Ziel der vorliegenden Arbeit ist die konzeptionelle Erstellung eines Kennzahlensystems als Basis für ein monatliches Reporting, welches einen kompakten Überblick über die wirtschaftliche Lage des Unternehmens liefert. Hierzu wurden die Ziele der Rentabilitäts- und Liquiditätsüberwachung identifiziert. Diese dienten als Maßstäbe, um praxisbewährte Kennzahlensysteme hinsichtlich ihrer unternehmensbezogenen Eignung zu beurteilen.
Bei dieser Untersuchung erwies sich in Bezug auf das Ziel der Rentabilitätsüberwachung von der MUSTER AG das DuPont-System auf Grund seiner Kompaktheit, verbunden mit den unternehmensspezifischen Anpassungsmöglichkeiten, als am besten geeignet. Dieses diente als Grundlage, um auf der Datenbasis der untersuchten Gewinn- und Verlustrechnung und der Monatsbilanz ein Rentabilitäts-system aufzubauen. Das DuPont-System wurde dort, wo dies erforderlich war, ergänzt.
Zum Aufbau eines Systems zur Liquiditätsüberwachung wurde der Liquiditätsteil des RL-Systems als Grundlage ausgewählt. Dieser zeigte im Vergleich zu den anderen Systemen die umfassenste Alternative der Liquiditätsüberwachung, verbunden mit der Möglichkeit, den Finanzplan und den Cash Flow zu integrieren.
Dem Anspruch der Kompaktheit werden beide Systeme gerecht. Sie geben in einer übersichtlichen Form anhand von wenigen ausgewählten Kennzahlen einen Überblick über die wirtschaftliche Unternehmenssituation. Dabei ist es gelungen, die vorhandenen monatlichen Kennzahlen und den Finanzplan in das System zu integrieren. Die Begrenzung auf die wesentlichen Kennzahlen verleiht dem System die nötige Anschaulichkeit eines Steuerungsinstruments. Für den Fall, dass sich bei der konkreten Anwendung eventuelle Verbesserungspotentiale zeigen, welche bei der theoretischen Ausarbeitung der Thematik nicht ersichtlich sind, besitzt das System hinreichende Flexibilität zur Integration weiterer Kennzahlen
Inhaltsverzeichnis
Darstellungsverzeichnis
1 Einzelkennzahlen
1.1 Begriffskennzeichnung
1.2 Kennzahlensystematisierung
1.3 Grenzen
2. Kennzahlensysteme
2.1 Begriffskennzeichnung und Aufbau
2.2 Aufgaben
2.3 Gestaltungsgrundsätze
2.4 Grenzen
3 Beispielhafte Kennzahlensysteme aus der Praxis
3.1 Das DuPont System
3.2 Das ZVEI-Kennzahlensystem
3.3 Das RL-Kennzahlensystem
Literaturverzeichnis
Darstellungsverzeichnis
Darst. 01: Arten von Kennzahlen
Darst. 03: Vereinfachtes DuPont-System
Darst. 04: Rentabilitätsteil des RL-Kennzahlensystems
Darst. 05: Liquiditätsteil des RL-Kennzahlensystems
1 Einzelkennzahlen
1.1 Begriffskennzeichnung
In der Literatur existiert kein einheitlich definierter Kennzahlenbegriff. Es werden verschiedene mehr oder weniger eng gefasste Definitionen verwendet. Der Hauptstreitpunkt liegt dabei in der Frage, ob nur relative Zahlen[1] oder auch absolute Zahlen[2] in die jeweilige Kennzahlendefinition einbezogen werden. Bei der Kennzahlendefinition i.e.S. wird der Nichteinbezug der absoluten Zahlen damit begründet, dass diese erst durch den Vergleich einen Erkenntniswert erlangen.[3] Die Aussagekraft einer isolierten Verhältniszahl ist jedoch ebenfalls nicht unumstritten.[4] Auch diese erhalten durch den Vergleich einen höheren Erkenntniswert.[5]
Unbestritten ist jedoch die Tatsache, dass absolute Zahlen, wie z.B. Umsatz, Auftragsbestand, Gewinn oder Cash Flow, für die Beurteilung der wirtschaftlichen Unternehmenssituation von zentraler Bedeutung sind.
Die vorliegende Arbeit orientiert sich daher an der praxisbezogenen Anwendung und definiert Kennzahlen als „Verhältniszahlen und absolute Zahlen, die in konzentrierter Form über einen zahlenmäßig erfaßbaren betrieblichen Tatbestand informieren.“[6]
1.2 Kennzahlensystematisierung
Eine Systematisierung der vielfältigen Kennzahlen erfolgt in der Literatur nach unterschiedlichen Kriterien.[7] Die in der betrieblichen Praxis verwendeten Kennzahlen lassen sich zum überwiegenden Teil in die schon diskutierte Unterteilung in absolute und relative Kennzahlen einordnen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Darst. 01: Arten von Kennzahlen[8]
Ergänzend zu dieser Unterteilung erfolgt häufig eine Systematisierung nach inhaltlichen, zeitlichen und quantitativen Strukturmerkmalen einer Kennzahl:[9]
- Bei der inhaltlichen Struktur findet eine Differenzierung nach Mengen - und Wertgrößen statt. Unter Wertgrößen werden dabei monetäre und unter Mengengrößen nicht monetäre Größen subsumiert.
- Nach der zeitlichen Struktur lassen sich Kennzahlen unterscheiden, welche sich auf einen Zeitpunkt oder auf einen Zeitraum beziehen.
- Bei der quantitativen Struktur wird der Aufbau der Kennzahl untersucht. Dabei sind bei der Bildung einer Verhältniszahl Kombinationen aus Gesamt- und Teilgrößen möglich.
Durch die beschriebenen Kriterien lassen sich Kennzahlen eindeutig charakterisieren. Dies ist besonders bei der Ermittlung, Beschreibung und Analyse von Kennzahlen hilfreich. Der Inhalt einer Kennzahl wird exakt abgegrenzt, wodurch Fehlinterpretationen bei der Analyse vorgebeugt werden.
1.3 Grenzen
Die Aufgabe einer Einzelkennzahl besteht darin, eine konzentrierte Information über einen betrieblichen Sachverhalt wiederzugeben.[10] Dies birgt besonders bei der Ermittlung und Auswertung von Kennzahlen, welche über einen komplexen Sachverhalt informieren, Gefahren in sich. Durch den notwendigen Reduktions-prozess bei der Kennzahlenbildung gehen u.U. wichtige Informationen verloren. Zusätzlich besteht die Gefahr, dass die Kennzahl den jeweiligen komplexen Sachverhalt unzutreffend abbildet.[11]
Voraussetzung für die Anwendung einer Kennzahl als Entscheidungsgrundlage ist eine Quantifizierungsmöglichkeit des zu betrachtenden Sachverhaltes.[12] Dabei ist die Wahl einer korrekt ermittelten Datengrundlage, welche im Hinblick auf die Frage-stellung eine urteilsfähige Aussage zulässt, von entscheidender Bedeutung.[13]
Bei der Verwendung von Kennzahlen besteht in der Praxis die Frage nach dem Umfang der Kennzahlenermittlung. Einerseits existiert der Anspruch, dass alle Bereiche des Unternehmens abgebildet und analysiert werden. Anderseits besteht die Gefahr, dass eine unüberschaubare Menge von Informationen entsteht.[14]
Der Informationsnutzen ergibt sich nicht durch die Kennzahl an sich, sondern erst durch deren Interpretation.[15] In diesem Zusammenhang muss neben der Qualität der
Datengrundlage auch beachtet werden, dass eine differenzierte Beurteilung zusätzlicher Einflussgrößen während des Interpretationsprozesses zu unter-schiedlichen Annahmen der Entscheidungsträger führen kann.[16] Diese unzureichende Objektivität einer Kennzahl[17] zeigt sich vor allem bei zwischen-betrieblichen Vergleichen.[18] Zusätzlich wird die Interpretation einer Einzelkennzahl dadurch erschwert, dass aus ihr nicht ersichtlich ist, wie sich die zugrundeliegenden Größen der Kennzahl verändert haben.[19]
Die Problematik der Interpretation belegt die beschränkte Aussagekraft einer einzelnen, für sich betrachteten Kennzahl.[20] Diese lässt die Zusammenhänge, welche sich hinter dem abgebildeten Sachverhalt verbergen, nicht erkennen.[21] Erst der Vergleich der Relationen im Zusammenhang mit anderen Kennzahlen und deren Einbettung in den betrieblichen Gesamtzusammenhang erlaubt eine aussagekräftige Entscheidungsfindung.[22]
2. Kennzahlensysteme
2.1 Begriffskennzeichnung und Aufbau
Die dargestellten Probleme und Grenzen von Einzelkennzahlen zeigen die Notwendigkeit einer Integration von Kennzahlen in ein geschlossenes Kennzahlen-system.[23] Dadurch wird eine höhere Aussagefähigkeit der einzelnen Kennzahlen erreicht und die Interpretationsfreiheit eingeschränkt.[24]
Nach herrschender Meinung kann ein Kennzahlensystem definiert werden als „eine geordnete Gesamtheit von Kennzahlen, die in sachlich sinnvoller Beziehung
zueinander stehen, sich gegenseitig ergänzen und als Gesamtheit dem Zweck dienen, den Betrachtungsgegenstand möglichst ausgewogen und vollständig zu erfassen.“[25] Diese Definition bezieht damit nicht nur rechentechnisch miteinander verknüpfte Kennzahlen,[26] sondern auch solche mit ein, zwischen denen lediglich ein sachlogischer Zusammenhang existiert.[27]
Besteht zwischen den einzelnen Kennzahlen eines Systems eine mathematische Verknüpfung, so wird dies als Rechensystem bezeichnet.[28] Dabei wird eine Spitzenkennzahl durch stufenweise Aufgliederung, Substitution oder Erweiterung des Nenners oder des Zählers in weitere Unterkennzahlen zerlegt.[29] „Die Spitzen-kennzahl soll die betriebswirtschaftlich wichtigste Aussage des Systems in komprimierter Form vermitteln.“[30]
Bei dieser Vorgehensweise entsteht eine Kennzahlenpyramide, welche die Beziehungen zwischen den Kennzahlen darstellt und durch die mathematische Verknüpfung die Art dieser Beziehung aufzeigt.[31] Diese Verdeutlichung des Zusammenhanges von Ursache und Wirkung erleichtert die Analyse.[32]
Zur Aufrechterhaltung der mathematischen Verknüpfung ist zumeist die Verwendung von sogenannten Hilfskennzahlen erforderlich. Diese dienen der rechentechnischen Verknüpfung, besitzen jedoch keine oder nur geringe Aussagekraft und führen somit zu einer unnötigen Aufblähung des Kennzahlensystems.[33]
Jedoch lassen sich nicht zwischen allen wichtigen betriebswirtschaftlichen Sach-verhalten mathematische Verknüpfungen herstellen.[34] Werden Kennzahlen ohne rechentechnische Verknüpfung in ein Kennzahlensystem integriert, so wird dies als Ordnungssystem bezeichnet.[35] Bei diesen Kennzahlensystemen sind die Zusammenhänge nicht quantifizierbar. Es erfolgt dabei eine systematische Bildung von Kennzahlengruppen, zwischen denen betriebswirtschaftliche Zusammenhänge bestehen.[36] Diese Vorgehensweise erlaubt die Aufnahme von Kennzahlen über wichtige Sachverhalte, zwischen denen keine mathematischen Beziehungen existieren. Dadurch zeichnet sich ein Ordnungssystem im Vergleich zu einem Rechensystem durch eine höhere Flexibilität aus.[37]
2.2 Aufgaben
Ein Kennzahlensystem soll durch eine systematische Auswahl von geeigneten Daten das Unternehmen modellartig darstellen.[38] Kennzahlensysteme erfüllen im täglichen Entscheidungsprozess im Unternehmen in nahezu jedem Bereich wichtige Auf-gaben.[39] Erforderlich wird die Kennzahlenbildung durch die Tatsache, dass das Rechnungswesen eine unüberschaubare Datenmenge liefert, welche als Entscheidungsgrundlage ungeeignet ist.[40]
Im Folgenden werden die Aufgaben von Kennzahlensystemen im Rahmen der Unternehmensführung untersucht.[41] Der Führungsprozess wird in diesem Zusammenhang in die Phasen Planung, Steuerung und Kontrolle gegliedert.[42]
In der Phase der Planung erfolgt die Entscheidungsfindung über die zukünftige Strategie des Unternehmens. Dabei liefern Kennzahlensysteme systematisch aufbereitete Informationen in konzentrierter Form, welche von den Entscheidungs-trägern als Entscheidungsgrundlage benötigt werden.[43] Kennzahlen fungieren zusätzlich als Maßstab, an dem die geplante Zielerreichung von Planalternativen gemessen werden kann.[44] Als Ergebnis des Planungsprozesses bilden Kennzahlen geeignete Vorgaben für quantitative Ziele.[45]
[...]
[1] Vgl. Wissenbach (1967), S. 33; ebenso ZVEI (1989), S. 13.
[2] Vgl. Merkle (1982), S. 325 f.; ebenso März (1983), S. 10; auch Meyer (1994), S. 4.
[3] Vgl. Kern (1971), S. 702; ebenso Groll (1991), S. 11; auch Jacobs (1994), S. 79.
[4] Vgl. Staudt et al. (1985), S. 22 ff.
[5] Vgl. Lachnit (1979), S. 17.
[6] Staehle (1973), S. 222.
[7] Vgl. Geiß (1986), S. 41 f.; ebenso Meyer (1994), S. 6 f.
[8] Vgl. Siegwart (1992), S. 23; ebenso Küpper (2001), S. 342.
[9] Vgl. Merkle (1982), S. 326; ebenso Geiß (1986), S. 41 f.; auch Meyer (1994), S. 6 f.
[10] Vgl. Küting (1983a), S. 237; ebenso Horváth (2001), S. 568; auch Weber (2001), S. 13.
[11] Vgl. Geiß (1986), S. 76 f.
[12] Vgl. Lachnit (1979), S. 19.
[13] Vgl. Wolf (1977), S. 56 f.; ebenso Siegwart (1992), S. 148.
[14] Vgl. Staehle (1969), S. 66.
[15] Vgl. März (1983), S. 81.
[16] Vgl. Gaitanides (1979), S. 57 ff.
[17] Vgl. Wissbach (1967), S. 55 f.
[18] Vgl. Staehle (1969), S. 67; ebenso Wolf (1977), S. 55 f.
[19] Vgl. Nowak (1966), S. 704 f.
[20] Vgl. Merkle (1982), S. 326.
[21] Vgl. Lachnit (1976), S. 216.
[22] Vgl. Nowak (1966), S. 711.
[23] Vgl. Staehle (1969), S. 69; ebenso Kern (1971), S. 702 f.
[24] Vgl. Groll (1991), S. 19.
[25] Lachnit (1976), S. 216.
[26] Vgl. Staehle (1969), S. 97 ff.; derselbe (1973), S. 223.
[27] Vgl. März (1983), S. 65; ebenso Siegwart (1992), S. 39; auch Meyer (1994), S. 9.
[28] Vgl. Staudt et al. (1985), S. 31; ebenso Wöhe (1997), S. 865.
[29] Vgl. Küting (1983a), S. 237 f.; ebenso ZVEI (1989), S. 24 ff.
[30] Horváth (2001), S. 570.
[31] Vgl. Groll (1991), S. 21.
[32] Vgl. März (1983), S. 66; ebenso Botta et al. (2002), S. 443.
[33] Vgl. Groll (1991), S. 31.
[34] Vgl. Lachnit (1976), S. 221.
[35] Vgl. Küting (1983a), S. 238; ebenso Geiß (1986), S. 85.
[36] Vgl. Küting/Weber (2001), S. 30.
[37] Vgl. Groll (1991), S. 31 f.
[38] Vgl. Bürkler (1977), S. 14.
[39] Vgl. Wissenbach (1967), S. 53; ebenso Küting (1983a), S. 238.
[40] Vgl. Siegwart (1992), S.16.
[41] Vgl. Staehle (1969), S. 59.
[42] Vgl. Hahn (2001), S. 47 ff.
[43] Vgl. Lachnit (1976), S. 219.
[44] Vgl. Küpper (2001), S. 347.
[45] Vgl. Lachnit (1976), S. 219.
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