Gewinne:
- Möglichkeit zur Berechnung von Liquidität, Rentabilität, Verschuldung und Aktivitätsquoten mit korrekten Formeln und Definitionen mit KI
- Möglichkeit, KI um einen begründeten Kommentar zu bitten, indem die Tarife mit dem Branchendurchschnitt und Zeitreihen verglichen werden
- Möglichkeit, die Ratenberechnungen und Interpretationen der KI auf Definitionskonsistenz und Eingabegenauigkeit zu prüfen
Bei der Verhältnisanalyse handelt es sich um die Kunst, rohe Zahlen in Tabellen durch Division in vergleichbare, aussagekräftige Indikatoren umzuwandeln. Der Satz „Das Unternehmen hat Schulden in Höhe von 45 Millionen TL“ allein sagt wenig aus; Aber der Satz „Verschuldung/Eigenkapital beträgt 1,8“ beschreibt, dass das Unternehmen fast doppelt so viel Schulden wie sein Eigenkapital hat und mit der Branche vergleichbar ist. KI beschleunigt die Kennzahlenanalyse auf zwei Arten: Einerseits berechnet sie Dutzende Kennzahlen in Sekundenschnelle, andererseits interpretiert sie diese Kennzahlen und markiert auffällige Abweichungen. Die heimtückischste Falle der Verhältnisanalyse ist jedoch die Definition: Es gibt mehr als eine Definition desselben Verhältnisses, und die KI wählt manchmal den falschen Nenner oder Zähler. Das Herzstück dieser Einheit ist also die Überprüfung der Definitionskonsistenz.
In dieser Einheit lernen wir die vier Tariffamilien kennen, erfahren, wie wir KI dazu bringen, Tarife mit korrekten Definitionen zu berechnen, Tarife mit der Branche und Zeitreihen zu vergleichen und begründete Kommentare abzugeben.
Konzepte: Verhältnis: Division zweier Finanzposten. Liquidität: Kurzfristige Fähigkeit, Schulden zu bezahlen. Rentabilität: Die Fähigkeit, aus Verkäufen oder Kapital Gewinn zu erwirtschaften. Schulden (Hebelwirkung): Wie viel der Finanzierung wird durch Schulden bereitgestellt. Aktivitätsquoten: Wie effizient Vermögenswerte umgesetzt werden.
Vier Verhältnisfamilien
Verhältnisse beantworten vier grundlegende Fragen. Wenn Sie die KI nach Quoten fragen, sollten Sie angeben, welche Familie und mit welcher Definition Sie möchten, um Fehleinschätzungen von vornherein zu verhindern.
Familie
Abtastrate
Beschreibung
Was steht da?
Liquidität
aktueller Kurs
Umlaufvermögen / kurzfristige Verbindlichkeit
Kann es kurzfristig Schulden abbezahlen?
Liquidität
Säuretest
(Umlaufvermögen − Lagerbestand) / Kurzfristige Verbindlichkeit
Kann er bezahlen, bevor die Aktie verkauft wird?
Rentabilität
Nettogewinnspanne
Nettogewinn / Umsatz
Wie viel Gewinn bleibt von jedem Verkauf übrig?
Rentabilität
Eigenkapitalrendite (ROE)
Nettogewinn / Eigenkapital
Wie viel Geld verdient der Eigentümer?
Verschuldung
Schulden/Eigenkapital
Gesamtverschuldung / Eigenkapital
Wie hoch ist die Hebelwirkung?
Aktivität
Umschlagshäufigkeit der Forderungen
Umsatz / Durchschn. Forderungen aus Lieferungen und Leistungen
Wie schnell wird die Forderung eingezogen?
Regel: Die Bedeutung einer Kennzahl ergibt sich aus ihrer Definition und Vergleichsbasis. Ist es gut oder schlecht, dass das aktuelle Verhältnis 1,4 beträgt? Die Antwort hängt von der Branche, den vergangenen Jahren und den Wettbewerbern ab. Daher ist es notwendig, von der KI sowohl eine Berechnung als auch eine Vergleichsbasis zu verlangen.
Achtung: Das gleiche Verhältnis kann unterschiedliche Namen und Definitionen haben. Beispielsweise ist die „Leverage Ratio“ manchmal Gesamtverschuldung/Gesamtvermögen, manchmal Gesamtverschuldung/Eigenkapital. Schreiben Sie der KI deutlich, welche Definition Sie wünschen; Andernfalls ist die Interpretation völlig falsch, wenn die KI eine Definition wählt und Sie diese mit einer anderen Definition vergleichen.
Verhältnisberechnung und Interpretation mit KI
Eingabeaufforderung zur Verhältnisberechnung: „Berechnen Sie die folgenden Verhältnisse aus den folgenden Bilanz- und Gewinn- und Verlustrechnungsposten für 2024 (in Tausend TL) und schreiben Sie die FORMEL, die Sie jeweils verwendet haben, daneben: aktuelle Kennzahl, Härtetest, Nettogewinnspanne, ROE, Schulden/Eigenkapital, Forderungsumschlagsquote. Verwenden Sie einfach die von mir angegebenen Zahlen. [Punkte]“
Zeitreihen-Kommentaraufforderung: „Berechnen Sie die gleichen Zinssätze für 2022, 2023, 2024 und tragen Sie sie in die Tabelle ein. Kommentieren Sie den 3-Jahres-Trend (Verbesserung/Verschlechterung/Horizontal) jedes Zinssatzes in einem Satz und geben Sie den Grund für den Zinssatz an, der die meiste Aufmerksamkeit erfordert.“
Aufforderung zum Branchenvergleich: „Vergleichen Sie diese Verhältnisse mit typischen Bereichen für die Einzelhandelsbranche. Beschriften Sie den Branchenbereich mit „allgemeine Informationen, Quelle erforderlich“; geben Sie nicht die genaue Zahl ein. Sagen Sie mir, in welchem Verhältnis das Unternehmen über/unter der Branche liegt.“
Eingabeaufforderung zur Definitionsüberprüfung: „Schreiben Sie den Zähler und Nenner, den Sie für jedes von Ihnen berechnete Verhältnis verwenden, separat auf. Wenn es eine alternative gemeinsame Definition gibt, geben Sie diese an, damit ich sicherstellen kann, dass ich beim Vergleich dieselbe Definition verwende.“
Schwache Eingabeaufforderung / Starke Eingabeaufforderung
SCHWACH: „Sind die Kennzahlen dieses Unternehmens gut?“ (Ergebnis: undefiniert, unbegründet, eine Antwort wie „Es sieht insgesamt gut aus.“) STARK: „Berechnen (schreiben Sie die Formeln dafür) das aktuelle Verhältnis, die Nettogewinnmarge und das Verhältnis von Schulden zu Eigenkapital für 2022–2024. Interpretieren Sie den Trend jedes Verhältnisses, erklären Sie, was der Anstieg von Schulden zu Eigenkapital im Hinblick auf das finanzielle Risiko bedeutet, und kommen Sie zu einem einzigen Gesamturteil über die Solidität.“
Mini-Hüllen
Fall 1 – Falscher Nenner. Ein Analyst lässt die KI ein aktuelles Verhältnis berechnen; KI nimmt fälschlicherweise „Gesamtschulden“ als Nenner und findet 0,9, was bedeutet, dass „die Liquidität schwach ist“. Der Analyst führt die Eingabeaufforderung zur Definitionsüberprüfung aus. Er sieht, dass der Nenner kurzfristige Schulden sein sollten, und in der richtigen Rechnung beträgt das Verhältnis 1,6. Die Interpretation ist umgekehrt: Liquidität ist eigentlich angemessen. Ein einziger Nennerfehler hätte die Entscheidung aufheben können.
Fall 2 – Marge gut, Inkasso schlecht. Die Nettogewinnmarge eines produzierenden Unternehmens liegt mit 11 % über der der Branche. Wenn AI jedoch die Umschlagshäufigkeit der Forderungen berechnet, zeigt sich, dass Forderungen nur viermal im Jahr umgeschlagen werden, das heißt, sie werden in durchschnittlich 90 Tagen eingezogen. Kommentar: profitabel, aber nur langsam zahlungsfähig; Während des Wachstums besteht die Gefahr einer Geldknappheit. Rentabilität und Betriebsquote zusammen zu lesen ist viel aussagekräftiger als die alleinige Betrachtung der Marge.
Fall 3 – Hebelfalle. Der ROE eines Unternehmens scheint mit 28 % sehr hoch zu sein. Wenn KI auch das Verhältnis von Schulden zu Eigenkapital berechnet, ergibt sich ein Wert von 3,2: Ein hoher ROE entsteht durch Überschuldung, nicht durch Gewinn. Kommentar: Die Rendite ist attraktiv, das Risiko jedoch hoch. Diese Struktur ist bei Zinserhöhungen fragil. Die KI misst den ROE zusammen mit der Hebelwirkung und offenbart so irreführenden Glanz.
Tipp: Lesen Sie die Quoten nie isoliert. Ein hohes Verhältnis ändert seine Bedeutung, wenn es zusammen mit einem anderen Verhältnis betrachtet wird. Bitten Sie die KI, die Kennzahlen als „Familie“ zu interpretieren: Liquidität, Rentabilität, Verschuldung und Aktivität zusammen.
Vergleichsgrund: Drei Spiegel
Ein Verhältnis gewinnt erst im Spiegel an Bedeutung. Wenn man die KI nach allen drei Spiegeln fragt, erhält man die ausgereifteste Interpretation:
- Spiegel der Zeit: Die eigene Unternehmensgeschichte. Verbessert oder verschlechtert sich das Verhältnis?
- Branchenspiegel: Ähnliche Unternehmen. Wo ist das Verhältnis nach Branche? (Von AI bereitgestellte Branchenzahlen müssen überprüft werden.)
- Zielspiegel: Das unternehmenseigene Budget/Verpflichtungsziel. Wurde beispielsweise die Verschuldungs-/Eigenkapitalgrenze im Kreditvertrag überschritten?
Häufige Fehler
- Keine Angabe der Definition. Wenn Ihre Vergleichsbasis von der von der KI gewählten Definition abweicht, bricht die Interpretation zusammen.
- Alleine das Verhältnis lesen. Wenn Sie nicht unterscheiden, ob die Quelle eines hohen ROE der Gewinn oder die Hebelwirkung ist, irren Sie sich.
- Die Branchenzahl wird nicht überprüft. KI kann mit dem Branchendurchschnitt mithalten; Diese Zahlen erfordern Ressourcen.
- Verwendung des Periodenendes anstelle des Durchschnitts. Wenn der durchschnittliche Saldo nicht in der Forderungs-/Lagerumschlagsrate verwendet wird, ist die Geschwindigkeit falsch.
- Den Trend ignorieren. Der Anteil eines Jahres entfällt auf Fotografie, der Anteil von drei Jahren auf Film; Die Entscheidung erfordert einen Film.
Zusammenfassend
Die Verhältnisanalyse wandelt die Rohzahl in einen vergleichbaren Indikator um. KI berechnet und interpretiert schnell Dutzende von Kennzahlen, aber das größte Risiko besteht in einer falschen Definition. Überprüfen Sie den Zähler und Nenner jedes Verhältnisses, lesen Sie die Verhältnisse als Familie zusammen und vergleichen Sie sie in drei Spiegeln (Zeit, Branche, Ziel). Eine Interpretation, ohne nach dem Grund für eine hohe Rate zu fragen, kann zu einer falschen Entscheidung führen.
Anwendungsaufgabe
Geben Sie AI die Bilanz- und Gewinn- und Verlustrechnungsposten eines Unternehmens für drei Jahre an. Lassen Sie das aktuelle Verhältnis, die Nettogewinnmarge, den ROE und das Verhältnis von Schulden zu Eigenkapital berechnen und drucken Sie jeweils die Formel aus. Führen Sie dann die Eingabeaufforderung zur Definitionsüberprüfung aus und überprüfen Sie den Zähler/Nenner. Berechnen Sie mindestens ein Verhältnis manuell neu. Bitten Sie abschließend die KI, diese Kennzahlen als „Familie“ zu interpretieren und zu hinterfragen, ob der ROE aus Gewinn oder Hebelwirkung resultiert.
Checkliste
- [ ] Ich habe die gewünschte Definition für jedes Verhältnis klar angegeben.
- [ ] Ich habe den Zähler und Nenner überprüft, den die KI verwendet hat.
- [ ] Ich habe mindestens ein Verhältnis von Hand neu berechnet.
- [ ] Ich lese die Zinssätze mit einem Trend über mindestens zwei Jahre.
- [ ] Ich habe die Quelle von Kennzahlen wie ROE (Gewinn oder Leverage) in Frage gestellt.
- [ ] Ich habe die Sektorzahlen als „Ressourcenbedarf“ markiert.
- [ ] Ich habe die Tarife als Familie interpretiert, nicht als Einzelperson.