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Prognosegüte – Die Rolle des Vorstands

ImpulsLetter Q1 2021

 

Eine Studie von ADVYCE und der Universität Witten Herdecke

 

1 Einleitung

Welche Zusammenhänge bestehen zwischen der Performance eines Unternehmens und der Zusammensetzung des Vorstands? Welche Qualität haben Prognosen, die vom Vorstandsgremium gemacht werden, und ist diese abhängig von der Besetzung und damit von den jeweils individuellen Hintergründen im Vorstand? Im Rahmen unserer täglichen Arbeit stoßen wir immer wieder auf Fragen, die obige Themenfelder tangieren. Bereits vor über zwei Jahren haben wir daher gemeinsam mit Herrn Professor Erik Strauß und seinem Lehrstuhl für Controlling und Unternehmenssteuerung der Universität Witten Herdecke eine Studie aufgesetzt, um mögliche Zusammenhänge zu untersuchen und bestenfalls Erfolgsmuster in der Zusammensetzung des Vorstands herauszuarbeiten, die sich positiv auf die jeweilige Performance und Prognosegüte eines Unternehmens auswirkt.

Wir haben die Studie mit über 6.000 analysierten Finanzberichten aus den letzten 15 Jahren groß und sehr aufwendig angelegt. Zu den in der Studie betrachteten Unternehmen gehören nicht nur die 30 DAX-Unternehmen, sondern auch die in MDAX und TecDAX notierten Unternehmen. Gemeinsam bilden diese den so genannten HDAX, dessen Zusammensetzung und Größe wegen Parallelindexierung und Auf- und Abstufungen jährlich schwankt. Ein vergleichbarer Datensatz ist derzeit in Deutschland nicht verfügbar und kann aufgrund der immer noch nicht „vollständig“ digitalisierten und digital auswertbaren Quartalsberichte auch nur schwer und mit hohem Zeitaufwand erhoben werden.

Umso gespannter sind wir auf die Ergebnisse und werden Ihnen in den folgenden Kapiteln einen kleinen Ausschnitt hiervon präsentieren. Da wir die Studie erst in den kommenden Wochen veröffentlichen, beschränken wir uns in diesem Artikel auf einige Ergebnisse aus unserer Studie für den DAX, eine Bereinigung um die Daten von Wirecard ist hier bereits erfolgt.

2 Die Studie

2.1 Prognosedaten

Vierteljährlich veröffentlichen die am Aktienmarkt notierten Unternehmen Prognosen in ihren Quartals- und Jahresberichten. Prognoseberichte sind Teil der Konzernlageberichte, welche Investoren Aufschluss über die Ziele und Erwartungen des Vorstands zur Entwicklung des Unternehmens im laufenden Geschäftsjahr geben. Auf Basis dieser Lageberichte bewerten Finanzanalysten eine Aktie mit Sell, Hold oder Buy Empfehlungen.

Neue Standards

Aufgrund der international steigenden Anforderungen an die Qualität der Berichte und wegen Gesetzesreformen ist in den letzten Jahren verstärkt ein Trend hin zur unternehmenswert-orientierten Berichterstattung zu beobachten. Damit soll globale Vergleichbarkeit zwischen Berichten und eine erhöhte Transparenz über die wirtschaftliche Situation der Unternehmen gewährleistet werden. Die Standards für Prognoseberichte wurden mit der Veröffentlichung des gegenwärtigen Deutschen Rechnungslegungsstandards (DRS 20) weiter konkretisiert und verfeinert. Dieser Standard ist für alle Konzernlageberichte verpflichtend und soll die Vergleichbarkeit erhöhen, merkt zugleich aber an, dass Unternehmen verstärkt auf branchenspezifische Kennzahlen einzugehen haben.

Der DRS 20 setzt ebenfalls engere Maßstäbe für die Prognosepräzision. Im Allgemeinen lassen sich Prognosen in 5 verschiedene Kategorien einteilen: Punkt- und Intervallprognosen (zu denen auch Minimum- und Maximum-Angaben gehören), qualifiziert komparative, komparative und qualitative Prognosen. Seit DRS 20 sind nur noch Prognosen zulässig, die neben einem Trend (positiv oder negativ) auch die Intensität dieses Trends (deutlich, merklich, leicht, etc.) angeben. Damit sind nach dem neuen Standard keine reinen Trendaussagen oder qualitative Prognosen mehr zulässig.

Nicht normiert ist jedoch die Struktur des Prognoseberichts selbst. Unternehmen können daher immer noch zwischen tabellarischen Angaben und Fließtext oder einer Mischform wählen. Da dies die Qualität von Prognosen auch weiterhin stark beeinflusst, haben wir in unserer Datenaufnahme streng darauf geachtet, jeden Datenpunkt anhand eines wissenschaftlich anerkannten Verfahrens zu kodieren, um die bestmögliche Vergleichbarkeit herzustellen. Konzentriert haben wir uns dabei auf die Konzern-Prognosen, und haben die von vielen Unternehmen ebenfalls veröffentlichten Segmentprognosen nicht in den Datensatz aufgenommen.

So konnten wir ein quantitatives Bild des Prognoseverhaltens deutscher Aktienmarkt-notierter Unternehmen erzeugen. Unsere Daten erlauben uns eine mehrdimensionale Auswertung, die weit über einfache Kennzahlen wie Anzahl oder Art der Prognosen hinausgehen. Zudem können wir anhand des breiten Zeitfensters einige nützliche Informationen aus den Daten erhalten, die ohne den großen Zeithorizont verborgen geblieben wären.

Präziser und genauer

Trotz der Vorgaben von DRS 20 gibt es klare Unterschiede in der Präzision der Aussagen: Manche Unternehmen neigen dazu, Punktaussagen zu treffen, während andere Unternehmen alle Prognosen auf komparativ-qualifizierte Angaben beschränken. Grundsätzlich können wir in unseren Daten den durch DRS 15 und DRS 20 vorausgesetzten Trend hin zu höherer Präzision der Angaben quantitativ nachverfolgen. War 2005 die mittlere Aussage noch im Bereich der qualifiziert-komparativen Aussagen angesiedelt, ist seit etwa 5 Jahren ein Großteil der Prognosen intervallbezogen oder noch präziser. Die klassische qualitative Aussage des „zufriedenstellenden“ Umsatzwachstums ist damit fast nicht mehr in den Prognoseberichten zu finden.

Neben diesem Trend finden wir aber auch andere Informationen: Makroskopisch betrachtet ist die Präzision der Aussagen auch ein Maßstab für die Unsicherheit der Unternehmen über das Geschäft im laufenden Jahr. Werden Prognosen unterjährig weniger präzise, deutet dies auf eine wachsende Unsicherheit hin. Eine solche Tendenz konnten wir besonders gut in den Jahren der Bankenkrise, aber auch 2020 entdecken.

Wie gesagt häufen sich hochpräzise Aussagen in den letzten Jahren, obwohl auch weiterhin qualifiziert-komparative Trendprognosen erlaubt sind. Wir sehen darin auch ein Zeichen der wachsenden Digitalisierung, die Unternehmen mehr und mehr Transparenz verschafft und somit auch genauere Aussagen über die Zukunft erlaubt. Mit fortschreitender Datenqualität, -verfügbarkeit und -nutzung in den DAX-Unternehmen erwarten wir auch weiterhin einen fortschreitenden Trend hin zu präziseren Zukunftsaussagen.

Ein weiterer Präzisionsindikator ist die Breite der Intervall-Prognosen. Wir finden, dass auch dies eine gute Maßzahl für Unsicherheit sind: Das Brexit- und Trump-Jahr 2016 hatte mit Abstand die breitesten Intervalle. Die Jahre der Bankenkrise hatten ebenfalls hohe Bandbreiten zu verzeichnen.

Eng verwandt mit Präzision ist auch die Kennzahl der Genauigkeit, die misst, ob die Vorhersagen eingetroffen sind. Grundsätzlich sind präzisere Aussagen anfälliger für unvorhergesehene Entwicklungen und liegen daher häufiger daneben. Interessanterweise hat die Genauigkeit der Prognosen der DAX-Unternehmen in den letzten 15 Jahren aber nicht abgenommen, sondern ist mit Werten zwischen 60-70% relativ stabil geblieben, Tendenz leicht steigend. Auch das ist ein Indiz dafür, dass Unternehmen heute bessere Transparenz über den eigenen Zustand und die zukünftige Entwicklung haben als noch vor wenigen Jahren. Ein Rückschluss auf die Aussagekraft und Validität einzelner Prognosen ist dadurch natürlich nicht gegeben.

Eine ausgesprochen deutliche Korrelation finden wir auf Unternehmensebene daher auch zwischen Anzahl der Prognosen und Treffergenauigkeit: Je höher die Zahl der Prognosen, desto geringer die Treffergenauigkeit. Dabei bewegen sich verschiedene Branchen tendenziell in ähnlichen Regionen, zum Beispiel neigen die Unternehmen der Automobilbranche zu wenigen, aber genaueren Aussagen.

Pessimismus siegt

Tendenziell sind Unternehmen bei allen Aussagen aber eher pessimistisch: In den 15 Jahren unseres Betrachtungszeitraums ist unser Pessimismus-Indikator insgesamt nur zweimal merklich unter 0 gefallen – was einem zu optimistischen Prognoseverhalten entspricht. Dieser Indikator misst, wie viele der tatsächlichen Ergebnisse über oder unter den Intervall- und Punkt-Vorhersagen lagen.

Grundsätzlich bedeutet das, dass die präzisen Prognosen in Unternehmensberichten eher konservativ sind. Dies ist sicher zu einem gewissen Grad mit der Psychologie des Aktienmarkts zu begründen. Ergebnisse, die über den Prognosen liegen, erzeugen Euphorie und steigende Aktienkurse; „verfehlte“, also darunterliegende Ergebnisse aber Nervosität. In unserer Studie nehmen wir einen neutralen Standpunkt ein und bezeichnen Prognosen als verfehlt, wenn sie beidseitig nicht im Intervall oder sehr nahe an der Punktprognose lagen. Die pessimistische Tendenz der Prognosen ist daher für die Qualität von Prognosen als negativ zu bewerten: Prognosegüte bedeutet, dass Investoren und Finanzgeber sich auf Prognosen verlassen können. Sie sollten nicht erwarten müssen, dass das erwartete Ergebnis tendenziell eher über den angegebenen Werten liegt.

Das Jahr mit den konservativsten Aussagen im uns vorliegenden Betrachtungszeitraum war das Geschäftsjahr 2010, das von der Erholung der direkten Auswirkungen der Bankenkrise geprägt war. Um eine Prognose zu wagen: Die Werte für 2020 liegen uns noch nicht vollständig vor, könnten diesen Rekord aber brechen.

Prognosedaten sind aber nur eine Seite unseres Datenschatzes. Was wir in unseren Beratungsansätzen zum Thema Daten und Digitalisierung betonen, gilt auch hier: Nur das Zusammenspiel mehrerer Datentöpfe erzeugt neues Wissen über ein System. In unserer Studie ist es das Zusammenspiel der Prognosedaten mit den Daten über die Menschen, die diese Prognosen herausgeben: dem Vorstand.

2.2 Top Management Team

Wie schon am Anfang dieses Artikels betont, beschäftigt sich unsere Studie nicht nur einseitig mit Prognosedaten. ADVYCE versteht Datenanalysen holistisch. Die wahre Kraft solcher Analysen entsteht erst durch das Zusammenspiel mehrerer Datenquellen, um ein umfassenderes Bild zu erzeugen. Aus diesem Grund beschäftigen wir uns auch mit der Zusammensetzung der Top Management Teams (TMT) der Unternehmen und der Frage, welchen Einfluss die Zusammensetzung des TMTs auf Prognosen und Performance hat.

Obwohl es keine Offenlegungsstandards für persönliche Daten gibt, sind deskriptive Daten zu deutschen Managerinnen und Managern, insbesondere von DAX-Konzernen, im Regelfall recht einfach zu erheben. Immer öfter wurden in den letzten Jahren Studien veröffentlicht, die eben diese Daten untersuchten. Unter anderem ist im letzten Jahr die Vielfalt in deutschen Vorständen verstärkt beleuchtet und besprochen worden. Um in unserer Studie eine breitere Menge an Fragestellungen zu beantworten, nehmen wir neben den biographischen Aspekten der betrachteten Personen auch Unternehmens- und TMT-Zugehörigkeiten, Ausbildungshintergrund und -level, sowie viele weitere Variablen auf.

Vielfalt in der obersten Etage

Oft wird Vielfalt im Kontext des auch weiterhin großen Geschlechterungewichts in deutschen DAX-Vorständen besprochen. Klar ist: Die geringe Anzahl von Managerinnen in DAX-Vorständen ist auch weiterhin ein Grund zur Sorge. Mit nur etwa 14% Managerinnen in den DAX-TMTs im Jahr 2019 schließen die deutschen Unternehmen mit der größten Marktkapitalisierung nicht nur international nicht auf, sondern versäumen es, einen großen und wichtigen Talentpool anzuzapfen. So findet sich im eingeschränkten DAX-Datensatz am Ende des Betrachtungszeitraums keine einzige weibliche Vorstandsvorsitzende. Dabei ist die Diskussion weder neu, noch sollte sie noch strittig sein, und dennoch bewegen sich die Zahlen ausgesprochen langsam. In den letzten 5 Jahren sehen wir ein Wachstum des Anteils der Topmanagerinnen um nur etwa 4 Prozentpunkte.

Doch Vielfalt hat viele andere Gesichter: Generationsübergreifende Altersspannen, verschiedene Nationalitäten, Bildungs- und Karrierehintergründe helfen dabei, die notwendige Innovativität und kreative Reibung zu erzeugen, die ein TMT benötigt, um effektiv in die Zukunft führen zu können.

Wir bewerten die Vielfalt in einem TMT entsprechend auch unter diesen Gesichtspunkten und sind zu einigen interessanten Ergebnissen gekommen. Zum Beispiel erkennen wir einen klaren Trend hin zu verstärkt internationalen Zusammensetzungen der Vorstände. Dieser Trend ist besonders gut im DAX zu erkennen, wo sich in den letzten 15 Jahren eine Veränderung um gut 10 Prozentpunkte beim Anteil der internationalen Vorstandsmitglieder ergeben hat.

Auch die Altersspannen haben sich drastisch entwickelt. Am Ende des Betrachtungszeitraums lag eine ganze Generation (>30 Jahre) Unterschied zwischen den jüngsten und ältesten Personen im Datensatz. Zwischenzeitlich lag dieser Wert um bis zu 10 Jahre niedriger.

Das mag auch daran liegen, dass DAX-Vorstände im Betrachtungszeitraum um fast ein Mitglied gewachsen sind: 2005 lag der Mittelwert bei der Größe noch bei etwa 5,9. Im Jahr 2019 maßen wir beinahe 6,7 Personen pro Vorstandsgremium. Dazu muss gesagt werden, dass das insbesondere ein Trend der DAX-Unternehmen ist. Andere Datenschnitte zeigen eine solche Entwicklung (noch) nicht.

Lange Zeiträume, wenig Veränderung

Andere Werte sind ausgesprochen stabil. So fanden wir zum Beispiel, dass die mittlere Unternehmenszugehörigkeit der DAX-Vorstände zwischen 2005 und 2015 bei etwa 10 bis 11 Jahren lag. Die Dauer der Zugehörigkeit der Personen zum Vorstand bewegte sich in diesem Zeitraum ohne Trend um den Wert von etwa 5,2 Jahren. Unser Change Indikator, der die Anzahl der Wechsel ins Verhältnis zur Anzahl der Vorstände setzt, war dabei am höchsten im Jahr 2007 mit einem Wert von etwa 0,1 und hat sich seitdem sehr stabil zwischen 0,06 und 0,08 bewegt. Anders gesagt gab es 2007 im Mittel pro 10 Vorstandsmitgliedern eine Veränderung, und seitdem war die Wechselgeschwindigkeit niedriger.

Stabilität hilft einem TMT dabei, langfristige, strategische Entscheidungen zu fällen und diese mitzutragen. Daher ist auch die Stabilität der oben erwähnten Zahlen grundsätzlich nicht negativ, sondern eher positiv zu bewerten. Solange Unternehmen wirtschaftlich gut aufgestellt sind, und die Entscheidungen des TMTs positive Auswirkungen auf die Entwicklung des Unternehmens haben, gibt es keinen Grund, höhere Wechselfrequenzen zu fordern. Bezogen auf die oben besprochene Fragestellung der Vielfalt sollte bei Wechseln jedoch stärker darauf geachtet werden, dass sich die Maßzahlen der Diversität grundsätzlich verbessern.

3 Schluss

In Zusammenarbeit mit der Universität Witten Herdecke hat ADVYCE Daten aus 15 Jahren deutscher Wirtschaftsgeschichte aufgenommen und analysiert. Die Studie wird nicht statisch bleiben: Auch in den folgenden Jahren werden wir Prognoseverhalten, Performance und Vorstände analysieren und einen jährlichen Zustandsreport bereitstellen.

Unsere Fragen bleiben dabei auf das Wichtigste konzentriert: Die Verbindung aus Unternehmensführung, Performance und Prognoseverhalten ist ein starker Dreiklang, der die „Vitalfunktionen“ der deutschen Wirtschaft quantitativ offenlegt, ohne wichtige weitere Faktoren wie Vielfalt im Topmanagement außer Acht zu lassen. Im Gegenteil, soft factors sind für uns ein wichtiger Bestandteil unserer Analysen.

Unsere Studie wird im ersten Halbjahr 2021 veröffentlich.

 

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