Betriebswirtschaft: Accounting, Controlling & Finance
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Einfluss staatlicher Fördermaßnahmen auf Investitionsentscheidungen von Unternehmen – Eine Untersuchung der Wirksamkeit der AWS-Investitionsprämie auf Vorarlberger Unternehmen. Die Investitionsförderung ist ein wichtiges Instrument der österreichischen Politik. Dabei soll durch Zuschüsse bei Investitionen in Digitalisierung, Ökologisierung, bauliche Anlagen oder auch technische Einrichtungen die weltweite Wettbewerbsfähigkeit gestärkt und österreichische Arbeitsplätze gesichert werden.
Ziel dieser Arbeit ist es, den Einfluss der staatlichen Fördermaßnahmen auf Investitionsentscheidungen von Vorarlberger Unternehmen zu untersuchen. Anhand von Experteninterviews und der Auswertung des AWS-Leistungsberichtes soll festgestellt werden, ob diese Förderungen die gewünschte Wirksamkeit aufweisen können.
Zunächst werden die verschiedenen Investitionsrechenverfahren ausführlich erklärt und er-läutert. In weiterer Folge behandelt diese Arbeit die staatlichen Förderungen und weitere Anreize der Politik. Darüber hinaus werden die Experteninterviews miteinander verglichen und analysiert, um Erkenntnisse über die Auswirkung staatlicher Fördermaßnahmen zu gewinnen. Definitiv ist ein Einfluss staatlicher Fördermaßnahmen gegeben. Einerseits hat sich das Volumen der Investitionen stark erhöht, anderseits sind diese in den Zeitraum der Förderungen verlegt worden. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist, dass die staatlichen Fördermaßnahmen die Basis der Investitionsrechenverfahren verändern.
Die vorliegende Arbeit lässt sich im Bereich der Bonitätsbewertung einordnen. Es gibt bisweilen kein gängiges System, mit welchem eine Debt Capacity oder eine Bonitätsbewertung ermittelt wird. In der Praxis erfolgt oftmals die Vereinfachung dieser Bewertung anhand des EBITDA. Mit dieser Arbeit soll untersucht werden, ob diese Vereinfachung sinnvoll ist. Dazu werden neben dem EBITDA auch der Free Cashflow und die Debt Capacity von Unternehmen genauer untersucht. Für 69 Unternehmen werden die Jahresabschlussdaten und Credit Ratings der Big Three zusammengestellt. Anhand der Korrelations- und Regressionsanalyse werden die Werte verglichen. Das EBITDA unterliegt dem Free Cashflow sowohl bei der Abschätzung der Debt Capacity als auch bei der Ermittlung von Credit Ratings. Beide besitzen jedoch zu wenig Aussagekraft, um nur aufgrund dieser Daten Managemententscheidungen treffen zu können. Die Vereinfachung kann in dieser Form nicht unterstützt werden, und es sollte immer eine detailliertere Prüfung vorgezogen werden. Es gibt jedoch statistisch signifikante Zusammenhänge, weshalb das EBITDA und der Free Cashflow zumindest einen Anhaltspunkt für die Bewertung bieten können.
Reporting der Zukunft
(2023)
Das Reporting als Kernkompetenz des Controllings befindet sich in einem Prozess der Veränderung. Die Digitalisierung und sich ändernde Anforderungen an das Controlling erfordern eine Weiterentwicklung und den Einsatz neuer Analysemethoden. Die deskriptiv ausgerichtete Welt des Reportings erfährt durch den Einsatz von Business Analytics eine Erweiterung um prädiktive und präskriptive Methoden, die Unternehmen in der Entscheidungsfindung unterstützen sollen. Voraussetzungen für den Einsatz von Business Analytics sind die in den Unternehmen eingesetzten Technologien zur Digitalisierung der Geschäftsprozesse und die für die Analyse verwendbaren Datengrundlagen. Neben sich ändern-den Prozessen innerhalb des Reportings, gilt es auch (Analyse-)Kompetenzen zu entwickeln.
Im Rahmen der Business Analytics kommen statistische Methoden zum Einsatz, die reale Umwelten modellierbar und somit quantifizier- und berechenbar machen. Doch welche Methoden werden im Bereich Business Analytics heute verwendet und dienen bereits jetzt oder zukünftig einer Datenanalyse und -aufbereitung im Sinne einer Advanced Analytics? Anhand einer Case Study mit vier befragten Unternehmen der Region wurde der aktuelle Entwicklungsstand des Reportings in eine fünfstufige Matrix eingestuft.
Durch das Voranschreiten der Digitalisierung hat die Technologie Robotic Process Automtion innerhalb der letzten Jahre an Bedeutung gewonnen und findet bereits in Bereichen des Rechnungswesens Anwendung. Ein Hauptargument für die Nutzung von sogenannten Software Robotern ist die dadurch generierte Steigerung der Prozesseffizienz. Dies ermöglich die Freisetzung von Mitarbeiterkapazitäten für wertschöpfende Tätigkeiten. Durch Automatisierung im Bereich des Cash Conversion Cycles kann der Geldumschlag in Tagen verringert werden, was wiederum zu mehr Liquidität führt. Trotzdem wird Robotic Process Automation in vielen Unternehmen noch nicht verwendet. Ziel dieser Arbeit ist es, die Gründe für oder auch gegen eine Implementierung von Robotic Process Automation zu untersuchen. Die Beantwortung der Forschungsfrage erfolgt mittels leitfadengestützter Experteninterviews. Dazu wurden Sieben Personen in leitenden Funktionen im Finanzbereich befragt. Die Ergebnisse der Untersuchung ergaben, dass einerseits die Eliminierung von manuellen Tätigkeiten und andererseits die Verringerung von Fehlerpotentialen als Gründe für eine Implementierung von Robotic Process Automation sprechen. Allerdings wurden auf der Gegenseite Gründe wie mangelnde Ressourcen und die skeptische Haltung seitens Mitarbeitenden und Management gegenüber der Technologie genannt. Einer der wesentlichen Gründe gegen die Einführung, welcher aus den Ergebnissen hervorging, war der bereits hohe Grad der Automatisierung.
Die gemeinsame Betrachtung der zwei Megatrends „Nachhaltigkeit“ und „Digitalisierung“ findet derzeit bedingt in Großunternehmen statt, wenngleich Tomorrow’s Leaders Vorreiterunternehmen in beiden Bereichen sein werden. Die Zielsetzung dieser Masterarbeit besteht darin, den Einfluss der Digitalisierung auf die nachhaltige Entwicklung bei ATX-, DAX- und SMI-Unternehmen zu untersuchen. Auf Basis eines Mixed-Methods-Ansatzes wird quantitativ der lineare Zusammenhang zwischen offengelegten Informationen im Bereich Digitalisierung und dem ESG-Rating bzw. dem Rating der einzelnen ESG-Dimensionen empirisch erforscht. Diese Resultate wurden mithilfe von Experteninterviews vertiefend validiert sowie mit Handlungsempfehlungen für die erfolgreiche Berücksichtigung von Digitainability in Großunternehmen erweitert. Anhand der Regressionsanalyse wurde jedoch kein signifikanter Zusammenhang zwischen offengelegten Digitalisierungsinformationen und dem ESG-Rating sowie E-, S- und G-Rating bzw. eine Scheinkorrelation aufgrund der Marktkapitalisierung als Indikator für die Unternehmensgröße festgestellt. Laut den Experteneinschätzungen sind diese Forschungsergebnisse nachvollziehbar, da Digitalisierung bei Großunternehmen lediglich als Hilfsmittel zur Umsetzung der Nachhaltigkeit wahrgenommen wird. Das aktive Zusammendenken beider Megatrends ist aber aufgrund des regulatorischen Drucks sowie der Wahrung der Wettbewerbsfähigkeit anzutreiben und zu pflegen, womit die formulierten Handlungsempfehlungen als Unterstützung für Großunternehmen dienen.
Die makroökonomischen Entwicklungen, insbesondere ausgelöst durch die Corona-Pandemie und den Ukraine/Russland-Krieg, stellen die Wirtschaftsakteure vor große Herausforderungen. Die Unsicherheiten im aktuellen Marktumfeld wirken sich auch auf Leveraged Buyout Transaktionen von Private Equity Investoren im deutschen Mittelstand und deren Finanzierungen aus. Ziel der Masterarbeit war es, die Auswirkungen dieser Entwicklungen auf die Akquisitionsfinanzierung durch Banken zu untersuchen und daraus Handlungsempfehlungen für Private Equity Investoren und Banken abzuleiten. Nach der Schaffung der theoretischen Grundlagen wurde für die empirische Untersuchung ein Mixed-Methods-Ansatz verfolgt, der die Durchführung von fünf Expert*inneninterviews und eine anschließende Online-Umfrage mit insgesamt 121 Teilnehmer*innen zur Verifizierung der qualitativen Ergebnisse und zur statistischen Überprüfung der gebildeten Hypothesen umfasste. Die Ergebnisse zeigen diverse Auswirkungen für den Finanzierungsprozess, die Strukturierung sowie die Syndizierung von Akquisitionsfinanzierungen, die aber je nach Branche, Geschäftsmodell und Transaktionsgröße unterschiedlich stark ausgeprägt sind.
Im Vertriebscontrolling halten zunehmend Verfahren aus dem Bereich Predictive Analytics Einzug. Hierdurch verändern sich die klassischen Arbeitsweisen mehr und mehr. Doch welche Faktoren sind dabei zu berücksichtigen und welche Einsatzmöglichkeiten finden sich für Predictive Analytics im Umfeld des Vertriebscontrollings? Dieser Frage wird in der vorliegenden Arbeit nachgegangen. Hieraus ergibt sich das Ziel, Einsatzmöglichkeiten für Predictive Analytics im Vertriebscontrolling herauszustellen und Schlüsselfaktoren herauszuarbeiten, die in diesem Kontext zu berücksichtigen sind. Außerdem sollen diesbezügliche Handlungsempfehlungen benannt werden. Dabei liegt der Fokus auf der Branche des Maschinen- und Anlagenbaus. Um diese Forschungsfragen zu beantworten, wurde mittels einer Literaturanalyse ein Reifegradmodell erarbeitet, das die verschiedenen Reifegrade über die relevanten Dimensionen Daten, Technologie, Prozesse, Methoden und Kompetenzen darstellt. Zudem wurden Bei-spiele für die Nutzung der häufigsten Methoden aus dem Bereich Predictive Analytics im Controlling-Umfeld zusammengetragen. Vor diesem Hintergrund konnten die Schlüsselfaktoren für den erfolgreichen Einsatz von Predictive Analytics im Vertriebscontrolling abgeleitet wer-den. Des Weiteren wurde eine qualitative Befragung in Form von Experteninterviews durch-geführt, wobei die in den Interviews thematisierten Unternehmen in das genannte Reifegradmodell eingruppiert wurden. Es zeigten sich bei der Analyse im Allgemeinen niedrige Reifegrade in den Dimensionen Methoden, Kompetenz und Technologie. Hieraus ergeben sich die folgenden Handlungsempfehlungen: die Einführung geeigneter Software aus dem Predictive-Analytics-Bereich, eine erste Anwendung von Predictive-Analytics-Methoden sowie der Aufbau von Wissen in den Bereichen Data-Science und Business-Analytics in Form von Fortbildungsmaßnahmen. Werden diese Empfehlungen befolgt, kann in Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau ein erfolgreicher Einsatz von Predictive Analytics im Vertriebscontrolling gelingen. Hierdurch wiederum können die betreffenden Unternehmen bei der Prognose zukünftiger Entwicklungen unterstützt und wertvolle Entscheidungshilfen erlangt werden, was in weitergehend Forschungsarbeiten aufgegriffen werden kann.
Die vorliegende Masterarbeit untersucht die Auswirkungen der EU-Taxonomie auf das Controlling in Unternehmen. Die EU-Taxonomie stellt ein Klassifizierungssystem dar, das darauf abzielt, ökologisch nachhaltige wirtschaftliche Aktivitäten zu definieren und zu fördern. Im Rahmen dieser Arbeit wird analysiert, wie das Controlling von Unternehmen durch die Einführung der EU-Taxonomie beeinflusst wird und welche Herausforderungen und Chancen sich dadurch ergeben. Zunächst wird eine umfassende Literaturrecherche durchgeführt, um ein theoretisches Verständnis zum Thema Nachhaltigkeit und zur EU-Taxonomie sowie ihren Auswirkungen auf das Controlling zu entwickeln. Dabei wird auf relevante Studien, Richtlinien und Berichten eingegangen, um die aktuelle Diskussion in diesem Bereich zu erfassen. Im Anschluss daran werden qualitative Interviews mit Controlling-Experten ausgewählter Unternehmen durchgeführt. Diese Interviews dienen dazu, Einsichten in die konkreten Auswirkungen der EU-Taxonomie auf das Controlling zu gewinnen. Es werden Fragen zu Themen wie der Identifizierung nachhaltiger Aktivitäten, der Messung von Nachhaltigkeitskriterien und der Integration der EU-Taxonomie in bestehende Controlling-Prozesse gestellt. Die Analyse der erhobenen Daten erfolgt mittels qualitativer Inhaltsanalyse, um Muster, Themen und Schlüsselerkenntnisse zu identifizieren. Die Ergebnisse dieser Analyse werden anschließend interpretiert und in Bezug auf bestehende theoretische Ansätze und Modelle diskutiert. Die Ergebnisse liefern einen Einblick in die Auswirkungen der EU-Taxonomie auf das Controlling von Aktiengesellschaften und tragen zur aktuellen Diskussion über nachhaltiges Controlling bei. Da die EU-Taxonomie noch recht frisch ist, muss man auf weitere Einführungen sowie Anpassung warten, um die vollumfänglichen Auswirkungen zu spüren.
Die vorliegende Masterarbeit untersucht die Rolle des Controllings für innovative Startups in Österreich, insbesondere in der Anfangsphase. Experteninterviews wurden durchgeführt, um Einsichten in die Herausforderungen, Chancen und Best Practices des Startup-Controllings zu gewinnen. Die gewonnenen Erkenntnisse wurden analysiert und in Kategorien zusammengefasst, um einen umfassenden Überblick über die wichtigsten Ergebnisse zu liefern. Die Arbeit betont die Bedeutung einer effektiven Controlling-Funktion für Startups, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die finanzielle Leistungsfähigkeit zu verbessern und das langfristige Wachstum zu unterstützen.
