Datenbasierte Unternehmensbewertung und IPO-Leistungsvorhersage

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Projektart und Laufzeit

FFF-Förderprojekt, April 2018 bis März 2020 (abgeschlossen)

Koordinator

Hilti Lehrstuhl für Business Process Management

Forschungsschwerpunkt

Geschäftsprozessmanagement

Forschungsgebiet/e

Big Data Analytics

Beschreibung

Eine genaue Unternehmensbewertung ist ein wichtiger Aspekt jedes Börsengangs. Etablierte Verfahren basieren ausschliesslich auf harten finanziellen Daten. Es konnte jedoch gezeigt werden, dass sogenannte "soft facts", wie zum Beispiel die Berufserfahrung des Managements, einen wichtigen Einfluss auf die Erfolgschancen eines Unternehmens haben. Dies gilt vor allem für Startups sowie kleine und mittelständische Unternehmen.
Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines Modells zur Unternehmensbewertung, welches den Bewertungsprozess effizienter und transparenter gestaltet. Im Rahmen des Projekts werden existierende Modelle zur Unternehmensbewertung evaluiert und neue Technologien zur Integration zusätzlicher Informationen werden untersucht. Hierzu werden neue verfahren aus den Bereichen Text Mining, Sentiment Analysis Machine Learning und Crowdsourcing betrachtet. Ziel dieser Verfahren ist die automatische Extraktion Finanzieller Daten aus existierenden Finanzunterlagen, die Analyse der öffentlichen Meinung zum Unternehmen anhand von Medien Berichten und Sozialen Medien und eine Vorhersage über die zukünftige Finanzleistung des Unternehmens.
Dieses Projekt wird in Kooperation mit dem Startup Own durchgeführt, welches eine Verkaufsplattform für Firmenanteile entwickelt, die auf Blockchain Technologie basiert. Diese Kooperation ermöglich dieser Forschungsarbeit einen direkten Markteinfluss und gibt ihm Zugang zu einem Team mit gutem Marktverständnis sowie eine Plattform um das erlangte Wissen in der Praxis zu evaluieren.

Schlagworte

Datananalyse

Projektleiter

Dr. rer. oec. Marcus Basalla, M.Sc.

Professor

Prof. Dr. Jan vom Brocke

Projektmitarbeiter

Dr. rer. oec. Lena Franziska Kaiser

Assoz. Prof. Dr. Johannes Schneider

Förderer

  • Forschungsförderungsfonds der Universität Liechtenstein

Publikationen

  • Werner, F., Basalla, M., Schneider, J., Hays, D., & vom Brocke, J. (2021). Blockchain Adoption from an Interorganizational Systems Perspective - A Mixed-Methods Approach. Information Systems Management, 38(2), 135-150. (ABDC_2022: B; ABS_2021: 2; VHB_3: C)

    details

  • vom Brocke, J., Basalla, M., Kaiser, L. F., Schneider, J., Ragtschaa, S., Batliner-Staber, F., & Dzinic, E. (2018). Own - The Case of a Blockchain Business Model Disrupting the Equity Market. CONTROLLING - Zeitschrift für erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung, 30(5), 19-25. (VHB_3: D)

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