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Überblick über die Forschung zu Pro-forma-Kennzahlen und Status Quo

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Pro-forma-Kennzahlen in der Berichterstattung kapitalmarktorientierter Unternehmen

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Zusammenfassung

In diesem Teil der Arbeit wird ein Überblick über die Forschung zu Pro-forma-Kennzahlen gegeben. Dazu wird zunächst die Vorgehensweise geschildert und die Forschung systematisiert. Anschließend folgt ein systematischer Literaturüberblick, der die Forschungsergebnisse aus den Teilbereichen der Forschung zu Pro-Forma-Kennzahlen nacheinander wiedergibt.

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Notes

  1. 1.

    Vgl. Catuogno/Arena (2020), S. 38.

  2. 2.

    Die Regulierung und Forschung zur Wirksamkeit der Regulierung wird ausführlich in Kapitel 7 behandelt. Eine Übersicht zur chronologischen Entwicklung der Regulierung findet sich bei D. E. Black/Christensen et al. (2018), S. 261–263. Vgl. auch Regulation G (2003); Sarbanes-Oxley-Act, 401(b).

  3. 3.

    Beispiele für Untersuchungen der Auswirkungen von Regulation G sind Heflin/Hsu (2008); Yi (2012), Marques (2006). C. H. Cheng et al. (2012) untersuchen die Auswirkungen auf die Nutzung von Pro-forma-Kennzahlen durch Analysten. In Deutschland untersucht z. B. Hitz (2010b) die Auswirkungen der CESR-Empfehlungen aus dem Jahr 2005 auf die deutsche Berichterstattung; vgl. Hitz (2010b).

  4. 4.

    Bradshaw/Sloan (2002); Bhattacharya et al. (2003) und auch D. E. Black/Christensen (2009) nutzen beispielsweise den Begriff ‚Pro Forma Earnings‘, während sich in späteren Veröffentlichungen zum Beispiel bei D. E. Black/Christensen et al. (2018), Sherman/Young (2018) und Thielemann et al. (2019) der Begriff ‚Non-GAAP Earnings‘ findet. Dieser wurde bereits in der Regulation G von der SEC verwendet; vgl. Regulation G (2003), 244.101(a)(1). Der Begriff hat sich in der Folge auch international durchgesetzt und bezieht sich nicht nur auf US GAAP, sondern auch auf andere Rechnungslegungsstandards. Manchmal werden ebenfalls Abwandlungen wir z. B. Non-IFRS verwendet, um zu verdeutlichen, dass es um Kennzahlen handelt, die nicht nach den IFRS definiert sind; vgl. z. B. Jeanjean et al. (2018).

  5. 5.

    Pro-forma-Kennzahlen: Vgl. beispielsweise K. Küting/Heiden (2003); Volk (2007); Bassen et al. (2012); Dinh/Thielemann (2016); Ruhwedel et al. (2017); Pro-forma-Ergebnisse: Vgl. beispielsweise K. Küting/Heiden (2002); Hitz/Jenniges (2008); Ruhwedel/Thale (2013).

  6. 6.

    Vgl. Vincent (1999), S. 69–104.

  7. 7.

    Vgl. Hillebrandt/Sellhorn (2002), S. 153–154; K. Küting/Heiden (2002), S. 1085–1089.

  8. 8.

    Abkürzungen der Zeitschriften in Abb. 4.2: Nordamerika/United Kingdom: The Accounting Review (TAR), Journal of Accounting and Economics (JAE), Journal of Accounting Research (JAR), Accounting, Organizations and Society (AOS), Contemporary Accounting Research (CAR), Review of Accounting Studies (RAST), Journal of Business Finance & Accounting (JBFA), Accounting and Business Research (ABR), Accounting Horizons (AH), The CPA Journal (CPA), Europa & International: European Accounting Review (EAR), Accounting in Europe (AIE), Deutschland: Zeitschrift für internationale und kapitalmarktorientierte Rechnungslegung (KoR), Controlling – Zeitschrift für erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung (Controlling), Zeitschrift für internationale Rechnungslegung (IRZ). Die Reihenfolge der Nennung basiert auf der Reihenfolge im VHB-Jourqual 3-Ranking.

  9. 9.

    Vgl. Arena et al. (2021), S. 655–684.

  10. 10.

    Vgl. Abschnitt 2.3.3.

  11. 11.

    Vgl. Bhattacharya et al. (2003); L. D. Brown/Sivakumar (2003); Doyle et al. (2003); Lougee/Marquardt (2004).

  12. 12.

    Vgl. z. B. Bradshaw/Sloan (2002); Bowen et al. (2005); Frankel et al. (2011); Venter et al. (2014).

  13. 13.

    Vgl. z. B. Kolev et al. (2008); McVay (2006); N. C. Brown et al. (2012a); Lougee/Marquardt (2004).

  14. 14.

    Vgl. Ciesielski/E. Henry (2017); vgl. auch Young (2014).

  15. 15.

    Die SEC sieht insbesondere die übermäßige Betonung von Pro-forma-Kennzahlen als einen ‚Fraud Risk Factor‘ an. Vgl. Leone (2010); vgl. auch Asper et al. (2019), S. 28–31; PricewaterhouseCoopers (2021); Abschnitt 7.1.1.

  16. 16.

    Einen Überblick über Studien zur Motivation der Berichterstattung findet sich bei Arena et al. (2021), S. 676 und bei D. E. Black/Christensen et al. (2018), S. 268–270.

  17. 17.

    Vgl. Young (2014), S. 444–465, vgl. auch Lougee/Marquardt (2004), S. 769–795.

  18. 18.

    Diese Zukunftsorientierung wird ebenfalls bei den Studien zur Kapitalmarktrelevanz deutlich. Die Studien zur Bewertungsrelevanz untersuchen, ob die Kennzahlen mit dem Marktwert des Unternehmens bzw. der Aktienrendite korrelieren. Diese bilden letztendlich die Zukunftserwartungen der Kapitalmarktteilnehmer ab.

  19. 19.

    Vgl. D. E. Black/Christensen et al. (2018), S. 259–294.

  20. 20.

    Vgl. Arena et al. (2021), S. 655–684.

  21. 21.

    Vgl. Ciesielski/E. Henry (2017), S. 43–44.

  22. 22.

    Vgl. Young (2014), S. 444–465.

  23. 23.

    Vgl. Ciesielski/E. Henry (2017), S. 34–50.

  24. 24.

    Vgl. Bond et al. (2017), S. 193–208.

  25. 25.

    Vgl. D. E. Black/Christensen et al. (2018), S. 259–294.

  26. 26.

    Vgl. Abschnitt 5.3.

  27. 27.

    Vgl. Bhattacharya et al. (2003), S. 285–319; vgl. auch Aubert (2010), S. 1–14.

  28. 28.

    Vgl. z. B. Entwistle et al. (2012), S. 229–257; Christensen et al. (2014), S. 67–102.

  29. 29.

    Lougee/Marquardt (2004) finden, dass u. a. Unternehmen mit kleinem Earnings Response Coefficient (ERC) häufiger Pro-forma-Kennzahlen zeigen. Vgl. Lougee/Marquardt (2004), S. 769–795.

  30. 30.

    Vgl. z. B. Doyle et al. (2003), S. 145–174; Choi et al. (2007), S. 595–622; Entwistle et al. (2010), S. 261–288; Venter et al. (2014), S. 1–24; Curtis et al. (2014), S. 933–958.; vgl. auch Abschnitt 5.3.

  31. 31.

    Vgl. z. B. Young (2014), S. 445.

  32. 32.

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

  33. 33.

    Vgl. Young (2014), S. 444–465.

  34. 34.

    Vgl. D. E. Black/Christensen et al. (2021), S. 1712–1747.

  35. 35.

    Vgl. FASB Concepts Statement No. 8, Chapter 3.

  36. 36.

    Dies gilt beispielsweise auch für die Berechnung von EBIT bei deutschen Kapitalgesellschaften. Hier zeigen Studien, dass verschiedene Berechnungssystematiken zugrunde gelegt werden, so dass sich die Kennzahl EBIT eigentlich nicht für den Vergleich zwischen Unternehmen eignet. Vgl. Ruhwedel/Thale (2013), S. 386–393.

  37. 37.

    Vgl. De Franco et al. (2011), S. 895–931.

  38. 38.

    Vgl. D. E. Black/Christensen et al. (2021), S. 1712–1747.

  39. 39.

    Vgl. D. E. Black/Christensen et al. (2018), S. 269; D. E. Black/Christensen et al. (2021), S. 1712–1747.

  40. 40.

    Vgl. Charitou et al. (2018), S. 183–202.

  41. 41.

    Vgl. Young (2014), S. 444–465.

  42. 42.

    Vgl. Abschnitt 3.1.3 und Abschnitt 3.3.

  43. 43.

    Vgl. Ciesielski/E. Henry (2017), S. 34–35.

  44. 44.

    Vgl. C&DIs (2018); ESMA Leitlinien (2015).

  45. 45.

    Vgl. D. E. Black/Christensen (2009), S. 297–326.

  46. 46.

    Vgl. Bradshaw/Sloan (2002); Bhattacharya et al. (2003); Bhattacharya et al. (2004); Marques (2006); Aubert (2010); Frankel et al. (2011); Curtis et al. (2014); D. E. Black/Christensen et al. (2018); vgl. auch Ruhwedel et al. (2017); Ciesielski/E. Henry (2017), S. 34–50.

  47. 47.

    Vgl. T. F. Henry et al. (2020b), S. 60–65.

  48. 48.

    Vgl. Hitz (2010b), S. 63–86; vgl. auch Ruhwedel et al. (2017); Bassen et al. (2012).

  49. 49.

    Vgl. Hitz (2010b), S. 74–76.

  50. 50.

    Vgl. beispielsweise Dechow et al. (2003); Burgstahler/Dichev (1997); Degeorge et al. (1999); vgl. auch Abschnitt 3.1.3.

  51. 51.

    Vgl. Doyle et al. (2013), S. 40–56; vgl. auch Bhattacharya et al. (2004), S. 27–43.

  52. 52.

    Vgl. Marques (2010), S. 119–131; vgl. auch E. Henry et al. (2020), S. 169–197.

  53. 53.

    Vgl. Isidro/Marques (2013), S. 289–317.

  54. 54.

    Vgl. D. E. Black/Christensen (2018), S. 1–7.

  55. 55.

    Vgl. Coulton et al. (2016).

  56. 56.

    Die wird z. B. in den Aussagen von Marc Siegel und Russell G. Golden deutlich; vgl. Siegel [Mitglied des FASB] (2014); Golden [Vorsitzender des FASB] (2017); vgl. auch Linsmeier [Mitglied des FASB] (2016), S. 485–498.

  57. 57.

    Vgl. D. E. Black/Christensen et al. (2018), S. 259–294.

  58. 58.

    Vgl. Young (2014), S. 444–465.

  59. 59.

    Vgl. Young (2014), S. 451; vgl. auch F. Black (1993), S. 1–17.

  60. 60.

    Vgl. Kapitel 6.

  61. 61.

    Vgl. D. E. Black/Christensen et al. (2018), S. 259–294; Vgl. D. E. Black/E. L. Black et al. (2022), S. 1355; vgl. auch Linsmeier [Mitglied des FASB] (2016), S. 485–498.

  62. 62.

    Vgl. Hitz (2010b), S. 72–73.

  63. 63.

    Vgl. Ciesielski/E. Henry (2017), S. 34–35.

  64. 64.

    Vgl. Bhattacharya et al. (2004), S. 27–43; T. F. Henry et al. (2020a), S. 114–134.

  65. 65.

    Vgl. T. F. Henry et al. (2020a), S. 114–134; vgl. auch D. E. Black/Christensen et al. (2018), S. 259–294; Bhattacharya et al. (2004), S. 27–43.

  66. 66.

    Vgl. D. E. Black/Christensen et al. (2021), S. 1712–1747.

  67. 67.

    Vgl. D. E. Black/Christensen et al. (2021), S. 1712–1747.

  68. 68.

    Vgl. Bhattacharya et al. (2003), S. 285–319.

  69. 69.

    Vgl. Hitz (2010b), S. 63–86; vgl. auch Ruhwedel et al. (2017).

  70. 70.

    Vgl. D. E. Black/Christensen et al. (2021), S. 1712–1747.

  71. 71.

    Vgl. L. D. Brown et al. (2015), S. 1–47.

  72. 72.

    Vgl. Papa et al. [CFA Institute] (2016).

  73. 73.

    Vgl. Doyle et al. (2003); Kolev et al. (2008); D. E. Black/Christensen (2009).

  74. 74.

    Vgl. D. E. Black/Christensen et al. (2018); Ruhwedel et al. (2017); vgl. auch Abschnitt 2.3.3.

  75. 75.

    Vgl. E. L. Black (2016), S. 9.

  76. 76.

    Vgl. Papa et al. [CFA Institute] (2016), S. 13–26.

  77. 77.

    Vgl. Papa et al. [CFA Institute] (2016), S. 13–26.

  78. 78.

    Vgl. Rauscher (2021b).

  79. 79.

    Vgl. Ciesielski/E. Henry (2017), S. 42.

  80. 80.

    Vgl. Baik et al. (2009), S. 45–69; L. D. Brown et al. (2015), S. 1–47.

  81. 81.

    Vgl. Andersson/Hellman (2007), S. 277–298.

  82. 82.

    Vgl. Hoogervorst [Vorsitzender des IASB] (2015); SEC Cautionary Advice (2001).

  83. 83.

    Vgl. Rappaport (1999); vgl. auch Horster/Knauer (2012), S. 118–125.

  84. 84.

    Vgl. Günther/Beyer (2001), S. 1623–1630; vgl. auch Laier (2011), S. 149–154.

  85. 85.

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

  86. 86.

    Vgl. Günther/Beyer (2001); Laier (2011); vgl. auch Abschnitt 2.3.1.

  87. 87.

    Vgl. Abschnitt 2.3.1.

  88. 88.

    Vgl. Atanasov et al. (2022), S. 1–15.

  89. 89.

    Vgl. Sherman/Young (2018), S. 60.

  90. 90.

    Vgl. Murphy (2013), S. 274–287.

  91. 91.

    Vgl. Gillenkirch et al. (2021), vgl. auch IFRS 2.

  92. 92.

    Die Vergütungsstudie von PricewaterhouseCoopers (2020) zeigt beispielsweise, dass 88 % der untersuchten Vergütungssysteme der Unternehmen im DAX, MDAX, SDAX und TecDAX eine kurzfristige, 96 % eine langfristige variable Vergütungskomponente enthalten. Vgl. PricewaterhouseCoopers (2020).

  93. 93.

    Vgl. Curtis et al. (2021), S. 1–33.

  94. 94.

    Vgl. Studie 2 in Kapitel 9.

  95. 95.

    Vgl. Kion Group AG (2019), Geschäftsbericht, S. 112.

  96. 96.

    Vgl. RWE AG (2019), Geschäftsbericht, S. 74–75.

  97. 97.

    Vgl. Core et al. (2002), S. 47.

  98. 98.

    Vgl. IFRS 2.1; vgl. auch Gillenkirch et al. (2021).

  99. 99.

    Vgl. SFAS 123; SFAS 123R; vgl. auch Barth et al. (2003), S. 581–609.

  100. 100.

    Vgl. Bhattacharya et al. (2004), S. 27–43.

  101. 101.

    Vgl. Abschnitt 4.3, insbesondere Abb. 4.4; vgl. auch D. E. Black/Christensen et al. (2021), S. 1712–1747.

  102. 102.

    Vgl. Barth et al. (2012), S. 526–562; vgl. auch Young (2014), S. 449, 452.

  103. 103.

    Vgl. Papa et al. (CFA Institute) (2016), S. 23–25.

  104. 104.

    Vgl. Isidro/Marques (2013), S. 289–317.

  105. 105.

    Vgl. D. E. Black/E. L. Black et al. (2021), S. 1–28; vgl. auch D. E. Black/E. L. Black/Christensen (2014), S. 1–35.

  106. 106.

    Vgl. beispielsweise Dechow/Sloan (1991), S. 51–89.

  107. 107.

    Vgl. Kyung et al. (2019), S. 175–201.

  108. 108.

    Zu ‚Managerial Power‘ und ‚Efficient Contracting‘ vgl. Bebchuk/Fried (2004); vgl. auch Frydman/Jenter (2010), S. 75–102.

  109. 109.

    Vgl. Curtis et al. (2014), S. 933–958.

  110. 110.

    Vgl. Atanasov et al. (2022), S. 1–15.

  111. 111.

    Vgl. D. E. Black/E. L. Black et al. (2022), S. 1353–1377.

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  1. Plankstadt, Deutschland

    Lars Schiemann

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Schiemann, L. (2024). Überblick über die Forschung zu Pro-forma-Kennzahlen und Status Quo. In: Pro-forma-Kennzahlen in der Berichterstattung kapitalmarktorientierter Unternehmen. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-44396-2_4

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