Quantitative Analyse – Das Tool (technisch)

Vor kurzem habe ich beschrieben, wie ich Start-ups raussuche, in die ich investiere. Da vermehrt die Frage nach den Tools, die ich verwende aufkam, möchte ich heute mein Excel-Template zur quantitativen Analyse vorstellen. Dieses Template nutze ich in erster Linie, um die Höhe der möglichen und die Höhe der erwarteten Rendite zu berechnen.

Ich habe das Tool an diesen Post angehangen, damit ihr es euch runterladen und euch selbst ein Bild davon machen könnt. Die eingetragenen Zahlen sind Fantasiezahlen. Die müsst ihr dann durch entsprechende Planzahlen ersetzen. Viel Spaß dabei!

Verzehnfachung als K.O.-Kriterium

Die Minimumgesamtrendite, die unabhängig von der Vertragslaufzeit möglich sein muss damit ich investiere, ist 10x die Anlagesumme. Dafür berechne ich mir ein Best-Case-Szenario.

Da es die wenigsten Start-ups schaffen, ihre ambitionierten Planziele zu erreichen oder sogar zu übertreffen, nehme ich für den Best Case an, dass das Start-up seine Planziele erreichen wird. Als Laufzeitende sehe ich den ersten Kündigungstermin des Start-ups an, da ich ab diesem Zeitpunkt nicht mehr die alleinige Entscheidungsgewalt darüber habe, ob der Vertrag weiterläuft oder nicht. Schließlich möchte ich nicht kurz vor dem großen Renditeschub rausgekündigt werden. Für die Jahre bis Laufzeitende, für die keine Planzahlen vorliegen, modelliere ich die Planzahlen in die Zukunft.

Dabei verringere ich die Wachstumsrate des Umsatzes von Jahr zu Jahr um 50%, lasse sie aber nie unter 10% fallen. Weiter nehme ich an, dass die Margen konstant bleiben (Basis: letztes Planjahr). In Abhängigkeit von den Vertragsmultiplen berechne ich dann den Auszahlungsbetrag. Dieser muss – wie erwähnt – im Best Case mindestens dem 10fachen der Anlagesumme entsprechen.

First Chicago Method

Gleichzeitig berechne ich eine erwartete Rendite über eine Szenarioanalyse. Dabei beachte ich drei verschiedene Szenarien (Best, Base und Worst Case) und gewichte diese. Die Wahrscheinlichkeitsgewichtungen, die ich vornehme, sind geschätzt und basieren auf meinen persönlichen Erfahrungen. Den Best Case übernehme ich von oben. Diesen gewichte ich mit 10%.

Im Base Case gehe ich davon aus, dass das Wachstum – auch der Planzahlen – nur halb so hoch ausfällt wie im Best Case Szenario. Die Spalte „Umsatz YTD“ soll darüber Auskunft geben, wie hoch der Umsatz bereits im aktuellen Jahr, dem ersten Planjahr, ist, sodass hier nicht zu niedrig geschätztz wird. Im Base Case gibt es außerdem keine Gewinne beim zu bewertenden Start-up. Damit entfallen alle Gewinnbeteiligungen sowie die Auszahlung auf Basis des EBIT-Multiples. Diesen Base Case gewichte ich mit 50%.

Im Worst Case gehe ich von einem Totalverlust aus. Die Wahrscheinlichkeit hierfür setze ich auf 40%. Bisher sind weitaus weniger als 40% meiner Investitionen gescheitert, allerdings habe ich meine Zweifel daran, dass das 100% repräsentativ ist. Erstens sind die wenigsten Verträge abgelaufen/gekündigt; genug Zeit zum Ausfallen bleibt den meisten also noch. Zweitens lief die Konjunktur in den letzten vier Jahren in Deutschland. In einem wirtschaftlichen Abschwung wird sich die bislang recht niedrige Quote an gescheiterten Unternehmen vermutlich schnell erhöhen. Daher gehe ich hier auf 40%.

Bei der erwarteten Rendite strebe ich eine Zielrendite von 20% an. Das könnte etwas hoch gegriffen sein und ist auch kein K.O.-Kriterium. Kleiner als 10% sollte die erwartete Rendite zwar nicht sein, aber wenn man sich bspw. um die 15% bewegt und das Start-up ansonsten komplett überzeugt, investiere ich trotzdem ohne größere Bedenken. Die Anwendung dieser Szenariorechnung hat zudem einen weiteren großen Vorteil. Wenn man mit dem Tool ein bisschen spielt, findet man recht schnell heraus, welches die Renditetreiber sind und entwickelt nach einer gewissen Zeit auch ein Gespür dafür, ob sich die Planzahlen in realistischen Sphären bewegen oder eher nicht.

Höhere Komplexität = bessere Ergebnisse?

Dennoch ist zu beachten: Das Tool ist nicht der Stein der Weisen und erst recht keine Glaskugel. Zukünftige Renditen können damit nicht vorhergesehen werden. Man könnte das Modell außerdem in vielerlei Hinsicht wesentlich komplexer und damit „genauer“ machen. Zum Beispiel durch:

  • Beachtung der Parameter Vertragslaufzeit, Branche, Wachstumsphase des Unternehmens;
  • Berechnung der Margen der verbleibenden Vertragsjahre auf Basis ganzer Modell-GuV’s;
  • Beachtung der Möglichkeit verschobener Planrechnungen aufgrund einer verspäteten Marktreife des entwickelten Produkts;
  • Modellierung der Investmentquoten in Abhängigkeit vom Verlauf des Fundings;
  • Und vieles mehr!

Warum also erhöhe ich nicht die Komplexität? Nun ja, zuallererst ist es meist ein Daten-Problem. Möchte man präzisere Aussagen über die Höhe der möglichen/erwarteten Rendite, muss man beim Hinzufügen von zusätzlichen Parametern stark darauf achten, dass diese vernünftig kalibriert sind. Die dafür notwendigen Daten habe ich leider nicht. Erhöht man den Grad der Komplexität trotzdem, kommt es zu Verzerrungen und Fehlanreizen durch das Tool. Außerdem sträube ich mich dagegen, ein Modell komplizierter zu machen, nur damit es „wissenschaftlicher“ erscheint. „Keep it simple!“ lautet die Devise.

Wie geht ihr vor?

Wenn ihr Anmerkungen habt, wie man das Tool eurer Meinung nach noch verbessern kann, lasst es mich wissen. Ich nehme das sehr gerne auf. Falls ihr andere Templates habt, wo ihr ähnlich (oder auch komplett anders) vorgeht, gucke ich mir die auch gerne an. Sollten mit der Zeit verschiedene Tools zusammenkommen, werde ich auch gerne eine Downloadseite einrichten, wo sich jeder diese runterladen kann.

Download des Tools

3 Comments

  1. Marius said:

    Es bestätigt sich mal wieder – viele Wege führen nach Rom. Ein blick auf dein Tool zeigt mir, dass wir uns im Vorgehen und Berechnen sehr ähnlich sind…

    Eine kleine Ausnahme gibt es aber, ich rechne mit einer Verwässerung meiner Anteile. Diese ist mindestens 50% und maximum 80%. Die Werte sind meine eigenen Annahmen/Schätzungen und ändern sich in Abhängigkeit von 3 Parametern (Unternehmensstadium, geschätzter Mindestkapitalbedarf und geschätzte Exitgröße) – Wie Ihr seht sind es alles nur sehr schwer zu schätzende Parameter.

    14. September 2015
    Reply
  2. Christian said:

    generell stimme ich zu: je einfacher, desto besser. Der größte Haken liegt allerdings daran, dass die Analyse auf Basis vom Unternehmen zur Verfügung gestellter Zahlen basiert. Wenn jetzt jeder dieses Tool verwenden würde, dann wäre es einfach, die Zahlen entsprechend zu frisieren. Aber irgendeinen Tod muss man ja sterben. Trotzdem: folgende Aspekte sollten berücksichtigt werden:
    – Fundingsumme zum dargestellten Kapitalbedarf (EBIT): je niedriger die Summe zum notwendigen Kapital, desto höher das Ausfallrisiko bzw. bei weiteren Finanzierungsrunden das Verwässerungsrisiko. Ein Großteil meiner Investments scheiterte bislang an nicht zustande gekommenen „Folgefinanzierungen“
    – wie hoch ist der bislang erreichte Umsatz zum Unternehmenswert? Ein Großteil meiner gescheiterten Investments hatte einen Umsatz/Unternehmenswert von 700% absolut die Ausnnahmen bleiben werden

    Klar ist aber: auch bei den entsprechenden Verfeinerungen liefert das Tool keine gute Anleitung. Wäre ich nach der einfachen Formel bzw. auch mit einer komplexeren Formel an meine Investments herangegangen, hätte ich einige, die sich sehr gut entwickeln, ausgelassen und andere, die sich sehr schlecht entwickelt haben, eingegangen. Letztendlich entscheiden dann die Softfacts: in welchem Markt bewegt sich das Start-up, wie skalierbar ist das Modell, wie gut sind die Gründer und last but not least: ein bischen Glück gehört natürlich auch dazu.

    16. Mai 2016
    Reply
    • Enrico said:

      Hallo Christian,

      ich finde deine beiden eingeworfenen Kennzahlen interessant, habe aber wenigstens bei der ersten ein Verständnisproblem: Kannst du mir erklären, was du bei „Fundingsumme zum dargestellten Kapitalbedarf (EBIT)“ mit „Kapitalbedarf (EBIT)“ meinst?

      Deine abschließende Aussage ist natürlich richtig. Das Tool kann nie die erfolgreichen Investments von den später gescheiterten trennen. Das ist aber auch nicht die Absicht. Ich möchte lediglich erreichen, dass die erfolgreichen Start-ups mich auch an ihrem Erfolg teilhaben lassen und vermeiden, dass ich aufgrund einer zu hohen Unternehmensbewertung nur „geringe“ Rückflüsse habe. Die qualitative Analyse muss danach natürlich immer noch erfolgen.

      lg
      Enrico

      26. Juni 2016
      Reply

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