14
Jul
Der Glauben an Kennzahlen
Es scheint verlockend zu sein, aus einer positiven Kenzahl auf die Profitabilität des Unternehmens zu schließen, wie es der Netzökonom tut:
Facebook, die zurzeit schnellst wachsende Web 2.0 Community, scheint ihr Wachstum auch profitabel zu gestalten. […] Danach wird Facebook in diesem Jahr weit mehr als 100 Millionen Dollar Umsatz erzielen und dabei ein signifikant positives Ebitda erzielen.
Wer sich jetzt neugierig nach der Definition des EBITDA umschaut, wird in der Wikipedia fündig:
Ertrag vor Zinsen, Steuern, Abschreibungen auf Sachanlagen und Abschreibungen auf immaterielle Vermögensgegenstände
Und wer nicht hier schon stutzig wird, dem liefert der Artikel die entscheidene Interpretationshilfe gleich mit:
Die praktische Aussagekraft des EBITDA in der Finanzanalyse ist jedoch umstritten, da es im Vergleich mit dem Gewinn oder dem EBIT zahlreiche Aufwandspositionen ignoriert und im Vergleich mit dem freien Cash-Flow die Ersatzinvestitionen. […] Zur Zeit des Neuen Marktes wurde das EBITDA von manchen unprofitablen Unternehmen zur Verschleierung einer Verlustsituation genutzt, da es durch das Bereinigen des Ergebnisses um zahlreiche Aufwandspositionen unter Umständen trotzdem positive Werte liefert. Ein positives EBITDA sagt nichts darüber aus, ob ein Unternehmen tatsächlich profitabel ist.Für Finanzanalysten ist die übermäßige Betonung des EBITDA in der Finanzberichterstattung eines Unternehmens ein Warnsignal.
Wie der Netzökonom dann darauf kommt, aus einem positiven Wert auf Profitabilität zu schließen, ist mir schleierhaft.
Hier zeigt sich eine der großen Gefahren der modernen Welt: Da die Zusammenhänge immer komplexer werden und man immer mehr Wissen in immer mehr Fachbereichen benötigt, liegt es nahe, sich auf Kennzahlen zu verlassen, die Informationen bündeln und auf das Wesentliche reduzieren. Allerdings dürfen Kennzahlen nur dann verwendet werden, wenn sie wirklich die relavanten Aspekte der Realität abbilden. Dies ist aber nur in den allerseltensten Fällen wirklich der Fall, da Kennzahlen immer Informationen auslassen und selektieren müssen und daher systematisch stark fehleranfällig sind.