Finanzwirtschaftliche Entscheidungen auf Grundlage der Jahresabschlussanalyse

Abstract

Bei der vorliegenden Arbeit handelt es sich um eine kumulative Dissertation, welche sich aus vier Einzelbeiträgen zusammensetzt. Hierbei ist das Themenfeld der Jahresabschlussanalyse und ihre Relevanz für finanzwirtschaftliche Entscheidungen der zentrale Forschungsrahmen der Einzelbeiträge. Die Arbeit ist so aufgebaut, dass zunächst eine thematische Einordnung der Einzelbeiträge dieser Dissertation sowie eine Übersicht über die Forschungsfragen vorgenommen werden. Im Anschluss werden die Einzelbeiträge präsentiert. Der erste Beitrag analysiert umfassend und diskutiert kritisch Forschungsergebnisse zur rechnungslegungsbasierten Prognoserechnung der letzten Jahrzehnte. Die dabei gewählte Methodologie ist ein narrativer Literaturüberblick, der die relevante Literatur zunächst strukturiert, anschließend diskutiert und darauf basierend bisher unbeantwortete Fragestellungen offenlegt. Des Weiteren wird mittels einer Simulation und einer Analyse der Literatur aufgezeigt, wie Rechnungslegungsinformationen durch firmenspezifische Effekte (insb. Wachstum, Vorsichtsprinzip und Beständigkeit von ausgewiesenem Jahresgewinn) beeinflusst werden und dadurch die Genauigkeit von Prognosemodellen mindern können. Der zweite Beitrag geht mittels empirischer Untersuchungen der Frage nach, ob die Einführung der IFRS mit einer Erhöhung der Genauigkeit von rechnungslegungsbasierten Prognosemodellen assoziiert ist. In diesem Zuge wird ebenfalls analysiert, inwieweit die Prognosegenauigkeit von Finanzanalysten von dieser Umstellung profitiert und ob diese Veränderung auf rechnungslegungsbasierte Prognosemodelle zurückzuführen ist. Die Studie zeigt, dass eine Veränderung der Prognosegenauigkeit sowohl von Finanzanalysten, als auch von Prognosemodellen von Veränderungen im regulatorischen Umfeld der jeweiligen Länder abhängt. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass rechnungslegungsbasierte Prognosen auch nach einer Umstellung auf IFRS zusätzlichen Erklärungsgehalt für künftige Unternehmensprofitabilität liefern. Der dritte Beitrag beleuchtet den Einfluss der Ergebnisqualität (earnings quality) eines Unternehmens auf rechnungslegungsbasierte Prognosemodelle. Die Studie erarbeitet zunächst ein Modell, welches Einflussfaktoren von Ergebnisqualität in Prognosemodelle miteinbezieht. Eine anschließende empirische Auswertung deutet darauf hin, dass eine solche Modellerweiterung die Prognosegenauigkeit für künftige Unternehmensprofitabilität verbessert. Allerdings scheinen Kapitalmarktteilnehmer Einflüsse von Ergebnisqualität bereits in ihre Entscheidungsgrundlage für Kapitalallokationen miteinzubeziehen. Der vierte und letzte Beitrag untersucht extreme Prognosefehler von Finanzanalysten. Ein extremer Prognosefehler wird dadurch definiert, dass er sich in den äußeren Bereichen der Gesamtverteilung aller Analystenprognosefehler befindet und damit in einigen Fällen eine Abweichung von mehreren hundert Prozent aufweist. Eine empirische Auswertung von Archivdaten europäischer Unternehmen verdeutlicht, dass firmenspezifische Charakteristika, wie beispielsweise die Industriezugehörigkeit, die Wahrscheinlichkeit solcher extremen Prognosefehler beeinflussen. Auch im Folgejahr eines extremen Prognosefehlers scheinen Finanzanalysten ihre Prognosen nicht korrigieren zu können, so dass dieser Fehlertyp eine hohe Beständigkeit aufweist.

This cumulative dissertation thesis consists of four studies. The main research topic of all studies analyzes the usefulness of financial statement analysis for making financial decisions. The dissertation thesis is organized as follows: the first part classifies all four studies into the research stream of financial statement analysis. Furthermore, an overview is provided that summarizes the research questions. The second part of the thesis presents the respective studies. The first study comprehensively surveys the financial statement analysis research of the past decades. First, this narrative literature review suggests a structure to categorize research within this literature stream. Subsequently, I critically discuss findings and show future research opportunities which would further advance this research field. A simulation documents how accounting specific effects influence forecasts and how they could decrease forecasts’ accuracy. The second study examines whether mandatory IFRS adoption is associated with an increase in the accuracy of financial statement-based models for forecasting profitability. The study also examines the relation between analyst forecast accuracy and financial- statement-based forecast accuracy around mandatory IFRS adoption. Our findings suggest that changes in the forecast accuracy of analysts and financial statement-based models depend on the regulatory environment of the respective countries. The results further indicate that financial statement-based forecasts provide incremental information over analyst forecasts for explaining future profitability for firms in countries that mandatorily adopted IFRS. The third study sheds light on the influence of earnings quality on forecast accuracy of financial statement based forecasting models. The study proposes a model that incorporates the influence of earnings quality into profitability forecasts. Empirical analyses suggest that such an enhanced model improves the forecast accuracy of profitability one year-ahead. However, market participants seem to properly include influences from earnings quality in their investment decisions. The fourth and last study analyzes extreme forecast errors of financial analysts. Extreme forecasts errors are defined as predictions with extensive forecast dispersion. By examining a comprehensive data sample of European firms and analysts’ forecasts, the article empirically investigates firm characteristics based on a wide range of disclosure information. The analysis also shows that firms with high forecast dispersion tend to operate in a volatile market environment. Likewise, analysts do not appear adjusting forecasts efficiently in the year after an extreme estimation error. As a consequence, extreme forecast errors exhibit a significant persistence.