Auszug

Im Rahmen betrieblicher Investitionen werden i.d.R. zum Teil betrachtliche Mittel für einen längeren Zeitraum gebunden. Damit sind Investitionsentscheidungen mit die wichtigsten Entscheidungen des Managements und ihre Auswirkungen von eminenter Bedeutung für das Unternehmen.15 Allgemein lässt sich der Investitionsentscheidungsprozess in sechs Phasen gliedern

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References

  1. 15.
    Vgl. Hopfenbeck, Waldemar: Allgemeine Betriebwirtschafts-und Managementlehre, 1998, S. 688.Google Scholar
  2. 16.
    Quelle: In enger Anlehnung an Busse, Franz: Grundlagen der betrieblichen Finanzwirtschaft, 2003, S. 930.Google Scholar
  3. 17.
    Vgl. Busse, Franz: Grundlagen der betrieblichen Finanzwirtschaft, 2003, S. 929.Google Scholar
  4. 18.
    Vgl. Perridon, Louis / Steiner, Manfred: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 1997, S. 38–39.Google Scholar
  5. 19.
    Quelle: In Anlehnung an Busse, Franz: Grundlagen der betrieblichen Finanzwirtschaft, 2003, S. 931.Google Scholar
  6. 20.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  7. 21.
    Zu den statischen Verfahren siehe u.a.: Busse, Franz: Grundlagen der betrieblichen Finanzwirtschaft, 2003; Kruschwitz, Lutz: Investitionsrechnung, 2000 oder Perridon, Louis / Steiner, Manfred: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 1997.Google Scholar
  8. 22.
    Vgl. Loderer, Claudio / Jörg, Petra / Pichler, Karl / Zgraggen, Pius: Handbuch der Bewertung, 2000, S. 59–60.Google Scholar
  9. 23.
    In Anlehnung an Busse, Franz: Grundlagen der betrieblichen Finanzwirtschaft, 2003, S. 941–943; Schmidt, Reinhard H. / Terberger, Eva: Grundzüge der Investitions-und Finanzierungstheorie, 1997, S. 128–129 und Schierenbeck, Henner: Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre, 2003, S. 353–356.Google Scholar
  10. 24.
    Soll der Wert der künftigen Zahlungen zum Ende des Investitionslebenszyklus berechnet werden, spricht man von „aufzinsen” mit dem Aufzinsungsfaktor q.Google Scholar
  11. 25.
    Für einen Überblick über die in der Finanzmathematik und hier verwendeten Symbole siehe u.a. Kruschwitz, Lutz: Finanzmathematik, 2001, S. 249–257.Google Scholar
  12. 26.
    Vgl. u.a. König, Gustav: Die Forstmathematik mit Anweisung zur Holzvermessung, Holzschätzung und Waldwerthberechnung nebst Hülftafeln für Forstschätzer, 1835; Faustmann, Martin: Berechnung des Werthes, welchen Waldboden, sowie noch nicht haubare Holzbestände für die Waldwirtschaft besitzen, 1849.Google Scholar
  13. 27.
    Vgl. Blohm, Hans / Lüder, Klaus: Investition, 1995, S. 60.Google Scholar
  14. 28.
    Vgl. Loderer, Claudio / Jörg, Petra / Pichler, Karl / Zgraggen, Pius: Handbuch der Bewertung, 2000, S. 221–224.Google Scholar
  15. 29.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  16. 30.
    Vgl. zu dieser und den folgenden Ausfuhrungen: Schneider, Dieter: Investition, Finanzierung und Besteuerung, 1992, S. 79–81Google Scholar
  17. 31.
    Vgl. Loderer, Claudio / Jörg, Petra / Pichler, Karl / Zgraggen, Pius: Handbuch der Bewertung, 2000, S. 198.Google Scholar
  18. 32.
    Schierenbeck, Henner: Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre, 2003, S. 357.Google Scholar
  19. 33.
    In einigen Lehrbuchern wird anstatt P dann R verwendet. Siehe z.B. Kruschwitz, Lutz: Investitionsrechnung, 2000.Google Scholar
  20. 34.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  21. 35.
    Vgl. zu dieser und den folgenden Ausführungen: Kruschwitz, Lutz: Investitionsrechnung, 2000, S. 101–105.Google Scholar
  22. 36.
    Schmidt, Reinhard H. / Terberger, Eva: Grundzüge der Investitions-und Finanzierungstheorie, 1997, S. 145.Google Scholar
  23. 37.
    Vgl. zu dieser und den folgenden Ausführungen: Schmidt, Reinhard H. / Terberger, Eva: Grundzüge der Investitions-und Finanzierungstheorie, 1997, S. 149–166.Google Scholar
  24. 38.
    Vgl. Weber, Matthias-Wilbur: Portefeuille-und Real-Optionspreis-Theorie und forstliche Entscheidungen, 2002, S. 39.Google Scholar
  25. 39.
    Für „Nicht-Normalinvestitionen” ist die IRR-Methode wie in Kapitel 2.2.3 gezeigt ohnehin nicht an wendbar.Google Scholar
  26. 40.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  27. Es wird von der nicht ganz unrealistischen Annahme ausgegangen, dass die Investitionen nicht teilbar sind und nur einmal zur Verfugung stehen.Google Scholar
  28. 42.
    Errechnet sich aus dem geteilten zweiten Zahlungsstrom mit-60,6,6,6,... abzuglich 60 GE mal 43 0,05 = 3 GE Zinsaufwand.Google Scholar
  29. 43.
    Vgl. Schmidt, Reinhard H. / Terberger, Eva: Grundzüge der Investitions-und Finanzierungstheorie, 1997, S. 164–165; ähnlich äuβern sich: Copeland, Tom / Weston, Fred / Shastri, Kuldeep: Financial Theory and Corporate Policy, 2005, S. 29.Google Scholar
  30. 44.
    Perridon, Louis / Steiner, Manfred: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 1997, S. 106.Google Scholar
  31. 45.
    Vgl. zu dieser und den folgenden Ausführungen: Perridon, Louis / Steiner, Manfred: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 1997, S. 106–112 und Kruschwitz, Lutz: Investitionsrechnung, 2000, S. 260–264.Google Scholar
  32. 46.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  33. 47.
    Vgl. Kruschwitz, Lutz: Investitionsrechnung, 2000, S. 263.Google Scholar
  34. 48.
    Perridon, Louis / Steiner, Manfred: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 1997, S. 108.Google Scholar
  35. 49.
    Perridon, Louis / Steiner, Manfred: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 1997, S. 109.Google Scholar
  36. 50.
    Vgl. zu dieser und den folgenden Ausführungen: Perridon, Louis / Steiner, Manfred: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 1997, S. 109–112 und Kruschwitz, Lutz: Investitionsrechnung, 2000, S. 262–264.Google Scholar
  37. 51.
    Quelle: In Anlehnung an Perridon, Louis / Steiner, Manfred: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 1997, S. 110–112.Google Scholar
  38. 52.
    Vgl. Kruschwitz, Lutz: Finanzierung und Investition, 2002, S. 116–117.Google Scholar
  39. 53.
    Kruschwitz, Lutz: Finanzierung und Investition, 2002, S. 81.Google Scholar
  40. 54.
    Daniel Bernoulli (1700–1782) ist der Neffe von Jakob Bernoulli (1654–1705), dessen Name mit dem Gesetz der groβen Zahl verbunden ist. „Bernoullis sind mit Sicherheit die bekannteste Familie in der Geschichte der mathematischen Wissenschaften. Etwa zwölf Bernoullis haben zu verschiedenen Gebieten der Mathematik oder Physik Beiträge geleistet, und mindestens fünf von ihnen haben über Wahrscheinlichkeiten geschrieben. Die Menge der Bernoullis ist so groβ, dass es vielleicht bloβer Zufall unvermeidlich gemacht hat, dass ein Bernoulli als Vater der Berechnung des Unsicheren gilt.” Stigler, Stephen: The History of Statistice, 1986 zitiert nach Gero von Randow: Das 55 Ziegenproblem–Denken in Wahrscheinlichkeiten, 2000, S. 68.Google Scholar
  41. 55.
    Vgl. Kruschwitz, Lutz: Finanzierung und Investition, 2002, S. 81.Google Scholar
  42. 56.
    Bernoulli, Daniel: Specimen theoriae novae de mensura sortis, in: Commentarii Academiae Scientiarum Imperialis Petropolitanae: 1738, S. 175–192. Deutsche Übersetzung: Entwurf einer neuen Theorie zur Bewertung von Lotterien, in: Die Betriebswirtschaft: 1996, Band 56, S. 733–742, hier S. 734.Google Scholar
  43. 57.
    Erwartungswert wird berechnet mit der Formel(6).Google Scholar
  44. 58.
    Vgl. Perridon, Louis / Steiner, Manfred: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 1997, S. 112.Google Scholar
  45. 59.
    Vgl. Bamberg, Günter / Coenenberg Adolf G.: Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre, 2002, S. 92–95.Google Scholar
  46. 60.
    Quelle: Laux, Helmut: Entscheidungstheorie, 1998, S. 181.Google Scholar
  47. 61.
    Vgl. Schneider, Dieter: Investition, Finanzierung und Besteuerung, 1992, S. 465.Google Scholar
  48. 62.
    Vgl. zu dieser und den folgenden Ausführungen: Perridon, Louis / Steiner, Manfred: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 1997, S. 115–116; Kruschwitz, Lutz: Investitionsrechnung, 2000, S. 272–273 und Franke, Günter / Hax, Herbert: Finanzwirtschaft des Unternehmens und Kapitalmarkt, 2004, S. 298–299.Google Scholar
  49. 63.
    Anmerkung: Im Original bei Kruschwitz, Lutz: Investitionsrechnung, 2000, S. 272–273 steht: „x2 „(x2,: q, 1-q)“. Geandert in x2 „(x1, x3: q, 1-q) siehe Kruschwitz, Lutz: Finanzierung und Investition, 2002, S. 89.Google Scholar
  50. 64.
    Vgl. Franke, Günter / Hax, Herbert: Finanzwirtschaft des Unternehmens und Kapitalmarkt, 2004, S. 306–311.Google Scholar
  51. 65.
    Einen Überblick über die von den Kritikern und Befürworten geäuβerten Argumente sowie dazugehörige Literaturangaben bietet Bamberg, Günter / Coenenberg Adolf G.: Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre, 2002, S. 109–112.Google Scholar
  52. 66.
    Kruschwitz, Lutz: Finanzierung und Investition, 2002, S. 81.Google Scholar
  53. 67.
    Kruschwitz, Lutz: Investitionsrechnung, 2000, S. 87.Google Scholar
  54. 68.
    Blohm, Hans / Luder, Klaus: Investition, 1995, S. 256.Google Scholar
  55. 69.
    Vgl. Pflaumer, Peter: Investitionsrechnung, 2004, S. 169.Google Scholar
  56. 70.
    Vgl. zu dieser und den folgenden Ausführungen: Blohm, Hans / Lüder, Klaus: Investition, 1995, S. 263.Google Scholar
  57. 71.
    Vgl. zu dieser und den folgenden Ausführungen: Perridon, Louis / Steiner, Manfred: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 1997, S. 121–122.Google Scholar
  58. 72.
    Anmerkung nicht im Original: Die Summe x einer groβen Anzahl von Zufallsvariablen ist angenähert normalverteilt (zentraler Grenzwertsatz). Vgl. u.a. Rêde, Lennart / Westergren, Bertil-aus dem Englischen übersetzt von: Vachenauer, Peter: Springers mathematische Formeln, 1997, S. 417.Google Scholar
  59. 73.
    Perridon, Louis / Steiner, Manfred: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 1997, S. 121.Google Scholar
  60. 74.
    Vgl. zu dieser und den folgenden Ausführungen: Blohm, Hans / Lüder, Klaus: Investition, 1995, S. 265–266.Google Scholar
  61. 75.
    Liegt vollkommene Korrelation (Korrelationskoeffizient p = |1|) also funktionale Abhängigkeit vor, kann eine „unsichere“ Inputgröβe mit einer anderen erklärt werden und gilt damit nicht als unsicher. Bei einem Korrelationskoeffizient ρ = 0 liegt Unabhängigkeit vor. ⇒ Schätzprobleme nur für ρ € 1; 1 / {0}.Google Scholar
  62. 76.
    Zur Lösung dieses Problems wird in der Literatur vorgeschlagen, dass alle bedingten Wahrschein lichkeitsverteilungen Beta-verteilt sind. Siehe u.a. Wagle, B.: A statistical analysis of risk in capital investment projects, in: Operational Research Quarterly, 1967, S. 19.Google Scholar
  63. 77.
    Vgl. Hillier, Frederick S.: The derivation of probabilistic information for the evaluation of risky investments, in: Management Science, 1963, S. 446.Google Scholar
  64. 78.
    Die „Analytischen Verfahren„ der Risikoanalyse gehen auf einen Vorschlag von Hillier, Frederick S.: The derivation of probabilistic information for the evaluation of risky investments, in: Management Science, 1963 zurück und wurden von Wagte, B.: A statistical analysis of risk in capital investment projects, in: Operational Research Quarterly, 1967 und Jöckel, Karl-Heinz / Pflaumer, Peter.: Stochastische Investitionsrechnung: Ein analytisches Verfahren zur Risikoanalyse, in: Zeitschrift für Operations Research (ZOR): 1981 weiterentwickelt. Fur die nachfolgende Ausführungen in Kapitel 2.4.1.1, 2.4.1.2 und 2.4.1.3 vergleiche mit der zusammenfassenden Darstellung in: Pflaumer, Peter: Investitionsrechnung, 2004, S. 144–149.Google Scholar
  65. 79.
    Die mathematische Herleitung ist fur den interessierten Leser in der Anlage 2 beigefügt.Google Scholar
  66. 80.
    Beispiel in Anlehnung an: Pflaumer, Peter: Investitionsrechnung, 2004, S. 145.Google Scholar
  67. 81.
    Eine Tabelle mit den Werten (0,00–3,49) der Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung ist im Anlage 1 beigefügt.Google Scholar
  68. 82.
    Die mathematische Herleitung ist für den interessierten Leser in der Anlage 3 beigefugt.Google Scholar
  69. 83.
    Quelle: Eigene Darstellung.Google Scholar
  70. 84.
    Die mathematische Herleitung ist für den interessierten Leser in der Anlage 4 beigefugt.Google Scholar
  71. 85.
    Vgl. zur Stochastischen Unabhängigkeit bei Komponenten der Einzahlungsüberschüsse: Jöckel, Karl-Heinz / Pflaumer, Peter.: Stochastische Investitionsrechnung: Ein analytisches Verfahren zur Risikoanalyse, in: Zeitschrift für Operations Research (ZOR): 1981.Google Scholar
  72. 86.
    Die simulative Risikoanalyse geht zurück auf Hess, Sidney W. / Quigley Harry A.: Analysis of risk in investments using Monte Carlo techniques, in: Chemical Engineering Progress Symposium Series, 1963, S. 55–63. Bekannt und weiterentwickelt wurde die simulative Risikoanalyse durch: Hertz, David B.: Risk Analysis in Capital Investment, in: Harvard Business Review, 1964, S. 95–106.Google Scholar
  73. 87.
    Franke, Günter / Hax, Herbert: Finanzwirtschaft des Unternehmens und Kapitalmarkt, 2004, S. 264.Google Scholar
  74. 88.
    Vgl. zu dieser und den folgenden Ausführungen: Blohm, Hans / Lüder, Klaus: Investition, 1995, S. 268.Google Scholar
  75. 89.
    Wird z.B. im ersten Jahr ein hoher Umsatz erreicht, ist im Folgejahr mit einer Umsatzschwankung von ± 10% zu rechen. Wird hingegen nur ein mittlerer Umsatz erreicht, kann es im Folgjahr zu Umsatzschwankungen von ± 30% kommen.Google Scholar
  76. 90.
    Vgl. Franke, Günter / Hax, Herbert: Finanzwirtschaft des Unternehmens und Kapitalmarkt, 2004, S. 264.Google Scholar
  77. 91.
    Quelle: In Anlehnung an Blohm, Hans / Lüder, Klaus: Investition, 1995, S. 269.Google Scholar
  78. 92.
    Kruschwitz, Lutz: Investitionsrechnung, 2000, S. 295–296.Google Scholar
  79. 93.
    Vgl. Schmidt, Reinhard H./ Terberger, Eva: Grundzüge der lnvestitions-und Finanzierungstheorie, 1997, S. 302–305 und 309–310.Google Scholar
  80. 94.
    Kruschwitz, Lutz: Investitionsrechnung, 2000, S. 296.Google Scholar
  81. 95.
    Schmidt, Reinhard H. / Terberger, Eva: Grundzuge der Investitions-und Finanzierungstheorie, 1997, S. 310.Google Scholar
  82. 96.
    Blohm, Hans / Lüder, Klaus: Investition, 1995, S. 279.Google Scholar
  83. 97.
    Perridon, Louis / Steiner, Manfred: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 1997, S. 122.Google Scholar

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