In fünf Stufen zum Wert eines FinTechs

Empirische Untersuchung zeigt: Multiplikatorverfahren kann realistische Einschätzung des Unternehmenswerts in der Anfangsphase liefern

(firmenpresse) - FRANKFURT/M. Das Banking wird digital und FinTechs haben oft die dazu passenden Lösungen. Immer mehr Banken möchten deshalb eines dieser Startups kaufen oder sich an ihm beteiligen. Um dabei keine falsche Entscheidung zu treffen, brauchen sie Daten zum Wert des ins Auge gefassten Unternehmens. Ermittelt werden diese unter anderem mit dem Multiplikatorverfahren. "Wir haben in einer empirischen Untersuchung herausgefunden, dass die Methode zu realistischen Ergebnissen führen kann", so Stefan Steinhoff, Partner für Risk & Regulatory der TME AG, einer Frankfurter Unternehmensberatung für Financial Services.



Neben Investoren von außen - wie Banken - brauchen auch Gründer und Gesellschafter eines FinTechs belastbare Zahlen zum Wert des Unternehmens - sowohl ganz am Anfang als auch bei der weiteren Expansion. Beispielsweise muss man den Wert kennen, wenn eine Private-Equity-Finanzierung oder ein Börsengang ansteht. Vor allem im Frühstadium werde oft das Multiplikatorverfahren angewendet, das leicht verständlich und zumindest auf den ersten Blick leicht durchführbar sei, sagt Steinhoff. "Allerdings muss man sich auch der möglichen Schwachpunkte bewusst sein", ergänzt der Experte, der zusammen mit Jochen Schneider, Consulting Manager im Bereich Risk & Regulatory der TME AG, ein Whitepaper zum Thema verfasst hat.



Bezug zu vergleichbaren Unternehmen

Letztlich basiert das Multiplikatorverfahren auf einem Vergleich mit den Marktpreisen ähnlicher Unternehmen, die in der Peer Group zusammengefasst werden. Vereinfacht gesagt, wird ein Multiplikator eines Referenzunternehmens mit der entsprechenden Bezugsgröße des betrachteten FinTechs multipliziert. Beispiel: Das Kurs-Gewinn-Verhältnis für das etablierte Unternehmen mal dem erwarteten Gewinn des FinTechs ergibt den Wert des FinTechs. Knackpunkte sind laut Schneider die Auswahl der geeigneten Vergleichsunternehmen (Peer Group) und der passenden Multiplikatoren. Bei Letzteren wird zwischen zwei Gruppen unterschieden: Equity-Multiplikatoren wie Kurs/Gewinn oder Kurs/Cashflow erlauben die Bestimmung des Marktwerts für das Eigenkapital. Entity-Multiplikatoren wie Unternehmenswert/Umsatz ergeben den Marktwert des Gesamtkapitals.





Der erste Schritt ist immer die Unternehmensanalyse, vor allem die Identifikation der wichtigsten Werttreiber. Es folgt mit der Suche nach der Peer Group die vielleicht schwierigste Aufgabe. "Mitglieder" können börsennotierte oder in jüngster Zeit verkaufte Unternehmen sein, die vergleichbar zu dem FinTech sind, das bewertet werden soll. "Das heißt, man muss Firmen finden, die im gleichen Geschäftsfeld ein ähnliches Chancen- und Risikoprofil haben", so Schneider. Um Fehler zu minimieren, braucht man mehrere solcher Unternehmen. Zudem müssen für diese alle notwendigen Daten zur Verfügung stehen. Und das ist noch nicht alles. Steinhoff: "In einem dritten Schritt werden die Daten aufbereitet. Dabei sind Sondereffekte herauszurechnen, weil man nicht nur eine Momentaufnahme machen möchte." Im vierten Schritt berechnet man die ausgewählten Multiplikatoren und schließlich im fünften Schritt den gesuchten Wert des FinTechs.



Praxistest mit Index KFTX

Für eine empirische Untersuchung zur Präzision des Multiplikatorverfahrens hat das TME Institut, wegen des in Deutschland noch relativ jungen FinTech-Markts, einen Index aus den USA gewählt. Im KBW Nasdaq Financial Technology Index (KFTX) sind 50 Unternehmen vertreten, die als repräsentativ für die neue Branche der FinTechs gelten. Für diese suchte TME sechs typische Multiplikatoren, die für die Jahre 2000 bis 2016 berechnet wurden. "Wir haben zudem nach den Geschäftsfeldern Anlage, Bezahlung, Dienstleistungen, Information und Infrastruktur sortiert, also Cluster gebildet", erklärt Steinhoff. Mit der Bestimmung von Medianwerten bei den für ein Geschäftsfeld ermittelten Multiplikatoren wurde der Einfluss von Ausreißern verringert.



Geprüft wurden zwei Hypothesen: Da der Unternehmenswert durch das Risiko des Geschäftsmodells maßgeblich beeinflusst wird, kann ein Multiplikator auch als Ausdruck des geschäftsinhärenten Risikos gesehen werden. Diese Schlussfolgerung steht und fällt allerdings mit der Trennschärfe der gewählten Cluster. Anhand einer dezidierten Methodik stellte das TME Institut fest: Die höchsten Risiken sind bei FinTechs im Bereich Bezahlung zu finden. Ebenfalls mit Hilfe der geschäftsfeldspezifischen Multiplikatoren wurde die zweite Hypothese untersucht, die Schneider so beschreibt: "Wir nahmen an, dass die Unternehmenswerte von FinTechs im Zehnjahresvergleich ein hohes Niveau erreicht haben." Ergebnis: Seit der Finanzmarktkrise sind die betrachteten Multiplikatoren zwar deutlich gestiegen, sie liegen aber immer noch in etwa auf dem bereits vor dieser Krise erreichten Level. Dieses Ergebnis wird auch durch die zum Vergleich angeschauten Aktien der 100 amerikanischen Finanzdienstleister des Nasdaq Financial 100 gestützt.



Fazit der Whitepaper-Autoren: Grundsätzlich ist das Multiplikatorverfahren für FinTechs in der Anfangsphase aussagekräftig. Bleibt die Frage, ob sich diese Resultate auf den deutschen FinTech-Markt übertragen lassen. Nicht hundertprozentig, sagt Steinhoff. Für die Branche hierzulande sei es komplizierter, eine Peer Group zu bestimmen, die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen sind ebenso andere wie die gesetzlichen Vorschriften. Dazu kommt, dass in den USA Eigenfinanzierung vorherrscht, während in Deutschland die Finanzierungen eine größere Bandbreite haben. Dennoch ist das Multiplikatorverfahren nach Steinhoffs Ansicht auch für deutsche FinTechs sinnvoll - sofern es gelingt, Cluster vergleichbarer Unternehmen zu finden, man Zugriff zu deren relevanten Daten hat und die Methode an die örtlichen Gegebenheiten anpasst. Steinhoff: "Mit einem solch bedachten Einsatz ist das Verfahren zur Unternehmensbewertung zu empfehlen - zumal es oft die einzig verwendbare Methode darstellt."Weitere Infos zu dieser Pressemeldung:

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Datum: 22.12.2017 - 11:25 Uhr
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