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Paneldatenmodelle zur Erklärung künftiger Cashflows - Empirische Darstellung am Beispiel kleiner und mittelgroßer Unternehmen des verarbeitenden Gewer

by Frank Spakowski
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9783869433486
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Examicus Verlag
  • Publisher Imprint: Examicus Verlag
  • Publication Date:
  • Pages: 132
  • Original Price: USD 76.9
  • Language: German
  • Edition: N/A
  • Item Weight: 182 grams
  • BISAC Subject(s): Accounting / General

Diplomarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 1.3, Universität zu Köln, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit untersucht, inwiefern aktuelle und vergangene Abschlussdaten deutscher Mittelständler dazu genutzt werden können, Aussagen über zukünftige Cashflows zu treffen. Damit führt diese Arbeit eine ganze Reihe ähnlicher Veröffentlichungen fort, die sich jedoch ausnahmslos mit börsennotierten Unternehmen beschäftigen. Die Fähigkeit, kurz- bis mittelfristig ausreichende Cashflows zu generieren, um bestehende Verbindlichkeiten zurückzahlen zu können, spielt jedoch vor allem in den auf Bankkredite angewiesenen mittelständischen Unternehmen eine wichtige Rolle. Ein weiterer wichtiger Unterscheidungspunkt liegt im Verständnis der jeweiligen nationalen Rechnungslegungsvorschriften: Während international die kapitalmarkt- und investorenorientierte Rechnungslegung vorherrscht, bilanzieren die meisten Mittelständler noch nach den Vorschriften des HGB, das ein Primat des Gläubigerschutzes statuiert. Der letzte bedeutende Unterschied zu den betrachteten Modellen liegt in der zugrundeliegenden statistischen Modellierung: Neben der häufig angewandten gepoolten Regression werden hier auch die seltener angewandten statischen Paneldatenverfahren und die bisher noch nicht in diesem Zusammenhang angewendeten dynamischen Paneldatenverfahren verwendet. Da die Prognosegüte mit steigendem Vorhersagezeitraum abnimmt, werden nur Cash-flows in der Folgeperiode betrachtet ? Aussagen über weiter entfernte Perioden werden tendenziell ungenauer ausfallen und führen zu einer verkleinerten Anzahl der Beobachtungen.

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