Ermessensspielräume bei der Bilanzierung von Pensions

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Nr. 103
Ermessensspielräume bei der
Bilanzierung von Pensionsverpflichtungen: eine empirische
Analyse deutscher IFRS-Bilanzierer
Henning Zülch, Marcus Salewski
Oktober 2010
Eine Untersuchung des Lehrstuhls für Rechnungswesen, Wirtschaftsprüfung und Controlling
an der Handelshochschule Leipzig (HHL)
unterstützt von der „Bertelsmann Business Consulting GmbH“
HHL-Arbeitspapier
HHL Working Paper
No. 103
Ermessensspielräume bei der
Bilanzierung von Pensionsverpflichtungen: eine empirische
Analyse deutscher IFRS-Bilanzierer
Henning Zülch, Marcus Salewski
ISSN 1864-4562 (Online-Version)
 Handelshochschule Leipzig (HHL), 2010
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Henning Zülch/Marcus Salewski
Ermessensspielräume bei der Bilanzierung von
Pensionsverpflichtungen
Eine empirische Analyse deutscher IFRS-Bilanzierer
Zusammenfassung: Ziel des vorliegenden Beitrags ist es in einem ersten
Schritt, für die IFRS-Abschlüsse kapitalmarktorientierter, deutscher Unternehmen im Zeitraum 2000-2008 den Anteil der im Anhang offenzulegenden
Pensionsverpflichtung (Defined Benefit obligation – DBO) zu ermitteln, der
auf Ermessensspielräume des Managements zurückzuführen ist. Hierzu werden versicherungsmathematische Annahmen – Diskontierungszinssatz, Gehaltstrend und Rententrend – durch ihre jeweiligen Branchenmediane ersetzt. In einem zweiten Schritt wird überprüft, ob die so ermittelte Ermessenskomponente die Wertrelevanz der kommunizierten DBO erhöht. Als
Ergebnis lässt sich festhalten, dass die Ermessensspielräume die Wertrelevanz der DBO zumindest nicht verschlechtern. Dies lässt sich u. E. darauf zurückführen, dass das Management über private Informationen über
den Arbeitnehmer- und Rentnerbestand verfügt, deren Kommunikation an
den Kapitalmarkt zu entscheidungsnützlicheren Informationen führt. Für den
Standardsetter bedeutet dieses Ergebnis, dass die Regelungen hinsichtlich der
versicherungsmathematischen Annahmen keiner stärkeren Standardisierung
bedürften.
Schlagworte: Accounting, Defined Benefit Obligation, Earnings Management, Earnings Quality, Ergebnismanipulation, Ermessensspielräume, Germany, IAS 19, IFRS, Pensionsbilanzierung, Wertrelevanz
JEL Classification M41
1
1. Einleitung
Ein Kernpunkt der Arbeit der Standardsetter IASB und FASB besteht darin, die Frage
zu beantworten, wie viele Spielräume dem Management bei der Aufstellung des Unternehmensabschlusses eingeräumt werden sollten. Auf der einen Seite wird argumentiert,
dass diese Ermessensspielräume zur Ergebnismanipulation seitens des Managements genutzt werden können. Ein beträchtlicher Teil des Schrifttums zur internationalen Rechnungslegung beschäftigt sich daher mit den Fragen, ob – und wenn ja, warum – Manager das Ergebnis manipulieren, wie Manager dies tun und was die Konsequenzen aus
diesem Verhalten sind. Eine sehr gute Zusammenfassung der Forschungsergebnisse in
diesem Feld geben die Überblicksartikel von Schipper (1989), Healy und Wahlen (1999)
und Dechow und Skinner (2000). Andere Autoren vertreten die Auffassung, dass diese Ermessensspielräume dazu dienen, interne Informationen des Managements an die
Abschlussadressaten zu kommunizieren (Healy und Palepu (1993)). Bei der Frage, ob
dem Management gewisse Ermessensspielräume eingeräumt werden sollten, geht es also
grundsätzlich darum, ob die Vorteile einer Kommunikation dieser privaten Informationen
die Nachteile in Form opportunistischen Handelns seitens des Managements überwiegen
(Dye und Verrecchia (1995).
Im vorliegenden Beitrag untersuchen wir diese Fragestellung anhand einer spezifischen Rechnungslegungsgröße – der Pensionsverpflichtung (Defined Benefit Obligation
– DBO). Pensionen sind deshalb von besonderem Interesse für unsere Fragestellung, da
sie zum einen einen sehr großen Einfluss auf die Bilanzstruktur von Unternehmen haben
und zum anderen die Bestimmung der Höhe der Verpflichtung bzw. deren Bemessung
äußerst komplex ist. Diese Bemessung geschieht unter Einbeziehung versicherungsmathematischer Annahmen, beispielsweise hinsichtlich der Sterblichkeit, der Mitarbeiterfluktuation, der Abzinsungssätze oder der Gehalts- und Rententrends, wobei die größten
2
Ermessensspielräume sicherlich bei den Abzinsungssätzen und den Gehalts- bzw. Rententrends bestehen. Wir gehen daher der Frage nach, ob die Ermessensspielräume des Managements bei der Festlegung dieser finanziellen Annahmen die Wertrelevanz der offengelegten DBO erhöhen oder vermindern. Hierzu bestimmen wir den Teil der DBO, der
gerade nicht auf das Ermessen des Managements zurückzuführen ist, indem wir die unternehmensspezifischen Annahmen durch ihre jeweiligen Branchenwerte ersetzen. Die Differenz aus der offengelegten DBO und der so ermittelten nicht-diskretionären Komponente
stellt unseren Schätzer für den Teil der DBO dar, der auf die Ermessensspielräume des
Managements zurückzuführen ist. Durch verschiedene Fixed-Effects-Regressionen unseres Samples, bestehend aus den IFRS-Abschlüssen kapitalmarktorientierter, deutscher
Unternehmen im Zeitraum 2000-2008, untersuchen wir die Wertrelevanz dieser Ermessenskomponente. Konkret untersuchen wir dabei, (1) ob die Ermessenskomponente die
Wertrelevanz der DBO erhöht, (2) ob es einen Unterschied zwischen dem Zeitraum der
freiwilligen IFRS-Anwendung und dem Zeitraum der verpflichtenden IFRS-Anwendung
(ab 2005) gibt und (3) ob der Finanzierungsstatus der Pensionspläne einen Einfluss auf
die Ausübung der Ermessensspielräume hat. Der vorliegende Beitrag ist dabei wie folgt
gegliedert: In Abschnitt 2 stellen wir den Regelungsgehalt von IAS 19 sowie aktuelle
Entwicklungen hinsichtlich einer Überarbeitung dieses Standards dar. Abschnitt 3 gibt
einen Überblick über relevante Schrifttumsbeiträge, während in Abschnitt 4 unser Forschungsansatz vorgestellt wird. Abschnitt 5 stellt die Ergebnisse unserer Untersuchung
dar und Abschnitt 6 schließt mit einem Fazit.
Zusammengefasst zeigt sich, dass die Ermessenskomponente die Wertrelevanz der DBO
zumindest nicht verschlechtert. Der Nutzen einer Kommunikation privater Informationen
an den Kapitalmarkt wiegt also offensichtlich schwerer als die Möglichkeiten zu opportunistischem Verhalten seitens des Managements. Dieses Ergebnis hat zum einen deutliche Implikationen für den Standardsettingprozess im Allgemeinen: Die Rechnungslegung
3
sollte ein gewisses Maß an Flexibilität aufweisen, damit das Management die Möglichkeit erhält, private Informationen an die Abschlussadressaten zu kommunizieren. Zum
anderen steht unser Ergebnis im Zusammenhang mit der Neuregelung der Pensionsbilanzierung durch das IASB und das FASB: Im Rahmen dieses bedeutenden Projekts
sollten die Standardsetter darauf achten, die Ermessensspielräume des Managements
nur in den Punkten einzuschränken, in denen opportunistisches Verhalten nachweislich
überwiegt.
2. Regelungsgehalt des IAS 19
2.1. Derzeitige Behandlung von Pensionsverpflichtungen nach IAS 19
2.1.1. Ansatz und Bewertung
Die Bilanzierung von Pensionen wird innerhalb der internationalen Rechnungslegung in
IAS 19: Employee Benefits behandelt. Dieser Standard regelt grundsätzlich den Ansatz,
die Bewertung und die Offenlegungspflichten der von Arbeitgebern an Arbeitnehmer
im Austausch für erbrachte Arbeitsleistungen gewährten Vergütungen. Von besonderer
Bedeutung ist hierbei indes die Bilanzierung von Pensionen. Entscheidend für die bilanzielle Behandlung von Pensionszusagen ist der wirtschaftliche Gehalt der Verpflichtung,
die für das Unternehmen durch die Zusage entsteht. Grundsätzlich wird dabei zwischen
den folgenden zwei Kategorien unterschieden:
• beitragsorientierte Pläne (defined contribution plans) und
• leistungsorientierte Pläne (defined benefit plans).
4
Bei beitragsorientierten Plänen beschränkt sich die aus der Zusage resultierende wirtschaftliche Verpflichtung auf die Zahlung eines bestimmten Betrags an einen externen
Versorgungsträger, beispielsweise eine Pensionskasse. Diese Zahlungen werden aufwandswirksam in der Erfolgsrechnung erfasst, ein Bilanzansatz erfolgt nicht. Leistungsorientierte Pläne, die Gegenstand der nachfolgenden Untersuchung sind, sind hingegen in der
Bilanz anzusetzen und versicherungsmathematisch zu bewerten. Diese Pläne verpflichten den Arbeitgeber, nach Eintritt des Versorgungsfalls Zahlungen an den Arbeitnehmer
zu leisten. Aufgrund der Unsicherheit künftiger Ereignisse muss die Höhe der Verpflichtung unter Berücksichtigung einer Vielzahl von Parametern geschätzt werden. Hierbei
ist gem. IAS 19.72 grundsätzlich zwischen demographischen und finanziellen Annahmen
zu unterscheiden.
Zu den wesentlichen demographischen Annahmen im Rahmen leistungsorientierter Pläne
zählen gem. IAS 19.72 (a) Annahmen bezüglich der Mitarbeiterfluktuation und der Sterblichkeit. Während erstere einen vernachlässigbar kleinen Einfluss auf die Höhe der Pensionsverpflichtung bzw. der DBO (Defined Benefit Obligation) hat, wird letztere in
Deutschland regelmäßig unter Rückgriff auf die Sterbetafeln der Heubeck AG ermittelt.1
Die Angaben dieser Sterbetafeln sind unternehmensindividuell anzupassen, wenn dadurch eine realistischere Darstellung der Vermögenslage ermöglicht wird. Dies geschieht
jedoch nur in den seltensten Fällen, insofern sind diese Ermessensspielräume für unsere
Analyse vernachlässigbar.2
Als finanzielle Annahmen im Rahmen leistungsorientierter Pläne gelten gem.
IAS 19.72 (b) im Wesentlichen Annahmen bezüglich des Abzinsungssatzes sowie der angenommenen Gehalts- und Rententrends. Der Abzinsungssatz ist dabei gem. IAS 19.78
unter Rückgriff auf Renditen erstrangiger, festverzinslicher Industrieanleihen zu bestim-
1
2
Vgl. Mühlberger und Schwinger (2006), S 39.
Vgl Molzahn (2007), S. 74 i. V.ṁ. S. 55 f.
5
men. Existiert kein liquider Markt für solche Industrieanleihen, soll stattdessen auf die
Marktrenditen von Regierungsanleihen abgestellt werden. Gem IAS 19.79 reflektiert der
Abzinsungssatz lediglich den Zeitwert des Geldes – er enthält per definitionem keine Risikokomponente. Grundsätzlich ist zu beachten, dass die verschiedenen Pensionszusagen
unterschiedliche Laufzeiten haben und somit auch unterschiedliche Abzinsungssätze zur
Anwendung kommen müssen. Gem. IAS 19.80 können Unternehmen stattdessen jedoch
einen einzigen gewichteten Abzinsungssatz verwenden, in dem sich die Fälligkeiten, die
Höhe und die Währung der zu zahlenden Leistungen widerspiegeln. Bei der Bewertung
der Verpflichtungen sind daneben gem. IAS 19.83 (a) erwartete künftige Gehaltssteigerungen zu berücksichtigen, wobei dies u. a. unter Bezugnahme auf Inflation, Dauer der
Zugehörigkeit zum Unternehmen, Beförderungen und Angebots- und Nachfragestruktur
auf dem Arbeitsmarkt geschehen soll. Daneben sind Anpassungen bei der Bewertung
der Verpflichtung zu berücksichtigen, die auf rechtliche oder faktische Verpflichtungen
zurückzuführen sind. Hiervon ist beispielsweise auszugehen, wenn das Unternehmen die
Rentenzahlungen in der Vergangenheit regelmäßig um einen Inflationsausgleich angepasst hat. Sowohl die Bestimmung des Abzinsungssatzes als auch die Bestimmung der
Gehalts- und Rententrends ist für Außenstehende kaum nachzuvollziehen, insofern bestehen hier erhebliche Ermessensspielräume des Managements. Diese können entweder dazu
genutzt werden, den Abschlussadressaten entscheidungsnützliche, interne Informationen
über die Natur der Verpflichtungen zu kommunizieren oder dazu, die Bilanzstruktur
sowie das Ergebnis des Unternehmens zu manipulieren.
Die unter Rückgriff auf die oben beschriebenen Annahmen bestimmte Verpflichtung wird
– wie oben bereits geschehen – als Defined Benefit Obligation bezeichnet. Diese ist gem.
IAS 19.54 mit dem sog. Planvermögen zu saldieren. Als Planvermögen gelten sämtliche
(zum beizulegenden Zeitwert zu bewertende) Vermögenswerte eines externen Versorgungsträgers, die dem Zugriff des Unternehmens und dessen übrigen Gläubigern auch im
6
Insolvenzfall entzogen sind und der Deckung der Pensionsverpflichtung dienen. Aus der
Saldierung beider Größen ergibt sich die in der Bilanz auszuweisende Pensionsverbindlichkeit (defined pension liability) bzw. – bei Überdeckung – der Pensionsvermögenswert
(pension asset).
2.1.2. Behandlung versicherungsmathematischer Gewinne bzw. Verluste
Der maßgebliche Versorgungsaufwand wird nach IAS 19 bereits zu Beginn der Periode
festgelegt. Auf Basis dieses Aufwands ergeben sich Prognosewerte für die DBO und das
Planvermögen am Ende der Periode, welche mit den am Jahresende tatsächlich festgestellten Beträgen verglichen werden. Eine mögliche Differenz wird als versicherungsmathematischer Gewinn bzw. Verlust bezeichnet.3
Hinsichtlich der Behandlung dieser versicherungsmathematischen Gewinne bzw. Verluste
existieren gem. IAS 19.92-93D drei Möglichkeiten, und zwar (1) der Korridor-Ansatz, (2)
die sofortige erfolgswirksame Erfassung und (3) der sog. OCI-Ansatz.
ad (1) – Korridor-Ansatz: Die versicherungsmathematischen Gewinne bzw. Verluste
werden erfolgswirksam erfasst, sobald ihr kumulierter Betrag den Korridor von
10% des Maximums aus DBO und Planvermögen übersteigt (IAS 19.92). Ist dies
nicht der Fall sind die versicherungsmathematischen Gewinne bzw. Verluste lediglich in einer Nebenrechnung fortzuschreiben.
ad (2) – Sofortige erfolgswirksame Erfassung: Grundsätzlich ist gem IAS 19.93 jedes
Verfahren anwendbar, dass zu einer schnelleren Erfassung der versicherungsmathematischen Gewinne bzw. Verluste führt, sofern dieses Verfahren stetig und für
3
Diese versicherungsmathematischen Gewinne bzw. Verluste können auf Änderungen der Annahmen
oder unerwartete Entwicklungen, z. B. höhere Fluktuationsraten oder geringere Sterblichkeit, zurückzuführen sein.
7
Gewinne und Verluste gleichermaßen angewandt wird. Durch diese Regelung wird
insbesondere die sofortige erfolgswirksame Erfassung in der Periode, in der die
versicherungsmathematischen Gewinne bzw. Verluste anfallen, ermöglicht.
ad (3) – OCI-Ansatz: Für Unternehmen, die sich dazu entschieden haben, versicherungsmathematische Gewinne bzw. Verluste sofort zu erfassen, besteht gem.
IAS 19.93A ein Wahlrecht, dies im sonstigen Ergebnis (other comprehensive income – OCI) zu tun. Innerhalb der Bilanz erfolgt die Buchung der versicherungsmathematischen Gewinne bzw. Verluste dabei gegen die Gewinnrücklagen.4
2.1.3. Offenlegungspflichten
Die Offenlegungspflichten hinsichtlich leistungsorientierter Pläne sind detailliert in
IAS 19.120-125 geregelt. Von besonderer Bedeutung sind für die vorliegende Arbeit indes
die folgenden Angaben:
• Gem. IAS 19.120A (c) ist eine Überleitungsrechnung des Barwerts der leistungsorientierten Verpflichtung vom Wert am Jahresanfang auf den Wert am Jahresende
im Anhang offenzulegen.
• Gem. IAS 19.120A (n) hat das berichtende Unternehmen Angaben über die relevanten versicherungsmathematischen Annahmen zu tätigen, insbesondere über
Abzinsungssätze und Gehalts- bzw. Rententrends. Diese Angaben sind grundsätzlich in absoluten Werten (z. B. als absoluter Prozentsatz) zu tätigen – eine Angabe
von Bandbreiten ist nicht zulässig.
4
Der OCI-Ansatz wurde durch die Erweiterung Actuarial Gains and Losses, Group Plans and Disclos”
ures“ im Dezember 2004 in IAS 19 aufgenommen. Festzuhalten ist, dass der OCI-Ansatz ursprünglich
dem britischen Rechnungslegungsstandard FRS 17: Retirement Benefits entstammt. Vgl. International Accounting Standards Board (IASB) (2004) und Accounting Standards Board (ASB) (2000).
8
2.2. Aktuelle Entwicklungen
Vor allem die vielfältigen Wahlrechte zur Behandlung versicherungsmathematischer Gewinne bzw. Verluste stehen seit langer Zeit in der Kritik. Gegner des Korridor-Ansatzes
argumentieren, dass dieser zu einem nicht dem tatsächlichen Verpflichtungsgrad entsprechenden Ausweis der Pensionsverpflichtung in der Bilanz führt. Die aus der Pensionszusage resultierenden Risiken sind somit nicht der Bilanz, sondern nur dem Anhang zu
entnehmen (Derr und Unrein (2010), Berger und Walter (2008)).5
Aus diesem Grund hat das IASB im Juli 2006 das Projekt Post-employment benefits
”
(including pensions)“ auf seine Agenda genommen. Ziel dieses Projekts ist die grundlegende Überarbeitung von IAS 19, die zu einer Verbesserung der Informationsfunktion
eines IFRS-Abschlusses führen soll. Am 27. März 2008 hat das IASB im Rahmen dieses Projekts das Diskussionspapier Preliminary Views on Amendments to IAS 19 Em”
6
ployee Benefits“ veröffentlicht. Wesentliche Vorschläge des Diskussionspapiers sind die
Abschaffung der Wahlrechte bei der Behandlung versicherungsmathematischer Gewinne
bzw. Verluste sowie eine Änderung der Klassifizierung der Arbeitgeberleistungen durch
Einführung einer neuen, zum beizulegenden Zeitwert zu bewertenden Kategorie beitragsbasierter Zusagen (contribution-based benefit promises). Während ersteres bereits
in einem Exposure Draft gemündet ist, hat sich das IASB entschieden, sämtliche Fragestellungen, die mit der Einführung der beitragsbasierten Zusagen zusammenhängen,
erst im Rahmen einer umfassenden Überarbeitung der Pensionsbilanzierung nach 2011
zu bearbeiten.
5
6
Amen (2007) vergleicht die Auswirkungen des Korridor- und des OCI-Ansatzes anhand einer MonteCarlo-Simulation und kommt hinsichtlich der Vorteilhaftigkeit einer der beiden Alternativen zu einem
differenzierteren, aber uneindeutigen Ergebnis.
Vgl. International Accounting Standards Board (IASB) (2008).
9
Der im April 2010 veröffentlichte Exposure Draft Defined Benefit Plans – Proposed
”
7
amendments to IAS 19“ enthält konkrete Vorschläge zur kurzfristigen Änderung an
IAS 19 hinsichtlich der Behandlung langfristiger, leistungsorientierter Zusagen: Sämtliche Änderungen der Höhe der DBO und des Planvermögens sind gemäß dem Standardentwurf sofort in der Bilanz zu erfassen (ED 45A, 61). Die Korridormethode wird damit
abgeschafft, versicherungsmathematische Gewinne bzw. Verluste sind in der Periode zu
erfassen, in der sie anfallen. In der Bilanz wird somit stets die volle Nettoverpflichtung
ausgewiesen. Die Veränderung der Nettoverpflichtung soll dabei in die folgenden drei
Komponenten unterteilt werden:
• Finanzierungsaufwand,
• Zinsaufwand und
• Wertveränderungen.
Der Finanzierungsaufwand setzt sich zusammen aus den service costs, den Gewinnen
bzw. Verlusten aus Plankürzungen sowie den Gewinnen bzw. Verlusten aus Anpassungen des Versorgungsplans (ED 119A (a), 96A). Der Zinsaufwand ergibt sich, wenn der
Abzinsungssatz auf die in der Periode vorhandene Nettoverbindlichkeit angewandt wird
(ED 119B). Die Wertveränderungen setzen sich schließlich zusammen aus den versicherungsmathematischen Gewinnen bzw. Verlusten auf die DBO, dem Ertrag aus dem
Planvermögen, den Gewinnen bzw. Verlusten aus Planabgeltungen sowie den Auswirkungen des sog. Asset Ceiling (ED 119C, 119D, 115A-115K).8
Während Finanzierungsaufwand und Zinsaufwand in der Gewinn- und Verlustrechnung
zu erfassen sind, hat sich das IASB dazu entschieden, dass die Wertveränderungen im
7
8
Vgl. International Accounting Standards Board (IASB) (2010).
Vgl. zu den Begrifflichkeiten Lüdenbach und Hoffmann (2009), § 22.
10
OCI zu berücksichtigen sind. Auch eine spätere aufwandswirksame Berücksichtigung
dieser Veränderungen (Recycling) ist nicht geplant.
Hinsichtlich der für unsere Analyse bedeutenden versicherungsmathematischen Annahmen haben sich indes durch den Exposure Draft keine Änderungen ergeben.9 Die Ermessensspielräume bei der Wahl des Abzinsungssatzes und des Gehalts- bzw. Rententrends
bestehen nach wie vor. Das Management kann die Höhe der Pensionsverpflichtung weiterhin in beträchtlichem Maße beeinflussen; lediglich die Möglichkeit, das Ergebnis zu manipulieren, wird durch die Abschaffung des Wahlrechts zur Erfassung versicherungsmathematischer Gewinne bzw. Verluste in der Gewinn- und Verlustrechnung eingeschränkt
(Pellens et al. (2010)).
3. Literaturüberblick
Opportunistisches Verhalten des Managements in Form einer Manipulation der zu publizierenden Ergebnisgrößen wird im Schrifttum zur internationalen Rechnungslegung für
gewöhnlich unter dem Schlagwort earnings management subsumiert (Einen guten Einstieg hierzu bieten die Überblicksartikel von Schipper (1989), Healy und Wahlen (1999)
und Dechow und Skinner (2000)). Von earnings management ist immer dann die Rede,
wenn Manager Ermessensspielräume im Rahmen der Finanzberichterstattung nutzen,
um entweder die Abschlussadressaten über den Unternehmenserfolg zu täuschen, oder
um bestimmte Rechnungslegungsgrößen zu beeinflussen, die beispielsweise einen Einfluss auf erfolgsabhängige Vergütungskomponenten haben (Healy und Wahlen (1999),
S. 368). Auf der anderen Seite können diese Ermessensspielräume dazu dienen, unter9
Das durch die Finanzkrise kurzfristig auf die Agenda gerückte Projekt zur Änderung des Abzinsungssatzes wird vom IASB nicht mehr weiter verfolgt. Dieses Projekt sah ohnehin lediglich die
Abschaffung des Bezugs auf die Renditen von Regierungsanleihen in den Fällen vor, in denen kein
liquider Markt existiert. Die Ermessensspielräume des Managements adressierte auch dieses Projekt
nicht. Vgl International Accounting Standards Board (IASB) (2009).
11
nehmensinterne, private Informationen an die Abschlussadressaten zu kommunizieren
(Schipper (1989), Healy und Palepu (1993), Sankar und Subramanyam (2001)). Mit der
vorliegenden Arbeit versuchen wir daher einen Beitrag zu der Debatte zu leisten, wie
groß die Ermessensspielräume sein sollten, die dem Management zur Verfügung stehen.
Hierbei geht es grundsätzlich um eine Abwägung zwischen dem Nutzen dieser Ermessensspielräume (Kommunikation privater Informationen) und deren Kosten (opportunistisches Verhalten des Managements) (Dye und Verrecchia (1995)).
Ein Großteil der Arbeiten zu diesem Thema basieren auf dem Jones (1991)-Modell.
Hierbei werden die sog. accruals in eine diskretionäre und eine nicht-diskretionäre Komponente unterteilt.10 Subramanyam (1996) zeigt beispielsweise, dass diese Ermessensspielräume im Schnitt die Wertrelevanz der Ergebnisgröße erhöhen, während Tucker und
Zarowin (2006) zeigen, dass diskretionäre Ergebnisglättung seitens des Managements die
Informationseffizienz der Aktienpreise erhöht. Guay et al. (1996) merken jedoch an, dass
eine solche Zerlegung der accruals sehr fehlerbehaftet sein kann, so dass grundsätzliche
Zweifel an der Verlässlichkeit solcher Aussagen bestehen.
Ein möglicher Weg, diese Fehler zu vermeiden, besteht darin, spezifische Entscheidungen des Managements zu untersuchen (McNichols (2000)). Einige Autoren untersuchen
beispielsweise den Teil der Kreditausfallrückstellungen von Banken bzw. der Verlustrückstellungen von Versicherungen, der sich auf das Ermessen des Managements zurückführen
lässt (Wahlen (1994), Beaver und Engel (1996) und Beaver und Venkatachalam (2003)
bzw. Petroni et al. (2000) und Beaver und McNichols (2001)). Der Vorteil eines solchen
Vorgehens besteht darin, dass die Autoren ihre Expertise auf einem bestimmten Gebiet
dazu nutzen können, die diskretionäre Komponente realistischer zu modellieren.
In der vorliegenden Arbeit gehen wir einen ähnlichen Weg und untersuchen eine be10
Als accruals wird die Differenz aus Zahlungsüberschüssen (also Einzahlungen abzüglich Auszahlungen)
und Gewinn (also Erträge abzüglich Aufwendungen) bezeichnet. Vgl. Jones (1991).
12
stimmte Rechnungslegungsgröße – die Pensionsverpflichtung (DBO). Einen Überblick
über bisherige Forschungsergebnisse auf dem Gebiet der Pensionsbilanzierung bietet dabei Glaum (2009). Die DBO bietet sich aus verschiedenen Gründen für unsere Analyse
an. Zum einen hat sie einen erheblichen Einfluss auf die Bilanzstruktur der Unternehmen,
zum anderen bestehen erhebliche Ermessensspielräume des Managements bei der Bestimmung ihrer Höhe. Hinzu kommt, dass Angaben zu den wesentlichen Parametern, die die
Höhe der DBO bestimmen, durch die Unternehmen im Anhang eines IFRS-Abschlusses
offenzulegen sind. Diverse Studien belegen, dass diese Parameter sich zwischen verschiedenen Unternehmen z. T. beträchtlich unterscheiden und dass deren Festlegung durch
das Management beeinflusst wird (Blankley und Swanson (1995), Gopalakrishnan und
Sugrue (1995), Godwin et al. (1996)). In Anlehnung an Hann et al. (2007) ermitteln wir
daher zunächst den nicht-diskretionären Teil der DBO, indem wir die versicherungsmathematischen Annahmen des Managements durch ihre jeweiligen Branchenwerte ersetzen. Der diskretionäre Teil der DBO ergibt sich dann durch Subtraktion dieser Größe
von der im Anhang offengelegten DBO.
Ein Nachteil dieses Vorgehens besteht indes darin, dass die Höhe der DBO lediglich im
Anhang offengelegt wird. Unsere Arbeit kann daher nicht dem Schrifttum zum earnings
management im engeren Sinne zugeordnet werden, vielmehr sollte in diesem Zusammenhang eher von Rechnungslegungs-Management im Allgemeinen gesprochen werden.
Hierbei stellt sich die Frage, inwiefern Abschlussadressaten Anhangangaben überhaupt
wahrnehmen bzw. ob der Kapitalmarkt diese ähnlich bewertet wie Angaben in der Erfolgsrechnung bzw. in der Bilanz. Barth (1991) zeigt allerdings, dass Angaben zur Pensionsverpflichtung vom Markt in ähnlicher Weise wahrgenommen werden wie Angaben zu
anderen – in der Bilanz erfassten – Verpflichtungen. Wir halten unser Vorgehen daher
für grundsätzlich geeignet, die Frage zu beantworten, ob der Nutzen der Ermessensspielräume des Managements im Bereich der Bilanzierung von Pensionsverpflichtungen
13
die damit einhergehenden Kosten überwiegt.
4. Forschungsansatz
4.1. Ermittlung der Ermessenskomponente der DBO
Die Ermittlung des Anteils der DBO, der auf Ermessensspielräume des Managements
zurückzuführen ist (Im Folgenden DBOD ), geschieht in Anlehnung an Hann et al. (2007).
Diese modellieren die diskretionäre Komponente DBOD als Differenz zwischen der im
Anhang ausgewiesenen DBO und dem Teil der DBO, der gerade nicht auf Ermessen
zurückzuführen ist (DBOX ). DBOX ergibt sich, indem die unternehmensspezifischen
versicherungsmathematischen Annahmen in der folgenden Gleichung 1 durch ihre jeweiligen Branchenmediane ersetzt werden.11
Annahmegemäß lässt sich die DBO darstellen als12
DBO =
ˆ (1 + g)N )
Pi,r,L (KW
.
(1 + i)N
(1)
Hierbei bezeichnet Pi,r,L den Barwertfaktor einer über den Zeitraum L mit einem Rentenfaktor r geometrisch fortschreitenden Rente bei einem Diskontierungszinssatz von i,
formal ausgedrückt durch Pi,r,L =
(1+i)L −(1+r)L
(i−r)(1+i)L
(Im Unterschied hierzu berücksichtigen
Hann et al. (2007) den Rententrend bei den Zerlegung der DBO nicht; dies muss als methodische Schwäche ihres Ansatzes angesehen werden.). Mit L wird die durchschnittliche
11
12
Bei der Einteilung in Branchen orientieren wir uns an den Sektorvorgaben der Deutschen Börse AG.
Vgl. Deutsche Börse AG (2010).
Aus Gründen der Übersichtlichkeit unterdrücken wir an dieser Stelle sowohl den Zeitindex als auch
den Unternehmensindex.
14
Lebenserwartung der Arbeitnehmer nach Renteneintritt bezeichnet, mit K der Anteil
des heutigen Lohnniveaus W , das in N Jahren als Pension zu zahlen. Über den Faktor
(1+g)N werden künftige Gehaltssteigerungen antizipiert. Zu beachten ist hierbei dass N
für Arbeitnehmer und Pensionäre gleichermaßen gelten muss – es handelt sich also um
eine durchschnittliche, gewichtete Restdienstzeit des Bestandes. Anders ausgedrückt ist
ˆ (1 + g)N , die über einen Zeitraum
die DBO der Barwert der prognostizierten Rente KW
von L Jahren nach Renteneintritt zu zahlen ist.
Die Ermittlung der Bewertungsparameter i, g und r ist unproblematisch, da diese direkt
aus dem Anhang entnommen werden können. Für L und N ist dies nicht möglich, so
dass hier Annahmen getroffen werden müssen:
Annahme bzgl. L: Mitte der 2000er Jahre lag die durchschnittliche Lebenserwartung
für 65-jährige Männer bei etwa 16,5 Jahren, während diese für 65-jährige Frauen
etwa 20 Jahre betrug.13 Daher nehmen wir als durchschnittliche Restlebenszeit
einen Wert von L = 18 Jahren an.
Annahme bzgl. N: Das Durchschnittsalter in Deutschland betrug Mitte der 2000er Jahre etwa 42 Jahre14 , während das durchschnittliche Renteneintrittsalter bei etwa 62
Jahren15 lag. Dies würde eine Restdienstzeit N von 20 Jahren ergeben. Da sich N
jedoch gleichermaßen auf Anwärter und Rentner bezieht, ermitteln wir zunächst
einen Schätzer dafür, welcher Anteil der jeweiligen DBO auf Rentner entfällt. Hierzu werden die in der Periode angefallenen und im Anhang offengelegten Versorgungszahlungen V Z mit von der Fachvereinigung mathematischer Sachverständi”
ger“ der Arbeitsgemeinschaft für betriebliche Altersversorgung e.V.“ bezogenen
”
13
14
15
Vgl. Angaben des Statistischen Bundesamts, abrufbar unter: http://www.destatis.de/
jetspeed/portal/cms/Sites/destatis/Internet/DE/Content/Statistiken/Bevoelkerung/
GeburtenSterbefaelle/Tabellen/Content50/LebenserwartungDeutschland,templateId=
renderPrint.psml.
Vgl. Statistisches Bundesamt (2007), S. 44.
Vgl. Deutsche Rentenversicherung Bund (2008), S. 68.
15
Rentenbarwertfaktoren RBF multipliziert. Der Anteil der DBO, der auf Rentner
entfällt ergibt sich somit als
λ=
V Z · RBF
.
DBO
(2)
Der Anteil, der auf Anwärter entfällt beträgt dann ϕ = 1 − λ. Mit diesem
wird die ursprüngliche Restdienstzeit von 20 Jahren multipliziert, so dass wir
unternehmens- und periodenspezifische Schätzer für N in Abhängigkeit von ϕ erhalten.
ˆ sind somit sämtliche Bestandteile von Gleichung 1 bekannt (i, r und g)
Bis auf KW
ˆ wie folgt ermittelt werden:
bzw. werden angenommen (L und N ), daher kann KW
N
ˆ = DBO(1 + i) .
KW
Pi,r,L (1 + g)N
(3)
Ersetzt man nun in Gleichung 1 die versicherungsmathematischen Annahmen des Managements (i, r und g) durch ihre jeweiligen Industriemediane (i∗ , r∗ und g ∗ ), so erhält
man mit DBOX den nicht-diskretionären Teil der DBO.
DBOX =
ˆ (1 + g ∗ )N )
Pi∗ ,r∗ ,L (KW
.
(1 + i∗ )N
16
(4)
Durch Subtraktion der Form
DBOD = DBO − DBOX
(5)
ergibt sich der Ermessensanteil an der Pensionsverpflichtung DBOD .
4.2. Wertrelevanztests
4.2.1. Vorbemerkung
Um die Wertrelevanz der Ermessensspielräume des Managements bei der Bestimmung
der DBO zu ermitteln, führen wir verschiedene Regressionen durch, bei denen die Marktkapitalisierung zum 31.12. die abhängige Variable darstellt. Eine Verwendung dieser Niveauvariable (im Gegensatz zur Verwendung von Renditen) ist für unsere Forschungsfrage angemessen, da wir die Wertrelevanz einer Bilanzposition untersuchen. Daneben steht
eine solche Modellierung im Einklang mit anderen Beiträgen, die sich mit der Bilanzierung von Pensionen beschäftigen (Hann et al. (2007), Landsman (1986), Barth (1991),
Barth et al. (1992)). Eine solche Spezifikation leidet indes an diversen ökonometrischen
Problemen, insbesondere solche, die durch Heteroskedastizität und Größeneffekte verursacht werden. Um diesen Problemen Rechnung zu tragen werden sämtliche Variablen
über die Umsatzerlöse standardisiert. Daneben verwenden wir Time Fixed Effects Panelregressionen mit White (1980)-Adjustment.
17
4.2.2. Einfluss der diskretionären Komponente
Wir untersuchen zunächst die relative Wertrelevanz der Pensionsverpflichtung mit und
ohne Ermessen. Hierzu vergleichen wir das korrigierte Bestimmtheitsmaß R2 sowie die
Koeffizienten der folgenden Modelle I. und II.
M ARCAPit =
2008
X
αt It + β1 DBOit + β2 P Ait + β3 N Iit + β4 EM Pit
t=2000
+β5 RDit + β6 T Ait + ut
M ARCAPit =
2008
X
(I.)
αt It + β1 DBOX,it + β2 P Ait + β3 N Iit + β4 EM Pit
t=2000
+β5 RDit + β6 T Ait + ut
(II.)
M ARCAPit bezeichnet die Marktkapitalisierung am 31.12., DBOit die Pensionsverpflichtung (Defined Benefit Obligation), DBOX,it den nicht-diskretionären Teil der DBO
und P Ait den beizulegenden Zeitwert des Planvermögens. Mit It werden die Time Fixed
Effects bezeichnet. Daneben nehmen wir die folgenden Kontrollvariablen in unser Modell
auf: Mit N Iit wird das Ergebnis der gewöhnlichen Geschäftstätigkeit bezeichnet, RDit
steht für den Forschungs- und Entwicklungsaufwand, EM Pit für die Anzahl der Vollzeitmitarbeiter im Geschäftsjahresschnitt und T Ait für die Bilanzsumme. Wir nehmen N Iit
auf, da Ohlson (1995) zeigt, dass die korrekte Spezifikation einer solchen Preisgleichung
den Periodenerfolg berücksichtigen muss. EM Pit und RDit werden aufgenommen, um
18
die sog. service cost anomaly 16 zu berücksichtigen, während T Ait den angesprochenen
Größeneffekten Rechnung tragen soll.
In einem zweiten Schritt untersuchen wir den zusätzlichen Erklärungsgehalt der diskretionären Komponente durch Schätzung des Modells III.:
M ARCAPit =
2008
X
αt It + β1 DBOX,it + β2 DBOD,it + β3 P Ait + β4 N Iit
t=2000
+β5 EM Pit + β6 RDit + β7 T Ait + ut
(III.)
Hierbei bezeichnet DBOD,it den Teil der DBO, der auf die Ermessensspielräume des
Managements zurückzuführen ist. Alle anderen Variablen sind wie oben definiert.
4.2.3. Übergang auf verpflichtende IFRS-Anwendung
Mit dem Übergang von einer freiwilligen Rechnungslegung nach IFRS bis zum Jahr
2004 auf die verpflichtende IFRS-Anwendung für kapitalmarktorientierte Unternehmen
ab dem Jahr 2005 verbreitert sich die Anzahl an Unternehmen in unserem Sample substantiell. Der Verdacht liegt dabei nahe, dass die Unternehmen bei der erstmaligen Anwendung der IFRS in einem signifikant höheren Ausmaß Gebrauch von ihren Ermessensspielräumen machen, um sich einen guten Start“ in die IFRS-Rechnungslegung zu
”
ermöglichen. Daher schätzen wir das folgende Modell IV. und untersuchen, ob es einen
Unterschied zwischen diesen beiden Perioden gibt:
16
Die service cost anomaly bezieht sich auf den unerwarteten positiven Zusammenhang zwischen den
service costs und dem Aktienpreis (Barth et al. (1992)). Subramanyam und Zhang (2001) zeigen, dass
die Aufnahme von EM Pit und RDit in die Regressionsgleichung diese Anomalie beseitigt.
19
M ARCAPit =
2008
X
αt It + β1 DBOX,it + β2 DBOD,it + β3 DBOD,it · P ost2004 + β4 P Ait
t=2000
+β5 N Iit + β6 EM Pit + β7 RDit + β8 T Ait + ut
(IV.)
P ost2004 bezeichnet hierbei eine Dummyvariable, die für alle Jahre ab 2005 den Wert
1 annimmt und 0 sonst; Alle anderen Variablen sind wie weiter oben definiert.
4.2.4. Einfluss des Finanzierungsstatus
Unternehmen, deren Pläne stark unterfinanziert sind, haben c. p. stärkere Anreize die
DBO durch geschickte Wahl der versicherungsmathematischen Annahmen zu reduzieren.
Daher untersuchen wir in Anlehnung an Hann et al. (2007) in einem letzten Schritt,
ob es einen Unterschied hinsichtlich des Finanzierungsstatus der Verpflichtungen gibt.
Das Ausmaß der Unterfinanzierung definieren wir als den nichtdiskretionären Teil der
Verpflichtung DBOX abzüglich des beizulegenden Zeitwerts des Planvermögens (P A),
dividiert durch die offengelegte DBO. In der folgenden Schätzgleichung V. bezeichnet
U F U N D dabei eine Dummyvariable, die den Wert 1 annimmt, sofern das Ausmaß der
Unterfinanzierung über dessen Median liegt und 0 sonst:
M ARCAPit =
2008
X
αt It + β1 DBOX,it + β2 DBOD,it + β3 DBOD,it · U F U N D + β4 P Ait
t=2000
+β5 N Iit + β6 EM Pit + β7 RDit + β8 T Ait + β9 U F U N D + ut
(V.)
20
4.3. Datenbasis
Die empirische Analyse basiert auf einem Sample, das sich aus den 160 Unternehmen der
wesentlichen Indizes DAX, MDAX, TecDAX und SDAX des deutschen Kapitalmarkts
zusammensetzt. Diese Indizes beinhalten die (nach Marktkapitalisierung) größten und
meist gehandelten kapitalmarktorientierten deutschen Unternehmen, welche für kleinere
Unternehmen oft als Benchmark hinsichtlich der Anwendung der IFRS-Regelungen dienen. Daneben bieten sich diese Unternehmen für eine Analyse an, da sie sowohl verstärkt
im Fokus der Öffentlichkeit, als auch unter Beobachtung von Analysten stehen.
Die Beschränkung auf den deutschen Kapitalmarkt bietet den Vorteil, dass alle Unternehmen dem selben institutionellen und regulatorischen Umfeld entstammen und für alle
Unternehmen die selben Enforcement-Mechanismen gelten (Ernstberger (2008), S. 14).
Darüber hinaus berichtet zumindest seit Ende der 1990er Jahre eine hinreichend große
Anzahl an Unternehmen nach IFRS, so dass ausreichend Beobachtungen für das Sample
vorliegen. Glaum (2009) merkt daneben an, dass sich Studien zur Pensionsbilanzierung
bisher fast ausschließlich auf US-amerikanische Daten und Regelungen beziehen. Diese
Lücke versuchen wir mit dem vorliegendem Beitrag zu schließen.
Zunächst werden im Einklang mit anderen Studien (Vgl. z.B. Leuz et al. (2003), Francis
und Smith (2005) oder Pronobis et al. (2008)) sämtliche Banken und Versicherungen
aus dem Sample ausgeschlossen, da deren Bilanzstruktur sich fundamental von der Bilanzstruktur anderer Unternehmen unterscheidet, so dass die Vergleichbarkeit der Unternehmen untereinander beeinträchtigt wäre. Grundlegende Bilanz- und GuV-Daten
wurden für die resultierenden 123 Unternehmen aus der Hoppenstedt Bilanzdatenbank
entnommen, während Daten zur Marktkapitalisierung der Datenbank Thomson Reuters Datastream entstammen. Die für unserer Analyse elementaren Anhangangaben zur
DBO, zu den Diskontierungszinssätzen, den Gehalts- und Rententrends etc. mussten
21
hingegen von Hand zusammengetragen werden.
Unser Sample beschränkt sich in zeitlicher Hinsicht auf die Jahre 2000-2008. Da nicht alle Unternehmen in sämtlichen betrachteten Jahren nach IFRS berichtet haben, ergeben
sich zunächst 973 Firmenjahre, die den Grundstock unserer Analyse bilden. In einem
nächsten Schritt werden sämtliche Beobachtungen eliminiert, in denen das jeweilige Unternehmen nicht kapitalmarktorientiert war bzw. in denen keine (oder nur ungenügende)
Angaben zu den Pensionsverpflichtungen getätigt wurden. Anschließend ermitteln wir
die Branchenmediane i∗ , g ∗ und r∗ für die Jahre 2000 bis 2008, wobei wir uns an der Sektoreneinteilung der Deutschen Börse AG orientieren.17 Wir haben uns dazu entschlossen,
alle Sektoren, denen weniger als fünf Unternehmen zugeordnet wurden18 , von der Analyse auszuschließen, da eine geringere Anzahl an Unternehmen deutliche Zweifel an der
Verlässlichkeit der so ermittelten Mediane aufkommen lässt. Für alle anderen Sektoren
werden i∗ , g ∗ und r∗ für die Jahre ermittelt, in denen für mindestens fünf Unternehmen Beobachtungen vorliegen. Sämtliche Beobachtungen, für die dies nicht der Fall ist,
werden ebenfalls ausgeschlossen.
Insgesamt reduziert sich unser Sample durch diese Schritte auf 100 Unternehmen respektive 482 Firmenjahre. Um den Auswirkungen von Ausreißern Rechnung zu tragen,
werden das 0,5-Perzentil und das 99,5-Perzentil winsorisiert (Tukey (1962), S. 18).
17
18
Die Deutsche Börse ordnet jedes notierte Unternehmen einem der folgenden Sektoren zu: Automobile,
Basic Resources, Banks, Chemicals, Construction, Consumer, Financial Services, Food & Beverages,
Industrial, Insurance, Media, Pharma & Healthcare, Retail, Software, Technology, Telecommunication, Transportation & Logistics, Utilities. Für weitere Informationen hierzu vgl. Deutsche Börse AG
(2010).
Hierbei handelt es sich neben den ohnehin ausgeschlossenen Sektoren Banks und Insurance um die
Sektoren Basic Resources, Food & Beverages, Software, Technology, Telecommunication sowie Utilities.
22
5. Ergebnisse
5.1. Deskriptive Analyse
Unternehmen können die Höhe der DBO über die Wahl der versicherungsmathematischen Annahmen beeinflussen: Ein höherer (niedrigerer) Zins bzw. geringere (höhere)
Gehalts- und Rententrends gehen dabei einher mit einer geringeren (höheren) DBO.
Gem. IAS 19.120A (n) hat jedes Unternehmen Angaben über diese Bewertungsparameter
zu tätigen. Tabelle 1 gibt einen Überblick über die Entwicklung des Diskontierungszinssatzes, des Gehalts- und des Rententrends insgesamt. Da diese Entwicklung aggregiert
über sämtliche Sektoren dargestellt wird, finden auch die Beobachtungen Berücksichtigung, die später aufgrund der mangelnden Sektorengröße ausgeschlossen wurden. Man
erkennt zum einen, dass die Entwicklung der versicherungsmathematischen Annahmen
gewiss nicht losgelöst von den ökonomischen Rahmenbedingungen erfolgt. Zum anderen erkennt man jedoch an der Standardabweichung und an der Bandbreite, dass große
Unterschiede zwischen den einzelnen Unternehmen bestehen.
[Siehe hierzu Tabelle 1 im Appendix (S. 38)]
Tabelle 2 stellt den Mittelwert der Bewertungsparameter differenziert nach Sektoren
dar. Festzuhalten ist dabei, dass für das Gros der Sektoren erst mit dem Übergang zur
verpflichtenden IFRS-Bilanzierung im Jahr 2005 eine zur Medianermittlung ausreichende
Anzahl an Unternehmen beobachtet werden kann.
23
Tabelle 3 gibt einen Überblick über die wesentlichen Charakteristika unseres Samples.
Die Variablen sind dabei wie folgt definiert: M ARCAP bezeichnet die Marktkapitalisierung am 31.12., T A die Bilanzsumme, DBO die Pensionsverpflichtung (Defined Benefit
Obligation), DBOX den nicht-diskretionären Teil der DBO und DBOD den Teil der
DBO der gerade auf das Ermessen zurückzuführen ist. Mit N I wird das Ergebnis der
gewöhnlichen Geschäftstätigkeit bezeichnet, RD steht für den Forschungs- und Entwicklungsaufwand, EM P für die Anzahl der Vollzeitmitarbeiter im Geschäftsjahresschnitt
und N für die gewichtete, durchschnittliche Restdienstzeit des Bestandes. Sämtliche Variablen mit Ausnahme von EM P und N wurden durch die Umsatzerlöse dividiert, um
eine Standardisierung zu erreichen.
5.2. Einfluss der diskretionären Komponente
Tabelle 4 gibt einen Überblick über die Ergebnisse der Schätzungen von Modell I. und
Modell II.. Die Schätzungen unterscheiden sich nur dahingehend, dass bei der ersten
die DBO eine erklärende Variable darstellt, während diese bei der zweiten durch den
nicht-diskretionären Teil der DBO (DBOX ) ersetzt wird. Sämtliche Variablen in Modell
I. zeigen in die erwartete Richtung und sind signifikant auf dem p = 0, 02%-Niveau. Für
Modell II. gilt dies analog – mit der Ausnahme, dass P A lediglich auf dem p = 0, 1%Niveau signifikant ist. Der Koeffizient von DBO (-2,149) ist dabei leicht geringer als der
von DBOX (-1,964).
24
Beim Vergleich der beiden Modell bietet sich ein Blick auf das R2 an. Für Modell I.
ist dieses mit 54,59% marginal höher als für Modell II. mit 54,47%. Auch die drei angegebenen Informationskriterien sprechen tendenziell für eine Überlegenheit von Modell
I., was als Indiz dafür gelten kann, dass der Kapitalmarkt die Ermessensspielräume des
Managements honoriert. Ein einfacher Vergleich der R2 zweier Modelle ist jedoch mit
diversen ökonometrischen Problemen behaftet (Greene (2003), S. 152-159 und Kennedy
(2008), S. 87-88). Um zu überprüfen, ob die Differenz zwischen den R2 auf einem üblichen Niveau signifikant ist, haben wir daher einen Vuong (1989)-Test durchgeführt. Die
Ergebnisse können Tabelle 5 entnommen werden. Deutlich positive Werte der Vuong ZStatistik sprechen dabei für eine Überlegenheit von Modell I., deutlich negative für eine
Überlegenheit von Modell II.. Auf üblichen Signifikanzniveaus kann daher nicht davon
ausgegangen werden, dass Modell I. Modell II. überlegen ist (p = 0.203).
Zusammengefasst zeigt das Ergebnis, dass die Ermessensspielräume die Wertrelevanz der
DBO zumindest nicht verschlechtern. Eine Überlegenheit im statistischen Sinne besteht
indes nicht.
In einem nächsten Schritt haben wir mit Modell III. den zusätzlichen Erklärungsgehalt
der Ermessenskomponente untersucht – die Ergebnisse dieser Schätzung können Tabelle
6 entnommen werden. Wieder zeigen sämtliche Koeffizienten in die erwartete Richtung
und sind signifikant auf dem p = 0, 01%-Niveau. Der Koeffizient vor DBOD ist dabei
mit -5.789 etwa dreimal so groß wie der vor DBOX . Führt man sich die Dimensionen der
beiden Variablen vor Augen (Vgl. Tabelle 3), verwundert dieses Ergebnis indes nicht.
Im Einklang mit dem Ergebnis des Vergleichs der Modelle I. und II. zeigt auch diese
Schätzung, dass der Kapitalmarkt die Ermessensspielräume des Managements bei der
Bestimmung der Pensionsverpflichtung nicht bestraft, sondern tendenziell sogar hono-
25
riert. Daneben lässt sich festhalten, dass die auf Ermessensspielräume zurückzuführende
Komponente der Pensionsverpflichtung in einer ähnlichen Art und Weise von Kapitalmarkt bewertet wird, wie die nicht-diskretionäre Komponente.
5.3. Übergang auf verpflichtende IFRS-Anwendung
Mit dem Übergang von freiwilliger auf verpflichtende Rechnungslegung nach IFRS im
Jahr 2005 vergrößert sich unser Sample deutlich. Um zu überprüfen, ob das Management von Unternehmen, die erstmals einen IFRS-Abschluss erstellen, in größerem
Ausmaß Gebrauch von den Ermessensspielräumen bei der Bestimmung der Pensionsverpflichtung macht, haben wir Modell IV. geschätzt. Die Ergebnisse dieser Schätzung
können Tabelle 7 entnommen werden. Weder der Koeffizient für DBOD (-3.665) noch
der Koeffizient für DBOD · P ost2004 (-2.521) sind signifikant auf üblichen Niveaus. Die
Summe dieser Koeffizienten (-6.186), die den Koeffizienten für die Periode 2005-2008
darstellt, ist leicht größer als der Koeffizient für DBOD aus Modell III.. Aufgrund der
fehlenden Signifikanz kann hieraus jedoch nicht unzweifelhaft darauf geschlossen werden,
dass sich der Koeffizient für die Phase nach der Einführung der verpflichtenden IFRSRechnungslegung geändert habe. Insgesamt kann also nicht davon ausgegangen werden,
dass Unternehmen, die erstmals einen IFRS-Abschluss erstellen, stärkeren Gebrauch von
ihren Ermessensspielräumen machen.
26
5.4. Einfluss des Finanzierungsstatus
Die Anreize, die Höhe der Pensionsverpflichtung über eine geschickte Wahl der versicherungsmathematischen Annahmen (nach unten) zu beeinflussen, steigen mit dem Grad
der Unterfinanzierung der Pläne. Um diese Hypothese zu überprüfen, haben wir Modell
V. geschätzt. Die Ergebnisse können dabei Tabelle 8 entnommen werden. Der Koeffizient vor DBOD ist dabei derjenige, der für die Unternehmen mit den am wenigsten
unterfinanzierten Plänen gilt. Er beträgt -12.528 und ist signifikant. Von Bedeutung ist
daneben der gemeinsame Koeffizient für DBOD und DBOD · U F U N D (23.678). Dieser
repräsentiert den Effekt für die Unternehmen, mit den am stärksten unterfinanzierten
Plänen. Die Ermessensspielräume dieser Unternehmen werden vom Kapitalmarkt deutlich stärker wahrgenommen. Das Vorzeichen zeigt dabei in die entgegengesetzte Richtung, was einen positiven Zusammenhang zwischen der Höhe der Ermessensspielräume
und der Marktkapitalisierung impliziert.
5.5. Möglichkeiten und Grenzen der funktionalen Bestimmung von DBOD
Grundsätzlich ist zu betonen, dass die Validität unserer Ergebnisse stark von der funktionalen Ermittlung der diskretionären Komponente der DBO abhängt. Diese geschieht
gewiss nicht frei von Fehlern. Wir sind gezwungen Annahmen zu treffen, die einen Einfluss auf die Höhe von DBOD haben, insbesondere die grundsätzliche Annahme, dass
sich die Ermessensspielräume durch Abweichung vom Branchenmedian bestimmen lassen sowie die Annahmen bezüglich der Lebenserwartung (L) und der durchschnittlichen
Restdienstzeit (N ). Eine pauschale Restlebenszeit von 18 Jahren beispielsweise ist eine
starke Vereinfachung. Sofern es hier Unterschiede zwischen den betrachteten Unterneh-
27
men gibt (und die gibt es zweifellos), ist DBOD fehlerbehaftet. Auch unser Schätzer der
durchschnittlichen Restdienstzeit N basiert auf Annahmen, so dass auch hierdurch die
Ermittlung der wahren“ diskretionären Komponente verfälscht wird.
”
Wir schätzen daher eine weitere Regressionsgleichung, mit der wir den Anteil von DBOD
bestimmen, der auf die grundsätzlichen Abweichungen zwischen berichteten versicherungsmathematischen Annahmen und den jeweiligen Branchenmedianen zurückgeht:
DBOD,it
∗
∗
= α + β1 (iit − i∗it ) + β2 (git − git
) + β3 (rit − rit
) + ut
DBOit
(VI.)
Tabelle 9 zeigt das Ergebnis dieser Schätzung. Die Koeffizienten sind signifikant und
zeigen in die erwartete Richtung. Von Bedeutung ist daneben der Wert von 97,9% für
R2 . Dieser besagt, dass der mit Abstand größte Teil auf die Abweichungen zwischen
den berichteten i, g und r und den Branchenwerten i∗ , g ∗ und r∗ zurückzuführen ist.
Dieses Ergebnis zeigt, dass fehlerhafte Annahmen bezüglich L und N einen eher geringen
Einfluss auf die Bestimmung von DBOD haben. DBOD wird im Wesentlichen von den
Abweichungen zwischen den versicherungsmathematischen Annahmen der Unternehmen
und den jeweiligen Sektorenwerten getrieben.
Um die Fehlerrobustheit unserer Modelle weiter zu überprüfen, haben wir einerseits
sämtliche Modelle für ein auf die Jahre 2005-2008 verkürztes Sample geschätzt, und
andererseits die Schätzungen ohne Winsorisierung bzw. mit Winsorisierung des oberen
und des unteren Perzentils geschätzt. Für sämtliche getesteten Spezifikationen erhalten
wir qualitativ gleichwertige Ergebnisse.
28
Zwei weitere Vereinfachungen, die zu Messfehlern und Fehlspezifikationen führen können,
wollen wir an dieser Stelle jedoch nicht verschweigen: Sofern Unternehmen sowohl
ausländische als auch inländische Pensionspläne aufweisen, haben wir die Annahme getroffen, dass die ausländischen Pläne vernachlässigbar sind. Die Bestimmung des Ermessensanteils der DBO basiert lediglich auf den inländischen versicherungsmathematischen
Annahmen, obwohl gewiss auch die ausländischen einen Einfluss haben. Diese Vereinfachung halten wir indes für vertretbar, da lediglich ein sehr geringer Teil der betrachteten
Unternehmen über ausländische Pensionsverpflichtungen verfügt und diese dann meist
deutlich kleiner als die inländischen sind. Hinsichtlich der Anhangangaben der betrachteten Unternehmen ist festzuhalten, dass Zinssätze und Gehalts- bzw. Rententrends
entgegen den Regelungen von IAS 19.120A (n) nicht immer in absoluten Prozentzahlen angegeben sind. Wir sehen uns hier in seltenen Fällen mit der Angabe von (wenn
auch recht schmalen) Bandbreiten konfrontiert. In diesen Fällen treffen wir die Vereinfachung, dass der Mittelwert der Bandbreite den wahren Wert der jeweiligen Annahme
darstellt. Dieser geht dann sowohl in die Bestimmung der Branchenwerte, als auch in
die Bestimmung von DBOD ein.
6. Fazit
Große Uneinigkeit besteht hinsichtlich der Fragestellung, wie viel Flexibilität dem Management bei der Erstellung eines IFRS-Abschlusses zugesprochen werden sollte. Auf der
einen Seite wird argumentiert, dass Ermessensspielräume dazu genutzt werden können,
die Bilanzstruktur und das Ergebnis zu manipulieren. Die andere Seite vertritt die Auffassung, dass diese Ermessensspielräume dazu dienen, unternehmensinterne Informationen besser an die Abschlussadressaten zu kommunizieren.
Im vorliegenden Beitrag bestimmen wir für eine spezifische Rechnungslegungsgröße – die
29
Pensionsverpflichtung (DBO) – zunächst den Teil, der auf Ermessensausübung seitens
des Managements zurückzuführen ist. Hierzu ersetzen wir die wesentlichen versicherungsmathematischen Annahmen – Abzinsungssatz, Gehaltstrend und Rententrend – durch
ihre jeweiligen Branchenmediane. Wir überprüfen, ob die so ermittelte Ermessenskomponente die Wertrelevanz der im Anhang offengelegten DBO erhöht oder vermindert.
Im Ergebnis lässt sich festhalten, dass die Ermessensausübung durch das Management die Wertrelevanz zumindest nicht verschlechtert. Der Kapitalmarkt scheint diese Ermessensausübung sogar tendenziell zu honorieren. Die Möglichkeit die versicherungsmathematischen Annahmen an die Gegebenheiten des jeweiligen Unternehmens
anzupassen, wird im Durchschnitt durch den Kapitalmarkt begrüßt. Zurückzuführen
ist dieses Ergebnis u. E. darauf, dass das Management über private Kenntnisse über
die jeweilige Verpflichtung verfügt, deren Kommunikation an die Abschlussadressaten
zu entscheidungsnützlicheren Informationen führt. Daneben zeigen unsere Ergebnisse
zum einen, dass es keinen Unterschied hinsichtlich der Ermessensausübung des Managements zwischen den Zeiträumen vor bzw. nach der Einführung der verpflichtenden
IFRS-Bilanzierung für kapitalmarktorientierte Unternehmen ab dem Jahr 2005 gibt, und
zum anderen, dass Unternehmen mit deutlich unterfinanzierten Pensionsplänen tendenziell eher die versicherungsmathematischen Annahmen beeinflussen, um die Höhe der
Pensionsverpflichtung zu verringern.
Dieses Ergebnis hat deutliche Implikationen für den Standardsettingprozess des IASB:
Die Rechnungslegung sollte ein gewisses Maß an Flexibilität aufweisen, damit das Management die Möglichkeit erhält, private Informationen an die Abschlussadressaten zu
kommunizieren. Daneben ergeben sich Implikationen für die Neuregelung der Pensionsbilanzierung durch das IASB-Projekt Post-employment benefits“: Im Rahmen dieses
”
Projekts sollte der Standardsetter darauf achten, die Ermessensspielräume des Managements nur in den Punkten einzuschränken, in denen opportunistisches Verhalten nach-
30
weislich überwiegt (so z. B. bei der bilanziellen Behandlung versicherungsmathematischer
Gewinne bzw. Verluste).
31
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37
A. Appendix
i
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Mittelwert
6,10
5,84
5,74
5,46
5,01
4,27
4,44
5,38
5,88
Median
6,00
6,00
5,75
5,50
5,00
4,25
4,50
5,50
5,90
Standardabweichung
0,32
0,38
0,32
0,30
0,41
0,29
0,28
0,39
0,48
Minimum
5,00
4,75
4,75
4,50
3,98
3,59
3,10
4,15
4,27
Maximum
6,50
6,50
6,02
6,00
6,00
5,75
5,52
6,60
8,00
Mittelwert
2,85
2,65
2,67
2,51
2,39
2,21
2,25
2,50
2,55
Median
3,00
2,75
2,75
2,50
2,50
2,50
2,50
2,50
2,61
Standardabweichung
0,49
0,71
0,75
0,76
0,82
0,90
0,92
0,99
0,97
Minimum
2,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
Maximum
3,69
3,66
4,50
4,50
4,00
4,75
7,75
5,00
4,90
Mittelwert
1,90
1,85
1,81
3,28
1,59
1,58
1,62
1,76
1,91
Median
2,00
2,00
2,00
1,75
1,50
1,50
1,60
1,75
2,00
Standardabweichung
0,47
0,46
0,47
1,13
0,45
0,39
0,35
0,39
0,36
Minimum
1,25
1,20
0,30
0,00
0,00
0,90
0,88
1,00
1,00
Maximum
3,00
3,00
2,57
8,40
3,00
2,50
2,50
2,85
8,87
g
r
Tabelle 1: Entwicklung von i, g und r im Zeitablauf.
38
i∗
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Automobile
Chemicals
Construction
Consumer
Financial Services
Industrial
Media
Pharma & Healthcare
Retail
Transp. & Logistics
5,94
-
5,49
5,86
-
5,44
5,78
-
5,48
5,39
5,39
5,31
5,42
-
5,01
5,06
5,01
4,99
4,75
5,08
5,08
-
4,29
4,37
4,17
4,40
4,27
4,27
4,20
4,48
4,12
4,17
4,49
4,55
4,53
4,13
4,36
4,43
4,50
4,55
4,51
4,44
5,58
5,40
5,59
5,40
5,24
5,31
5,36
5,35
5,55
5,41
5,76
6,06
5,93
5,78
5,92
5,87
5,54
6,01
6,05
5,93
3,00
-
2,59
2,33
-
2,59
2,56
-
2,61
2,41
2,56
2,82
2,55
-
2,59
2,50
2,45
2,30
2,26
2,49
2,56
-
2,51
2,47
2,30
2,60
1,98
2,14
2,10
2,45
2,66
2,35
2,41
2,38
2,52
2,80
2,36
2,18
1,45
2,83
2,56
2,60
2,64
2,61
2,71
3,53
2,39
2,42
1,70
3,16
2,66
2,63
2,81
2,78
2,78
3,56
2,54
2,34
1,75
3,08
2,50
2,67
1,69
-
1,81
1,60
-
1,81
1,59
-
1,40
2,44
1,73
1,68
1,62
-
1,89
1,47
1,48
1,66
1,56
1,59
1,54
-
1,81
1,44
1,36
1,71
1,59
1,52
1,63
1,52
1,75
1,65
1,78
1,55
1,55
1,55
1,67
1,57
1,63
1,57
1,68
1,84
1,95
1,87
1,55
1,99
1,79
1,68
1,62
1,66
1,99
1,70
1,86
1,88
1,63
2,16
1,94
1,89
1,74
1,97
2,10
2,07
g∗
Automobile
Chemicals
Construction
Consumer
Financial Services
Industrial
Media
Pharma & Healthcare
Retail
Transp. & Logistics
r∗
Automobile
Chemicals
Construction
Consumer
Financial Services
Industrial
Media
Pharma & Healthcare
Retail
Transp. & Logistics
Tabelle 2: Entwicklung von i∗ , g ∗ und r∗ im Zeitablauf, differenziert nach Branchen.
39
M ARCAP
TA
PA
DBO
DBOX
DBOD
NI
RD
EM P (in Tausend)
N (in Jahren)
Mittelwert
Median
Stabw.
Minimum
Maximum
1,028
1,678
0,045
0,106
0,107
-0,001
0,075
0,016
34,620
7,526
0,625
0,899
0,011
0,071
0,070
0,000
0,066
0,000
7,867
1,753
1,417
4,030
0,076
0,104
0,106
0,011
0,131
0,025
74,874
5,443
0,019
0,292
0,000
0,000
0,000
-0,063
-0,990
0,000
0,000
0,000
15,297
59,419
0,391
0,542
0,565
0,054
0,676
0,163
524,803
20,000
Tabelle 3: Wesentliche Charakteristika der Datenbasis.
40
Dependent Variable: MARCAP
Method: Panel Least Squares
Sample: 2000 2008
Periods included: 9, Cross-sections included: 99
Total panel (unbalanced) observations: 449
White cross-section standard errors & covariance (d.f. corrected)
P
Modell I.: M ARCAPit = 2008
t=2000 αt It + β1 DBOit + β2 P Ait + β3 N Iit
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
DBO
PA
NI
EMP
RD
TA
0.532825
−2.148596
1.204533
4.125958
−1.69 · e−6
6.662352
0.172323
0.110038
0.344770
0.488380
1.376958
8.11 · e−8
1.026844
0.009080
4.842188
−6.231978
2.466387
2.996429
−20.81202
6.488180
18.97800
0.0000
0.0000
0.0140
0.0029
0.0000
0.0000
0.0000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
0.992357
1.298948
2.604484
2.741690
2.658567
Period fixed (dummy variables)
R-squared
Adj. R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.560048
0.545856
0.875364
39.46217
0.000000
Modell II.: M ARCAPit =
P2008
t=2000 αt It
+ β1 DBOX,it + β2 P Ait + β3 N Iit
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
DBOX
PA
NI
EMP
RD
TA
0.525322
−1.963728
1.056695
4.124981
−1.70 · e−6
6.566739
0.171923
0.110188
0.351286
0.558614
1.382543
8.69 · e−8
1.004610
0.008863
4.767511
−5.590112
1.891636
2.983618
−19.55998
6.536602
19.39738
0.0000
0.0000
0.0592
0.0030
0.0000
0.0000
0.0000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Schwarz criterion
0.992357
1.298948
2.607129
2.744335
2.661212
R-squared
Adj. R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.558882
0.544653
0.876523
39.27603
0.000000
Tabelle 4: Relative Wertrelevanz der Pensionsverpflichtung.
41
Modell I.
Modell II.
0.5459
1.2731
0.2030
0.5447
Adj. R-Squared
Vuong Z-Statistic
p-value
Tabelle 5: Vuong (1989)-Test zum Vergleich der Modelle I. und II..
Sample: 2000 2008
Modell III.: M ARCAPit =
P2008
t=2000 αt It
+ β1 DBOX,it + β2 DBOD,it + β3 P Ait
+β4 N Iit + β5 EM Pit + β6 RDit + β7 T Ait + ut
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
DBOX
DBOD
PA
NI
EMP
RD
TA
0.527882
−2.139723
−5.789322
1.134035
4.133503
−1.70 · e−6
6.725172
0.173029
0.110226
0.337293
2.065376
0.437295
1.375105
7.56 · e−8
1.068802
0.009580
4.789108
−6.343803
−2.803035
2.593295
3.005955
−22.45484
6.292254
18.06148
0.0000
0.0000
0.0053
0.0098
0.0028
0.0000
0.0000
0.0000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Schwarz criterion
0.992357
1.298948
2.607185
2.753538
2.664874
R-squared
Adj. R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.560818
0.545604
0.875607
36.86161
0.000000
Tabelle 6: Zusätzliche Wertrelevanz der Ermessenskomponente.
42
Sample: 2000 2008
P
Modell IV.: M ARCAPit = 2008
t=2000 αt It + β1 DBOX,it + β2 DBOD,it
+β3 DBOD,it · P ost2004 + β4 P Ait + β5 N Iit
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
DBOX
DBOD
DBOD · P OST 2004
PA
NI
EMP
RD
TA
0.528457
−2.137548
−3.664535
−2.521463
1.120966
4.129601
−1.70 · e−6
6.707689
0.173158
0.110808
0.335223
2.920430
4.216216
0.424616
1.377596
7.50 · e−8
1.064739
0.009584
4.769101
−6.376500
−1.254793
−0.598039
2.639952
2.997686
−22.64788
6.299845
18.06766
0.0000
0.0000
0.2102
0.5501
0.0086
0.0029
0.0000
0.0000
0.0000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Schwarz criterion
0.992357
1.298948
2.611527
2.767027
2.672821
R-squared
Adj. R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.560868
0.544604
0.876570
34.48489
0.000000
Tabelle 7: Übergang auf verpflichtende IFRS-Anwendung.
43
Sample: 2000 2008
P
Modell IV.: M ARCAPit = 2008
t=2000 αt It + β1 DBOX,it + β2 DBOD,it
+β3 DBOD,it · U F U N D + β4 P Ait + β5 N Iit
+β6 EM Pit + β7 RDit + β8 T Ait + β9 U F U N D + ut
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
DBOX
DBOD
DBOD · U F U N D
PA
NI
EMP
RD
TA
UFUND
0.365130
−1.932723
−12.52822
36.20626
1.243569
4.113293
−1.18 · e−6
7.525593
0.176734
0.299807
0.133268
0.389621
2.953558
8.482752
0.587619
1.311814
1.51 · e−7
1.344575
0.009827
0.090552
2.739816
−4.960524
−4.241736
4.268221
2.116283
3.135577
−7.803780
5.597003
17.98413
3.310886
0.0064
0.0000
0.0000
0.0000
0.0349
0.0018
0.0000
0.0000
0.0000
0.0010
Mean dependent var
S.D. dependent var
Schwarz criterion
0.992357
1.298948
2.570634
2.735280
2.635533
R-squared
Adj. R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.580337
0.563784
0.857912
35.05961
0.000000
Tabelle 8: Einfluss des Finanzierungsstatus.
44
Dependent Variable: DBOD /DBO
Method: Panel EGLS (Cross-section weights)
Sample: 2000 2008
Linear estimation after one-step weighting matrix
Modell VI.:
DBOD,it
DBOit
∗ ) + β (r − r ∗ ) + u
= α + β1 (iit − i∗it ) + β2 (git − git
3 it
t
it
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
i − i∗
g − g∗
r − r∗
0.000262
−14.25134
6.357272
8.303532
0.000318
0.108714
0.108036
0.167396
0.825143
−131.0902
58.84399
49.60399
0.4098
0.0000
0.0000
0.0000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
0.005315
0.408574
1.373289
1.184848
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.979541
0.979389
0.058303
6447.482
0.000000
Tabelle 9: Überprüfung der Fehlerrobustheit.
45
HHL-Arbeitspapiere / HHL Working Papers
103
Zülch, Henning; Salewski, Marcus (2010)
Ermessensspielräume bei der Bilanzierung von Pensionsverpflichtungen: eine
empirische Analyse deutscher IFRS-Bilanzierer
102
Scherzer, Falk (2010)
On the Value of Individual Athletes in Team Sports
101
Wulf, Torsten; Brands, Christian; Meißner, Philip (2010)
A Scenario-based Approach to Strategic Planning: Tool Description –
360° Stakeholder Feedback
100
Viellechner, Oliver; Wulf, Torsten (2010)
Incumbent Inertia upon Disruptive Change in the Airline Industry: Causal Factors
for Routine Rigidity and Top Management Moderators
99
Wulf, Torsten; Meißner, Philip; Bernewitz, Friedrich Frhr. von (2010)
Future Scenarios for German Photovoltaic Industry
98
Wulf, Torsten; Meißner, Philip; Stubner, Stephan (2010)
A Scenario-based Approach to Strategic Planning – Integrating Planning and
Process Perspective of Strategy
97
Wulf, Torsten; Stubner, Stephan; Blarr, W. Henning; Lindow, Corinna (2010)
Erfolgreich bleiben in der Krise
96
Wulf, Torsten; Stubner, Stephan (2010)
Unternehmernachfolge in Familienunternehmen – Ein Untersuchungsmodell zur
Analyse von Problemfeldern bei der Übergabe der Führungsrolle
95
Zülch, Henning; Pronobis, Paul (2010)
The Predictive Power of Comprehensive Income and Its Individual Components
under IFRS
94
Zülch, Henning; Hoffmann, Sebastian (2010)
Lobbying on Accounting Standard Setting in a Parliamentary Environment –
A Qualitative Approach
93
Hausladen, Iris; Porzig, Nicole; Reichert, Melanie (2010)
Nachhaltige Handels- und Logistikstrukturen für die Bereitstellung regionaler
Produkte: Situation und Perspektiven
92
La Mura, Pierfrancesco; Rapp, Marc Steffen; Schwetzler, Bernard; Wilms,
Andreas (2009)
The Certification Hypothesis of Fairness Opinions
91
La Mura, Pierfrancesco (2009)
Expected Utility of Final Wealth and the Rabin Anomaly
90
Thürbach, Kai (2009)
Fallstudie sekretaria - Vom New Economy-Internet-Startup zum
Old Economy-Verlagsunternehmen
89
Wulf, Torsten; Stubner, Stephan; Blarr, W. Henning (2010)
Ambidexterity and the Concept of Fit in Strategic Management – Which Better
Predicts Success?
88
Wulf, Torsten; Stubner, Stephan; Miksche, Jutta; Roleder, Kati (2010)
Performance over the CEO Lifecycle – A Differentiated Analysis of Short and
Long Tenured CEOs
87
Wulf, Torsten; Stubner, Stephan; Landau, Christian; Gietl, Robert (2010)
Private Equity and Family Business – Can Private Equity Investors Add to the
Success of Formerly Owned Family Firms?
86
Executive Succession and Firm Performance – the Role of Position-specific Skills
85
Unternehmernachfolge in Familienunternehmen – Untersuchungsmodell zur
Analyse von Problemfeldern bei der Übergabe der Führungsrolle
84
Executive Departure Following Acquisitions in Germany – an Empirical Analysis
of Its Antecedents and Consequences
83
Zülch, Henning; Gebhardt, Ronny (2008)
Politische Ökonomie der Rechnungslegung - Empirische Ergebnisse und kritische
Würdigung des Forschungsansatzes
82
Zülch, Henning; Löw, Edgar; Burghardt, Stephan (2008)
Zur Bedeutung von IFRS-Abschlüssen bei der Kreditvergabe von Banken an
mittelständische Unternehmen
81
Suchanek, Andreas (2007)
Die Relevanz der Unternehmensethik im Rahmen der Betriebswirtschaftslehre
80
Kirchgeorg, Manfred; Jung, Kathrin (2007)
User Behavior in Second Life: an Empirical Study Analysis and Its Implications for
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79
Freundt, Tjark (2007)
Neurobiologische Erklärungsbeiträge zur Struktur und Dynamik des
Markenwissens
78
Wuttke, Martina (2007)
Analyse der Markteintrittsstrategien chinesischer Unternehmen in Mitteldeutschland am Beispiel von chinesischen Unternehmen im MaxicoM in Leipzig
77
La Mura, Pierfrancesco; Swiatczak, Lukasz (2007)
Markovian Entanglement Networks
76
Corporate Responsibility in der pharmazeutischen Industrie
75
Möslein, Kathrin; Huff, Anne Sigismund (2006)
Management Education and Research in Germany
74
Kirchgeorg, Manfred; Günther, Elmar (2006)
Employer Brands zur Unternehmensprofilierung im Personalmarkt :
eine Analyse der Wahrnehmung von Unternehmensmarken auf der Grundlage
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73
Vilks, Arnis (2006)
Logic, Game Theory, and the Real World
72
La Mura, Pierfrancesco; Olschewski, Guido (2006)
Non-Dictatorial Social Choice through Delegation
71
Kirchgeorg, Manfred; Springer, Christiane (2006)
UNIPLAN Live Trends 2006 : Steuerung des Kommunikationsmix im
Kundenbeziehungszyklus ; eine branchenübergreifende Befragung von
Marketingentscheidern unter besonderer Berücksichtigung der Live
Communication. – 2., erw. Aufl.
70
Reichwald, Ralf; Möslein, Kathrin (2005)
Führung und Führungssysteme
69
Is Profit Maximization the Social Responsibility of Business? Milton Friedman and
Business Ethics
68
Decision Theory in the Presence of Uncertainty and Risk
67
Kirchgeorg, Manfred; Springer, Christiane (2005),
UNIPLAN LiveTrends 2004/2005 : Effizienz und Effektivität in der Live
Communication ; eine Analyse auf Grundlage einer branchen-übergreifenden
Befragung von Marketingentscheidern in Deutschland
66
Kirchgeorg, Manfred; Fiedler, Lars (2004)
Clustermonitoring als Kontroll- und Steuerungsinstrument für
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Ostdeutschland
65
Schwetzler, Bernhard (2004)
Mittelverwendungsannahme, Bewertungsmodell und Unternehmensbewertung
bei Rückstellungen
64
La Mura, Pierfrancesco; Herfert, Matthias (2004)
Estimation of Consumer Preferences via Ordinal Decision-Theoretic Entropy
63
Wriggers, Stefan (2004)
Kritische Würdigung der Means-End-Theorie im Rahmen einer Anwendung auf
M-Commerce-Dienste
62
Kirchgeorg, Manfred (2003)
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61
Correlated Equilibria of Classical Strategic Games with Quantum Signals
60
Schwetzler, Bernhard; Reimund, Carsten (2003)
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59
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58
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54
Kesting, Peter (2002)
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53
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52
Fischer, Thomas M.; Vielmeyer, Uwe (2002)
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Messung von stakeholderbezogenen Wertbeiträgen
51
Fischer, Thomas M.; Schmöller, Petra; Vielmeyer, Uwe (2002)
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kundenbezogenen Erfolgspotenzialen mit Realoptionen
50
Grobe, Eva (2003)
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Unternehmensmarken aus der Sicht von High Potentials
49
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Personalentscheidern
48
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eine Analyse auf der Grundlage einer Befragung von
Talenten aus der Region Mitteldeutschland
(not published)
47
Fischer, Thomas M.; Schmöller, Petra (2001)
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der Elektroindustrie
46
Althammer, Wilhelm; Rafflenbeul, Christian (2001)
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Hutzschenreuter, Thomas (2001)
Managementkapazitäten und Unternehmensentwicklung
44
On the Shape of Information Processing Functions
43
Hutzschenreuter, Thomas; Wulf,Torsten (2001)
Ansatzpunkte einer situativen Theorie der Unternehmensentwicklung
42
Die Versteigerung der deutschen UMTS-Lizenzen – eine ökonomische Analyse
des Bietverhaltens
41
Decisions of the Board
40
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39
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Grundbegriffs
38
Kirchgeorg, Manfred; Kreller, Peggy (2000)
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Regionennamen "Mitteldeutschland" und "Ruhrgebiet" auf der Grundlage einer
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37
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Gesetzes der Konvergenz“ und seines theoretischen Fundaments
36
Hutzschenreuter, Thomas; Enders, Albrecht (2000)
Möglichkeiten zur Gestaltung internet-basierter Studienangebote im Markt
für Managementbildung
35
Der Einfluss von Wachstum, Risiko und Risikoauflösung auf den
Unternehmenswert
34
No longer available. There will be no reissue.
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Löhnig, Claudia (1999)
Wirtschaftliche Integration im Ostseeraum vor dem Hintergrund der
Osterweiterung der Europäischen Union: eine Potentialanalyse
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Fischer, Thomas M. (1999)
Die Anwendung von Balanced Scorecards in Handelsunternehmen
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Schwetzler, Bernhard; Darijtschuk, Niklas (1999)
Unternehmensbewertung, Finanzierungspolitiken und optimale Kapitalstruktur
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Marketingwissenschaft im Wandel – Anmerkungen zur Paradigmendiskussion
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Stochastische Verknüpfung und implizite bzw. maximal zulässige
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Fischer, Thomas M.; Decken, Tim von der (1999)
Kundenprofitabilitätsrechnung in Dienstleistungsgeschäften –
Konzeption und Umsetzung am Beispiel des Car Rental Business
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Economic Value Added (EVA) - Informationen aus der externen
Rechnungslegung zur internen Unternehmenssteuerung?
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The Transition Process in East Germany
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Knowledge of the Game, Relative Rationality, and Backwards Induction
without Counterfactuals
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Darijtschuk, Niklas (1998)
Dividendenpolitik
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Kreller, Peggy (1998)
Empirische Untersuchung zur Einkaufsstättenwahl von Konsumenten
am Beispiel der Stadt Leipzig
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Löhnig, Claudia (1998)
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21
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20
Fischer, Thomas M.; Schmitz, Jochen A. (1998)
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19
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Schwetzler, Bernhard; Ragotzky, Serge (1998)
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11
Schwetzler, Bernhard; Mahn, Stephan (1997)
IPO´s: Optimale Preisstrategien für Emissionsbanken mit Hilfe von
Anbot-Modellen
10
Hungenberg, Harald; Hutzschenreuter, Thomas; Wulf, Torsten (1997)
Ressourcenorientierung und Organisation
9
Vilks, Arnis (1997)
Knowledge of the Game, Rationality and Backwards Induction
(Revised edition HHL Working Paper No. 25)
8
Visionen, Revolutionen und klassische Situationen – Schumpeters
Theorie der wissenschaftlichen Entwicklung
7
Hungenberg, Harald; Hutzschenreuter, Thomas; Wulf, Torsten (1997)
Investitionsmanagement in internationalen Konzernen
- Lösungsansätze vor dem Hintergrund der Agency-Theorie
6
Hungenberg, Harald; Hutzschenreuter, Thomas (1997)
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Deutschland
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Die Kapitalkosten von Rückstellungen zur Anwendung des ShareholderValue-Konzeptes in Deutschland
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Hungenberg, Harald (1996)
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Vilks, Arnis (1996)
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Meffert, Heribert (1996)
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