KGV-Potentiale für Aktienbewertungen
Für die einfache Aktienbewertung wird häufig das Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV) genutzt – entweder auf Vergangenheitsbasis (also zurückliegende Gewinne) oder die geschätzten Gewinne der Zukunft (Forward-KGV). Der Vorteil an so einfachen Kennziffern ist, sie vereinfachen die Vergleichbarkeit von Aktien und lassen sich demgemäß einfach handhaben. Das Problem dahinter ist jedoch immens: wie glättet man die vergangenen Gewinne oder wir schätzt man die zukünftigen Gewinne ab.
Ausgangspunkt: Man setzt beim Forward-KGV den Aktienkurs ins Verhältnis zum erwarteten Gewinn und erhält eine Kennzahl, die Auskunft über die Bewertung einer Aktie geben soll. Doch genau hier beginnt das Problem. Die Kennziffer ist nichts anderes als eine elegante Vereinfachung. Eine einzelne Zahl suggeriert Präzision, wo in Wahrheit Unsicherheit herrscht. Der erwartete Gewinn ist eine Bandbreite möglicher Ergebnisse. Und genau an diesem Punkt wird der Einsatz von Simulationen nicht nur sinnvoll, sondern eigentlich zwingend.
Das klassische Forward-KGV basiert auf einer Punktschätzung. Analysten prognostizieren für das kommende Jahr einen Gewinn je Aktie, teilen den aktuellen Kurs durch diese Zahl und erhalten so eine Kennziffer, die scheinbar Auskunft über die Bewertung gibt. Doch diese Vorgehensweise blendet systematisch aus, dass der Gewinn selbst das Ergebnis zahlreicher unsicherer Einflussfaktoren ist: Umsatzentwicklung, Margen, Kostenstruktur, Finanzierung, regulatorische Eingriffe oder schlicht operative Risiken. Eine einzige Schätzung kann diese Unsicherheit nicht abbilden. Sie reduziert Komplexität – aber um den Preis möglicher Fehleinschätzungen.
Das ganze Papier hier (mit Hilfsprompt für Claude oder ChatGPT, die auch Hilfsmittel beim Text waren): KGV Potentiale
