Ich sage auch nicht, dass Bewertungsmodelle dieser Art nutz- und sinnlos sind, aber man sollte die Aussagekraft auch nicht überbewerten. Die Ergebnisse der Modellierung hängen (natürlich) entscheidend von der Wahl der Parameter über die zukünftige Unternehmensentwicklung ab, z.Bsp. Wachstum, Renditen etc.
Diese Parameter kann ich entweder aus der Vergangenheit fortschreiben, was sehr riskant ist, besonders wenn man vergangenes Wachstum einfach linear fortschreibt.
Oder man kann sich unabhängig von den historischen Zahlen überlegen, wie der Markt und das spezifische Unternehmen sich wohl weiter entwickeln wird. Um das möglichst 'sicher' tun zu können, ist eine möglichst umfassende Kenntnis des jeweiligen Marktes und des spezifischen Unternehmens wichtiger als eine möglichst 'exakte' Modellierung. Manch einer wird das vielleicht als 'Bauchgefühl' beschreiben, aber das trifft es auch nicht. Es ist Wissen, das bei dem Bewerter vorhanden sein muss und dass er in seine Entscheidung einbezieht. Die Bewertung ist natürlich 'unscharf', weil immer unvorhersehbare Dinge passieren können, und der Bewerter sich auch schlicht und einfach täuschen kann mit seiner Einschätzung. Entscheidend ist, dass die Bewertung mit einer (deutlich) höheren Wahrscheinlichkeit korrekt ist als falsch. Das ist wichtiger als über einen DCF-Ansatz 'exakt' zu zeigen, dass der faire Wert der Aktie um X% höher liegt als der aktuelle Kurs. Das ist nur eine Fingerübung.
In die Anlagentscheidung müssen natürlich auch quantitative Dinge einfließen wie aktuelles (historisches) KGV (oder Kurs zu Cash Flow), Eigenkapitalquoten, Eigenkapitalrenditen etc.
Das wichtigere ist meines Erachtens aber die subjektive Einschätzung des zukünftigen Erfolgs des Unternehmens. Und das ist mehr eine qualitative Bewertung als eine quantitative.
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