nach oben

Erschienen in:

2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

9. Studie 2: Strategische Berichterstattung von Pro-forma-Kennzahlen in Pressemitteilungen

verfasst von : Lars Schiemann

Erschienen in: Pro-forma-Kennzahlen in der Berichterstattung kapitalmarktorientierter Unternehmen

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config

KI-gestützte Suche

Aus

Zusammenfassung

Wie der Forschungsüberblick und Studie 1 anhand von deutschen Geschäftsberichten zeigen, hat sich die Pro-forma-Berichterstattung in den letzten Jahren stark verändert. Die Häufigkeit der Veröffentlichung von Pro-forma-Kennzahlen im engeren Sinne hat zugenommen und auch im Zusammenhang mit der Regulierung haben sich die Zusammensetzung der Kennzahlen, die Darstellung in Pressemitteilungen und Geschäftsberichten wie auch die Erklärung dieser Kennzahlen verändert. Diese Veränderungen zeigen sich in den Vereinigten Staaten, in europäischen Ländern und auch in anderen untersuchten Ländern weltweit.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

über 102.000 Bücher
über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Nachhaltigkeit
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Maschinenbau + Werkstoffe
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

über 67.000 Bücher
über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Vorheriges Kapitel Studie 1: Entwicklung der Qualität der Überleitungsrechnungen vor dem Hintergrund der Regulierung

Nächstes Kapitel Zusammenfassung und Diskussion

Nur mit Berechtigung zugänglich

Einen Überblick über Veröffentlichungen, die untersuchen, ob ein Informationsmotiv oder opportunistische Berichterstattung vorliegt, findet sich bei Arena et al. (2021), S. 675–676.

Mehrere Untersuchungen zeigen, dass ein Verlustausweis bei der regulierten Kennzahl in einen Gewinnausweis bei der Pro-forma-Kennzahlen umgewandelt wird. Vgl. D. E. Black/Christensen (2009); Bhattacharya et al. (2003); Bhattacharya et al. (2004); vgl. auch Isidro/Marques (2015).

Vgl. D. E. Black/Christensen (2009), S. 297–326, vgl. auch Lougee/Marquardt (2004), S. 769–795.

Vgl. Marques (2010), S. 119–131; Bowen et al. (2005), S. 1011–1038.

Vgl. Allee et al. (2007), S. 201–222.

Vgl. J. V. Chen et al. (2021), S. 163–213.

Vgl. Marques (2017).

Vgl. Entwistle et al. (2005), S. 1–23.

Vgl. Hitz/Jenniges (2008), S. 236–245, Hitz (2010b), S. 63–86, Ruhwedel/Thale (2013), S. 386–393.

Praktisch alle Untersuchungen, die auch in Tab. 4.1 in der Kategorie mit deutschen Quellen aufgeführt sind, zeigen zunächst die Häufigkeit von Pro-forma-Kennzahlen in Geschäftsberichten bzw. Pressemitteilungen deutscher Unternehmen. Teilweise sind die untersuchten Stichproben allerdings relativ klein.

Vgl. Hitz (2010a), S. 127–161, Hitz (2010b), S. 63–86, Ruhwedel et al. (2017), S. 19–26, Dinh/Thielemann (2016), S. 433–438.

Vgl. Bassen et al. (2012), S. 360–365, Ruhwedel et al. (2017), S. 19–26.

Vgl. Hitz (2010b), S. 63–86.

Vgl. Isidro/Marques (2015), S. 95–128.

Vgl. Guillamón-Saorín/Martínez-López (2014), S. 957–975.

Vgl. Aerts/Cormier (2009), S. 1–27.

Vgl. Guillamón-Saorín/Martínez-López (2014), S. 957.

Guillamón-Saorín et al. (2017) untersuchen Impression Management bei europäischen Kapitalgesellschaften und nutzen hierfür nur jeweils eine Pressemitteilung pro Jahr, die die Ergebnisse des Geschäftsjahres enthält. Diese bezeichnen sie dann als ‘Annual Earnings Announcement Press Release’. Vgl. Guillamón-Saorín et al. (2017), S. 455.

Zur Zielsetzung der Studie vergleiche auch Forschungsfrage 2 dieser Arbeit in Abschnitt 1.1.

Vgl. Guillamón-Saorín et al. (2012), S. 143–168.

Vgl. Doyle et al. (2013), S. 43.

Vgl. Jacob/Jorgensen (2007), S. 369–390; vgl. auch Burgstahler/Dichev (1997), S. 99–126.

Vgl. Marques (2010), S. 119–131.

Zu Analyst Guidance vgl. beispielsweise L. D. Brown/Higgins (2002); L. D. Brown/Higgins (2005); Christensen et al. (2011).

Länderspezifische Rahmenbedingen wie die Regulierung sind bei länderübergreifenden Querschnittsanalysen relevant. Vgl. Lougee/Marquardt (2004), S. 769–795.

Die Branche wird dabei zunächst nur deskriptiv ausgewertet, um einen Überblick über die enthaltenen Unternehmen und mögliche Branchenunterschiede zu geben. Im Weiteren werden dann die Immobilienunternehmen aufgrund ihrer Sonderstellung getrennt betrachtet und in zusätzlichen Analysen alle anderen Branchen auf Effekte untersucht.

In dieser Untersuchung explizit auch durch die Variable YEAR berücksichtigt.

Hierbei ist in dieser Arbeit vor allem relevant, ob der Vorstandsvorsitzende oder die Vorstandsvorsitzende auf Basis von Pro-forma-Kennzahlen vergütet wird.

Vgl. beispielsweise Lougee/Marquardt (2004), S. 769–795.

Vgl. Abschnitt 7.2.1.

Vgl. Deutsche Börse (2021a).

L. D. Brown (2001) zeigt, dass in den 80ern und 90ern die Anzahl an Unternehmen, die Analystenerwartungen deutlich verfehlen, immer weiter abnimmt. Dies spricht dafür, dass Unternehmen diese negativen Überraschungen (z. B. durch Earnings Management und Analyst Guidance) vermeiden, da der Druck zugenommen hat. Vgl. L. D. Brown (2001), S. 221–241; vgl. auch Turner [Chief Accountant der SEC] (2000).

Die Untersuchung von Hitz bezieht sich auf Quartalsmitteilungen der Unternehmen und legt eine weitere Definition von Pro-forma-Kennzahlen zugrunde, zeigt aber, dass zu diesem Zeitpunkt noch deutlich weniger Pro-forma-Kennzahlen berichtet wurden. Vgl. Hitz (2010b), S. 63–86.

Vgl. Abschnitt 8.3.1.

Vgl. Weißenberger/Maier (2006), S. 2077–2083.

DRS 20.K45–47.

Vgl. Abschnitt 2.3.1 und 4.4.1.

Vgl. Guest et al. (2021).

Vgl. Bebchuk/Fried (2004); vgl. auch Gillenkirch et al. (2021).

Studien zeigen, dass Unternehmen sehr konsistent in der Berichterstattung sind, d. h. die berichteten Kennzahlen und deren Zusammensetzung nur selten wechseln. Die Umfrage von Graham et al. (2005) zeigt zudem, dass Manager fürchten durch ihre Berichterstattung Präzedenzfälle zu schaffen. Sie wollen also keine Informationen berichten, deren Offenlegung der Markt dann regelmäßig von ihnen verlangen könnte. Daher kommt ein Wechsel der Kennzahlen zwischen Quartalsbericht und Jahresbericht nur selten vor. Vgl. D. E. Black/Christensen et al. (2021), S. 1712–1747; Graham et al. (2005), S. 53–65; vgl. auch T. F. Henry et al. (2020a), S. 114–134; Ciesielski/E. Henry (2017), S. 34–50.

Vgl. Volkswagen AG (2015), Geschäftsbericht 2015, S. U4, 231.

Vgl. L. Cheng et al. (2021), S. 413–433; E. Henry et al. (2020), S. 169–197; Hitz (2010b), S. 63–86.

Vgl. Bowen et al. (2005), S. 1011–1038.

Die Compliance & Disclosure Interpretations vom 17. Mai 2016 (Stand 2019) listen verschiedene Sachverhalte auf, die für die SEC zu der Bewertung führen, dass eine Pro-forma-Kennzahl zu stark hervorgehoben wird. Dies wird unter anderem an der Reihenfolge festgemacht. Vgl. C&DIs (2018).

Beispiele für Pressemitteilungen, die auch die Reihenfolge und Betonung veranschaulichen, finden sich in Anhang 6 und Anhang 7 im elektronischen Zusatzmaterial (Link am Anfang des Kapitels).

Vgl. Abschnitt 3.1.2.

Bowen et al. (2005) finden zwar Evidenz dafür, dass eine höhere Anzahl an Analysten mit der Betonung der Pro-forma-Ergebnisse einhergeht, andere Autoren finden aber keine solchen Effekten. Vgl. Bowen et al. (2005), S. 1011–1038; vgl. auch Jennings/Marques (2011); Doyle et al. (2013); Isidro/Marques (2015); Richardson et al. (2004).

Erste Ergebnisse hierzu finden sich bei Huang et al. (2017), S. 871–899; L. D. Brown et al. (2015), S. 1–47.

Vgl. Yu (2008); Roychowdhury (2006); vgl. auch Abschnitt 3.2.3.

Vgl. Papa et al. [CFA Institute] (2016), S. 7–15.

Vgl. Tab. 9.13.

Vgl. z. B. D. E. Black/Christensen (2009), S. 297–326; vgl. auch Doyle et al. (2013), S. 40–56.

Die I/B/E/S-Analystenprognosen, die über Refinitiv Datastream verfügbar sind, werden üblicherweise zur Monatsmitte aktualisiert. Daher wurde immer die Prognose für das Geschäftsjahr genutzt (I/B/E/S Item F1MN), die im Monat vor Veröffentlichung der Pressemitteilung mit Erfolgskennzahlen abgegeben wurde. Dies wurde dann mit dem berichteten Ergebnis verglichen, welches um dieselben Adjustierungen korrigiert wurde (I/B/E/S Item F0EPS = Actual EPS). Vgl. auch die Variablendefinition in Tab. 9.2.

Vgl. L. D. Brown (2001), S. 221–241.

Die Erweiterung des MDAX und SDAX im September 2018 diente vor allem dazu, dass die 30 Unternehmen, die vorher ausschließlich im TecDAX gelistet waren, zusätzlich in die anderen Indices einbezogen werden konnten. Die Index-Zuordnung der hier untersuchten Stichprobe änderte sich hierdurch nur unwesentlich.

Von den 715 Pressmitteilungen und Geschäftsberichten sind 176 dem DAX, 280 dem MDAX, 259 dem SDAX zuzuordnen.

Hierbei wurden auch vorläufige Kennzahlen berücksichtigt, wenn diese hinreichend konkret waren.

Pressemitteilungen des Wirtschaftsinformationsdienst DGAP (Deutsche Gesellschaft für Ad-hoc Publizität) sind unter https://www.dgap.de abrufbar.

Vgl. Abb. 8.1 und die Erläuterung zu den Kennzahlen-Kategorien in Abschnitt 8.2.

Zahlen, die sich auf fortgeführte Aktivitäten beziehen, wurden hingegen berücksichtigt.

Bei Anhangangaben wurde nicht mehr die Reihenfolge unterschieden, da eine Nennung im Anhang meist in Form einer Tabelle oder anderen Übersicht als nachrangig angesehen wird, so dass hier die Reihenfolge kaum noch etwas über die Betonung aussagt. Steht hier der Jahresüberschuss vor dem adj. Jahresüberschuss, liegt das möglicherweise nur an der Struktur der Darstellung und nicht an dem Wunsch der Betonung der einen oder anderen Kennzahl. Das bedeutet, dass Rang 7 (Anhang) teilweise mehrfach vergeben wurde, auch ohne dass Rang 1 bis 6 vollständig vergeben wurden.

Vgl. Anhang 6 und Anhang 7 im elektronischen Zusatzmaterial (Link am Anfang des Kapitels).

Da die vollständigen Pressemitteilungen 7 bzw. 10 Seiten haben, werden im Anhang lediglich die ersten Seiten gezeigt, die für das Verständnis des Aufbaus einer Pressemitteilung und die Systematik der Erfassung bzw. Auswertung am wichtigsten erscheinen. Die vollständigen Pressemitteilungen sind online verfügbar. Vgl. Continental AG (2018), Pressemitteilung vom 7.3.2019; Continental AG (2019), Pressemitteilung vom 5.3.2020.

Continental AG (2018), Pressemitteilung vom 7.3.2019, S. 1; vgl. Anhang 6 im elektronischen Zusatzmaterial (Link am Anfang des Kapitels).

Zur Berichterstattung von Pro-forma-Kennzahlen bei Immobilien-Unternehmen vgl. Kühnberger/Thurmann (2013), S. 281–292.

Waren die Angaben im Geschäftsbericht nicht ausreichend, wurde dies per Internetrecherche ermittelt.

Die Deutsche Börse veröffentlicht hierzu regelmäßig Übersichten mit den historischen Änderungen der Indexzusammensetzungen; vgl. Deutsche Börse (2020).

I/B/E/S Item IBSCT: Stock Sector Code for the Company.

Vgl. Abschnitt 9.3.1.

Daher wurden auch Unternehmen einbezogen, die erst nach 2013 an die Börse gingen, (z. B. Covestro AG), die Rechnungslegungsstandards wechselten (z. B. Fresenius Medical Care AG) oder die nicht durchgängig in einem der Indices (DAX, MDAX, SDAX) gelistet waren.

Die Variablen DAX, MDAX, NEWCEO, REMADJUSTED, JU1NEGATIVE, JU1DECREASE, MISSANALYSTS sind binär skaliert. Die diskrete Variable Index (Ausprägungen: DAX, MDAX, SDAX) wurde in die Dummy-Variablen DAX und MDAX zerlegt. Auch das Jahr wurde als Variable YEAR in das Regressionsmodell mit aufgenommen, da davon ausgegangen wird, dass auch dies Einfluss auf das Berichterstattungsverhalten hat.

Die Kontrollvariablen ANALYSTS, SALES, BTMV, JU1MRD sind metrisch skaliert.

Diese Unterschiede sind signifikant (Mann-Whitney: DAX/MDAX, p < 0.05; DAX/SDAX, p < 0.01; MDAX/SDAX, p < 0.01).).

Vgl. K. Küting et al. (2004), S. 1–10.

Der Begriff Fast Close bezieht sich auf die Beschleunigung der Jahresabschlusserstellung. Dies soll dazu dienen, den Adressaten die Informationen des Jahresabschlusses zeitnah zur Verfügung zu stellen. Vgl. K. Küting et al. (2004), S. 1–10; vgl. auch Hüttche (2014), S. 55–74.

Nach §315 HGB haben Unternehmen, die ihren Konzernabschluss nach IFRS aufstellen, auch die Offenlegungspflichten nach §325 HGB zu befolgen. Das bedeutet, dass Unternehmen den Jahresabschluss innerhalb von 12 Monaten – kapitalmarktorientierte Unternehmen nach §264d innerhalb von 4 Monaten nach Geschäftsjahresende – veröffentlichen müssen. Vgl. Coenenberg et al. (2021), S. 33.

N. C. Brown et al. (2012a) kommen zu dem Schluss, dass Pressemitteilungen mit Pro-forma-Kennzahlen früher veröffentlicht werden, höhere Bereinigungen aufweisen und auch mit qualitativ schlechteren Überleitungsrechnungen einher gehen. Vgl. N. C. Brown et al. (2012a), S. 315–359. In dieser Untersuchung werden Pressemitteilungen mit Pro-forma-Kennzahlen nach durchschnittlich 61,48 Tagen, solche ohne nach 63,50 Tagen veröffentlicht. Der Unterschied ist nicht signifikant (Mann-Whitney, p > 0.1).

Signifikanztests: Adj. Kennzahl (\(\chi^{2}\)-Test, p < 0.01); EBIT/EBITDA (\(\chi^{2}\)-Test, p < 0.05).

Signifikanztests: Adj. JÜ (\(\chi^{2}\)-Test, p > 0.1); adj. EBIT (\(\chi^{2}\)-Test, p < 0.05); adj. EBITDA: (\(\chi^{2}\)-Test, p < 0.01).

Der Rückgang der Kennzahlen von 2013 bis 2018 ist nicht signifikant (Jahresüberschuss: \(\chi^{2}\)-Test, p > 0.1; EBIT/EBITDA, \(\chi^{2}\)-Test, p > 0.1).

Dies ist signifikant (\(\chi^{2}\)-Test, p < 0.1).

Hierbei ist anzumerken, dass die Kategorie adj. Jahresüberschuss zu etwa einem Drittel die Kennzahl Funds From Operations (FFO) enthält, die häufig von Immobilienkonzernen berichtet wird. Sowohl bei den Immobilienunternehmen als auch bei adjustierten Jahresüberschüssen (ohne FFO) zeigt sich ein leichter Anstieg in der Anzahl der berichteten Kennzahlen.

Der Anstieg der einzelnen Pro-forma-Kennzahlen von 2013 bis 2018 ist nicht signifikant (adj. Jahresüberschuss: \(\chi^{2}\)-Test, p > 0.1; adj. EBIT: \(\chi^{2}\)-Test, p > 0.1; adj. EBITDA: \(\chi^{2}\)-Test, p > 0.1).

Vgl. Hitz (2010b), S. 63–86.

Dabei werden nur die Daten der Unternehmen des DAX und MDAX herangezogen. Da Hitz (2010b) die Quartalsmitteilungen aus zwei aufeinanderfolgenden Jahren untersucht, hat er bis zu 8 Beobachtungen pro Unternehmen. Daher ist die Stichprobe deutlich größer. Dies schränkt die Vergleichbarkeit aber kaum ein. Vgl. Hitz (201b), S. 63–86.

Dieses Ergebnis ist hoch signifikant (\(\chi^{2}\)-Test, p < 0.01).

Dieses Ergebnis ist auch hoch signifikant (\(\chi^{2}\)-Test, p < 0.01).

Auch dieses Ergebnis ist hoch signifikant (\(\chi^{2}\)-Test, p < 0.01).

Die Vergleichbarkeit der Earnings-before-Größen ist nur bedingt gegeben, da Hitz eine andere Definition zu Grunde legt. Vgl. Hitz (2010b), S. 63–86.

Vgl. Tab. 8.1 und Tab. 8.2, die die Ergebnisse der Untersuchung von Geschäftsberichten enthalten.

Die Daten aus den Geschäftsberichten 2019 werden hier nicht dargestellt, haben sich jedoch nur unwesentlich gegenüber 2018 verändert. Vgl. Abschnitt 8.3. Der Anteil der Pressemitteilungen, der Kennzahlen der Kategorie Jahresüberschuss enthält, ist in Abb. 9.2 dargestellt.

Hierbei wurde jeweils nur eine Kennzahl je Kategorie berücksichtigt. Verschiedene adj. EBIT oder auch Mehrfachnennungen einer Kennzahl blieben außer Acht. Die Kategorien von Kennzahlen sind in Abb. 8.1 dargestellt. Signifikanztests (Mann-Whitney): DAX/MDAX, p < 0.01; DAX/SDAX, p < 0.01; MDAX/SDAX, p < 0.01).

Vgl. Abschnitt 8.3.1.

Signifikanztests: Nur PFK (\(\chi^{2}\)-Test, p < 0.05); Nur JÜ (\(\chi^{2}\)-Test, p < 0.05); PFK vor JÜ (\(\chi^{2}\)-Test, p > 0.10); JÜ vor PFK (\(\chi^{2}\)-Test, p > 0.10); keine PFK, kein JÜ (\(\chi^{2}\)-Test, p < 0.05).

Hierzu ermittelt Hitz einen Emphasis Score, der die Häufigkeit der Erwähnung der Kennzahlen in verschiedenen Abschnitten der Pressemitteilungen (Überschrift, Highlights, Text, Ausblick) zählt. Die relative Betonung ist dann die Differenz der Häufigkeit der Pro-forma-Kennzahl und der regulierten Kennzahl. Diese liegt häufiger im Bereich von 1 und 2 als im negativen Bereich, d. h. dass die Pro-forma-Kennzahlen häufiger in den Pressemitteilungen erwähnt werden als die regulierten Kennzahlen. Vgl. Hitz (2010b), S. 77–80.

Vgl. Allee et al. (2007), S. 212.

Vgl. Bhattacharya et al. (2003), S. 302.

Vgl. Entwistle et al. (2006a), S. 39–55.

Vgl. Abschnitt 7.2; vgl. auch C&DIs (2018), 102.10.

100

Vgl. J. V. Chen et al. (2021), S. 163–213.

101

Vgl. auch Abschnitt 2.3.3, insbesondere Abb. 2.3.

102

Lougee/Marquardt (2004) finden beispielsweise einige Branchenunterschiede und führen dies teilweise darauf zurück, dass High-Tech-Firmen und Firmen, die stark wachsen, zusätzliche Anreize haben, Pro-forma-Kennzahlen zu zeigen. Vgl. Lougee/Marquardt (2004), S. 769–795; vgl. auch D. E. Black/Christensen et al. (2018), S. 259–294.

103

Vgl. Abb. 9.5.

104

Vgl. Vincent (1999), S. 69–104.

105

Dieser Unterschied ist statistisch signifikant (Mann-Whitney, p < 0.01).

106

Vgl. Lougee/Marquardt (2004), S. 769–795; vgl. auch D. E. Black/Christensen et al. (2018), S. 259–294.

107

Vgl. Abschnitt 2.3.3.

108

Die Höhe des Jahresüberschusses wurde der GuV entnommen.

109

Waren EBIT bzw. EBITDA nicht im Geschäftsbericht enthalten, wurden diese anhand der Angaben des Geschäftsberichts selbst berechnet, um eine Ausgangskennzahl zu erhalten, die zur jeweiligen Pro-forma-Kennzahlen passt. Dies ist insbesondere für die Berechnung der Höhe der Sondereffekte (als Differenz von Pro-forma-Kennzahl und Ausgangskennzahl) wichtig, um hier nicht Verzerrungen durch die Veränderung der Berechnung der Ausgangskennzahl zu erhalten.

110

Vgl. Abschnitt 9.4.1.

111

Dieser Unterschied ist statistisch signifikant, vgl. Abschnitt 9.4.1.

112

Vgl. Abb. 8.10 in Abschnitt 8.3.2.

113

Signifikanztest: Adj. JÜ (\(\chi^{2}\)-Test, p < 0.01).

114

Signifikanztest: Adj. JÜ ohne REIT (\(\chi^{2}\)-Test, p < 0.01).

115

Vgl. T. F. Henry et al. (2020a), S. 122–123.

116

Bei Abb. 9.6 liegen 25 Werte, bei Abb. 9.7 33 Werte, bei Abb. 9.8 33 Werte außerhalb der gezeigten Ausschnitte. 3 Werte liegen unterhalb, alle anderen Werte davon oberhalb der gezeigten Skala. In 17 Fällen bereinigt ein Unternehmen mehr als 2 Mrd. Euro, in 24 mehr als 5 Euro pro Aktie bzw. in 33 mehr als 500 % der Ausgangskennzahl. Letzteres ist vor allem in Jahren zu beobachten, in denen die Ausgangskennzahl sehr niedrig ist. Lediglich in einem Fall liegt die Bereinigung unterhalb von −2 Mrd. Euro, in 2 Fällen unterhalb von −5 Euro pro Aktie und in keinem Fall unterhalb von −200 % der Ausgangskennzahl.

117

Die höchste negative Bereinigung liegt bei −80,6 %. Dies ist der einzige Datenpunkt im Intervall zwischen −90 % und −80 %.

118

Tatsächlich liegen in der Stichprobe insgesamt 4 negative Pro-forma-Kennzahlen vor, diese basieren jedoch alle auf einer negativen Ausgangskennzahl.

119

In der Stichprobe (N = 715) weisen 656 Unternehmen einen positiven, 59 Unternehmen einen Verlust aus. Von den 491 Unternehmensjahren, in denen Pro-forma-Kennzahlen gezeigt werden, berichten 52 Unternehmen einen negativen Jahresüberschuss, die Ausgangskennzahl für die Berechnung der Pro-forma-Kennzahl z. B. EBIT oder EBITDA kann in dem Fall aber trotzdem positiv sein. Daher die niedrige Anzahl an Unternehmensjahren mit einer negativen Ausgangskennzahl.

120

Vgl. T. F. Henry et al. (2020a), S. 122–123.

121

Vgl. hierzu auch die Ergebnisse zu den Vorzeichen der Adjustierung vorher in diesem Abschnitt.

122

Vgl. Burgstahler/Dichev (1997), S. 109; vgl. auch Abschnitt 3.2.1.

123

Vgl. Abschnitt 3.3.

124

An den Stellen, an denen beide Verteilungen sich überschneiden, wird dies hellblau angezeigt.

125

Alle 7 Ausgangskennzahlen unterhalb von −300 Mio. Euro werden in positive Pro-forma-Kennzahlen umgewandelt, von 8 Ergebnissen unterhalb von −3,00 Euro pro Aktie werden 7 in positive Pro-forma-Kennzahlen umgewandelt, ein Ergebnis wird von −11,75 Euro (reguliert) in −2,02 Euro pro Aktie (pro forma) umgewandelt, verbleibt also im negativen Bereich.

126

Vgl. Burgstahler/Dichev (1997), S. 99–126.

127

Vgl. Abschnitt 9.3.2.

128

Vgl. Auer/Rottmann (2015), S. 92–98.

129

Vgl. Auer/Rottmann (2015), S. 100–104.

130

Vgl. zum Beispiel Lougee/Marquardt (2004), S. 769–795; Bowen et al. (2005), S. 1011–1038; Doyle et al. (2013), S. 40–56.

131

Vgl. Auer/Rottmann (2015), S. 92–110.

132

Dies ist insofern nicht überraschend, da die Aufnahme in den DAX an die Streubesitz-Marktkapitalisierung geknüpft ist, die im Grunde ein Größenkriterium darstellt.

133

Vgl. Abschnitt 9.3.2 und Tab. 9.2.

134

Vgl. Hausman (1978), S. 1251–1271.

135

Model (1.1) nutzt die gesamte Stichprobe mit 715 Beobachtungen bzw. 111 Unternehmen. Modell (2.1) und (3.1) nutzen nur eine Teilstichprobe aller Pressemitteilungen, die Pro-forma-Kennzahlen enthalten. Modell (1.2), (2.2) und (3.2) nutzen jeweils eine Teilstichprobe der Unternehmen, die zwischen Berichterstattung und Nicht-Berichterstattung wechseln (1.2) bzw. die Reihenfolge der Kennzahlen (2.2: PFK vor Jahresüberschuss, oder nicht; 3.2: PFK an erster Stelle, oder nicht) in der Pressemitteilung innerhalb des untersuchten Zeitraumes ändern.

136

Der Logit ist dabei der natürliche Logarithmus des Verhältnisses der Wahrscheinlichkeiten (abhängige Variable gleich 1 zu Gegenwahrscheinlichkeit). Vgl. Krafft (1996), S. 8.

137

Vgl. Backhaus et al. (2018), S. 290–295; vgl. auch Krafft (1996); Giesselmann/Windzio (2013), S. 137.

138

Die Odds Ratios setzen die Eintrittswahrscheinlichkeit ins Verhältnis zur Gegenwahrscheinlichkeit, so dass dieses Wahrscheinlichkeitsverhältnis dann die Chance widerspiegelt, dass das Ereignis 1 im Verhältnis zum Ereignis 0 zu erhalten. Vgl. Backhaus et al. (2018), S. 293–295; Giesselmann/Windzio (2013), S. 137–140.

139

Vgl. Abschnitt 7.2.3.

140

Diese 75 Unternehmen, die nicht in Modell 1.2 enthalten sind, werden in den ergänzenden Analysen noch einmal separat untersucht, um dieses Ergebnis zu überprüfen.

141

Modell 2.2 und 3.2 zeigen keine Signifikanz.

142

An dieser Stelle sei angemerkt, dass hier natürlich die Kausalität auch andersherum sein könnte, dass also Unternehmen, die regelmäßig Pro-forma-Kennzahlen berichten, diese auch in die Vergütung integrieren.

143

Dies wäre insofern plausibel, weil Unternehmen häufig relativ stetig in der Berichterstattung sind. Eine Umfrage von Graham et. al (2005) zeigt, dass die Manager sogar fürchten, bestimmte Informationen dauerhaft berichten zu müssen, wenn sie diese einmal veröffentlichen und somit einen Präzedenzfall schaffen. Vgl. Graham et al. (2005), S. 59–62; vgl. auch Abschnitt 2.2.2.

144

Vgl. z. B. Isidro/Marques (2015), S. 95–128; Lougee/Marquardt (2004), S. 769–795; vgl. auch Abschnitt 3.3 und Kapitel 6.

145

Vgl. Guillamón-Saorín et al. (2012), S. 143–168.

146

Vgl. Bhattacharya et al. (2004); Lougee/Marquardt (2004); D. E. Black/Christensen (2009); Doyle et al. (2013); Isidro/Marques (2015).

147

Vgl. E. Henry et al. (2020), S. 169–197.

148

Für diesen Zweck wurde die Variable wie folgt definiert: MISSANALYSTS* = 1, wenn die durchschnittliche Analystenprognose für das (bereinigte) Ergebnis pro Aktie (I/B/E/S Item F1MN) im Monat vor Veröffentlichung der Pressemitteilung mit Erfolgskennzahlen höher ist als das berichtete (nicht-bereinigte) Ergebnis pro Aktie (Worldscope Item: WC05290), sonst 0.

149

Vgl. hierzu die Ergebnisse bei Bradshaw et al. (2018), S. 46–66.

150

Ein Überblick über die Studien findet sich bei Bradshaw et al. (2018), S. 11; vgl. auch Abschnitt 6.2.3.2.

151

Vgl. Bradshaw/Sloan (2002), S. 41–66.

152

Vgl. Doyle et al. (2013), S. 40–56; Bradshaw et al. (2018), S. 46–66.

153

\(\chi^{2}\)-Test, p < 0.05.

154

Vgl. Wilcoxon (1945); Vgl. Mann/Whitney (1947); vgl. auch Büning/Trenkler (1994).

155

Vgl. Vincent (1999), S. 69–104; vgl. auch Kühnberger/Thurmann (2013), S. 281–292.

156

Vgl. Tab. 9.8 und Tab. 9.9.

157

Vgl. Abb. 9.5.

158

Die Definition der Variable REIT ist in Tab. 9.11 enthalten.

159

Vgl. Abschnitt 9.3.2.

160

Model (1.1) und (3.1) nutzen die gesamte Stichprobe mit 715 Beobachtungen bzw. 111 Unternehmen. Modell (2.1) nutzt nur eine Teilstichprobe aller Pressemitteilungen, die Pro-forma-Kennzahlen enthalten. Modell (1.2), (2.2) und (3.2) nutzen jeweils eine Teilstichprobe der Unternehmen, die zwischen Berichterstattung und Nicht-Berichterstattung wechseln (1.2), die Reihenfolge der Kennzahlen (Pro-forma-Kennzahlen und Jahresüberschuss) in der Pressemitteilung innerhalb des untersuchten Zeitraumes ändern bzw. eine Kombination aus diesen beiden (2.2). Die angegebenen Hypothesen (H1)-(H7) und erwarteten Vorzeichen beziehen primär sich auf die fett hervorgehobenen Ergebnisse bzw. Spalten.

161

Vgl. Lougee/Marquardt (2004), S. 769–795; vgl. auch D. E. Black/Christensen et al. (2018), S. 259–294.

162

Die Definition der Variable SALESGROWTH ist in Tab. 9.11 enthalten.

163

Während das oberste Dezil der Unternehmen im Durchschnitt 27,47 % wächst, wachsen die anderen Unternehmen im Durchschnitt nur 3,28 %.

164

Die Definition der Variable GROWTHFIRM ist in Tab. 9.11 enthalten.

165

Entsprechend zeigen sich auch Korrelationen zwischen den Variablen REIT, SALESGROWTH und GROWTHFIRM: Die Pearson-Korrelation von REIT und GROWTHFIRM liegt beispielsweise bei 0,4196; die von REIT und SALESGROWTH bei 0,2458.

166

Vgl. Burgstahler/Dichev (1997), S. 99–126.

167

Hitz/Jenniges (2008), Bassen et al. (2012), Ruhwedel/Thale (2013) und Ruhwedel et al. (2017) liefern Evidenz dafür, dass die Häufigkeit von Pro-forma-Kennzahlen in der deutschen Berichterstattung im Zeitverlauf zunehmen. D. E. Black/E. L. Black et al. (2022) stellen einen Zusammenhang zwischen der Vergütung mit Pro-forma-Kennzahlen und der Berichterstattung her. Vgl. D. E. Black/E. L. Black et al. (2022).

168

Vgl. hierzu die Ergebnisse in Abschnitt 6.2.

169

Bhattacharya et al. (2004) zeigen beispielsweise, dass Pro-forma-Kennzahlen von jungen Unternehmen, Tech-Firmen und Dienstleistungsunternehmen berichtet werden. Die Indices und die des Vorstandsvorsitzenden spielen hier keine Rolle. Vgl. Bhattacharya et al. (2004), S. 27–43.

Titel: Studie 2: Strategische Berichterstattung von Pro-forma-Kennzahlen in Pressemitteilungen
verfasst von: Lars Schiemann
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Buch: Pro-forma-Kennzahlen in der Berichterstattung kapitalmarktorientierter Unternehmen
Print ISBN: 978-3-658-44395-5

Electronic ISBN: 978-3-658-44396-2

Copyright-Jahr: 2024
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-44396-2_9