalmarkt

3

Pearson

14,293

0,003**

Mittel der Eigentümer

3

Pearson

4,334

0,228

Muttergesellschaft

3

Pearson

1,352

0,717

** signifikant mit α = 1 %

Tabelle 80: Eigentümerstruktur und Kapitalakquise Quelle: Eigene Berechnung.

Zwischen der Eigentümerstruktur der Gesellschaften und der Höhe der Beteiligungsvolumina kann kein Zusammenhang festgestellt werden. Für die Höhe der Beteiligungsvolumina ist es unerheblich, ob die Beteiligungsgesellschaft eine Tochtergesellschaft eines übergeordneten Konzerns ist, im Eigentum mehrerer Eigentümer steht oder völlig unabhängig agiert. In Bezug auf die Akquirierung des Kapitals kann nur ein signifikanter Zusammenhang für die Nutzung des Kapitalmarktes zu Kapitalakquise errechnet werden. Die Verteilung in der Kreuztabelle deutet darauf hin, dass die Gesellschaften mit den großen Beteiligungsvolumina häufiger Mittel über den Kapitalmarkt akquirieren als die Gesellschaften mit den kleinen Beteiligungsvolumina. Dies gilt für die Gesellschaften in den beiden unteren Quartilen im Vergleich mit Gesellschaften in den oberen beiden Quartilen. Nach den hier ermittelten Ergebnissen wird die Höhe der Beteiligungsvolumina nicht davon beeinflusst, ob diese über Fundraising aufgenommen werden, von den Eigentümern stammen oder von der Muttergesellschaft zur Verfügung gestellt werden. Variable

Signifikanz

Freiheitsgrade

Test

Wert

Banken

3

Pearson

19,585

0,000**

Sparkassen

3

Pearson

16,362

0,001**

Versicherungen

3

Pearson

41,580

0,000**

Pensionsfonds

-

Fisher

2,775

0,429

Industrie

3

Pearson

3,273

0,351

(2-seitig)

Private

3

Pearson

2,839

0,417

Öffentliche Mittel

3

Pearson

1,397

0,706

Dachfondsinvestitionen

-

Fisher

1,503

0,693

Eigene Kapitalerträge

3

Pearson

2,338

0,505

** signifikant mit α = 1 %

Tabelle 81: Kapitalquellen Quelle: Eigene Berechnung.

171

Zwischen den Kapitalquellen der Gesellschaften und der Höhe der Beteiligungsvolumina ist lediglich für die Banken, Sparkassen und Versicherungen ein signifikanter Zusammenhang feststellbar. Die Verteilung in den Kreuztabellen zeigt, dass Gesellschaften, die von Banken und Versicherungen finanziert werden, eher große Beteiligungsvolumina zur Verfügung stellen. Hingegen finanzieren Gesellschaften, die ihr Geld von Sparkassen erhalten, eher kleine Kapitalvolumina. Bedenkt man die regionale Ausrichtung der Sparkassen und die vergleichsweise kleinen Fondsvolumina öffentlich geförderter Gesellschaften, ist dieses Ergebnis ebenfalls nicht überraschend. Für alle anderen Kapitalquellen lassen sich keine signifikanten Zusammenhänge in Bezug auf die Höhe der Beteiligungsvolumina feststellen. Variable

Signifikanz

Freiheitsgrade

Test

Wert

Gesellschafterbeziehungen

3

Pearson

3,777

0,287

Co-Venturing

3

Pearson

3,012

0,390

Initiative der Portfoliounternehmen

3

Pearson

2,544

0,467

Eigene Akquise

3

Pearson

8,167

0,043*

Investmentbanken

3

Pearson

16,964

0,001**

(2-seitig)

Unternehmens/Steuerberater/WP/RA

3

Pearson

8,853

0,031*

IHK

3

Pearson

4,396

0,222

TGZ

3

Pearson

1,587

0,662

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 82: Deal-Flow-Quellen (2002-2004) Quelle: Eigene Berechnung.

172

Gruppen nach Volumensquartil

Anzahl in den Gruppen

Gesellschafterbeziehungen (2005) 15 1

MW

Untergrenze

Obergrenze

2,33

1,359

3,308

2

18

2,11

1,332

2,891

3

9

2,56

1,333

3,778

4 Co-Venturing (2005) 1

11

2,91

1,767

4,051

14

3,50

2,573

4,427

2

18

3,17

2,327

4,007

3

10

2,40

1,495

3,305

11 4,27 4 Initiative der Portfoliounternehmen (2005) 14 1,86 1

3,106

5,440

1,045

2,669

2

16

2,06

1,375

2,750

3

10

1,50

0,892

2,108

11

2,00

1,480

2,520

4 Eigene Akquise (2005) 1

14

2,71

1,642

3,787

2

18

2,61

1,809

3,414

3

10

2,00

1,046

2,954

11

3,09

1,910

4,272

4 Investmentbanken (2005) 1

12

5,33

4,462

6,204

2

18

4,67

3,904

5,429

3

8

5,13

4,184

6,066

11 2,91 1,938 4 Unternehmens-/Steuerberater/Wirtschaftsprüfer/Anwälte (2005) 14 4,14 3,134 1

3,881

18

3,72

3,023

4,421

3

8

2,63

1,632

3,618

2,82

2,159

3,478

4,64

3,748

5,538

2

18

5,11

4,548

5,674

3

9

4,56

3,218

5,893

11 5,27 4 Technologie- und Gründungszentren (2005) 15 3,33 1

4,145

6,401

2,232

4,434

2

18

4,33

3,590

5,077

3

9

4,00

2,669

5,331

4

11

5,09

4,328

5,854

Signifikanz F-Test

0,563

0,642

Brown-Forsythe 0,562

0,643 F-Test

2,491

0,071+

Brown-Forsythe 2,584

0,065+ F-Test

0,531

0,663

Brown-Forsythe 0,591

0,624 F-Test

0,769

0,517

Brown-Forsythe 0,786

0,508 F-Test

6,599

0,001**

Brown-Forsythe 7,119

5,152

2

11 4 Industrie- und Handelskammern (2005) 14 1

Wert

0,001** F-Test

3,016

0,039*

Brown-Forsythe 3,284

0,030* F-Test

0,652

0,585

Brown-Forsythe 0,587

0,628 F-Test

2,577

0,064+

Brown-Forsythe 2,627

0,064+

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 83: Deal-Flow-Quellen (2005) Quelle: Eigene Berechnung.

173

Die Frage nach dem Zusammenhang der Deal-Flow-Quellen und der Höhe der Beteiligungsvolumina kann nur für wenige Einflussfaktoren positiv beantwortet werden. So zeigt sich für die hier untersuchte Auswahl, dass Gesellschaften, die ihre Beteiligungsfälle signifikant häufiger durch die eigene aktive Akquise, durch Investmentbanken und Unternehmens- und Steuerberater, Wirtschaftsprüfer und Rechtsanwälte finden, eher große Beteiligungen finanzieren. Für die verbleibenden Möglichkeiten der DealFlow-Quellen zeigt sich kein signifikanter Zusammenhang. In der Studie 2005 wurden für diese Frage Zustimmungswerte von den einzelnen Gesellschaften ermittelt.400 Beim Vergleich der ermittelten Werte ist es nicht einfach, eine genaue Tendenz in den Antworten abzulesen, die Mittelwerte unterscheiden sich meist nur geringfügig und eine eindeutige Antworttendenz entlang der Zu- und Abnahme der Beteiligungsvolumina ist bei keinem der Merkmale zu erkennen. Dieser Umstand basiert darauf, dass die Daten für diese spezielle Auswertung nur für das Jahr 2005 zur Verfügung stehen, also relativ wenige Datensätze. Die genaue Untersuchung der Mittelwertdifferenzen führt zu dem Ergebnis, dass schwache signifikante Ergebnisse für die Deal-Flow-Akquise durch das Co-Venturing und das Erkennen potentieller Beteiligungsfälle über Technologie- und Gründerzentren vorliegen. Stärkere Zusammenhänge gibt es bei der Generierung von potentiellen Beteiligungsfällen durch Unternehmens- und Steuerberater, Wirtschaftsprüfer und Rechtsanwälte sowie durch Investmentbanken. Die Mittelwerte zeigen, dass Gesellschaften, die ihre Beteiligungen über diese Quellen generieren, eher große Volumina finanzieren können. Der paarweise Vergleich der Gruppen lässt für das Merkmal „Generierung potentieller Beteiligungsfälle über Investmentbanken“ hoch signifikante Ergebnisse erkennen. Die Zustimmungswerte aller Gesellschaften in den drei unteren Quartilen der Beteiligungsvolumina unterscheiden sich signifikant von den Gesellschaften im obersten Quartil. Die Verteilung der Zustimmungswerte verweist darauf, dass die Gesellschaften mit den größten Beteilungsvolumina ihren Deal Flow häufiger über Investmentbanken generieren. Das lässt darauf schließen, dass es sich hierbei um Tochtergesellschaften großer Banken handelt und diese Gesellschaften über ihre Muttergesellschaften Beteiligungen mit hohen Volumina beziehen. Der paarweise Vergleich des Merkmals „Generierung des Deal Flows über Unternehmens-, Steuerberater, Wirtschaftsprüfer und Rechtsanwälte“ bringt keine signifikanten Ergebnisse, während bei den Merkmalen „Co-Venturing“ und „Technologie- und Gründerzentren“ nur noch sehr schwache Zusammenhänge (Signifikanzniveau 10 %) ermittelt werden konnten.

400

Nominalskala von 1 (= volle Zustimmung) bis 6 (= volle Ablehnung).

174

(I) Gruppen nach Volumenquartil Co-Venturing (2005) 1 2 3 Investmentbanken (2005) 1 2 3 Technologie- und Gründerzentren (2005) 1 2 3

(J) Gruppen nach Volumenquartil Bonferroni 2 3 4 3 4 4

95 %-Konfidenzintervall

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

Untergrenze

Obergrenze

0,333 1,100 -0,773 0,767 -1,106 -1,873

0,573 0,665 0,648 0,634 0,615 0,702

1,000 0,628 1,000 1,000 0,470 0,062+

-1,241 -0,730 -2,553 -0,976 -2,797 -3,804

1,908 2,930 1,008 2,510 0,585 0,058

0,667 0,208 2,424 -0,458 1,758 2,216

0,528 0,647 0,592 0,602 0,543 0,659

1,000 1,000 0,001** 1,000 0,014* 0,009**

-0,792 -1,578 0,791 -2,121 0,260 0,398

2,125 1,994 4,058 1,204 3,255 4,034

-1,000 -0,667 -1,758 0,333 -0,758 -1,091

0,570 0,687 0,647 0,666 0,624 0,733

0,514 1,000 0,055+ 1,000 1,000 0,858

-2,567 -2,557 -3,537 -1,497 -2,473 -3,106

0,567 1,223 0,022 2,163 0,958 0,924

Bonferroni 2 3 4 3 4 4 Bonferroni 2 3 4 3 4 4

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 84: Paarweiser Mehrfachvergleich Deal-Flow-Quellen (2005) Quelle: Eigene Berechnung.

Zwischen der Risikobegrenzung und der Höhe der Beteiligungsvolumina der Gesellschaften kann ein Zusammenhang für den Aspekt der Risikovorsorge durch das Hinzuziehen öffentlicher bzw. privater Co-Investoren abgeleitet werden. Beim Merkmal „Einbeziehung öffentlicher Co-Investoren“ ist auch die Randverteilung in der Kreuztabelle eindeutig und zeigt, je höher die Beteiligungsvolumina der Gesellschaften sind, desto seltener greifen diese auf öffentliche Co-Investoren zur Risikobegrenzung zurück. Im Hinblick auf die Einbeziehung privater Co-Investoren stellt sich die Verteilung nicht ganz so eindeutig dar. Gesellschaften mit den kleinsten und mit den größten Beteiligungsvolumina greifen weniger häufig auf private Co-Investoren zurück, die Gesellschaften in den mittleren Volumensquartilen hingegen häufiger. Für die Gesellschaften mit den kleinsten Volumina ist daher anzunehmen, dass diese aufgrund der kleinen Volumina häufiger öffentliche Co-Investoren einbeziehen. Dies wäre jedoch auch für die Gesellschaften mit großen Volumina zu erwarten, um auf diese Weise die Risikostreuung bei der Finanzierung großer Volumina zu forcieren. Eventuell greifen sie eher auf private Co-Finanzierer zurück, die wiederum größere Volumina beisteuern können.

175

Variable

Freiheitsgrade

Test

Wert

Signifikanz (2-seitig)

Branchendiversifikation

3

Pearson

1,471

0,689

Branchenspezialisierung

-

Fisher

1,633

0,665

Phasendiversifikation

3

Pearson

5,849

0,119

Phasenspezialisierung Diversifikation der Kapitalgeber Beschränkung auf bestimmte Kapitalgeber Begrenzung der Beteiligungshöhe Öff. Co-Investoren

3

Pearson

2,185

0,535

-

Fisher

2,810

0,372

-

Fisher

2,317

0,552

-

Fisher

1,769

0,652

3

Pearson

15,948

0,001**

Priv. Co-Investoren

3

Pearson

7,676

0,053+

** signifikant mit α = 1 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 85: Risikomanagement (2003-2004)401 Quelle: Eigene Berechnung.

Beim Vergleich der Mittelwerte zur Risikobegrenzung, der für das Jahr 2005 möglich ist, ist eine Tendenz in den Antworten nicht klar zu erkennen. Die Mittelwerte unterscheiden sich nur geringfügig. Eine eindeutige Verteilung entlang der Zu- und Abnahme der Beteiligungsvolumina ist lediglich bei der Einbeziehung öffentlicher CoInvestoren zu erkennen. Relativ hohe Werte der Ablehnung sind bei der Spezialisierung nach Branchen und der Diversifikation der Kapitalgeber gegeben, während primär die Begrenzung der Beteiligungshöhe und die Diversifizierung nach Branchen von den Gesellschaften zur Risikovorsorge eingesetzt werden.

401 Die Frage nach der Risikovorsorge wurde erst seit der Untersuchung des Jahres 2003 in den Fragebogen integriert. Ab 2005 wurden hierzu von den Gesellschaften intervall-skalierte Zustimmungswerte erfragt. Daher erfolgt eine Auswertung für 2005 in Kapitel 4.5.2.

176

Gruppen nach Anzahl in MW Volumensquartil den Gruppen Branchendiversifikation (2005) 1 14 2,64 2 18 2,89 3 9 1,78 4 12 2,25 Branchenspezialisierung (2005) 1 13 4,15 2 18 4,28 3 8 4,25 4 12 4,67 Phasendiversifikation (2005) 1 12 3,17 2 17 4,41 3 9 2,56 4 11 3,18 Phasenspezialisierung (2005) 1 13 4,31 2 16 3,31 3 8 3,38 4 10 3,60 Diversifikation der Kapitalgeber (2005) 1 12 4,75 2 17 5,29 3 8 4,25 4 12 4,75 Beschränkung auf bestimmte Kapitalgeber (2005) 1 11 5,00 2 18 3,72 3 7 2,57 4 11 4,18 Begrenzung der Beteiligungshöhe (2005) 1 13 1,69 2 18 1,72 3 10 1,50 4 12 1,92 Öffentliche Co-Investoren (2005) 1 13 2,62 2 18 3,33 3 7 3,57 4 11 4,73 Private Co-Investoren (2005) 1 13 2,54 2 18 3,78 3 10 2,90 4 12 3,83

Untergrenze

Obergrenze

Wert

Signifikanz

1,615 1,839 1,137 1,065

3,671 3,939 2,418 3,435

F-Test 0,858 0,469 Brown-Forsythe 0,989 0,407

2,829 3,286 2,593 3,445

5,479 5,270 5,907 5,888

F-Test 0,151 0,929 Brown-Forsythe 0,152 0,928

1,901 3,399 1,461 1,597

4,433 5,425 3,650 4,766

F-Test 2,077 0,117 Brown-Forsythe 2,139 0,111

3,089 2,183 1,768 1,976

5,526 4,442 4,982 5,224

F-Test 0,614 0,610 Brown-Forsythe 0,619 0,607

3,629 4,645 2,421 3,565

5,871 5,944 6,079 5,935

F-Test 0,738 0,535 Brown-Forsythe 0,646 0,592

3,876 2,593 0,812 2,844

6,124 4,851 4,331 5,519

F-Test 2,183 0,104 Brown-Forsythe 2,356 0,088+

1,069 1,216 0,994 0,960

2,316 2,228 2,006 2,873

F-Test 0,262 0,853 Brown-Forsythe 0,263 0,852

1,470 2,324 2,173 3,640

3,760 4,342 4,970 5,814

F-Test 2,674 0,059+ Brown-Forsythe 2,954 0,043*

1,628 2,835 1,618 2,597

3,449 4,721 4,182 5,070

F-Test 1,710 0,177 Brown-Forsythe 1,729 0,175

* signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 86: Risikomanagement (2005) Quelle: Eigene Berechnung.

177

Signifikante Unterschiede lassen sich für die Merkmale „Beschränkung auf bestimmte Kapitalgeber“ und „Einbeziehung öffentlicher Co-Investoren“ (insbesondere das erste Merkmal aber nur bei relativ hoher Irrtumswahrscheinlichkeit von 10 %) feststellen. (I) Gruppen nach Volumenquartil

(J) Gruppen nach Volumenquartil

Beschränkung auf best. Kapitalgeber (2005)

Games-Howell

1

2

1,278

0,735

0,326

-0,740

3,296

3

2,429

0,878

0,072+

-0,190

5,048 3,019

2

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

4

0,818

0,784

0,727

-1,382

3

1,151

0,896

0,588

-1,478

3,780

4

-0,460

0,804

0,940

-2,681

1,762

-1,610

0,937

0,352

-4,349

1,128

3

4

Öffentliche CoInvestoren (2005)

Bonferroni

1

2

-0,718

0,671

1,000

-2,570

1,134

3

-0,956

0,864

1,000

-3,342

1,430 -0,027

2 3

4

-2,112

0,755

0,045*

-4,197

3

-0,238

0,821

1,000

-2,505

2,029

4

-1,394

0,706

0,326

-3,341

0,554

4

-1,156

0,891

1,000

-3,616

1,304

+

* signifikant mit α = 5 %, signifikant mit α = 10 %

Tabelle 87: Paarweise Mehrfachvergleiche Risikomanagement (2005) Quelle: Eigene Berechnung.

Die paarweisen Mehrfachvergleiche der signifikanten Merkmale zeigen, dass die Unterschiede bei der Beschränkung auf bestimmte Kapitalgeber auf die Differenzen der Gruppen eins und drei zurückzuführen sind. Die Signifikanz ist nur noch sehr schwach ausgeprägt. Für die anderen Gesellschaftsgruppen lässt sich keine Aussage treffen. Bei der Einbeziehung öffentlicher Co-Investoren beruhen die Unterschiede auf den Differenzen der Gruppen eins und vier. Die Gesellschaften mit den kleinsten Beteiligungsvolumina beziehen demnach häufiger öffentliche Co-Investoren ein, um die Risiken aus den Beteiligungen zu begrenzen. Gesellschaften, die die größten Volumina finanzieren, sind nicht auf öffentliche Co-Investoren angewiesen.

178

Freiheitsgrade

Test

Wert

Signifikanz (2-seitig)

Stille Beteiligung

3

Person

0,434

0,933

Offene Beteiligung

3

Person

1,928

0,587

Minderheitsbeteiligung 0-25 %

3

Person

9,949

0,019*

Minderheitsbeteiligung 25-50 %

3

Person

2,949

0,400

Mehrheitsbeteiligung

3

Person

20,506

0,000**

Variable

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 88: Art der Beteiligung Quelle: Eigene Berechnung.

Die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen dem übernommenen Kapitalanteil und der Höhe der Beteiligungsvolumina zeigt, dass ein signifikanter Zusammenhang nur für die Merkmale „Minderheitsbeteiligung mit einem Kapitalanteil von 0 bis 25 %“ und „Mehrheitsbeteiligung“ besteht. Wie zu erwarten, bestätigt auch die Randverteilung in den Kreuztabellen, dass die Gesellschaften mit den kleineren Beteiligungsvolumina häufiger Minderheitsbeteiligungen (0-25 %) und die Gesellschaften mit den großen Beteiligungsvolumina häufiger Mehrheitsbeteiligungen eingehen. Variable

Freiheitsgrade

Test

Wert

Signifikanz (2-seitig)

(2002-2004)402 Wertsteigerung

3

Pearson

0,453

0,929

Förderauftrag

3

Pearson

1,166

0,761

Schlüsselressourcen

3

Pearson

7,767

0,051+

Ausschüttung

-

Fisher

6,889

0,068+

+

signifikant mit α = 10 %

Tabelle 89: Zielstellung der Gesellschaften Quelle: Eigene Berechnung.

Zwischen den Zielstellungen der Gesellschaften und der Höhe der Beteiligungsvolumina bestehen nur schwache signifikante Zusammenhänge hinsichtlich der Ziele „Zugang zu Schlüsselressourcen“ und „Laufende Ausschüttung“. Die Randverteilung in den Kreuztabellen lässt für beide Variablen keine eindeutigen Interpretationen zu, da keine systematische Entwicklung dieser Merkmale entsprechend der Zu- bzw. Abnahme der Beteiligungsvolumina zu erkennen ist. Dass Gesellschaften, deren vorran402 Ab 2005 wurden für die Frage nach den Zielstellungen der Gesellschaften intervall-skalierte Zustimmungswerte erfragt, so dass eine Auswertung für 2005 in Kapitel 4.5.2 erfolgt.

179

giges Ziel die Wertsteigerung ist, auch höhere Volumina generieren können, kann also nicht nachgewiesen werden. Gleiches gilt analog und in umgekehrter Form für Gesellschaften, die einen Förderauftrag verfolgen. Gruppen nach Volumensquartil

Anzahl in den Gruppen

Wertsteigerung (2005) 1

MW

Untergrenze

Obergrenze

14

1,57

0,796

2,347

2

18

1,94

1,211

2,678

3

10

1,60

0,695

2,505

13

1,69

0,897

2,487

4 Förderauftrag (2005) 1

15

4,40

3,401

5,399

2

17

4,18

3,228

5,125

3

9

4,33

2,412

6,255

5,08

3,934

6,220

13 4 Zugang zu Schlüsselressourcen (2005) 13 1

4,85

3,775

5,917

2

15

5,33

4,454

6,213

3

7

5,43

4,701

6,156

13 4 Laufende Ausschüttung (2005) 14 1

5,62

4,938

6,293

4,07

2,781

5,362

2

18

4,22

3,279

5,165

3

7

3,57

1,379

5,764

4

13

3,85

2,616

5,076

Wert

Signifikanz F-Test

0,243

0,866

Brown-Forsythe 0,251

0,860 F-Test

0,560

0,644

Brown-Forsythe 0,515

0,675 F-Test

0,655

0,584

Brown-Forsythe 0,749

0,529 F-Test

0,195

0,899

Brown-Forsythe 0,183

0,907

Tabelle 90: Zielstellungen der Beteiligungsgesellschaften (2005) Quelle: Eigene Berechnung.

Die Auswertung der Zielstellungen der Gesellschaften für das Jahr 2005 zeigt, dass die Wertsteigerung der Beteiligungen oberstes Ziel für alle Gesellschaftsgruppen ist und die höchsten Zustimmungswerte erzielt. Im Durchschnitt hat der Zugang zu Schlüsselressourcen die geringste Relevanz für die hier befragten Gesellschaften. Die Erfüllung eines Förderauftrags und eine laufende Ausschüttung spielen im Vergleich zum Ziel der Wertsteigerung ebenfalls eine geringe Rolle und werden von diesem eindeutig dominiert. Die Untersuchung der Mittelwertdifferenzen ermittelt, dass keine signifikanten Unterschiede zwischen den einzelnen Gesellschaftsgruppen vorliegen, die unterschiedlichen Zielstellungen der einzelnen Gesellschaften zeigen für das Jahr 2005 keinen Einfluss auf die Höhe der erzielten Beteiligungsvolumina.

180

Freiheitsgrade

Test

Wert

Signifikanz (2-seitig)

Geplante Beteiligungsdauer

-

Fisher

11,034

0,253 (Monte-CarloSignifikanz)

Intervalle der Berichterstattung403

-

Fisher

10,995

0,508 (Monte-CarloSignifikanz)

Dauer des Entscheidungsprozesses

-

Fisher

11,522

0,233 (Monte-CarloSignifikanz)

Variable

Tabelle 91: Beteiligungsdauer, Berichterstattung, Entscheidungsprozess Quelle: Eigene Berechnung.

Auch die Beteiligungsdauer, die Anforderungen an die Berichterstattung sowie die Dauer der Prüfung der Beteiligungswürdigkeit lassen keinen Zusammenhang zur Höhe der Beteiligungsvolumina der Gesellschaften erkennen. Das heißt einerseits, dass die Höhe der Beteiligungsvolumina unabhängig von der (geplanten) Beteiligungsdauer ist, während das Kapital im finanzierten Portfoliounternehmen gebunden ist. Weiterhin ist es für die Höhe des Beteiligungsvolumens unerheblich, in welcher Häufigkeit eine Berichterstattung erfolgt. Das heißt, dieses Signal reicht, einzeln betrachtet, nicht aus, um beim Abbau von Informationsasymmetrien höhere Beteiligungsvolumina nach sich zu ziehen. Letztlich entscheidet auch die isolierte Betrachtung der Dauer des Prüfungsprozesses nicht darüber, mehr oder weniger Kapital in ein Portfoliounternehmen zu investieren. Gruppen nach Volumensquartil

Anzahl in den Gruppen

MW404

Untergrenze

Obergrenze

Wert

Signifikanz

Berichterstattung (operativ und Umsätze) (2005) 1

15

2,13

1,847

2,419

2

18

2,28

2,049

2,507

3

10

2,30

1,954

2,646

4

13

2,15

1,927

2,381

F-Wert 0,454

0,715

Brown-Forsythe 0,456

0,714

Berichterstattung (Markt und Wettbewerb) (2005) 1

14

3,29

2,668

3,903

2

17

3,06

2,471

3,647

3

10

3,10

2,313

3,887

4

12

3,33

2,769

3,897

F-Wert 0,221

0,882

Brown-Forsythe 0,225

0,878

Tabelle 92: Berichterstattung (2005) Quelle: Eigene Berechnung.

403 Die Frage nach den Intervallen der Berichterstattung wurde ab 2005 durch Zustimmungswerte auf einer Intervallskala ermittelt, so dass eine Auswertung in Kapitel 5.4.2. erfolgt. 404 Skalierung: 1: wöchentlich, 2: monatlich, 3: vierteljährlich, 4: halbjährlich, 5: jährlich.

181

Für das Jahr 2005 wurde der Aspekt „Häufigkeit der Berichterstattung“ genauer analysiert. Eine Berichterstattung über die operativen Ergebnisse und Umsätze in den einzelnen Gesellschaften erfolgt monatlich, während Berichte zum Markt und zu Wettbewerbern im Durchschnitt nur vierteljährlich erfolgen. Die genaue Untersuchung der Mittelwertdifferenzen zeigt, dass zwischen den nach der Höhe der Beteiligungsvolumina gebildeten Gruppen keine signifikanten Unterschiede vorhanden sind. Die Höhe der Beteiligungsvolumina der hier untersuchten Gesellschaften hat keinen Einfluss auf die Periodizität der Berichterstattung und weicht somit nicht von den Erkenntnissen für den Zeitraum bis 2004 ab.

4.5.2 Intervall-skalierte Faktoren und ihr Einfluss auf das Beteiligungsvolumen Wie bei der Durchführung der Untersuchung der Renditequartile gilt auch hier, dass die durch Zustimmungswerte erhobenen Variablen streng genommen nur als ordinalskaliert angesehen werden können. Dennoch wird unter der Annahme, dass die Abstände zwischen den Skalenabschnitten gleich sind, eine Intervallskala unterstellt, so dass Mittelwertvergleiche vorgenommen werden können. Durch eine Varianzanalyse lassen sich die Mittelwerte der vier nach der Höhe der Beteiligungsvolumina gebildeten Gruppen auf signifikante Unterschiede überprüfen. Durch dieses Vorgehen ist die Kausalität zur Durchführung einer Varianzanalyse vertauscht. Die auf Intervallskalenoder höherem Niveau gemessene abhängige Variable wird durch eine unabhängige Variable erklärt, die eine Aufteilung in Gruppen erlaubt (hier die Gruppen nach Höhe der Beteiligungsvolumina). Da für die hier relevante Fragestellung, ob die untersuchten Variablen einen unterschiedlichen Einfluss auf die Gruppen haben, die Richtung der Kausalität zweitrangig ist, wird die Methode dennoch angewendet.405 Einfluss auf die operative und strategische Geschäftsführung Die Untersuchung der Frage, ob von der Höhe der Beteiligungsvolumina die Einflussnahme der Beteiligungsgesellschaften auf die Portfoliounternehmen abhängt, zeigt zunächst, dass die Zustimmungswerte bei beiden Merkmalen in allen Gruppen sehr ähnlich sind. Grundsätzlich gilt wiederum, dass wesentlich größerer Einfluss auf die strategische Geschäftsführung der Portfoliounternehmen genommen und das operative Geschäft weitgehend der Ausgestaltung durch die Portfoliounternehmen überlassen wird. 405

Vgl. auch Kapitel 4.3. Die Durchführung der Varianzanalyse setzt neben anderen Bedingungen voraus, dass die Kriteriumsvariablen in der Grundgesamtheit normal verteilt sind, vgl. Janssen/Laatz (2003) S. 321. Diese Bedingung wird vor jeder Analyse einzeln geprüft, kann aber aufgrund der in etwa gleich stark besetzten Gruppen in der Regel als gegeben angesehen werden. Eine weitere Voraussetzung der Anwendung ist das Vorhandensein in etwa gleicher Varianzen in den Gruppen. Dies wird durch den Levene-Test geprüft. Ist diese Voraussetzung nicht erfüllt, wird der Brown-Forsythe-Test angewendet. Die ausführlichen Statistiken zu den intervallskalierten Daten sind in Anhang XI zu finden.

182

Gruppen nach Volumensquartil

Anzahl in den Gruppen

MW

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze Obergrenze

Varianzanalyse Wert Signifikanz

Einfluss auf operative Geschäftsführung 1

84

4,14

3,841

4,433

2

81

4,33

4,040

4,627

3

72

4,25

3,910

4,590

4

78

4,21

3,881

4,529

F-Wert 0,287

0,835

Brown-Forsythe 0,285

0,836

Einfluss auf strategische Geschäftsführung 1

84

2,72

2,421

3,019

2

81

2,77

2,451

3,080

3

72

2,99

2,665

3,307

4

78

2,76

2,443

3,070

F-Wert 0,565

0,639

Brown-Forsythe 0,565

0,638

Tabelle 93: Einfluss auf die Geschäftsführung Quelle: Eigene Berechnung.

Die Varianzanalyse bestätigt, dass zwischen den einzelnen, nach Beteiligungsvolumina getrennten Gruppen keine signifikanten Unterschiede festzustellen sind. D. h., dass die Gesellschaften unabhängig von der Höhe der Beteiligungsvolumina Einfluss auf die operative und strategische Geschäftsführung nehmen. Vergleicht man beide Variablen untereinander, wird deutlich, dass die Gesellschaften erheblich mehr Einfluss auf die strategische Geschäftsführung nehmen als auf die operative Geschäftsführung. Zusatzleistungen der Gesellschaft Die Mittelwertunterschiede für die einzelnen Kategorien der von den Beteiligungsgesellschaften angebotenen Zusatzleistungen sind sehr klein. Im Allgemeinen ist das Angebot bei der Unterstützung der laufenden Geschäftsführung (durchschnittlich 4,04), bei der Anfertigung und Durchführung von Marktanalysen (durchschnittlich 4,01), bei der Unterstützung in Marketing und Vertrieb (durchschnittlich 4,06) sowie bei der Zusammenführung mit potentiellen Kunden und Zulieferern (durchschnittlich 3,5) eher schwach ausgeprägt. Die anderen Angebote werden im Vergleich dazu relativ häufiger zur Verfügung gestellt. Dabei spielt die Unterstützung der Portfoliounternehmen bei strategischen Fragestellungen wiederum die größte Rolle (durchschnittlich 2,25). Die Varianzanalyse zeigt, dass beim Umfang des Angebots der Zusatzleistungen signifikante Unterschiede bei der Suche nach privaten und öffentlichen Co-Investoren sowie bei der Unterstützung in Marketing und Vertrieb bestehen.406 Der paarweise Vergleich der einzelnen Gruppen kann Aufschluss darüber geben, zwischen welchen Gruppen die signifikanten Differenzen auftreten. 406

Zur Veranschaulichung der Levene-Teststatistik siehe Anhang VIII.

183

Gruppen nach Anzahl in den Volumensquartil Gruppen Managementteam 1 77 2 77 3 71 4 70 Strategische Planung 1 77 2 77 3 71 4 70 Op. Geschäftsführung 1 76 2 77 3 70 4 69 Priv. Co-Investoren 1 76 2 76 3 72 4 72 Öff. Co-Investoren 1 77 2 77 3 72 4 72 Strat. Partnerschaft 1 77 2 77 3 72 4 72 Marktanalysen 1 77 2 77 3 71 4 70 Marketing/Vertrieb 1 76 2 75 3 70 4 70 Kunden/Zulieferer 1 77 2 77 3 72 4 71 Serviceanbieter 1 77 2 77 3 71 4 71

MW

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze Obergrenze

2,88 2,84 2,92 2,84

2,504 2,507 2,511 2,437

3,249 3,181 3,334 3,234

F-Wert 0,042 0,989 Brown-Forsythe 0,041 0,989

2,08 2,06 2,47 2,37

1,779 1,819 2,126 2,021

2,390 2,311 2,818 2,722

F-Wert 1,707 0,166 Brown-Forsythe 1,688 0,170

3,85 4,03 4,22 4,07

3,494 3,726 3,855 3,692

4,203 4,326 4,588 4,439

F-Wert 0,771 0,511 Brown-Forsythe 0,767 0,514

2,16 2,30 2,90 2,83

1,860 1,993 2,183 2,446

2,469 2,612 3,609 3,221

F-Wert 2,641 0,050* Brown-Forsythe 2,590 0,055+

2,41 2,36 2,62 3,07

2,095 2,068 2,253 2,675

2,723 2,660 2,984 3,463

F-Wert 3,486 0,016* Brown-Forsythe 3,457 0,017*

3,06 2,83 3,09 2,61

2,697 2,517 2,706 2,258

3,420 3,145 3,474 2,964

F-Wert 1,554 0,201 Brown-Forsythe 1,551 0,202

4,27 3,81 3,91 4,04

3,950 3,473 3,551 3,694

4,583 4,137 4,266 4,377

F-Wert 1,436 0,232 Brown-Forsythe 1,434 0,233

4,16 3,65 4,14 4,29

3,797 3,309 3,755 3,952

4,532 3,997 4,516 4,633

F-Wert 2,465 0,063+ Brown-Forsythe 2,469 0,062+

3,66 3,17 3,67 3,51

3,312 2,814 3,303 3,169

3,999 3,523 4,044 3,845

F-Wert 1,797 0,148 Brown-Forsythe 1,800 0,147

2,79 2,74 2,82 2,87

2,473 2,413 2,516 2,579

3,099 3,068 3,131 3,167

F-Wert 0,130 0,942 Brown-Forsythe 0,131 0,942

* signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 94: Zusatzleistungen der Gesellschaften Quelle: Eigene Berechnung.

184

Varianzanalyse Wert Signifikanz

Merkmal (I) Gruppen nach Volumenquartil

(J) Gruppen nach Volumenquartil

Priv. Co-Investoren

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

Tamhane

1

2 3 Öff. Co-Investoren

2

-0,138

0,218

0,989

-0,719

0,443

3

-0,731

0,389

0,323

-1,776

0,313

4

-0,669

0,247

0,045*

-1,329

-0,009

3

-0,593

0,390

0,570

-1,640

0,454

4

-0,531

0,249

0,191

-1,195

0,133

4

0,063

0,407

1,000

-1,028

1,153

2

0,045

0,217

1,000

-0,532

0,623

3

-0,209

0,242

0,948

-0,854

0,436 0,014

Tamhane

1

2 3 Marketing/Vertrieb

4

-0,660

0,253

0,058+

-1,335

3

-0,254

0,236

0,864

-0,884

0,375

4

-0,706

0,247

0,030*

-1,366

-0,045

4

-0,451

0,270

0,455

-1,171

0,268

Bonferroni

1

2 3

2

0,511

0,250

0,250

-0,153

1,175

3

0,029

0,254

1,000

-0,647

0,704 0,547

4

-0,128

0,254

1,000

-0,804

3

-0,482

0,255

0,358

-1,160

0,195

4

-0,640

0,255

0,076+

-1,317

0,038

4

-0,157

0,259

1,000

-0,847

0,532

+

* signifikant mit α = 5 %, signifikant mit α = 10 %

Tabelle 95: Paarweise Mehrfachvergleiche Zusatzleistungen der Gesellschaften Quelle: Eigene Berechnung.

Die paarweisen Mehrfachvergleiche zeigen für das Merkmal „Unterstützung bei der Suche nach privaten Co-Investoren“, dass ein signifikanter Unterschied zwischen der ersten und vierten Gruppe besteht. D. h., die Gesellschaften mit den größten Volumina unterstützen die Portfoliogesellschaften weniger intensiv bei der Suche nach privaten Co-Investoren als Gesellschaften, die kleinvolumige Beteiligungen eingehen. Große Beteiligungsgesellschaften sind also nicht auf zusätzliche Mittel von Co-Investoren angewiesen. Die Unterstützung der Portfoliounternehmen bei der Suche nach öffentlichen CoInvestoren unterscheidet sich signifikant zwischen den Gruppen eins und vier und zwei und vier. Analog zur Suche nach privaten Co-Investoren sind Beteiligungsgesellschaften mit kleineren Volumina intensiver bemüht, die Portfoliounternehmen bei der Suche nach öffentlichen Co-Investoren zu unterstützen, um Beteiligungsprojekte realisieren zu können.

185

Signifikante Unterschiede bei der Unterstützung in Marketing und Vertrieb bestehen lediglich zwischen Gruppe zwei und vier, bei sehr schwachem Niveau von 10 %. Wie bereits beschrieben, werden Zusatzleistungen in diesem Bereich nicht sehr umfassend angeboten und die signifikanten Differenzen sind auf das etwas umfassendere Angebot der Gesellschaften im zweiten Volumensquartil zurückzuführen. 4.5.3 Metrisch-skalierte Faktoren und ihr Einfluss auf das Beteiligungsvolumen Auch für die metrisch-skalierten Variablen wird der Einfluss auf die Beteiligungsvolumina der Gesellschaften genauer untersucht. Es erfolgt wiederum ein Vergleich der Mittelwerte der Gesellschaften, die entsprechend der Höhe ihres Beteiligungsvolumens den unterschiedlichen Gruppen zugeordnet werden können.407 Gruppen nach Volumensquartil

Anzahl in den Gruppen

Alter der Gesellschaft 1

MW

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

87

5,77

4,306

7,239

2

85

7,77

6,009

9,532

3

81

10,60

8,636

12,561

85

16,93

14,353

19,506

4 Mitarbeiterzahl 1

80

5,62

4,295

6,948

2

81

7,04

5,957

8,117

3

77

10,23

8,671

11,784

78

30,73

25,637

35,824

4 Kaufmännisch 1

79

3,47

2,324

4,625

2

76

4,17

3,381

4,961

3

64

7,30

5,787

8,823

4 Technisch 1

70

16,50

13,640

19,360

54

1,65

1,185

2,111

2

53

1,66

1,156

2,164

3

42

2,05

1,313

2,782

4

49

4,08

1,908

6,256

1

40

0,23

0,072

0,378

2

42

0,29

0,143

0,428

3

35

0,53

0,249

0,808

4

40

1,00

0,645

1,355

Varianzanalyse Wert

Signifikanz F-Wert

24,168

0,000**

Brown-Forsythe 24,108

0,000** F-Wert

70,642

0,000**

Brown-Forsythe 69,629

0,000** F-Wert

48,644

0,000**

Brown-Forsythe 46,980

0,000** F-Wert

3,965

0,009**

Brown-Forsythe 3,893

0,012*

Juristen F-Wert 8,677

0,000**

Brown-Forsythe 8,531

0,000**

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 96: Mittelwerte Alter und Anzahl der Mitarbeiter Quelle: Eigene Berechnung. 407

Die ausführlichen Statistiken für die metrisch-skalierten Variablen sind in Anhang XII zu finden.

186

Das Alter der Gesellschaften spielt für die Höhe der Beteiligungsvolumina eine besondere Rolle. Einerseits ist das Volumen erwartungsgemäß höher, je länger eine Gesellschaft am Markt tätig ist, andererseits kommen hier die Auswirkungen einer über Jahre aufgebauten Reputation eines gewissen Investorenvertrauens zum Tragen. Die Anzahl der Mitarbeiter steigt mit zunehmendem Beteiligungsvolumen. Unter der Voraussetzung, dass steigende Beteiligungsvolumina auch durch eine zunehmende Zahl von Mitarbeitern betreut werden, konnte die hier zu beobachtende Zunahme der Anzahl der Mitarbeiter in den vier Gruppen erwartet werden und sollte, um ausreichende Betreuungsrelationen zu gewährleisten, von den Gesellschaften sichergestellt werden. Aufgrund der hohen Korrelation der einzelnen Ausprägungen mit der Anzahl der Mitarbeiter sind die Verläufe analog zur Gesamtzahl. Die Durchführung der Varianzanalyse zeigt, dass sowohl die Variable „Alter“ als auch die Variable „Anzahl der Mitarbeiter“ mit ihren Ausprägungen signifikante Unterschiede aufweisen. Berücksichtigt man, dass die Korrelationen Alter und Beteiligungsvolumen und Mitarbeiterzahl zum Beteiligungsvolumen nicht außergewöhnlich hoch sind, ist dies ein überraschendes Ergebnis.408 Um weitere Aussagen treffen zu können, zwischen welchen Gruppen die Differenzen auftreten, werden wiederum die paarweisen Mehrfachvergleiche durchgeführt. (I) Gruppen nach Volumensquartil

(J) Gruppen nach Volumensquartil

Alter der Gesellschaft

Tamhane

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

2

-1,998

1,153

0,413

-5,068

1,072

3

-4,826

1,232

0,001**

-8,110

-1,543

4

-11,157

1,491

0,000**

-15,138

-7,176

3

-2,828

1,325

0,189

-6,359

0,702

4

-9,159

1,569

0,000**

-13,343

-4,974

3

4

-6,331

1,628

0,001**

-10,670

-1,992

Anzahl der Mitarbeiter

Tamhane

1

2

1

2 3

2

-1,416

0,859

0,474

-3,706

0,875

3

-4,606

1,027

0,000**

-7,344

-1,868

4

-25,110

2,643

0,000**

-32,225

-17,994

3

-3,190

0,951

0,006**

-5,730

-0,651

4

-23,694

2,615

0,000**

-30,739

-16,648

4

-20,503

2,675

0,000**

-27,696

-13,311

408 Vgl. Anhang IX: Korrelation ter/Beteiligungsvolumen: 0,308.

Alter/Beteiligungsvolumen:

0,239

und

Korrelation

Mitarbei-

187

(I) Gruppen nach Volumensquartil

(J) Gruppen nach Volumensquartil

Kaufmännische Mitarbeiter

Tamhane

1

2

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95 %-Konfidenzintervall

2

-0,696

0,701

0,903

-2,567

1,175

3

-3,830

0,954

0,001**

-6,382

-1,278

4

-13,025

1,546

0,000**

-17,182

-8,868

3

-3,134

0,857

0,002**

-5,436

-0,832

4

-12,329

1,488

0,000**

-16,342

-8,315

3

4

-9,195

1,622

0,000**

-13,547

-4,844

Technische Mitarbeiter

Bonferroni409

1

2

-0,012

0,798

1,000

-2,139

2,115

3

-0,399

0,849

1,000

-2,663

1,864 -0,263

4

-2,433

0,814

0,019*

-4,604

3

-0,387

0,853

1,000

-2,660

1,885

4

-2,421

0,818

0,021*

-4,601

-0,241

3

4

-2,034

0,868

0,121

-4,347

0,279

Juristische Mitarbeiter

Tamhane

2

1

2 3

2

-0,061

0,104

0,993

-0,340

0,219

3

-0,304

0,157

0,303

-0,732

0,125 -0,2532

4

-0,775

0,191

0,001**

-1,297

3

-0,243

0,154

0,542

-0,666

0,180

4

-0,714

0,189

0,002**

-1,232

-0,197

4

-0,471

0,223

0,207

-1,075

0,132

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 97: Paarweise Mehrfachvergleiche Alter und Anzahl der Mitarbeiter Quelle: Eigene Berechnung.

In Bezug auf ihr Alter unterscheiden sich die Gesellschaften bis auf die erste und zweite sowie die zweite und dritte Gruppe signifikant voneinander. Bei der Anzahl der Mitarbeiter ist, abgesehen von der ersten zur zweiten Gruppe, ebenfalls immer ein signifikanter Unterschied festzustellen. Bei den einzelnen Mitarbeiterkategorien ist das Ergebnis differenzierter. Die durchschnittliche Anzahl der kaufmännischen Mitarbeiter unterscheidet sich bis auf die Gruppen eins und zwei in allen betrachteten Kombinationen. Bei der Anzahl der technischen und juristischen Mitarbeiter sind signifikante Unterschiede nur noch zwischen den Gruppen eins zu vier und zwei zu vier ablesbar. Insbesondere bei den juristischen und technischen Mitarbeitern wird deutlich, dass die Gesellschaften mit den höchsten Beteiligungsvolumina in diesen Bereichen am besten ausgestattet sind. 409 Die Anwendung von Post-Hoc-Tests, die keine Varianzgleichheit in den Gruppen voraussetzen, führt zu keinen Ergebnissen.

188

Die darüber hinaus betrachteten Variablen spiegeln Größe und Anzahl der Beteiligungen wider. Da die Gruppierungsvariable die Höhe des Beteiligungsvolumens ist, kann damit gerechnet werden, dass auch die in engem Zusammenhang mit der Größe der Gesellschaften stehenden Größen signifikante Unterschiede zeigen.410 Zunächst wird deutlich, dass bis auf die minimale Beteiligungshöhe der Gesellschaften im zweiten Volumensquartil der Zusammenhang, nach dem die Ausprägungen der hier betrachteten Variablen mit zunehmendem Beteiligungsvolumen ebenfalls zunehmen, durchgehend zutrifft. Auffällig ist der sehr große Abstand, der bei der Anzahl der Beteiligungen zwischen den Gesellschaften in den drei unteren Volumensquartilen und den Gesellschaften mit den großen Beteiligungsvolumina besteht. Dieser große Unterschied zeigt sich in den Werten für die minimale und maximale Beteiligungshöhe als auch bei der Anzahl der Exits. Gruppen nach Volumensquartil

Anzahl in den Gruppen

MW

Untergrenze

Obergrenze

Anzahl der Beteiligungen 86 1

8,48

6,865

10,100

2

83

20,29

15,472

25,106

3

80

40,18

29,703

50,647

81 181,49 4 Minimale Beteiligungshöhe (Mio. Euro) 82 1,96 1

101,427

261,561

-0,511

4,427

2

85

0,64

0,358

0,913

3

80

1,72

0,648

2,783

81 7,29 4 Maximale Beteiligungshöhe (Mio. Euro) 77 2,51 1

3,019

11,562

1,580

3,430

2

83

3,54

2,690

4,391

3

76

13,02

2,507

23,530

4

73

94,54

25,039

164,039

Wert

Signifikanz F-Test

16,087

0,000**

Brown-Forsythe 15,694

0,000** F-Test

5,60

0,001**

Brown-Forsythe 5,534

0,001** F-Test

6,825

0,000**

Brown-Forsythe 6,337

0,001**

Anzahl der Exits 1

43

4,40

1,878

6,913

2

49

6,67

2,982

10,365

3

48

9,25

5,601

12,899

34

54,85

3,600

106,106

4 Anzahl der Totalverluste 1

36

2,67

1,609

3,724

2

27

5,96

2,388

9,538

3

31

14,06

7,741

20,388

4

23

28,83

10,136

47,516

F-Test 4,932

0,003**

Brown-Forsythe 3,602

0,023* F-Test

7,712

0,000**

Brown-Forsythe 6,006

0,002**

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 98: Mittelwerte Anzahl der Beteiligungen, min. und max. Beteiligungshöhe, Exits, Totalverluste Quelle: Eigene Berechnung. 410

Vgl. die Analyse der Korrelationen in Anhang IX.

189

Die Varianzanalyse hebt deutlich hervor, dass für alle betrachteten Variablen hoch signifikante Unterschiede in den einzelnen Gruppen bestehen können. Lediglich die Anzahl der Exits unterscheidet sich bei einem Signifikanzniveau von 5 %. (I) Gruppen nach Volumensquartil Anzahl der Beteiligungen 1

2 3 Minimale Beteiligungshöhe 1

2 3 Maximale Beteiligungshöhe 1

2 3 Anzahl der Exits 1

2 3 Anzahl der Totalverluste 1

2 3

(J) Gruppen nach Volumensquartil

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

-11,807 -31,692 -173,011 -19,886 -161,205 -141,319

2,555 5,324 40,242 5,792 40,306 40,576

1,323 0,242 -5,333 -1,080 -6,655 -5,575

Signifikanz

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

0,000** 0,000** 0,000** 0,005** 0,001** 0,005**

-18,663 -46,042 -281,570 -35,400 -269,920 -250,690

-4,950 -17,343 -64,453 -4,372 -52,490 -31,948

1,763 1,790 1,784 1,774 1,769 1,796

1,000 1,000 0,018* 1,000 0,001** 0,012*

-3,358 -4,510 -10,070 -5,791 -11,351 -10,341

6,003 4,994 -0,596 3,630 -1,960 -0,809

-1,036 -10,514 -92,034 -9,478 -90,998 -81,520

23,187 23,695 23,939 23,266 23,514 24,015

1,000 1,000 0,001** 1,000 0,001** 0,005**

-62,610 -73,437 -155,605 -71,262 -153,441 -145,295

60,539 52,410 -28,462 52,306 -28,555 -17,746

-2,278 -4,855 -50,458 -2,577 -48,179 -45,603

13,695 13,761 15,041 13,310 14,629 14,691

1,000 1,000 0,006** 1,000 0,007** 0,013*

-38,837 -41,591 -90,609 -38,106 -87,230 -84,820

34,280 31,881 -10,306 32,953 -9,129 -6,386

-3,296 -11,398 -26,159 -8,102 -22,863 -14,762

1,815 3,140 9,027 3,551 9,178 9,529

0,390 0,006** 0,049* 0,152 0,115 0,575

-8,400 -20,207 -52,224 -17,859 -49,204 -41,788

1,808 -2,589 -0,095 1,656 3,477 12,265

Tamhane 2 3 4 3 4 4 Bonferroni411 2 3 4 3 4 4 Bonferroni 2 3 4 3 4 4 Bonferroni 2 3 4 3 4 4 Tamhane 2 3 4 3 4 4

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 99: Paarweise Mehrfachvergleiche Anzahl der Beteiligungen, min. und max. Beteiligungshöhe, Exits, Totalverluste Quelle: Eigene Berechnung. 411 Für die Variablen „Minimale und maximale Beteiligungshöhe“ und „Anzahl der Exits“ müsste streng genommen ein Test durchgeführt werden, der keine Gleichheit der Varianzen in den Gruppen voraussetzt. Da dies aber zu keinen Ergebnissen führen würde, wurde der Bonferroni-Test verwendet.

190

Die Betrachtung der paarweisen Differenzen zeigt, dass die Anzahl der Beteiligungen zwischen allen einzelnen Gruppen signifikant unterschiedlich ist. Da die Korrelation zwischen der Anzahl der Beteiligungen und dem Beteiligungsvolumen signifikant ist, war dieses Ergebnis zu erwarten.412 Für die minimale und maximale Beteiligungshöhe sowie die Anzahl der Exits sind jeweils die Differenzen aller drei unteren Volumensquartile zum vierten Volumensquartil signifikant. Bei der Anzahl der Totalverluste unterscheidet sich lediglich das unterste von den beiden oberen Volumensquartilen. Aufgrund der hohen Korrelationen des Beteiligungsvolumens zu den größenabhängigen Variablen (insbesondere Anzahl der Beteiligungen, min./max. Beteiligungshöhe) war zu erwarten, dass eine Vielzahl von signifikanten Unterschieden festgestellt werden kann. Hervorzuheben bleibt, dass der Einfluss der Gesellschaften mit den höchsten Beteiligungsvolumina sehr hoch ist. Die Anzahl der Totalverluste steigt mit zunehmenden Volumina an und ist in der Gruppe mit den größten Beteiligungsvolumina am höchsten. Die Analyse von Verhältniszahlen im Hinblick auf das Beteiligungsvolumen würde keine aussagefähigen Ergebnisse bringen, da die Gruppeneinteilung nach diesem Kriterium erfolgt. Daher werden die Anzahl der Beteiligungsfälle und Kombinationen der verschiedenen Variablen untereinander betrachtet. Anzahl in den Gruppen Mitarbeiter je Beteiligungsfall Gruppen nach Volumensquartil

MW

Untergrenze

Obergrenze

1

75

0,85

0,668

1,027

2

78

0,75

0,588

0,909

3

75

0,61

0,485

0,734

4

75

0,60

0,454

0,746

Wert

Signifikanz F-Test

2,336

0,074+

Brown-Forsythe 2,340

0,074+

Beteiligungsfälle je Professional 1

78

2,54

1,952

3,133

2

75

4,75

2,816

6,691

3

64

4,82

3,033

6,611

4

67

6,27

4,249

8,297

1

42

0,55

0,300

0,810

2

48

0,56

0,229

0,890

3

47

0,56

0,308

0,814

4

34

0,58

0,279

0,884

F-Test 3,587

0,014*

Brown-Forsythe 3,484

0,017*

Exits je Beteiligungsfall

412

F-Test 0,006

0,999

Brown-Forsythe 0,006

0,999

Vgl. Anhang IX: Korrelation Anzahl der Beteiligungen/Beteiligungsvolumen: 0,233.

191

Gruppen nach Volumensquartil

Anzahl in den Gruppen

MW

Untergrenze

Obergrenze

Wert

Signifikanz

Totalverluste je Beteiligungsfall 1

36

0,43

0,250

0,603

2

26

0,44

0,218

0,657

3

30

0,26

0,178

0,341

4

23

0,25

0,146

0,351

1

23

2,42

0,484

4,357

2

25

1,68

1,006

2,362

3

30

2,22

1,204

3,244

21

3,83

0,930

6,721

F-Test 1,688

0,174

Brown-Forsythe 1,798

0,155

Exits zu Totalverlusten

4

F-Test 1,156

0,331

Brown-Forsythe 1,026

0,390

+

* signifikant mit α = 5 %, signifikant mit α = 10 %

Tabelle 100: Verhältniszahlen größenbezogener Variablen Quelle: Eigene Berechnung.

Die Analyse zeigt, dass neben schwach signifikanten Unterschieden bei der Anzahl der Mitarbeiter je Beteiligungsfall, die Anzahl der Beteiligungsfälle je Professional signifikant unterschiedlich ist. In den Gesellschaften mit großen Beteiligungsvolumina ist die Anzahl der Beteiligungsfälle pro Professional wesentlich höher als in den Gesellschaften mit kleinen Volumina. Obwohl für die Gesellschaften mit großen Beteiligungsvolumina festgestellt werden kann, dass einerseits die Anzahl der Totalverluste im Verhältnis zur Anzahl der Beteiligungsfälle sehr gering und die Anzahl der Exits relativ zur Anzahl der Totalverluste sehr hoch ist, erweisen sich die Differenzen als nicht ausreichend, um im statistischen Sinn signifikant zu sein. Dennoch zeigen die Analysen, dass die Gesellschaften mit den größten Beteiligungsvolumina insgesamt effizientere Betreuungsstrukturen (d. h. weniger Mitarbeiter je Beteiligungsvolumen) aufweisen und erfolgreicher bei der Veräußerung der Beteiligungen sind. (I) Gruppen nach Volumensquartil Beteiligungsfälle je Professional 1

2 3

(J) Gruppen nach Volumensquartil

95 %-Konfidenzintervall

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

Untergrenze

2

-2,210

1,016

0,179

-4,947

0,526

3

-2,279

0,943

0,103

-4,826

0,268 -0,879

Tamhane

4

-3,730

1,056

0,004**

-6,582

3

-0,0688

1,322

1,000

-3,597

3,460

4

-1,520

1,405

0,862

-5,269

2,229

4

-1,451

1,352

0,867

-5,065

2,163

** signifikant mit α = 1 %

Tabelle 101: Paarweiser Mehrfachvergleich Beteiligungsfälle je Professional Quelle: Eigene Berechnung.

192

Obergrenze

Der paarweise Mehrfachvergleich verdeutlicht, dass die Differenzen bei der Anzahl der Professionals je Beteiligungsfall vor allem auf Unterschiede zwischen der ersten und vierten Gruppe zurückzuführen sind. Das heißt, die Gesellschaften mit den großen Beteiligungsvolumina setzen signifikant weniger Professionals für die Betreuung jedes Beteiligungsfalles ein als Gesellschaften mit den kleinen Volumina. Für die Anzahl der Anfragen und für die Anzahl ihrer Prüfungen kann erwartet werden, dass diese mit zunehmenden Beteiligungsvolumina größer werden. Die Ergebnisse der Analysen bestätigen diese Vermutung. Gruppen nach Volumensquartil

Anzahl in den Gruppen

MW

1

60

2

60

3 4

Untergrenze

Obergrenze

231,12

171,894

290,340

318,28

246,289

390,278

53

324,74

213,558

435,914

54

618,06

438,913

797,198

1

74

168,00

92,473

243,527

2

79

187,06

125,308

248,818

3

71

262,65

166,597

358,699

4

78

406,88

296,657

517,112

1

56

21,93

15,989

27,868

2

59

33,86

23,485

44,244

3

53

43,32

23,948

62,693

54 4 Neuengagements in Zukunft 72 1

75,33

50,966

99,701

4,57

3,675

5,463

2

67

7,25

5,414

9,093

3

64

9,11

6,694

11,525

4

69

30,49

15,639

45,347

Wert

Signifikanz

Anzahl Anfragen F-Test 9,056

0,000**

Brown-Forsythe 8,652

0,000**

Grobprüfung F-Test 6,211

0,000**

Brown-Forsythe 6,204

0,000**

Feinprüfung F-Test 7,850

0,000**

Brown-Forsythe 7,615

0,000** F-Test

9,706

0,000**

Brown-Forsythe 9,873

0,000**

** signifikant mit α = 1 %

Tabelle 102: Mittelwerte Anfrage und Neuengagements Quelle: Eigene Berechnung.

Auffällig ist wiederum der große Abstand der Gesellschaften mit den größten Beteiligungsvolumina zu den restlichen Gesellschaften. Signifikante Unterschiede sind für alle untersuchten Variablen gegeben. Die Analyse der Korrelationen ließ dieses Ergebnis erwarten.413

413

Vgl. Anhang IX.

193

(I) Gruppen nach Volumensquartil Anzahl der Anfragen 1

2 3 Grobprüfung 1

2 3 Feinprüfung 1

2 3 Neuengagements in der Zukunft 1

2 3

(J) Gruppen nach Volumensquartil

95 %-Konfidenzintervall

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

Untergrenze

Obergrenze

37,579

Tamhane 2

-87,167

46,588

0,327

-211,912

3

-93,619

62,815

0,596

-263,067

75,828

4

-386,939

94,091

0,001**

-642,311

-131,567

3

-6,453

66,062

1,000

-184,132

171,227

4

-299,772

96,289

0,016*

-560,482

-39,063

4

-293,320

105,104

0,038*

-576,187

-10,453 111,589

Tamhane 2

-19,063

48,973

0,999

-149,715

3

-94,648

61,282

0,551

-258,295

69,000

4

-238,885

67,085

0,003**

-418,016

-59,753

3

-75,585

57,285

0,717

-228,800

77,631

4

-219,821

63,455

0,004**

-389,544

-50,098

4

-144,237

73,373

0,271

-339,941

51,467 4,124

Tamhane 2

-11,936

5,973

0,259

-27,996

3

-21,392

10,099

0,208

-48,841

6,057

4

-53,405

12,505

0,000**

-87,440

-19,369

3

-9,456

10,959

0,949

-39,016

20,104

4

-41,469

13,209

0,015*

-77,205

-5,732

4

-32,013

15,518

0,226

-73,661

9,636

2

-2,684

1,025

0,060+

-5,437

0,069

3

-4,540

1,289

0,004**

-8,017

-1,062

4

-25,923

7,457

0,005**

-46,127

-5,720

3

-1,856

1,520

0,783

-5,922

2,211

4

-23,239

7,501

0,017*

-43,546

-2,932

4

-21,383

7,541

0,035*

-41,789

-0,978

Tamhane

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %

Tabelle 103: Paarweise Mehrfachvergleiche Grobprüfung und Neuengagements Quelle: Eigene Berechnung.

Die Unterschiede sind bei der Anzahl der Anfragen zwischen den Gesellschaften in den drei unteren Volumensquartilen und den Gesellschaften mit den größten Beteiligungsvolumina zu finden. Ganz ähnlich verhält es sich bei der Anzahl der in der Zukunft geplanten Neuengagements. Zusätzlich sind hier die Differenzen des ersten zum zweiten und dritten Quartil signifikant. Bei der Anzahl der grob und genau geprüften Beteiligungsanfragen unterscheiden sich lediglich die Gesellschaften in den unteren beiden Quartilen zu den Gesellschaften im obersten Quartil signifikant. Somit haben

194

die Gesellschaften mit den größten Beteiligungsvolumina erneut besonderen Einfluss auf die Ergebnisse. Gruppen nach Volumensquartil

Anzahl in den Gruppen

MW

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze Obergrenze

Varianzanalyse

Betreuungsstunden im Monat 1

66

27,66

19,336

35,983

2

71

19,09

15,532

22,640

3

55

25,78

18,442

33,121

4

57

19,71

14,978

24,443

F-Test 1,967

0,120

Brown-Forsythe 1,954

0,123

Anzahl der Kontakte im Monat 1

69

10,68

6,622

14,741

2

71

8,28

5,227

11,337

3

63

8,05

5,546

10,550

4

58

7,14

4,562

9,714

F-Test 0,902

0,441

Brown-Forsythe 0,934

0,425

Tabelle 104: Mittelwerte Betreuungsqualität Quelle: Eigene Berechnung.

Die Untersuchung der Betreuungsqualität der Gesellschaften liefert sehr interessante Ergebnisse. Bei der Anzahl der Stunden, die die Gesellschaften für die Betreuung der Portfoliounternehmen aufbringen, ist kein Zusammenhang zur Höhe des Beteiligungsvolumens festzustellen. Die Mittelwertverteilung zeigt, dass die Gesellschaften im untersten und dritten Volumensquartil die meiste Zeit für die Betreuung ihrer Portfoliounternehmen aufbringen. Die Anzahl der Betreuungsstunden der Gesellschaften im zweiten und vierten Quartil ist geringer und nahezu identisch. Ordnet man die Gesellschaften nach der Höhe der Beteiligungsvolumina, ist die Anzahl der Kontakte zu den Portfoliounternehmen bei den Gesellschaften mit den kleinsten Beteiligungsvolumina am größten, während diese mit zunehmenden Volumina immer weiter abnimmt. Die Variablen zur Betreuungsqualität weisen keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen auf. Das heißt, der Umfang der Betreuung der Portfoliounternehmen erfolgt unabhängig von der Höhe der Beteiligungsvolumina der einzelnen Gesellschaften.414 Abschließend wird untersucht, ob zwischen der Leitungserfahrung des Managements der Beteiligungsgesellschaften und der Höhe der Beteiligungsvolumina ein Zusammenhang besteht. Dieser könnte deshalb angenommen werden, weil ein erfahrenes Management eher in der Lage sein sollte, attraktive Beteiligungsfälle und bei entsprechendem Investorenvertrauen Volumen für die Gesellschaft zu akquirieren. 414 Die Frage, die sich in diesem Zusammenhang stellt, lautet: Muss nicht eher das durchschnittliche Beteiligungsvolumen pro Beteiligungsfall betrachtet werden, um die entsprechenden Betreuungsrelationen zu operationalisieren?. Da die Angaben zu den Betreuungsrelationen aber pro Beteiligung abgefragt wurden, wird so ermittelt, ob sich die Betreuungsrelationen in großen Gesellschaften (hohes Beteiligungsvolumen) von kleinen Gesellschaften (geringes Beteiligungsvolumen) unterscheiden.

195

Gruppen nach Anzahl in Volumensquartil den Gruppen Banken/Corporate Finance 1 41 2 37 3 29 4 36 Industrie 1 23 2 22 3 20 4 21 Computer-/Elektronik 1 8 2 7 3 7 4 6 Medizin/Biotech 1 12 2 5 3 4 4 5 Kommunikation 1 5 2 7 3 1 4 6 Beratung 1 18 2 22 3 15 4 11 Jura 1 3 2 4 3 8 4 9 Wirtschaftsprüfung/Steuern 1 6 2 10 3 7 4 4 Investor Relations 1 4 2 1 3 3 4 3 Private Equity 1 25 2 34 3 28 4 31 Sonstige Berufserfahrung 1 0 2 1 3 0 4 1

196

MW

Untergrenze

Obergrenze

Wert

Signifikanz

14,10 14,95 24,34 23,71

10,776 10,305 7,463 14,502

17,419 19,587 41,227 32,915

F-Test 1,611 0,190 Brown-Forsythe 1,370 0,261

10,96 13,14 15,40 17,48

7,565 9,035 10,486 8,119

14,348 17,237 20,314 26,833

F-Test 1,039 0,380 Brown-Forsythe 1,016 0,394

7,75 17,14 24,14 9,17

-0,178 7,510 -0,624 1,763

15,678 26,775 48,910 16,570

F-Test 1,694 0,195 Brown-Forsythe 1,709 0,226

9,50 12,20 12,75 18,00

3,561 6,416 2,655 -14,007

15,439 17,984 22,845 50,007

F-Test 0,492 0,691 Brown-Forsythe 0,404 0,756

7,40 6,71 10,00 10,67

1,032 2,068 2,993

13,768 11,360 18,340

F-Test 0,555 0,653 Brown-Forsythe -

6,94 8,95 7,33 13,18

3,724 5,827 5,223 3,777

10,165 12,082 9,444 22,586

F-Test 1,612 0,196 Brown-Forsythe 1,284 0,307

18,33 14,25 10,75 7,33

-12,925 -6,019 2,936 0,257

49,591 34,519 18,564 14,410

F-Test 1,036 0,398 Brown-Forsythe 0,844 0,503

4,00 6,20 11,00 8,75

0,616 4,020 4,079 -4,775

7,384 8,380 17,921 22,275

F-Test 2,023 0,139 Brown-Forsythe 1,553 0,269

12,25 20,00 10,67 3,67

7,156 0,627 -6,373

17,344 20,706 13,706

F-Test 5,866 0,025* Brown-Forsythe

9,28 16,21 17,29 26,87

6,701 11,079 13,264 17,774

11,859 21,332 21,307 35,968

F-Test 5,760 0,001** Brown-Forsythe 6,194 0,001**

75,00 15,00

-

-

F-Test Brown-Forsythe -

Gruppen nach Anzahl in Volumensquartil den Gruppen Leitungserfahrung (gesamt) 1 58 2 56 3 50 4 45

MW 26,34 36,29 40,66 56,32

Untergrenze

Obergrenze

21,148 28,834 30,088 40,793

31,542 43,738 51,232 71,852

Wert

Signifikanz

F-Test 6,373 0,000** Brown-Forsythe 5,837 0,001**

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 105: Leitungserfahrung des Managements Quelle: Eigene Berechnung.

Bei der Gruppierung der Gesellschaften nach Beteiligungsvolumen ist eine Tendenz nur bei der Leitungserfahrung im juristischen Bereich, im Private-Equity-Geschäft und in der Leitungserfahrung insgesamt zu erkennen. Im Durchschnitt weist das Management der Gesellschaften mit kleineren Beteiligungsvolumen die größte Erfahrung im juristischen Bereich auf, während die Gesellschaften mit höherem Beteiligungsvolumen über die meisten Jahre Leitungserfahrung im Private-Equity-Geschäft verfügen. Insgesamt ist die Erfahrung des Managements in den Gesellschaften, die große Volumina verwalten, am höchsten. Die Analyse der Varianzen zeigt für drei Bereiche signifikante Ergebnisse, zum einen im Bereich der Leitungserfahrung im Investor-Relations-Bereich und zum anderen im Private-Equity-Bereich und der Leitungserfahrung insgesamt. In Bezug auf die Mittelwertverteilung bei der Erfahrung des Mangements im Bereich der Investor Relations kann aber der erwartete Zusammenhang nicht beobachtet werden. Die Analyse macht deutlich, dass das Management der Gesellschaften, die über die höchsten Beteiligungsvolumina verfügen, die geringste Erfahrung in diesem Bereich aufweist. Vor dem Hintergrund der geringen Fallanzahl für diesen Bereich sind diese Werte aber nur begrenzt aussagefähig. Die Betrachtung der paarweisen Mehrfachvergleiche kann Aufschluss darüber bringen, zwischen welchen Gruppen die signifikanten Unterschiede bestehen.415 Die paarweisen Vergleiche der Gruppen zeigen, dass sich die Leitungserfahrung des Managements im unteren Renditequartil signifikant von den Gesellschaften in den anderen Quartilen unterscheidet (im Vergleich zum zweiten Quartil nur auf einem schwachen Signifikanzniveau von 10 %). Das Management der Gesellschaften mit kleinen Beteiligungsvolumen verfügt tatsächlich über weniger Erfahrung im PrivateEquity-Bereich. Die Leitungserfahrung insgesamt unterscheidet sich bei den Gesellschaften im untersten Volumensquartil von Gesellschaften in den beiden oberen Quartilen.

415 Für die Variable „Investor Relations“ kann dieser paarweise Mehrfachvergleich nicht durchgeführt werden, da mindestens eine Gruppe weniger als zwei Fälle aufweist.

197

(J) Gruppen nach Volumensquartil

(I) Gruppen nach Volumensquartil Private Equity

95 %-Konfidenzintervall

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

2

-6,926

2,813

0,100+

-14,648

0,797

3

-8,006

2,324

0,007**

-14,402

-1,610

4

-17,591

4,626

0,003**

-30,498

-4,684

3

-1,080

3,192

1,000

-9,771

7,611

4

-10,665

5,118

0,230

-24,710

3,380

4

-9,585

4,867

0,291

-23,036

3,866 2,233

Untergrenze

Obergrenze

Tamhane

1

2 3 Leitungserfahrung

Tamhane

1

2 3

2

-9,941

4,535

0,171

-22,115

3

-14,315

5,866

0,099+

-30,185

1,555

4

-29,977

8,131

0,003**

-52,182

-7,772

3

-4,374

6,442

0,984

-21,705

12,956

4

-20,037

8,556

0,127

-43,264

3,191

4

-15,662

9,330

0,458

-40,840

9,515

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 106: Paarweise Mehrfachvergleiche Leitungserfahrung des Managements416 Quelle: Eigene Berechnung.

Die Betrachtung der Leitungserfahrung je Mitarbeiter bzw. je Professional zeigt überraschend, dass die Leitungserfahrung in den Gesellschaften mit eher kleinen Beteiligungsvolumina wesentlich höher ist als bei den Gesellschaften mit großen Beteiligungsvolumina. Dies gilt für beide hier betrachteten Variablen. Gruppen nach Volumensquartil

Anzahl in den Gruppen

95 %-Konfidenzintervall MW

Untergrenze

Obergrenze

Varianzanalyse

Leitungserfahrung je Mitarbeiter 1

54

7,38

6,043

8,725

2

54

6,51

5,093

7,925

3

50

5,44

4,316

6,563

4

44

3,15

1,841

4,469

F-Test 7,356

0,000**

Brown-Forsythe 7,470

0,000**

Leitungserfahrung je Professional 1

53

8,69

7,039

10,334

2

52

7,82

6,214

9,428

3

42

6,75

4,974

8,535

4

41

4,12

2,395

5,854

F-Test 5,305

0,002**

Brown-Forsythe 5,349

0,001**

** signifikant mit α = 1 %

Tabelle 107: Verhältniszahlen Leitungserfahrung je Mitarbeiter und je Professional Quelle: Eigene Berechnung. 416 Ein paarweiser Mehrfachvergleich wurde für die Variablen „Investor Relations“ und „Sonstige Berufserfahrung“ nicht durchgeführt, da mindestens eine Gruppe weniger als zwei Fälle aufweist.

198

Die paarweisen Mehrfachvergleiche zwischen den Gruppen ergeben, dass die Differenzen auf die Unterschiede zwischen den Gesellschaften in den Gruppen eins und zwei und der Gruppe der Gesellschaften mit den größten Beteiligungsvolumina, Gruppe vier, bestehen. Es kann demzufolge festgestellt werden, dass das Management der Gesellschaften mit den kleinen Beteiligungsvolumina eine signifikant höhere Anzahl an Leitungserfahrung, gemessen in Jahren, hat als das Management der Gesellschaften mit den größten Beteiligungsvolumina. Dieses Ergebnis ist in zweierlei Hinsicht erstaunlich. Allgemein wäre unter der Voraussetzung, dass die Leitungserfahrung als Indiz für die Qualität des Managements gewertet werden kann, für Gesellschaften, die in der Vergangenheit große Beteiligungsvolumina attrahieren konnten, auch eine höhere Erfahrung des Managements erwartet worden. Da jedoch die Erfahrung im PrivateEquity-Bereich in der Gesellschaftsgruppe mit den höchsten Beteiligungsvolumina am größten ist, kann vermutet werden, dass die Leitungserfahrung in den Gesellschaften mit kleineren Volumina eher in den anderen Bereichen vorliegt. Insgesamt muss davon ausgegangen werden, dass für die hier durchgeführte Untersuchung die Leitungserfahrung des Mangements nicht den Einfluss auf die Höhe des Beteiligungsvolumens hat, der erwartet wurde, und eher andere Faktoren für die unterschiedlichen Volumina ursächlich sind. (I) Gruppen nach Volumensquartil Leitungserfahrung je Mitarbeiter 1

2 3 Leitungserfahrung je Professional 1

2 3

(J) Gruppen nach Volumensquartil

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95 %-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

Bonferroni 2

0,875

0,894

1,000

-1,508

3,258

3

1,944

0,912

0,205

-0,486

4,374 6,744

4

4,229

0,944

0,000**

1,714

3

1,069

0,912

1,000

-1,361

3,500

4

3,354

0,944

0,003**

0,839

5,869

4

2,285

0,960

0,110

-0,275

4,844

Bonferroni 2

0,865

1,123

1,000

-2,131

3,862

3

1,932

1,189

0,636

-1,240

5,103 7,755

4

4,562

1,197

0,001**

1,369

3

1,066

1,194

1,000

-2,119

4,251

4

3,697

1,202

0,015*

0,490

6,903

4

2,630

1,264

0,233

-0,740

6,001

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %

Tabelle 108: Paarweiser Mehrfachvergleich Leitungserfahrung je Mitarbeiter und je Professional Quelle: Eigene Berechnung.

199

4.6 Zusammenfassung der Ergebnisse Nach den Einzelanalysen der erhobenen Variablen, bezogen auf die Rendite und das Beteiligungsvolumen, werden die Ergebnisse abschließend zusammengefasst. Die Übersichten enthalten alle untersuchten Variablen und präzisieren, ob diese signifikante Zusammenhänge zu den jeweils betrachteten Erfolgsmaßen, Rendite und Beteiligungsvolumen, aufweisen. Daneben wird diskutiert, wie sinnvoll eine weitere Verwendung aller eingangs analysierten Variablen für die Durchführung der Paneldatenanalyse (und angepassten Regression) ist. In den folgenden Tabellen sind alle betrachteten Variablen und die jeweiligen Niveaus (n = nominal-skaliert, iv = intervall-skaliert und m = metrisch-skaliert) dargestellt. Alle Variablen, die bei den durchgeführten Zusammenhangs- und Varianzanalysen keine signifikanten Unterschiede zwischen den betrachteten Rendite- und Volumengruppen aufwiesen, werden nicht in die weiterführenden statistischen Modelle einbezogen. Die Zusammenhangs- und Varianzanalysen stellen somit die Vorauswahl für die weiteren multivariaten Analysen dar. Die Annahme hinter diesem Vorgehen lautet, dass nur solche Variablen in die komplexeren Untersuchungen einbezogen werden sollen, die auch bei einfachen Verfahren statistische Unterschiede aufweisen. Alle grau unterlegten Variablen sind solche, die in den besagten Gruppen statistisch signifikante Unterschiede aufwiesen und somit in die weiterführenden Analysen einbezogen werden. Variablen, die in der Tabelle gerahmt sind, werden aus den unten näher erläuterten Gründen nicht bei den weiteren Berechnungen betrachtet. Kriterium

Level

Rendite

Volumen

A – Allgemeine Angaben Alter der Gesellschaft

m

Kein

**

Standort der Gesellschaft

n

Kein

**

Tätigkeitsgebiet

n

**

**

Mitarbeiterzahl

m

+

**

* (½)

**

technisch

m m

Kein

*

juristisch

m

Kein

**

Beteiligungsfälle je Professional

m

**

**

Beteiligungsvolumen je Professional

m

*

-

Volumen je Beteiligungsfall

m

*

-

Anzahl der Beteiligungen

m

*

**

Beteiligungsvolumen

m

*

Privat vs. Öffentlich

n

**

*

Art der Gesellschaft (2002-2005)

n

**

Kein

Eigentümerstruktur (2002-2005)

n

**

Kein

kaufmännisch

200

Kriterium

Level

Rendite

Volumen Kein

A – Allgemeine Angaben Kapitalakquise (2002-2005)

Finanzierungsquellen

Fundraising

n

*

Kapitalmarkt

n

**

**

Mittel der Eigentümer

n

Kein

Kein

Muttergesellschaft

n

**

Kein

Banken

n

*

**

Sparkassen

n

Kein

**

Versicherungen

n

**

**

Pensionsfonds

n

**

Kein

Industrie

n

*

Kein

Private

n

**

Kein

Öffentliche Mittel

n

**

Kein

Dachfondsinvestitionen

n

*

Kein n Eigene Erträge Kein Kein ** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %, kein: kein signifikanter Zusammenhang, * (½): ein signifikanter Zusammenhang mit α = 5 % ist nur für die Gruppen eins und zwei feststellbar. -: wurde in Bezug auf die abhängige Variable nicht untersucht. n: nominales Variablenniveau, m: metrisches Variablenniveau.

Tabelle 109: Zusammenfassung der Ergebnisse: allgemeine Angaben Quelle: Eigene Darstellung.

Rendite Die Gruppeneinteilung nach der Rendite der Gesellschaften zeigt auffällige Ergebnisse. Insgesamt weisen mehr Variablen signifikante Unterschiede in den Gruppen auf. Wiederum werden alle Variablen, die ein Niveau von α = 5 % oder besser erreichen, in die weitere Analyse einbezogen. Eine Ausnahme bilden hier wiederum die Angaben zur Anzahl der Mitarbeiter (hier nur kaufmännisch signifikant), da sie in der Variablen „Beteiligungsfälle je Professional“ enthalten sind. Anstelle der Variablen „Anzahl der Beteiligungen“ und „Beteiligungsvolumen“ wird die Variable „Beteiligungsvolumen je Beteiligungsfall“ für die weiteren Analysen verwendet. Volumen Im Hinblick auf die allgemeinen Angaben der Gesellschaften liegen für die Betrachtung des Volumens der Gesellschaften eindeutige Ergebnisse vor. Von den Einflussvariablen, die sich in den einzelnen Gruppen als signifikant unterschiedlich erweisen, werden alle Variablen in die weitere Analyse des Panels aufgenommen, die ein Signifikanzniveau von 5 % oder besser haben. Die einzige Ausnahme stellen die Angaben zu den Mitarbeitern und die Anzahl der Beteiligungsfälle dar, da diese implizit in der Variable „Beteiligungsfälle je Professional“ enthalten sind. Die Variablen „Beteiligungsvolumen je Professional“ und „Beteiligungsvolumen je Beteiligungsfall“ wurden 201

nicht näher analysiert, da die Gruppeneinteilung nach dem Beteilgungsvolumen erfolgt und somit hier auf jeden Fall signifikante Unterschiede zu erwarten wären, die aber nur auf die vorgegebene Gruppeneinteilung zurückzuführen wären. Kriterium B – Auswahl der Beteiligungen Finanzierungsphasen (früh vs. spät) Branchenschwerpunkt (branchenübergreifende Investments) Deal-Flow-Generierung Gesellschafterbeziehungen

Level

Rendite

Volumen

n n

** *

** +

n

Kein

Co-Venturing

n

Kein

Eigene Initiative der PU Eigene Akquise Investmentbanken Unternehmensberater/StB/WP/RA IHK

n n n n n

+ ** * + Kein

TGZ

n

**

Kein Kein (2005 + ¾) Kein * ** * Kein Kein (2005 + ¼)

n n n n n

** + Kein Kein Kein

n

Kein

n n n m m m m m m n n n n n n n n n

+ + * ** * (¼ +) Kein ** Kein * (¼ +) ** ** Kein * ** Kein Kein Kein **

Formen der Risikovorsorge (2003-2005) Branchendiversifikation Branchenspezialisierung Phasendiversifikation Phasenspezialisierung Diversifikation der Kapitalgeber Beschränkung auf bestimmte Kapitalgeber Begrenzung der Beteiligungshöhe Öffentliche Co-Investoren Private Co-Investoren Min. Beteiligungshöhe Max. Beteiligungshöhe Anzahl Anfragen Grobprüfung Feinprüfung Neuengagements in der Zukunft Durchschnittlich geplante Beteiligungsdauer Art des Engagements Lead-Investor Co-Lead-Investor Co-Investor Beteiligungsform Stille Beteiligung Offene Beteiligung Minderheitsbeteiligung 0-25 % Minderheitsbeteiligung 25-50 % Mehrheitsbeteiligung

202

Kein Kein Kein Kein Kein Kein (2005 + ⅓) Kein ** + ** ** ** ** ** ** Kein Kein Kein Kein Kein Kein * Kein **

Kriterium B – Auswahl der Beteiligungen Zielsetzung der Beteiligung Wertsteigerung Förderauftrag Schlüsselressourcen Ausschüttung

Level

Rendite

Volumen

n n n n

Kein ** Kein Kein

Kein Kein + +

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %, Kein: kein signifikanter Zusammenhang. Kein (2005 + ¾): kein signifikanter Zusammenhang feststellbar. Ein signifikanter Zusammenhang mit α = 10 % ist nur für die Analyse des Jahres 2005 zwischen den Gruppen drei und vier feststellbar. * (¼ +): signifikant mit α = 5 %. Zwischen den Gruppen eins und vier beträgt das Signifikanzniveau 10 %. n: nominales Variablenniveau, m: metrisches Variablenniveau.

Tabelle 110: Zusammenfassung der Ergebnisse: Auswahl der Beteiligungen Quelle: Eigene Darstellung.

Rendite Die Analyse der einzelnen Variablen nach der Renditegruppierung zeigt erneut, dass mehr Variablen signifikante Unterschiede in den Gruppen aufweisen. Alle Variablen, die bei einem Signifikanzniveau von 5 % oder besser Unterschiede in den einzelnen Gruppen erkennen lassen, werden in die weiterführende Analyse einbezogen. Volumen Von den Variablen, die die Auswahl der Beteiligungen ansprechen, werden wiederum diejenigen in die weiterführenden Analysen einbezogen, die signifikante Unterschiede auf einem Niveau von 5 % oder besser erreichen. Die Variablen „Minimale und maximale Beteiliungshöhe“ werden ausgeschlossen, da hier ein offensichtlicher Zusammenhang zur Gruppierung der Gesellschaften nach dem Beteiliungsvolumen besteht, was die signifikanten Zusammenhänge verursacht. Weiterhin wird nur die Anzahl der Anfragen ohne die darin enthaltenen Unterkategorien „Grobprüfung“ und „Feinprüfung“ in die weitere Analyse einbezogen. Kriterium

Level

Rendite

Volumen Kein

C - Betreuungsablauf Intervalle der Berichterstattung

n

+

Einfluss operative Geschäftsführung

iv

Kein

Kein

Einfluss strategische Geschäftsführung

iv

*

Kein

Dauer des Entscheidungsprozesses

n

**

Kein

Betreuung der PU

m

Kein

Kein Kein

Kontakte zu PU

m

Kein

Einbeziehung externer Berater

Entscheidungsprozess

n

Kein

Kein

(2001-2004)

Betreuungsprozess

n

Kein

Kein

Controlling der PU

Management

n

**

Finanzergebnisse

n

Kein

Kein (2005 *)

203

Kriterium

Level

Rendite

Volumen

D – Exit der Beteiligungen und Totalverluste

Level

Rendite

Volumen

Anzahl der Exits

m

**

*

Anzahl der Totalverluste

m

Kein

**

Exits/Beteiligungsfälle

m

Kein

Kein

Totalverluste/Beteiligungsfall

m

(** Welch)

Kein

Exits/Beteiligungsvolumen

m

(** Welch)

-

Totalverluste/Beteiligungsvolumen

m

+ (** BF)

-

Exits/Totalverluste

m

* (+ Welch)

Kein

Level

Rendite

Volumen

Fachhochschulstudium

n

+

Kein

E – Management und Zusatzleistungen der Gesellschaften Ausbildung des Managements (2002-2005)

Leitungserfahrung des Managements (2002-2005)

Promotion

n

Kein

+

Internationaler Abschluss

n

+

*

Investor Relations

m

Kein

*

Private Equity

m

* (⅓ +)

**

Leitungserfahrung (gesamt)

m

* (¼ +)

**

m

Kein

**

m

Kein

**

iv

*

Kein

Leitungserfahrung je Mitarbeiter Leitungserfahrung je Professional Zusatzleistungen der KBG

Managementteam Strategische Planung

iv

*

Kein

Private Co-Investoren

iv

Kein

+

Öffentliche Co-Investoren

iv

**

*

Marktanalysen

iv

+

Kein

Marketing/Vertrieb

iv

Kein

+

Serviceanbieter

iv

**

Kein

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %. Kein: kein signifikanter Zusammenhang. Kein (2005 *): kein signifikanter Zusammenhang feststellbar. Ein signifikanter Zusammenhang mit α = 5 % ist nur für die Analyse des Jahres 2005 feststellbar. * (⅓ +): signifikant mit α = 5 %. Zwischen den Gruppen eins und drei beträgt das Signifikanzniveau 10 %. * (¼ +): signifikant mit α = 5 %. Zwischen den Gruppen eins und vier beträgt das Signifikanzniveau 10 %. (** Welch): nur bei Anwendung des Welch-Tests signifikant mit α = 1 %. * (+ Welch): signifikant mit α = 5 %. Bei Anwendung des Welch-Tests signifikant mit α = 10 %. + (** BF): signifikant mit α = 10 %. Bei Anwendung des Brown-Forsythe-Tests signifikant mit α = 1 %. n: nominales Variablenniveau, m: metrisches Variablenniveau, iv : intervall-skaliertes Variablenniveau.

Tabelle 111: Zusammenfassung der Ergebnisse Betreuungsablauf, Exits und Totalverluste, Management und Zusatzleistungen Quelle: Eigene Darstellung.

Rendite Bei der Gruppierung nach den Renditen ergeben sich drei Variablen, die bei einem Niveau von 5 % oder besser signifikant sind. Sie werden in die weitere Analyse einbezogen. Im Hinblick auf die Veräußerungen der Beteiligungen wird nur das Verhältnis Anzahl der Exits zur Anzahl der Totalverluste in die weitere Analyse einbezogen, da die Anzahl der Exits darin enthalten ist und die anderen Verhältnisvariablen einerseits 204

z. T. auch die Aspekte „Exits“ und „Totalverluste“ enthalten, andererseits untereinander sehr hoch korrelieren (alle Korrelationskoeffizienten sind größer als 0,7 und signifikant bei α < 1 %). Bei den von den Gesellschaften angebotenen Zusatzleistungen werden alle bei einem Niveau von 5 % und besser signifikanten Variablen in die weitere Analyse übernommen. Eine Ausnahme bildet die Leitungserfahrung des Managements im Private-Equity-Bereich, da diese Angaben in der Variable „Gesamte Leitungerfahrung“ enthalten sind. Volumen Die Analyse der Variablen, die Aussagen über den Betreuungsablauf der Gesellschaften treffen, haben keinen signifikanten Einfluss auf die nach den Beteiligungsvolumina gruppierten Gesellschaften. Bei der Nutzung der Exitkanäle erwiesen sich lediglich „Anzahl der Exits“ und „Totalverluste“ als in den einzelnen Gruppen signifikant unterschiedlich. Diese beiden Variablen werden daher in die weitere Analyse einbezogen. Im Hinblick auf das Management und die Zusatzleistungen werden alle Variablen aufgenommen, die bei einem Niveau von 5 % oder besser signifikante Unterschiede in den Gruppen zeigen. Da sich die Variable „Leitungserfahrung je Professional“ aus den einzelnen abgefragten Unterkategorien zur Leitungserfahrung ableiten lässt, wird nur diese Variable in die weitere Analyse einbezogen. Die ausgewählten Variablen werden in einem letzten Schritt verwendet, um innerhalb eines Modells als Erklärungsgrößen für den Erfolg der Gesellschaften zu dienen.

205

5

Ableitung eines Bewertungsmodells

5.1 Funktion einer Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften Die Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften kann dazu beitragen, AgencyKonflikte, die sich auf beiden Ebenen einer Private-Equity-Finanzierung ergeben, zu lösen. Eine Bewertung, Einschätzung bzw. Klassifizierung wird oftmals auch als Rating bezeichnet. Allgemein bedeutet Rating „eine Beurteilung durch Vergabe von Zensuren“.417 Auf eine einheitliche Definition des Begriffs Rating konnte man sich bisher in der deutschsprachigen Literatur aber nicht einigen.418 Beim Rating werden mit Hilfe von Skalen die einzelnen Ratingobjekte in Qualitätsklassen eingeteilt. Dabei werden den Merkmalsausprägungen der Ratingobjekte Zahlen zugeordnet, die nicht nur eine Verschiedenartigkeit (gleich, ungleich), sondern auch eine natürliche Rangfolge (größer als, kleiner als) zum Ausdruck bringen.419 Aufgrund des ordinalen Skalenniveaus können allerdings keine Unterschiede zwischen den einzelnen Ratingobjekten einer Qualitätsklasse festgestellt werden.420 In der Literatur wird jedoch nicht nur das Verfahren (Ratingprozess) zur Einschätzung der Qualität unterschiedlichster Ratingobjekte als Rating bezeichnet. Oftmals ist mit dem Ausdruck Rating nur das Ergebnis eines solchen Beurteilungsverfahrens (Ratingurteil) gemeint.421 Ein wichtiger und wesentlicher Unterschied zu Rankings ist, dass beim Rating sowohl quantitative Faktoren wie Risiko und Volatilität als auch qualitative Aspekte berücksichtigt werden.422 Ratingperspektiven und Ratingarten Credit-Rating ist „ein etabliertes Produkt zur Beurteilung der Bonität“.423 Es können zwei Perspektiven unterschieden werden, mit denen das klassische Rating durchgeführt werden kann: das auf das Fremdkapital des Unternehmens bezogene Debt-Rating und das eigenkapitalorientierte Equity-Rating. Beim Debt-Rating wird die Wahrscheinlichkeit beurteilt, ob ein Unternehmen seinen Zins- und Tilgungsverpflichtungen zeitgerecht und vollständig nachkommen kann. Dies kann auf der Basis einer isolierten Betrachtung des mit einem bestimmten Fremdkapitaltitel verbundenen Bonitätsrisikos erfolgen, sich aber auch auf die gesamten aus dem Fremdkapital eines Unternehmens erwachsenen finanziellen Leistungsverpflichtungen beziehen. Die erwartete Ausfallwahrscheinlichkeit von Zahlungsstörungen ermöglicht in Verbindung mit der Quanti417

Vgl. Schmidt (1990) S. 55 ff. Vgl. Sönnichsen (1992) S. 103 f. Vgl. Rönz/Strohe (1994) S. 329. 420 Vgl. Wagner (1991) S. 5, Sönnichsen (1992) S. 114-117. 421 Vgl. Everling (1989) S. 637, Gründling/Everling (1994) S. 727, Berblinger (1996) S. 24 ff. 422 Vgl. Gutenberger (2002) S. 38. Ein Ranking bietet lediglich eine rein quantitative Betrachtung über einen bestimmten Zeitraum. 423 Vgl. Speicher (2001) S. 7, auch Everling (1999), Holzkämper/Fischer (2003) S. 147. 418 419

207

fizierung des Ausfallumfangs der Zahlungsstörungen Aussagen über den zu erwartenden Vermögensverlust (Expected Loss).424 Es gilt: Je höher die Ausfallwahrscheinlichkeit und je schlechter die Bonitätseinstufung sind, desto höher ist das Risiko. Der Gläubiger ist demnach sehr an einem gleichbleibend hohen Cash Flow interessiert, der zur Rückzahlung der Verpflichtungen verwendet werden kann. Das Equity-Rating liefert eine Aussage über die Fähigkeit eines Unternehmens, langfristig Werte zu generieren.425 Im Mittelpunkt der Analyse stehen Renditechancen, Kurspotentiale, die Qualität und Stabilität der Erträge und damit die Investitionswürdigkeit eines Unternehmens.426 Im Rahmen des Equity-Ratings lassen sich mit dem Aktien-Rating von börsennotierten Unternehmen und dem Rating der Eigenkapitaltitel nicht börsennotierter Unternehmen (Unternehmens-Rating) zwei Ratingarten voneinander unterscheiden. Da es sich auch beim Rating von Aktien- und gewissen Rentenmarktfonds um eine Beurteilung der Wertentwicklung und der Renditechancen handelt, können Fonds-Ratings, bei denen eine Rendite- und Wachstumsbetrachtung im Vordergrund stehen, ebenfalls unter die Perspektive des Equity-Ratings gefasst werden. Die Aktien-Rating-Modelle klassifizieren Aktien ausschließlich nach quantitativen Kriterien. Sie umfassen die Analyse von Gewinnen bzw. der Gewinnentwicklung, Dividendenzahlungen sowie die Aktienkursentwicklung und sollen die Über- oder Unterbewertung von Aktien aufzeigen. Damit erfolgt die Analyse auf der Basis vergangenheitsbezogener Daten.427 Auch beim Fonds-Rating aus der Perspektive des Equity-Ratings erfolgt (wie beim Aktien-Rating) eine rein output-bezogene, quantitative Analyse. Gegenstand des Rating sind jedoch nicht Aktien, sondern Anteile an ausgewählten (seit mindestens 3-5 Jahren gehandelten) börsennotierten Aktien- und Rentenmarktfonds. Ziel eines FondsRatings aus der Perspektive des Equity-Ratings ist es, Fonds mit zufällig erzielter Performance von solchen mit systematisch untermauertem Ansatz zu unterscheiden. Zu diesem Zweck betrachten Analysten vor allem Kriterien wie die konsistente Wertentwicklung (Performance), das Risiko (Volatilität der Anteilspreise), gewichten diese und ermitteln auf diese Weise eine Kennzahl.428 Das Unternehmens-Rating basiert im Gegensatz zu den genannten Ratingarten auf der Perspektive des Equity-Ratings nicht nur auf einer rein quantitativen Analyse, sondern bezieht auch qualitative Kriterien in die Beurteilung ein.429 Im Rahmen einer Fundamentalanalyse werden neben den Bilanzkennzahlen die Qualität des Managements, die 424

Vgl. Berblinger (1996) S. 31 f., Heinke (1998) S. 15. Vgl. Reden (2001) S. 650. Vgl. Schmidt (1990) S. 56 f., Munsch/Weiß (2001) S. 25. 427 Vgl. Teegen (1987) S. 710, Steiner (1992) S. 509. 428 Vgl. Everling (1992a) und Everling (1993), Behrenwaldt/Verweyen (2000) S. 597. 429 Vgl. Wagner (1991) S. 6, Jahn (1995) S. 510. 425 426

208

Konsistenz der strategischen Planung und die Marktposition des Unternehmens bewertet, um daraus Aussagen über Unternehmensstabilität und Zukunftsperspektiven ableiten zu können.430 Der Eigenkapitalinvestor lenkt seine Aufmerksamkeit dabei auf das Entwicklungspotential und die Unternehmenswertsteigerung, um eine angemessene Rendite für seinen Kaptitaleinsatz zu erzielen.431 Abbildung 15 gibt einen Überblick über die drei Rating-Arten aus der Perspektive des Equity-Rating.

Perspektiven des Equity-Ratings

qualitative und quantitative Kriterien Unternehmensrating

quantitative Kriterien AktienRating

FondsRating

Abbildung 15 : Überblick über die Ratingarten aus der Perspektive des Equity-Rating Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Everling (1991b) S. 153, Berblinger (1996) S. 34, Munsch/Weiß (2001) S. 25-26.

Da in der vorliegenden Arbeit Faktoren untersucht werden, die einen potentiellen Einfluss auf den Erfolg der Gesellschaften haben, soll zunächst nicht von einem Rating gesprochen werden. Die untersuchten Kriterien sind zwar sowohl quantitativer als auch qualitativer Natur. Die quantitativen Kriterien dienen aber zur Einordnung der Gesellschaften nach Größenaspekten bzw. der Abbildung qualitativer Aspekte. Der Fokus liegt auf den qualitativen Kriterien, die ursächlich für den Erfolg der Gesellschaften sind. Da diese eine Einschätzung des Erfolgs der Gesellschaften liefern sollen, wird lediglich von einer Bewertung und den Bewertungskriterien gesprochen. Diese Bewertung sollte aber bei einem umfassenderen Ratingansatz Berücksichtigung finden. Bewertung als Signal Gelänge es, ein Bewertungskonzept für Beteiligungsgesellschaften zu entwickeln, stände ein äußerst glaubwürdiges Signal für deren Qualität und Leistungsfähigkeit zur Verfügung. Dieses Konzept müsste die Forderung nach einer negativen Korrelation von Qualitäten und den Signalisierungskosten erfüllen. 430

Vgl. Everling (1992b) S. 25, Everling (1995) Sp. 1605, Everling (1998) S. 4 f. Vgl. Fischer/Henes/Holzkämper (2001) S. 612, Pleschak/Ossenkopf (2003) S. 155 und Riedel/Trost/Loges (2004) S. 9.

431

209

Beteiligungsgesellschaften mit guter Qualität bzw. hoher Leistungsfähigkeit könnten dann einen positiven Nettoeffekt aus den Kosten der Bewertung und der Senkung der Kapitalkosten erwarten.432 Die Senkung der Kapitalkosten kommt dadurch zustande, dass sich durch die Bewertung positive Effekte auf den Bekanntheitsgrad und die Reputation ergeben, die die Aufwendungen für das Einwerben von Kapital (Fundraising) sowie die Kosten für die Suche nach Beteiligungsprojekten (Deal-Flow-Generierung) vermindern.433 Beteiligungsgesellschaften schlechter Qualität werden nicht nur von den hohen Kosten für eine Bewertung abgeschreckt. Als Folge einer schlechten Einschätzung wird zudem die Akquisition von Investoren und die Identifizierung von potentiellen Beteiligungsprojekten schwieriger und kostenintensiver. Die Alternative wären aufwendige Maßnahmen zur Verbesserung der Qualität. Nur so könnte doch noch eine positive Bewertung erreicht werden.434 Die Glaubwürdigkeit der Bewertung könnte durch eine Veröffentlichung sichergestellt werden. Dadurch wären die Informationen allen Marktteilnehmern zugänglich und sollten in regelmäßigem Turnus angepasst werden.435 Eine weitere Notwendigkeit zur Sicherstellung der Glaubwürdigkeit wäre die Errichtung einer übergeordneten unabhängigen Übermittlungsinstanz, die die Informationen nach einheitlichen standardisierten Methoden zusammenstellt und auswertet.436 Bewertung als Screening-Indikator Im Kontext des Screening-Ansatzes kann die Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften sowohl aus der Perspektive des Kapitalgebers (z. B. der institutionelle Investor) als auch aus der Sicht der Portfoliounternehmen betrachtet werden. Für den Kapitalgeber ist „die Bewertung ein möglicher (Screening) Indikator, um die Qualität eines Unternehmens ganzheitlich festzustellen.“ Sie sollte umfassend über die Kapitalbeteiligungsgesellschaft informieren. Neben finanziellen Risiken (Renditen und ihre Schwankungen) müssen auch qualitative Faktoren, z. B. Managementqualitäten, objektiv und systematisch beurteilt werden.437 Die Bewertung ist somit viel genauer, als sich dies über die bloße Durchsicht von Jahresabschlussberichten und Bilanzen erreichen lässt. In diesem Sinne übernimmt sie für den institutionellen Investor eine Filterfunktion.438 Auch aus Sicht potentieller Portfoliounternehmen kann so eine bessere Einschätzung einer Kapitalbeteiligungsgesellschaft als Partner gewährleistet werden.

432

Vgl. Steiner/Heinke (1996) S. 613, Wagner (1991) S. 83. Vgl. Schröder (1992) S. 118 und S. 123. Vgl. Steiner/Heinke (1996) S. 613. 435 Vgl. Everling (1991c) S. 383, Wagner (1991) S. 83, Steiner/Heinke (1996) S. 613. 436 Vgl. Schefczyk (2000) S. 57, Everling (1991c) S. 383 f. 437 Vgl. Wagner (1991) S. 84 ff. 438 Vgl. Steiner/Heinke (1996) S. 614, Everling (1991c) S. 382 ff. 433 434

210

Bewertung als Kontrollinstrument Die Bewertung einer Kapitalbeteiligungsgesellschaft kann dem Investor als Kontrollinstrument dienen. Unterwirft sich eine Beteiligungsgesellschaft einem Bewertungsverfahren, kommt dies einer Selbstbeschränkung gleich, da eine unabhängige und übergeordnete Instanz (im Gegensatz zum Kapitalgeber) aufgrund ihrer Spezialisierung in der Lage sein sollte, die Qualität einer Beteiligungsgesellschaft zu beurteilen. Durch die turnusmäßige Überprüfung der Gültigkeit des gefällten Bewertungsurteils können Schädigungsmöglichkeiten der Beteiligungsgesellschaft gegenüber den Investoren langfristig eingeschränkt werden.439 Bewertung als Anreizinstrument Ein Bewertungskonzept kann auch als Anreizinstrument für die Beteiligungsgesellschaft eingesetzt werden, dem Interesse des Investors an Qualitätsinformationen zu entsprechen. Bei unzureichender Informationsübermittlung durch die Beteiligungsgesellschaft muss auf öffentlich verfügbare Informationen zurückgegriffen werden. Die Informationsqualität ist in diesem Fall nicht besonders hoch und könnte dazu führen, dass die Bewertung schlechter ausfällt als bei einer guten Zusammenarbeit mit dem Management der Beteiligungsgesellschaft.440 Da der Beteiligungsgesellschaft durch eine schlechte Bewertung durch den damit verbundenen Reputationsverlust ein materieller Schaden zugefügt wird (vgl. Kapitel 2.4), entstehen Anreize für sie, ein kooperatives Informationsverhalten umzusetzen.441 5.2 Anforderungen an ein Bewertungskonzept Ein Bewertungskonzept muss allgemeinen442 und speziellen Anforderungen genügen. Um Aussagen über die zukünftige Entwicklung treffen zu können, muss generell eine ganzheitliche Analyse der Beteiligungsgesellschaften erfolgen. Es müssen alle Faktoren untersucht werden, die die zukünftige Entwicklung und damit die Bonität der Gesellschaft beeinflussen (Vollständigkeit) könnten. Die methodischen Mindestanforderungen sind in Tabelle 112 zusammengefasst. Für Ratingverfahren beispielsweise ist es zwingend notwendig, das anzuwendende Verfahren an die Spezifika des jeweiligen Kundensegments anzupassen. Die Berücksichtigung dieser spezifischen Merkmale durch qualitative Kriterien muss auch für die Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften sichergestellt werden. Die Kriterien zur Beurteilung der Gesellschaften sind so zu wählen, dass eine Trennung in gute und schlechte Gesellschaften erfolgen kann. Wie diese Abgrenzung kon439

Vgl. Steiner/Heinke (1996) S. 615. Vgl. ebda. Vgl. Everling (1991a) S. 52. 442 Vgl. Krahnen/Weber (2001) S. 10 ff. sowie Kley/Everling (2001) S. 247 ff. 440 441

211

kret umgesetzt werden kann, bedarf einer weiteren Diskussion. In der vorliegenden Arbeit wurden aufgrund des Datenmaterials die Rendite und das Beteiligungsvolumen als Erfolgsmaß gewählt und die jeweiligen Einflussfaktoren untersucht. Objektivität des Bewertungsmodells beinhaltet die Definition eindeutiger und für den Praktiker verständlicher Anwendungskriterien (Ober- und Untergrenzen, eindeutige Spezifikationen usw.). Objektivität ist sichergestellt, wenn mögliche freie Parameter des Modells nicht durch subjektive Meinungen, sondern durch mathematischstatistische Verfahren bestimmt wurden. Dies kann letztlich nur durch eine ausgezeichnete Qualität der Daten gewährleistet werden. Liegt ein konsistentes System vor, führen gleiche Informationen auch immer zu einem gleichen Ratingurteil. Transparenz bedeutet, dass Außenstehenden, die das System nicht entwickelt haben, erläutert werden kann, welche Kriterien in welchem sachlichen Zusammenhang in dem System verarbeitet worden sind. Die Einbettung in betriebswirtschaftliche Steuerungssystematiken stellt sicher, dass Ratingergebnisse von den Gesellschaften in angemessener Form zur Steuerung des eigenen Unternehmens genutzt werden können. Die Kalibrierung, die Zuweisung der Aussagen über die zukünftige Wertentwicklung zu den Risikoklassen, stellt sehr hohe Anforderungen an den Entwickler des Systems, da die Verknüpfungen direkt die Trennschärfe des Systems beeinflussen.443 Anforderung Segmentierung Trennschärfe Objektivität/Konsistenz Transparenz Integrationsfähigkeit Kalibrierung

Erläuterung Anpassung an die Spezifika des jeweiligen Kundensegments Sinnvolle Kriterien und Gewichtung aller Bereiche Identische Sachverhalte und Kriterien führen zur gleichen Ratingnote Erfassung und Bewertung der Kriterien müssen transparent sein Ratingsystem und -verfahren müssen sich in betriebswirtschaftliche Steuerungssystematiken einbetten lassen Ratingnoten sind an die zukünftige Wertentwicklung geknüpft

Tabelle 112: Anforderungen an ein Ratingverfahren Quelle: Eigene Darstellung in Anlehung an Blochwitz/Eigermann (2001) S. 234 und Fentz (2005).

443

Vgl. Blochwitz/Eigermann (2001) S. 234.

212

5.3 Bewertungskonzept zur Ableitung von Benchmarkgrößen Ziel ist, die Gesellschaften zu identifizieren, die eine Stabilität in den Finanzierungsbeziehungen zu ihren Investoren gewährleisten und sich am Markt durch eine entsprechende Reputation und Managementpotentiale auszeichnen können. Im Vergleich zu anderen Arbeiten werden Daten mehrerer Jahre verglichen, aus denen Benchmarkgrößen für ein komplexes Bewertungsmodell abgeleitet werden.444 Der vorliegende Ansatz445 geht davon aus, dass das Risikopotential einer PrivateEquity-Transaktion wesentlich von den dahinter stehenden Beteiligten abhängt. Somit besteht ein erheblicher Bedarf, qualitative Einflussfaktoren, wie die Managementqualität, das Ausmaß der Betreuungsintensität und die Reputation der Kapitalbeteiligungsgesellschaften, stärker in die Risikobetrachtung einzubeziehen. Qualitative Bewertungssysteme zielen darauf ab, auch solche Kriterien in die Beurteilung einfließen zu lassen, die nicht oder nur mit großem Aufwand objektivierbar oder quantifizierbar sind. Die im Rahmen eines solchen Ansatzes beachteten Kriterien sind mit einer großen Subjektivität verbunden. Daher beruhen qualitative Bewertungssysteme auf einer subjektiven Auswahl, Gewichtung und Verknüpfung von Risikofaktoren und -indikatoren. Als qualitativ ist ein System auch dann zu bezeichnen, wenn quantitative Kriterien bei seiner Ermittlung berücksichtigt werden. Die Bezeichnung ‚qualitativ’ bezieht sich auf Auswahl und Verarbeitungsweise der Informationen und nicht auf die Informationen selbst.446 So ist auch ein Punktbewertungsmodell als qualitativ zu bezeichnen, wenn die zuzuordnenden Punkte nicht auf der Basis eines mathematisch-statistischen Verfahrens, sondern durch subjektive Erfahrungswerte ermittelt wurden.447 Im Gegensatz zu einem qualitativen Bewertungsansatz ist der Prozess bei einer quantitativen Bewertung standardisiert, die Verknüpfung der Kriterien erfolgt objektiviert auf der Basis mathematisch-statistischer Modelle. Da quantitative Bewertungsansätze an eine Quantifizierung der Kriterien gebunden sind, scheidet die Verarbeitung qualitativer Merkmale oftmals aus. Solche Ansätze werden daher lediglich für Bewertungsobjekte genutzt, die in großer Anzahl vorhanden sind und eine standardisierte Beurteilung sinnvoll erscheinen lassen (z. B. im Mengengeschäft von Banken und Versicherungen).448 Aufgrund der eingangs beschriebenen Schwächen einer ausschließlichen Betrachtung vergangenheitsorientierter Renditen und deren Schwankungen sowie der sehr individualisierten Geschäfte von Kapitalbeteiligungsgesellschaften wird im hier entwickelten Beurteilungskonzept eine Kombination aus quantitativen und qualitativen Beurteilungskriterien beachtet. 444 In der Erhebung wurden Querschnitte ermittelt. Daher wurde zugunsten einer breiteren Datenbasis darauf verzichtet, die Stichproben der jeweiligen Jahre anzupassen. Für weitere Arbeiten vgl. z. B. Jugel (2003) S. 3 ff. 445 Für zwei alternative Bewertungsansätze von Private-Equity-Fonds vgl. Anhang XIII. 446 Vgl. Eigermann (2002) S. 31 f. 447 Vgl. ebda. S. 31. 448 Vgl. ebda. S. 33.

213

Analyse des Herkunftslandes (Länderrisiko) Rechtliche und steuerliche Rahmenbedingungen

Branchen- und Marktanalyse (Branchenrisiko) Relativer und absoluter Marktanteil Markteintrittsbarrieren Konkurrenzpotential Wettbewerbstrends

Unternehmenspotentiale Quantitative Faktoren Z. B. Jahresabschlussanalyse Finanzkennzahlen Finanzielle Flexibilität Finanzpolitik

Qualitative Faktoren Rendite

Volumen

Allgemeine Angaben Tätigkeitsgebiet Fälle/Volumen je Professional Volumen je Beteiligungsfall Art der Gesellschaft Eigentümerstruktur Art der Kapitalakquise Finanzierungsquellen Auswahl der Beteiligungen Finanzierungsphase Branchenschwerpunkt Deal-Flow-Generierung Formen der Risikovorsorge Grenzen einer Beteiligung Anzahl der Anfragen Neuengagements Beteiligungsdauer Art des Engagements Beteiligungsform Zielsetzung der Beteiligung Betreuungsablauf Einfluss auf strat. GF Dauer Entscheidungsprozess Controlling der PU Exit der Beteiligungen Anzahl der Exits zu Verlusten Management/Zusatzleistung Leitungserfahrung Zusatzleistungen der KBG

Allgemeine Angaben Alter der Gesellschaft Standort Tätigkeitsgebiet Fälle je Professional Art der Gesellschaft Art der Kapitalakquise Finanzierungsquellen Auswahl der Beteiligungen Finanzierungsphase Deal-Flow-Generierung Formen der Risikovorsorge Anzahl der Anfragen Neuengagements Beteiligungsform Exit der Beteiligungen Anzahl der Exits Anzahl der Verluste Management/Zusatzleistung Ausbildung des Managements Leistungserfahrung je Professional Zusatzleistungen der KBG

Abbildung 16: Bewertungskonzept mit statistisch abgesicherten Rendite- und VolumenEinflussfaktoren Quelle: Eigene Darstellung.

214

Aus den in Kapitel 4 durchgeführten Untersuchungen sind neben Aspekten, die nicht Gegenstand der jährlichen Erhebung waren (das sind insbesondere Bilanzkennzahlen) die in Abbildung 16 dargestellten quantitativen und qualitativen Kriterien aufgrund des untersuchten Datensatzes statistisch abgesichert und in das Bewertungskonzept für Kapitalbeteiligungsgesellschaften einzubeziehen.449 Die Übersicht zeigt deutlich, dass für die Rendite der Gesellschaften mehr signifikante Einflussgrößen ermittelt werden konnten. Es ist aber auch zu erkennen, dass fast alle Faktoren, die einen Einfluss auf die Höhe des Volumens haben, die Rendite ebenfalls signifikant beeinflussen. Das verdeutlicht, dass die Auswahl der Erfolgsmaßstäbe sinnvoll war und das Beteiligungsvolumen durchaus als alternatives Erfolgsmaß für die Renditen der Gesellschaften herangezogen werden kann. Grundsätzlich bleibt zu beachten, dass insbesondere für die nominal-skalierten Einflussfaktoren eine genaue quantifizierbare Aussage über die Wirkung auf die abhängige Einflussgröße nur schwer zu treffen ist. Dennoch ist wichtig, dass die dargestellten Variablen bei der Bearbeitung beachtet werden müssen. Bei den intervall- und metrisch-skalierten Einflussfaktoren können die Ergebnisse der Analyse in Kapitel 4 als Benchmarkgrößen herangezogen und Aussagen darüber abgeleitet werden, wie die Verteilung der betrachteten Größen bei den erfolgreichen Gesellschaften in der Vergangenheit empirisch aussah (siehe Abbildung 17).

Rendite

Volumen

Allgemeine Angaben Tätigkeitsgebiet Fälle/Volumen je Professional Volumen je Beteiligungsfall Art der Gesellschaft Eigentümerstruktur Art der Kapitalakquise Finanzierungsquellen Auswahl der Beteiligungen Finanzierungsphase Branchenschwerpunkt Deal-Flow Generierung Formen der Risikovorsorge Grenzen einer Beteiligung Anzahl der Anfragen Neuengagements Beteiligungsdauer Art des Engagements Beteiligungsform Zielsetzung der Beteiligung Betreuungsablauf Einfluss auf strat. GF Dauer Entscheidungsprozess Controlling der PU Exit der Beteiligungen Anzahl der Exits zu Verlusten Management/Zusatzleistung Leitungserfahrung Zusatzleistungen der KBG

Allgemeine Angaben Alter der Gesellschaft Standort Tätigkeitsgebiet Fälle je Professional Art der Gesellschaft Art der Kapitalakquise Finanzierungsquellen Auswahl der Beteiligungen Finanzierungsphase Deal-Flow Generierung Formen der Risikovorsorge Anzahl der Anfragen Neuengagements Beteiligungsform Exit der Beteiligungen Anzahl der Exits Anzahl der Verluste Management/Zusatzleistung Ausbildung des Managements Leistungserfahrung je Professional Zusatzleistungen der KBG

Ableitung von Benchmarkgrößen

Abbildung 17: Ableitung von Benchmarkgrößen aus den statistisch gesicherten Einflussfaktoren Quelle: Eigene Darstellung. 449 Vgl. dazu Abbildung 16 mit den Ausführungen zu den Ergebnissen der Einflussfaktoren in Kapitel 4.6 und die dort angegebenen Tabellen 109 bis 111.

215

Betrachtet man als Erfolgsgröße die Rendite der Gesellschaften, können die am besten performenden Gesellschaften durch die folgenden Benchmarkgrößen charakterisiert werden. Diese Gesellschaften agierten europa- und deutschlandweit. Jeder Professional bearbeitete durchschnittlich zwei Beteiligungsfälle, die ein Beteiligungsvolumen von durchschnittlich ca. 19 Mio. Euro ausmachten. Die erfolgreichen Gesellschaften arbeiteten privatwirtschaftlich orientiert und standen mehrheitlich im Eigentum ihrer geschäftsführenden Partner. Sie agierten unabhängig von übergeordneten Organisationsstrukturen. Das Kapital, das diese Gesellschaften investierten, brachten sie durch eigenes unabhängiges Fundraising auf. Es stammte v. a. von Banken, Versicherungen, Pensionsfonds, der Industrie, privaten Investoren (BA) und Dachfonds. Die erfolgreichen Gesellschaften finanzierten Beteiligungsobjekte in frühen wie auch in späten Phasen. Dabei investierten sie übergreifend in verschiedene Branchen. Ihre Beteiligungsobjekte identifizierten sie durch eigene aktive Akquise. Möglichen Risiken aus den Beteiligungsengagements wurde durch die Diversifizierung in verschiedene Branchen begegnet. Zusätzlich wurden private Co-Investoren bei der Finanzierung der Portfoliounternehmen einbezogen. Die minimale Beteiligungshöhe lag bei durchschnittlich 8 Mio. Euro. Investiert wurden durchschnittlich maximal 101 Mio. Euro. Pro Jahr bekamen die Gesellschaften durchschnittlich 460 Anfragen und planten im Folgejahr durchschnittlich mehr als sechs neue Beteiligungsengagements. Die Gesellschaften engagierten sich in den Portfoliounternehmen höchstens sieben Jahre. Dabei gingen sie als Lead-Investoren immer Mehrheitsbeteiligungen ein. Beteiligungen, die ausschließlich aufgrund eines Förderauftrags zustande kamen, wurden nicht durchgeführt. Die Dauer bis zur Entscheidung, ob eine Beteiligung erfolgt oder nicht, betrug im Mittel maximal sechs Monate. Im Vergleich zu den schlechter performenden Gesellschaften übten die erfolgreichen einen relativ starken Einfluss auf die strategische Geschäftsführung aus (2,57 auf einer Skala von 1 = sehr stark bis 6 = gar nicht) und führten häufiger ein Controlling des Managements der Portfoliounternehmen durch. Bei den erfolgreichen Gesellschaften kamen auf jeden Totalverlust 3,46 erfolgreiche Veräußerungen anderer Beteiligungen. Das Management der Gesellschaften verfügt über ein hohes Maß an Leitungserfahrung in den unterschiedlichsten Bereichen, insgesamt durchschnittlich über mehr als 54 Jahre, insbesondere im Private-Equity-Bereich (mehr als 23 Jahre). Neben der eigentlichen finanziellen Unterstützung bieten die erfolgreichen Gesellschaften umfangreiche Zusatzleistungen an (im Mittel 2,28 auf einer Skala von 1 = wird immer angeboten bis 6 = wird nie angeboten).

216

Rendite Allgemeine Angaben Tätigkeitsgebiet

europa- und deutschlandweites Engagement

Fälle je Professional

2,04

Volumen je Professional

18,89 Mio. Euro

Art der Gesellschaft

private Gesellschaft

Eigentümerstruktur

Gesellschaft steht mehrheitlich im Eigentum der geschäftsführenden Partner und agiert unabhängig von übergeordneten Organisationsstrukturen

Art der Kapitalakquise

Fundraising

Finanzierungsquellen

Banken, Versicherungen, Pensionsfonds, Industrie, Private, Dachfonds

Auswahl der Beteiligungen Finanzierungsphase

keine eindeutige Aussage möglich

Branchenschwerpunkt

branchenübergreifende Investments

Deal-Flow-Generierung

eigene aktive Akquise

Formen der Risikovorsorge

Diversifizierung nach Branchen, Einbeziehung privater CoInvestoren

Grenzen einer Beteiligung

Min: 7,92 Mio. Euro Max: 101,07 Mio. Euro

Anzahl der Anfragen

460,12

Neuengagements

6,42

Beteiligungsdauer

bis max. 7 Jahre

Art des Engagements

als Lead-Investor engagiert

Beteiligungsform

Mehrheitsbeteiligung

Zielsetzung der Beteiligung

kein Förderauftrag

Betreuungsablauf Einfluss auf die strategische Geschäftsführung

2,57

Dauer des Entscheidungsprozesses

bis max. 6 Monate

Controlling der Portfoliounternehmen

häufigeres Controlling des Managements

Exit der Beteiligungen Anzahl der Exits zu Verlusten

3,46

Management/Zusatzleisungen Leitungserfahrung (in Jahren)

Private Equity: 23,42 Gesamt: 54,31

Zusatzleistungen der KBG

durchschnittlich: 2,28

Tabelle 113: Aus den Renditen abgeleitete Benchmarkgrößen Quelle: Eigene Darstellung.

Betrachtet man als Erfolgsmaßstab das Beteiligungsvolumen der Gesellschaften, können folgende Benchmarkgrößen abgeleitet werden, die charakteristisch für die Gesellschaften mit großen Beteiligungsvolumina sind. Im Durchschnitt waren diese Gesellschaften fast 17 Jahre am Markt. Sie agierten v. a. von Südwestdeutschland aus global. Auf jeden Professional kamen im Mittel mehr als sechs Beteiligungen. Es handelte sich um private Gesellschaften, die das finanzierte Kapital über den Kapitalmarkt beschafften bzw. von Banken und Versicherungen bekamen. 217

Die Gesellschaften engagierten sich vorrangig in den Spätphasen. Beteiligungsobjekte wurden wieder durch eigene aktive Akquise identifiziert bzw. durch Investmentbanken, Unternehmens- und Steuerberater sowie Wirtschaftsprüfer und Rechtsanwälte an das Unternehmen herangetragen. Auf eine Einbeziehung öffentlicher Co-Investoren im Rahmen einer Risikovorsorge waren diese Gesellschaften nicht angewiesen. Sie erhielten jährlich ca. 618 Anfragen und gaben an, im Folgejahr mehr als 30 neue Beteiligungen einzugehen. Sie engagierten sich ausschließlich durch Mehrheitsbeteiligungen. Einer hohen Anzahl von erfolgreichen Exits (ca. 54) stand bei diesen Gesellschaften auch eine höhe Anzahl von Verlusten gegenüber (ca. 28). Das Management dieser Gesellschaften zeichnete sich insbesondere durch internationale Qualifikationen aus. Jeder Professional verfügte über durchschnittlich mehr als vier Jahre Leitungserfahrung in den verschiedensten Bereichen. Darüber hinaus boten diese Gesellschaften neben der eigentlichen finanziellen Unterstützung umfangreiche Zusatzleistungen an (durchschnittlich 2,95 auf einer Skala von 1 = wird immer angeboten bis 6 = wird nie angeboten). Volumen Allgemeine Angaben Alter der Gesellschaft

16,93

Standort

Südwestdeutschland

Tätigkeitsgebiet

global agierend

Fälle je Professional

6,27

Art der Gesellschaft

private Gesellschaft

Art der Kapitalakquise

Kapitalmarkt

Finanzierungsquellen

Banken, Versicherungen

Auswahl der Beteiligungen Finanzierungsphase

Spätphasenfinanzierung

Deal-Flow-Generierung

Eigene aktive Akquise, Investmentbanken, Unternehmens-, Steuerberater, Wirtschaftsprüfer und Rechtsanwälte

Formen der Risikovorsorge

keine Einbeziehung öffentlicher Co-Investoren

Anzahl der Anfragen

618,06

Neuengagements

30,49

Beteiligungsform

Mehrheitsbeteiligung

Exit der Beteiligungen Anzahl der Exits

54,85

Anzahl der Verluste

28,83

Management/Zusatzleisungen Ausbildung des Managements

internationaler Abschluss

Leitungserfahrung je Professional (in Jahren)

4,12

Zusatzleistungen der KBG

durchschnittlich: 2,95

Tabelle 114: Aus den Beteiligungsvolumen abgeleitete Benchmarkgrößen Quelle: Eigene Darstellung.

218

5.4 Paneldatenanalyse für den Zeitraum 2001-2005 Bei den Untersuchungen in Kapitel 4 handelt es sich um eine Querschnittsbetrachtung unter der Annahme, dass sich die Eigenschaften der Gesellschaften über den betrachteten Zeitraum nicht ändern. Um dem Aspekt der Veränderungen der einzelnen Merkmale der Gesellschaften Rechnung zu tragen und die Vorteile der Verknüpfungen der Zeitreihen und Querschnittsdimension zu nutzen, wird mit den Variablen, die sich bei der Gruppenbetrachtung nach Renditen und Volumina als signifikant unterschiedlich erwiesen, abschließend eine Paneldatenanalyse durchgeführt. Ziel dabei ist, die im Bewertungsmodell enthaltenen signifikanten Einflussfaktoren in ein komplexeres Modell zu integrieren, um den Erklärungsgehalt der einzelnen Faktoren abzuleiten. Diese Untersuchung könnte u. a. auch Aufschluss über die Wirkungsrichtung und die Gewichtung der einzelnen Faktoren geben. 5.4.1 Statistische Vorbemerkungen Die Paneldatenanalyse stellt eine Kombination aus Zeitreihen- und Querschnittsanalyse dar. Die in der Querschnittsdimension enthaltenden N Gesellschaften wurden über alle i = 1, …, N Gesellschaften und die Zeitdimension T mit t = 1, …,T erhoben. Die Anwendung der Paneldatenanalyse bringt eine Reihe von Vorteilen mit sich, z. B. die durch die Verknüpfung der beiden Dimensionen erhöhte Anzahl von Beobachtungspunkten und eine damit verbundene höhere Zuverlässigkeit der Schätzergebnisse. Eine alternative Vorgehensweise bestünde darin, eine Zeitreihenanalyse für jede einzelne Gesellschaft (entspräche einem Panel mit N = 1) oder eine Querschnittsanalyse über alle Gesellschaften für einen beliebigen Zeitpunkt vorzunehmen (entspräche einem Panel mit T = 1). Beide Alternativen würden aber zu einem substanziellen Informationsverlust führen. Die Verknüpfung der Dimensionen bietet außerdem den Vorteil einer größeren Anzahl von Freiheitsgraden und die Abnahme der Multikollinearität, da die Wahrscheinlichkeit der Korrelation der Variablen untereinander sinkt, wenn sich diese in zwei verschiedenen Dimensionen ändern können. Die Einbeziehung beider Dimensionen bietet ebenfalls die Möglichkeit zur Beobachtung des dynamischen Verhaltens der immer gleichen Merkmalsträger bei gleichzeitiger Berücksichtigung der Heterogenität unter den Merkmalsträgern.450 Um den Aspekt der (möglichen) Heterogenität zu schätzen, können verschiedene Ansätze verfolgt werden, von denen nur diejenigen ausführlicher dargestellt werden, die in der Praxis Verwendung finden.451 Dabei ist jede Schätzgleichung durch das Absolutglied (Konstante), die Steigungsparameter und den Störterm charakterisiert. Zur Erläuterung wird 450 Vgl. Baltagi (2001) S. 5 ff. Dieser Vorteil gilt in der hier durchgeführten Analyse nur bedingt, da nicht von allen Gesellschaften tatsächlich für jeden Zeitpunkt Daten vorliegen und auch für die einzelnen Variablen immer wieder fehlende Werte vorkommen. 451 Vgl. Fendel (2004) S. 737.

219

im Folgenden ein Schätzansatz mit der zu erklärenden Variablen Y und zwei erklärenden Variablen X1 und X2 zugrunde gelegt. Der Fehlerterm wird mit u bezeichnet. Die Schätzgleichung in der allgemeinen Form lautet dann: Yit = α it + β 1it X 1it + β 2it X 2it + u it

(1)

mit E (u it ) ~ N (0, σ ) 2 it

Für die Praxis ergeben sich durch spezielle Restriktionen in der Gleichung (1) drei relevante Fälle. Gepoolte Regression Annahmegemäß sind sowohl die Konstante α als auch die Steigungsparameter β über die Zeit und über alle Merkmalsträger konstant. Der Fehlerterm erfasst sowohl die zeitlichen als auch die individuellen Unterschiede des Panels. In der Schätzung wird also die völlige Homogenität der beobachteten Merkmalsträger unterstellt, woraus sich die folgende Schätzgleichung ergibt: Yit = α + β1 X 1it + β 2 X 2it + u it

(2)

Ergebnis der Schätzung mit Hilfe der Methode der kleinsten Quadrate sind die beiden Steigerungskoeffizienten und die Konstante. Die gesamte (mögliche) Heterogenität unter den Merkmalsträgern und über die Zeit wird nur durch den Fehlerterm abgebildet und ist daher rein zufällig. Um jedoch auch individuelle Effekte zuzulassen, bestehen grundsätzlich zwei Möglichkeiten, die im Folgenden dargestellt werden.452 Feste Individualeffekte (fixed effects) Die erste Möglichkeit besteht darin, für jeden Merkmalsträger eine spezifische Konstante zuzulassen, die über die Merkmalsträger (aber nicht über die Zeit) variiert. Die Schätzgleichung lautet dann: Yit = α i + β1 X 1it + β 2 X 2it + u it

(3)

Als Ergebnis erhält man einen von der Zeit unabhängigen, aber vom Merkmalsträger abhängigen Vektor, der in der Literatur als Fixed Effect bezeichnet wird. Die Steigungsparameter sind weiterhin identisch für alle Merkmalsträger.453 Zufällige Individualeffekte (random effects) Beim Ansatz zufälliger Individualeffekte wird die Konstante nicht mehr als fixer Wert angenommen, sondern als variabel für jeden Merkmalsträger. Die Konstante hat einen Mittelwert (Erwartungswert), der für alle Merkmalsträger identisch ist, jedoch gilt zusätzlich zu (3): 452 453

Vgl. ebda. Vgl. ebda. S. 738, Baltagi (2001) S. 12 ff., Greene (2000) S. 560 ff.

220

αi = α + ε i

(4)

wobei ε i eine merkmalsspezifische Zufallsvariable mit dem Erwartungswert 0 und konstanter Varianz σ ε2 ist. Der Ansatz der zufälligen Individualeffekte unterstellt die untersuchten Merkmalsträger als eine zufällige Auswahl aus einer größeren Grundgesamtheit. Diese haben denselben Erwartungswert für die Konstante, aber die Heterogenität zwischen den Merkmalsträgern spiegelt sich im Zufallsterm ε i wider. Durch Einsetzen von (4) in (3) erhält man: Yit = α + β1 X 1it + β 2 X 2it + ε i + u it Yit = α + β1 X 1it + β 2 X 2it + ν it

(5)

wobei gilt: ν it = ε i + u it 454

(6)

Der Schätzansatz der zufälligen Individualeffekte unterliegt folgenden Annahmen: ε i ~ N (0, σ ε2 ) u it ~ N (0, σ u2 ) E (ε i u it ) = 0

(7)

E (ε i ε j ) = 0, ∀(i ≠ j ) E (u it u is ) = E (u it u jt ) = E (u it u js ) = 0, ∀(i ≠ j ) .

Die individuellen Störterme sind also weder über die Zeit noch über die Merkmalsträger miteinander korreliert. Aus (7) folgt: E (ν it ) = 0 var(ν it ) = σ ε2 + σ u2 .

(8)

Für den Fall, dass σ ε2 = 0 ist, besteht kein Unterschied zur gepoolten Regression (2).455 Fixed effects versus random effects Die Frage, welcher der vorgeschlagenen Ansätze gewählt werden sollte, wurde in der Literatur kontrovers diskutiert. Mundlak (1961) und Wallace/Hussain (1969) waren frühe Befürworter des Fixed-Effects-Modells, während sich Balestra/Nerlove (1966) für die Anwendung des Random-Effects-Modells einsetzten.456 Kürzlich diskutiert wurde das Problem von Nerlove (2002), der sich erneut für die Anwendung des Ran-

454 Da sich der Fehlerterm aus zwei Komponenten zusammensetzt, wird der Ansatz oftmals auch als sog. Error Component Model bezeichnet. 455 Vgl. Fendel (2004) S. 738 f., Baltagi (2001) S. 15 ff., Greene (2000) S. 567 f. 456 Vgl. Mundlak (1961) S. 44-56, Wallace/Hussain (1969) S. 55-72, Balestra/Nerlove (1966) S. 585-612.

221

dom-Effects-Modells ausspricht.457 Grundsätzlich hängt die Entscheidung für eines der beiden Modelle von der Art der Stichprobe ab, die einerseits als Zufallsauswahl oder als systematische (Voll-)Erhebung erfolgen kann. Sind die betrachteten Merkmalsträger Ergebnis einer zufälligen Auswahl, ist das Random-Effects-Modell anzuwenden. Sind im Gegensatz dazu alle Merkmalsträger berücksichtigt, ist die Anwendung des Fixed-Effects-Modells ratsam.458 Dies führt für die vorliegende Untersuchung zu dem Problem, dass streng genommen weder eine zufällige Auswahl noch eine Vollerhebung vorliegt. Es wird aber davon ausgegangen, dass die Abdeckung des Marktes durch die Auswahl der betrachteten Beteiligungsgesellschaften so hoch ist, dass ein Modell mit fixen Effekten verwendet wird. Neben den eher intuitiven Überlegungen können für die Entscheidung auch der Lagrange-Multiplikator-Test (LM-Test) und der Hausmann-Test herangezogen werden. Der LM-Test prüft die Relevanz individueller zufälliger Effekte und kann damit das Modell zufälliger Individualeffekte stützen oder verwerfen. Geprüft wird, ob die Varianz der zufälligen Effekte null ist (Nullhypothese). Der errechnete LagrangeMultiplikator folgt dabei einer Chi-Quadrat-Verteilung. Die Teststatistik lautet: 2   N T    ∑ ∑νˆit  NT  i =1  t =1   LM = − 1  N T 2(T − 1)  2 ∑ ∑νˆit   i =1 t =1  

(9)

Wird die Nullhypothese verworfen, ist dies ein Hinweis für das Vorliegen individueller zufälliger Effekte. Der Hausmann-Test überprüft explizit, ob feste oder zufällige Effekte vorliegen. Der Test macht sich dabei die Eigenschaft zunutze, dass beim Modell mit zufälligen Effekten bei Abwesenheit einer Korrelation zwischen den unbeobachtbaren individuellen Effekten und den Regressoren der Schätzer konsistent und effizient ist.459 Der FixedSchätzer ist hingegen unter diesen Umständen konsistent, aber nicht effizient. Liegt eine signifikante Korrelation der zufälligen Effekte vor, ist der Random-Schätzer verzerrt und somit inkonsistent. Der Fixed-Schätzer bleibt aber konsistent, da die individuellen Effekte durch die Mittelwertbildung vor der eigentlichen Schätzung eliminiert werden.460 Der Hausmann-Test beruht auf der Differenz dieser beiden Schätzer: qˆ = βˆGLS − βˆ LSDV 457

(10)

Vgl. Nerlove (2002) S. 1-114. Vgl. Fendel (2004) S. 738. Er besitzt die BLUE-Eigenschaft (best linear unbiased estimator). 460 Die festen Effekte werden durch Kleinstquadrateschätzung mit Dummy-Variablen (least square dummy variable model = LSDV) geschätzt, die zufälligen Effekte durch eine verallgemeinerte Kleinstquadrateschätzung (generalized leasts squares = GLS). 458 459

222

Die Nullhypothese besagt, dass die individuellen Effekte nicht mit den Regressoren korreliert sind. Die Prüfgröße ist Chi-quadrat verteilt mit k (Anzahl der zu schätzenden Parameter) Freiheitsgraden. Wird die Nullhypothese verworfen, sollte ein Modell mit fixen Effekten durchgeführt werden. Die Teststatistik lautet:461 χ 2 = qˆ ´Cov(qˆ ) −1 qˆ

(11)

5.4.2 Panel-Renditemodell Die Betrachtung der Rendite als abhängige Variable führt lediglich zu einem kleinen Modell. In dem Modell mit fixen Effekten (unter Einbeziehung von DummyVariablen) sind nur vier Variablen signifikant. Die Anpassungsgüte ist wiederum sehr gut (R² (adjusted) = 0,624473) und das Modell insgesamt signifikant (F-Statistik = 3,07).462 Variable (abh. Rendite)

Koeffizient

Standardfehler

t-Statistik

Wahrscheinlichkeit

Konstante

283,7549

69,35606

4,091278

0,0008**

Anzahl der Fälle je Professional

-8,421277

3,488333

-2,414127

0,0273*

Minimale Beteiligungshöhe

-15,66583

4,608205

-3,399552

0,0034**

Maximale Beteiligungshöhe

-3,113192

0,921923

-3,376847

0,0036**

Anzahl Verluste zur Anzahl der Beteiligungsfälle

-24,94245

11,30678

-2,205973

0,0414*

R-Quadrat

0,926621

R-Quadrat (adjusted)

0,624473

F-Statistik

3,066778

Prob. (F-Stat.)

0,006111**

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %.

Tabelle 115: Panel-Renditemodell Quelle: Eigene Berechnung.

Während die Vorzeichen bei der Festlegung der Beteiligungsgrenzen nicht sinnvoll interpretierbar sind, da vor dem Hintergrund von Effizienzüberlegungen eher größere Beteiligungsvolumina höhere Renditen erbringen sollten, sind die Zusammenhänge für die verbleibenden Variablen logisch erklärbar. So kann ein Beteiligungsfall nur dann eine entsprechende Rendite erzielen, wenn sich genügend Professionals mit der

461

Vgl. Fendel (2004) S. 739, Greene (2000) S. 576 ff. Wie bei den bivariaten Betrachtungen gilt auch für die Panelmodelle, dass die Ableitung von verallgemeinernden Rückschlüssen, die für alle auf dem deutschen Markt tätigen Kapitalbeteiligungsgesellschaften gelten, voraussetzt, dass die durch die Rückläufe entstandene Auswahl repräsentativ ist. Insofern sind die statistischen Ergebnisse zurückhaltend zu interpretieren und nur mit größeren Einschränkungen auf andere Gesellschaften zu übertragen. 462

223

Betreuung beschäftigen. Die Rendite wird auch umso höher sein, je geringer die Anzahl der Verluste im Vergleich zur Anzahl der Beteiligungsfälle ist. 5.4.3 Panel-Volumenmodell Die Betrachtung des Volumens als abhängige Variable in einem Panelmodell zeigt leider nicht die erwarteten Ergebnisse. In dem Modell mit fixen Effekten (unter Einbeziehung von Dummy-Variablen) sind nur zwei Variablen signifikant.463 Erstens kann ein positiver Zusammenhang im Hinblick auf die Anzahl der Fälle je Professional festgestellt werden, d. h., je höher die Zahl der Fälle ist, die ein Professional betreut, desto höher ist auch das Beteiligungsvolumen der Gesellschaft. Da das Beteiligungsvolumen eine aggregierte Größe über alle Beteiligungsfälle darstellt, ist dieser Zusammenhang durchaus logisch. Zweitens zeigt das Modell, dass das Beteiligungsvolumen der Gesellschaften umso höher ist, je größer die Erfahrung der Professionals ausfällt. Auch dieser Zusammenhang erscheint vor dem Hintergrund der Erläuterungen in Kapitel 4 sinnvoll. Variable (abh. Volumen) Konstante

Koeffizient

Standardfehler

t-Statistik

Wahrscheinlichkeit

15,88664

25,39181

0,625660

0,5340

Anzahl der Fälle je Professional

13,17672

5,101984

2,582667

0,0123*

Erfahrung je Professional

4,651705

2,216744

2,098440

0,0402*

R-Quadrat

0,976031

R-Quadrat (adjusted)

0,924843

F-Statistik

19,06757

Prob. (F-Stat.)

0,000**

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %.

Tabelle 116: Panel-Volumenmodell Quelle: Eigene Berechnung.

Trotz dieser beobachteten Zusammenhänge ist das Ergebnis insgesamt eher enttäuschend. Zwar wird deutlich, dass die Anpassungsgüte des Modells durch die beiden Variablen sehr gut (R² (adjusted) = 0,92) und das Regressionsmodell insgesamt signifikant ist (F-Statistik = 19,07). Dass jedoch nur zwei Faktoren einen Einfluss auf das Beteiligungsvolumen zeigen, ist im Kontext der Zielsetzung der Arbeit unbefriedigend. Für beide Panelmodelle lässt sich feststellen, dass die Anzahl der Gesellschaften, die kontinuierlich über mehrere Jahre Daten zur Verfügung stellten und somit die Unter-

463

Der Hausmann-Test lehnt die Verwendung zufälliger Effekte ab.

224

suchung einer Panelstruktur rechtfertigen, nicht ausreicht, um belastbarere Ergebnisse zu erhalten. 5.5 Angepasste Regression für den Zeitraum 2001-2005 Da die Panelanalyse nur wenig befriedigende Ergebnisse brachte, werden in einem abschließenden Schritt die Einflussfaktoren in einer angepassten Regression analysiert, um umfassendere Aussagen hinsichtlich der Stärke und der Richtung der Einflussfaktoren auf die abhängigen Variablen in einer Modellkonzeption abzuleiten. 5.5.1 Statistische Vorbemerkungen Durch die Regressionsanalyse sollen die Zusammenhänge zwischen der abhängigen und den unabhängigen Variablen aufgedeckt werden. Die in der Regressionsanalyse untersuchten Daten werden wiederum als eine Zufallsstichprobe aus der realen Grundgesamtheit des Beteiligungsmarktes aufgefasst. Für die Grundgesamtheit wird davon ausgegangen, dass ein linearer Zusammenhang zwischen abhängiger und unabhängiger Variablen besteht und dieser additiv von einer Zufallsvariable überlagert wird. Das theoretische Regressionsmodell für die Grundgesamtheit lässt sich dann wie folgt formulieren: yi = β 0 + β1 x1,i + β 2 x2,i + .... + β n xn ,i + ε i

(1)

Die Variable yi setzt sich somit aus einer systematischen Komponente yˆ i (= β 0 + β1 x1,i + β 2 x2,i + .... + β n xn ,i )

(2)

und der stochastischen Fehlervariable εi zusammen. Die abhängige Variable y wird durch die additive Überlagerung mit der Zufallsvariablen ebenfalls zu einer stochastischen Größe. Die Regressionskoeffizienten β1 bis βn geben für die Grundgesamtheit an, um wie viel Einheiten die abhängige Variable steigt/fällt, wenn sich die unabhängige Variable um eine Einheit ändert. Um die Schätzeigenschaften für die Regressionsfunktion zu gewährleisten und die Signifikanzprüfungen durchführen zu können, werden für die Zufallsvariable εi folgende Eigenschaften vorausgesetzt: E (ε i ) = 0 für i = 1,2,3…

(3)

E (ε ) = σ ε = konst. für i = 1,2,3…

(4)

2 i

2

Die Varianz der Verteilung der Zufallsvariable ist unabhängig von der Höhe der unabhängigen Variable (Homoskedastizität). E (ε i , ε j ) = 0 für i = 1,2,3…und j = 1,2,3…. für i ≠ j

(5)

Die Verteilungen der Zufallsvariable sind für verschiedene Beobachtungen i und j unabhängig voneinander (keine Autokorrelation). 225

ε i ~ N (0,σ ε2 ) für i = 1,2,3…

(6) 464

Die Zufallsvariable ist für die gegebenen Beobachtungen normalverteilt.

In Abgrenzung zum Vorgehen bei einer gepoolten Regression im Rahmen der Panelanalyse werden hier die Angaben der einzelnen Gesellschaften, sofern diese für mehrere Jahre vorliegen, gemittelt. Dieses Vorgehen wurde gewählt, da für einen Großteil der Gesellschaften nur Daten für ein oder zwei Jahre vorliegen. Nur eine geringe Anzahl von Gesellschaften machte Angaben für mehr als zwei Jahre. Durch die Mittelwertbildung wird der zusätzliche Informationsgehalt, der bei einer gepoolten Regression hinsichtlich der unterschiedlichen Beobachtungszeitpunkte vorhanden ist, aufgegeben. Gleichzeitig wird aber vermieden, dass die untersuchten Variablen autokorrelieren und die Anwendung einer Regression nicht möglich ist.465 Wie oben gezeigt ist eine weitere Voraussetzung für die Durchführung statistischer Signifikanztests bei einer linearen Regression die Normalverteilung der abhängigen Variablen, die durch deren Logarithmierung annähernd erreicht werden soll.466 Eine Multikollinearität kann durch die Korrelationsanalysen ausgeschlossen werden, die für die einzelnen einbezogenen Variablen durchgeführt wurden. Das skizzierte Vorgehen unterstellt, dass sich die Einflussfaktoren auf die abhängigen Variablen über den betrachteten Zeitraum nicht verändert haben. Für viele der qualitativen Variablen kann tatsächlich von einer Konstanz über die Zeit ausgegangen werden (z. B. Gesellschafterstruktur, Kapitalquellen usw.), so dass diese Annahme als nicht zu kritisch angesehen wird. In der Folge werden weiterhin gesellschaftsspezifische Faktoren betrachtet. Konsequenz dieses Vorgehens ist aber, dass nur Zusammenhänge für die logarithmierten abhängigen Variablen festgestellt werden können und die Modelle keineswegs zur Vorhersage genutzt werden können. Die Regressionsanalyse wurde mit SPSS durchgeführt. Eingang in das Modell fanden jeweils die in Kapitel 4 ermittelten Faktoren. Es wird davon ausgegangen, dass die Voraussetzungen zur Anwendung der Regression erfüllt sind. Insbesondere das Auftreten von autokorrelierten Daten/Residuen kann durch die Durchschnittsbildung über alle Zeitpunkte (sofern Daten für mehrere vorlagen) ausgeschlossen werden. Eine

464 Vgl. Janssen/Laatz (2003) S. 383 f. und ausführlicher zur Regressionsanalyse ebda. 379ff. und Backhaus et al. (2003) S. 45ff. 465 Zur Durchführung und zu den Voraussetzungen für die Anwendung einer Regression vgl. Backhaus et al. (2003) S. 77 ff. und Janssen/Laatz (2003) S. 365 ff. 466 Das übliche Verfahren zum Testen dieser Voraussetzung ergibt zwar kein Vorliegen einer Normalverteilung, aber durch die Logarithmierung wird eine akzeptable Annäherung erreicht. Die Durchführung einer logistischen Regression wurde aber verworfen, da die Transformation der Renditeangaben der Gesellschaften in eine binäre Variable (z. B. oberer Volumen-/Renditemedian = 1, unterer Volumen-/Renditemedian = 0) zu einem weiteren Informationsverlust geführt hätte.

226

mögliche Kollinearität zwischen den erklärenden Variablen wurde durch die Anwendung der entsprechenden Diagnoseverfahren in SPSS ausgeschlossen.467 5.5.2 Regression-Renditemodell Das ermittelte Renditemodell ist insgesamt signifikant (F-Wert = 13,976, Signifikanz = 0,000) und erklärt 45,1 % der Renditevarianzen (R² adjusted = 0,451). Im Hinblick auf die Rendite der hier betrachteten Kapitalbeteiligungsgesellschaften zeigt sich in dem komplexen Modellzusammenhang, dass die Anzahl der Verluste den stärksten (negativen) Einfluss auf die Rendite aufweist. Eine Beteiligungsdauer von über sieben Jahren wirkt sich negativ auf die Rendite der Gesellschaften aus. Die Leitungserfahrung des Managements ist wiederum als ein die Rendite besonders positiv beeinflussendes Merkmal herauszustellen und unterstreicht die besondere Bedeutung der Qualität des Managements. Zusätzlich trägt eine Mehrheitsbeteiligung der Kapitalbeteiligungsgesellschaft zur positiven Entwicklung der Renditen bei, was auf die höhere Unabhängigkeit bei der Einflussnahme hinsichtlich wichtiger geschäftspolitischer Entscheidungen zurückgeführt werden kann.468 Nicht standardisierte Koeffizienten Beta

Standardfehler

(Konstante)

Variable

1,1795

0,0918

Verluste/Volumen

-0,2067

0,0365

Beteiligungsdauer länger als 7 Jahre

-0,1846

Leitungserfahrung Mehrheitsbeteiligung

Standardisierte Koeffizienten Beta

T-Wert

Signifikanz

12,8543

0,000**

-0,3297

-5,6591

0,000**

0,0653

-0,1804

-2,8254

0,005**

0,0018

0,0006

0,1760

3,0552

0,003**

0,1195

0,0415

0,1686

2,8774

0,005**

Mehrere Kapitalgeber

-0,1222

0,0435

-0,1647

-2,8074

0,006**

Branchendiversifikation

0,1169

0,0578

0,1213

2,0225

0,045*

Private Gesellschaft

0,0799

0,0417

0,1156

1,9139

0,057+

Lead-Investor

0,1095

0,0622

0,1153

1,7612

0,080+

TGZ

-0,0916

0,0506

-0,1143

-1,8116

0,072+

Grobprüfung

0,0001

0,0001

0,1044

1,8094

0,072+

Industrie

-0,1000

0,0600

-0,0978

-1,6672

0,097+

+

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, signifikant mit α = 10 %.

Tabelle 117: Ergebnisse Regression-Renditemodell Quelle: Eigene Berechnung. 467

Die Kollinearität zwischen den erklärenden Variablen wird durch die Toleranz ermittelt, die anhand der Regression einer erklärenden Variablen aus allen verbleibenden berechnet wird. Ist die Toleranz kleiner als 0,01, kann von einer Linearkombination der betrachteten Variablen durch die verbleibenden ausgegangen werden. SPSS gibt dann eine Warnung aus und nimmt die Variable nicht in die Gleichung auf. 468 Auch für die Regressionsmodelle muss vorausgesetzt werden, dass die Ableitung von verallgemeinernden Rückschlüssen nur möglich ist, wenn die durch die Rückläufe entstandene Auswahl repräsentativ ist. Insofern sind die statistischen Ergebnisse zurückhaltend zu interpretieren und nur mit größeren Einschränkungen auf andere Gesellschaften zu übertragen.

227

Dass Gesellschaften mit einer Eigentümerstruktur, die das Verhältnis der Kapitalanteile mehrerer Kapitalgeber abbildet, ein negatives Vorzeichen des Koeffizienten aufweisen, ist nicht unmittelbar einsichtig. Eventuell kann dieser Umstand auf unterschiedliche Interessen bei der Beteiligungspolitik zurückzuführen sein oder dieser Effekt ist so stark, dass er andere überlagert. Dies könnte der bei der bivariaten Betrachtung des Einflusses der Eigentümerstruktur auf die Rendite festgestellte positive Zusammenhang sein, nach dem Gesellschaften, die mehrheitlich im Eigentum der geschäftsführenden Partner stehen und unabhängig von übergeordneten Organisationsstrukturen sind, am besten performen. Ferner zeigt sich, dass die Gesellschaften, die eine Diversifizierung über verschiedene Branchen vornehmen und sich vorrangig aus Mitteln von Privaten finanzieren (Kapitalquellen), höhere Renditen erzielen. Dies betont die besondere Rolle von Business Angels, die hierunter einzuordnen sind, und spricht für deren besonderes Engagement im Hinblick auf die Entwicklung der Beteiligungen. Beziehen die Gesellschaften ihre finanziellen Mittel vorrangig von Industrieunternehmen, wirkt sich dies negativ auf die Rendite aus. Dies zeigt, dass hier strategische Zielsetzungen wichtiger sind als ausschließliche Renditeaspekte. Gesellschaften, die als Lead-Investoren agieren, erzielen höhere Renditen. Die Variable der Deal-FlowGenerierung über Technologie- und Gründerzentren zeigt in der vorliegenden Untersuchung ein negatives Vorzeichen. Dies kann damit zusammenhängen, dass ein Großteil der TGZ mit öffentlichen Mitteln (co-)finanziert wurde und somit vermehrt Gesellschaften mit Förderauftrag enger mit diesen verknüpft sind. Insgesamt zeigt sich, dass die Gesellschaften, die die größte Auswahl an Beteiligungsanfragen haben (Anzahl der Grobprüfungen), auch höhere Renditen erzielen, da sie aus einem großen Pool die erfolgversprechendsten Beteiligungen auswählen können. (Umgekehrt werden an die erfolgreichsten Gesellschaften wahrscheinlich die meisten Anfragen gestellt.) Neben der Wirkungsrichtung zeigen die standardisierten Koeffizienten die Stärke des Einflusses der einzelnen Variablen. Werden diese zur Gewichtung der Einzelfaktoren herangezogen, müsste die Anzahl der Verluste am stärksten gewichtet werden. 5.5.3 Regression-Volumenmodell Das ermittelte Volumenmodell ist insgesamt signifikant (F-Wert = 17,646, Signifikanz = 0,000) und erklärt 43,6 % der Varianz des Beteiligungsvolumens (R² adjusted = 0,436). Bei der Betrachtung des Volumens als abhängige Variable zeigt sich, dass für die betrachteten Gesellschaften und den betrachteten Zeitraum in einem komplexen Modellzusammenhang wesentlich mehr Variablen statistisch signifikanten Einfluss auf die Höhe des Beteiligungsvolumens der einzelnen Gesellschaften haben als im vergleichbaren Panelmodell.

228

Variable

Nicht standardisierte Koeffizienten Beta Standardfehler

Standardisierte Koeffizienten Beta

T-Wert

Signifikanz

5,5894

0,000**

0,3920

7,4708

0,000**

0,0837

0,2632

4,9513

0,000**

0,3665

0,1044

0,1907

3,5097

0,001**

0,3227

0,1056

0,1704

3,0557

0,003**

(Konstante)

0,7901

0,1414

Alter

0,0271

0,0036

Versicherungen

0,4145

Europaweit Global Neuengagements

0,0048

0,0017

0,1677

2,8787

0,004**

Anfragen

0,0003

0,0001

0,1493

2,6346

0,009**

Eigene Akquise

0,2365

0,0860

0,1458

2,7515

0,007**

Private Gesellschaft

-0,2318

0,1151

-0,1184

-2,0131

0,045*

Suche nach öff. Co-Investoren

0,0597

0,0282

0,1153

2,1201

0,035*

Sparkassen

-0,1796

0,0925

-0,1045

-1,9414

0,054+

+

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, signifikant mit α = 10 %.

Tabelle 118: Ergebnisse Regression-Volumenmodell Quelle: Eigene Berechnung.

Wesentlichster Einflussfaktor ist das Alter der Gesellschaften, es übt einen positiven Einfluss auf das Beteiligungsvolumen der Gesellschaften aus. Daneben spielt auch eine Rolle, wer die Mittel für die Beteiligungsgesellschaften zur Verfügung stellt. So werden hohe Beteiligungsvolumina erzielt, wenn die Mittel von Versicherungsunternehmen kommen; sind Sparkassen Beteiligungsgeber, sind die Beteiligungsvolumina kleiner. Beim Tätigkeitsgebiet verfügen die global und europaweit agierenden Gesellschaften über höhere Volumina. Auch die Anzahl der Neuengagements und die Anzahl der Anfragen haben einen positiven Einfluss auf die Höhe des Beteiligungsvolumens. Hier kann davon ausgegangen werden, dass ein hohes Beteiligungsvolumen die Anzahl der in der Zukunft geplanten Neuengagements steigen lässt und Gesellschaften, die über ein hohes Beteiligungsvolumen verfügen, tendenziell auch mehr Anfragen von kapitalsuchenden Unternehmen bekommen. Dass private Gesellschaften tendenziell eher geringere Beteiligungsvolumina haben (negatives Vorzeichen des Koeffizienten), ist im vorliegenden Fall mit der Struktur des untersuchten Samples zu erklären. Zum Teil ist sicher zu beobachten, dass die privatwirtschaftlich geführten Gesellschaften kleinere Volumina vergeben, andererseits wird das Ergebnis durch den Einfluss von wenigen, vergleichsweise großen öffentlich geförderten Gesellschaften berührt. Diese waren vor allem im drittgrößten Volumensquartil einzuordnen. Die größten Volumina (viertes Volumensquartil) wurden von den sehr großen privaten Gesellschaften finanziert. Insgesamt wirkt sich in der Regressi229

onsanalyse eher der Einfluss der öffentlich geförderten Gesellschaften aus. Dies verstärkt die bis dato bestehende Bedeutung dieser Gesellschaften für die Beteiligungsfinanzierung in Deutschland. Die Unterstützung der Portfoliounternehmen bei der Suche nach öffentlichen Co-Investoren kann ebenfalls zu einem höheren Beteiligungsvolumen bei den Beteiligungsgesellschaften führen. Zieht man die standardisierten Koeffizienten für eine Gewichtung der Einflussfaktoren heran, müsste, wenn es um die Akquirierung von Beteiligungsvolumen geht, das Alter der Gesellschaften am stärksten gewichtet werden.

230

Zusammenfassung und Fazit Ziel der Arbeit war es zu untersuchen, welche qualitativen Variablen einen Einfluss auf den Erfolg einer Kapitalbeteiligungsgesellschaft haben. Diese Variablen sind gleichzeitig Merkmale, die Investoren zur Einschätzung des Leistungsvermögens dieser Gesellschaften dienen und in einem Bewertungskonzept enthalten sein müssen. Traditionell wurden zur Bewertung der Gesellschaften Rendite-Risiko-Relationen herangezogen. In der Arbeit werden verschiedene Gründe aufgeführt, warum diese Betrachtung zu kurz greift. Es wird argumentiert, dass für die Bewertung der Gesellschaften zusätzlich qualitative Merkmale einbezogen werden sollten. Die Ableitung dieser Faktoren stellte sich als relativ schwierig heraus, da die Auskunftsbereitschaft und Transparenz der Gesellschaften sehr unterschiedlich und insgesamt eher zurückhaltend war. Aber ausgehend von einer breit angelegten Befragung der am deutschen Markt agierenden Gesellschaften, die über fünf Jahre in Folge durchgeführt wurde, konnte ein im Vergleich zu anderen Untersuchungen sehr umfassender Datensatz analysiert und aus der Vielzahl der Eigenschaften von Kapitalbeteiligungsgesellschaften die für eine Bewertung relevanten Merkmale abgeleitet werden. Zunächst wurde die Entwicklung des deutschen Marktes dargestellt, die im Vergleich zum US-amerikanischen Markt noch recht jung ist. Der deutsche Markt für Kapitalbeteiligungsgesellschaften ist durch eine Vielzahl von Gesellschaften geprägt, die sich als außerordentlich heterogen darstellen. Traditionell spielen die Banken immer noch eine besondere Rolle bei der Finanzierung von außerbörslichen Beteiligungen. Daneben nimmt der Staat weiterhin die Rolle des Förderers auch solcher Ideen ein, die sich ohne dessen Unterstützung nicht am Markt durchsetzen könnten, aber dennoch von Bedeutung für die Entwicklung der gesamten Volkswirtschaft sein können. Da auch andere institutionelle Investoren im aktuellen Umfeld nach Investitionsmöglichkeiten suchen, die unter Beachtung angemessener Anlagegrenzen zusätzliche Renditepotentiale versprechen, werden zukünftig auch Versicherungen und Pensionsfonds verstärkt in den Private-Equity-Bereich investieren. Aufgrund der potentiell großen Volumina werden daher auch Dachfondskonstruktionen zunehmend an Bedeutung gewinnen. Für diese Investoren stellt sich dann die Frage, wie das eigene Engagement und der Marktzutritt gestaltet werden könnten. Kommen direkte Investitionen in Portfoliounternehmen, die, wie gezeigt wurde, immer mehr an Bedeutung verlieren, nicht in Frage, muss zwangsläufig über die Gründung einer eigenen Gesellschaft nachgedacht werden bzw. eine Auswahl der am Markt tätigen Gesellschaften erfolgen. Eine Auswahlentscheidung, die sich ausschließlich auf Rendite-Risiko-Relationen stützt, ist aufgrund mehrerer Gründe problematisch. Wie in Kapitel 2.1 gezeigt wurde, kann es bei einer solchen Betrachtung zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen kommen, die im Extrem sehr hohe Volatilitäten und Renditen ausweist. Andererseits wurden auch Untersuchungen vorgestellt, die zeigen, dass die Renditen auf risikoadjustierter 231

Basis nur geringfügig bzw. gar nicht höher sind als z. B. Aktieninvestments. Problematisch erwies sich immer wieder, da es sich bei Private-Equity-Investments um illiquide Anlagen handelt, für die keine Marktpreise vorhanden sind und bei deren Bewertung sehr große Spielräume bestehen, die zu diesen unterschiedlichen Ergebnissen führen. Ein Rückgriff auf öffentlich notierte Gesellschaften lässt außer Acht, dass der überwiegende Teil der Kapitalbeteiligungsgesellschaften nicht an einem organisierten Markt gelistet ist und eine solche Betrachtung neue Einflussfaktoren für die Bewertung mit sich bringt. Eine im Vergleich zum Aktienmarkt angemessene Performance lässt sich also nur erzielen, wenn der institutionelle Investor in der Lage ist, die erfolgreichen Gesellschaften von den weniger erfolgreichen zu unterscheiden. Daher wird neben der ausschließlichen Rendite-Risiko-Betrachtung die Einbeziehung qualitativer Faktoren empfohlen. Da die Finanzierungsbeziehungen im Private-Equity-Bereich durch umfangreiche Informationsasymmetrien sowohl zwischen den Investoren und den Kapitalbeteiligungsgesellschaften (derivative Ebene) als auch zwischen den Kapitalbeteiligungsgesellschaften und den Portfoliounternehmen (originäre Ebene) geprägt sind, ist die Auswahlentscheidung besonders schwierig. Diese Tatsache wird durch das Illiquiditätsproblem verstärkt. Die im zweiten Kapitel beschriebenen Informationsasymmetrien können durch eine Bewertung, die die Auswahlentscheidung durch statistisch gesicherte Bewertungskriterien fundiert, vermieden bzw. abgemildert werden. Eine solche Bewertung kann ein glaubhaftes Signal sowohl für Private-Equity-Investoren als auch für Portfoliounternehmen darstellen. Um diese statistisch gesicherten Bewertungskriterien zu identifizieren, ist eine umfassende Untersuchung des Beteiligungsmarktes notwendig. Die im dritten Kapitel durchgeführte empirische Untersuchung bildet die Grundlage für die Identifizierung dieser Bewertungskriterien. In Abgrenzung zu anderen Untersuchungen wurden dazu die Kapitalbeteiligungsgesellschaften, die auf dem deutschen Beteiligungsmarkt agieren, fünf Jahre in Folge hinsichtlich der Merkmale untersucht, die zur Beschreibung des gesamten Tätigkeitsspektrums geeignet sind. Neben allgemeinen Angaben zu den Gesellschaften waren dies die Abläufe, die die Auswahl der Beteiligungen betreffen, die Betreuung der Portfoliounternehmen charakterisieren, die Exitaktivitäten kennzeichnen und nicht zuletzt Aussagen über die Qualifikation des Managements zulassen und beschreiben, welche Zusatzleistungen die Gesellschaften neben der eigentlichen finanziellen Unterstützung bieten können. Die Entwicklung des Marktes im Beobachtungszeitraum wurde wesentlich von der Konsolidierung nach der Boomphase Ende der 1990er-Jahre mitbestimmt, zeigt in den letzten Jahren aber eine ausgeprägte Normalisierung der Aktivitäten, so dass bei der Erhebung ein gesamter Zyklus mit Boomphase, Konsolidierung und Erholung berücksichtigt werden konnte.

232

Die empirische Untersuchung zeigte Unterschiede hinsichtlich der analysierten Gruppen der Mittelständischen Beteiligungsgesellschaften, der Tochtergesellschaften von Kreditinstituten und Versicherungen, der unabhängigen Fonds und der CorporateVenture-Capital-Gesellschaften. Die erhobenen Variablen wurden im weiteren Verlauf auf ihre Eignung für eine Beurteilung der Kapitalbeteiligungsgesellschaften geprüft. Abbildung 18 fasst den Ablauf der statistischen Untersuchungen zusammen. Analyse des Herkunftslandes (Länderrisiko)

Ableitung von Benchmarkgrößen

Rechtliche und steuerliche Rahmenbedingungen

Branchen- und Marktanalyse (Branchenrisiko) Relativer und absoluter Marktanteil Markteintrittsbarrieren Konkurrenzpotential Wettbewerbstrends

Unternehmenspotentiale Qualitative Faktoren

Quantitative Faktoren Z.B. JahresabschlussAnalyse Finanzkennzahlen Finanzielle Flexibilität Finanzpolitik Planzahlen

Rendite

Volumen

Allgemeine Angaben Tätigkeitsgebiet Fälle/Volumen je Professional Volumen je Beteiligungsfall Art der Gesellschaft Eigentümerstruktur Art der Kapitalakquise Finanzierungsquellen Auswahl der Beteiligungen Finanzierungsphase Branchenschwerpunkt Deal-Flow Generierung Formen der Risikovorsorge Grenzen einer Beteiligung Anzahl der Anfragen Neuengagements Beteiligungsdauer Art des Engagements Beteiligungsform Zielsetzung der Beteiligung Betreuungsablauf Einfluss auf strat. GF Dauer Entscheidungsprozess Controlling der PU Exit der Beteiligungen Anzahl der Exits zu Verlusten Management/Zusatzleistung Leitungserfahrung Zusatzleistungen der KBG

Allgemeine Angaben Alter der Gesellschaft Standort Tätigkeitsgebiet Fälle je Professional Art der Gesellschaft Art der Kapitalakquise Finanzierungsquellen Auswahl der Beteiligungen Finanzierungsphase Deal-Flow Generierung Formen der Risikovorsorge Anzahl der Anfragen Neuengagements Beteiligungsform Exit der Beteiligungen Anzahl der Exits Anzahl der Verluste Management/Zusatzleistung Ausbildung des Managements Leistungserfahrung je Professional Zusatzleistungen der KBG

Panelanalyse Rendite und Volumen

Angepasste Regression Rendite und Volumen

Ableitung von Gewichtungsfaktoren

Abbildung 18: Zusammenfassende Übersicht zur Vorgehensweise bei den statistischen Analysen Quelle: Eigene Darstellung.

In Kapitel 4 erfolgte zunächst eine Ableitung von Benchmarkgrößen für die Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften. Für die Analyse der einzelnen Faktoren wurde die Rendite als abhängige Variable definiert. Zusätzlich wurde das Beteiligungsvolumen als abhängige Variable untersucht, um eine weitere Plausibilitätsprüfung der statistisch gesicherten Einflussfaktoren durchführen zu können. Für die Untersuchung der Variablen wurde die ursprüngliche Trennung nach Gesellschaftsart aus der empirischen Untersuchung aufgegeben, da gezeigt werden konnte, dass die Art der Gesellschaft nicht direkt für Unterschiede in den Renditen und Beteiligungsvolumen verantwortlich ist. Der untersuchte Datensatz stellt daher einen Querschnitt über alle Gesellschaften und alle betrachteten Jahre dar. Die Betrachtung nicht öffentlich notierter Gesellschaften spiegelt im Vergleich zu anderen Untersuchungen die Marktgegebenheiten besser wider. Die Anwendung von einfacheren statistischen Analysemetho233

den stellte sicher, dass fundierte Ergebnisse ermittelt werden konnten. Um die Einflüsse zu analysieren, wurden einerseits Zusammenhangsanalysen durchgeführt (ChiQuadrat-Tests, Korrelationen) und Mittelwertvergleiche durch Varianzanalysen vorgenommen. Die Analysen erfolgten bezogen auf die nach Renditen und Beteiligungsvolumen jeweils in vier Gruppen eingeteilten Gesellschaften. Neben Einflussfaktoren, die für beide Erfolgsmaßstäbe unterschiedlich waren, konnte auch eine Reihe von Faktoren statistisch gesichert identifiziert werden, die alle (nach den hier angesetzten Maßstäben einer hohen Rendite und eines großen Beteiligungsvolumens) erfolgreiche Gesellschaften charakterisieren. Diese Gesellschaften agieren in einem größeren geografischen Umfeld. Es handelt sich um private Gesellschaften, die ihr Kapital von Banken und Versicherungen beziehen. Ihre Beteiligungsobjekte finden sie durch eine eigene aktive Akquise. Sie gehen ausschließlich Mehrheitsbeteiligungen ein. Das Management dieser Gesellschaften zeichnet sich durch eine umfassende Leitungserfahrung in den verschiedensten Bereichen aus, neben der eigentlichen finanziellen Unterstützung bieten diese Gesellschaften umfangreiche Zusatzleistungen für die Portfoliounternehmen an. Die statistisch gesicherten Einflussfaktoren wurden abschließend in Kapitel 5 in komplexeren Modellen verarbeitet, um die Wirkungsrichtung zu überprüfen und den Grad des Einflusses auf die abhängigen Erfolgsmaße zu ermitteln. Dabei brachte die Panelanalyse, die sowohl die Unterschiede zwischen den Gesellschaften als auch deren Entwicklung über die Zeit berücksichtigen kann, keine belastbaren Ergebnisse. Vermutlich reicht der Umfang der Daten nicht aus, um an dieser Stelle noch aussagefähigere Ergebnisse zu erzielen. Als Problem erwies sich, dass der überwiegende Teil der Gesellschaften nicht kontinuierlich für alle Jahre Daten zur Verfügung stellte. Würde es gelingen die im Datensatz vorhandenen Lücken in der Panelstruktur in zukünftigen Erhebungen zu schließen, könnten komplexere Modelle entwickelt und so noch fundiertere Aussagen möglich werden. Daher sind weitere Untersuchungen notwendig, um zukünftig auch Aussagen hinsichtlich zeitlicher Veränderungen treffen zu können. Die abschließend durchgeführte Regression konnte ebenfalls einen großen Teil der Streuung der Renditen und Beteiligungsvolumina erklären. Im Vergleich zur Panelanalyse sind wesentlich mehr Einflussfaktoren signifikant. Die Logarithmierung der abhängigen Erfolgsmaße ist für derartige Untersuchungen zwar üblich, hat aber u. a. zur Folge, dass die erhaltenen Modelle nicht zur Prognose der Renditen und Volumina verwendet werden können. Neben den Vorzeichen der Koeffizienten, die die Wirkungsrichtung angeben, könnten diese als Anhaltspunkte für die Gewichtung der Einflussfaktoren in einem komplexen Bewertungsmodell dienen. Dazu werden die Vari-

234

ablen, die in den Modellen einen signifikanten Einfluss auf die Rendite bzw. das Beteiligungsvolumen zeigen, zusammengeführt.469 RenditeVariablen

Verluste/ Volumen** Beteiligungsdauer länger als 7 Jahre**

Stand. Beta

Gewichtung Einflussfaktoren

Alter

0,39

14,6

-0,3297

Verluste/Volumen

0,33

12,4

-0,1804

Beteiligungsdauer

0,18

6,7

Tätigkeitsgebiet

0,18

6,7

Leitungserfahrung**

0,1760

Leitungserfahrung des Managements

0,18

6,7

Mehrheitsbeteiligung**

0,1686

Umfang des Beteiligungsengagements

0,17

6,4

Mehrere Kapitalgeber**

-0,1647

Eigentümerstruktur

0,17

6,4

Zukünftige Aktivitäten

0,17

6,4

Industrie+

-0,0978

Finanzierungsquellen

0,16

Stand. Beta

VolumenVariablen

0,3920

Alter**

0,1907

Europaweit**

0,1704

Global**

0,1677

Neuengagements**

0,2632

Versicherungen**

-0,1045

Sparkassen+

6,0

Grobprüfung+

0,1044

Anzahl der Beteiligungsanfragen

0,13

4,9

0,1493

Anfragen**

TGZ+

-0,1143

Deal-FlowGenerierung

0,13

4,9

0,1458

Eigene Akquise**

Branchendiversifikation*

0,1213

Branchenausrichtung

0,12

4,5

Private Gesellschaft+

0,1156

Gesellschaftsart

0,12

4,5

-0,1184

Private Gesellschaft*

Lead-Investor+

0,1153

Beteiligungsform

0,12

4,5

Zusatzleistungen

0,12

4,5

0,1153

Zusatzleistung: Suche nach öff. Co-Investoren*

** signifikant mit α = 1 %, * signifikant mit α = 5 %, + signifikant mit α = 10 %.

Tabelle 119: Zusammenführung der Regressionsanalysen zu Gewichtungsfaktoren Quelle: Eigene Berechnung.

469 Eine Zusammenführung der beiden Regressionsmodelle kann zwar statistisch kritisiert werden, ist vor dem Hintergrund einer praktischen Anwendung aber eine Möglichkeit, ein Modell mit einer größeren Anzahl von Variablen abzuleiten.

235

Auch wenn diese Zusammenführung keinen Anspruch darauf erhebt, für Prognosezwecke verwendbar zu sein, stellt sie eine fundiertere Ableitung der Gewichtungsfaktoren dar. Dazu werden die standardisierten Koeffizienten herangezogen. Koeffizienten von Merkmalen, die nur in einem der beiden (Rendite- bzw. Volumen-)Modelle erscheinen, werden übernommen. Treten Variablen in beiden Analysen auf, wird der Durchschnitt gebildet. Für die Ableitung der Gewichtungsfaktoren werden die absoluten Werte der Zusammenhänge berücksichtigt und anschließend auf 100 normiert. Bei den in Tabelle 119 dargestellten Gewichtungsfaktoren wird deutlich, dass das Alter der Gesellschaften und die Anzahl der Verluste, die im Vergleich zum gesamten Beteiligungsvolumen betrachtet werden, die wichtigsten Einflussfaktoren auf die Rendite und das Beteiligungsvolumen sind. Die Gewichtung der verbleibenden Faktoren ist über alle Merkmale relativ ausgeglichen. Die relativ konstante Gewichtung erstreckt sich über Merkmale, die allgemeine Angaben zu den Gesellschaften darstellen (Gesellschaftsart, Tätigkeitsgebiet, Eigentümerstruktur und Finanzierungsquellen), über Merkmale, die die Auswahl der Portfoliounternehmen durch die Kapitalbeteiligungsgesellschaften betreffen (Beteiligungsdauer, Umfang des Beteiligungsengagements, Deal-Flow-Generierung, Anzahl der Beteiligungsanfragen und zukünftiges Engagement, Branchenausrichtung und Beteiligungsform) bis hin zu Merkmalen, die die Qualität des Managements kennzeichnen (Leitungserfahrung) und die Zusatzleistungen der Gesellschaften betreffen. Da die Ermittlung der Einflussfaktoren auf der Grundlage der hier untersuchten Gesellschaften durchgeführt wurde, wird davon abgesehen, eine Bewertung der gleichen Gesellschaften nach diesen Kriterien vorzunehmen. Für institutionelle Investoren sind die in Tabelle 119 zusammengefassten Faktoren und die entsprechenden Gewichtungen wichtige qualitative (und auch quantitative) Größen, die bei der Auswahlentscheidung hinsichtlich eines Engagements mit einer bestimmten Kapitalbeteiligungsgesellschaft beachtet werden müssen. Da trotz der Zusammenführung der Variablen nur ein vergleichsweise geringer Anteil Eingang in die Regressionsmodelle gefunden hat, sollten als Ausgangspunkt einer jeden Bewertung zunächst alle statistisch gesicherten Einflussfaktoren (entsprechend des Ergebnisses in Kapitel 4) berücksichtigt werden und die dort aufgeführten Benchmarkgrößen Beachtung finden.

236

Anlagen Anhang I:

Branchenverteilung

Anhang II:

Häufigkeit genutzter Exitkanäle nach Gesellschaftsart

Anhang III: Anteil der Nutzung der Exitkanäle nach Gesellschaftsart gemessen am Kapitalvolumen (Mittelwerte) Anhang IV: Erzielte Rendite nach Gesellschaftsart in Prozent Anhang V:

Leitungserfahrung des Managements nach Gesellschaftsart (Mittelwerte in Jahren)

Anhang VI: Bedeutung (B) und Angebot (A) von Zusatzleistungen der Gesellschaften Anhang VII: Fragebögen 2004 und 2006 Anhang VIII: Statistiken der intervall-skalierten Variablen (Rendite) Anhang IX: Korrelationen der metrisch-skalierten Variablen Anhang X:

Statistiken der metrisch-skalierten Variablen (Rendite)

Anhang XI: Statistiken der intervall-skalierten Variablen (Beteiligungsvolumen) Anhang XII: Statistiken zu den metrisch sktalierten Variablen (Beteiligungsvolumen) Anhang XIII: Bewertungskonzeptionen von Private-Equity-Fonds

237

470

238

5,5

16,4

Eisen/Stahl/Leichtmetall

Maschinen-/Anlagenbau

Mehrfachnennungen waren möglich. -

Kommunikationstechnologie

4,5 -

4,5 -

11,8

26,4

Handel (Groß-/Einzelhandel)

Transportwesen

Finanzdienstleistungen

Gastronomie/Hotellerie

Sonst. Dienstleistungen

Nanotechnologie -

9,1

Baugewerbe

Medien

15,5

Konsumgüter

-

Medizin-Pharma

Umwelttechnologien

-

Medizin-Healthcare

31,8

-

Computer-Halbleiter

Medizintechnik

-

Computer-Software

40,9

55,5

Computer-Hardware

Biotechnologie

-

35,5

Industrieautomaten

Elektrotechnik

-

8,2

Chemie/Werkstoffe

Energie

31,8

Übergreifend

-

32,9

16,5

-

1,2

-

-

2,4

8,2

14,1

-

-

27,1

38,8

-

-

-

47,1

-

21,2

-

15,3

2,4

7,1

37,7

zukünftig

Studie 2001

aktuell

Branchen (Anteil in %)

9,9

14,8

7,4

-

6,2

4,9

2,5

6,2

4,9

12,3

8,6

9,9

19,8

35,8

34,6

14,8

53,1

12,3

6,2

14,8

4,9

18,5

3,7

9,9

28,4

11

20,7

9,8

-

2,4

6,1

2,4

1,2

6,1

14,6

15,9

15,9

28

32,9

36,6

15,9

36,6

15,9

9,8

19,5

4,9

19,5

4,9

9,8

36,6

zukünftig

Studie 2002 aktuell

8,6

17,2

8,6

-

1,7

5,2

5,2

6,9

5,2

12,1

10,3

10,3

15,5

29,3

36,2

20,7

37,9

8,6

10,3

17,2

5,2

13,8

3,4

12,1

29,3

5,1

22

6,8

-

3,4

3,4

6,8

3,4

5,1

13,6

10,2

11,9

23,7

27,1

30,5

18,6

30,5

8,5

13,6

15,3

6,8

13,6

1,7

8,5

35,6

zukünftig

Studie 2003 aktuell

8,2

9,8

8,2

-

3,3

-

14,8

1,6

4,9

4,9

8,2

6,6

24,6

29,5

23,0

13,1

32,8

6,6

3,3

16,4

6,6

19,7

6,6

21,3

32,8

9,8

16,4

4,9

-

3,3

1,6

11,5

1,6

6,6

9,8

8,2

11,5

26,2

23,0

24,6

13,1

24,6

9,8

8,2

19,7

8,2

19,7

3,3

16,4

46,7

zukünftig

Studie 2004 aktuell

9,7

16,1

6,5

-

3,2

3,2

6,6

1,6

9,7

8,2

9,7

12,9

21,0

21,0

21,0

12,9

24,2

14,5

8,1

14,5

11,3

14,5

-

6,5

43,6

9,7

25,8

8,1

-

3,2

6,5

9,7

3,2

8,1

22,6

14,5

17,7

29,0

24,2

32,3

14,5

27,4

21,0

16,1

21,0

16,1

21,0

4,8

14,5

48,4

zukünftig

Studie 2005 aktuell

Anhang I: Branchenverteilung470

Anhang II: Häufigkeit genutzter Exitkanäle nach Gesellschaftsart bisher keine Exits (abs. Anzahl)

IPO

Trade Sale Rückzahlung strategische stiller BeteiliInvestoren gungen

Buy Back

Secondary Purchase

Verkauf Finanz investor

Abschreibung

Mittelständische Beteiligungsgesellschaften

(von 7)

2002

Angaben

5

1

1

3

1

1

-

3

Mittelwert

1

0

0

3,33

0

0

-

34,67

(von 8)

2003

Angaben

7

1

2

4

2

1

1

4

Mittelwert

1

0

5,00

22,25

2,50

0

0

57,75

(von 7)

2004

Angaben

5

3

2

3

2

2

2

3

Mittelwert

0

0,33

0

7,7

0

0

0

29,7

(von 4)

2005

Angaben

3

-

-

2

-

-

-

2

Mittelwert

0

-

-

28

-

-

-

108

Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen

(von 29)

2002

Angaben

25

12

12

11

9

11

-

13

Mittelwert

3

4,58

3,83

4

1,56

2,55

-

4,15

(von 19)

2003

Angaben

12

4

3

4

2

2

2

4

Mittelwert

4

1,25

9,67

4,25

2,50

1,00

0

16,50

(von 24)

2004

Angaben

19

10

9

9

9

8

7

10

Mittelwert

4

1

3,11

17,33

12,11

0,25

0,29

9,5

(von 26)

2005

Angaben

22

4

9

7

3

4

3

6

Mittelwert

4

2,75

4,67

2,86

4

1,75

1

8,17

Fondsgesellschaften

(von 40)

2002

Angaben

34

12

11

7

7

10

-

15

Mittelwert

12

2,42

3,55

0,71

2,57

1

-

3,13

(von 26)

2003

Angaben

21

12

12

5

5

5

5

17

Mittelwert

6

1,33

3,83

1,00

1,00

0,60

0,60

4,12

(von 25)

2004

Angaben

19

10

11

6

6

7

8

9

Mittelwert

2

1,9

6,36

0,67

0,17

0,29

1,13

2,11

(von 30)

2005

Angaben

27

7

12

-

-

1

5

15

Mittelwert

5

5,71

6,42

-

-

1

7,6

5,87

Corporate Venture Capital-Gesellschaften

(von 6)

2002

Angaben

4

2

2

-

-

-

-

-

Mittelwert

2

8

3

-

-

-

-

-

(von 6)

2003

Angaben

5

1

-

-

-

-

-

1

Mittelwert

4

1,00

-

-

-

-

-

1,00

(von 6)

2004

Angaben

5

1

3

1

1

1

1

2

Mittelwert

3

0

1,33

0

0

0

0

0,5

(von 4)

2005

Angaben

3

1

2

-

-

-

-

2

Mittelwert

1

1

1,5

-

-

-

-

1

239

Anhang III: Anteil der Nutzung der Exitkanäle nach Gesellschaftsart gemessen am Kapitalvolumen (Mittelwerte) IPO

Trade Sale an Rückzahlung strategische stiller Investoren Beteiligungen

Buy Back

Secondary Purchase

Verkauf an Finanz Abschreibung investor

Fehlende Angaben

Mittelständische Beteiligungsgesellschaften 2002

(von 7)

Angaben

5

5

5

5

5

-

5

5

Mittelwert

0

0

54,4

0

0

-

16

29,6

2003

(von 8)

Angaben

7

7

7

7

7

7

7

7

Mittelwert

0

1,43

54,43

0

0

0

32,71

11,43

2004

(von 7)

Angaben

1

1

4

1

1

1

3

4

Mittelwert

0

0

51

0

0

0

9,33

42

2005

(von 4)

Angaben

3

3

3

3

3

3

3

3

Mittelwert

0

0

47,47

0

0

0

52,53

0

Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen 2002

Angaben Mittelwert 2003

Angaben Mittelwert 2004

Angaben Mittelwert 2005

Angaben Mittelwert

(von 29) 16

16

16

16

16

-

16

16

3,09

10,31

9,38

4,37

9,56

-

6,97

56,34

(von 19) 6

6

6

6

6

6

6

6

6,17

10,04

2,92

1,67

0

0

12,33

66,88

(von 24) 3

3

3

3

3

2

5

6

3,33

18,33

25,67

6,67

16,67

0

53,60

20

(von 26) 7

7

7

7

7

7

7

7

0,71

40,71

13,57

7,14

4,29

4,29

17,14

12,14

Fondsgesellschaften 2002

Angaben Mittelwert 2003

Angaben Mittelwert 2004

Angaben Mittelwert 2005

Angaben Mittelwert

(von 40) 16

16

16

16

16

-

16

16

7,44

18,03

4,69

0,75

10,88

-

8,25

49,97

16

16

16

16

16

16

16

16

10,08

23,82

0

0

2,08

2,13

18,94

42,96

(von 26)

(von 25) 5

5

3

4

4

3

6

8

16,14

46,7

3,33

1,83

12,5

8,33

13,28

39,21

(von 30) 13

13

13

13

13

13

13

13

4,92

35,69

0,39

0,39

0

5

37,58

16,04

Corporate Venture Capital-Gesellschaften 2002

(von 6)

Angaben

1

1

1

1

1

-

1

1

Mittelwert

10

5

0

0

0

-

0

85

2003

(von 6)

Angaben

1

1

1

1

1

1

1

1

Mittelwert

0

40,00

0

0

0

0

3,00

57,00

2004

(von 6)

Angaben

0

3

0

1

0

0

2

3

Mittelwert

-

48,33

-

10

-

-

26,50

30,67

2005

(von 4)

Angaben

2

2

2

2

2

2

2

2

Mittelwert

5

57,5

0

0

0

0

6

31,5

240

Anhang IV: Erzielte Rendite nach Gesellschaftsart in Prozent Seed

Start-up

Expansion

Bridge

MBO/ MBI/ Turnaround Replacement alle Phasen LBO

Mittelständische Beteiligungsgesellschaften 2002

Angaben Mittelwert 2003

(von 8) 3

4

5

1

4

2

1

1

6,67

10

10

0

7,5

5

0

0

(von 8)

Angaben

0

2

2

0

2

0

0

1

Mittelwert

-

10

10

-

10

-

-

10

2004

(von 7)

Angaben

0

3

4

0

3

1

0

3

Mittelwert

-

10

10

-

10

10

-

10

2005

(von 4)

Angaben

-

1

1

-

1

1

1

2

Mittelwert

-

10

10

-

10

10

10

10,5

Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen 2002

(von 29)

Angaben

3

8

6

0

0

0

0

1

Mittelwert

20

28,13

25,83

-

-

-

-

25

2003

Angaben Mittelwert 2004

(von 19) 2

3

1

0

0

0

0

2

5,00

6,67

10,00

-

-

-

-

17,50

(von 24)

Angaben

1

2

3

2

4

1

2

5

Mittelwert

0

5

33,33

25

25

10

30

19

2005

(von 26)

Angaben

1

3

8

2

8

2

2

7

Mittelwert

0

10

21,25

25

36,88

17,5

17,5

22,14

Fondsgesellschaften 2002

Angaben Mittelwert 2003

Angaben Mittelwert 2004

Angaben Mittelwert 2005

Angaben Mittelwert

(von 40) 8

8

6

1

5

1

1

7

13,125

18,75

30

25

40

25

25

35

8

8

3

2

5

2

1

3

8,75

13,13

0

12,50

39,00

12,50

0

15,00

(von 26)

(von 25) 3

4

5

2

8

2

3

7

3,33

2,50

22

5

33,75

5

11,67

17,86

(von 30) 8

10

7

3

4

2

2

8

22,5

18

8,57

0

21,25

0

0

16,25

Corporate Venture Capital Gesellschaften 2002

(von 6)

Angaben

0

0

0

0

0

0

0

0

Mittelwert

-

-

-

-

-

-

-

-

1

0

0

0

0

0

0

1

10,00

-

-

-

-

-

-

10,00

2003

Angaben Mittelwert 2004

(von 6)

(von 6)

Angaben

1

1

0

0

0

0

0

3

Mittelwert

0

0

-

-

-

-

-

11,67

2005

(von 4)

Angaben

1

1

1

-

-

-

-

2

Mittelwert

60

25

50

-

-

-

-

30

241

242

2005

2004

2003

2002

2005

2004

2003

2002

Studie (Jahr)

-

-

18,75

14

24,00

14

14,36

16

39,44

20

22,55

Mittelwert

Anzahl

Mittelwert

Anzahl

Mittelwert

Anzahl

Mittelwert

Anzahl

Mittelwert

13,60

5

3,90

10

9,25

4

22,00

4

-

-

4

Anzahl

Kommunikation Beratung

-

-

-

3

-

0

5,00

1

-

-

-

3

-

0

-

0

-

-

-

3

-

0

3,50

4

Mittelständische Beteiligungsgesellschaften

Medizin-/ Biotech

-

-

-

3

5,00

1

-

0

Jura

3,00

2

0,78

9

-

0

7,00

2

10,50

2

-

7

16,00

1

7,67

3

8,50

2

-

7

3,00

1

4,00

2

10,00

2

3,90

10

7,67

3

10,17

6

7,00

2

0,63

8

-

0

30,00

1

Tochtergesellschaften der Kreditinstitute und Versicherungen

-

6,67

16,75

Mittelwert

-

-

0

3

18,17

Mittelwert

0

-

3

6

Anzahl

10,67

0

Computer/ Elektronik

4

21,86

Mittelwert

3

Industrie

Anzahl

11

Anzahl

Banken/ Corporate Finance

11,67

3

1,57

7

17,00

1

12,00

2

-

-

6,67

3

10,00

1

4,00

2

Wirtschaftsprüfung/ Steuern

-

-

-

7

-

0

15,00

2

-

-

-

3

-

0

-

0

Investor Relations

20,33

12

6,83

12

12,14

7

19,33

12

33,00

1

12,25

4

13,50

2

6,75

4

Private Equity

-

-

-

-

-

-

-

-

15,00

1

-

-

-

-

-

-

Sonstige

Anhang V: Leitungserfahrung des Managements nach Gesellschaftsart (Mittelwerte in Jahren)

243

2005

2004

2003

2002

2005

2004

2003

2002

Studie (Jahr)

7,50

4

6,50

3

5,67

1

Mittelwert

Anzahl

Mittelwert

Anzahl

Mittelwert

Angaben

7

2

Anzahl

Mittelwert

10,25

Mittelwert

9,33

3

15,75

4

14,25

4

12,80

5

11,21

-

-

-

2

80,00

1

15,00

2

22,67

3

8

Angaben

14

4,11

15,60

10,27

Mittelwert

21,14

18,86

7

9

12,58

Mittelwert

7

13,63

15

12

Anzahl

10,95

8

Computer/ Elektronik

15

12,65

Mittelwert

21

Industrie

Anzahl

23

Anzahl

Banken/ Corporate Finance Kommunikation Beratung

-

-

3,50

10

17,50

2

9,57

7

8,50

6

8,73

15

8,77

13

9,00

14

-

-

4,00

2

-

0

-

0

-

-

-

2

10,00

1

9,00

2

4,50

2

3,25

4

4,50

2

10,00

2

Corporate Venture Capital-Gesellschaften

34

3

3,10

11

16,40

5

14,17

6

Unabhängige Fondsgesellschaften

Medizin-/ Biotech

5,00

1

1,67

3

5,00

1

9,67

3

30,00

1

5,00

12

7,50

2

10,50

6

Jura

-

-

-

2

-

0

-

0

10,00

2

2,00

11

5,67

6

4,25

4

Wirtschaftsprüfung/ Steuern

-

-

-

2

-

0

9,00

2

-

-

1,33

9

15,00

1

11,40

5

Investor Relations

6,00

2

4,67

6

4,00

1

16,50

2

19,06

17

21,05

20

18,15

20

14,20

20

Private Equity

-

-

-

-

-

-

-

-

75,00

1

-

-

-

-

-

-

Sonstige

Anhang VI: Bedeutung (B) und Angebot (A) von Zusatzleistungen der Gesellschaften471 (Mittelwerte) Mittelständische Beteiligungsgesellschaften

2002

2003

2004

2005

B

A

B

A

B

A

B

A

Managementteam

3,1

4,4

3,5

4,9

4,4

5,3

3,0

5,3

Strategische Planung

2,3

3,3

2,4

4,9

3,2

4,3

1,7

3,0

Op. Geschäftsführung

3,6

5,3

4,0

5,9

3,7

5,7

4,0

5,3

Priv. Co-Investoren

2,6

3,1

3,0

3,4

2,5

3,6

3,0

3,5

Öff. Co-Investoren

2,7

2,1

2,6

2,5

2,5

2,3

2,3

3,3

Strat. Partnerschaft

3,7

4,0

4,1

5,1

4

4,7

3,5

4,3

Marktanalysen

4,3

4,9

3,6

5,4

4,2

5,8

4,0

6,0

Marketing/ Vertrieb

4,0

5,1

3,3

5,4

4

5,8

2,0

6,0

Kunden/ Zulieferer

3,3

4,7

3,8

4,8

4,2

5,2

2,5

4,8

Serviceanbieter

4,1

4,6

4,5

4,9

4,3

4,5

2,8

3,3

Tochter Kreditinstitute/ Versicherungen

2002

2003

2004

2005

B

A

B

A

B

A

B

A

Managementteam

2,1

3,1

2,2

3,1

2,1

3,0

2,8

3,0

Strategische Planung

1,9

2,3

2,1

2,4

2,2

2,3

2,2

2,4

Op. Geschäftsführung

4,1

4,8

3,9

4,5

3,7

4,6

4,1

4,8

Priv. Co-Investoren

2,2

2,2

2,3

2,1

2,5

2,5

3,1

3,0

Öff. Co-Investoren

2,8

3,1

2,5

2,4

2,5

2,3

2,9

2,6

Strat. Partnerschaft

3,0

2,9

3,9

3,1

3,6

3,6

2,9

2,7

Marktanalysen

3,6

4,3

2,9

4,2

3,3

4,6

3,2

4,0

Marketing/ Vertrieb

3,8

4,5

3,2

4,1

3,6

5,1

2,9

4,3

Kunden/ Zulieferer

3,3

3,6

3,1

3,4

3,3

4,1

3,2

3,9

Serviceanbieter

2,8

2,5

2,8

2,3

3,2

3,0

2,9

2,5

471

Skala: Zusatzleistung wird 1 = immer angeboten bis 6 = nie angeboten.

244

Fondsgesellschaften

2002

2003

2004

2005

B

A

B

A

B

A

B

A

Managementteam

1,6

2,5

1,6

2,3

1,7

2,4

2,0

2,1

Strategische Planung

1,7

1,9

1,4

1,3

1,4

1,7

1,6

1,6

Op. Geschäftsführung

3,2

3,5

3,5

3,6

3,4

3,1

2,7

3,4

Priv. Co-Investoren

2,2

2,1

2,4

2,4

2,8

2,6

3,0

2,8

Öff. Co-Investoren

2,6

2,6

2,6

2,8

2,7

2,8

3,0

3,0

Strat. Partnerschaft

3,0

2,5

3,0

2,8

3,4

2,7

3,1

2,9

Marktanalysen

3,5

4,0

3,5

3,8

3,5

4,0

2,7

3,2

Marketing/ Vertrieb

3,3

3,8

3,6

3,8

3,6

4,2

2,5

3,3

Kunden/ Zulieferer

3,0

3,3

3,2

3,0

3,3

3,7

2,8

3,6

Serviceanbieter

3,0

2,8

3,5

2,8

2,9

2,7

3,3

3,0

CVC - Gesellschaften

2002

2003

2004

2005

B

A

B

A

B

A

B

A

Managementteam

1,5

3,3

2,6

3,3

2,5

3,5

1,5

1,5

Strategische Planung

2,8

3,3

1,8

2,2

2,2

2,2

1,5

1,5

Op. Geschäftsführung

3,8

4,2

4,0

4,0

3,5

3,5

4

2,8

Priv. Co-Investoren

2,3

2,2

2,3

3,0

1,8

2,3

3,5

2,8

Öff. Co-Investoren

2,7

2,8

3,3

3,8

3,3

2,8

4,5

3,8

Strat. Partnerschaft

2,7

2,8

2,8

2,5

2,3

2,7

1,8

1,3

Marktanalysen

3,8

4,7

3,5

2,8

3,2

3,0

3,5

3,5

Marketing/ Vertrieb

3,2

3,7

3,0

3,2

3,2

3,2

3

3,5

Kunden/ Zulieferer

2,5

2,5

2,5

2,5

2,8

2,7

1,8

1,5

Serviceanbieter

3,0

2,8

4,3

2,8

3,3

3,0

4,5

1,5

245

Anhang VII: Fragebögen 2004 und 2006

246

247

248

249

250

251

252

253

254

255

Anhang VIII: Statistiken zu den intervallskalierten Variablen (Rendite) Test der Homogenität der Varianzen Levene-Statistik

df1

df2

Signifikanz

Managementteam

2,17909285

3

244

0,09107685

Strategische Planung

3,58517704

3

244

0,01444758

Op. Geschäftsführung

2,07670541

3

241

0,10391359

Priv. Co-Investoren

0,88571829

3

244

0,44910338

Öff. Co-Investoren

2,6570711

3

246

0,04898083

Strat. Partnerschaft

3,47319792

3

246

0,01674264

Marktanalysen

2,25913819

3

244

0,08214933

Marketing/ Vertrieb

1,97854925

3

242

0,11779663

Kunden/ Zulieferer

3,34981462

3

246

0,01970845

Serviceanbieter

9,30012963

3

245

7,5802E-06

Analyse der Varianzen (erwartete Renditen) Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

Brown-Forsythe

F

Signifikanz

0,458

0,712

0,478

0,698

3,563

0,015*

3,630

0,014*

3,618

0,014*

144,420

0,013*

2,868

0,037*

138,859

0,032*

1,417

0,239

132,761

0,243

Statistik

Signifikanz

Einfluss auf operative Geschäftsführung Zwischen den Gruppen

2,599

3

0,866

Innerhalb der Gruppen

485,660

257

1,890

Gesamt

488,259

260

Einfluss auf strategische Geschäftsführung Zwischen den Gruppen

18,822

3

6,274

Innerhalb der Gruppen

452,505

257

1,761

Gesamt

471,328

260

Zwischen den Gruppen

25,360

3

8,453

Innerhalb der Gruppen

570,139

244

2,337

Gesamt

595,499

247

Managementteam

Strategische Planung Zwischen den Gruppen

13,760

3

4,587

Innerhalb der Gruppen

390,220

244

1,599

Gesamt

403,980

247

Op. Geschäftsführung Zwischen den Gruppen

9,402

3

3,134

Innerhalb der Gruppen

533,133

241

2,212

Gesamt

542,535

244

256

Priv. Co-Investoren Zwischen den Gruppen

2,013

3

0,671 4,199

Innerhalb der Gruppen

1024,471

244

Gesamt

1026,484

247

Zwischen den Gruppen

33,240

3

11,080

Innerhalb der Gruppen

540,844

246

2,199

Gesamt

574,084

249

Zwischen den Gruppen

5,827

3

1,942

Innerhalb der Gruppen

543,269

246

2,208

Gesamt

549,096

249

Zwischen den Gruppen

13,814

3

4,605

Innerhalb der Gruppen

473,210

244

1,939

Gesamt

487,023

247

Zwischen den Gruppen

12,573

3

4,191

Innerhalb der Gruppen

561,676

242

2,321

Gesamt

574,249

245

Zwischen den Gruppen

11,910

3

3,970

Innerhalb der Gruppen

539,946

246

2,195

Gesamt

551,856

249

Zwischen den Gruppen

27,976

3

9,326

Innerhalb der Gruppen

406,929

245

1,661

Gesamt

434,906

248

0,160

0,923

145,364

0,914

5,040

0,002**

120,925

0,003**

0,879

0,452

145,221

0,451

2,374

0,071+

151,792

0,067+

1,806

0,147

157,913

0,136

1,809

0,146

169,025

0,132

5,615

0,001**

202,196

0,000**

Öff. Co-Investoren

Strat. Partnerschaft

Marktanalysen

Marketing/ Vertrieb

Kunden/ Zulieferer

Serviceanbieter

257

Paarweise Mehrfachvergleiche (I) Gruppen nach Renditequartil

(J) Gruppen nach Renditequartil

Managementteam

Bonferroni

1

2

0,270

0,241

1,000

-0,371

0,911

3

0,067

0,382

1,000

-0,950

1,084 1,581

2

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95%-Konfidenzintervall Unter Ober grenze grenze

4

0,855

0,273

0,012*

0,129

3

-0,203

0,367

1,000

-1,178

0,772

4

0,585

0,250

0,122

-0,081

1,251

0,788

0,388

0,261

-0,245

1,821

3

4

Strategische Planung

Games-Howell

1

2

0,180

0,214

0,835

-0,376

0,736

3

0,253

0,319

0,857

-0,606

1,111 1,187

2

4

0,646

0,208

0,012*

0,104

3

0,073

0,303

0,995

-0,751

0,897

4

0,466

0,183

0,057+

-0,010

0,941

0,393

0,299

0,562

-0,422

1,208

3

4

Op. Geschäftsführung

Bonferroni

1

2

-0,033

0,235

1,000

-0,659

0,593

3

0,165

0,372

1,000

-0,824

1,155 1,154

2

4

0,445

0,267

0,580

-0,265

3

0,198

0,357

1,000

-0,752

1,149

4

0,478

0,246

0,319

-0,176

1,132

0,280

0,379

1,000

-0,728

1,287

3

4

Private Co-Investoren

Bonferroni

1

2

0,035

0,323

1,000

-0,824

0,894

3

0,161

0,512

1,000

-1,202

1,524 1,198

2

4

0,225

0,366

1,000

-0,748

3

0,126

0,491

1,000

-1,181

1,433

4

0,190

0,336

1,000

-0,703

1,083

0,064

0,521

1,000

-1,321

1,449

3

4

Öff. Co-Investoren

Games-Howell

1

2

-0,718

0,214

0,005**

-1,274

-0,163

3

-1,208

0,384

0,019*

-2,256

-0,160 0,298

2 3

258

4

-0,375

0,258

0,469

-1,048

3

-0,490

0,383

0,584

-1,537

0,557

4

0,343

0,258

0,544

-0,328

1,015

4

0,833

0,410

0,195

-0,271

1,938

Strat. Partnerschaft

Games-Howell

1

2

0,257

0,249

0,731

-0,392

0,907

3

0,260

0,378

0,901

-0,756

1,276 1,122

2

4

0,420

0,269

0,405

-0,281

3

0,003

0,347

1,000

-0,945

0,950

4

0,163

0,224

0,886

-0,420

0,746

0,160

0,362

0,971

-0,819

1,139

3

4

Marktanalysen

Bonferroni

1

2

0,097

0,219

1,000

-0,487

0,681

3

0,255

0,348

1,000

-0,672

1,181 1,273

2

4

0,612

0,249

0,087

-0,049

3

0,158

0,334

1,000

-0,731

1,046

4

0,515

0,228

0,150

-0,092

1,122

0,357

0,354

1,000

-0,584

1,298

3

4

Marketing/Vertrieb

Bonferroni

1

2

-0,112

0,242

1,000

-0,754

0,531

3

0,321

0,382

1,000

-0,694

1,337 1,157

2

4

0,431

0,273

0,695

-0,295

3

0,433

0,366

1,000

-0,540

1,406

4

0,542

0,250

0,186

-0,123

1,208

0,109

0,387

1,000

-0,920

1,139

3

4

Kunden/Zulieferer

Games-Howell

1

2

0,326

0,249

0,559

-0,322

0,974

3

0,692

0,349

0,210

-0,240

1,623 1,219

4

0,507

0,273

0,253

-0,205

3

0,366

0,315

0,655

-0,489

1,220

4

0,181

0,228

0,858

-0,414

0,776

3

4

-0,184

0,334

0,946

-1,083

0,714

Serviceanbieter

Games-Howell

2

1

2 3

2

0,698

0,227

0,014*

0,106

1,289

3

1,016

0,246

0,001**

0,369

1,663 1,314

4

0,666

0,249

0,042*

0,018

3

0,318

0,193

0,364

-0,197

0,833

4

-0,032

0,197

0,999

-0,544

0,481

4

-0,350

0,219

0,386

-0,927

0,227

259

260

Beteiligungsvolumen (vol)

Anzahl der Beteiligungen (anzbg)

Mitarbeiterzahl (ma)

Alter (alter)

Erwartete Renditen (rend)

.

262

-0,077

Signifikanz (2seitig)

N

PearsonKorrelation

382

261

0,036

0,570

252

-0,087

0,162

257

0,055

0,392

247

N

PearsonKorrelation

Signifikanz (2seitig)

N

PearsonKorrelation

Signifikanz (2seitig)

N

PearsonKorrelation

Signifikanz (2seitig)

N

338

0,000

0,239**

360

0,000

0,263**

351

0,000

0,396**

.

1,000

261

0,215

-0,077

alter

0,215

Signifikanz (2seitig)

1,000

PearsonKorrelation

rend

316

0,000

0,308**

337

0,000

0,617**

355

.

1,000

351

0,000

0,396**

252

0,570

0,036

ma

330

0,000

0,233**

362

.

1,000

337

0,000

0,617**

360

0,000

0,263**

257

0,162

-0,087

anzbg

341

.

1,000

330

0,000

0,233**

316

0,000

0,308**

338

0,000

0,239**

247

0,392

0,055

vol

328

0,000

0,482**

345

0,492

-0,037

341

0,004

0,156**

361

0,015

0,127*

259

0,274

0,068

min

309

0,000

0,766**

324

0,740

-0,019

319

0,162

0,078

337

0,295

0,057

245

0,178

0,086

max

227

0,325

0,066

240

0,049

0,127*

237

0,000

0,273**

243

0,162

-0,090

182

0,047

0,147*

anfrag

272

0,028

0,133*

285

0,000

0,958**

282

0,000

0,590**

296

0,000

0,202**

227

0,325

-0,066

neueng

249

0,896

0,008

257

0,007

-0,167**

258

0,562

0,036

265

0,008

-0,163**

217

0,743

-0,022

betreuh

261

0,777

0,018

271

0,046

-0,121*

270

0,280

-0,066

280

0,010

-0,153*

222

0,532

-0,042

kontakt

174

0,268

0,084

182

0,000

0,330**

182

0,000

0,357**

184

0,014

0,181*

150

0,632

-0,039

exit

117

0,929

-0,008

119

0,000

0,527**

119

0,006

0,250**

120

0,002

0,274**

98

0,348

-0,096

div

209

0,000

0,486**

218

0,242

0,080

216

0,006

0,187**

221

0,257

0,077

173

0,001

0,248**

erf

Anhang IX: Korrelationen der metrisch-skalierten Variablen

261

Betreuungsstunden im Monat (betreuh)

Neuengagements in Zukunft (neueng)

Anfragen (anfrag)

Maximale Beteiligungshöhe (max)

Minimale Beteiligungshöhe (min)

217

0,743

Signifikanz (2seitig)

N

-0,022

PearsonKorrelation

227

0,325

Signifikanz (2seitig)

N

-0,066

182

0,047

PearsonKorrelation

N

Signifikanz (2seitig)

0,147

265

0,008

-0,163**

296

0,000

0,202**

243

0,162

-0,090

337

245

PearsonKorrelation

N

0,295

0,178

0,057

0,086

Signifikanz (2seitig)

361

0,015

0,127*

alter

PearsonKorrelation

259

0,274

Signifikanz (2seitig)

N

0,068

PearsonKorrelation

rend

258

0,562

0,036

282

0,000

0,590**

237

0,000

0,273**

319

0,162

0,078

341

0,004

0,156**

ma

257

0,007

-0,167**

285

0,000

0,958**

240

0,049

0,127*

324

0,740

-0,019

345

0,492

-0,037

bg

249

0,896

0,008

272

0,028

0,133*

227

0,325

0,066

309

0,000

0,766**

328

0,000

0,482**

vol

365

262

0,524

0,040

288

0,198

-0,076

242

0,183

-0,086

340

0,000

0,821**

.

1,000

min

250

0,800

0,016

271

0,368

-0,055

226

0,275

-0,073

341

.

1,000

340

0,000

0,821**

max

194

0,440

0,056

195

0,122

0,111

245

.

1,000

226

0,275

-0,073

242

0,183

-0,086

anfrag

225

0,041

-0,136*

296

.

1,000

195

0,122

0,111

271

0,368

-0,055

288

0,198

-0,076

neueng

266

.

1,000

225

0,041

-0,136*

194

0,440

0,056

250

0,800

0,016

262

0,524

0,040

betreuh

244

0,000

0,238**

235

0,039

-0,135*

196

0,038

0,148*

260

0,038

0,129*

275

0,617

0,030

kontakt

155

0,363

-0,074

159

0,004

0,225**

139

0,023

0,192*

173

0,904

-0,009

183

0,977

0,002

exit

107

0,010

-0,249*

105

0,000

0,387**

100

0,713

-0,037

117

0,388

-0,081

120

0,351

-0,086

div

189

0,146

0,106

180

0,745

0,024

204

0,030

0,152*

208

0,000

0,308**

218

0,000

0,395**

erf

262 0,348 98 0,248** 0,001 173

N

Pearson-Korrelation

Signifikanz (2-seitig)

N

-0,096

Pearson-Korrelation

Signifikanz (2-seitig)

150

-0,039

Pearson-Korrelation

N

222

N

0,632

0,532

Signifikanz (2-seitig)

Signifikanz (2-seitig)

-0,042

Pearson-Korrelation

221

0,257

0,077

120

0,002

0,274**

184

0,014

0,181*

280

0,010

-0,153*

alter

216

0,006

0,187**

119

0,006

0,250**

182

0,000

0,357**

270

0,280

-0,066

ma

218

0,242

0,080

119

0,000

0,527**

182

0,000

0,330**

271

0,046

-0,121*

bg

** signifikant mit α = 1%, * signifikant mit α = 5%, + signifikant mit α = 10%

Leitungserfahrung (erf)

Totalverluste (div)

Exits (exit)

Anzahl der Kontakte im Monat (kontakt)

rend

209

0,000

0,486**

117

0,929

-0,008

174

0,268

0,084

261

0,777

0,018

vol

218

0,000

0,395**

120

0,351

-0,086

183

0,977

0,002

275

0,617

0,030

min

208

0,000

0,308**

117

0,388

-0,081

173

0,904

-0,009

260

0,038

0,129*

max

204

0,030

0,152*

100

0,713

-0,037

139

0,023

0,192*

196

0,038

0,148*

anfrag

180

0,745

0,024

105

0,000

0,387**

159

0,004

0,225**

235

0,039

-0,135*

neueng

189

0,146

0,106

107

0,010

-0,249*

155

0,363

-0,074

244

0,000

0,238**

betreuh

0,000 112 -0,019 0,824 136

108 0,056 0,442 190

0,549**

-0,167+ 0,085

186

.

1,000

157

0,307

-0,082

exit

157

0,307

-0,082

280

.

1,000

kontakt

101

0,239

-0,118

122

.

1,000

112

0,000

0,549**

108

223

.

1,000

101

0,239

-0,118

136

0,824

-0,019

190

0,442

0,056

-0,167+ 0,085

erf

div

Anhang X: Statistiken zu den metrisch-skalierten Variablen (Rendite) Test der Homogenität der Varianzen472 Levene-Statistik

df1

df2

Alter der Gesellschaft

2,184

3

259

Signifikanz 0,090+

Mitarbeiterzahl

1,268

3

250

0,286

Kaufmännisch

1,047

3

239

0,373

Technisch

8,554

3

166

0,000**

Juristen

1,641

3

128

0,183

Anzahl der Beteiligungen

11,304

3

255

0,000**

Beteiligungsvolumen

12,453

3

245

0,000**

Volumen je Professional

11,694

3

228

0,000**

Volumen je Beteiligungsfall

8,053

3

238

0,000**

Beteiligungsfälle je Professional

23,358

3

236

0,000**

Exits je Beteiligungsfall

1,678

3

145

0,174

Totalveluste je Beteiligungsfall

0,975

3

94

0,408

Anzahl der Exits je Volumen

2,355

3

139

0,075+

Anzahl der Totalverluste je Volumen

2,533

3

92

0,062+

Exit zu Totalverluste

2,598

3

82

0,058+

Minimale Beteiligungshöhe (Mio. Euro)

10,342

3

257

0,000**

Maximale Beteiligungshöhe (Mio. Euro)

13,455

3

243

0,000**

geprüfte Anfragen

2,117

3

179

0,100+

Grobprüfung

26,844

3

239

0,000**

Feinprüfung

1,346

3

173

0,261

Neuengagements in Zukunft

10,185

3

224

0,000**

Betreuungsstunden im Monat

0,130

3

214

0,942

Anzahl der Kontakte im Monat

2,605

3

219

0,053+

Anzahl der Exits

1,424

3

147

0,238

Anzahl der Totalverluste

2,878

3

95

0,040*

Banken/ Corporate Finance

0,526

3

114

0,665

Industrie

1,052

3

74

0,375

Computer-/ Elektronik

0,827

3

23

0,492

Medizin-/ Biotech

0,979

3

23

0,420

Kommunikation

1,417

3

14

0,279

Beratung

0,353

3

60

0,787

Jura

3,560

3

17

0,036* 0,048*

Wirtschaftsprüfung/ Steuern

3,107

3

21

Investor Relations

0,165

2

6

0,851

Private Equity

3,344

3

98

0,022*

Leitungserfahrung (gesamt)

3,416

3

170

0,019*

Erfahrung je Professional

0,443

3

156

0,722

Erfahrung je Mitarbeiter

0,751

3

163

0,523

472 Der Test auf Homogenität der Varianzen kann für die Variablen „Sonstige Berufserfahrung“ nicht durchgeführt werden, da nur für eine Gruppe eine berechnete Varianz vorliegt.

263

Analyse der Varianzen Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

0,631

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

0,596

0,730

0,535

2,313

0,077+

2,038

0,112

2,761

0,043*

2,790

0,042*

1,919

0,129

1,297

0,290

0,300

0,825

0,236

0,871

3,776

0,011*

3,829

0,013*

3,686

0,013*

3,613

0,017*

Alter der Gesellschaft Zwischen den Gruppen

188,993

3

62,998

Innerhalb der Gruppen

25874,008

259

99,900

Gesamt

26063,001

262

937,147

3

312,382 135,076

Mitarbeiterzahl Zwischen den Gruppen Innerhalb der Gruppen

33768,922

250

Gesamt

34706,068

253

Kaufmännische Mitarbeiter Zwischen den Gruppen

416,089

3

138,696

Innerhalb der Gruppen

12007,040

239

50,239

Gesamt

12423,130

242

Technische Mitarbeiter Zwischen den Gruppen

40,949

3

13,650

Innerhalb der Gruppen

1181,029

166

7,11463

Gesamt

1221,978

169

Juristische Mitarbeiter Zwischen den Gruppen

0,550

3

0,183

Innerhalb der Gruppen

78,199

128

0,611

Gesamt

78,748

131

Anzahl der Beteiligungen Zwischen den Gruppen

114241,890

3

38080,630

Innerhalb der Gruppen

2571434,960

255

10084,059

Gesamt

2685676,850

258

Beteiligungsvolumen Zwischen den Gruppen

2092812,980

3

697604,326

Innerhalb der Gruppen

46372602,600

245

189275,929

Gesamt

48465415,600

248

264

Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

3

661,513

3,798

174,191

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

0,011*

4,180

0,008**

3,963

0,009**

3,873

0,012*

3,318

0,021*

3,290

0,026*

3,605

0,014*

4,106

0,009**

9,617

0,000**

6,900

0,000**

0,431

0,731

0,590

0,624

9,335

0,000**

1,836

0,214

Minimale Beteiligungshöhe Zwischen den Gruppen

1984,538

Innerhalb der Gruppen

44767,178

257

Gesamt

46751,716

260

Maximale Beteiligungshöhe Zwischen den Gruppen Innerhalb der Gruppen Gesamt

350599,154

3

116866,385

7165776,200

243

29488,791

7516375,350

246

Volumen je Professional Zwischen den Gruppen

6510,661

3

2170,220

Innerhalb der Gruppen

149134,799

228

654,100

Gesamt

155645,460

231

Volumen je Beteiligungsfall Zwischen den Gruppen

1668,933

3

556,311

Innerhalb der Gruppen

36730,394

238

154,329

Gesamt

38399,328

241

Beteiligungsfälle je Professional Zwischen den Gruppen

1143,284

3

381,095

Innerhalb der Gruppen

9351,852

236

39,626

Gesamt

10495,137

239

Zwischen den Gruppen

6817,530

3

2272,510

Innerhalb der Gruppen

775789,304

147

5277,478

Gesamt

782606,834

150

Anzahl der Exits

Anzahl der Totalverluste Zwischen den Gruppen

10248,460

3

3416,153

Innerhalb der Gruppen

25249,705

69

365,938

Gesamt

35498,164

72

265

Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

1,141

0,335

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

1,211

0,309

Anzahl der Exits je Beteiligungsfall Zwischen den Gruppen

3,266

3

1,089

Innerhalb der Gruppen

138,371

145

0,954

Gesamt

141,637

148

Anzahl der Totalverluste je Beteiligungsfall

Welch-Test

Zwischen den Gruppen

0,544

3

0,181

Innerhalb der Gruppen

19,205

94

0,204

Gesamt

19,749

97

0,888

0,450

Anzahl der Exits zu Beteiligungsvolumen

12,539

0,000**

Welch-Test

Zwischen den Gruppen

5,152

3

1,717

Innerhalb der Gruppen

219,646

139

1,580

Gesamt

224,798

142

1,087

0,357

5,852

0,001**

2,654

0,053

5,325

0,002**

Anzahl der Totalverluste zu Beteiligungsvolumen Zwischen den Gruppen

4,031

3

1,344

Innerhalb der Gruppen

46,583

92

0,506

Gesamt

50,613

95

Exits zu Totalverluste

Welch-Test

Zwischen den Gruppen

143,785

3

47,928

Innerhalb der Gruppen

1401,198

82

17,088

Gesamt

1544,983

85

Zwischen den Gruppen

1096103,640

3

365367,879

Innerhalb der Gruppen

31352912,300

179

175155,935

Gesamt

32449015,900

182

Zwischen den Gruppen

5769588,130

3

1923196,040

Innerhalb der Gruppen

42947942,200

239

179698,503

Gesamt

48717530,300

242

2,805

0,045*

3,414

0,052+

2,086

0,104

2,057

0,110

10,702

0,000**

11,163

0,000**

Geprüfte Anfragen

Grobprüfung

266

Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

Zwischen den Gruppen

2313,255

3

771,085

0,269

Innerhalb der Gruppen

496756,982

173

2871,428

Gesamt

499070,237

176

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

0,848

0,323

0,809

3,296

0,021*

3,028

0,037*

0,390

0,760

0,451

0,717

0,564

0,639

0,660

0,578

0,456

0,713

0,720

0,543

1,490

0,224

1,622

0,201

0,670

0,579

1,048

0,394

Feinprüfung

Neuengagements in der Zukunft Zwischen den Gruppen

3219,740

3

1073,247

Innerhalb der Gruppen

72931,137

224

325,585

Gesamt

76150,877

227

Zwischen den Gruppen

796,349

3

265,450

Innerhalb der Gruppen

145703,360

214

680,857

Gesamt

146499,709

217

Betreuungsstunden

Anzahl der Kontakte Zwischen den Gruppen

326,163

3

108,721

Innerhalb der Gruppen

42183,728

219

192,620

Gesamt

42509,890

222

Banken/Corporate Finance Zwischen den Gruppen

848,101

3

282,700

Innerhalb der Gruppen

70616,231

114

619,441

Gesamt

71464,333

117

Zwischen den Gruppen

751,525

3

250,508

Innerhalb der Gruppen

12441,193

74

168,124

Gesamt

13192,718

77

Industrie

Computer/Elektronik Zwischen den Gruppen

890,771

3

296,924

Innerhalb der Gruppen

10185,303

23

442,839

Gesamt

11076,074

26

267

Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

Zwischen den Gruppen

261,360

3

87,120

0,332

Innerhalb der Gruppen

6026,492

23

262,021

Gesamt

6287,852

26

Zwischen den Gruppen

175,411

3

58,470

Innerhalb der Gruppen

485,700

14

34,693

Gesamt

661,111

17

139,793

3

46,598 67,018

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

0,802

0,321

0,810

1,685

0,216

1,841

0,196

0,695

0,559

0,769

0,518

1,192

0,342

1,142

0,438

0,911

0,452

0,788

0,531

0,307

0,747

0,355

0,716

3,108

0,030*

2,903

0,043*

Medizin/Biotech

Kommunikation

Beratung Zwischen den Gruppen Innerhalb der Gruppen

4021,067

60

Gesamt

4160,859

63

Zwischen den Gruppen

416,613

3

138,871

Innerhalb der Gruppen

1980,339

17

116,491

Gesamt

2396,952

20

Jura

Wirtschaftsprüfung/Steuern Zwischen den Gruppen

91,793

3

30,598

Innerhalb der Gruppen

705,167

21

33,579

Gesamt

796,960

24

Zwischen den Gruppen

21,333

2

10,667

Innerhalb der Gruppen

208,667

6

34,778

Gesamt

230,000

8

Zwischen den Gruppen

2621,771

3

873,924

Innerhalb der Gruppen

27552,748

98

281,150

Gesamt

30174,520

101

Investor Relations

Private Equity

268

Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

1800,000

-

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

-

-

-

3,208

0,025*

2,924

0,038*

0,964

0,411

0,973

0,408

0,308

0,819

0,331

0,803

Sonstige Berufserfahrung Zwischen den Gruppen

1800,000

1

Innerhalb der Gruppen

0,000

0

1800,000

1

Gesamt

Leitungserfahrung (gesamt) Zwischen den Gruppen

15024,297

3

5008,099

Innerhalb der Gruppen

265381,044

170

1561,065

Gesamt

280405,341

173

Leitungserfahrung je Mitarbeiter Zwischen den Gruppen

64,134

3

21,378 22,182

Innerhalb der Gruppen

3615,663

163

Gesamt

3679,797

166

Leitungserfahrung je Professional Zwischen den Gruppen

32,625

3

10,875

Innerhalb der Gruppen

5502,308

156

35,271

Gesamt

5534,933

159

269

Paarweise Mehrfachvergleiche (I) Gruppen nach Renditequartil

(J) Gruppen nach Renditequartil

Alter der Gesellschaft

Bonferroni

1

2

-1,121

1,556

1,000

-5,258

3,015

3

1,799

2,373

1,000

-4,510

8,108 4,604

2

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95%-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

4

0,012

1,727

1,000

-4,580

3

2,920

2,261

1,000

-3,092

8,933

4

1,133

1,570

1,000

-3,041

5,307

-1,787

2,382

1,000

-8,121

4,547 1,344

3

4

Anzahl der Mitarbeiter

Bonferroni

1

2

-3,608

1,862

0,323

-8,561

3

-3,731

2,788

1,000

-11,145

3,683

4

-5,235

2,055

0,069+

-10,699

0,230

3

-0,123

2,637

1,000

-7,135

6,890

4

-1,626

1,845

1,000

-6,532

3,279

-1,504

2,776

1,000

-8,886

5,879

2 3

4

Kaufmännische Mitarbeiter

Bonferroni

1

2

-3,341

1,174

0,029*

-6,465

-0,218

3

-2,349

1,720

1,000

-6,926

2,228

4

-2,546

1,290

0,297

-5,977

0,886

3

0,992

1,614

1,000

-3,302

5,287

4

0,796

1,145

1,000

-2,249

3,841

-0,196

1,700

1,000

-4,720

4,327

2 3

4

Technische Mitarbeiter

Games-Howell

1

2

-0,019

0,381

1,000

-1,014

0,975

3

-0,951

1,183

0,852

-4,306

2,405 0,202

2

4

-1,036

0,4728

0,133

-2,274

3

-0,931

1,196

0,863

-4,308

2,445

4

-1,017

0,502

0,186

-2,329

0,296

-0,085

1,227

1,000

-3,520

3,349

3

4

Juristische Mitarbeiter

Bonferroni

1

2

-0,088

0,171

1,000

-0,546

0,370

3

-0,220

0,244

1,000

-0,872

0,433 0,385

2 3

270

4

-0,106

0,183

1,000

-0,598

3

-0,132

0,239

1,000

-0,773

0,509

4

-0,018

0,178

1,000

-0,494

0,458

4

0,113

0,248

1,000

-0,552

0,779

(I) Gruppen nach Renditequartil

(J) Gruppen nach Renditequartil

Anzahl der Beteiligungen

Games-Howell

1

2

46,130

23,118

0,200

-14,730

106,989

3

39,849

25,583

0,408

-27,149

106,848 112,145

2

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95%-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

4

51,480

23,036

0,124

-9,186

3

-6,280

11,716

0,949

-38,506

25,945

4

5,350

3,670

0,465

-4,175

14,875

11,630

11,554

0,747

-20,275

43,535

3

4

Beteiligungsvolumen

Games-Howell

1

2

-80,992

24,942

0,008**

-146,048

-15,936

3

-55,507

26,203

0,175

-127,630

16,615

4

-250,383

108,589

0,108

-537,557

36,790

2

3

25,485

35,058

0,885

-66,876

117,845

4

-169,392

111,059

0,429

-462,372

123,589

3

4

-194,876

111,349

0,307

-488,591

98,838

Totalverluste je Beteiligungsfall

Games Howell

1

2

0,084

0,097

0,821

-0,171

0,338

3

0,368

0,079

0,000**

0,156

0,579

4

0,069

0,127

0,948

-0,268

0,405

2

3

0,284

0,067

0,001**

0,099

0,469

4

-0,015

0,120

0,999

-0,336

0,305

3

4

-0,299

0,106

0,042*

-0,589

-0,009

Exits zu Beteiligungsvolumen

Tamhane

1

2

-0,130

0,331

0,999

-1,028

0,769

3

0,513

0,178

0,034*

0,026

1,000 0,790

2

4

0,205

0,217

0,924

-0,381

3

0,643

0,283

0,160

-0,141

1,426

4

0,334

0,309

0,866

-0,510

1,179

-0,308

0,132

0,137

-0,672

0,055

3

4

Totalverluste zu Beteiligungsvolumen

Tamhane

1

2

0,361

0,169

0,199

-0,098

0,821

3

0,637

0,151

0,001**

0,219

1,054

4

0,414

0,170

0,102

-0,048

0,877

2

3

0,276

0,075

0,007**

0,061

0,490

4

0,053

0,108

0,997

-0,242

0,349

3

4

-0,222

0,078

0,049*

-0,444

-0,000

271

(I) Gruppen nach Renditequartil

(J) Gruppen nach Renditequartil

Exits zu Totalverluste

Bonferroni

1

2 3 Minimale Beteiligungshöhe 1

2 3 Maximale Beteiligungshöhe 1

Standardfehler

Signifikanz

Untergrenze

2

-2,676

1,124

0,118

-5,715

0,363

3

-3,714

2,173

0,547

-9,589

2,161 0,780

Obergrenze

4

-2,173

1,092

0,299

-5,125

3

-1,038

2,255

1,000

-7,135

5,059

4

0,503

1,248

1,000

-2,870

3,876

4

1,541

2,239

1,000

-4,514

7,596

Games-Howell 2

-3,236

1,091

0,019*

-6,084

-0,387

3

-4,417

1,383

0,020*

-8,243

-0,590

4

-7,633

2,699

0,031*

-14,749

-0,517

3

-1,181

1,760

0,908

-5,841

3,479

4

-4,398

2,910

0,435

-12,021

3,225

4

-3,217

3,032

0,714

-11,158

4,725

Games-Howell 2

-20,744

7,011

0,020*

-39,079

-2,409

3

-36,635

18,575

0,229

-88,210

14,940

4

-98,431

41,628

0,095+

-208,383

11,522

2

3

-15,890

19,844

0,853

-70,007

38,226

4

-77,686

42,210

0,264

-189,009

33,636

3

4

-61,796

45,580

0,531

-181,424

57,832

Anzahl der Anfragen 1

Bonferroni 2

-128,592

73,185

0,484

-323,843

66,658

3

-164,532

111,853

0,858

-462,945

133,881

4

-199,372

89,061

0,158

-436,978

38,235

2

3

-35,940

110,936

1,000

-331,904

260,025

4

-70,779

87,906

1,000

-305,304

163,745

3

4

-34,840

121,994

1,000

-360,307

290,628

2

-110,585

37,033

0,017*

-206,819

-14,350

3

-8,104

45,532

0,998

-132,270

116,063

Grobprüfung 1

2 3

272

95%-Konfidenzintervall

Mittlere Differenz (I-J)

Games-Howell

4

-401,287

97,304

0,001**

-658,130

-144,444

3

102,481

52,408

0,219

-37,070

242,032

4

-290,703

100,705

0,026*

-555,634

-25,771

4

-393,183

104,131

0,002**

-666,853

-119,513

(I) Gruppen nach Renditequartil Feinprüfung 1

(J) Gruppen nach Renditequartil

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

95%-Konfidenzintervall

Signifikanz

Untergrenze

Obergrenze

Bonferroni 2

-5,817

9,474

1,000

-31,102

19,468

3

5,803

15,395

1,000

-35,285

46,892

4

-4,740

11,403

1,000

-35,174

25,694

2

3

11,621

15,349

1,000

-29,346

52,587

4

1,077

11,341

1,000

-29,192

31,347

3

4

-10,543

16,610

1,000

-54,873

33,787

Neuengagements 1

2 3 Betreuungsstunden 1

Bonferroni473 2

8,695

3,105

0,033*

0,428

16,961

3

9,370

4,576

0,251

-2,812

21,551

4

8,998

3,401

0,052+

-0,056

18,053

3

0,675

4,278

1,000

-10,712

12,062

4

0,304

2,988

1,000

-7,650

8,257

4

-0,371

4,497

1,000

-12,343

11,600

Bonferroni 2

-3,134

4,337

1,000

-14,683

8,415

3

-0,897

6,842

1,000

-19,118

17,324

4

-5,050

4,960

1,000

-18,258

8,158

2

3

2,237

6,608

1,000

-15,360

19,833

4

-1,916

4,631

1,000

-14,248

10,415

3

4

-4,153

7,032

1,000

-22,879

14,574

Anzahl der Kontakte 1

2 3 Anzahl der Exits 1

2 3

Bonferroni 2

2,479

2,325

1,000

-3,711

8,669

3

3,467

3,527

1,000

-5,923

12,856 9,675

4

2,682

2,627

1,000

-4,312

3

0,988

3,363

1,000

-7,967

9,943

4

0,203

2,403

1,000

-6,195

6,601

4

-0,785

3,579

1,000

-10,313

8,743

2

1,185

15,349

1,000

-39,866

42,235

3

18,275

21,489

1,000

-39,196

75,746

4

12,353

14,989

1,000

-27,734

52,441

3

17,090

21,851

1,000

-41,350

75,531

4

11,169

15,504

1,000

-30,296

52,634

4

-5,922

21,600

1,000

-63,689

51,846

Bonferroni

473 Eigentlich müsste hier der Games-Howell-Test durchgeführt werden, da die Voraussetzung der Gleichheit der Varianzen in den Gruppen nicht erfüllt ist. Der Games-Howell-Test führt aber trotz der großen Unterschiede des Brown-Forsythe-Tests zu keinen Ergebnissen, weshalb auf den Bonferroni-Test zurückgegriffen wird.

273

(I) Gruppen nach Renditequartil Totalverluste 1

2 3 Banken/Corporate Finance 1

2 3 Industrie

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

95%-Konfidenzintervall

Signifikanz

Untergrenze

Obergrenze

Games-Howell 2

-3,990

7,425

0,949

-24,095

16,116

3

8,930

2,833

0,015*

1,353

16,507 13,884

4

6,004

2,964

0,193

-1,875

3

12,920

6,863

0,262

-6,013

31,853

4

9,994

6,919

0,485

-9,049

29,037

4

-2,926

0,874

0,012*

-5,323

-0,529

Bonferroni 2

-5,455

5,430

1,000

-20,034

9,124

3

-0,487

8,241

1,000

-22,616

21,642 18,470

4

0,299

6,767

1,000

-17,872

3

4,968

8,050

1,000

-16,646

26,582

4

5,754

6,533

1,000

-11,787

23,295

4

0,786

9,007

1,000

-23,397

24,969

Bonferroni 1

2

-5,297

3,632

0,894

-15,143

4,549

3

0,137

5,545

1,000

-14,894

15,169

4

-7,170

3,890

0,416

-17,716

3,376

2

3

5,434

5,521

1,000

-9,534

20,402

4

-1,873

3,856

1,000

-12,328

8,582

3

4

-7,307

5,694

1,000

-22,744

8,130

Computer/Elektronik 1

2 3 Medizin/Biotech 1

2 3

274

(J) Gruppen nach Renditequartil

Bonferroni 2

-9,500

12,646

1,000

-45,999

26,999

3

6,167

16,072

1,000

-40,223

52,556

4

-10,318

12,287

1,000

-45,781

25,145

3

15,667

14,029

1,000

-24,825

56,159

4

-0,818

9,458

1,000

-28,118

26,481

4

-16,485

13,707

1,000

-56,046

23,076

Bonferroni 2

6,708

7,388

1,000

-14,616

28,033

3

3,583

12,363

1,000

-32,100

39,266 24,352

4

-0,517

8,616

1,000

-25,385

3

-3,125

12,797

1,000

-40,061

33,811

4

-7,225

9,228

1,000

-33,860

19,410

4

-4,100

13,543

1,000

-43,189

34,989

(I) Gruppen nach Renditequartil

(J) Gruppen nach Renditequartil

95%-Konfidenzintervall

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

Untergrenze

Obergrenze

2

-8,100

3,951

0,357

-20,225

4,025

3

-5,267

4,301

1,000

-18,467

7,934

4

-6,433

3,567

0,557

-17,378

4,512

2

3

2,833

4,499

1,000

-10,972

16,639

4

1,667

3,802

1,000

-10,001

13,334

3

4

-1,167

4,165

1,000

-13,948

11,615

2

0,667

2,630

1,000

-6,508

7,842

3

-0,067

4,074

1,000

-11,182

11,049

Kommunikation 1

Beratung

Bonferroni

Bonferroni 1

4

-2,867

2,558

1,000

-9,846

4,112

2

3

-0,733

4,138

1,000

-12,025

10,559

4

-3,533

2,660

1,000

-10,791

3,724

3

4

-2,800

4,093

1,000

-13,969

8,369

Jura

Games-Howell 1

2

-3,054

6,111

0,958

-21,291

15,184

3

-9,625

10,660

0,815

-151,115

131,865

4

6,625

3,920

0,384

-5,740

18,990

2

3

-6,571

11,122

0,925

-117,999

104,856

4

9,679

5,043

0,303

-7,124

26,482

3

4

16,250

10,086

0,596

-198,646

231,146

2

0,000

3,076

1,000

-9,284

9,284

3

-1,833

4,743

0,978

-20,575

16,908

WP/Steuern 1

Games-Howell

4

3,833

2,246

0,362

-2,822

10,489

2

3

-1,833

4,946

0,981

-20,324

16,657

4

3,833

2,647

0,511

-4,877

12,544

3

4

5,667

4,477

0,631

-14,192

25,525

Private Equity 1

Games-Howell 2

-5,789

3,051

0,240

-13,849

2,272

3

-12,573

4,618

0,066+

-25,840

0,694

4

-12,323

5,563

0,143

-27,486

2,840

2

3

-6,784

4,877

0,520

-20,515

6,946

4

-6,534

5,780

0,674

-22,172

9,103

3

4

0,250

6,739

1,000

-17,972

18,472

2

-12,648

5,845

0,141

-27,936

2,641

3

-16,026

8,640

0,280

-40,345

8,293

4

-25,019

10,333

0,088+

-52,692

2,655

Leitungserfahrung 1

2 3

Games-Howell

3

-3,378

9,627

0,985

-29,664

22,908

4

-12,371

11,172

0,687

-41,990

17,248

4

-8,993

12,856

0,897

-43,219

25,233

275

Anhang XI: Statistiken zu den intervall-skalierten Variablen (Beteiligungsvolumen) Test der Homogenität der Varianzen Levene-Statistik

df1

df2

Signifikanz

Controlling Technik (2005)

0,308

3

46

0,820

Controlling Finanzergebnisse (2005)

3,679

3

48

0,018*

Controlling Management (2005)

1,389

3

46

0,258

Controlling Auftragslage/Geschäftsentwicklung (2005)

2,611

3

48

0,062+

Gesellschafterbeziehungen (2005)

0,115

3

49

0,951

Co-Venturing (2005)

0,850

3

49

0,473

Initiative der Unternehmen (2005)

0,993

3

47

0,405

Eigene, aktive Akquise (2005)

0,670

3

49

0,575

Investmentbanken (2005)

0,739

3

45

0,534

Unternehmens-/Steuerberater/WP/RA (2005)

2,056

3

47

0,119

Industrie- und Handelskammer (2005)

0,851

3

48

0,473

Technologie- und Gründerzentren (2005)

2,497

3

49

0,071+

Branchendiversifikation (2005)

3,109

3

49

0,035*

Branchenspezialisierung (2005)

0,460

3

47

0,712

Phasendiversifikation (2005)

2,799

3

45

0,051+

Phasenspezialisierung (2005)

0,568

3

43

0,639

Diversifikation der Kapitalgeber (2005)

1,112

3

45

0,354

Beschränkung auf best. Kapitalgeber (2005)

2,328

3

43

0,088+

Begrenzung der Beteiligungshöhe (2005)

0,940

3

49

0,428

Öff. Co-Investoren (2005)

1,512

3

45

0,224

Priv. Co-Investoren (2005)

1,408

3

49

0,252

Wertsteigerung (2005)

0,190

3

51

0,903

Förderauftrag (2005)

1,503

3

50

0,225 0,145

Zugang zu Schlüsselressourcen (2005)

1,893

3

44

Laufende Ausschüttung (2005)

1,038

3

48

0,384

Berichterstattung (operativ und Umsätze) (2005)

0,905

3

52

0,445

Berichterstattung (Markt/Wettbewerb) (2005)

0,216

3

49

0,885

Einfluss auf operative Geschäftsführung

0,996

3

311

0,395

Einfluss auf strategische Geschäftsführung

0,014

3

311

0,998

Managementteam

1,324

3

291

0,267

Strategische Planung

3,508

3

291

0,016*

Op. Geschäftsführung

1,984

3

288

0,117

Priv. Co-Investoren

2,145

3

292

0,095+

Öff. Co-Investoren

3,222

3

294

0,023*

Strat. Partnerschaft

1,687

3

294

0,170

Marktanalysen

0,258

3

291

0,856

Marketing/ Vertrieb

1,155

3

287

0,327

Kunden/ Zulieferer

0,353

3

293

0,787

Serviceanbieter

0,907

3

292

0,438

276

Analyse der Varianzen Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

1,608

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

0,201

1,641

0,194

2,969

0,041*

3,572

0,030*

1,463

0,237

1,350

0,274

0,707

0,552

0,590

0,629

Controlling Technik (2005) Zwischen den Gruppen

14,584

3

4,861

Innerhalb der Gruppen

139,096

46

3,024

Gesamt

153,680

49

Controlling Finanzergebnisse (2005) Zwischen den Gruppen

6,343

3

2,114

Innerhalb der Gruppen

34,176

48

0,712

Gesamt

40,519

51

Controlling Management (2005) Zwischen den Gruppen

7,134

3

2,378

Innerhalb der Gruppen

74,786

46

1,626

Gesamt

81,920

49

Controlling Auftragslage/Geschäftsentwicklung (2005) Zwischen den Gruppen

2,215

3

0,738

Innerhalb der Gruppen

50,093

48

1,044

Gesamt

52,308

51

Gesellschafterbeziehungen (2005) Zwischen den Gruppen

4,626

3

1,542

Innerhalb der Gruppen

134,242

49

2,740

Gesamt

138,868

52

Zwischen den Gruppen

19,305

3

6,435

Innerhalb der Gruppen

126,582

49

2,583

Gesamt

145,887

52

0,563

0,642

0,562

0,643

2,491

0,071+

2,584

0,065+

0,531

0,663

0,591

0,624

Co-Venturing (2005)

Initiative der Unternehmen (2005) Zwischen den Gruppen

2,142

3

0,714

Innerhalb der Gruppen

63,152

47

1,344

Gesamt

65,294

50

277

Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

0,769

0,517

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

0,786

0,508

Eigene aktive Akquise (2005) Zwischen den Gruppen

6,409

3

2,136

Innerhalb der Gruppen

136,044

49

2,776

Gesamt

142,453

52

Investmentbanken (2005) Zwischen den Gruppen Innerhalb der Gruppen Gesamt

39,794

3

13,265

90,451

45

2,010

130,245

48

6,599

0,001**

7,119

0,001**

Unternehmens-/Steuerberater/WP/RA (2005) Zwischen den Gruppen

17,869

3

5,956

Innerhalb der Gruppen

92,837

47

1,975

Gesamt

110,706

50

3,016

0,039*

3,284

0,030*

0,652

0,585

0,587

0,628

2,577

0,064+

2,627

0,064+

0,858

0,469

0,989

0,407

0,151

0,929

0,152

0,928

Industrie- und Handelskammern (2005) Zwischen den Gruppen

4,296

3

1,432

Innerhalb der Gruppen

105,396

48

2,196

Gesamt

109,692

51

Technologie- und Gründungszentren (2005) Zwischen den Gruppen

20,550

3

6,850

Innerhalb der Gruppen

130,242

49

2,658

Gesamt

150,792

52

Branchendiversifikation (2005) Zwischen den Gruppen

8,448

3

2,816

Innerhalb der Gruppen

160,798

49

3,282

Gesamt

169,245

52

Branchenspezialisierung (2005) Zwischen den Gruppen

1,863

3

0,621

Innerhalb der Gruppen

193,470

47

4,116

Gesamt

195,333

50

278

Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

2,077

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

0,117

2,139

0,111

0,614

0,610

0,619

0,607

0,738

0,535

0,646

0,592

2,183

0,104

2,356

0,088+

0,262

0,853

0,263

0,852

2,674

0,059+

2,954

0,043*

1,710

0,177

1,729

0,175

Phasendiversifikation (2005) Zwischen den Gruppen

24,602

3

8,201

Innerhalb der Gruppen

177,643

45

3,948

Gesamt

202,245

48

Phasenspezialisierung (2005) Zwischen den Gruppen

8,071

3

2,690

Innerhalb der Gruppen

188,482

43

4,383

Gesamt

196,553

46

Diversifikation der Kapitalgeber (2005) Zwischen den Gruppen

6,471

3

2,157

Innerhalb der Gruppen

131,529

45

2,923

138

48

Gesamt

Beschränkung auf bestimmte Kapitalgeber (2005) Zwischen den Gruppen

26,953

3

8,984

Innerhalb der Gruppen

176,962

43

4,115

Gesamt

203,915

46

Begrenzung der Beteiligungshöhe (2005) Zwischen den Gruppen

0,958

3

0,319

Innerhalb der Gruppen

59,797

49

1,220

Gesamt

60,755

52

Öffentliche Co-Investoren (2005) Zwischen den Gruppen

27,272

3

9,091

Innerhalb der Gruppen

152,973

45

3,399

Gesamt

180,245

48

Private Co-Investoren (2005) Zwischen den Gruppen

16,639

3

5,546

Innerhalb der Gruppen

158,909

49

3,243

Gesamt

175,547

52

279

Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

0,243

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

0,866

0,251

0,860

0,560

0,644

0,515

0,675

0,655

0,584

0,749

0,529

0,195

0,899

0,183

0,907

0,454

0,715

0,456

0,714

0,221

0,882

0,225

0,878

0,287

0,835

Wertsteigerung (2005) Zwischen den Gruppen

1,367

3

0,456

Innerhalb der Gruppen

95,542

51

1,873

Gesamt

96,909

54

Zwischen den Gruppen

6,488

3

2,163

Innerhalb der Gruppen

192,994

50

3,860

Gesamt

199,481

53

Förderauftrag (2005)

Zugang zu Schlüsselressourcen (2005) Zwischen den Gruppen

4,100

3

1,367

Innerhalb der Gruppen

91,817

44

2,087

Gesamt

95,917

47

Laufende Ausschüttung (2005) Zwischen den Gruppen

2,554

3

0,851

Innerhalb der Gruppen

209,446

48

4,363

Gesamt

212,000

51

Berichterstattung (operativ und Umsätze) (2005) Zwischen den Gruppen

0,292

3

0,097

Innerhalb der Gruppen

11,137

52

0,214

Gesamt

11,429

55

Berichterstattung (Markt und Wettbewerb) (2005) Zwischen den Gruppen

0,748

3

0,249

Innerhalb der Gruppen

55,365

49

1,130

Gesamt

56,113

52

Einfluss auf operative Geschäftsführung Zwischen den Gruppen

1,670

3

0,557

Innerhalb der Gruppen

603,894

311

1,942

Gesamt

605,563

314

280

0,285

0,836

Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

Brown-Forsythe

F

Signifikanz

0,565

0,639

0,042

0,989

0,041

0,989

1,707

0,166

1,688

0,170

0,771

0,511

0,767

0,514

2,641

0,050

2,590

0,055+

3,486

0,016

3,457

0,017*

1,554

0,201

1,551

0,202

Statistik

Signifikanz

Einfluss auf strategische Geschäftsführung Zwischen den Gruppen

3,272

3

1,091

Innerhalb der Gruppen

600,577

311

1,931

Gesamt

603,849

314

Zwischen den Gruppen

0,333

3

0,111

Innerhalb der Gruppen

777,392

291

2,671

Gesamt

777,725

294

0,565

0,638

Managementteam

Strategische Planung Zwischen den Gruppen

9,249

3

3,083

Innerhalb der Gruppen

525,663

291

1,806

Gesamt

534,912

294

Operative Geschäftsführung Zwischen den Gruppen

5,140

3

1,713

Innerhalb der Gruppen

640,232

288

2,223

Gesamt

645,372

291

Private Co-Investoren Zwischen den Gruppen

30,311

3

10,104

Innerhalb der Gruppen

1117,202

292

3,826

Gesamt

1147,514

295

Öffentliche Co-Investoren Zwischen den Gruppen

22,983

3

7,661

Innerhalb der Gruppen

646,081

294

2,198

Gesamt

669,064

297

Strategische Partnerschaften Zwischen den Gruppen

10,913

3

3,638

Innerhalb der Gruppen

688,067

294

2,340

Gesamt

698,980

297

281

Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

Zwischen den Gruppen

9,057

3

3,019

1,436

Innerhalb der Gruppen

611,686

291

2,102

Gesamt

620,742

294

Zwischen den Gruppen

17,427

3

5,809

Innerhalb der Gruppen

676,388

287

2,357

Gesamt

693,814

290

Zwischen den Gruppen

12,488

3

4,163

Innerhalb der Gruppen

678,761

293

2,317

Gesamt

691,249

296

Zwischen den Gruppen

0,707

3

0,236

Innerhalb der Gruppen

528,928

292

1,811

Gesamt

529,635

295

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

0,232

1,434

0,233

2,465

0,063

2,469

0,062+

1,797

0,148

1,800

0,147

0,130

0,942

0,131

0,942

Marktanalysen

Marketing/Vertrieb

Kunden/Zulieferer

Serviceanbieter

282

Paarweise Mehrfachvergleiche (I) Gruppen nach Volumensquartil

(J) Gruppen nach Volumensquartil

Controlling Technik (2005)

Bonferroni

1

2

0,614

0,646

1,000

-1,167

2,396

3

0,659

0,743

1,000

-1,390

2,707 1,184

2 3 Controlling Finanzergebnisse (2005) 1

2

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95%-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

4

-0,702

0,684

1,000

-2,589

3

0,044

0,733

1,000

-1,977

2,066

4

-1,317

0,673

0,340

-3,174

0,540

-1,361

0,767

0,495

-3,475

0,753

4 474

Bonferroni 2

0,621

0,303

0,277

-0,214

1,455

3

0,822

0,356

0,151

-0,157

1,801 1,749

4

0,850

0,327

0,074

-0,049

3

0,201

0,352

1,000

-0,766

1,169

4

0,229

0,322

1,000

-0,658

1,116

0,028

0,372

1,000

-0,996

1,052

3

4

Controlling Management (2005)

Bonferroni

1

2

0,913

0,476

0,367

-0,399

2,226

3

0,761

0,553

1,000

-0,764

2,285 1,696

2

4

0,288

0,510

1,000

-1,119

3

-0,153

0,531

1,000

-1,618

1,312

4

-0,625

0,487

1,000

-1,968

0,718

-0,472

0,562

1,000

-2,022

1,078

3

4

Controlling Auftragslage (2005)

Bonferroni

1

2

0,496

0,367

1,000

-0,515

1,506

3

0,378

0,431

1,000

-0,808

1,563 1,522

2

4

0,433

0,396

1,000

-0,656

3

-0,118

0,426

1,000

-1,289

1,053

4

-0,063

0,390

1,000

-1,136

1,011

0,056

0,450

1,000

-1,184

1,295

3

4

Gesellschafterbeziehungen (2005)

Bonferroni

1

2

0,222

0,579

1,000

-1,369

1,813

3

-0,222

0,698

1,000

-2,141

1,697 1,231

2 3

4

-0,576

0,657

1,000

-2,382

3

-0,444

0,676

1,000

-2,302

1,414

4

-0,798

0,633

1,000

-2,540

0,944

4

-0,354

0,744

1,000

-2,399

1,692

474 Streng genommen müsste ein Test durchgeführt werden, der keine Homogenität der Varianzen voraussetzt. Dies bringt aber keine signifikanten Ergebnisse.

283

(I) Gruppen nach Volumensquartil

(J) Gruppen nach Volumensquartil

Co-Venturing (2005)

Bonferroni

1

2

0,333

0,573

1,000

-1,241

1,908

3

1,100

0,665

0,628

-0,730

2,930 1,008

2

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95%-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

4

-0,773

0,648

1,000

-2,553

3

0,767

0,634

1,000

-0,976

2,510

4

-1,106

0,615

0,470

-2,797

0,585

-1,873

0,702

0,062+

-3,804

0,058

3

4

Initiative der Unternehmen (2005)

Bonferroni

1

2

-0,205

0,424

1,000

-1,374

0,963

3

0,357

0,480

1,000

-0,965

1,679 1,144

2

4

-0,143

0,467

1,000

-1,429

3

0,563

0,467

1,000

-0,725

1,850

4

0,063

0,454

1,000

-1,188

1,313

-0,500

0,506

1,000

-1,895

0,895

3

4

Eigene, aktive Akquise (2005)

Bonferroni

1

2

0,103

0,594

1,000

-1,529

1,736

3

0,714

0,690

1,000

-1,183

2,611 1,469

2

4

-0,377

0,671

1,000

-2,223

3

0,611

0,657

1,000

-1,196

2,418

4

-0,480

0,638

1,000

-2,233

1,274

-1,091

0,728

0,843

-3,093

0,911

3

4

Investmentbanken (2005)

Bonferroni

1

2

0,667

0,528

1,000

-0,792

2,125

3

0,208

0,647

1,000

-1,578

1,994 4,058

2

4

2,424

0,592

0,001**

0,791

3

-0,458

0,602

1,000

-2,121

1,204

4

1,758

0,543

0,014*

0,260

3,255

2,216

0,659

0,009**

0,398

4,034

3

4

Unternehmens-/ Steuerberater/WP/RA (2005)

Bonferroni

1

2

0,421

0,501

1,000

-0,959

1,800

3

1,518

0,623

0,112

-0,198

3,234 2,884

2 3

284

4

1,325

0,566

0,142

-0,235

3

1,097

0,597

0,435

-0,548

2,742

4

0,904

0,538

0,597

-0,578

2,386

4

-0,193

0,653

1,000

-1,992

1,606

(I) Gruppen nach Volumensquartil

(J) Gruppen nach Volumensquartil

Industrie- und Handelskammer (2005)

Bonferroni

1

2

-0,468

0,528

1,000

-1,921

0,985

3

0,087

0,633

1,000

-1,655

1,830 1,013

2

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95%-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

4

-0,630

0,597

1,000

-2,273

3

0,556

0,605

1,000

-1,109

2,220

4

-0,162

0,567

1,000

-1,722

1,399

-0,717

0,666

1,000

-2,550

1,116

3

4

Technologie- und Gründerzentren (2005)

Bonferroni

1

2

-1,000

0,570

0,514

-2,567

0,567

3

-0,667

0,687

1,000

-2,557

1,223 0,022

2

4

-1,758

0,647

0,055+

-3,537

3

0,333

0,666

1,000

-1,497

2,163

4

-0,758

0,624

1,000

-2,473

0,958

-1,091

0,733

0,858

-3,106

0,924

3

4

Managementteam

Bonferroni

1

2

0,032

0,263

1,000

-0,667

0,732

3

-0,046

0,269

1,000

-0,760

0,668 0,758

2

4

0,041

0,270

1,000

-0,676

3

-0,078

0,270

1,000

-0,793

0,636

4

0,008

0,270

1,000

-0,709

0,725

0,087

0,275

1,000

-0,644

0,818

3

4

Strategische Planung

Tamhane

1

2

0,019

0,197

1,000

-0,506

0,545

3

-0,387

0,232

0,456

-1,005

0,230 0,336

2

4

-0,287

0,233

0,776

-0,910

3

-0,407

0,213

0,302

-0,976

0,162

4

-0,306

0,215

0,639

-0,881

0,268

0,100

0,247

0,999

-0,559

0,760

3

4

Laufende Geschäftsführung

Bonferroni

1

2

-0,177

0,241

1,000

-0,818

0,463

3

-0,373

0,247

0,794

-1,029

0,283 0,442

2 3

4

-0,217

0,248

1,000

-0,875

3

-0,195

0,246

1,000

-0,850

0,459

4

-0,039

0,247

1,000

-0,696

0,617

4

0,156

0,253

1,000

-0,516

0,828

285

(I) Gruppen nach Volumensquartil

(J) Gruppen nach Volumensquartil

Priv. Co-Investoren

Tamhane

1

2

95%-Konfidenzintervall

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

Untergrenze

2

-0,138

0,218

0,989

-0,719

0,443

3

-0,731

0,389

0,323

-1,776

0,313 -0,009

Obergrenze

4

-0,669

0,247

0,045*

-1,329

3

-0,593

0,390

0,570

-1,640

0,454

4

-0,531

0,249

0,191

-1,195

0,133

0,063

0,407

1,000

-1,028

1,153

3

4

Öff. Co-Investoren

Tamhane

1

2

0,045

0,217

1,000

-0,532

0,623

3

-0,209

0,242

0,948

-0,854

0,436

4

-0,660

0,253

0,058+

-1,335

0,014

2

3

-0,254

0,236

0,864

-0,884

0,375

4

-0,706

0,247

0,030*

-1,366

-0,045

3

4

-0,451

0,270

0,455

-1,171

0,268

Strategische Partnerschaften

Bonferroni

1

2

0,227

0,247

1,000

-0,428

0,882

3

-0,032

0,251

1,000

-0,698

0,634 1,114

2

4

0,447

0,251

0,453

-0,219

3

-0,259

0,251

1,000

-0,925

0,407

4

0,220

0,251

1,000

-0,446

0,886

0,479

0,255

0,367

-0,198

1,156

3

4

Marktanalysen

Bonferroni

1

2

0,461

0,234

0,297

-0,160

1,082

3

0,358

0,239

0,808

-0,276

0,991 0,867

2

4

0,231

0,239

1,000

-0,406

3

-0,103

0,239

1,000

-0,737

0,530

4

-0,231

0,239

1,000

-0,867

0,406

-0,127

0,244

1,000

-0,776

0,521

3

4

Marketing/Vertrieb

Bonferroni

1

2

0,511

0,250

0,250

-0,153

1,175

3

0,029

0,254

1,000

-0,647

0,704 0,547

2 3

286

4

-0,128

0,254

1,000

-0,804

3

-0,482

0,255

0,358

-1,160

0,195

4

-0,640

0,255

0,076+

-1,317

0,038

4

-0,157

0,259

1,000

-0,847

0,532

(I) Gruppen nach Volumensquartil

(J) Gruppen nach Volumensquartil

Kunden/Zulieferer

Bonferroni

1

2

95%-Konfidenzintervall

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

2

0,487

0,245

0,288

-0,165

1,139

3

-0,018

0,250

1,000

-0,681

0,645 0,814

Untergrenze

Obergrenze

4

0,149

0,250

1,000

-0,516

3

-0,505

0,250

0,264

-1,168

0,158

4

-0,338

0,250

1,000

-1,003

0,327

0,167

0,255

1,000

-0,510

0,843

3

4

Serviceanbieter

Bonferroni

1

2

0,045

0,217

1,000

-0,531

0,622

3

-0,038

0,221

1,000

-0,626

0,550 0,501

2 3

4

-0,088

0,221

1,000

-0,676

3

-0,084

0,221

1,000

-0,672

0,505

4

-0,133

0,221

1,000

-0,721

0,455

4

-0,049

0,226

1,000

-0,649

0,551

287

Anhang XII: Statistiken zu den metrisch-skalierten Variablen (Beteiligungsvolumen) Test der Homogenität der Varianzen Levene-Statistik

df1

df2

Signifikanz

Alter der Gesellschaft

15,261

3

334

0,000**

Mitarbeiterzahl

47,555

3

312

0,000**

Kaufmännisch

35,513

3

285

0,000**

Technisch

7,504

3

194

0,000**

Juristen

12,104

3

153

0,000**

Anzahl der Beteiligungen

44,934

3

326

0,000**

Minimale Beteiligungshöhe (Mio. Euro)

11,981

3

324

0,000**

Maximale Beteiligungshöhe (Mio. Euro)

16,974

3

305

0,000**

Exitgesamt

10,053

3

170

0,000**

Divestment durch Abschreibungen

20,827

3

113

0,000**

Geprüfte Anfragen

14,766

3

223

0,000**

Grobprüfung

7,030

3

298

0,000**

Feinprüfung

10,316

3

218

0,000**

Neuengagements in Zukunft

26,415

3

268

0,000**

Betreuungsstunden im Monat

3,308

3

245

0,021*

Anzahl der Kontakte im Monat

0,726

3

257

0,537

Banken/ Corporate Finance

1,317

3

139

0,272

Industrie

1,270

3

82

0,290

Computer-/ Elektronikbranche

1,553

3

24

0,227

Medizin-/ Biotechbranche

3,645

3

22

0,028*

Kommunikationsbranche

1,018

2

15

0,385

Beratungsgeschäft

2,826

3

62

0,046*

Jura

0,293

3

20

0,830

Wirtschaftsprüfung/ Steuern

6,366

3

23

0,003**

Investor Relations

0,010

2

7

0,990

Private Equity

8,374

3

114

Leitungserfahrung (gesamt)

4,945

3

205

0,002**

Mitarbeiter je Beteiligungsfall

1,937

3

299

0,124

Beteiligungsfälle je Professional

5,955

3

280

0,001**

Exits je Beteiligungsfall

0,143

3

167

0,934

Totalveluste je Beteiligungsfall

2,978

3

111

0,035*

Exits zu Totalverluste

1,758

3

95

0,161

Erfahrung je Mitarbeiter

2,068

3

198

0,106

Erfahrung je Professional

1,161

3

184

0,326

288

0,000**

Analyse der Varianzen Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

24,168

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

0,000**

24,108

0,000**

70,642

0,000**

69,629

0,000**

48,644

0,000**

46,980

0,000**

3,965

0,009**

3,893

0,012*

8,677

0,000**

8,531

0,000**

Alter der Gesellschaft Zwischen den Gruppen

6068,814

3

2022,938

Innerhalb der Gruppen

27956,997

334

83,704

Gesamt

34025,810

337

Anzahl der Mitarbeiter Zwischen den Gruppen

32320,132

3

10773,377

Innerhalb der Gruppen

47581,822

312

152,506

Gesamt

79901,954

315

Kaufmännische Mitarbeiter Zwischen den Gruppen

7787,234

3

2595,745

Innerhalb der Gruppen

15208,034

285

53,362

Gesamt

22995,268

288

Technische Mitarbeiter Zwischen den Gruppen Innerhalb der Gruppen Gesamt

202,548

3

67,516

3303,780

194

17,030

3506,328

197

Juristische Mitarbeiter Zwischen den Gruppen

14,976

3

4,992

Innerhalb der Gruppen

88,018

153

0,575

Gesamt

102,994

156

Anzahl der Beteiligungen Zwischen den Gruppen Innerhalb der Gruppen Gesamt

1585351,768

3

528450,589

10709071,080

326

32849,911

12294422,850

329

16,087

0,000**

15,694

0,000**

5,60

0,001**

5,534

0,001**

Minimale Beteiligungshöhe Zwischen den Gruppen Innerhalb der Gruppen Gesamt

2182,254

3

727,418

42041,398

324

129,757

44223,651

327

289

Quadratsumme

Mittel der Quadrate

df

F

Signifikanz

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

Maximale Beteiligungshöhe Zwischen den Gruppen

439720,114

3

146573,371

6549780,024

305

21474,689

6989500,139

308

Innerhalb der Gruppen Gesamt Zwischen den Gruppen

63555,020

3

21185,007

Innerhalb der Gruppen

730208,319

170

4295,343

Gesamt

793763,339

173

6,825

0,000**

6,337

0,001**

4,932

0,003**

3,602

0,023*

7,712

0,000**

6,006

0,002**

Anzahl der Exits

Anzahl der Totalverluste Zwischen den Gruppen Innerhalb der Gruppen Gesamt

10744,169

3

3581,390

52476,138

113

464,391

63220,308

116

Anzahl der Anfragen Zwischen den Gruppen

4748231,635

3

1582743,878

Innerhalb der Gruppen

38974175,500

223

174772,088

Gesamt

43722407,140

226

Zwischen den Gruppen

2727118,962

3

909039,654

Innerhalb der Gruppen

43618146,840

298

146369,620

Gesamt

46345265,800

301

Zwischen den Gruppen

86239,103

3

28746,368

Innerhalb der Gruppen

798340,177

218

3662,111

Gesamt

884579,279

221

9,056

0,000**

8,652

0,000**

6,211

0,000**

6,204

0,000**

7,850

0,000**

7,615

0,000**

9,706

0,000**

9,873

0,000**

Grobprüfung

Feinprüfung

Neuengagements in der Zukunft Zwischen den Gruppen

29407,930

3

9802,643

Innerhalb der Gruppen

270661,820

268

1009,932

Gesamt

300069,750

271

290

Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

Zwischen den Gruppen

3562,693

3

1187,564

1,967

Innerhalb der Gruppen

147917,121

245

603,743

Gesamt

151479,814

248

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

0,120

1,954

0,123

0,902

0,441

0,934

0,425

1,611

0,190

1,370

0,261

1,039

0,380

1,016

0,394

1,694

0,195

1,709

0,226

0,492

0,691

0,404

0,756

0,555

0,653

Betreuungsstunden

Anzahl der Kontakte Zwischen den Gruppen Innerhalb der Gruppen Gesamt

449,247

3

149,749

42668,105

257

166,024

43117,352

260

Banken/Corporate Finance Zwischen den Gruppen

3215,098

3

1071,699 665,254

Innerhalb der Gruppen

92470,241

139

Gesamt

95685,339

142

Zwischen den Gruppen

520,740

3

173,580

Innerhalb der Gruppen

13695,586

82

167,019

Gesamt

14216,326

85

Industrie

Computer/Elektronik Zwischen den Gruppen

1234,952

3

411,651

Innerhalb der Gruppen

5832,048

24

243,002

Gesamt

7067,000

27

Zwischen den Gruppen

256,835

3

85,612

Innerhalb der Gruppen

3826,550

22

173,934

Gesamt

4083,385

25

Zwischen den Gruppen

58,1434

3

19,381

Innerhalb der Gruppen

523,962

15

34,931

Gesamt

582,105

18

Medizin/Biotech

Kommunikation

291

Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

Zwischen den Gruppen

305,753

3

101,918

1,612

Innerhalb der Gruppen

3920,869

62

63,240

Gesamt

4226,621

65

Zwischen den Gruppen

325,083

3

108,361

Innerhalb der Gruppen

2092,917

20

104,646

Gesamt

2418,000

23

Zwischen den Gruppen

181,650

3

60,550

Innerhalb der Gruppen

688,350

23

29,928

Gesamt

870,000

26

Zwischen den Gruppen

241,553

3

80,518

Innerhalb der Gruppen

96,083

7

13,726

Gesamt

337,636

10

Zwischen den Gruppen

4459,322

3

1486,441

Innerhalb der Gruppen

29417,797

114

258,051

Gesamt

33877,119

117

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

0,196

1,284

0,307

1,036

0,398

0,844

0,503

2,023

0,139

1,553

0,269

5,866

0,025*

5,760

0,001**

6,194

0,001**

-

-

-

-

6,373

0,000**

5,837

0,001**

Beratungsgeschäft

Jura

Wirtschaftsprüfung

Investor Relations

Private Equity

Sonstige Berufserfahrung Zwischen den Gruppen

1800,000

1

1800,000

Innerhalb der Gruppen

0

0

-

1800,000

1

Gesamt

Leitungserfahrung (gesamt) Zwischen den Gruppen

23339,278

3

7779,759

Innerhalb der Gruppen

250232,330

205

1220,646

Gesamt

273571,608

208

292

Quadratsumme

df

Mittel der Quadrate

F

Signifikanz

2,336

Brown-Forsythe Statistik

Signifikanz

0,074+

2,340

0,074+

4,422

0,005**

4,525

0,004**

0,006

0,999

0,006

0,999

1,688

0,174

1,798

0,155

1,156

0,331

1,026

0,390

7,356

0,000**

7,470

0,000**

5,305

0,002**

5,349

0,001**

Mitarbeiter je Beteiligungsfall Zwischen den Gruppen

3,186

3

1,062

Innerhalb der Gruppen

135,908

299

0,455

Gesamt

139,094

302

Professionals je Beteiligungsfall Zwischen den Gruppen

4,024

3

1,341

Innerhalb der Gruppen

83,727

276

0,303

Gesamt

87,751

279

Exits je Beteiligungsfall Zwischen den Gruppen

0,016

3

0,005

Innerhalb der Gruppen

147,236

167

0,882

Gesamt

147,252

170

Totalverluste je Beteiligungsfall Zwischen den Gruppen

0,892

3

0,297

Innerhalb der Gruppen

19,551

111

0,176

Gesamt

20,443

114

Exits zu Totalverlusten Zwischen den Gruppen

55,918

3

18,639

Innerhalb der Gruppen

1531,590

95

16,122

Gesamt

1587,508

98

Leitungserfahrung je Mitarbeiter Zwischen den Gruppen

476,369

3

158,790

Innerhalb der Gruppen

4274,357

198

21,588

Gesamt

4750,727

201

Leitungserfahrung je Professional Zwischen den Gruppen

527,254

3

175,751

Innerhalb der Gruppen

6095,561

184

33,128

Gesamt

6622,815

187

293

Paarweise Mehrfachvergleiche noch einfügen475 (I) Gruppen nach Volumensquartil

(J) Gruppen nach Volumensquartil

Mitarbeiter je Beteiligungsfall

Bonferroni

1

2

0,099

0,109

1,000

-0,190

0,389

3

0,238

0,110

0,188

-0,054

0,531 0,540

2

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

95%-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

4

0,248

0,110

0,150

-0,044

3

0,139

0,109

1,000

-0,151

0,428

4

0,149

0,109

1,000

-0,141

0,438

0,010

0,110

1,000

-0,283

0,302

3

4

Exits je Beteiligungsfall

Bonferroni

1

2

-0,001

0,198

1,000

-0,534

0,525

3

-0,006

0,199

1,000

-0,538

0,526 0,551

2

4

-0,027

0,217

1,000

-0,605

3

-0,001

0,193

1,000

-0,516

0,513

4

-0,022

0,211

1,000

-0,584

0,540

-0,021

0,211

1,000

-0,585

0,544

3

4

Totalverluste je Beteiligungsfall

Tamhane

1

2

-0,011

0,138

1,000

-0,387

0,365

3

0,167

0,096

0,423

-0,096

0,430 0,452

2

4

0,178

0,100

0,398

-0,096

3

0,178

0,114

0,560

-0,141

0,497

4

0,189

0,117

0,525

-0,138

0,516

0,011

0,063

1,000

-0,163

0,185

3

4

Exits zu Totalverlusten

Bonferroni

1

2

0,737

1,160

1,000

-2,389

3,862

3

0,196

1,113

1,000

-2,802

3,195 1,860

2 3

4

-1,405

1,212

1,000

-4,671

3

-0,540

1,087

1,000

-3,470

2,390

4

-2,142

1,189

0,448

-5,345

1,061

4

-1,602

1,142

0,985

-4,680

1,477

475 Die paarweisen Mehrfachvergleiche konnten für die Variablen „Kommunikationsbranche“, „Investor Relations“ und „Sonstige Berufserfahrung“ nicht durchgeführt werden, da mindestens eine der vier Gruppen weniger als zwei Fälle aufwies.

294

(I) Gruppen nach Volumensquartil

(J) Gruppen nach Volumensquartil

Betreuungsstunden im Monat

Tamhane

1

2 3 4

7,949

3

-6,696

4

-0,625 6,071

4,357

2

Mittlere Differenz (I-J)

Standardfehler

Signifikanz

8,573

4,533

1,878

5,547 4,791

95%-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

0,318

-3,626

20,772

1,000

-12,965

16,719

0,469

-4,907

20,804

4,072

0,483

-17,683

4,291

2,959

1,000

-8,553

7,304

0,665

-5,642

17,784

3

4

Anzahl der Kontake im Monat

Bonferroni

1

2

2,400

2,178

1,000

-3,392

8,191

3

2,634

2,245

1,000

-3,336

8,603 9,646

2

4

3,543

2,295

0,743

-2,560

3

0,234

2,230

1,000

-5,696

6,164

4

1,144

2,281

1,000

-4,920

7,207

0,910

2,345

1,000

-5,325

7,144

3

4

Banken/ Corporate Finance

Bonferroni

1

2

-0,848

5,849

1,000

-16,502

14,806

3

-10,247

6,258

0,623

-26,998

6,503

4

-9,611

5,891

0,630

-25,379

6,157

2

3

-9,399

6,397

0,864

-26,520

7,723

4

-8,762

6,038

0,894

-24,923

7,399

3

4

0,636

6,436

1,000

-16,589

17,862

Industrie

Bonferroni

1

2

-2,180

3,854

1,000

-12,600

8,241

3

-4,443

3,951

1,000

-15,127

6,240

4

-6,520

3,901

0,591

-17,066

4,027

2

3

-2,264

3,993

1,000

-13,059

8,532

4

-4,340

3,943

1,000

-15,000

6,320

3

4

-2,076

4,038

1,000

-12,994

8,841

Computer/ Elektronikbranche

Bonferroni

1

2

-9,392

8,068

1,000

-32,589

13,803

3

-16,392

8,068

0,320

-39,589

6,803

4

-1,417

8,419

1,000

-25,621

22,788

3

-7,000

8,332

1,000

-30,956

16,956

4

7,976

8,673

1,000

-16,959

32,911

4

14,976

8,673

0,582

-9,959

39,911

2 3

295

(I) Gruppen nach Volumensquartil

(J) Gruppen nach Volumensquartil

Medizin/Biotech

Tamhane

1

2

-2,700

3,409

0,970

-13,104

7,704

3

-3,250

4,164

0,975

-17,791

11,291

Standardfehler

Signifikanz

95%-Konfidenzintervall Untergrenze

Obergrenze

4

-8,500

11,840

0,986

-61,700

44,700

2

3

-0,550

3,795

1,000

-15,871

14,771

4

-5,800

11,715

0,998

-59,889

48,289

3

4

-5,250

11,957

0,999

-57,909

47,409

Beratung

Tamhane

1

2

-2,010

2,143

0,927

-7,961

3,941

3

-0,389

1,816

1,000

-5,526

4,749

4

-6,237

4,488

0,715

-20,198

7,723

2

3

1,621

1,797

0,940

-3,402

6,645

4

-4,227

4,481

0,933

-18,175

9,721

3

4

-5,849

4,334

0,746

-19,676

7,979

Jura

Bonferroni

1

2

4,083

7,813

1,000

-18,786

26,953

3

7,583

6,925

1,000

-12,688

27,855 30,962

2

4

11,000

6,820

0,735

-8,962

3

3,500

6,264

1,000

-14,837

21,837

4

6,917

6,147

1,000

-11,077

24,910

3,417

4,971

1,000

-11,133

17,967 3,105

3

4

WP/Steuern

Bonferroni

1

2

-2,200

1,632

0,751

-7,505

3

-7,000

3,120

0,281

-17,651

3,651

4

-4,750

4,449

0,926

-28,091

18,591

3

-4,800

2,988

0,623

-15,408

5,808

4

-2,550

4,358

0,996

-27,018

21,918

4

2,250

5,105

0,999

-17,848

22,348

2 3

296

Mittlere Differenz (I-J)

Anhang XIII: Bewertungskonzeptionen von Private-Equity-Fonds Private-Equity-Fonds-Ratingverfahren von Mackewicz & Partner Mackewicz & Partner haben ein Scoring-Modell entwickelt, das die Bewertung von Fondskonzeptionen im Private-Equity-Bereich zulässt. Es basiert auf über 200 Bewertungskriterien, die in fünf Bewertungsdimensionen zusammengefasst werden. Es werden sowohl quantitative als auch qualitative Kriterien berücksichtigt. Über die genauen Einzelheiten der Bewertungskriterien, deren Erhebung und weitere Verdichtung sind keine weiteren Aussagen möglich. Das Scoring-Modell gewichtet die folgenden Bewertungsdimensionen und ermittelt so das abschließende Ratingurteil.476 Bewertungsdimensionen

Gewichtung (%)

Scoring-Modell 1

2

3

4

5

ManagementErfahrung/ Team

30

sehr schlecht

schlecht

angemessen

gut

sehr gut

Track-Record

30

underperforming

schwach

Durchschnitt

gut

outperforming

Terms/ Struktur des Fonds

20

„sehr teuer“

„teuer“

angemessen

attraktiv

sehr attraktiv

InvestmentStrategie

10

„poor dogs“

Geringes Potential

Durchschnitt

Hohes Potential

High-Flyer

10

sehr schlecht

schlecht

angemessen

gut

sehr gut

100

0-39

40-59

60-79

80-89

90-100

very bad

bad

good

outstanding

Ì

ÌÌ

ÌÌÌ

very good

Investment zess M&P Rating

Pro-

ÌÌÌÌÌ

ÌÌÌÌ

Quelle: www.mackewicz.de

Ratingmethodik der Feri Alternative Assets Feri Alternative Assets hat eine Ratingmethodik für Hedge- und Private-Equity-Fonds entwickelt, bei der sowohl qualitative als auch quantitative Aspekte erfasst werden. Die einzelnen Fondseigenschaften werden im Vergleich zur Peer Group bewertet und mit Teilratings versehen. Diese werden zusammengefasst und ergeben ein Gesamtrating in den Kategorien von A bis E, wobei A die beste Note darstellt. Die wichtigsten Aspekte, die in das Fondsrating eingehen, sind: • Kohärenz zwischen der Strategie, Fondsausgestaltung und Teamerfahrung

476

Vgl. www.mackewicz.de.

297

• Managementressourcen (in Bezug auf Fondsgröße, die Anzahl der Investitionen im Jahr, die Anzahl der zu besetzenden Aufsichtsratsmandate) • Erfahrung und Qualifikation des Managementteams • Höhe der Eigeninvestition des Managements in den Fonds • überzeugendes Konzept und Netzwerk für den Zugang zu Investitionsmöglichkeiten (Deal Flow) und die Veräußerung von Unternehmensbeteiligungen (Exit) • Qualität des Risiko-Controllings und der Corporate Governance der Portfoliounternehmen • Vergangenheitsrenditen • Kosten- und Gebührenstruktur.477

477

Vgl. Kreuter (2002) S. 827.

298

Literaturverzeichnis Achleitner/Nathusius (2004) Achleitner, Ann-Kristin/Nathusius, Eva: Unternehmensbewertung bei Venture-CapitalFinanzierungen, in: Wirtschaftswissenschaftliches Studium (WiSt), Bd. 33, Heft 3, 2004, S. 134-139. Achleitner/Nathusius (2005) Achleitner, Ann-Kristin/Nathusius, Eva: First-Chicago-Methode: Alternativer Ansatz zur Bewertung von innovativen Unternehmensgründungen bei Venture-CapitalFinanzierungen, in: Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis (BFuP), Bd. 57, Heft 4, 2005, S. 333-347. Admati/Pfleiderer (1994) Admati, Anat R./Pfleiderer, Paul: Robust financial contracting and the role of venture capitalists, in: The Journal of Finance, Vol. XLIX, No. 2, June 1994, S. 371-402. Akerlof (1970)

Akerlof, George A.: The market for lemons: Quality uncertainty and the market mechanism, in: The Quarterly Journal of Economics, Vol. 84, No. 3, 1970, S. 488-500. Albrecht (1999) Albrecht, Thomas: Asset Allocation und Zeithorizont, Bad Soden/Ts.: Uhlenbruch, 1999. Anson (2002) Anson, Mark J. P.: Managed Pricing and the Rule of Conservatism in Private Equity Portfolios, in: The Journal of Private Equity, Spring 2002, S. 18-30. Arrow (1986) Arrow, Kenneth Joseph: Agency and the Market, in: Arrow, K. J./Intriligator, Michael D. (Hrsg.): Handbook of Mathematical Economics, Chapter 23, Vol. III, Amsterdam: NorthHolland, 1986, S. 1183-1195. Audretsch/Lehmann (2004) Audretsch, David. B./Lehmann, Erik E.: Financing High-Tech Growth: The Role of Banks and Venture Captitalists, in: Schmalenbach Business Review, Vol. 56, Oktober 2004, S. 340-357. Backhaus et al. (2003) Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/Plinke, Wulff/Weiber, Rolf: Multivariate Analysemethoden: eine anwendungsorientierte Einführung, Berlin u.a.: Springer, 2003. Baden (1994) Baden, Kay: Alternative Ansätze zur Performance-Messung von Unternehmen, in: Höfner, Klaus/Pohl, Andreas: Wertsteigerungs-Management: das Shareholder Value-Konzept: Methoden und erfolgreiche Beispiele, Frankfurt/Main, New York: Campus, 1994, S. 116-149. Bader (1996) Bader, Hans-Peter: Private Equity als Anlagekategorie: Theorie, Praxis und Portfoliomanagement für institutionelle Investoren, Bern, Stuttgart, Wien: Haupt, 1996. Zugl.: St. Gallen, Univ., Diss., 1996. Balestra/Nerlove (1966) Balestra, Pietro/Nerlove, Marc: Pooling cross-section and time-series data in the estimation of a dynamic model: The demand for natural gas, in: Econometrica, Vol. 34, No. 3, 1966, S. 585-612.

299

Baltagi (2001) Baltagi, Badi Hani: Econometric Analysis of Panel Data, 2nd Edition, New York: John Wiley & Sons, 2001. Baron (1979) Baron, David P.: Investment policy, optimality, and the mean-variance model, in: The Journal of Finance, Vol. XXXIV, No. 1, March 1979, S. 207-232. Bathala/Moon/Rao (1994) Bathala, Chenchuramaiah T./Moon, Kenneth P./Rao, Ramesh P.: Managerial Ownership, Debt Policy, and the Impact of Institutional Holdings: An Agency Perspective, in: Financial Management, Vol. 23, No. 3, Autumn 1994, S. 38-50. Behrenwaldt/Verweyen (2000) Behrenwaldt, Udo/Verweyen, Ferdinand: Auf dem Wege zu einem einheitlichen FondsRating-Standard, in: Die Bank, Heft 9, 2000, S. 596-600. Berblinger (1996) Berblinger, Jürgen: Marktakzeptanz des Rating durch Qualität, in: Büschgen, Hans E./Everling, Oliver (Hrsg.), Handbuch Rating, Wiesbaden: Gabler, 1996, S. 21-110. Bergemann/Hege (1998) Bergemann, Dirk/Hege, Ulrich: Venture capital financing, moral hazard, and learning, in: Journal of Banking & Finance, Vol. 22, 1998, S. 703-735. Berglöf (1994) Berglöf, Erik: A control theory of venture capital finance, in: The Journal of Law, Economics, & Organisation, Vol. 10, No. 2, 1994, S. 247-267. Bilo (2002) Bilo, Stéphanie: Alternative asset class publicly traded private equity – performance, liquidity, diversification potential, and pricing characteristics, St. Gallen, Univ., Diss., 2002. Bilstein (1989) Bilstein, Jürgen: Beteiligungs-Sondervermögen und Unternehmensbeteiligungsgesellschaften, in: John, Gerd (Hrsg.): Besteuerung und Unternehmenspolitik, Festschrift für Günter Wöhe, München: Vahlen, 1989, S. 49-70. Blochwitz/Eigermann (2001) Blochwitz, S./Eigermann, Judith: Kreditrisikomessung durch interne Credit-Ratingverfahren, in: Everling, Oliver (Hrsg.): Rating – Chance für den Mittelstand nach Basel II: Konzepte zur Bonitätsbeurteilung, Schlüssel zur Finanzierung, Wiesbaden: Gabler, 2001, S. 231-247. Bode (2002) Bode, Christoph: Pensionsfonds und Entgeltumwandlung in der betrieblichen Altersversorgung: wie das Altersvermögensgesetz in der Praxis umgesetzt wird, München: Beck, 2002. Boehm-Bezing (1999) Boehm-Bezing, Carl L. von: Business Angel und ihre Netzwerke, in: Die Bank, Heft 9, 1999, S. 598-601. Bottermann/Hartmann (2004) Bottermann, Ludger/Hartmann, Bernd: Eigenkapitalfinanzierung nach Maß, in: Bankinformation und Genossenschaftsforum, Heft 5, 2004, S. 32-33.

300

Brav/Gompers (1997) Brav, Alon/Gompers, Paul A.: Myth or Reality? The Long-Run Underperformance of Initial Public Offerings: Evidence from Venture and Nonventure Capital-Backed Companies, in: The Journal of Finance, Volume LII, No. 5, December 1997, S. 1791-1821. Breid (1995) Breid, Volker: Aussagefähigkeit agencytheoretischer Ansätze im Hinblick auf die Verhaltenssteuerung von Entscheidungsträgern, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, Nr. 47, Heft 9, 1995, S. 821-854. Brettel/Jaugey/Rost (2000) Brettel, Malte/Jaugey, Cyril/Rost, Cornelius: Business Angels – Der informelle Beteiligungskapitalmarkt in Deutschland, Wiesbaden: Gabler, 2000. Brettel (2004)

Brettel, Malte: Der informelle Beteiligungskapitalmarkt: eine empirische Analyse, Wiesbaden: Dt. Univ.-Verlag, 2004. Zugl.: Vallendar, Wiss. Hochschule für Unternehmensführung (WHU), Habil.-Schr., 2003. Brettel/Meier/Reißig-Thust (2004) Brettel, Malte/Meier, Degenhard/Reißig-Thust, Solveig: Vertragsgestaltung von Venture Capitalists und Business Angels im Vergleich, in: Die Betriebswirtschaft (DBW), Band 64, Heft 4, 2004, S. 431-447. Brophy/Guthner (1988) Brophy, David J./Guthner, Mark W.: Publicly traded venture capital funds: Implications for institutional „fund of funds“ investors, in: Journal of Business Venturing, Vol. 3, No. 3, 1988, S. 187-206. Brown/Forsythe (1974a) Brown, Morton B./Forsythe, Alan B.: The small sample behaviour of some statistics wich test the equality of several means, in: Technometrics, Vol. 16, 1947, S. 129-132. Brown/Forsythe (1974b) Brown, Morton B./Forsythe, Alan B: Robust tests for equality of variances, in: Journal of the American Statistical Association, Vol. 69, No. 346, June 1974, S. 364-367. Buttler (2001) Buttler, Andreas: Einführung in die betriebliche Altersversorgung: mit allen Änderungen durch das Altersvermögensgesetz, 2. Aufl., Karlsruhe: VVW, 2001. Büschgen (1985) Büschgen, Hans E.: Banken und Venture-Capital-Finanzierung, in: Die Bank, Heft 6, 1985, S. 284-292. BMAS (2002) Bundesministerium für Arbeit und Sozialordnung (Hrsg.): Die betriebliche Altersvorsorge, Berlin, 2002. BVK-Jahrbuch (diverse Jahrgänge) BVK-Jahrbücher von 1992 bis 2001, Bundesverband deutscher Kapitalbeteiligungsgesellschaften, Berlin. BVK-Jahresstatistik (diverse Jahrgänge) BVK-Jahresstatistiken von 2002 bis 2006, Bundesverband deutscher Kapitalbeteiligungsgesellschaften, Berlin.

301

BVK (2004) BVK-Spezial: Venture Capital in den USA 2003, Bundesverband deutscher Kapitalbeteiligungsgesellschaften, Berlin, 2004. BVK (2005) BVK-Spezial: Venture Capital in den USA 2004, Bundesverband deutscher Kapitalbeteiligungsgesellschaften, Berlin, 2005. Bygrave/Timmons (1986) Bygrave, William D./Timmons, Jeffry A.: Venture capital´s role in financing innovation for economic growth, in: Journal of business venturing, Vol. 1, No. 2, 1986, S. 161-176. Bygrave (1988) Bygrave, William D.: The structure of the investment networks of venture capital firms, in: Journal of Business Venturing, Vol. 3, No. 2, 1988, S. 137-157. Bygrave et al. (1989) Bygrave et al.: Early Rates of Return of 131 Venture Capital Funds Started 1978-1984, in: Journal of Business Venturing, Vol. 4, No. 2, 1989, S. 93-105. Casamatta (2003)

Casamatta, Catherine: Financing and Advising: Optimal Financial Contracts with Venture Capitalists, in: Journal of Finance, Vol. LVIII, No. 5, 2003, S. 2059-2085. Chan/Leland (1982) Chan, Yuk-Shee/Leland, Hayne: Price and Qualities in Markets with Costly Information, in: Review of Economic Studies, Vol. XLIX, No. 4, 1982, S. 499-516. Chan (1983) Chan, Yuk-Shee: On the positive role of financial intermediation in allocation of venture capital in a market with imperfect information, in: The Journal of Finance, Vol. XXXVIII, No. 5, December 1983, S. 1543-1568. Chiampou/Kallett (1989) Chiampou, Gregory F./Kallett, Joel J.: Risk/return Profile of Venture Capital, in: Journal of Business Venturing, Vol. 4, January 1989, S. 1-10. Christen (1991) Christen, Daniel V.: Anlagen in Venture Capital-Fonds: Ein Beitrag zum besseren Verständnis des internationalen Venture Capital-Geschäfts aus Investorensicht, Bern u.a.: Haupt, 1991. Zugl.: St. Gallen, Univ., Diss., 1991. Coase (1937) Coase, Ronald H.: The Nature of the Firm, in: Economica, Vol. 4, 1937, S. 386-405. Cochrane (2001) Cochrane, John H.: The Risk And Return Of Venture Capital, NBER Working Paper 8066, January 2001. Copeland/Weston (1988) Copeland, Thomas E./Weston, Fred J.: Financial Theory and Corporate Policy, 3rd Edition, Reading, Mass. (u. a.): Addison-Wesley, 1988. Cossin/Leleux/Saliasi (2001) Cossin, Didier/Leleux, Benoît/Saliasi, Entela: Venture Equity Investment Contracts: A Real Option Approach, University of Lausanne, February 2001.

302

Cumming/MacIntosh (2001) Cumming, Douglas J./MacIntosh, Jeffrey G.: Venture capital investment duration in Canada and the United States, in: Journal of Multinational Financial Management, Vol. 11, No. 4/5, 2001, S. 445-463. Daniels (2004) Daniels, Holger von: Private Equity Secondary Transactions: Chancen und Grenzen des Aufbaus eines institutionalisierten Secondary Market, Wiesbaden: Dt. Univ. Verl., 2004. Zugl.: Rostock, Univ., Diss., 2003. Demsetz (1967) Demsetz, Harold: Toward a theory of property rights, in: The American Economic Review, Vol. LVII, No. 2, May 1967, S. 347-359. Diller/Kaserer (2005)

Diller, Christian/Kaserer, Christoph: What Drives Cash Flow Based European Private Equity Returns? – Fund Inflows, Skilled GPs and/or Risk?, London: LSE Working Paper No. 015, Februar 2005. Dimov/Shepherd (2005) Dimov, Dimo P./Shepherd, Dean A.: Human capital theory and venture capital firms: exploring “home runs” and “strike outs”, in: Journal of Business Venturing, Vol. 20, No. 1, 2005, S. 1-21. Dorsey (2000) Dorsey, Terry: A portfolio model for venture capital performance measurement and investment selection, Polaris Group, Inc. January 2000, unter: www.garp.com/library/Articles/Dorsey (Stand: 15.05.2006). Dotzler (2001) Dotzler, Fred: What do venture capitalists really do, and where do they learn to do it?, in: The Journal of Private Equity, Winter 2001, S. 6-12. Dubini (1989) Dubini, Paola: Which venture capital backed entrepreneurs have the best chances of succeeding?, in: Journal of Business Venturing, Vol. 4, 1989, S. 123-132. Duffner (2003) Duffner, Stefan: Principal-Agent Problems in Venture Capital Finance, Universität Basel, WWZ/Department of Finance, Working Paper No. 11, Oktober 2003. Eggertson (1990) Eggertson, Thráinn: Economic Behavior and Institutions, Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1990. Eigermann (2002) Eigermann, Judith: Quantitatives Credit-Rating unter Einbeziehung qualitativer Merkmale. Entwicklung eines Modells zur Ergänzung der Diskriminanzanalyse durch regelbasierte Einbeziehung qualitativer Merkmale, 2. Aufl., Sternenfels: Wiss. und Praxis, 2002. Zugl.: Kaiserslautern, Univ., Diss., 2000. Elitzur/Gavious (2003) Elitzur, Ramy/ Gavious, Arieh: Contracting, signalling, and moral hazard: a model of entrepreneurs, “angels”, and venture capitalists, in: Journal of Business Venturing, Nummer 18, 2003, S. 709-725.

303

Engelmann (2000) Engelmann, Andree: Moderne Unternehmensfinanzierung: Risikokapital für Unternehmensgründung und -wachstum, Frankfurt am Main: Knapp, 2000. EVCA (2005) International Venture Capital and Private Equity Valuation Guidelines, European Private Equity and Venture Capital Association (Hrsg.), November 2005, unter: www.evca.com/html/PE_industry/IS.asp. (Stand: 15.05.2006). Everling (1989) Everling, Oliver: Credit Rating, in: Wirtschaftsstudium (WISU), Nr. 12/1989, S. 673-676. Everling (1991a) Everling, Oliver: Credit Rating durch internationale Agenturen: Eine Untersuchung zu den Komponenten und instrumentalen Funktionen des Rating, Wiesbaden: Gabler, 1991. Zugl.: Köln, Univ., Diss., 1991. Everling (1991b) Everling, Oliver (1991b): Ratingagenturen weltweit, in: Die Bank, Heft 3, 1991, S. 151-156. Everling (1991c)

Everling, Oliver: Nutzenaspekte des Rating für Anleger, in: Der Langfristige Kredit, 42. Jg., Nr. 12, 1991, S. 382-385. Everling (1992a) Everling, Oliver: Rating für Versicherungen und Investmentfonds, in: Die Bank, Nr. 4, 1992, S. 202-205. Everling (1992b) Everling, Oliver: Rating auch als Hilfsmittel zur Aktienbewertung: Bilanzrelationen, Management, Konsistenz der strategischen Planung und Marktposition überprüft, in: Börsenzeitung, Nr. 164, 1992, S. 25. Everling (1993) Everling, Oliver: Fondsrating – Urteile über Wertpapiervermögen, in: Zeyer, Fred (Hrsg.): Investmentfonds-Management – Anlagestrategie – Performanceanalyse – Marketing, Frankfurt am Main: FAZ Wirtschaftsbücher, 1993, S. 165-173. Everling (1995) Everling, Oliver: Rating, in: Gerke, Wolfgang/Steiner, Manfred (Hrsg.): Handwörterbuch des Bank- und Finanzwesens, 2. Aufl., Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 1995, Sp. 1601-1609. Everling (1998) Everling, Oliver: Rating für KMU: Chance zur Verbesserung der Finanzierungsmöglichkeiten, in: Kreditpraxis, Nr. 5, 1998, S. 4-8. Everling (1999) Everling, Oliver: Credit Rating in Europa, in: Wirtschaftswissenschaftliches Studium (WiSt), 28. Jg., Nr. 5, 1999, S. 249-252. Fama et al. (1969) Fama, Eugene F./Fisher, Lawrence/Jensen, Michael C./Roll, Richard: The adjustment of stock prices to new information, in: International Economic Review, Vol. 10, No.1, 1969, S. 1-21. Fama (1978) Fama, Eugene F.: The effects of a firm´s investment and financing decisions on the welfare of its security holders, in: The American economic review, Bd. 68, No. 3, 1978, S. 272-284.

304

Fama/French (1997) Fama, Eugene F./French, Kenneth R.: Industry costs of equity, in: Journal of Financial Economics, Vol. 43, No. 2, February 1997, S. 153-193. Fanselow/Stedler (1994) Fanselow, Karl-Heinz/ Stedler, Heinrich R.: UBGG-Novelle eröffnet neue Marktchancen, in: Die Bank, Heft 12, 1994, S. 740-744. Fendel (2004) Fendel, Ralf: Paneldatenanalyse – Teil 1: Theoretische Grundlagen, in: Wirtschaftswissenschaftliches Studium (WiSt), Bd. 33, Heft 12, 2004, S. 736-740. Fenn/Liang (1998) Fenn, George W./Liang, Nellie: New resources and new ideas: Private equity for small businesses, in: Journal of Banking & Finance, Vol. 22, 1998, S. 1077-1084. Fenn/Liang/Prowse (1997) Fenn, George W./Liang, Nellie/Prowse, Stephen: The Private Equity Market: An Overview, in: Financial Markets, Institutions & Instruments, Vol. 6, No. 4, 1997, S. 1-105. Fentz (2005)

Fentz, Volker: Ratingsysteme der Berliner Volksbank eG, Vortrag am 23.11.2005, Berlin 2005. Fischer (1987) Fischer, Lutz (1987): Problemfelder und Perspektiven der Finanzierung durch Venture Capital in der BRD, in: Die Betriebswirtschaft, Jg. 47, Heft 1, 1987, S. 8-32. Fischer/Henes/Holzkämper (2001) Fischer, Jochen/Henes, Frank/Holzkämper, Hilko: Rating Advisory in der integrierten Corporate Finance Bank, in: Everling, Oliver (Hrsg.): Rating – Chance für den Mittelstand nach Basel II: Konzepte zur Bonitätsbeurteilung, Schlüssel zur Finanzierung, Wiesbaden: Gabler, 2001, S. 605-620. Franke (1983) Franke, Günter: Kapitalmarkt und Separation, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft (ZfB), Jg. 53, Heft 3, 1983, S. 239-260. Franke/Gruber/Henkel/Hoisl (2004) Franke, Nikolaus/Gruber, Marc/Henkel, Joachim/Hoisl, Karin: Die Bewertung von Gründerteams durch Venture-Capital-Geber: Eine empirische Analyse, in: Die Betriebswirtschaft (DBW), Bd. 64, Heft 6, 2004, S. 651-670. Fredriksen et al. (1997) Fredriksen, Öystein/Olofsson, Christer/Wahlbin, Clas: Are venture capitalists firefighters? A study of the influence and impact of venture capital firms, in: Technovation, Vol. 17, No. 9, 1997, S. 503-511. Fried/Hisrich (1989) Fried, Vance H./Hisrich, Robert D.: Venture Capital from the Investors´ Perspektive, in: Brockhaus, R. H. et al. (Hrsg.): Frontiers of Entrepreneurship Research 1989, Babson College, ZBR Publications, Wilmington, MA., 1989, S. 258-273. Frommann/Dahmann (2003) Frommann, Holger/Dahmann, Attila: Zur volkswirtschaftlichen Bedeutung von Private Equity und Venture Capital, Berlin: Bundesverband deutscher Kapitalbeteiligungsgesellschaften, 2003.

305

Furubotn/Pejovich (1972) Furubotn, Eirik/ Pejovich, Svetozar: Property Rights and Economic Theory: A Survey of Recent Literature, in: The Journal of Economic Literature, Vol. 10, No. 4, December 1972, S. 1137-1162. GDV (2004) Gesamtverband der deutschen Versicherungswirtschaft e.V. (GDV) (Hrsg.): Jahrbuch 2004 – Die deutsche Versicherungswirtschaft, Karlsruhe: Verlag Versicherungswirtschaft GmbH, 2004. Götz (2003) Götz, Alexander: Management Buy Out – Instrument für Unternehmensnachfolge und Restrukturierung, in: Die Bank, Heft 11, 2003, S. 738-743. Golland/Heckemüller (2002a)

Golland, Frank/Heckemüller, Carsten: Secondary Private Equity-Transaktionen und Private Equity-Securitisation – Strategische Handlungsalternativen für Private Equity-Häuser/ – Fonds und Investoren (Teil I), in: Finanz-Betrieb, Heft 9, 2002, S. 524-530. Golland/Heckemüller (2002b) Golland, Frank/ Heckemüller, Carsten: Secondary Private Equity-Transaktionen – Strukturierung von Private Equity-Secondaries (Teil II), in: Finanz-Betrieb, Heft 10, 2002, S. 607-611. Gompers (1996) Gompers, Paul A.: Grandstanding in the venture capital industry, in: Journal of Financial Economics, Vol. 42, 1996, S. 133-156. Gompers (1998) Gompers, Paul A.: Venture capital growing pains: Should the market diet?, in: Journal of Banking & Finance, Vol. 22, 1998, S. 1089-1104. Gompers/Lerner (1997a) Gompers, Paul A./Lerner, Josh: The Use of Covenants: An Empirical Analysis of Venture Partnership Agreements, in: Investment Policy, Vol. 1, No. 2, 1997, S. 122-130. Gompers/Lerner (1997b) Gompers, Paul A./Lerner, Josh: The challenge of performance assessment, in: The Journal of Private Equity, Vol. 1, No. 1, Fall 1997. Berichtigt und wieder abgedruckt in: Lake, Rick/ Lake, Ronald A. (Hrsg.): Private Equity and Venture Capital – A practical guide for investors and practitioners, London: Euromoney Books, 1997, S. 249-259. Gompers/Lerner (1998) Gompers, Paul A./Lerner, Josh: Venture Capital distributions: Short-run and long-run reactions, in: Journal of Finance, Vol. 53, 1998, S. 2161-2183. Gompers/Lerner (2000) Gompers, Paul A./Lerner, Josh: Money chasing deals? The impact of fund inflows on private equity valuations, in: Journal of Financial Economics, Vol. 55, Nr. 2, 2000, S. 281-325. Gottschalg/Phalippou/Zollo (2004) Gottschalg, Oliver/Phalippou, Ludovic/Zollo, Maurizio: Performance of Private Equity Funds: Another Puzzle?, Amsterdam: INSEAD Working Paper, September 2004. Grabherr (2001) Grabherr, Renate (2001): Investor´s Fit – Wie finden Sie zum richtigen Kapitalgeber?, in: Stadler, Wilfried (Hrsg.): Venture Capital und Private Equity: Erfolgreich wachsen mit Beteiligungskapital, Köln: Dt. Wirtschaftsdienst, 2001, S. 225-238.

306

Graf/Gruber/Grünbichler (2001) Graf, Steffen/Gruber, Alfred/Grünbichler, Andreas: Der Private Equity Markt in Europa, in: Grünbichler, Andreas/Graf, Steffen/Gruber, Alfred (Hrsg.): Private Equity und Hedge Fonds: Alternative Anlagekategorien im Überblick, Zürich: Verlag Neue Züricher Zeitung, 2001. Greene (2000) Greene, William H.: Econometric Analysis, 4th Edition, New Jersey: Prentice Hall, 2000. Grossman/Stiglitz (1977) Grossman, Sanford J./Stiglitz, Joseph E.: On value maximization and alternative objectives of the firm, in: The Journal of Finance, Vol. XXXII, No. 2, May 1977, S. 389-402. Grossman/Stiglitz (1980) Grossman, Sanford J./Stiglitz, Joseph E.: Stockholders unanimity in making production and financial decisions, in: The Quarterly Journal of Economics, Vol. 94, No. 3, May 1980, S. 543-566. Gründling/Everling (1994) Gründling, Heike/Everling, Oliver: Rating als Methode der Finanzanalyse, in: Die Bank, Heft 12, 1994, S. 727-731. Gutenberger (2002) Gutenberger, Hans-Jürgen: Rankings und Ratings – Orientierungshilfe mit Einschränkung, Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen (ZfgK), Heft 7/2002, S. 38-41. Harrison/Mason (1992) Harrison, Richard T./Mason, Colin M.: International Perspectives on the Supply of Informal Venture Capital, in: Journal of Business Venturing, Vol. 7, No. 6, 1992, S. 459-475. Hartmann-Wendels (1987) Hartmann-Wendels, Thomas: Venture Capital aus finanzierungstheoretischer Sicht, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung (zfbf), Bd. 39, Heft 1, 1987, S. 16-30. Heim (2001) Heim, Dominik: Private Equity-Fonds in der Portfoliotheorie aus Sicht deutscher Anleger, in: Finanz-Betrieb, Bd. 3, Heft 9, 2001, S. 487-495. Heinke (1998) Heinke, Volker G.: Bonitätsrisiko und Credit Rating festverzinslicher Wertpapiere: eine empirische Untersuchung am Euromarkt, Bad Soden/Ts.: Uhlenbruch, 1998. Zugl.: Münster (Westfalen), Univ., Diss., 1998 u. d. T.: Die Bewertung des Bonitätsrisikos und der Informationswert von Ratings am Markt internationaler DM-Anleihen. Heitzer (2002) Heitzer, Bernd: Risikomanagement bei Venture-Capital-Finanzierungen, in: Finanz-Betrieb, Bd. 4, Heft 7-8, 2002, S. 471-478. Hellmann (1998) Hellmann, Thomas: The allocation of control rights in venture capital contracts, in: The RAND Journal of Economics, Vol. 29, No. 1, Spring 1998, S. 57-76. Hielscher/Zelger/Beyer (2003) Hielscher, Udo/Zelger, Hansjörg/Beyer, Sven: Performancemessung und Reporting von Venture Capital-/Private Equity-Gesellschaften, in: Finanz-Betrieb, Bd. 5, Heft 7-8, 2003, S. 498-505.

307

Hierl (1986) Hierl, Winfried: Banken und Venture Capital – Determinanten bankbetrieblichen Entscheidungsverhaltens zur situationsgerechten Beteiligung an einer Venture Capital Gesellschaft, Unterföhring: GBI, 1986. Zugl.: München, Univ., Diss., 1986. Hirsch (2004) Hirsch, Nina: Agency-theoretische Analyse der Private Equity Beteiligung – Gestaltungsmöglichkeiten zur Minimierung von Informationsasymmetrien, München: Munich Business School, Reihe: Munich Business School Finance Research Series, Bd. 1, 2004. Holzkämper/Fischer (2003) Holzkämper, H./Fischer, J.: Der Markt für Rating Advisory, in: Finanz-Betrieb, Jg. 5, Heft 3, 2003, S. 146-154. Hummel/Helwing (2004)

Hummel, Detlev/Helwing, Bert: Institutionenökonomische Modellierung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften – ein empirischer Bewertungsansatz für den deutschen Markt, in: Burkhardt, Thomas/Körnert, Jan/Walther, Ursula (Hrsg.): Banken, Finanzierung und Unternehmensführung – Festschrift für Karl Lohmann zum 65. Geburtstag, Betriebswirtschaftliche Schriften 162, Berlin: Duncker & Humblot, 2004, S. 155-175. Hummel/Helwing (2005a) Hummel, Detlev/Helwing, Bert: Risikobewertung von deutschen Kapitalbeteiligungsgesellschaften, in: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen, Bd. 58, Nr. 1, 2005, S. 43-46. Hummel/Helwing (2005b) Hummel, Detlev/Helwing, Bert: Struktur und Qualitätsmerkmale der Kapitalbeteiligungsgesellschaften in Deutschland 2005, Potsdam 2005. Huntsman/Hoban (1980) Huntsman, Blaine/Hoban, James P., Jr.: Investment in New Enterprise: Some Empirical Observations on Risk, Return, and Market Structure, in: Financial Management, Vol. 9, Summer 1980, S. 44-51. Inderst/Müller (2002) Inderst, Roman/Müller, Holger M.: Venture Capital Contracts and Market Structure, FMG Discussion Papers, January 2002. Jahn (1995) Jahn, Eckart: Rating als Bonitätsindikator – eine Analyse, in: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen (ZfgK), Jg. 48, Nr. 10, 1995, S. 510-513. Janssen/Laatz (2003) Janssen, Jürgen/Laatz, Wilfried: Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows, 4. Auflage, Berlin u. a.: Springer, 2003. Jansson (1984) Jansson, Solveig: The leap of faith into venture captital, in: Institutional Investor, September 1984, S. 117-121. Jeng/Wells (2000) Jeng, Leslie A./Wells, Philippe C.: The determinants of venture capital funding: evidence across countries, in: Journal of Corporate Finance, Vol. 6, No. 3, 2000, S. 241-289. Jensen/Meckling (1976) Jensen, Michael C./Meckling, William H.: Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure, in: Journal of Financial Economics, Vol. 3, 1976, S. 305-360.

308

Jesch (2004) Jesch, Thomas A.: Private-Equity-Beteiligungen – Wirtschaftliche, rechtliche und steuerliche Rahmenbedingungen aus Investorensicht, Wiesbaden: Gabler, 2004. John/Williams (1985) John, Kose/Williams, Joseph: Dividends, Dilution, and Taxes: A Signalling Equilibrium, in: Journal of Finance, Vol. 40, No. 4, 1985, S. 1053-1070. Jugel/Laib/Müller-Reichart (2003) Jugel, Stefan/Laib, Peter/Müller-Reichart, Matthias: Investitionen in Private Equity: Die Rolle nicht börsennotierter Beteiligungen der deutschen Versicherungswirtschaft, in: VCMagazin, Nr. 6, Juni 2003, S. 38-39. Kaplan/Schoar (2005) Kaplan, Steven N./Schoar, Antoinette: Private Equity Performance: Returns, Persistence, and Capital Flows, in: The Journal of Finance, Vol. LX, No. 4, August 2005, S. 1791-2210. Krahnen/Weber (2001) Krahnen, Jan P./Weber, Martin: Generally Accepted Rating Principles: A Primer, in: Journal of Banking & Finance, Vol. 25, 2001, S. 3-23. Kleeberg/Schlenger (1999) Kleeberg, Jochen/Schlenger, Christian: Bestimmungsfaktoren des Anlageerfolgs von Spezialfonds, in: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen, Heft 16, 1999, S. 856-860. Kleiman/Shulman (1992) Kleiman, Robert T./Shulman, Joel M.: The risk-return attributes of publicly traded venture capital: Implications for investors and public policy, in: Journal of Business Venturing, Vol. 7, 1992, S. 195-208. Kley/Everling (2001) Kley, Christoph R./Everling, Oliver: Allgemeine Pflichten von Ratingagenturen (II) – Vorstellung und Kommentierung der Ratinggrundsätze des Rating Cert e.V., in: FinanzBetrieb, Jg. 3, Heft 4, 2001, S. 247-253. Köhler (1992) Köhler, Peter: Glanz und Elend der Unternehmensbeteiligungsgesellschaften, in: BVKJahrbuch 1992, S. 39-43. KfW (2003a) Kreditanstalt für Wiederaufbau (KfW): Eigenkapital für den ‚breiten’ Mittelstand, Frankfurt am Main, Januar 2003. KfW (2003b)

Kreditanstalt für Wiederaufbau (KfW): Unternehmensfinanzierung in schwierigem Fahrwasser – Wachsende Finanzierungsprobleme im Mittelstand. Auswertung der Unternehmensbefragung 2002, Frankfurt am Main, März 2003. Kraft (2001) Kraft, Volker: Private Equity für Turnaround-Investitionen: Erfolgsfaktoren in der Management Praxis, Frankfurt/Main: Campus Verlag, 2001. Zugl.: St. Gallen, Univ., Diss., 2001 u. d. T.: Private Equity-Investitionen in Turnarounds und Restrukturierungen. Kreuter (2002) Kreuter, Bernd: Private-Equity- und Hedge-Fonds-Rating – neue Möglichkeiten für Spezialfonds?, in: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen, Heft 16, 2002, S. 826-827.

309

Kreuter (2003) Kreuter, Bernd: Kriterien für die Fondsauswahl, in: Jugel, Stefan (Hrsg.): Private Equity Investments: Praxis des Beteiligungsmanagement, Wiesbaden: Gabler, 2003, S. 91-102. Lai (2006) Lai, Richard: Why Funds of Funds?, Boston: Harvard Business School, February 2006, S. 1-52. Landes/Straubinger (2004) Landes, Markus/Straubinger, Alfred: Strategisches Management mit Private EquityDachfonds, in: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen, Heft 16-17, 2004, S. 904-906. Laub (1985) Laub, Ulf: Venture-Capital-Markt, München: GBI, 1985. Leopold/Frommann (1998) Leopold, Günter/Frommann, Holger: Eigenkapital für den Mittelstand: Venture Capital im Inund Ausland, München: Beck, 1998. Lenoir (2003) Lenoir, Wolfgang: Gestaltung des Exits als begleitender Prozess in der Investitionsphase und der Beteiligungsverwaltung, in: Jugel, Stefan (Hrsg.): Private Equity Investments – Praxis des Beteiligungsmanagement, Wiesbaden: Gabler, 2003, S. 237-245. Leopold/Frommann/Kühr (2003) Leopold, Günter/Frommann, Holger/Kühr, Thomas: Private Equity – Venture Capital: Eigenkapital für innovative Unternehmer, 2. Auflage, München: Vahlen, 2003. Lerner (1994) Lerner, Josh: Venture capitalists and the decision to go public, in: Journal of Financial Economics, Vol. 35, 1994, S. 293-316. Lerner/Schoar (2002) Lerner, Josh/Schoar, Antoinette: The Illiquidity Puzzle: Theory and Evidence from Private Equity, NBER Working Paper No. 9146, 2002. Leser (1999) Leser, Hartmut: Gibt es sinnvolle Kriterien für die Auswahl von Spezialfonds?, in: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen, Heft 16, 1999, S. 847-849. Lessat (1999) Lessat, Vera: Beteiligungskapital und technologieorientierte Unternehmensgründungen: Markt – Finanzierung – Rahmenbedingungen, Wiesbaden: Gabler, 1999. Lintner (1965) Lintner, John: Security Prices, Risk and Maximal Gains from Diversification, in: The Journal of Finance, Vol. 20, No. 4, 1965, S. 587-615. Ljungqvist/Richardson (2003) Ljungqvist, Alexander/Richardson, Matthew: The cash flow, return and risk characteristics of private equity, NBER Working Paper No. 9454, 2003. Lockett/Wright (2001) Lockett, Andy/Wright, Mike: The syndication of venture capital investments, in: Omega, Vol. 29, 2001, S. 375-390.

310

Luippold (1991) Luippold, Thomas L.: Management Buy Outs – Evaluation ihrer Einsatzmöglichkeiten in Deutschland, Bern u.a.: Haupt, 1991. Zugl.: St. Gallen, Hochsch. für Wirtschafts-, Rechtsund Sozialwiss., Diss., 1991. Machewicz & Partner (2000) Machewicz & Partner (Hrsg.): Mythos, Visionen, Chancen – Venture Capital in den USA, Deutschland und Europa, München, Oktober 2000. MacMillan/Zemann/Subbanarasimha (1987) MacMillan, Ian C./Zemann, Lauriann/Subbanarasimha, P. N.: Criteria distinguishing successful from unsuccessful ventures in the venture screening process, in: Journal of Business Venturing, Vol. 2, No. 2, 1987, S. 123-137. MacMillan/Kulow/Khoylian (1988)

MacMillan, Ian C./Kulow, David M./Khoylian, Roubina: Venture capitalists´ involvement in their investments: Extent and performance, in: Journal of Business Venturing, Vol. 4, No. 1, 1988, S. 27-47. Manigart et al. (2002) Manigart, Sophie/De Waele, Koen/Wright, Mike/Robbie, Ken/Desbrières, Philippe/ Sapienza, Harry J./Beekman, Amy: Determinants of required return in venture capital investments: a five-country study, in: Journal of Business Venturing, Vol. 17, No. 4, 2002, S. 291-312. Markowitz (1952) Markowitz, Harry M.: Portfolio Selection, in: Journal of Finance, Vol. 7, No. 1, 1952, S. 77-91. Markowitz (1959) Markowitz, Harry M.: Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments, New York, u. a.: Wiley & Sons u. a., 1959. Martin/Petty (1983) Martin, John D./Petty, William J.: An Analysis of the Performance of Publicly Traded Venture Capital Companies, in: Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 18, No. 3, September 1983, S. 401-410. Mason/Harrison (1995) Mason, Colin M./Harrison, Richard T.: Closing the Regional Equity Capital Gap: The Role of Informal Venture Capital, in: Small Business Economics, Vol. 7, No. 2, 1995, S. 153-172. Matz (2002) Matz, Christian: Wettbewerbsentwicklung im deutschen Private-Equity-Markt: Strategieoptionen für Beteiligungskapital-Gesellschaften, Wiesbaden: Dt. Univ.-Verl., 2002. Zugl.: Koblenz, Wiss. Hochsch. für Unternehmensführung, Diss., 2001. May (1991) May, Axel: Zum Stand der empirischen Forschung über Informationsverarbeitung am Aktienmarkt – Ein Überblick, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, Bd. 43, Nr. 4, 1991, S. 313-335. May/Dahmann (1987) May, Friedrich W./Dahmann, Klaus: Die Rolle der Banken im Venture Capital Geschäft, in: Sparkasse, Bd. 104, Heft 8, 1987, S. 351-359.

311

McCall (1970) McCall, John J.: Economics of Information and Job Search, in: Quarterly Journal of Economics, Vol. 84, No. 1, 1970, S. 113-126. Merrill Lynch (1995) Merrill Lynch (Hrsg.): Quantitative Viewpoint: The Paradox of Private Equity Investing: Information or Diversification?, Global Securities Research & Economics Group, July 1995. Merrill Lynch (2000) Merrill Lynch (Hrsg.): Private Equity Investing: Overcoming the Information Gap, Mercury Asset Management Ltd., May 2000. Milne/Shefrin (1984) Milne, Frank/Shefrin, Hersh: Clarifying some misconceptions about stock market economies, in: The Quarterly Journal of Economics, Vol. 99, No. 3, August 1984, S. 615-627. Modigliani/Miller (1958) Modigliani, Franco/Miller, Merton H.: The cost of capital, corporation finance and the theory of investment, in: The American Economic Review, Vol. 48, No. 3, 1958, S. 261-297. Morenz (1967)

Morenz, Arno: Kapitalbeteiligungsgesellschaften in den USA, in: Blätter für das Genossenschaftwesen, Wiesbaden: Dt. Genossenschaftsverlag, 1967, S. 86-89. Moskowitz/Vissing-Jørgensen (2000) Moskowitz, Tobias J./Vissing-Jørgensen, Annette: The Private Equity Premium Puzzle, Chicago, November 2000. Mossin (1966) Mossin, Jan: Equilibrium in a Capital Asset Market, in: Econometrica, Vol. 34, 1966, S. 768-783. Mundlak (1961) Mundlak, Yair: Empirical production function free of management bias, in: Journal of Farm Econometrics, Vol. 43, No. 1, 1961, S. 44-56. Munsch/Weiß (2001) Munsch, Michael/Weiß, Bernd: Rating: Finanzdienstleistung und Entscheidungshilfe, 2. Aufl., Berlin, Bonn: DIHT, 2001. Muzyka/Birley/Leleux (1996) Muzyka, Dan/Birley, Sue/Leleux, Benoit: Trade-offs in the investment decisions of european venture capitalists, in: Journal of Business Venturing, Vol. 11, 1996, S. 273-287. Nathusius (1985) Nathusius, Klaus: Das Venture Capital – eine Variante der Unternehmensfinanzierung, in: Wossidlo, Rüdiger P. (Hrsg.): Die Finanzierung mittelständischer Unternehmungen in Deutschland, 1. Bayreuther Symposium für Betriebswirtschaft Bayreuth, 3.-4. März 1983. Berlin: Duncker & Humblot, 1985, S. 345-361. Nathusius (2003) Nathusius, Klaus: Going Private als Investmentalternative für Private Equity Fonds, in: Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis, Bd. 55, Heft 2, 2003, S. 175-189. Nerlove (2002) Nerlove, Marc: The history of panel data econometrics, 1861-1997, in: Essays in Panel Data Econometrics, New York: Cambridge Univ. Press, 2002, S. 1-114.

312

Neuhof/Biberle (2004) Neuhof, Rudolf/ Biberle, Stefan: Überlegungen zur Neustrukturierung von Risikokapitalfonds der Sparkassen, in: Sparkasse, Heft 3, 2004, S. 138-139 Nittka (2000) Nittka, Isabella: Informelles Venture-Capital am Beispiel von business angels, Stuttgart: Dt. Sparkassen-Verlag, 2000. Zugl.: Frankfurt (Oder), Europa-Univ., Diss., 2000. Nittka/Stickel (1999) Nittka, Isabella/Stickel, Eberhard (1999): Informelles Venture Capital am Beispiel von business angels, in: Sparkasse, Jg. 116, Heft 10, 1999, S. 445-453. NVCA (2005) NVCA Yearbook 2005. Pankotsch (2005) Pankotsch, Frank: Kapitalbeteiligungsgesellschaften und ihre Portfoliounternehmen: Gestaltungsmöglichkeiten und Erfolgsfaktoren der Zusammenarbeit, Wiesbaden: Dt. Univ.Verlag, 2005. Zugl.: Dresden, Techn. Univ., Diss., 2005. Persé (1962)

Persé, Hermann J.: Die Partner-Investmentgesellschaft: die Eigenfinanzierung von Einzelunternehmen und Personengesellschaften durch Investmentgesellschaften, Wiesbaden: Gabler, 1962. Pfirrmann/Wupperfeld/Lerner (1997) Pfirrmann, Oliver/Wupperfeld, Udo/Lerner, Josh: Venture Capital and New Technology Based Firms: An US-German Comparison, Heidelberg: Physica-Verlag, 1997. Picot/Reichwald/Wigand (2003) Picot, Arnold/ Reichwald, Ralf/ Wigand, Rolf T.: Die grenzenlose Unternehmung, 5. Auflage, Wiesbaden: Gabler, 2003. Pichotta (1990) Pichotta, Andreas: Die Prüfung der Beteiligungswürdigkeit von innovativen Unternehmen durch Venture Capital-Gesellschaften, Bergisch Gladbach u. a.: Josef Eul, 1990. Zugl.: Berlin, Freie Univ., Diss., 1990. Pleschak/Ossenkopf (2003) Pleschak, Franz/Ossenkopf, Birgit: Finanzierungskonzepte in den frühen Lebensphasen junger Technologieunternehmen, in: Steinle, Claus/Schuhmann, Katja (Hrsg.): Gründung von Technologieunternehmen: Merkmale, Erfolg, empirische Ergebnisse, Wiesbaden: Gabler, 2003, S. 147-160. Posner (1996) Posner, Dirk: Early Stage-Finanzierungen: Spannungsfeld zwischen Gründern, Investoren und staatlichen Rahmenbedingungen, Wiesbaden: Gabler, 1996. Zugl.: Frankfurt (Main), Univ., Diss., 1996. Pratt (1985) Pratt, Stanley E.: Overview and Introduction to the Venture Capital Industry, in: Pratt, Stanley E./Morris, Jane K. (Hrsg.): Pratts Guide to Venture Capital Sources, 9th Edition, Massachusetts, Wellesley Hills: Venture Economics, 1985. Praxmarer (2005) Praxmarer, Sandra: Unternehmensbewertung in der Praxis – Probleme bei der Anwendung von Multiples, in: Wirtschaftswissenschaftliches Studium (WiSt), Bd. 34, Heft 4, 2005, S. 229-232.

313

Räbel (1986) Räbel, Dieter: Venture Capital als Instrument für Innovationsfinanzierung: eine kritische Analyse unter besonderer Berücksichtigung des Projektbewertungsproblems, Köln: Deutscher Wirtschaftsdienst, 1986. Zugl.: Augsburg, Univ., Diss., 1985. Rah/Jung/Lee (1994) Rah, J./Jung, K./Lee, J.: Validation of the venture evaluation model in Korea, in: Journal of Business Venturing, Vol. 9, 1994, S. 509-524. Raida (1965) Raida, Helmut: Kapitalbeteiligungsgesellschaften – ein internationaler Überblick, in: Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen, Bd. 18, Heft 16, 1965, S. 792-794. Rammer/Engel (2003) Rammer, Christian/Engel, Dirk: Der Beteiligungskapitalmarkt für junge Technologieunternehmen, Studien zum deutschen Innovationssystem, Mannheim: Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung, Nr. 14/2003. Rathmann (2006) Rathmann, Christina: Private Equity kommt im Mittelstand an, in: Börsen-Zeitung vom 21.10.2006, S. 4. Reden (2001) Reden, Eckart von: Rating für den Mittelstand, in: Hummel, Detlev/Breuer, Rolf E. (Hrsg): Handbuch Europäischer Kapitalmarkt, Wiesbaden: Gabler, 2001, S. 648-655. Reißig-Thust/Brettel/Witt (2004) Reißig-Thust, Solveig/Brettel, Malte/Witt, Peter: Vertragsgestaltung durch Venture CapitalGesellschaften, in: Finanz-Betrieb, Bd. 6, Heft 9, 2004, S. 636-645. Reyes (1990) Reyes, Jesse E.: Industry struggling to forge tools for measuring risk, in: Venture Capital Journal, September 1990, S. 23-27. Riedel/Trost/Loges (2004) Riedel, Thomas/Trost, Ralf/Loges, Hans J. : Die Rating-Szene in Deutschland, Working Paper No. 3 der Rating Science gGmbH, München, unter: www.ratingscience.de/pages/infocenter/Working_paper_III.pdf. (Stand: 19.06.2006). Robinson (1987) Robinson, Richard B., Jr.: Emerging strategies in the venture capital industry, in: Journal of Business Venturing, Vol. 2, 1987, S. 53-77. Rönz/Strohe (1994)

Rönz, Bernd/Strohe, Hans Gerhard (Hrsg.): Lexikon Statistik, Wiesbaden: Gabler, 1994. Rotch (1968) Rotch, William: The Pattern of Success in Venture Capital Financing, in: Financial Analysts Journal, Vol. 24, No. 5, September-October 1968, S. 141-147. Roure/Keeley (1990) Roure, Juan B./Keeley, Robert H.: Predictors of success in new technology based ventures, in: Journal of Business Venturing, Vol. 5, No. 4, 1990, S. 201-220. Rudolph (2001) Rudolph, Bernd: Venture Capital und Private Equity als Finanzierungs- und Anlageinstrument, in: Hummel, Detlev/Breuer, Rolf-E. (Hrsg.): Handbuch Europäischer Kapitalmarkt, Wiesbaden: Gabler, 2001, S. 501-515.

314

Ruhnka/Young (1991) Ruhnka, John C./Young, John E.: Some Hypotheses about Risk in Venture Capital Investing, in: Journal of Business Venturing, Vol. 6, No. 1, January 1991, S. 115-133. Sahlmann (1990) Sahlmann, William A.: The structure and governance of venture-capital organisations, in: Journal of Financial Economics, Vol. 27, No. 2, October 1990, S. 473-521. Salop/Stiglitz (1977) Salop, Steven/Stiglitz, Joseph E.: Bargains and Ripoffs: A Model of Monopolistically Competitive Price Dispersion, in: Review of Economic Studies, Vol. XLIV, No. 3, 1977, S. 493-510. Sapienza (1992) Sapienza, Harry J.: When do venture capitalists add value?, in: Journal of Business Venturing, Vol. 7, 1992, S. 9-27. Sapienza/Timmons (1989) Sapienza, Harry J./Timmons, Jeffry A.: The roles of venture capitalists in new ventures: What determines their importance?, in: Academy of Management Best Paper Proceedings, 1989, S. 74-78. Schefczyk (1999) Schefczyk, Michael: Erfolgsdeterminanten von Venture Capital-Investments in Deutschland, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung (Zfbf), Bd. 51, Nr. 12, 1999, S. 1123-1145. Schefczyk (2000) Schefczyk, Michael: Finanzieren mit Venture Capital: Grundlagen für Investoren, Finanzintermediäre, Unternehmer und Wissenschaftler, Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 2000. Schierenbeck (2000) Schierenbeck, Henner: Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre, 15. Auflage, München u. a.: Oldenbourg, 2000. Schlenger (1998) Schlenger, Christian: Aktives Management – Information, Entscheidung und Erfolg auf der Basis von Aktienalphas, Bad Soden/Ts.: Uhlenbruch, 1998. Zugl.: München, Univ., Diss., 1998, u. d. T.: Aktienalphas im quantitativen Portfoliomanagement. Schmidt (1990) Schmidt, Reinhard H.: Rating börsennotierter Unternehmen, in: Gerke, Wolfgang (Hrsg): Anleger an die Börse, Berlin, Heidelberg, New York: Springer, 1990, S. 55-91. Schmidt/Willms (1987) Schmidt, Reinhard H./Willms, Manfred: Venture Capital in Germany, unveröffentlichtes Manuskript, 1987; zitiert in: Pichotta, Andreas: Die Prüfung der Beteiligungswürdigkeit von innovativen Unternehmen durch Venture Capital-Gesellschaften, Bergisch Gladbach u. a.: Josef Eul, 1990. Zugl.: Berlin, Freie Univ., Diss., 1990. Schmidke (1985) Schmidke, Axel: Praxis des Venture Capital-Geschäfts, Landsberg am Lech: Moderne Industrie, 1985. Schröder (1992) Schröder, Christoph: Strategien und Management von Beteiligungsgesellschaften: Ein Einblick in Organisationsstrukturen und Entscheidungsprozesse von institutionellen Eigenkapitalinvestoren, Baden-Baden: Nomos, 1992. Zugl.: Berlin, Techn. Univ., Diss., 1991.

315

Schüller (1983) Schüller, Alfred (Hrsg.): Property rights und ökonomische Theorie, München: Vahlen, 1983. Schuhmann (1987)

Schuhmann, Jochen: Grundzüge der mikroökonomischen Theorie, 5. Aufl., Berlin u. a.: Springer, 1987. Schuhmann/Daldrup (2005) Schumann, Matthias /Daldrup, Andre (Hrsg.): Kreditrisikomaße im Vergleich, Arbeitsbericht Nr. 13, Institut für Wirtschaftsinformatik Universität Göttingen, 2005. Schween (1996) Schween, Karsten: Corporate Venture Capital: Risikokapitalfinanzierung deutscher Industrieunternehmen, Wiesbaden: Gabler, 1996. Sharpe (1964) Sharpe, William F.: Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk, in: The Journal of Finance, Vol. 19, 1964, S. 425-442. Sharpe (1966) Sharpe, William F.: Mutual Fund Performance, in: Journal of Banking, Vol. 39, 1966, S. 119-138. Shepherd/Zacharakis/Baron (2003) Shepherd, Dean A./Zacharakis, Andrew/Baron, Robert A.: VC´s decision process: Evidence suggesting more experience may not always be better, in: Journal of Business Venturing, Vol. 13, 2003, S. 381-401. Sönnichsen (1992) Sönnichsen, Christoph: Rating-Systeme am Beispiel der Versicherungswirtschaft, Schriftenreihe des Instituts für Versicherungswissenschaft an der Universität zu Köln, Berlin: Duncker & Humblot, 1992. Zugl.: Köln, Univ., Diss., 1991. Speicher (2001) Speicher, Michael: Förderung der Kapitalversorgung im Mittelstand durch Rating, in: Everling, Oliver (Hrsg.): Rating – Chance für den Mittelstand nach Basel II: Konzepte zur Bonitätsbeurteilung, Schlüssel zur Finanzierung, Wiesbaden: Gabler, S. 3-18. Spence (1973) Spence, Michael: Job Market Signaling, in: The Quarterly Journal of Economics, Vol. 87, No. 3, 1973, S. 355-374. Spremann (1987) Spremann, Klaus: Agent and Principal, in: Bamberg, Günter/Spremann, Klaus (Hrsg.): Agency, Theory, Information, and Incentives, Berlin, Heidelberg, New York: Springer, 1987, S. 3-37. Spremann (1988) Spremann, Klaus: Reputation, Garantie, Information, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft (ZfB), Jg. 58, Heft 5/6, 1988, S. 613-629. Spremann (1990) Spremann, Klaus: Asymmetrische Information, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft (ZfB), Jg. 60, Heft 5/ 6, 1990, S. 561-586. Spremann (2003) Spremann, Klaus (2003): Portfoliomanagement, 2. Aufl., München, Wien: Oldenburg, 2003.

316

Stedler (1993) Stedler, Heinrich R. (1993): Beteiligungskapital im bankbetrieblichen Leistungsangebot, in: Die Bank, Heft 6, S. 347-351. Stedler/Peters (2001) Stedler, Heinrich R./Peters, Hans H.: Business Angels sorgen für erfolgreiche Unternehmensgründungen, in: Sparkasse, Bd. 118, Heft 7, 2001, S. 308-311. Stedler/Peters (2002) Stedler, Heinrich R./Peters, Hans H.: Business Angels in Deutschland, FH Hannover, September 2002. Steiner (1992) Steiner, Manfred: Rating: Risikobeurteilung von Emittenten durch Rating-Agenturen, in: Wirtschaftswissenschaftliches Studium (WiSt), Jg. 21, Nr. 10, 1992, S. 509-515. Steiner/Heinke (1996) Steiner, Manfred/Heinke, Volker G.: Rating aus Sicht der modernen Finanzierungstheorie, in: Büschgen, Hans E./Everling, Oliver (Hrsg.): Handbuch Rating, Wiesbaden: Gabler, 1996, S. 579-628. Stevenson/Coveney (1994) Stevenson, Hamish/Coveney, Patrick: Survey of Business Angels: Fallacies Corrected and Six Distinct Types of Angels Identified, in: Henley-on-Thames: Venture Capital Report, 1994, S. 37-48. Stigler (1961) Stigler, George J.: The Economics of Information, in: Journal of Political Economy, Vol. 69, No. 3, 1961, S. 213-225. Strascheg (2001) Strascheg, Falk F.: Die Venture Capital-Praxis, in: Stadler, Wilfried: Venture Capital und Private Equity – Erfolgreich wachsen mit Beteiligungskapital, Köln: Dt. Wirtschaftsdienst, 2001, S. 89-96. Strobel (2002) Strobel, Peter: Marktsegmentierung zwischen Venture Capital und Banken, Saarbrücken, Univ., Diss., 2002. Stuart/Hoang/Hybels (1999) Stuart, Toby E./Hoang, Ha/Hybels, Ralph C.: Interorganizational Endorsements and the Performance of Entrepreneurial Ventures, in: Administrative Science Quarterly, Vol. 44, 1999, S. 315-349. Sykes (1986) Sykes, Hollister B.: The anatomy of a corporate venturing program: Factors influencing success, in: Journal of Business Venturing, Vol. 1, No. 3, 1986, S. 275-293. Sykes (1990) Sykes, Hollister B.: Corporate Venture Capital: Strategies for Success, in: Journal of Business Venturing, Vol. 5, 1990, S. 37-47. Teegen (1987) Teegen, Kirsten: Aktien-Rating-Modelle in der Anlageentscheidung, in: Österreichisches Bank-Archiv (ÖBA), Jg. 35, Nr. 10, 1987, S. 710-721.

317

Terberger (1994) Terberger, Eva: Neo-institutionalistische Ansätze: Entstehung und Wandel, Anspruch und Wirklichkeit, Wiesbaden: Gabler, 1994. Zugl.: Frankfurt (Main), Univ., Habil.-Schr., 1993. Tyebjee/Bruno (1984) Tyebjee, Tyzoon T./Bruno Albert V.: A Model of Venture Capitalist Investment Activity, in: Management Science, Vol. 30, No. 9, 1984, S. 1051-1066. Ueda (2004) Ueda, Masako: Banks versus Venture Capital: Project Evaluation, Screening, and Expropriation, in: The Journal of Finance, Vol. LIX, No. 2, April 2004, S. 601-621. U.S. Small Business Administration (2002) U.S. Small Business Administration (Hrsg.): Small Business Investment Program – Fiscal Year 2002 Special Report, June 2002, unter: www.sba.gov/INV/specialreport.pdf (Stand: 10.05.2006). Vater (2003) Vater, Dirk: Die Qualität deutscher Private Equity Unternehmen – Optimierungsmöglichkeiten bei der Vergabe von Beteiligungskapital, Wiesbaden: Dt. Univ.-Verlag, 2003. Zugl.: Chemnitz, Diss., Techn. Univ., 2002. Wagner (1991) Wagner, Wolf-Christof: Rating mittelständischer Unternehmungen: Fundierung und Konzeption einer standardisierten Unternehmensbeurteilung durch Rating, Frankfurt am Main: Peter Lang, 1991. Zugl.: Mannheim, Univ., Diss., 1991. Wallace/Hussain (1969) Wallace, T. Dudley/Hussain, Ashiq: The use of error components models in combining crosssection and time-series data, in: Econometrica, Vol. 37, No. 1, 1969, S. 55-72. Warburg (1983) Warburg, M.: Nachholbedarf für die Bundesrepublik – Die “Venture Capital Welle” hat mittlerweile auch Europa erfasst, in: Handelsblatt Magazin, Nr. 1, 1983. Weber (2000) Weber, Matthias: Private Equity – Fondsauswahl als Erfolgsfaktor, Bank Leu, Zürich, 2000. Weber (2005) Weber, Christina: Corporate Venture Capital als Beitrag zum Wissensmanagement – eine vergleichende Langzeitstudie in Deutschland, Discussion Paper SP III 2005-107, Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung, 2005. Weidig/Kemmerer/Born (2004)

Weidig, Tom/Kemmerer, Andreas/Born, Bjorn: The Risk Profile of Private Equity Fund-ofFunds, März 2004, unter www.ssrn.com (Stand: 20.11.2006). Welch (1938) Welch, Bernard L.: The significance of the difference of two means when the population variances are unequal, in: Biometrika, Vol. 29, No. 3-4, 1938, S. 350-362. Welch (1947) Welch, Bernard L.: The generalization of student´s problem when several different population variances are involved, in: Biometrika, Vol. 34, No. 1-2, January 1947, S. 28-35. Welch (1951) Welch, Bernard L.: On the comparison of several mean values: an alternative approach, in: Biometrika, Vol. 38, No. 3-4, December 1951, S. 330-336.

318

Wilhelm (1983) Wilhelm, Jochen: Marktwertmaximierung – Ein didaktisch einfacher Zugang zu einem Grundlagenproblem der Investitions- und Finanzierungstheorie, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft (ZfB), Jg. 53, Heft 6, 1983, S. 516-534. Wilhelm (1991) Wilhelm, Jochen: Spurensuche: Neoklassische Elemente in der “neuen” Finanzierungstheorie, in: Ordelheide, Dieter/Rudolph, B./Büsselmann, E. (Hrsg.): Betriebswirtschaftslehre und ökonomische Theorie, Stuttgart: Poeschel, 1991, S. 173-196. Wipfli (2001) Wipfli, Cyrill: Unternehmensbewertung im Venture Capital-Geschäft: Herleitung von Einflussfaktoren und deren empirische Überprüfung in der Praxis, Bern: Haupt, 2001. Zugl.: St. Gallen, Univ., Diss., 2001. Wolter (1995) Wolter, Hans-Jürgen: Alternative Risikomaße bei der Performancemessung, in: Finanzmarkt und Portfolio Management, Jg. 9, Nr. 3, 1995, S. 384-392. Zacharakis/Meyer (1998) Zacharakis, Andrew L./Meyer, Dale G.: A lack of insight: Do venture capitalists really understand their own decision process?, in: Journal of Business Venturing, Vol. 13, No. 1, 1998, S. 57-76. Zemke (1995) Zemke, Ingo: Die Unternehmensverfassung von Beteiligungskapital-Gesellschaften: Analyse des institutionellen Designs deutscher Venture-Capital-Gesellschaften, Wiesbaden: Gabler, 1995. Zugl.: Berlin, Freie Univ., Diss., 1995.

319

Schriftenreihe Finanzierung und Banken Herausgeber: Prof. Dr. Detlev Hummel Band

1:

Band

2:

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3:

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4:

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5:

Band

6:

Band 7:

Roland Hübner: Terminbörsliche Immobilienderivate für Deutschland; 2002. Philip Steden: Marktorientierte Bankenregulierung. Eine ökonomische Analyse unter besonderer Berücksichtigung der Einlagensicherung, 2002. Marc Brüning: Corporate Finance als europäische Option im mittelstandsorientierten Bankgeschäft, 2002. Peter Claudy: Projektfinanzierungen in Emerging Markets. Eine institutionenökonomische Analyse, 2002. Sven Deglow: Vertriebs-Controlling in Bausparkassen. Aufgaben und Instrumente einer Controlling-Konzeption zur Koordination der Vertriebswege, 2003. David Mbonimana: Internationalisierungsstrategien von Banken – Kooperation versus Akquisition. Eine historische und vergleichende Analyse am Beispiel deutscher Großbanken, 2005. Julia Plakitkina: Bankenstrukturen und Systemrisiken – eine ökonomische Analyse Russlands im internationalen Vergleich, 2005.

Band 8:

Florian Bolte: Auswirkungen des Schuldenmanagements auf Renditedifferenzen zwischen Anleihen öffentlicher Emittenten des Euro-Währungsgebietes, 2005.

Band 9:

Annett Ullrich: Finanzplatz Berlin. Entstehung und Entwicklung – Eine theoriengeleitete historisch-empirische Analyse, 2005.

Band 10:

Holger Blisse: Stärkung der Kreditgenossenschaften durch verbundbezogenes Eigenkapital der Mitglieder, 2006.

Band 11:

Tobias Hofmann: Asset Management mit Immobilienaktien, 2006.

Band 12:

Bert Helwing: Qualitative Bewertung von Kapitalbeteiligungsgesellschaften. Eine empirische Analyse ausgewählter Bewertungskriterien und ihr Einfluss auf die Rendite und das Beteiligungsvolumen, 2008.